Típicamente, a la hora de realizar pronósticos, la función «pronóstico» de Excel se erige como la función predeterminada que muchas personas eligen para este propósito. Si bien es fácil de implementar, debe tenerse en cuenta que, conceptualmente, la mayoría de las veces estará mal utilizada porque la regresión lineal a través de mínimos cuadrados ordinarios no es apropiada para la realización de estimaciones fuera de muestra. Los métodos de suavizamiento son fáciles de realizar, y al estar conceptualmente bien utilizados, esperaríamos que podamos obtener mejores estimaciones a futuro.

Directores, analistas, profesionales, docentes, investigadores y en general a todas las personas que por su labor estén interesadas en repasar aprender cómo pronosticar a través de métodos de suavizamiento en Excel.

Entender qué es un método de suavizamiento y por qué puede utilizarse para realizar pronósticos Aprender cómo desarrollar los métodos en la hoja de cálculo y revisar qué posibilidades trae predeterminadas para tal fin Excel. Realizar una breve introducción a Solver como herramienta de optimización.

1. Por qué la función «prónostico» de Excel debe utilizarse con precaución.
2. Medias móviles: simples y ponderadas
3. Raíz del error cuadrático medio (RMSE)
4. Suavizamiento Exponencial
5. Parámetro de suavizamiento (a)

Julián Andrés Meléndez Cardona
Acreditado con la Certificación Internacional en Administración de Riesgo - CQRM, impartido por el Dr. Johnathan Mun y otorgado por el Instituto IIPER. Economista con Especialización en Gerencia de Mercadeo de la Universidad Externado de Colombia. Cuenta con amplia experiencia en temas de Valor de Dinero en el Tiempo y en Análisis y Planeación Financiera de entidades en los sectores Financiero y Real. En el campo académico trabajó como docente en temas de Econometría y Finanzas en la Universidad Externado de Colombia y en la Fundación Universitaria Los Libertadores. Actualmente se desempeña como Gerente de Producto del Portafolio Cuantitativo de SOFTWARE shop para Latinoamérica.

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