En función del método que se utilice para la selección del modelo y del modelo que se seleccione, se pueden/deben actualizar los siguientes parámetros: En las siguientes tablas se muestra la relación entre parámetros y selección del modelo.

El modelo que el sistema utilizará como base al calcular los valores de pronóstico se determina mediante el modelo de pronóstico. Si no se conoce el modelo de pronóstico, el sistema puede determinarlo mediante la selección de modelo automática.

Este indicador especifica el modelo cuyos valores del pasado serán examinados por el sistema. Puede especificarse si el sistema buscará o no los valores del pasado

• para una evolución constante
• para una evolución correspondiente al tipo de modelo de tendencia
• para una evolución estacional o
• para ambas evoluciones, de modelo de tendencia y estacional.

Observe que, en función del test tipo, es necesario contar con un mínimo de valores del pasado. Este campo es importante si no se conoce el modelo y se desea que el sistema lo determine automáticamente. Además, también se dispone de la posibilidad de preseleccionar un modelo de tendencia y al mismo tiempo instruir al sistema para que busque una evolución estacional y viceversa.

Este indicador especifica el modo en que el sistema llevará a cabo la selección del modelo. En esta etapa se puede elegir entre dos procedimientos:

• El primer procedimiento implica que el sistema lleva a cabo un test de significación y posteriormente selecciona el modelo pertinente.
• El segundo procedimiento implica que el sistema determine la desviación media absoluta (DMA) utilizando varias combinaciones de parámetros para los modelos que serán objeto de test y que posteriormente seleccione el modelo que presente la menor DMA. Este procedimiento requiere bastante más tiempo que el primero.

Mediante este indicador se puede especificar que el sistema optimice los factores de alisamiento necesarios para el modelo apropiado. El sistema calcula varias combinaciones de parámetros y selecciona la combinación que muestra la menor DMA. La optimización de parámetros se lleva a cabo tanto para el pronóstico inicial como para los pronósticos subsiguientes.

Si se ha seleccionado un modelo estacional o si el sistema va a realizar un test estacional, debe introducirse en este campo la cantidad de períodos que constituyen una estación.

Al determinar el grado de optimización, se está especificando el incremento que utilizará el sistema para llevar a cabo la optimización de parámetros. Cuanto menor sea el incremento, más exacto será el proceso de optimización y más tiempo se necesitará para la realización del mismo.

Este campo sólo debe actualizarse si se ha seleccionado el modelo de pronóstico "valor medio variable ponderado". Esta clave especifica los valores del pasado que se tienen en cuenta para el pronóstico y cuáles de esos valores se ponderan en el cálculo del pronóstico.

Para el alisamiento exponencial, y en función del modelo, el sistema utiliza los siguientes factores. Así pues, por ejemplo, para el modelo constante sólo son necesarios los factores alfa y delta, mientras que para el modelo de tendencia estacional son necesarios todos los factores de alisamiento.

El sistema utiliza el factor alfa para alisar el valor básico. Si no se especifica un factor alfa, el sistema utilizará automáticamente el factor alfa 0,2.

El sistema utiliza el factor alfa para alisar el valor de tendencia. Si no se especifica un factor beta, el sistema utilizará automáticamente el factor beta 0,1.

El sistema utiliza el factor gama para alisar el índice estacional. Si no se especifica un factor gama, el sistema utilizará automáticamente el factor gama 0,3.

El sistema utiliza el factor delta para alisar la desviación media absoluta y la suma de errores. Si no se especifica un factor delta, el sistema utilizará automáticamente el factor delta 0,3.