Introducción a la predicción

La creciente disponibilidad de datos económicos y el avance de los medios para su tratamiento sirve de base no sólo para la descripción de los hechos pasados o actuales, sino también para la predicción de fenómenos que (por ser desconocidos o referirse al futuro) resultan inciertos.

Supongamos que la dirección de una revista mensual de difusión nacional en la que colaboramos ha pedido información sobre el número medio de ejemplares vendidos en cada provincia del país X, pero no se han facilitado las cifras correspondientes a una de ellas. Para llevar a cabo un informe detallado sobre la difusión de la revista y sus perspectivas futuras, necesitamos estimar un dato desconocido sobre la base de información de corte transversal, es decir, datos correspondientes a variables observadas sobre diferentes elementos (provincias en este caso) en un mismo periodo de tiempo.

Si en la base de datos que se nos ha suministrado disponemos  de información sobre variables provinciales que tengan incidencia en las ventas, podremos acudir a las técnicas de regresión para resolver nuestro problema, esto es, efectuar una predicción con base en modelos causales.

Si la dirección de la revista está interesada además en hacer predicciones sobre la evolución de las ventas durante los próximos meses podría, como primera posibilidad, plantear la consulta a un grupo de expertos. Con la opinión que éstos emitan, y su propio juicio acerca de la situación económica nacional, y de su sector en particular, podría hacer alguna previsión al respecto. Se trataría de una predicción basada fundamentalmente en información subjetiva.

La capacidad de efectuar buenos pronósticos es un elemento clave en el desarrollo de la política económica y social de un país, así como en la toma de decisiones empresariales ya que, en la medida en que seamos capaces de anticipar comportamientos futuros, incrementaremos nuestra información y posibilidades de éxito a la hora de tomar decisiones. Éste sería el caso del gobierno, que necesita tener previsiones sobre la demanda sanitaria y de educación con el fin de efectuar inversiones oportunas o de la dirección de la empresa que decidirá reforzar los recursos destinados a la producción ante unas previsiones de fuerte alza en las ventas.

Fallos acusados en las previsiones apuntadas en cualquiera de las situaciones anteriores pueden tener consecuencias tan graves tales como inversiones innecesarias o excedentes del stock con las consiguientes pérdidas económicas. La realización de predicciones es, pues, un tema delicado cuyo éxito dependerá tanto de la calidad de la información disponible como de los instrumentos y técnicas empleados.

En este tema, voy a exponer una serie de técnicas cuantitativas de predicción basadas en modelos causales y temporales. Espero que os resulte útil.

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