Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión

1. Pronósticos, Series de Tiempo y Regresión Capítulo 1: Introducción a los Pronósticos

2. Contenido • Pronósticos e información • Métodos para establecer pronósticos • Errores en los pronósticos • Selección de una técnica para establecer un pronóstico • Panorama de las técnicas cuantitativas para establecer pronósticos

3. Pronósticos e información • Pronóstico: predicción de los hechos y condiciones futuros • Ejemplos para una empresa: • mercadotecnia: demanda para varios productos, en diferentes regiones y entre distintos grupos • finanzas: tasa de interés para tomar decisiones acerca de inversiones en capital • administración de personal: producción futura, para saber a cuántos emplear • programa de producción: demanda de cada producto

4. Pronósticos e información • Ejemplos para un gobierno: • educación: número de alumnos en cada lugar, en cada nivel • servicios públicos: demanda para agua y luz • finanzas públicas: recaudación de impuestos de varios tipos, gastos necesarios • Ejemplos para una organización no-gubernamental: • recaudación de fondos • costos de proyectos

5. Pronósticos e información • Ejemplos para un individuo o una familia: • valor de acciones, divisas y otras inversiones • ingresos futuros • costo de la universidad para los hijos • valor de los fondos para el retiro

6. Pronósticos e información • información transversal: valores observados en un punto de tiempo (datos transversales)

7. Fuente: Transparency International Corruption Perceptions Index.

8. Pronósticos e información • Serie de tiempo: sucesión cronológica de observaciones de una variable particular. (datos de serie de tiempo)

9. Serie de Tiempo 0 = completamente corrupto 10= completamente limpio Fuente: Transparency International Corruption Perceptions Index.

10. Pronósticos e información • Partes de una serie de tiempo: • Tendencia • Ciclo • Variaciones estacionales • Fluctuaciones irregulares

11. Pronósticos e información Fuente: INEGI

12. Estacionalidad Fuente: INEGI

13. Estacionalidad

14. Métodos para establecer pronósticos • Cualitativos • Cuantitativos

15. Métodos para establecer pronósticos • Cualitativos: requieren una opinión • ajuste de curva subjetivo • Método Delphi • comparaciones técnicas • tendencia primaria

16. Métodos para establecer pronósticos • Cuantitativos • modelo univariable para pronósticos • Se pronostica el valor futuro de la variable basado en patrones establecidos en el pasado. • modelos causales para establecer pronósticoss • variable dependiente • variables independientes

17. Errores en los pronósticos • Tipos de pronósticos • pronóstico puntual • pronóstico del intervalo de predicción • Medición de los errores (et) de pronóstico (ŷt)

18. Errores en los pronósticos • Desviación absoluta = |et| = |yt -ŷt| • Desviación absoluta media = DAM • Error cuadrático = (et)2 = (yt -ŷt)2 • Error cuadrático = ECM

19. Errores en los pronósticos DAM = 6/3 = 2 ECM = 14/3 = 4.67

20. Errores en los pronósticos • El DAM y el ECM, en sí, no nos dicen mucho. • Pero sirven para comparar modelos de pronóstico y elegir el que mejor predice los valores. • También sirven para monitorear el desempeño de un modelo: cuando aumentan de repente, significa que el modelo ya no es tan atinado.

21. Errores en los pronósticos • Otra medida es el Error Absoluto de Porcentaje (EAP) • útil cuando las magnitudes de las variables cambian (e.g., Precios en México, 1992-1997) • Error absoluto de porcentaje medio (EAPM)

22. Selección de una Técnica para Establecer un Pronóstico • Factores a considerar: • período • patrón de los datos • costo del pronóstico • exactitud deseada • disponibilidad de la información • facilidad de operar y entender

23. Selección de una Técnica para Establecer un Pronóstico • Factores a considerar: • período • inmediato (< 1 mes) • corto plazo (1-3 meses) • medio plazo (>3 meses y < 2 años) • largo plazo (≥2 años) • Entre más largo el plazo, menos exactos son los pronósticos cuantitativos y más valiosos los pronósticos cualitativos.

24. Selección de una Técnica para Establecer un Pronóstico • Factores a considerar: • patrón de los datos • presencia de tendencia, ciclo, variación estacional, o alguna combinación de ellos • modelo univariable vs. causal

25. Selección de una Técnica para Establecer un Pronóstico • Factores a considerar: • costo del pronóstico • costo de desarrollar el modelo • complejidad • costo de conseguir los datos necesarios • costo de la operación real de la técnica • tipo de software requerido

26. Selección de una Técnica para Establecer un Pronóstico • Factores a considerar: • exactitud deseada • ¿Es aceptable un error de 20%? • ¿10%? • ¿5%? • 1%?

27. Selección de una Técnica para Establecer un Pronóstico • Factores a considerar: • disponibilidad de la información • datos historicos--¿de cuántos períodos? ¿con qué frecuencia? • variables disponibles • exactitud de los datos (confiabilidad) • puntualidad de los datos (relevancia) • Se podría requerir un procedimiento para reunir los datos (véase “costo del pronóstico”)

28. Selección de una Técnica para Establecer un Pronóstico • Factores a considerar: • facilidad de operar y entender • En particular, es de suma importancia que el administrador (tomador de decisiones) entienda el modelo y las técnicas.

29. Panorama de las Técnicas Cuantitativas para Establecer Pronósticos • Análisis de regresión • Series de tiempo univariables • Métodos de Box-Jenkins

30. Panorama de las Técnicas Cuantitativas para Establecer Pronósticos • Análisis de regresión • variable dependiente (y) • demanda de un producto de consumo • variables independientes (xi) • x1 = precio del producto • x2 = precio promedio en la industrio de productos similares de la competencia • x3 = gastos de publicidad para promover el producto • x4 = tipo de compañía de publicidad (TV, radio, etc.) usado para promover el producto

31. Panorama de las Técnicas Cuantitativas para Establecer Pronósticos • Análisis de regresión • objetivos del modelo: • describir las relaciones entre y y x1, x2, x3 y x4. • predecir las demandas futuras del producto con base en los valores futuros de x1, x2, x3 y x4. • controlar las demandas futuras del producto mediante el control del precio del mismo, gastos de publicidad y los tipos de campañas de publicidad usadas. • Nota: hay variables que no podemos controlar, por lo tanto no podemos predecir ni controlar perfectamente la demanda del producto.

32. Panorama de las Técnicas Cuantitativas para Establecer Pronósticos • Series de tiempo univariables • regresión de series de tiempo • métodos de descomposición • tendencia • variación estacional • irregular (error) • suavización exponencial • da más peso a las observaciones más recientes que a las más remotas.

33. Panorama de las Técnicas Cuantitativas para Establecer Pronósticos • Métodos de Box-Jenkins • combina modelos para identificar el mejor • útil cuando los componentes de la serie de tiempo cambian con el tiempo • puede requerir más observaciones que otras técnicas

34. Conclusiones • Un pronóstico es una predicción. • Existen varias metodologías: • cualitativa vs. cuantitativa • univariable vs. causal • sencillo vs. Box-Jenkins • Al escoger la metodología adecuada, hay que tomar en cuenta varios factores.