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Selección del método de pronóstico

Para una adecuada selección del método de pronóstico, se sugieren varios factores a considerar. Se debe contemplar el nivel de detalle. Por ejemplo, podríamos preguntarnos ¿Se requiere de un pronóstico de detalles específicos (un micropronóstico)? ¿O se necesita conocer el estado futuro de algún factor global o general (un macropronóstico)? ¿Se precisa el pronóstico de algún punto en el futuro cercano (un pronóstico a corto plazo), o para un punto en el futuro distante (un pronóstico a largo plazo)? y, ¿hasta qué grado son apropiados los métodos cualitativos (de juicio) y cuantitativos (de manipulación de datos)?

 

La consideración que se impone en la selección de un método de pronóstico es la de que los resultados deben facilitar el proceso de toma de decisiones del fenómeno que nos encontremos estudiando. Por lo tanto, el requerimiento esencial no es que el método de pronóstico comprenda un proceso matemático complicado o que sea lo último en complejidad estadística e informática. En lugar de ello, el método elegido deberá producir un pronóstico que sea preciso y comprensible, de modo que pueda ayudar a producir mejores decisiones.

 

Además, la utilización del procedimiento de pronóstico debe producir un beneficio que exceda al costo asociado con su uso.

 

En resumen, podemos decir que los principales elementos a considerar para seleccionar una técnica de predicción son:

 

a) Horizonte de proyección

Se refiere al número de periodos, meses o años a proyectar a partir de los datos históricos disponibles. Nótese que conforme al problema específico, podemos estar hablando de información en términos de días, semanas, meses, trimestres, semestres o años. Lo importante es que los datos de la muestra, como veremos más adelante, sean suficientes y confiables para coadyuvar a garantizar una mayor confianza en el pronóstico.

 

Por ejemplo, no es recomendable intentar proyectar más de 50% del número de datos disponibles (años, meses, semanas, días, etc.) de nuestra serie temporal. Hasta un 20% del mismo es aceptable. En otras palabras, si la serie posee digamos 30 observaciones, podemos proyectar hasta un máximo de 15 datos en el futuro, aunque 6 sería lo más conveniente.

 

En consecuencia, mientras más nos alejemos de 20% del tamaño de la muestra, la confiabilidad del pronóstico tenderá a decrecer, aunque esto dependerá de la naturaleza, la confiabilidad de los propios datos y la magnitud de la serie o tamaño de la muestra en cuestión.

 

b) Incertidumbre alrededor del pronóstico

Significa que la técnica a escoger dependerá también de la naturaleza del fenómeno estudiado. Es decir, no es lo mismo predecir el comportamiento del índice bursátil dentro de la bolsa de valores, en donde por su propia naturaleza existe una gran incertidumbre asociada al mercado de valores, que intentar predecir el comportamiento probable del PIB del próximo mes o del próximo año, que corresponde a una serie muy estable.

 

c) Confiabilidad y magnitud de los datos

Implica que debemos tener una idea precisa de la manera en que fueron generadas u obtenidas las observaciones de la serie temporal o variable bajo estudio, a efecto de poder utilizarlas para efectos de predicción. De igual manera resulta el tamaño de la muestra o magnitud de los datos estudiados. Independientemente de la técnica eventualmente a utilizar, es de esperarse que mientras más datos dispongamos de una serie, mayor probabilidad existirá de que nuestro pronóstico sea muy confiable.

 

d) Costo asociado al proceso de predicción

Por último, no podemos esquivar en la selección de una determinada técnica de pronóstico, el problema de costo asociado no sólo en términos económicos -en forma de horas-hombre y tiempo máquina o equipo dedicado al proceso de predicción- que abarca muchas veces desde el acopio hasta el procesamiento mismo de los datos para producir un determinado pronóstico, y su retroalimentación permanente de parte del investigador o el equipo responsable por esta tarea. Asimismo, el costo asociado a la capacitación del personal a cargo de dicha función a nivel de la empresa u organización, para la comprensión y aplicación de una determinada técnica. Es de esperarse que a mayor nivel de refinamiento de la técnica a utilizar, mayor será el costo asociado y el tiempo requerido para explotarla y obtener los beneficios esperados.

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