Tipos de datos
En general, existen dos tipos de datos de interés para el pronosticador. Los primeros son los datos que se reúnen en un determinado punto en el tiempo, sea éste una hora, un día, una semana, un mes, un trimestre o un año. El propósito consiste en examinar dichos datos y después extrapolarlos o extender las relaciones reveladas hacia una población mucho mayor. Un ejemplo de este caso podría ser extraer una muestra aleatoria de los archivos de personal para estudiar las circunstancias de los empleados de una compañía.
En contraste, muchos valores de datos de interés se recolectan cada día, mes, trimestre o año. En dichos casos, se han reunido series de tiempo de datos. Las series de tiempo se utilizan para analizar patrones pasados de crecimiento y cambio que se puedan emplear para predecir patrones futuros. Un ejemplo que se me ocurre para ilustrar el caso sería el estudio de los montos de ventas mensuales de una empresa. El análisis de series de tiempo no proporciona la respuesta de lo que depara el futuro, pero resulta valioso en el proceso de pronósticos y ayuda a reducir errores en ellos.
Una serie de tiempo “es una secuencia ordenada de observaciones sobre una variable en particular”.
Publicaciones como: Statistical Abstract of the United States, Survey ofCurrent Business, Monthly Labor Review, Federal Reserve Bulletin y los informes anuales de corporaciones, contienen series de tiempo de todo tipo. Por lo regular los datos que se reportan en forma mensual, trimestral o anual y que cubren aspectos de precios, producción, ventas, empleo, desempleo, horas trabajadas, combustible utilizado, energía producida, ingresos, etc., llenan páginas de éstas y otras publicaciones económico-empresariales.
Por lo general, los pronósticos a largo plazo son predicciones a futuro de 5, 10 y hasta 20 años. Estas predicciones son esenciales para permitir el tiempo suficiente a los departamentos de planeación, producción, ventas, finanzas y otros de una empresa, para que desarrollen planes para probables nuevas plantas, de financiamiento, de desarrollo de nuevos productos y nuevos métodos de ensamble. Tales pronósticos son de particular interés para los altos ejecutivos de una empresa. Al contrario, los supervisores de primera línea se interesan principalmente en los pronósticos a corto plazo, ya que sus responsabilidades comprenden aspectos que ocurren al día, semana o al mes.
En algunos países, como los Estados Unidos, las empresas deben pronosticar los niveles de ventas tanto a corto como a largo plazo. La competencia por obtener más clientes y el deseo de alcanzar una mayor participación en el mercado, son algunas de las principales fuerzas motivadoras en los negocios. De ahí que se considere necesaria una declaración de las expectativas de la administración, denominada pronóstico, para hacer que las materias primas, instalaciones productivas y grupo de personal disponible alcancen la demanda proyectada.
Desde luego, existe la alternativa mucho más sencilla, la de no planear a futuro. Sin embargo, en un medio económico dinámico, esta falta de planeación pudiera ser desastrosa. Una empresa dedicada a la electrónica que hubiera ignorado la tendencia hacia la televisión a color y los circuitos de estado-sólido, habría perdido ya toda su participación en el mercado. De modo que resulta importante que los empresarios comprendan el pasado y utilicen los datos históricos y el buen juicio para hacer planes inteligentes que cubran las demandas del futuro. Los pronósticos se elaboran para auxiliar a la administración a determinar alternativas.
Las consideraciones subjetivas son en extremo significativas en el análisis de las series de tiempo, debido a que aún no se ha encontrado un enfoque de probabilidad satisfactorio para dicho análisis. No obstante, las evaluaciones subjetivas serían necesarias en la formulación de pronósticos, incluso si hubiera disponible un enfoque de probabilidad adaptable al análisis de series de tiempo. Siempre que se examine el pasado en la búsqueda de rastros para el futuro, éstas sólo serán convenientes en la medida en que las circunstancias causales que residían en efecto con anterioridad, persistan en el periodo por venir. En la actividad económica y empresarial, las condiciones causales rara vez permanecen constantes, por lo que se debe reevaluar continuamente la conexión entre el pasado, el presente y el futuro.