Econometria

LA PREVISION EN LA ECONOMIA

1.1. Necesidad de previsión en economía.

Tanto en economía de la empresa como en el campo macroeconómico, se plantea el problema de la toma de decisiones, es decir, la elección de una opción entre diversas alternativas. Cada opción dará lugar a un resultado distinto que puede ser medido en términos de utilidad, coste, beneficio, o cualquier otra magnitud, dependiendo del problema que se ese considerando. Pero en definitiva y en el caso general se podría medir en términos de utilidad o desutilidad. Ahora bien, el resalladlo concreto que se obtenga dependerá de situaciones que se puedan producir fuera del ámbito de influencia del decisor.

En el cuadro 1 queda reflejada esta problemática, con n opciones posibles para el decisor (dj), p sucesos excluyentes (Sj) y nxp resultados distintos, a los que hemos designado por Uij.

Cuadro 1

S1 S2 … Sp

d1 U11 U12 U1p

d2 U21 U22 U2p

…

dn Un1 Un2 Unp

Cuando se toman decisiones, el decisor se encuentra generalmente en ambiente de incertidumbre respecto a los sucesos que se pueden producir en el futuro. Cada decisor tiene asociada una ganancia, o pérdida, que se debe cuantificar de acuerdo con la utilidad o desutilidad del resultado. Así, si se produce el suceso S2 y se ha designado la decisión d1, se tendrá una ganancia o pérdida a la que se ha designado por Uij.

Así pues, el problema con el que se enfrenta el decisor es e1egir entre decisiones alternativas, teniendo en cuenta la utilidad de sus decisiones ante cada uno de los sucesos posibles. Estos sucesos son hechos, situados generalmente en el futuro, o que el decisor desconoce. En cualquier caso, el decisor podrá lograr unos mejores resultados si en alguna medida logra reducir la incertidumbre sobre los sucesos situados en el futuro. Al reducir la incertidumbre sobre el futuro, van dirigidas precisamente las técnicas de previsión.

Con las técnicas de previsión se trata, pues, de hacer pronósticos lo más acertadamente posible sobre sucesos que todavía no han tenido lugar. Para hacer estas previsiones una pitonisa utiliza como herramienta una bola de cristal, aunque implícitamente puede tener en cuenta la historia pasada. Por el contrario, las previsiones que realiza el econometrista o el estadístico están basadas en un análisis explícito de la información proporcionada por los sucesos ocurridos en un pasado más o menos in-mediato.

A continuación se hace una exposición de los diferentes métodos de previsión, lo que permitirá situar en este contexto la elaboración de los modelos ARIMA cuyo tratamiento en profundidad se realizara en los capítulos siguientes.

1.2. Clasificación de los métodos de previsión.

Desde un punto de vista metodológico, los métodos de previsión se pueden agru¬par, según puede verse en la figura 1, en dos grandes bloques: métodos cualitativos o tecnológicos y métodos cuantitativos.

Métodos cualitativos.

Básicamente los métodos cualitativos se utilizan en aquellos casos en los que el pasado no proporciona una información directa sobre el fenómeno considerado, como ocurre en el caso de la aparición de nuevos productos en el mercado. Así, si se pre¬tende efectuar la previsi6n de ventas de televisores tridimensionales (sin gafas), no se puede recurrir a la información sobre el volumen de ventas en el pasado, ya que este producto no existe todavía en el mercado. También los métodos cualitativos pueden ser aplicados a investigaciones de tipo político o sociológico.

En la predicción de carácter cualitativo o tecnológico, los métodos estadísticos juegan un papel relativamente secundario. En estos casos lo más importante es contar con un grupo de expertos dotados de intuición y sagacidad que tengan un buen conocimiento tecnológico o especializado acerca del fenómeno cuya proyección en el futuro se trata de analizar. En este contexto, los métodos estadísticos serían utilizables en la organización y sistematización de las opiniones de los expertos.

Entre los múltiples métodos de carácter cualitativo se van a exponer brevemente los tres siguientes: “brainstorming”, Delphi y cross-impact. Los métodos anteriores están ordenados de menor a mayor exigencia de formalismo matemático.

En el método "brainstorming" - literalmente tormenta de cerebros- la previ¬sión se efectúa a partir de la discusión entre un grupo de expertos dónde se crea un determinado ambiente para facilitar que afloren nuevas ideas. La aplicación de este método no requiere prácticamente la utilizaci6n de instrumentos estadísticos.

Figura 1. Métodos de previsión

En el método Delphi, cuya denominación procede del famoso oráculo griego, la previsión está basada en la utilización sistemática e iterativa de juicios de opinión de un grupo de expertos hasta Llegar a un acuerdo. En este proceso se trata de evitar las influencias de individuos o grupos dominantes, y al mismo tiempo que exista una rea¬limentación de forma que se facilite el acuerdo final.

EI método Delphi fue desarrollado originalmente en la Rand Corporation, de¬biendo destacarse las aportaciones de Helmer y Rescher (1959), Helmer (1966 a) y Helmer (1966 b). Una evaluación de los resultados que se han obtenido con su aplicación puede verse en Ament (1970), Sackman (1975) y Lindstone y Turoff (1975).

EI cross-impact, o impacto cruzado, es un método que tiene una mayor exigencia de procedimientos estadísticos. Este método es utilizado para evaluar la función de distribución de escenarios de anticipación, en los que se tienen en cuenta simultáneamente diversos sucesos. En el método Delphi se evalúan de forma individual uno o varios sucesos; en cambio la característica del método cross-impact es el tratamiento conjunto, y por tanto el impacto cruzado de los sucesos que configuran un escenario determinado exigiendo evaluaciones subjetivas de probabilidades de ocurrencia, tanto simples como condicionales.

Una de las primeras aplicaciones del método cross-impact fue realizada por Gor¬don y Hayward (1968), pudiendo

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