Metodos Estadisticos

Diplomado en Gestión Estratégica de las Finanzas Públicas

D.R. Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey, México, 2006

MÉTODOS ESTADÍSTICOS PARA LA ESTIMACIÓN DE INGRESOS

La estimación o proyección de ingresos futuros puede llevarse a cabo mediante

diferentes métodos estadísticos de extrapolación, entre ellos: sistema

automático, promedios móviles y de suavización exponencial, de aumento,

econométricos (e.g., método de mínimos cuadrados, modelo de regresión lineal,

modelo de correlación no lineal) y directo.

Métodos de extrapolación

Estiman la recaudación con base en su evolución en el tiempo. Es decir,

mantienen la premisa de que la recaudación está determinada por el incremento

o decremento de ella en el tiempo. Los cálculos de estimación se proyectan con

base en información histórica de los ingresos obtenidos en distintos periodos

(trimestres, semestres, años, etc.).

Sistema automático

Estima los rendimientos más probables del ejercicio futuro con base en

resultados conocidos del año anterior. En este método hay que tomar en cuenta

que el presupuesto de ingresos se encuentra en ejecución, por lo cual, no se

conoce la recaudación final del último periodo anterior al que se presupuestará;

entonces, se tomará como base los ingresos del penúltimo ejercicio fiscal para el

periodo que se pretende presupuestar.

Cabe señalar que este método fue el primero que se utilizó en la estimación de

ingresos públicos, aunque en la actualidad no se utiliza, ya que no considera el

cambio en las condiciones económicas que afectan la captación de ingresos.

Métodos de promedios

Aunque existen más métodos para pronosticar, por simplicidad presentamos

solamente dos, que consideramos los más usuales y sencillos de llevar a cabo.

Promedios Móviles

Suavización Exponencial

Estos métodos pueden utilizarse cuando:

a) Hay información disponible de la variable(s) que se está pronosticando.

b) La información puede ser cuantificada.

c) Si se considera razonable que el patrón de comportamiento del pasado continuará en el

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futuro. Si se cuenta con una base de datos histórica y se quiere pronosticar una variable

considerando su comportamiento pasado, entonces podemos utilizar el método de

promedios móviles o el método de suavización exponencial, que son conocidos también

como métodos de series de tiempo1.

Método de Promedios Móviles

La utilización de esta técnica supone que la serie de tiempo es estable, esto es, que los

datos que la componen se generan sin variaciones importantes entre un dato y otro (error

aleatorio=0)2, esto es, que el comportamiento de los datos aunque muestren un crecimiento o un

decrecimiento lo hagan con una tendencia constante.

Cuando se usa el método de promedios móviles se está suponiendo que todas las

observaciones de la serie de tiempo son igualmente importantes para la estimación del parámetro

a pronosticar (en este caso los ingresos). De esta manera, se utiliza como pronóstico para el

siguiente periodo el promedio de los n valores de los datos más recientes de la serie de tiempo.

Utilizando una expresión matemática, tenemos:

El término móvil indica que conforme se tienen una nueva observación de la serie de

tiempo, se reemplaza la observación más antigua de la ecuación y se calcula un nuevo promedio.

El resultado es que el promedio

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