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TÉCNICAS DE PROSPECTIVA TEMA 1. CONTEXTO DE LA PREDICCIÓN Y SIMULACIÓN EN ECONOMÍA Y GESTIÓN DE EMPRESAS 1. ¿Por qué SE NECISTA REALIZAR PREDICCIONES EN ECONOMÍA? 2. ¿Cómo se realizan las predicciones? 3. ¿Qué base científica tienen? ¿Por qué nos equivocamos? - Ciencia social: Depende de...

TÉCNICAS DE PROSPECTIVA TEMA 1. CONTEXTO DE LA PREDICCIÓN Y SIMULACIÓN EN ECONOMÍA Y GESTIÓN DE EMPRESAS 1. ¿Por qué SE NECISTA REALIZAR PREDICCIONES EN ECONOMÍA? 2. ¿Cómo se realizan las predicciones? 3. ¿Qué base científica tienen? ¿Por qué nos equivocamos? - Ciencia social: Depende del comportamiento de los individuos. - Incertidumbre: Situaciones fuera de control. Objetivo à Diseñar técnicas que reduzcan la incertidumbre: No es necesario acertar. 1. Predicción de futuro y toma de decisiones Predecir à Anunciar por revelación, ciencia o conjetura algo que ha de suceder. Prever à Conocer, conjeturar por algunas señales o indicios lo que ha de suceder. Pronosticar à Conocer por algunos indicios lo futuro. Prospectiva à Conjunto de análisis y estudios realizados con el din de explorar o de predecir el futuro en una determinada materia En general utilizaremos el término PREDICCIÓN (forecasting): proceso de evaluar eventos sobre cuyos resultados actuales todavía no han sido observados. En Econometría y Estadística suele utilizarse más frecuentemente los términos de predicción, mientras que en investigación comercial, marketing, planificación estratégica y en Economía de la empresa suele utilizarse el término PREVER (previsión). Existe mucha terminología que se refiere a las distintas técnicas de predicción: - Predicción (forecast): suele realizarse antes de que empiece el periodo a predecir. - Nowcasts: predicción que se realiza durante el periodo a predecir. Utiliza real time data. - Estimación Flash: se realiza inmediatamente o justo después de que el periodo a predecir ha terminado y la información es todavía incompleta. La acción de predecir o prever es esencial en la labor de los economistas y los gestos de las empresas: - Cualquier proceso de decisión en la empresa requiere un posicionamiento sobre el futuro en distintos horizontes temporales. o La realización de unos presupuestos requiere hacer previsiones sobre los ingresos y gastos futuros. o ¿Cuál será el nivel futuro de ventas? o A la hora de decidir si invertir o no, y la cuantía de esta, es necesario tener un horizonte temporal del rendimiento que se podrá obtener del bien de capital. Para realizar las predicciones es necesario desarrollar técnicas que permitan reducir y acotar el campo de variación del comportamiento futuro de las variables relevantes para la empresa o la economía. En función de los objetivos, la información disponible y los recursos, las técnicas deberán ser más o menos sofisticadas. Incluso en muchos casos conviene realizar múltiples predicciones generando diferentes escenarios.  TÉCNICAS DE PROSPECTIVA En general cualquier proceso de toma de decisiones implica los siguientes pasos: 1. Planteamiento del problema 2. Valoración de la situación actual 3. Consideración de las alternativas de futuro: predicciones alternativas 4. Formulación de los objetivos intermedios 5. Elección de políticas o decisiones 6. Ejecución de las políticas o decisiones – realización del proceso 7. Control objetivos -Evaluación del logro de objetivos En general, los procesos de decisiones implican la realización de predicciones alternativas y la revisión continua de la situación actual, las alternativas de futuro, los objetivos y las políticas. El objetivo principal de la predicción es la reducción de la incertidumbre. 2. Predicción económica y empresarial campos de aplicación El ámbito económico suele distinguirse las predicciones económicas generales y las que se dan en el ámbito de la empresa, aunque ambas deben ser tratadas conjuntamente: Porque las predicciones macroeconómicas generales son relevantes para el mundo empresarial. Porque las predicciones macroeconómicas pueden y suelen ser desagregadas sectorialmente. Porque existen ámbitos de predicción comunes (tipos de interés, tipos de cambio de acciones, etc). Predicción económica y empresarial: algunos ejemplos significativos: 1) Economía internacional: Tasas de crecimiento, Cuentas Económicas, Flujos de comercio internacional, Cotizaciones bursátiles, Mercados de materias primas, Mercados de energía, Polución, Flujos financieros internacionales, Incidencia de las nuevas tecnologías, Conflictos internacionales, etc. 2) Economía nacional: Renta y gasto, hábitos de consumo, cambios demográficos, variables macroeconómicas, coyuntura empresarial, consumo de bienes duraderos, mercado de trabajo (evolución del desempleo, demanda de trabajadores cualificados, etc), política monetaria, tipos de interés, confianza empresarial, precios, ingresos y gastos públicos, gasto en pensiones, política industrial, etc. 3) Economía regional: Desarrollo de las distintas zonas geográficas, diferencias regionales de empleo y salarios, consumo regional (de distintos tipos de productos, energéticos, petróleo, etc.), comercio interregional, transporte urbano e interurbano, turismo, renta regional, etc. 4) Economía sectorial: Costes de construcción, demanda de viviendas, demanda de productos agrícolas, energéticos, industriales, cambios en la estructura del consumo final, gasto en telecomunicaciones, penetración de las nuevas tecnologías, etc. 5) Mercados financieros: Riesgo de insolvencia, riesgo bancario, prima de riesgo, evolución de las cotizaciones bursátiles, mercado de divisas, futuros y opciones, etc. 6) Economía interempresarial: Posicionamiento de mercado de la empresa, difusión de nuevas tecnologías entre empresas, quiebras y suspensiones de pagos, evolución de la competencia, evolución de las cuotas de mercado. 7) Gestión de empresas: Planificación estratégica, sistemas de control, resultados económicos, etc. 8) Comercialización: Evolución de las ventas, sistemas de planificación de marketing, evolución de los canales de distribución, potencial de nuevos mercados, venta previa de nuevos productos, etc. 9) Financiación: Planificación financiera, evolución del coste del capital, evolución de los estados financieros, etc. 10) Producción: Planificación de la producción, control de inventarios, sustitución de tecnologías, etc.  TÉCNICAS DE PROSPECTIVA 3. Centros mundiales y fuentes de predicción económica PREDICCIÓN ECONÓMICA INTERNACIONAL: 1) OCDE: ECONOMIC OUTLOOK à Cuadros macroeconómico y balanza de pagos. Predicciones para cada país miembro. Semestrales, predicciones a un año. 2) FMI: WORLD ECONOMIC OUTLOOK à Predicción de las principales magnitudes económicas por países. Semestrales. Predicciones a un año. 3) COMISIÓN EUROPEA: ECONOMIC FORECAST à Predicciones de las principales magnitudes económicas de los países europeos. Dos veces al año (Spring y Autum, aunque hay otras intermedias –Interim-). 4) BANCO CENTRAL EUROPEO 5) CONSENSUS FORECAST à Predicciones mensuales para distintos grupos de países a partir de encuestas a expertos en prospectiva. 6) THE ECONOMIST INTELLIGENCE UNIT à Predicciones mensuales sobre variable económicas básicas. 7) FOCUS ECONOMICS PREDICCIONES SOBRE LA ECONOMÍA ESPAÑOLA: 1. Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital - Escenario Macroeconómico y Actualización del Programa de Estabilidad - Programa Nacional de Reformas - Síntesis de Indicadores Económicos 2. Banco de España - Proyecciones macroeconómicas de la economía española 3. Centro de Predicción Económica (CEPREDE) 4. Funcas - Panel de previsiones de la economía española - Previsiones Funcas - Previsiones para las CCAA 5. BBVA Reseach (Servicio de Estudios del BBVA): 6. Otros servicios de Estudios e Instituciones (La Caixa, Santander, Intermoney) 4. Técnicas de predicción/simulación EXISTEN MULTITUD DE TÉCNICAS DE PREDICCIÓN, CADA UNA APROPIADA PAA UN DETERMINADO CONTEXTO. ¿QUÉ TÉCNICA UTILIZAR? Se puede establecer una primera taxonomía en función del tipo de información que utilizan: Técnicas de información subjetiva: Emplean la opinión de determinados individuos sobre el futuro de la cuestión de estudio Técnicas de información histórica o de serie temporal: Utilizan la evolución del fenómeno de estudio en periodos anteriores para analizar y modelizar la evolución de una variable a lo largo del tiempo, con el objetivo de identificar patrones, tendencias, estacionalidades o ciclos que permitan realizar predicciones: Medias móviles, alisado exponencial, etc. Técnicas de información relacional o causal: Reglas internas de funcionamiento del objeto de estudio: Analogías (las predicciones se basan en situaciones similares, utilizando la experiencia de un fenómeno conocido para predecir el comportamiento de otro similar), regularidades estadísticas (aprovechan las relaciones estadísticas entre variables, aunque no siempre haya una relación causal directa. Se puede usar para predicciones condicionales basadas en indicadores adelantados), Modelos econométricos (la predicción se realiza a partir de relaciones de causa y efecto entre variables), etc… Se basan en la identificación y modelización de las relaciones entre diferentes variables. Estas técnicas parten del supuesto de que existe una relación estadística o causal entre ciertos factores que pueden influir en el comportamiento de la variable que se desea predecir.  TÉCNICAS DE PROSPECTIVA Técnicas de información subjetiva Cuando no existe historia en muchas ocasiones se utiliza información subjetiva. INFORMACIÓN SUBJETIVA: es aquella que se transmite después de un filtrado realizada por el individuo o grupo a través de sus creencias, expectativas, sucesos y datos acumulados. La principal diferencia con la información cuantitativa (información con historia e información relacional o causal) es que la subjetiva ha sido procesada mentalmente por el individuo. No significa que se acude a una “bola de cristal”, sino que se han de desarrollar técnicas que hagan que la información subjetiva surja de forma explícita, razonada y sistemática.  TÉCNICAS DE PROSPECTIVA Las técnicas de información subjetiva son especialmente útiles cuando no existe historia del fenómeno que se estudia o porque se renuncia a utilizarla: Porque realmente no existe historia previa al analizarse un tema realmente nuevo Ej. Efecto sobre la productividad de la empresa de la implantación de una nueva tecnología; introducción de nuevos productos en el mercado, etc. Porque el investigador renuncia a la historia (información previa) por ser poco informativa (cambio estructural, mala calidad de la información, etc). Cambio estructural: Cambios en las visitas turísticas de una ciudad tras la realización de nuevas infraestructuras (construcción de un aeropuerto, de una estación de tren, etc.) Simplemente por motivos de enfoque (se prefiere acudir a fuentes de información subjetiva). Situaciones en las que la información subjetiva puede tener VENTAJAS sobre la histórica para la realización de predicciones: 1. Cuando no existen datos históricos de las variables dependientes y, en su caso, de sus explicativas. 2. Con las series históricas el análisis se condiciona únicamente a un tipo de variables: las que pueden medirse y de las que pueden construirse series temporales. § No hay cabida para variables como la ética, ambición, motivación, etc. § Existen realidades sociales, tecnológica, políticas que van más allá de la realidad estrictamente económica. 3. Una vez descubierta la relación mediante variables históricas, esta se presupone estable y que se puede utilizar para extrapolarla en el futuro. Las técnicas con información histórica tienen una limitada capacidad para predecir el futuro a largo plazo. 4. Las variables con historia se aplican a modelos matemáticos, que buscan reflejar de una manera simplificada una realidad compleja. La modelización matemática introduce supuestos que no tienen por qué ser realistas. 5. Las técnicas para utilizar series con historia exigen un conocimiento matemático y estadístico muy avanzado. Las técnicas subjetivas pueden ser: » Individuales: La información procede de una única persona o de un colectivo sin interacción entre sus integrantes (encuestas). o En el caso de que exista un colectivo de individuos, la predicción se realiza mediante la agregación de las predicciones individuales (medias, medianas, etc) sin que exista interacción entre los individuos. » Grupales: A la predicción se llega mediante un conjunto de individuos que interactúan entre sí. (El método DELFI seria grupal porque existe interacción, aunque no sea directa) o Se basan en la presunción que el resultado al que llegan un conjunto de individuos interactuando es superior, bajo determinadas condiciones, a suma de los resultados individuales: § El grupo dispone de mayor volumen de recursos: conocimientos, habilidades, experiencias. § Superior rendimiento por las motivaciones sociales: reconocimiento, poder, estima, etc. § El grupo existen influencias sociales que mejoran el rendimiento: los individuos que más dominan el tema tienen mayor capacidad de influencia sobre los demás, etc. Aunque también puede tener efectos negativos, como que los lideres sesguen la opinión del resto de individuos. § Se puede incluir en el grupo a personas directamente afectadas y/o que sean expertas en el tema del que se quiere predecir.  TÉCNICAS DE PROSPECTIVA TIPOS DE TÉCNICAS DE PREDICCIÓN SEGÚN EL TIPO DE INFORMACIÓN 1. Predicción según información subjetiva 1. Encuestas de intenciones o expectativas Ejemplo: Intención de compra de determinados bienes. - Utilizando las respuestas a una encuesta a individuos, instituciones o empresas, las predicciones se obtienen a partir de las proporciones, medias y totales (elevados a la población). 2. Encuestas de actitudes o sentimientos Ejemplo: Índice de sentimiento del empresario como INDIVIDUALES determinante de la inversión futura. - Si se conoce la conexión de las actitudes y el comportamiento posterior de los individuos, se puede utilizar una encuesta sobre el “sentimiento” que permitirá conocer el comportamiento futuro. 3. Agregación de predicciones individuales - Las opiniones de determinados expertos se combinan para obtener una predicción global mediante medias (simples o ponderadas). - Ejemplo: Previsión de ventas a partir de vendedores o comerciales, previsión del precio de las materias primas a partir de los suministradores. 1. Consenso de grupo en intención abierta Ejemplo: Brainstrorming, comités en empresas, etc. - A partir de una discusión en grupo sobre un tema en concreto, se establecen predicciones con cierto grado de aceptación entre los participantes. GRUPALES 2. Panel de expertos con retroacción controlada de la información Ejemplo: Método Delfi o de impactos cruzados en que se interactúa sistemáticamente e interactivamente con un grupo de expertos. - Los componentes del panel suministran sus previsiones, que son agregadas y tratadas estadísticamente, recibiendo en sucesivas etapas informaciones sobre la opinión global del grupo. Los expertos pueden reconsiderar sus predicciones. 3. Otras técnicas exploratorias y normativas - Experimentos: el investigador realiza simulaciones sobre como responden los individuos ante un tratamiento. Ejemplo: el lanzamiento de una campaña de publicidad. - El investigador examina los posibles condicionantes de la evolución de un fenómeno, cuantificando sus probabilidades subjetivas: Árboles de pertinencia.  TÉCNICAS DE PROSPECTIVA Técnicas de información histórica o de serie temporal Modelos ingenuos o modelos naif La estacionalidad son las oscilaciones que se producen en una serie dentro de un año, tendré que tener series menores a un año. Para poder hacer series temporales deberemos de quitar la estacionalidad y la tendencia. 2. Predicción según el análisis aislado de series (análisis de series temporales) Se estudia un fenómeno por sí mismo, a través de su evolución temporal o histórica. 1. Fórmulas ad hoc de predicción - Se establece un mecanismo automático establecido a priori y de cálculo recursivo. - Ejemplos: Medias móviles, alisado exponencial, modelos ingenuos (naïve). 2. Análisis de la descomposición temporal de series - Diferenciación de la serie para eliminar la tendencia tratando por separado los componentes de tendencia, estacionalidad y movimientos cíclicos. Las técnicas utilizadas son de la extrapolación de la tendencia, curvas en S, desestacionalización. - Ejemplos: son de curvas de vida del producto, estacionalidad de las ventas, etc. 3. Análisis frecuencial de procesos estocásticos (análisis espectral) - Las oscilaciones de una serie histórica pueden descomponerse según su frecuencia o periodicidad: se modelizan procesos mediante términos de funciones senoidales (seno y coseno). - Ejemplo: Análisis espectral de las fluctuaciones de precios o de las cotizaciones en bolsa. 4. Análisis temporal de procesos estocásticos (Box-Jenkins/Modelos ARIMA univariantes) - Definición modelos estocásticos autoregresivos y de medias móviles. - Ejemplos: análisis de series temporales de variación de acciones, precios de las materias primas, etc. 5. Modelos probabilísticos - Utilizando las distribuciones teóricas de probabilidad, se predice el comportamiento futuro de las series. - Ejemplos: Difusión de determinados productos tecnológicos. Técnicas de información relacional o causal 3. Predicción según las relaciones entre las variables La dependencia o relación entre el comportamiento de diferentes fenómenos facilita la introducción de predicciones 1. Establecimiento de analogías » Se utilizan fenómenos similares para predecir el comportamiento del objeto de estudio, utilizando la analogía de las situaciones. » Ejemplo: utilizar la experiencia de otro país para analizar la velocidad de adopción de una determinada tecnología; utilizar las pautas de adopción de productos ya establecidos para predecir la venta de otros nuevos. 2. Análisis de regularidades estadísticas » Aprovechar la relación estadística entre variables, aunque no exista necesariamente una relación causal. Utilizando estas relaciones se pueden realizar predicciones condicionales a los valores precedentes de ciertos indicadores adelantados. » Ejemplo: Predicciones de indicadores de actividad macroeconómicos en función de indicadores adelantados: consumo de cemento, electricidad, nuevas viviendas iniciadas, etc. 3. Modelos de simulación deterministas » Se utilizan las relaciones históricamente observadas entre un conjunto de factores y el comportamiento de un fenómeno a observar. Si se mantiene la relación histórica, cambios en los factores permitirán predecir el valor futuro de la variable. » Ejemplo: Análisis input-output / Análisis de impacto. 4. Modelos econométricos » La predicción se realiza a partir de un análisis estructura que explicita las relaciones causa-efecto entre variables. Los modelos pueden ser uniecuacionales, multiecuacionales, etc. » Ejemplos: modelos de demanda, del conjunto de una economía, etc.  TÉCNICAS DE PROSPECTIVA 5. Tipología: horizonte, medios e información ¿Qué técnica se ha de utilizar en cada momento? La clasificación anterior no es suficiente (subjetiva, información histórica e información causal) Para poder seleccionar la técnica más adecuada se han de tener en cuenta tres aspectos: - Información disponible - Horizonte de predicción - Medios empleados Información disponible (condicional la utilización de datos históricos): Se dispone de historia del fenómeno a estudiar: Es también importante conocer si los datos están limitados en el tiempo (las series temporales son cortas) y la periodicidad de las mismas (anuales, semestrales, trimestrales, etc). No se dispone de historia: es un fenómeno nuevo o hay cambio estructural: Lanzamiento de nuevos productos, implantación de nuevas tecnologías, integración comercial de áreas geográficas, etc. Horizonte de predicción (las técnicas con historia son menos útiles a mayor horizonte de predicción) Se pueden definir distinguir distintos horizontes temporales a la hora de tener que hacer predicciones. Medios empleados: Personal y equipos informáticos  TÉCNICAS DE PROSPECTIVA Con estas tres características (horizonte, medio e información) se puede realizar una taxonomía de las técnicas de predicción: ¿Existe información histórica? A la hora de realizar la predicción se han de tener en cuenta ésta ha de ser: 1. Comprensible, simple y de fácil incorporación en el proceso de toma de decisiones. 2. Debe proporcionar información con un detalle adecuado para el nivel en que se toma la decisión. 3. Disponible con la frecuencia que sea requerida 4. Económica (ajustada a los recursos disponibles) 5. Informativa y exacta - Mediante las distintas técnicas se obtiene una estimación puntual. - Pero en realidad lo que se obtiene es un predictor: variable aleatoria. - El predictor tiene una función de probabilidad que delimita los posibles datos plausibles asignándoles probabilidades. - Además de la importancia de la predicción individual es la amplitud de la estimación. - La predicción será informativa cuando la amplitud de datos posibles es reducida. La predicción 1 y 2 tienen el mismo valor puntual, pero la predicción 1 es más informativa que la predicción 2: - La amplitud de los datos plausibles es menor. - Recordemos que el objetivo de la prospectiva es reducir la incertidumbre. La exactitud de la predicción tiene que ver con la diferencia de la predicción con el verdadero valor de la variable una vez se ha observado. - Una predicción es más exacta a menor discrepancia.  TÉCNICAS DE PROSPECTIVA 6. Etapas genéricas del proceso de predicción / simulación En general, cualquier proceso de decisión puede ser tratado como un proceso secuencial de siete etapas: 1. Planteamiento del problema en términos del de predicción 2. Tipificación de la situación o Horizonte de la predicción, medios y disponibilidad de datos