Técnicas de previsión financiera
Compara modelos estadísticos, el criterio de expertos y el aprendizaje automático para encontrar un método de previsión adecuado a tus datos y objetivos.
Dos enfoques de previsión
Las previsiones cuantitativas utilizan datos numéricos y modelos estadísticos. Las cualitativas se basan en el criterio de expertos y el conocimiento del mercado. Combinar ambos enfoques puede ayudar a compensar las limitaciones de cada uno.
Modelos de previsión cuantitativa
Los modelos cuantitativos utilizan datos numéricos. Funcionan especialmente bien cuando dispones de abundantes registros históricos y esperas que continúen las tendencias pasadas.
Análisis de series temporales
El análisis de series temporales estudia datos recopilados a lo largo del tiempo. Las medias móviles y el suavizado exponencial son métodos habituales y constituyen el punto de partida de muchos modelos básicos de previsión de mercados.
Modelos ARIMA
ARIMA (modelo autorregresivo integrado de media móvil) modeliza relaciones entre observaciones pasadas y errores de previsión. La diferenciación puede reducir las tendencias; el ARIMA estacional añade términos estacionales. Comprueba la precisión con datos nuevos.
Simulaciones de Montecarlo
Las simulaciones de Montecarlo ejecutan miles de escenarios aleatorios para estimar la probabilidad de distintos resultados. Ayudan a evaluar el riesgo cuando los resultados son inciertos.
Métodos de previsión cualitativa
Los métodos cualitativos son útiles cuando hay pocos datos, como durante una pandemia mundial o tras una gran disrupción tecnológica.
- El método Delphi recoge opiniones de expertos mediante cuestionarios en dos o más rondas.
- La investigación de mercados utiliza encuestas y opiniones de consumidores para estimar la demanda de nuevos productos o servicios.
- La planificación de escenarios describe distintos futuros posibles para que los responsables puedan preparar planes flexibles.
Elige una técnica
Antes de elegir un método, plantéate estas preguntas:
- ¿Cuál es el horizonte de la previsión?
- ¿De cuántos datos históricos dispones y hasta qué punto son fiables?
- ¿Qué precisión necesita la previsión?
- ¿Con qué presupuesto y recursos técnicos cuentas?
Inteligencia artificial y aprendizaje automático
Las redes neuronales y los modelos de aprendizaje profundo analizan relaciones no lineales en los datos financieros. También pueden procesar noticias y publicaciones de redes sociales para actualizar las previsiones de mercado en tiempo real.
Los modelos de inteligencia artificial pueden ser difíciles de interpretar. Sigue siendo necesario que las personas supervisen su uso y se responsabilicen de las decisiones basadas en sus resultados.
Errores habituales en las previsiones
Presta atención a estos errores al elaborar o revisar una previsión:
- El sobreajuste se produce cuando un modelo se adapta tanto a los datos históricos que funciona mal con datos nuevos.
- El sesgo de selección puede aparecer cuando solo utilizas datos que respaldan una conclusión que ya prefieres de antemano.
- Las observaciones atípicas pueden ser sucesos reales o errores. Eliminarlas todas puede ocultar riesgos; investiga su origen antes de modificar los datos.
Nuestra página de inicio explica cómo encajan las previsiones en la planificación empresarial y las decisiones de inversión.