Pronóstico en consenso

Utilizados en varias ciencias, desde la econometría hasta la meteorología, los pronósticos en consenso son predicciones del futuro que se crean al combinar varios pronósticos separados que a menudo se han creado utilizando diferentes metodologías. También conocido como combinación de pronósticos, promediación de pronósticos o promediación de modelos (en econometría y estadísticas) y máquinas de comité, promediación de conjuntos o agregación de expertos(en aprendizaje automático). Las aplicaciones pueden variar desde pronosticar el clima hasta predecir el Producto Interno Bruto anual de un país o la cantidad de automóviles que una empresa o un concesionario individual probablemente venderá en un año. Si bien los pronósticos a menudo se realizan para valores futuros de una serie temporal, también pueden ser para eventos únicos, como el resultado de una elección presidencial o un partido de fútbol.

Fondo

La previsión juega un papel clave en el proceso de planificación de cualquier organización, ya que proporciona información sobre la incertidumbre. A través de la simulación, se podrá evaluar si es probable que las estrategias propuestas produzcan los objetivos deseados dentro de límites predefinidos. En el campo de la previsión económica, la trayectoria futura de la economía es intrínseca a la perspectiva empresarial de casi todas las empresas y, por lo tanto, existe una demanda considerable de previsiones económicas precisas. Coincidiendo con esta fuerte demanda, se encuentra el gran volumen de información de pronóstico fácilmente disponible de gobiernos, agencias internacionales y varias empresas privadas. Empresas como Consensus Economics y Blue Chip Economic Indicators se especializan en la publicación de datos de pronósticos económicos; la primera cubre la mayoría de las principales regiones del mundo y la segunda se enfoca en la economía estadounidense. Sin embargo, descifrar el mejor método de pronóstico no es tarea fácil y depende en gran medida de los objetivos del usuario y de las limitaciones que probablemente enfrente. En lugar de tratar de identificar el mejor método de pronóstico único, un enfoque alternativo es combinar los resultados de pronosticadores independientes y tomar un promedio de los pronósticos.

Este método de tomar un promedio simple de un panel de pronósticos independientes, derivados de diferentes métodos de pronóstico, se conoce como combinación de pronósticos y el resultado a menudo se denomina pronóstico de consenso. A menos que se pueda identificar un modelo de pronóstico particular que produzca errores de pronóstico más pequeños en comparación con otros pronósticos individuales, la adopción del enfoque de consenso puede ser beneficiosa debido a las ganancias de diversificación. La combinación de pronósticos económicos está bien establecida en muchos países y puede contar con bancos centrales, instituciones gubernamentales y empresas entre los usuarios. En las últimas décadas, los pronósticos de consenso han atraído mucho interés, respaldados por la publicación de una gran cantidad de investigaciones académicas sobre la precisión de los pronósticos. Los estudios empíricos muestran que la combinación de pronósticos aumentó la precisión del pronóstico.Una de las ventajas de utilizar pronósticos de consenso es que puede resultar útil si existe un alto grado de incertidumbre o riesgo asociado a la situación y resulta difícil seleccionar de antemano el pronóstico más preciso. Incluso si se identifica un método como el mejor, vale la pena combinarlo si otros métodos pueden hacer una contribución positiva a la precisión del pronóstico. Además, muchos factores pueden afectar el pronóstico independiente y estos, junto con cualquier información útil adicional, pueden capturarse utilizando el enfoque de consenso. Otro argumento a favor de este método es que los pronósticos individuales pueden estar sujetos a numerosos sesgos de comportamiento, pero estos se pueden minimizar combinando pronósticos independientes. Por eso, Se considera que la combinación ayuda a mejorar la precisión del pronóstico al reducir los errores de pronóstico de los pronósticos individuales. Además, es probable que promediar los pronósticos sea más útil cuando los datos y las técnicas de pronóstico de los que se extraen los pronósticos componentes difieren sustancialmente. Y aunque es solo un enfoque simple (generalmente un promedio medio no ponderado), este método es tan útil como otros modelos más sofisticados. De hecho, estudios más recientes en la última década han demostrado que, con el tiempo, el pronóstico combinado de pesos iguales suele ser más preciso que el pronóstico individual que constituye el consenso. Y aunque es solo un enfoque simple (generalmente un promedio medio no ponderado), este método es tan útil como otros modelos más sofisticados. De hecho, estudios más recientes en la última década han demostrado que, con el tiempo, el pronóstico combinado de pesos iguales suele ser más preciso que el pronóstico individual que constituye el consenso. Y aunque es solo un enfoque simple (generalmente un promedio medio no ponderado), este método es tan útil como otros modelos más sofisticados. De hecho, estudios más recientes en la última década han demostrado que, con el tiempo, el pronóstico combinado de pesos iguales suele ser más preciso que el pronóstico individual que constituye el consenso.

En resumen, la utilidad de la técnica de pronóstico de consenso ha sido respaldada por una gran cantidad de estudios empíricos en las últimas décadas. El uso de pesos iguales en el método de combinación es atractivo por su simplicidad y es fácil de describir. Entre otros, muchos de los bancos centrales del mundo han puesto en práctica este método simple de promediar los pronósticos de pronosticadores individuales al tratar de medir las expectativas en el sector privado. Un estudio empírico realizado por Roy Batchelor en el año 2000 demuestra una mayor precisión en los pronósticos de consenso sobre las proyecciones macroeconómicas elaborados por agencias multinacionales líderes como el Fondo Monetario Internacional y la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos.Un estudio de Robert C. Jones encontró: "Al menos desde la publicación de "La combinación de pronósticos" (Bates y Granger [1969]), los economistas han sabido que combinar pronósticos de diferentes fuentes puede mejorar la precisión y reducir el error del pronosticador. En los años intermedios, numerosos estudios han confirmado estas conclusiones, delineado las condiciones bajo las cuales las combinaciones de pronósticos son más efectivas, y tratado de explicar por qué los pesos iguales simples funcionan tan bien en relación con las técnicas estadísticas más sofisticadas”.

Pronósticos probabilísticos

Aunque la literatura sobre la combinación de pronósticos puntuales es muy rica, el tema de la combinación de pronósticos probabilísticos no es tan popular. Hay muy pocos documentos que traten explícitamente la combinación de pronósticos de intervalo, sin embargo, ha habido algún progreso en el área de los pronósticos de densidad. Se ha introducido una técnica alternativa sencilla pero potente en el contexto de la previsión del precio de la electricidad. El promedio de regresión de cuantiles (QRA) consiste en aplicar la regresión de cuantiles a los pronósticos puntuales de una serie de expertos o modelos de pronóstico individuales. Se ha descubierto que funciona extremadamente bien en la práctica: los dos mejores equipos en la pista de precios de la Competencia Global de Pronóstico de Energía (GEFCom2014) utilizaron variantes de QRA.