Pronóstico consensuado

Un pronóstico de consenso es una predicción del futuro creada mediante la combinación de varios pronósticos independientes, a menudo elaborados con metodologías diferentes. Se utilizan en diversas ciencias, desde la econometría hasta la meteorología , y también se conocen como combinación de pronósticos , promedio de pronósticos o promedio de modelos (en econometría y estadística ) y máquinas de comité , promedio de conjuntos o agregación de expertos (en aprendizaje automático ).

Las aplicaciones pueden abarcar desde la previsión meteorológica hasta la predicción del producto interior bruto anual de un país o el número de coches que una empresa o un concesionario probablemente venderá en un año. Si bien las previsiones suelen realizarse para valores futuros de una serie temporal , también pueden referirse a eventos puntuales, como el resultado de unas elecciones presidenciales o un partido de fútbol.

La previsión desempeña un papel fundamental en el proceso de planificación de cualquier organización, ya que proporciona información valiosa sobre la incertidumbre. Mediante la simulación, se puede evaluar si las estrategias propuestas tienen probabilidades de alcanzar los objetivos deseados dentro de los límites predefinidos. En el ámbito de la previsión económica , la trayectoria futura de la economía es intrínseca a las perspectivas de negocio de casi todas las empresas, por lo que existe una considerable demanda de previsiones económicas precisas. Esta fuerte demanda se ve respaldada por el gran volumen de información de previsión disponible de gobiernos, agencias internacionales y diversas empresas privadas. Empresas como Consensus Economics y Blue Chip Economic Indicators se especializan en la publicación de datos de previsión económica; la primera abarca la mayoría de las principales regiones del mundo, además de proporcionar previsiones para divisas y materias primas, mientras que la segunda se centra en la economía estadounidense. Sin embargo, descifrar el mejor método de previsión no es tarea fácil y depende en gran medida de los objetivos del usuario y de las limitaciones a las que probablemente se enfrente. En lugar de intentar identificar un único método de previsión óptimo, un enfoque alternativo consiste en combinar los resultados de pronosticadores independientes y calcular el promedio de las previsiones.

Este método de calcular la media simple de un panel de pronósticos independientes, derivados de diferentes métodos de pronóstico , se conoce como combinación de pronósticos y el resultado se suele denominar pronóstico de consenso. A menos que se pueda identificar un modelo de pronóstico particular que produzca errores de pronóstico menores en comparación con otros pronósticos individuales, adoptar el enfoque de consenso puede ser beneficioso 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 sus usuarios. En las últimas décadas, los pronósticos de consenso han atraído mucho interés, respaldado por la publicación de una gran cantidad de investigación académica sobre la precisión de los pronósticos. Los estudios empíricos muestran que la agrupación de pronósticos aumentó la precisión de los pronósticos. ^{[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ]} Una de las ventajas de utilizar pronósticos de consenso es que puede resultar útil cuando existe un alto grado de incertidumbre o riesgo asociado a la situación y la selección del pronóstico más preciso de antemano es difícil. Incluso si se identifica un método como el mejor, la combinación sigue siendo valiosa si otros métodos pueden hacer alguna contribución positiva a la precisión del pronóstico. Además, muchos factores pueden afectar el pronóstico independiente y estos, junto con cualquier información útil adicional, podrían 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 pueden minimizarse combinando pronósticos independientes. Por lo tanto, se considera que la combinación ayuda a mejorar la precisión del pronóstico al reducir los errores de pronóstico de los pronósticos individuales. Además, promediar los pronósticos probablemente sea más útil cuando los datos y las técnicas de pronóstico de las que se extraen los pronósticos componentes difieren sustancialmente. Y aunque es solo un enfoque simple (típicamente un promedio de media no ponderada), este método es tan útil como otros modelos más sofisticados. De hecho, estudios más recientes de la última década han demostrado que, con el tiempo, el pronóstico combinado con ponderaciones iguales suele ser más preciso que el pronóstico individual que conforma el consenso. ^{[ 4 ] [ 5 ] [ 6 ]}

En resumen, la utilidad de la técnica de pronóstico por consenso ha sido respaldada por numerosos estudios empíricos en las últimas décadas. El uso de ponderaciones iguales en el método de combinación resulta atractivo por su simplicidad y facilidad de descripción. Entre otros, este sencillo método de promediar los pronósticos de los analistas individuales ha sido puesto en práctica por muchos bancos centrales del mundo para evaluar las expectativas del sector privado. Un estudio empírico realizado por Roy Batchelor en 2000 demuestra una mayor precisión en los pronósticos por consenso que en las proyecciones macroeconómicas elaboradas por agencias multinacionales líderes como el Fondo Monetario Internacional y la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos . ^{[ 7 ]} Un estudio de Robert C. Jones encontró: "Al menos desde la publicación de "The Combination of Forecasts" (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 transcurridos, numerosos estudios han confirmado estas conclusiones, han delineado las condiciones bajo las cuales las combinaciones de pronósticos son más efectivas y han intentado explicar por qué los ponderadores iguales simples funcionan tan bien en relación con técnicas estadísticas más sofisticadas". ^{[ 8 ]}

Aunque la literatura sobre la combinación de pronósticos puntuales es muy abundante, el tema de la combinación de pronósticos probabilísticos no es tan popular. ^{[ 3 ]} Hay muy pocos artículos que traten explícitamente la combinación de pronósticos de intervalo , sin embargo, ha habido algunos avances en el área de pronósticos de densidad. ^{[ 9 ] [ 10 ]} Se ha introducido una técnica alternativa simple pero potente en el contexto de la previsión de precios de electricidad. El promedio de regresión de cuantiles (QRA) implica aplicar la regresión de cuantiles a los pronósticos puntuales de varios modelos de pronóstico individuales o expertos. ^{[ 11 ]} Se ha encontrado que funciona extremadamente bien en la práctica: los dos equipos con mejor desempeño en la pista de precios de la Competencia Global de Pronóstico de Energía (GEFCom2014) utilizaron variantes de QRA.

• Evaluación basada en el consenso
• Toma de decisiones por consenso
• Método Delphi
• Previsión económica
• Promediado de conjunto
• Pronóstico de conjunto
• Promedio de regresión de cuantiles (QRA)
• Pronóstico de clase de referencia

• Timmermann, Allan (2007). "Una evaluación de las previsiones de las perspectivas económicas mundiales". Documentos del personal del FMI . 54 (1): 1– 33. CiteSeerX 10.1.1.547.96 . doi : 10.1057/palgrave.imfsp.9450007 . JSTOR 30036001 .  
• Novotny, Filip; Rakova, Marie (2011). "Evaluación de la precisión de las previsiones de consenso: la perspectiva del Banco Nacional Checo" (PDF) . Finance a Uver: Czech Journal of Economics & Finance . 61 (4): 348–366 . Archivado del original (PDF) el 31 de diciembre de 2014. Consultado el 27 de junio de 2012 .