Error de pronóstico

En estadística , un error de pronóstico es la diferencia entre el valor real y el valor predicho de una serie temporal o cualquier otro fenómeno de interés. Dado que el error de pronóstico se deriva de la misma escala de datos, las comparaciones entre los errores de pronóstico de diferentes series solo pueden realizarse cuando las series están en la misma escala. ^{[ 1 ]}

En casos sencillos, se compara una predicción con un resultado en un único momento y se elabora un resumen de los errores de predicción para un conjunto de dichos momentos. En este caso, la predicción puede evaluarse mediante la diferencia o mediante un error proporcional. Por convención, el error se define como el valor del resultado menos el valor de la predicción.

En otros casos, un pronóstico puede consistir en valores predichos para varios plazos; en este caso, la evaluación del error de pronóstico puede requerir considerar métodos más generales para evaluar la concordancia entre los perfiles temporales del pronóstico y el resultado. Si una aplicación principal del pronóstico es predecir cuándo se cruzarán ciertos umbrales, una posible forma de evaluarlo es mediante el error de sincronización : la diferencia de tiempo entre el momento en que el resultado cruza el umbral y el momento en que lo hace el pronóstico. Cuando interesa alcanzar el valor máximo, la evaluación de los pronósticos puede realizarse utilizando cualquiera de los siguientes métodos:

• la diferencia de los tiempos de los picos;
• la diferencia en los valores máximos entre el pronóstico y el resultado;
• la diferencia entre el valor máximo del resultado y el valor previsto para ese momento.

El error de pronóstico puede ser un error de pronóstico de calendario o un error de pronóstico transversal, cuando queremos resumir el error de pronóstico sobre un grupo de unidades. Si observamos el error de pronóstico promedio para una serie temporal de pronósticos para el mismo producto o fenómeno, lo llamamos error de pronóstico de calendario o error de pronóstico de serie temporal. Si lo observamos para varios productos durante el mismo período, se trata de un error de rendimiento transversal. Se ha desarrollado el pronóstico de clase de referencia para reducir el error de pronóstico. También se ha demostrado que la combinación de pronósticos reduce el error de pronóstico. ^{[ 2 ] [ 3 ]}

El error de pronóstico es la diferencia entre el valor observado y su pronóstico basado en todas las observaciones anteriores. Si el error se denota como${\displaystyle e(t)}$Entonces, el error de pronóstico se puede escribir como:

${\displaystyle e(t)=y(t)-{\hat {y}}(t|t-1)}$

dónde,

${\displaystyle y(t)}$= observación

${\displaystyle {\hat {y}}(t|t-1)}$= denota la previsión de${\displaystyle y(t)}$basado en todas las observaciones previas

Los errores de pronóstico se pueden evaluar utilizando diversos métodos, como el error porcentual medio , el error cuadrático medio , el error porcentual absoluto medio y el error cuadrático medio . Otros métodos incluyen la señal de seguimiento y el sesgo de pronóstico .

Para errores de pronóstico en datos de entrenamiento

${\displaystyle y(t)}$denota la observación y${\displaystyle {\hat {y}}(t|t-1)}$es el pronóstico

Para errores de pronóstico en datos de prueba

${\displaystyle y(t+h)}$denota el valor real de la observación de h pasos y el pronóstico se denota como${\displaystyle {\hat {y}}(t+h|t)}$

En 1995, Dreman y Berry, en el "Financial Analysts Journal", argumentaron que las previsiones de los analistas de valores son demasiado optimistas y que la comunidad inversora depende excesivamente de ellas. Sin embargo, Lawrence D. Brown rebatió esta postura en 1996 y nuevamente en 1997, argumentando que los analistas suelen ser más precisos que los "modelos de series temporales, ya sean ingenuos o sofisticados", y que los errores no han aumentado con el tiempo. ^{[ 4 ] [ 5 ]}

Hiromichi Tamura argumentó en 2002 que los analistas que siguen el consenso no solo presentan estimaciones de ganancias que terminan estando cerca del consenso, sino que sus personalidades afectan fuertemente estas estimaciones. ^{[ 6 ]}

Michael Fish - Unas horas antes de que estallara la Gran Tormenta de 1987 , el 15 de octubre de 1987, dijo durante un pronóstico: "Hoy temprano, al parecer, una mujer llamó a la BBC y dijo que había oído que se acercaba un huracán . Bueno, si nos están viendo, no se preocupen, ¡no hay ninguno!". La tormenta fue la peor que azotó el sureste de Inglaterra en tres siglos, causando daños sin precedentes y cobrándose la vida de 19 personas. ^{[ 7 ]}

Gran Recesión - La " Gran Recesión " financiera y económica que estalló en 2007 —posiblemente la peor desde la Gran Depresión de la década de 1930— no fue prevista por la mayoría de los pronosticadores, aunque varios analistas la habían estado prediciendo desde hacía algún tiempo (por ejemplo, Brooksley Born , Dean Baker , Marc Faber , Fred Harrison , Raghuram Rajan , Stephen Roach , Nouriel Roubini , Peter Schiff , Gary Shilling , Robert Shiller , William White y Meredith Whitney ). ^{[ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] [ 11 ]} La propia reina Isabel del Reino Unido preguntó por qué "nadie" se había dado cuenta de que la crisis crediticia se avecinaba, y un grupo de economistas —expertos de los negocios, la City, sus reguladores, la academia y el gobierno— intentó explicarlo en una carta. ^{[ 12 ]}

No se trataba solo de predecir la Gran Recesión, sino también su impacto, donde era evidente que los economistas tenían dificultades. Por ejemplo, en Singapur, Citi afirmó que el país experimentaría "la recesión más severa de su historia". La economía creció un 3,1% en 2009, y en 2010 la nación registró una tasa de crecimiento del 15,2%. ^{[ 13 ] [ 14 ]}

De manera similar, Nouriel Roubini predijo en enero de 2009 que los precios del petróleo se mantendrían por debajo de los $40 durante todo 2009. Sin embargo, a finales de 2009, los precios del petróleo estaban en $80. ^{[ 15 ] [ 16 ]} En marzo de 2009, predijo que el S&P 500 caería por debajo de 600 ese año, y posiblemente se desplomaría a 200. ^{[ 17 ]} Sin embargo, cerró en más de 1115, un 24% más, la mayor ganancia en un solo año desde 2003. Jim Cramer de CNBC escribió que Roubini estaba "embriagado" con su propia "presciencia y visión", y que debería darse cuenta de que las cosas están mejor de lo que predijo; Roubini llamó a Cramer "bufón" y le dijo que "simplemente se callara". ^{[ 15 ] [ 18 ]} Aunque en abril de 2009, Roubini profetizó que la economía de Estados Unidos disminuiría en los dos últimos trimestres de 2009, y que la economía de EE. UU. aumentaría solo entre un 0,5 % y un 1 % en 2010, de hecho la economía de EE. UU. en cada uno de esos seis trimestres aumentó a una tasa anual promedio del 2,5 %. ^{[ 19 ]} Luego, en junio de 2009, predijo que lo que llamó una "tormenta perfecta" estaba a la vuelta de la esquina, pero tal tormenta perfecta nunca apareció. ^{[ 20 ] [ 19 ]} En 2009 también predijo que el gobierno de EE. UU. tomaría el control y nacionalizaría varios bancos grandes; no sucedió. ^{[ 21 ]} En octubre de 2009 predijo que el precio del oro "puede superar los 1000 dólares, pero no puede subir entre un 20 % y un 30 %"; Se equivocó, ya que el precio del oro subió durante los siguientes 18 meses, superando la barrera de los 1.000 dólares hasta alcanzar más de 1.400 dólares. ^{[ 22 ]}

Crecimiento global en 2020: A finales de 2019, el Fondo Monetario Internacional estimó que el crecimiento global en 2020 alcanzaría el 3,4%, pero como resultado de la pandemia del coronavirus , el FMI revisó su estimación en noviembre de 2020 y ahora prevé que la economía global se contraiga un 4,4%. ^{[ 23 ] [ 24 ]}

• Cálculo de la precisión de la previsión de la demanda
• Errores y residuos en estadística
• Pronóstico
• Precisión de las previsiones
• Error cuadrático medio de predicción
• Sesgo optimista
• Pronóstico de clase de referencia