Prediccion1

Predicción I
(algunos aspectos generales)
“There are two kind of forecasters: those who don´t know and those who don´t know they don´t know”
John Kenneth Galbraith (1993)

Predicción en Acción
Las predicciones ayudan en la toma de decisiones en una gran variedad de
areas.
•

Planificación y Control de Operaciones : Las empresas usan prediciones
para decidir que producir, cuando y donde.

•Marketing: Decisiones de precios, de gastos en publicidad, …dependen
fuertemente de las previsiones que se tengan sobre como van a responder las
ventas a los diferentes esquemas de marketing.

•

Economia: Predicciones de las variables macro-economicas claves como el
PNB, Paro, Consumo, Inversión, Tipos de Interes, etc… son usadas por el
gobierno para fijar su politica monetaria y fiscal.

•Especulación Financiera: Especuladores en los mercados financieros tienen
un gran interes en la predicción de los rendimientos de activos financieros
(acciones, tipos de interes, tipos de cambio, etc…).

Predicción en Acción(cont)
•

Management del riesgo financiero: Predicción de la volatilidad es crucial
para evaluar (y asegurar) el riesgo asociado a las diferentes carteras de
inversión. Predicción dela volatilidad es tambien crucial para las empresas e
inversores que necesitan poner precio a opciones y derivados.

•

Planificación de la Capacidad: Para ello es crucial la predicción tanto de la
demanda como de la oferta.

•

Demografía: La predicción de la población es crucial para planificar el gasto
publico en sanidad, infraestructuras, educacion, etc

Elementos Básicos de CualquierPredicción
Piensa en una variable economica que quieras predecir. Que
necesitas?
• Función de perdida: Simetrica o asimetrica
• Objeto a predecir: Una serie temporal, un suceso, …etc.
• Formato de la Predicción: Puntual, Intervalo, Densidad, …etc.
• Horizonte de la predicción: Corto, Medio o Largo Plazo
• Conjunto de Información: Univariante o Multivariante
• Metodos y Complejidad: Modelos, Principio dela Parsimonia,
…etc.

Elementos Basicos de Cualquier Predicción (cont)
Como se comparan predicciones?
• Evaluación de Prediciones: Diferente medidas de errores
de predicción (mira la transparencia 13).

ES MUY IMPORTANTE DARSE CUENTA QUE TODA
PREDICCION TIENE UN ERROR. En general este error
puede venir de tres fuentes diferentes:
• Error de Especificación
• Error de Aproximación
• Error deEstimación

Predicción con modelos de Regresión:

El modelo de regresión es un modelo explicitamente
multivariante, en donde la variable a explicar se explica y se
predice en base a su propia historia pasada y la historia pasada de
otras variables relacionadas. En el curso Econometria I quizás ya
hayas visto el tema de predicción en este marco, aquí lo
repasaremos brevemente

y t   0  1 xt   t

t es WN (0,  2 )

(a) Modelo de Predicción Condicional
Un modelo de predicción condicional es uno que puede ser usado
para predecir una variable de interés, condicionado en ciertos
supuestos sobre otras variables. Con el modelo de regresión,

y t   0  1 xt   t

 t es N (0,  2 )
nuestra predicción condicional h-periodos adelante de la variable
y, dado el valor de x h-periodos adelante x*T  h es
y T  h , T | x *T  h  0  1x *T  h
Asumiendo normalidad, la densidad de predicción condicional es
N ( y T  h, T | x *T  h ), y de ahí podemos obtener los intervalos de
predicción condicional. Para hacer el procedimiento operacional
remplazamos los parámetros desconocidos por sus estimaciones

Modelo de Predicción Condicional (cont)
Las predicciones siempre están sujetas a unerror. Al menos hay
tres fuentes de error
• Incertidumbre en la Especificación: Todos los modelos estan
equivocados!!!! (algunos mas que otros)
• Incertidumbre en la Innovación: Innovaciones futuras son
desconocidas cuando se hace la predicción.
• Incertidumbre en los Parametros: Los coeficients que usamos
para producir las predicciones son estimaciones, y por lo tanto
estan sujetas a variabilidad...