Precisión de las previsiones

La precisión de las previsiones es fundamental para la previsión y la toma de decisiones en diversos sectores, como el empresarial, el económico, el de gestión de la cadena de suministro y el financiero. Unas previsiones precisas permiten a las organizaciones tomar decisiones firmes y utilizar con sensatez los recursos asignados.

¿Qué es la precisión de las previsiones?

La precisión de las previsiones mide la eficacia de un modelo de previsión para predecir valores futuros en comparación con los valores reales observados. Se trata de una métrica de evaluación crítica utilizada para valorar la fiabilidad y validez de las previsiones. El objetivo de la precisión de las previsiones es minimizar la discrepancia entre los valores previstos y los resultados reales.

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¿Por qué es importante la precisión de las previsiones?

La precisión de las previsiones es esencial en varios sentidos:

Toma de decisiones adecuada
Planificación y presupuestación adecuadas
Optimización de la cadena de suministro
Gestión de riesgos
Satisfacción del cliente
Ventaja competitiva
Evaluación de modelos y técnicas
Resultados financieros

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Toma de decisiones adecuada: Una previsión precisa permite tener una visión adecuada y validada de los acontecimientos futuros y de las distintas tendencias. Los responsables de la toma de decisiones pueden utilizar conocimientos específicos para desarrollar opciones bien informadas y previstas, que conducirán a mejores resultados y a una reducción de los riesgos.
Planificación y presupuestación adecuadas: Los gobiernos y las empresas confían en las previsiones para establecer un plan de futuro, ya que unas previsiones precisas permiten planificar mejor a largo plazo, como las decisiones de inversión y el establecimiento de objetivos financieros realistas.
Optimización de la cadena de suministro: En la gestión de la cadena de suministro, una previsión precisa es esencial para coordinar las actividades y satisfacer las demandas de los clientes. Los socios de la cadena de suministro pueden colaborar más eficazmente al disponer de predicciones fiables sobre futuras demandas.
Gestión de riesgos: La precisión de las previsiones desempeña un papel esencial en la evaluación y minimización de riesgos. Una organización puede desarrollar un plan de contingencia y prevenir acontecimientos adversos mediante la predicción precisa de riesgos potenciales.
Satisfacción del cliente: Las previsiones precisas permiten a las empresas satisfacer a tiempo las demandas de los clientes, lo que aumenta su satisfacción y fidelidad; los clientes satisfechos están más comprometidos y son más proclives a tomar decisiones de recompra.
Ventaja competitiva: Las organizaciones que pueden prever con precisión las tendencias futuras y los cambios del mercado contribuyen a obtener una ventaja competitiva. Pueden responder a los cambios del mercado y aprovechar mejor las oportunidades.
Evaluación de modelos y técnicas: La precisión de las previsiones sirve como métrica para evaluar el rendimiento de los distintos modelos y herramientas de previsión, ya que ayuda a determinar los métodos que son bastante eficaces.
Resultados financieros: Las previsiones fiables están directamente relacionadas con un mejor rendimiento financiero. Para las empresas, unas predicciones precisas repercuten en la generación de ingresos y en una mayor rentabilidad.

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¿Cómo calcular la precisión de las previsiones?

Para calcular la precisión de las previsiones, hay que seguir los siguientes pasos:

Recopilar datos
Calcular los errores de previsión
Elija las métricas de precisión de las previsiones
Calcular la métrica de precisión de la previsión

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Recopilar datos: Recopilar los valores reales son los correspondientes valores previstos para las observaciones que deben evaluarse. Esto garantiza un número suficiente de puntos de datos para una evaluación significativa.
Calcule los errores de previsión: Para cada observación, calcule el error de previsión restando el valor previsto del valor real. El error de previsión representa la diferencia entre lo previsto y lo realmente ocurrido.
Elija la métrica de precisión de la previsión: Decide la métrica de precisión de la previsión en función de la naturaleza de tus datos y de los objetivos específicos del análisis.

Las métricas de previsión incluyen:

Error medio absoluto (MAE)

Error cuadrático medio (ECM)

Error cuadrático medio (RMSE)

Porcentaje medio de error absoluto (MAPE)

Error porcentual medio fundamental simétrico (SMAPE)

4. Calcule la métrica de precisión de la previsión: Utilice la fórmula correspondiente a la métrica de precisión cercana para calcular la precisión del pronóstico; las fórmulas se proporcionaron en las respuestas anteriores. Las fórmulas son las siguientes:

Error medio absoluto (MAE): MAE = (1 / n) x Σ|Real - Previsión|

Error cuadrático medio (ECM): MSE = (1 / n) x Σ(Real - Previsión)^2

Error cuadrático medio (RMSE): RMSE = √[(1 / n) x Σ(Actual - Previsión)^2]

Error porcentual absoluto medio (MAPE): MAPE = (100 / n) x Σ[|(Real - Previsión) / Real|]

Error porcentual absoluto medio simétrico (sMAPE): sMAPE = (100 / n) x Σ[|Real - Previsión| / (|Real| + |Previsión|)].

¿Cuáles son los errores más comunes de previsión?

Los errores más comunes en las previsiones son los siguientes:

Subestimar la incertidumbre
Falta de expertos
Interpretación errónea de los datos históricos
Descuidar los factores externos
Datos insuficientes
Sobreajuste
Pensamiento de grupo

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Subestimar la incertidumbre: El exceso de confianza en las previsiones a corto plazo sin tener en cuenta la incertidumbre puede llevar a una toma de decisiones errónea y a una preparación inadecuada ante acontecimientos inesperados.
Falta de aportaciones de expertos: Confiar únicamente en algoritmos de previsión automatizados sin incorporar conocimientos del sector puede llevar a pasar por alto factores cruciales que influyen en el futuro.
Interpretación errónea de los datos históricos: Si no se tienen en cuenta los datos históricos relevantes o se malinterpretan sus patrones, se puede seguir un proceso de previsión sesgado. Los datos históricos ofrecen información sobre tendencias pasadas y recursos valiosos para tomar decisiones.
Descuidar los factores externos: A veces, las previsiones se centran demasiado en los datos históricos y no tienen en cuenta factores externos como los cambios económicos, las tendencias del mercado o los cambios políticos que pueden influir en los resultados futuros.
Datos insuficientes: Los modelos de previsión requieren datos suficientes y relevantes para hacer predicciones precisas. la insuficiencia de datos puede comprometer la precisión de las previsiones.
Sobreajuste: El sobreajuste se produce cuando el modelo de previsión es excesivamente complejo y se ajusta a los datos en lugar de a los datos reales, pero el hecho de no generalizar los nuevos datos puede afectar negativamente a la precisión de la previsión.‍
Pensamiento de grupo: Confiar en previsiones consensuadas o no tener en cuenta opiniones discrepantes puede llevar a previsiones sesgadas tras la identificación de otros escenarios.

¿Cómo mejorar la precisión de las previsiones?

Mejorar la precisión de las previsiones requiere un enfoque sistemático que incluya el perfeccionamiento de las técnicas de previsión, la utilización de datos eficientes y la incorporación de la opinión de expertos. Algunas estrategias para mejorar la precisión de las previsiones son:

Utilizar múltiples fuentes de datos
Elegir el método de previsión adecuado
Considerar los factores externos
Previsión conjunta
Recogida rápida de datos
Dictamen de expertos
Análisis periódico de escenarios

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Utilizar múltiples fuentes de datos: Incorpore diversas fuentes de datos para obtener una visión completa de las características que influyen en la previsión. Combinar datos internos, datos externos y opiniones puede dar lugar a previsiones más precisas.
Elegir el método de previsión adecuado: Elige técnicas de previsión adecuadas en función de las características de los datos, los patrones y la naturaleza específica de los problemas.
Considerar los factores externos: Ten en cuenta factores externos como los indicadores económicos, los cambios y las tendencias del mercado que pueden influir en los resultados previstos.
Predicción conjunta: Considere la posibilidad de utilizar la predicción de conjunto, que combina varios modelos de predicción para aprovechar sus puntos fuertes y reducir los sesgos de los modelos.
Rápida recopilación de datos: Permite acceder a datos pertinentes, precisos y de alta calidad que abarcan un amplio periodo histórico; los errores e incoherencias de los datos pueden seguir a previsiones inexactas.
Juicio experto: Combina la previsión de datos con las opiniones de expertos en la materia. El examen de expertos permite identificar características cualitativas y acontecimientos potenciales que pueden nocaptarse‍.
Análisis periódico de escenarios: Considerar el análisis de escenarios para explorar varios futuros potenciales y los posibles impactos en la previsión.

¿Importa la precisión de las previsiones en el análisis de seguridad?

Sí, la precisión de las previsiones es esencial en el análisis de valores. El análisis de valores implica evaluar diferentes escenarios relacionados con instrumentos financieros, como acciones, bonos y otros valores, para tomar decisiones. La precisión de las previsiones es esencial para orientar a los inversores y analistas a la hora de conocer el rendimiento futuro de estos valores y tomar decisiones de inversión.

Encuestas sobre el pulso de los empleados:

Se trata de encuestas breves que pueden enviarse con frecuencia para comprobar rápidamente lo que piensan sus empleados sobre un tema. La encuesta consta de menos preguntas (no más de 10) para obtener la información rápidamente. Pueden administrarse a intervalos regulares (mensual/semanal/trimestral).

Reuniones individuales:

Celebrar reuniones periódicas de una hora de duración para mantener una charla informal con cada miembro del equipo es una forma excelente de hacerse una idea real de lo que les pasa. Al tratarse de una conversación segura y privada, te ayuda a obtener mejores detalles sobre un asunto.

eNPS:

eNPS (employee Net Promoter score) es una de las formas más sencillas y eficaces de evaluar la opinión de sus empleados sobre su empresa. Incluye una pregunta intrigante que mide la lealtad. Un ejemplo de preguntas de eNPS son ¿Qué probabilidades hay de que recomiende nuestra empresa a otras personas? Los empleados responden a la encuesta eNPS en una escala del 1 al 10, donde 10 significa que es "muy probable" que recomienden la empresa y 1 significa que es "muy improbable" que la recomienden.

En función de las respuestas, los empleados pueden clasificarse en tres categorías diferentes:

Promotores
Empleados que han respondido positivamente o están de acuerdo.
Detractores
Empleados que han reaccionado negativamente o no están de acuerdo.
Pasivos
Empleados que se han mantenido neutrales con sus respuestas.

¿Puede ser negativa la precisión de las previsiones?

No, la precisión de la previsión es negativa. La precisión de las previsiones sirve para medir lo bien que un modelo de previsión predice valores futuros en comparación con los valores reales observados. Es un valor no negativo que presenta el grado de incertidumbre entre los valores pronosticados y los resultados reales.

La precisión de la previsión se expresa como el valor no negativo que indica el nivel de error entre el valor previsto y los valores reales. Si la precisión de la previsión es inferior al 100%, significa que existe cierto nivel de error entre el valor previsto y los valores reales.