Modelos de Pronóstico Financiero: Una Guía Completa
Encontrar el éxito en el entorno empresarial moderno, complejo y competitivo, requiere una estrategia orientada al futuro. Basándose en el rendimiento histórico, la investigación de mercado y las tendencias actuales, los modelos de pronóstico financiero basados en datos pueden ayudar a las empresas a obtener una ventaja competitiva.
Existen muchos modelos de pronóstico diferentes entre los cuales elegir y aún más soluciones de software para ayudarte a implementarlos. En esta guía, desglosaré algunos modelos útiles de pronóstico—y te explicaré cómo puedes usarlos para obtener una ventaja en tu sector.
¿Qué es un modelo de pronóstico?
Los modelos de pronóstico son herramientas utilizadas para predecir el rendimiento futuro basándose en datos históricos y actuales. En el mundo empresarial y financiero, el término pronóstico casi siempre se refiere al pronóstico financiero.
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Un modelo de pronóstico utiliza una metodología estadística, o fórmulas y supuestos, para estimar el rendimiento futuro, incluyendo ingresos, demanda de clientes y tasas de abandono.
Más específicamente, estos modelos se utilizan para determinar cómo es probable que los cambios en ciertas variables y parámetros impacten el rendimiento (a diferencia de los presupuestos, que te ayudan a asignar tu flujo de caja). Por ejemplo, una cadena de restaurantes podría emplear un modelo para determinar cómo afectarían al ingreso por ventas los cambios en el horario de atención de un local o los patrones estacionales.
Existen todo tipo de modelos de pronóstico (discutidos en profundidad más abajo), pero todos tienen el mismo objetivo: utilizar datos históricos, supuestos y tendencias actuales para predecir el rendimiento futuro.
Estas herramientas pueden aplicarse a una infinidad de escenarios potenciales y son fundamentales para los equipos de finanzas, marketing y dirección. Para el resto de esta guía, dejaré de lado lo demás y me centraré exclusivamente en los modelos de pronóstico financiero.
Métodos de pronóstico
Elegir el tipo adecuado de técnica de modelado (y el modelo de pronóstico específico) es muy importante. Pero antes de decidir, necesitas algo de información básica sobre estos modelos y cómo funcionan.
Existen dos grandes categorías de modelos de pronóstico: cuantitativos y cualitativos.
Métodos de pronóstico cualitativos
El pronóstico cualitativo se basa en opiniones y juicios de expertos. Son:
- Subjetivos por naturaleza
- No se basan en datos o tendencias previas
- Se utilizan para analizar datos no numéricos
Los métodos cualitativos se utilizan cuando el enfoque del análisis no se puede medir ni contar. Por ejemplo, si una empresa quiere entender las motivaciones y creencias que impulsan el comportamiento del consumidor y afectan sus decisiones de compra, no existen datos cuantitativos que puedan revelar esos aspectos. El pronóstico cualitativo se basa en opiniones individuales, investigaciones y estudios.
Métodos de pronóstico cuantitativos
El pronóstico cuantitativo utiliza patrones numéricos en los datos históricos para predecir el desempeño futuro. Los modelos cuantitativos:
- Son de naturaleza más objetiva
- Se basan en datos históricos (por ejemplo, ingresos por ventas, plantilla, etc.)
- Analizan datos numéricos
Dentro de la categoría cuantitativa, existen otras dos subcategorías:
Series de tiempo
Los modelos de series de tiempo se enfocan en patrones y sus variaciones, basándose en datos históricos.
Por ejemplo, una empresa que se prepara para comenzar operaciones en un nuevo país podría utilizar los datos de su lanzamiento anterior (incluidos los datos de ventas, tendencias de personal, etc.) para preparar un presupuesto para la nueva apertura.
Asociativos/Causales
Los modelos asociativos, también conocidos como modelos causales, son más avanzados y se centran en múltiples líneas de información altamente refinadas y específicas. Utilizan datos históricos y sobresalen a la hora de tomar datos aparentemente dispares y relacionarlos con el propósito previsto del pronóstico.
También se pueden utilizar para crear relaciones asociativas entre los indicadores financieros de una empresa y variables externas. Por ejemplo, un fabricante de electrodomésticos podría construir un modelo que prediga las ventas de electrodomésticos en función del número de permisos de construcción de viviendas nuevas en una determinada zona.
A continuación, repasaré los conceptos básicos de algunos de los modelos de previsión más comunes que utilizan las empresas hoy en día.
Modelos cuantitativos de previsión comunes
Los modelos cuantitativos de previsión se basan en datos históricos para hacer predicciones sobre el futuro.
Por ejemplo, un minorista podría analizar los datos de ventas del cuarto trimestre de los últimos tres años para predecir el volumen de ventas en la temporada alta de compras.
Si no tienes datos internos (por ejemplo, si eres un minorista completamente nuevo), aún podrías utilizar modelos de previsión cuantitativos; sólo necesitarías tener acceso a datos comparables de tu industria.
Dentro del mundo de la previsión cuantitativa, existen varios modelos populares para utilizar. Los explicaré a continuación.
Series temporales
Los modelos de series temporales se emplean cuando se dispone de varios años de datos. Son más útiles cuando las relaciones entre los datos (por ejemplo, precio medio y volumen de ventas) son relativamente estables y las tendencias son fácilmente identificables.
Por ejemplo, una empresa puede optar por emplear modelos de series temporales para proyectar el crecimiento de una línea de productos existente.
Supongamos que la línea de productos en cuestión se lanzó hace cuatro años y ha experimentado un crecimiento constante desde entonces. La empresa podría tomar esos datos y luego aplicar un modelo de series temporales para predecir dónde podría estar el volumen de ventas el año próximo (o dentro de varios años).
Recta
La modelización con línea recta es una técnica sencilla que ofrece estimaciones de ingresos futuros u otros indicadores financieros considerando datos pasados y asumiendo que esas tendencias continuarán.
Por ejemplo, si una empresa ha experimentado un crecimiento anual de ventas del 3,6% en los últimos cuatro años y espera que las tendencias actuales sigan, puede utilizar un modelo de línea recta para prever la cantidad de ingresos por ventas que probablemente generará en el futuro.
Como su nombre lo indica, el modelo de línea recta asume un cambio consistente y predecible. Es sencillo, pero aun así puede ser un buen punto de partida para prever una variedad de métricas financieras y escenarios.
¿Cuál es la diferencia entre la previsión de series temporales y la de línea recta?
Los modelos de series temporales suelen utilizarse para entender ciclos de tendencia, fluctuaciones cíclicas y estacionalidad, mientras que la previsión de línea recta se usa normalmente para predecir crecimientos (o descensos) estables.
Imagina las previsiones de series temporales como un círculo o espiral autocontenida; piensa en la línea recta como, bueno, una línea recta.
Media móvil
El modelo de media móvil es algo similar al modelo de línea recta descrito anteriormente, pero funciona con conjuntos de datos más pequeños y se centra en rangos de tiempo a corto y medio plazo.
Las empresas pueden utilizar modelos de previsión de media móvil para predecir la demanda en vacaciones, por ejemplo. La compañía podría considerar las cifras de ingresos por ventas de la media móvil de los cuartos trimestres de 2019, 2020, 2021 y 2022, respectivamente.
Podrían aplicar una fórmula simple para hallar la media móvil:
(A1 + A2 + A3 + A4) / N
donde
A = Promedio de un periodo específico
y
N = Número total de periodos
La empresa podría entonces usar esta media móvil para crear una previsión de las cifras de ventas esperadas para estas vacaciones.
Esta fórmula necesita un buen conjunto de datos con el que trabajar; en el ejemplo anterior, utilizan cuatro años de datos. Pero, crucialmente, ignora los datos de ventas fuera del cuarto trimestre, que son en gran parte irrelevantes al prever ventas de temporada festiva específicamente.
Suavización exponencial
Los modelos de suavización exponencial son similares a los modelos de media móvil, pero aplican una metodología de ponderación para dar mayor importancia a los datos más recientes.
Por ejemplo, considera el mismo ejemplo anterior. La empresa tiene cuatro años de datos históricos de ventas navideñas, pero ha experimentado un crecimiento constante durante ese periodo.
Por lo tanto, los datos de años anteriores son menos relevantes que los datos recientes de los dos últimos años.
Los modelos de suavización exponencial dan mayor peso a los datos más actuales. Esto es útil porque ayuda a las empresas a adaptar sus previsiones para reflejar tendencias de datos más recientes.
Aunque puede ser tentador utilizar datos antiguos si presentan una imagen más optimista (¿valoraciones de 2021 frente a 2022, alguien?), es imprescindible usar los datos más apropiados para tener una idea precisa de lo que está por venir.
Proyección de tendencias
La proyección de tendencias ajusta una línea de tendencia a una ecuación matemática y luego utiliza esa ecuación para proyectar esa tendencia hacia el futuro.
Un modelo de proyección de tendencia analiza datos pasados—como cifras de ventas de fines de semana, días laborables o temporadas específicas, por ejemplo—para hacer predicciones sobre la demanda futura durante esos periodos.
Puede aplicarse de manera similar al modelado de línea recta, dependiendo de los conjuntos de datos con los que se trabaje. Existen varias subcategorías dentro de las proyecciones de tendencia, incluyendo logaritmos, polinomios y el método de características de la pendiente.
Modelos asociativos
Los modelos asociativos, también llamados modelos causales, vinculan una métrica empresarial específica (como los ingresos) con una variable independiente separada (como el crecimiento poblacional de una ciudad).
Los modelos causales son útiles para conectar las expectativas futuras de operaciones empresariales con variables distintas, tanto internas como externas al negocio.
Por ejemplo, el propietario de un camión de comida podría usar un modelo para predecir la demanda en una feria de verano basándose en el pronóstico meteorológico del fin de semana. Alternativamente, una empresa de desarrollo inmobiliario puede utilizar el modelado causal para predecir la demanda futura de viviendas recién construidas en una comunidad, basándose en el crecimiento poblacional proyectado en la zona.
Dicho esto, los modelos asociativos también pueden utilizarse para predecir una variable concreta en función de su relación con otras variables relacionadas. Por ejemplo, una empresa podría usar el modelado causal para estimar el margen de beneficio resultante de aumentar el gasto en publicidad.
Por definición, los modelos asociativos son más complejos que los modelos de series temporales.
Los modelos asociativos permiten incorporar datos externos e intentar establecer una relación entre una métrica empresarial relativamente estándar (por ejemplo, los ingresos) y una métrica que muchas empresas ni siquiera considerarían (por ejemplo, el ingreso anual típico por hogar de una ciudad).
Aunque son más complejos, los modelos causales pueden ser extremadamente útiles para crear previsiones más precisas y anticiparse a la competencia.
Regresión lineal simple
La regresión lineal simple ayuda a las empresas a examinar cómo una variable dependiente (como los ingresos por ventas) se correlaciona con una variable independiente (como el dinero gastado en publicidad).
O, usando el ejemplo de datos externos, la regresión lineal simple también podría utilizarse para determinar cómo una variable dependiente (como los ingresos por ventas por localización) se correlaciona con una variable independiente (como el ingreso por hogar en un determinado condado).
La regresión lineal simple puede visualizarse graficando una línea con una métrica en el eje Y y otra en el eje X. Pero, como sugiere su nombre, debe mantenerse simple; estos modelos solo pueden comparar dos variables.
Regresión lineal múltiple
Como habrás adivinado, la regresión lineal múltiple se basa en la regresión lineal simple añadiendo varias variables empresariales a la ecuación.
Aún existe una sola variable dependiente (por ejemplo, los ingresos por ventas), pero puede haber múltiples variables independientes, que pueden provenir de fuentes de datos internas, externas o ambas.
La regresión lineal múltiple es compleja y normalmente requiere software de análisis estadístico para completarse. Además, los datos utilizados (número de elementos de datos, período analizado, decisiones tomadas en la fase de depuración de datos) son importantes para la precisión de la fórmula de regresión resultante.
Utilizar la previsión por regresión lineal requiere analizar críticamente los resultados para considerar variables que no hayan sido recogidas en los datos utilizados en la regresión, y si estas variables faltantes provocarán que el modelo sobreestime o subestime el impacto de una variable independiente.
Modelos cualitativos comunes de pronóstico
Los modelos cualitativos de pronóstico utilizan datos subjetivos y cualitativos. Suelen emplearse en situaciones donde no se dispone de datos cuantitativos.
Por ejemplo, un modelo cualitativo podría depender de la opinión de un experto o de los resultados de una encuesta a clientes potenciales.
La previsión cualitativa es más subjetiva por naturaleza, pero sigue siendo muy útil, especialmente en situaciones donde no existen datos sólidos de los que extraer información. Posdata: todavía me resulta raro que "datos" sea plural.
En fin.
Todos los modelos de previsión cualitativa requerirán algún tipo de recopilación de datos (entrevistas a expertos, paneles, encuestas, etc.), pero difieren en cómo se recogen esos datos y luego se utilizan para informar las previsiones. Normalmente, son menos útiles para la previsión financiera, ya que en todos ellos básicamente estás lanzando espaguetis a la pared; algunos simplemente son más precisos que otros.
Método Delphi
¿Alguna vez has oído hablar del Oráculo de Delfos? Su trabajo consistía en hacer predicciones sobre el futuro, no muy diferente al de un director financiero... ¿verdad?
Sí, tienes permiso para empezar a llamarte el Oráculo de tu negocio. No, no puedes decir que yo te lo autoricé.
El método Delphi se basa en opiniones de expertos, normalmente utilizando un pequeño grupo de especialistas en el tema. Por ejemplo, una empresa privada de educación puede consultar a un grupo de profesores para recopilar datos sobre hábitos de los estudiantes.
En el método Delphi, se entrevista a los expertos para recopilar datos. De forma crucial, cada experto es entrevistado de manera independiente y luego los datos se agregan después. Esto ayuda a prevenir el sesgo grupal y permite plena libertad de expresión.
El método Delphi utiliza "rondas" de recopilación de datos. La primera ronda es individual, pero las siguientes son comunales. Las respuestas de cada experto se comparten con el grupo en general, lo que da lugar a debates. Los expertos pueden cambiar sus opiniones o estimaciones en las rondas posteriores.
Debido a que el método Delphi generalmente utiliza pequeños grupos de expertos, es importante seleccionar cuidadosamente a las personas a entrevistar, pues los datos solo serán tan buenos como los conocimientos de estas personas.
Investigación de Mercado
Apuesto a que nunca habías oído hablar de esto antes... ¡eh, te vi poner los ojos en blanco!
La investigación de mercado es un método de previsión muy común utilizado por las empresas para recopilar opiniones de posibles clientes. Por ejemplo, un fabricante de alimentos que lanza una nueva marca de helado bajo en calorías podría preguntar a los clientes sobre sus metas de pérdida de peso y elecciones dietéticas mediante una encuesta online.
La investigación de mercado suele basarse en un juego de números, así que cuantas más respuestas puedas obtener del público, mejor.
La investigación de mercado puede llevarse a cabo por teléfono, correo electrónico, mensaje de texto, entrevistas presenciales y más. A menudo se realiza con la ayuda de empresas especializadas en estudios de mercado, que se encargan de las entrevistas y la recopilación de datos.
Consenso de Panel
El consenso de panel utiliza un grupo focal que recurre a las opiniones de expertos y empleados. A menudo, se realiza con un panel de empleados de todos los niveles de la empresa y no solo con directivos.
De manera particular, esta metodología combina—y otorga el mismo peso—las opiniones de verdaderos expertos y de "semiexpertos" por igual. Por ejemplo, un equipo que intenta proyectar la demanda estacional de una bebida de cierto sabor puede incluir personal de ventas, marketing, o incluso del área de tienda.
Como su nombre indica, el panel debe llegar a una estimación por consenso. El grupo puede compartir opiniones y debatir, pero debe alcanzar un acuerdo final.
Pronóstico Visionario
El pronóstico visionario se apoya en los conocimientos y opiniones de una sola persona; me resultó curioso que a esto no lo llamaran método Delphi, considerando que es solo una persona... pero, bueno, ella contaba con la ayuda de los dioses (y nadie me preguntó).
La persona visionaria en cuestión podrías ser tú, otro miembro de tu equipo directivo, un consultor externo o un experto del sector.
Como este modelo de previsión depende de una sola visión, es propenso al sesgo de confirmación, y conviene utilizarlo junto con otros métodos.
Compuesto de Fuerza de Ventas
La previsión compuesta de fuerza de ventas se centra en recopilar datos cualitativos del personal de ventas. Suele basarse en las opiniones de varios miembros del equipo; idealmente, aquellos que tienen relación directa con el tipo de ventas vinculadas al producto en cuestión.
Por ejemplo, si un fabricante de vehículos estuviera planteando un nuevo modelo, podría realizar una encuesta entre su personal de ventas para obtener información sobre opiniones de los clientes, necesidades, preguntas frecuentes, presupuestos, etc.
La idea aquí es que los representantes de ventas tienen experiencia directa interactuando con los clientes (y saben qué impulsa realmente las ventas), por lo que disponen de ideas más valiosas sobre el comportamiento y los deseos reales de los clientes.
La modelización compuesta de la fuerza de ventas también puede ser útil para identificar tendencias regionales y locales.
Aunque la lista anterior no es exhaustiva, cubre muchos de los modelos de previsión más utilizados. Dicho esto, algunos son ciertamente más populares que otros.
¿Cuáles son los Modelos de Previsión Más Comunes?
En general, el modelado de series temporales (específicamente los modelos de línea recta y promedio móvil) tiende a usarse con mayor frecuencia.
Esto se debe en parte a que los modelos de series temporales permiten realizar pronósticos más objetivos basados en datos históricos. No dependen de la opinión de expertos ni de la retroalimentación de los clientes, que pueden ser volátiles y propensos a sesgos. En cambio, utilizan datos concretos para construir modelos fiables sobre métricas de desempeño futuro.
Estos modelos también son populares porque son relativamente sencillos de aplicar y a menudo no requieren software especializado. Algunos programas que probablemente ya utilizas, como tu sistema de planificación de recursos empresariales, probablemente cuentan con estas funciones de modelado estadístico integradas. El modelado de línea recta incluso podría realizarse manualmente en Excel con relativa facilidad.
El modelado asociativo (causal) también se utiliza comúnmente, pero es un poco más complicado y suele requerir software o cierto nivel de formación. Es particularmente útil al intentar rastrear relaciones entre variables muy distintas, ya sea solo una variable independiente (regresión lineal simple) o varias (regresión lineal múltiple).
En cuanto a los modelos cualitativos de pronóstico, la investigación de mercado suele ser la más común. Muchas empresas realizan encuestas y recopilan opiniones de los clientes y utilizan estos datos para informar decisiones estratégicas en el futuro. Otras optan por contratar agencias externas de investigación de mercado para realizar encuestas de investigación de clientes más completas.
¿Por qué es importante el pronóstico?
Como mencioné al comienzo de este artículo, el pronóstico es la clave para evitar que:
- Perder inversores, luego
- Ser despedido
Es broma. Bueno, más o menos.
El pronóstico es importante porque permite a las empresas planificar el futuro. La idea principal detrás del pronóstico es recopilar información de varias fuentes y luego usar esa información para tomar mejores decisiones.
Por ejemplo, una empresa que abastece a minoristas con productos especiales podría utilizar un modelo de pronóstico para predecir la demanda durante la activa temporada de compras navideñas. Sus esfuerzos de modelado podrían mejorar las estimaciones de demanda, lo que les permitiría aumentar y acumular inventario para satisfacer la demanda estacional.
O, una empresa podría optar por usar un modelo de pronóstico para analizar el impacto financiero de distintos precios o estrategias de ventas que se estén considerando para un próximo lanzamiento de producto. Podrían combinar estos esfuerzos con pronósticos de demanda estacional para encontrar no solo la mejor estrategia de ventas, sino también el momento ideal para lanzar promociones y rebajas estacionales.
En última instancia, sea cual sea la métrica que se esté examinando, la idea detrás del pronóstico es obtener una visión de las tendencias o métricas financieras futuras para poder prepararse para lo que vendrá.
Cómo usar los modelos de pronóstico
Cada modelo de pronóstico se implementa de una manera diferente. Pero la estrategia general es la siguiente:
- Ten claro tu objetivo. ¿El objetivo es determinar cuándo necesitas levantar tu próxima ronda de financiación? Entonces enfócate en la proyección del flujo de caja y realiza suposiciones conservadoras.
- Selecciona el modelo adecuado para usar. He hablado de casos de uso específicos para los modelos financieros mencionados anteriormente. Al final, muchas empresas elegirán usar varios modelos, pero es útil reducir las opciones a uno o dos para empezar.
- Recopila datos. Los modelos cuantitativos utilizan datos históricos (normalmente financieros de la empresa), mientras que los modelos cualitativos utilizan datos subjetivos recopilados de clientes o expertos del sector.
- Construye el modelo. Este proceso varía significativamente según el modelo específico que se utilice. Muchos modelos pueden configurarse en Excel o herramientas igual de comunes. Otros pueden requerir software estadístico o software de pronóstico especializado.
- Determina tu nivel de confianza. Los intervalos de confianza se utilizan para expresar el grado de incertidumbre asociado a un pronóstico. Los intervalos de confianza más usados son 90%, 95% y 99%. Cuanto mayor es el nivel de confianza, más fiable es el pronóstico. Como imaginarías, cuanto más objetivos sean los datos, mayor tiende a ser el nivel de confianza.
- Implementa el modelo. A continuación, pon en marcha el modelo usando el protocolo recomendado para ese tipo de modelo y emplea los datos más relevantes que puedas compilar.
- Analiza los resultados. Toma los resultados que obtengas y compáralos con otras estimaciones o proyecciones que ya tengas. También puede ser conveniente ejecutar otros modelos usando los mismos datos para detectar diferencias.
Algunos modelos de pronóstico requieren capacitación a nivel experto en estadística o pronóstico financiero, mientras que otros son mucho más sencillos de ejecutar. En última instancia, las complejidades y desafíos del pronóstico dependen del modelo elegido y de la cantidad y calidad de los datos con los que trabajes.
¿Qué software se utiliza para el pronóstico?
Existen muchos tipos de software que pueden utilizarse para el pronóstico, desde simples hojas de cálculo hasta herramientas potenciadas por aprendizaje automático e inteligencia artificial.
Si bien muchos modelos financieros pueden ejecutarse en Microsoft Excel o Google Sheets, muchos requieren software ERP, software EPM u otro software especializado.
Antes de adquirir un nuevo software, asegúrate de revisar las funciones de tus herramientas actuales. Algunos software de gestión de inventarios incluyen funciones de pronóstico de la demanda y otras herramientas para planificar los niveles de inventario. Y tu servicio de nómina podría ofrecer funciones de pronóstico de fuerza laboral.
Para el pronóstico cualitativo, no hay demasiadas opciones de software que valgan la pena considerar, ya que la mayoría de las empresas confían en firmas de investigación externas y consultores especializados en la realización y publicación de estudios de mercado.
En definitiva, dado que “pronóstico” es un término tan amplio, existen muchas soluciones de software que pueden utilizarse, pero el software de pronóstico ofrece beneficios específicos para tu empresa.
Los modelos de pronóstico pueden dar a tu empresa una ventaja
Saber cuándo, dónde y cómo utilizar el pronóstico financiero puede otorgar una ventaja competitiva a las empresas.
Con modelos de pronóstico adecuados y entradas de datos precisas, las empresas pueden preparar presupuestos más exactos, ajustar sus objetivos y estrategias competitivas, y estar mejor preparadas para el futuro.
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