Modelos de Pronóstico Financiero: Una Guía Completa
Si un inversor te pregunta cuánto esperas ganar en el próximo año fiscal y no tienes una respuesta fundamentada, estás perdido desde el principio.
Alcanzar el éxito en el entorno empresarial complejo y competitivo de hoy requiere una estrategia orientada al futuro. Al apoyarse en el rendimiento histórico, la investigación de mercado y las tendencias actuales, los modelos de pronóstico basados en datos pueden ayudar a las empresas a obtener una ventaja competitiva.
Existen muchos modelos de pronóstico diferentes para elegir y aún más soluciones de software para ayudar a implementarlos.
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En esta guía, desglosaré algunos modelos de pronóstico útiles—y explicaré cómo puedes usarlos para obtener 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 de los negocios y las finanzas, el término pronóstico casi siempre se refiere a pronóstico financiero.
Un modelo de pronóstico utiliza una metodología estadística, o fórmulas y supuestos, para predecir el rendimiento futuro, incluyendo ingresos, demanda de clientes y tasas de abandono.
Más específicamente, estos modelos se utilizan para determinar cómo los cambios en ciertas variables y parámetros probablemente impactarán 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 los cambios en el horario de funcionamiento o en los patrones estacionales de una tienda impactarán los ingresos por ventas.
Existen todo tipo de modelos de pronóstico (que se analizarán en profundidad más adelante), 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 cruciales para los equipos de finanzas, marketing y gerencia. Para el resto de esta guía, me centraré exclusivamente en los modelos de pronóstico financiero.
Métodos de pronóstico
Elegir el tipo correcto de técnica de modelado (y el modelo de pronóstico específico) es muy importante. Sin embargo, antes de poder elegir, necesitas información básica sobre estos modelos y cómo funcionan.
Hay dos grandes categorías de modelos de pronóstico: cuantitativos y cualitativos.
Métodos de pronóstico cualitativos
El pronóstico cualitativo se basa en opiniones de expertos y juicios. Son:
- Subjetivos por naturaleza
- No se basan en datos o tendencias pasadas
- Se utilizan para analizar datos no numéricos
Los métodos cualitativos se emplean cuando el objetivo del análisis no puede medirse ni cuantificarse. 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 revelen eso. El pronóstico cualitativo se apoya en opiniones individuales, investigaciones y estudios.
Métodos de pronóstico cuantitativos
El pronóstico cuantitativo utiliza patrones numéricos en datos históricos para prever el rendimiento futuro. Los modelos cuantitativos:
- Son más objetivos por naturaleza
- Dependen de datos históricos (por ejemplo, ingresos por ventas, número de empleados, etc.)
- Analizan datos numéricos
Dentro de la categoría cuantitativa, existen dos subcategorías adicionales:
Series temporales
Los modelos de series temporales se centran en los patrones y sus variaciones, basándose en datos históricos.
Por ejemplo, una empresa que se prepara para iniciar operaciones en un nuevo país podría utilizar datos de su lanzamiento anterior (incluida la información de ventas, tendencias de la fuerza laboral, etc.) para preparar el presupuesto del nuevo lanzamiento.
Asociativos/causales
Los modelos asociativos, también conocidos como causales, son más avanzados y se enfocan en múltiples líneas de información altamente refinadas y específicas. Utilizan datos pasados y destacan por relacionar datos aparentemente dispares y vincularlos con el propósito previsto del pronóstico.
También pueden utilizarse para crear relaciones asociativas entre las métricas financieras 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 en la actualidad.
Modelos Cuantitativos de Previsión Comunes
Los modelos de previsión cuantitativa se basan en datos del pasado para realizar 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 durante la temporada alta de compras.
Si no tienes datos internos (por ejemplo, si eres un minorista completamente nuevo), aún podrías aprovechar la previsión cuantitativa; simplemente necesitas acceder a datos comparables de tu sector.
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 utilizan cuando hay disponibles varios años de datos. Son más útiles cuando las relaciones entre los puntos de datos (por ejemplo, precio medio y volumen de ventas) son relativamente estables y las tendencias son fácilmente identificables.
Por ejemplo, una empresa podría elegir emplear modelos de series temporales para proyectar el crecimiento de una línea de productos existente.
Supón 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 aplicar un modelo de series temporales para predecir cuál podría ser el volumen de ventas el próximo año (o en varios años).
Línea Recta
El modelado de línea recta es una técnica sencilla que proporciona estimaciones de ingresos futuros u otras métricas financieras considerando los valores pasados y asumiendo que esas tendencias continuarán.
Por ejemplo, si una empresa ha experimentado un crecimiento de ventas anual del 3,6% durante los últimos cuatro años y espera que las tendencias actuales continúen, puede utilizar un modelo de línea recta para predecir la cantidad de ingresos por ventas que probablemente generará en el futuro.
Como su nombre indica, el modelo de línea recta asume cambios consistentes y predecibles. Es simple, pero puede ser un buen punto de partida para prever una gama de métricas y escenarios financieros.
¿Cuál es la diferencia entre la previsión con series temporales y la línea recta?
Los modelos de series temporales suelen emplearse para comprender ciclos de tendencias, fluctuaciones cíclicas y estacionalidad, mientras que la previsión con línea recta se suele usar para predecir un crecimiento (o disminución) estable.
Imagina la previsión con series temporales como un círculo o espiral autoconclusivo; piensa en la línea recta como, bueno, ¡una línea recta!
Promedio Móvil
El modelo de promedio 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 de corto a medio plazo.
Las empresas pueden utilizar modelos de previsión de promedio móvil para predecir la demanda en vacaciones, por ejemplo. La empresa podría entonces considerar las cifras de ingresos por ventas promedio móvil del cuarto trimestre de 2019, 2020, 2021 y 2022, respectivamente.
Podrían aplicar una fórmula simple para obtener el promedio móvil:
(A1 + A2 + A3 + A4) / N
donde
A = Promedio para un período específico
y
N = Número total de períodos
La empresa podría entonces usar este promedio móvil para crear una previsión para las cifras de ventas esperadas en las vacaciones de este año.
Esta fórmula necesita un buen conjunto de datos para funcionar; en el ejemplo que usé arriba, utilizan cuatro años de datos. Pero, crucialmente, ignora los datos de ventas fuera del cuarto trimestre, que son en gran medida irrelevantes cuando se prevén específicamente las ventas en la temporada de vacaciones.
Suavizamiento Exponencial
Los modelos de suavizamiento exponencial son similares a los modelos de promedio móvil, pero aplican una metodología de ponderación para dar más peso a los datos recientes.
Por ejemplo, considera el mismo ejemplo de antes. La empresa tiene cuatro años de datos históricos de ventas en vacaciones, pero ha estado experimentando un crecimiento constante durante ese periodo.
Por lo tanto, los datos de los años más antiguos son menos relevantes que los datos recientes de los dos años anteriores.
Los modelos de suavizamiento exponencial aplican un mayor peso a los datos más recientes. Esto es útil porque ayuda a las empresas a adaptar sus previsiones para reflejar tendencias de datos más recientes.
Aunque puede ser tentador usar datos antiguos si muestran una imagen más favorable (¿valores de 2021 frente a valores de 2022?), es fundamental utilizar los datos más apropiados para obtener una buena idea 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 dicha ecuación para proyectar esa línea de tendencia hacia el futuro.
Un modelo de proyección de tendencias analiza datos pasados —como cifras de ventas de fines de semana, días laborables o estaciones específicas, por ejemplo— para hacer predicciones sobre la demanda futura durante esos mismos períodos.
Se puede aplicar de manera similar al modelado de línea recta, dependiendo de los conjuntos de datos con los que se esté trabajando. Existen varias subcategorías dentro de las proyecciones de tendencias, incluidas los logaritmos, los polinomios y el método de la característica de la pendiente.
Modelos Asociativos
Los modelos asociativos, también llamados modelos causales, conectan una métrica empresarial determinada (como los ingresos) con una variable independiente separada (como el crecimiento poblacional en una ciudad).
Los modelos causales ayudan a vincular expectativas de operación futura del negocio con variables específicas, tanto internas como externas a la empresa.
Por ejemplo, el dueño de un food truck podría usar un modelo para predecir la demanda en una feria de verano según el pronóstico del tiempo para ese fin de semana. De manera similar, una firma de desarrollos inmobiliarios podría emplear el modelado causal para prever la demanda futura de casas recién construidas en una comunidad, en función del crecimiento poblacional proyectado en el área.
Dicho esto, los modelos asociativos también pueden usarse para predecir una determinada variable en función de su relación con otras variables relacionadas. Por ejemplo, una empresa podría emplear el modelado causal para pronosticar el margen de beneficio estimado que resultaría de un aumento en la inversión publicitaria.
Por definición, los modelos asociativos son más complejos que los modelos de series temporales.
Los modelos asociativos pueden utilizar datos externos y buscar establecer una relación entre una métrica empresarial relativamente estándar (por ejemplo, los ingresos) y una métrica que muchas empresas ni siquiera contemplan (por ejemplo, el ingreso anual promedio de los hogares de una ciudad).
Aunque son más complejos, los modelos causales pueden resultar sumamente útiles para construir pronósticos más precisos—y adelantarse 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 invertido en publicidad).
O, utilizando el ejemplo de datos externos, la regresión lineal simple también podría emplearse para determinar cómo una variable dependiente (como los ingresos por ventas por ubicación) se correlaciona con una variable independiente (como el ingreso de los hogares en un determinado condado).
La regresión lineal simple puede visualizarse mediante la representación de un gráfico de líneas con una métrica en el eje Y y otra en el eje X. Pero, como sugiere el nombre, hay que mantenerlo simple; estos modelos solo soportan comparaciones entre dos variables.
Regresión Lineal Múltiple
Como habrás adivinado, la regresión lineal múltiple parte de la regresión lineal simple, añadiendo múltiples variables empresariales a la ecuación.
Todavía existe una única variable dependiente (por ejemplo, los ingresos por ventas), pero puede haber múltiples variables independientes que pueden proceder de fuentes de datos internas, externas, o ambas.
La regresión lineal múltiple es compleja y normalmente requiere de software de análisis estadístico para completarla. Además, los datos empleados (la cantidad de elementos, el periodo de tiempo analizado, las decisiones tomadas en la fase de depuración de los datos) son factores clave para la precisión de la fórmula de regresión resultante.
El uso de la regresión lineal para pronósticos te obliga a analizar los resultados de manera crítica para considerar variables no incluidas en los datos empleados en la regresión, y si estas variables ausentes provocarán que el modelo sobreestime o subestime el impacto de una variable independiente.
Modelos Cualitativos Comunes de Pronóstico
Los modelos de pronóstico cualitativos utilizan datos subjetivos y cualitativos. Suelen emplearse en situaciones donde no hay datos cuantitativos disponibles.
Por ejemplo, un modelo cualitativo podría basarse en la opinión de un experto o en los resultados de una encuesta a posibles clientes.
El pronóstico cualitativo es más subjetivo por naturaleza, pero sigue siendo muy útil—especialmente en situaciones donde no hay datos sólidos de los que partir. PD: aún me resulta extraño que "datos" sea plural.
En fin.
Todos los modelos de previsión cualitativa requerirán algún tipo de recopilación de datos (entrevistas con expertos, paneles, encuestas, etc.), pero se diferencian en cómo se recolectan y utilizan esos datos para informar las previsiones. Normalmente, son menos útiles para previsiones financieras, ya que en esencia es como lanzar espaguetis a la pared a ver cuál se queda pegado; algunos son simplemente más precisos que otros.
Método Delphi
¿Has oído hablar del Oráculo de Delfos? Todo su trabajo consistía en hacer predicciones sobre el futuro; no muy distinto de un director financiero... ¿verdad?
Sí, se te permite empezar a referirte a ti mismo como el Oráculo de tu negocio. No, no puedes decir que yo te di permiso.
El método Delphi se basa en las opiniones de expertos, típicamente utilizando un pequeño grupo de especialistas en la materia. Por ejemplo, una empresa privada de educación puede consultar con un grupo de profesores para recopilar datos sobre los hábitos de los estudiantes.
En el método Delphi, se entrevista a los expertos para recopilar datos. Es fundamental que cada experto sea entrevistado de forma independiente, y luego los datos se agregan posteriormente. Esto ayuda a prevenir los sesgos grupales y permite una libre expresión total.
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 general, abriéndolo a la discusión. Los expertos pueden cambiar sus opiniones o estimaciones en las siguientes rondas.
Dado que el método Delphi suele utilizar pequeños grupos de expertos, es importante seleccionar a las personas adecuadas para entrevistar, ya que los datos serán tan buenos como el conocimiento que tengan los expertos.
Investigación de Mercado
Apuesto a que nunca has oído hablar de esta 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 clientes potenciales. Por ejemplo, un fabricante de alimentos que lanza una nueva marca de helado bajo en calorías podría preguntar a los clientes sobre sus objetivos de pérdida de peso y elecciones alimenticias mediante una encuesta en línea.
La investigación de mercado suele ser un juego de números, así que, cuantas más respuestas puedas obtener del público, mejor.
La investigación de mercado puede realizarse por teléfono, correo electrónico, mensaje de texto, entrevistas presenciales y más. A menudo se lleva a cabo con la ayuda de empresas especializadas en investigación de mercado, que se encargan de las entrevistas y la recopilación de datos.
Consenso de Panel
El consenso de panel utiliza un entorno de grupo focal que recurre a las opiniones de expertos y empleados. A menudo se realiza con un panel compuesto por empleados de todos los niveles de la empresa en lugar de solo con los ejecutivos.
De forma única, esta metodología combina y da el mismo peso a las opiniones de verdaderos expertos y de "semi-expertos". Por ejemplo, un equipo que intenta proyectar la demanda estacional de una bebida con cierto sabor puede incluir personal de ventas, marketing o incluso del área de ventas al por menor.
Como sugiere el nombre, el panel debe llegar a una estimación por consenso. El grupo puede compartir opiniones y debatir, pero finalmente debe alcanzar un acuerdo.
Previsión Visionaria
La previsión visionaria se basa en las ideas y opiniones de una sola persona. Me resultó curioso que esto no se llamara método Delphi, considerando que es sólo una persona... pero claro, ella contaba con la ayuda de los dioses (y a nadie me preguntó).
El visionario en cuestión podrías ser tú, otro miembro de tu equipo directivo, un consultor externo o un experto del sector.
Dado que este modelo de previsión depende de un solo visionario, es propenso al sesgo de confirmación y es mejor utilizarlo junto con otros métodos.
Composición de la Fuerza de Ventas
La previsión por composición de fuerza de ventas se centra en recopilar datos cualitativos del personal de ventas. Normalmente, se basa en las opiniones de varios miembros del equipo; idealmente, aquellos que participan en el tipo de ventas relacionadas con el producto en cuestión.
Por ejemplo, si un fabricante de vehículos está considerando un nuevo modelo, podría realizar una encuesta entre su personal de ventas para recopilar información sobre la opinión de los clientes, necesidades, preguntas habituales, presupuestos, etc.
La idea aquí es que los representantes de ventas tienen experiencia de primera mano interactuando con los clientes (y saben qué impulsa realmente las ventas) y, por lo tanto, tienen perspectivas más valiosas sobre el comportamiento y deseos reales de los clientes.
El modelo de composición de fuerza de ventas también puede ser útil para identificar tendencias regionales y localizadas.
Aunque la lista anterior no es exhaustiva, cubre muchos de los modelos de previsión más frecuentemente utilizados. Sin embargo, algunos son ciertamente más populares que otros.
¿Cuáles son los Modelos de Previsión Más Comunes?
En general, los modelos de series temporales (principalmente los modelos de línea recta y de media móvil) suelen ser los más utilizados.
Esto se debe en parte a que los modelos de series temporales permiten realizar previsiones más objetivas basadas en datos históricos. No dependen de la opinión de expertos ni del feedback de los clientes, que pueden ser volubles y propensos a sesgos. En su lugar, utilizan datos duros para construir modelos fiables para las métricas de desempeño futuro.
Estos modelos también son populares porque son relativamente sencillos de usar y, a menudo, no requieren ningún software especializado. Es posible que algún software que ya utilices, como tu sistema de planificación de recursos empresariales, probablemente ya cuente con estas funciones de modelado estadístico integradas. El modelo de línea recta incluso podría hacerse manualmente en Excel con relativa facilidad.
El modelado asociativo (causal) también se utiliza comúnmente, pero es un poco más complicado y, a menudo, requiere de software o cierto nivel de capacitación. Es especialmente útil cuando se intenta rastrear relaciones entre variables muy distintas, ya sea con solo una variable independiente (regresión lineal simple) o múltiples (regresión lineal múltiple).
En cuanto a los modelos de pronóstico cualitativo, 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 a futuro. Otras optan por contratar empresas externas de investigación de mercados para llevar a cabo estudios más exhaustivos de los clientes.
¿Por qué es importante el pronóstico?
Como insinué al principio de este artículo, pronosticar es la clave para evitar que:
- Perder inversionistas, luego
- Ser despedido
Es broma. Más o menos.
El pronóstico es importante porque permite a las empresas planificar para el futuro. Toda la idea del pronóstico es reunir información de varias fuentes para luego utilizarla y tomar mejores decisiones.
Por ejemplo, una empresa que suministra productos especiales a minoristas podría usar un modelo de pronóstico para prever la demanda durante la temporada alta de compras. Sus esfuerzos de modelado podrían informar mejor las estimaciones de demanda, lo que les permitiría aumentar y acumular inventario suficiente para satisfacer la demanda estacional.
O, una empresa podría optar por utilizar un modelo de pronóstico para analizar el impacto financiero de distintos precios o estrategias de venta 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 ventas estacionales.
En última instancia, sea cual sea la métrica que se esté examinando, la idea del pronóstico es obtener un vistazo de las tendencias futuras o métricas financieras para prepararse para lo que viene.
Cómo utilizar 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 obtener tu próxima ronda de financiación? Entonces concéntrate en proyectar el flujo de caja y haz supuestos conservadores.
- Selecciona el modelo adecuado. He mencionado casos de uso específicos para los modelos de pronóstico financiero listados anteriormente. En última instancia, muchas empresas optarán por usar varios modelos, pero es útil reducir la elección a uno o dos para empezar.
- Recolecta los datos. Los modelos cuantitativos utilizan datos históricos (normalmente datos financieros de la empresa), mientras que los cualitativos usan datos subjetivos recogidos de clientes o expertos en el sector.
- Construye el modelo. Este proceso varía significativamente según el modelo específico que se implemente. Muchos modelos pueden configurarse en Excel o herramientas igualmente conocidas. Otros pueden requerir software especializado estadístico o de pronóstico.
- Determina tu nivel de confianza. Los intervalos de confianza se utilizan para expresar el nivel de incertidumbre asociado a un pronóstico. Los intervalos de confianza más utilizados son 90%, 95% y 99%. Cuanto mayor sea el nivel de confianza, más fiable será el pronóstico. Como es de esperar, cuanto más objetivos sean los datos, mayor suele ser el nivel de confianza.
- Implementa el modelo. Después, pon en marcha el modelo siguiendo el protocolo recomendado para ese modelo en particular, y utiliza los datos más relevantes que puedas reunir.
- Analiza los resultados. Toma los resultados que obtengas y compáralos con otras estimaciones o pronósticos previos. También puedes ejecutar otros modelos usando los mismos datos para detectar diferencias.
Algunos modelos de pronóstico requieren capacitación avanzada en estadística o finanzas, mientras que otros son mucho más simples de ejecutar. Al final, las complejidades y desafíos del pronóstico dependen del modelo elegido y la cantidad y calidad de los datos con los que trabajas.
¿Qué software se utiliza para el pronóstico?
Existen muchos tipos de software que pueden utilizarse para el pronóstico, desde hojas de cálculo básicas hasta herramientas basadas en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
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 comprar cualquier software nuevo, asegúrate de revisar las funciones de las herramientas que ya posees. Algunos softwares de gestión de inventarios incluyen funciones de previsión de la demanda y otras herramientas para ayudar a planificar los niveles de inventario. Además, tu servicio de nómina podría ofrecer soluciones para la previsión de la fuerza laboral.
Para la previsión cualitativa, no existen demasiadas opciones de software realmente recomendables, ya que la mayoría de las empresas recurren a firmas de investigación externas y consultores que se especializan en la realización y publicación de estudios de mercado.
En última instancia, dado que "pronóstico" es un término tan amplio, existen muchas soluciones de software diferentes que se pueden utilizar, pero el software de previsión ofrece beneficios específicos para tu empresa.
Los modelos de previsión pueden dar ventaja a tu empresa
Saber cuándo, dónde y cómo utilizar la previsión financiera puede dar ventaja a las empresas.
Con modelos de previsión adecuados y datos de entrada precisos, las empresas pueden preparar presupuestos más exactos, afinar sus objetivos y estrategias competitivas, y estar mejor preparadas para el futuro.
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