Modelos Multiplicativos para Pronósticos Financieros

Domina el modelo multiplicativo de series de tiempo para distribuir con precisión un presupuesto bimensual. Aquí verás cómo combinar tendencia y estacionalidad mediante multiplicación para pronosticar cada bimensualidad del año seis del banco A Anaya X en Miami, usando datos de cinco años y pasos operativos claros.

¿Qué es el modelo multiplicativo de series de tiempo?

El modelo multiplicativo descompone una serie en tendencia, estacionalidad y residuos. La predicción surge al multiplicar la tendencia por los patrones estacionales. A diferencia de una regresión multiplicativa, aquí no ajustamos una ecuación de regresión, sino que calculamos índices estacionales sobre la serie descompuesta.

Este enfoque, cercano en intuición al modelo exponencial por su operación de multiplicación, destaca porque además de estimar el futuro permite leer la estacionalidad y hacer micropredicciones por bimensualidad. Ofrece una vista fina de los ciclos y de cómo asignar montos por periodo.

¿Cómo aplicar el modelo multiplicativo al caso del banco A Anaya X?

Contamos con observaciones bimensuales durante cinco años: seis periodos por año en millones de dólares. En el año cinco se prestaron 864 millones y para el año seis se fija un objetivo de 1000 millones. El reto es estimar cuánto asignar en cada bimensualidad del año seis, respetando los patrones históricos.

¿Cómo definir la tendencia con promedios bimensuales?

• Crear una columna de promedios que represente la tendencia por bimensualidad.
• Calcular el promedio de cada observación bimensual a lo largo de los años.
• Notar valores de referencia ilustrativos como 136, 138, 141, 144 millones cuando las ventas fueran constantes por periodo.
• Para el año seis, obtener la tendencia promedio: 1000 millones divididos entre 6 periodos da 167 millones por bimensualidad.
• Este valor de 167 será la base para combinar con los patrones estacionales.

¿Cómo calcular los patrones estacionales en porcentaje?

• Copiar la matriz de datos y dividir cada valor bimensual entre su promedio correspondiente.
• Fijar la celda del promedio con el símbolo de dólar para acelerar el cálculo sin perder referencia.
• Formatear los cocientes como porcentaje para obtener el porcentaje estacional de cada observación.
• Para cada bimensualidad, calcular el patrón estacional como el promedio de esas mini estacionalidades en los cinco años.
• Estos índices estacionales indican cuánto se desvía cada periodo respecto a la tendencia.

¿Cómo obtener el pronóstico bimensual del año seis?

• Multiplicar la tendencia de 167 millones por el patrón estacional de cada bimensualidad.
• Registrar la primera cifra estimada: alrededor de 126 millones para el primer patrón bimensual, según el ejemplo de cálculo.
• Repetir la multiplicación para los seis periodos y arrastrar la fórmula para completar la distribución.
• La suma de las predicciones bimensuales coincide con la bolsa de 1000 millones planteada como objetivo.

¿Qué habilidades y decisiones refuerza este método?

El proceso entrena competencias analíticas y operativas clave: - Descomposición de series de tiempo en tendencia, estacionalidad y residuos. - Estimación de tendencia mediante promedios por bimensualidad. - Cálculo de índices estacionales como porcentajes sobre el promedio. - Uso disciplinado de multiplicación aritmética para combinar tendencia y estacionalidad. - Trabajo con frecuencia bimensual: seis periodos al año con lecturas comparables. - Manejo de hojas de cálculo: fijar celdas y aplicar formato porcentaje. - Lectura de micropredicciones para asignación fina de recursos por periodo. - Alineación con metas: del total objetivo (1000 millones) al reparto operativo por periodo. - Ajuste por ponderaciones y criterio personal cuando se requiera refinar la importancia de ciertos periodos.

¿Tú cómo ajustarías los patrones estacionales a la realidad de tu sector y frecuencia de datos? Comparte tu enfoque y decisiones en los comentarios.