Mexico Quarterly Review: New Era

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Social Science
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Corrección en Tendencias aplicado al Desarrollo de Escenarios Financieros en Situaciones Macroeconómicas Recesivas

Trend Analysis applied to the development of financial scenarios in recessive macroeconomic situations


Dr. L. Jonatan Torres Cortes. Universidad de las Américas, Ciudad de México

Resumen


Uno de los aspectos más importantes involucrado en el proceso Administrativo es la planeación del futuro. De hecho, el éxito de cualquier negocio en el largo plazo radica en gran medida de la habilidad de sus administradores en preverlo y desarrollar estrategias apropiadas para enfrentarlo. El buen juicio, gran intuición y un monitoreo constante del estado de la economía, pueden otorgar al administrador una idea concisa de lo que probablemente sucederá en un futuro próximo. Sin embargo, pensar en una previsión perfecta es estar fuera de la realidad, por lo que, el administrador debe establecer como práctica común una revisión permanente de sus pronósticos y aprender a vivir con la incertidumbre que existe en cada uno de ellos. Una buena estrategia para sortear esta incertidumbre consiste en aplicar dos o tres métodos y buscar un consenso general en el que se tome en cuenta la mayor cantidad posible de variables que pueden influir en el pronóstico, a saber: Cambios en la economía del país, cambios en el comportamiento de los consumidores, cambios en la oferta de materias primas, etc. El propósito de este artículo, es el ofrecer un panorama general de los ajustes en métodos de pronóstico cuantitativos ante situaciones macroeconómicas recesivas en las que es necesario realizar un nuevo planteamiento de sus escenarios, con el propósito de ajustar los planes corporativos y realizar cualquier previsión necesaria para enfrentar la situación adversa


Abstract

One of the most important aspects involved in the Administrative process is future planning. In fact, success at long term in every business lies, at a great extent, in the skills of its administrators both to forecast it and develop appropriate strategies to face it. Good judgment, great intuition and a constant monitoring of the state of the economy may provide the administrator with a concise idea of what will probably happen in a near future. Nevertheless, thinking on a perfect forecast is being out of reality. Therefore, administrators must establish a constant review of their forecasts as a common practice and learn to live with their uncertainty. One good strategy to cope with this uncertainty is to apply two or three methods and look for a general consensus that considers most of the variables that can have an influence in the forecast, that is: Changes in the economy of the country, changes in the behavior of consumers, changes in the offer of raw materials, etc. The Purpose of this article is to offer general guidelines to make adjustments in quantitative forecast face to recession macroeconomic situations that require a rescheduling of scenarios in order to adjust corporate plans and take the necessary provisions to face adverse scenarios.

El Proceso de Planeación Financiera


De acuerdo a los cánones establecidos en el proceso de Planeación, la previsión financiera se encarga de establecer los lineamientos que regirán la manera en que los objetivos financieros de una empresa serán alcanzados. Lo anterior involucra el seguimiento de una metodología que comienza con la determinación del horizonte de planeación que contempla el Plan, el cual, en una situación macroeconómica estable, permitirá que las decisiones se realicen con mucho tiempo de anticipación a la fecha de su implementación (períodos de tiempo que abarcan de dos a cinco años). Sin embargo, una situación de recesión económica, como la que actualmente se vive, implica que el horizonte de planeación se reduzca a períodos de tiempo cuantificados en meses, debido a la incertidumbre vigente en el movimiento de las variables económicas.

 Por esta razón, el planteamiento de escenarios en los que se contemplen conjuntos alternativos de hipótesis sobre el comportamiento de variables relevantes para la empresa, es una tarea crucial en el éxito y sobrevivencia de la misma.

 En general, cada conjunto de hipótesis se resume en tres tipos alternativos de escenarios, a saber:

 

·         Escenario Pesimista: La planeación se enfoca a explotar las habilidades del corporativo en cuanto a la manera de lidiar con las peores adversidades económicas y en el que se debe detallar desde un recorte de gastos, hasta una eventual liquidación y bancarrota.

·         Escenario Promedio: En el que se plantean las hipótesis económicas y corporativas más probables de suceder en el horizonte de planeación establecido.

·         Escenario Optimista: En el que el plan financiero detalla el desarrollo de nuevos productos y expansión del corporativo, así como la manera de financiar dicho crecimiento.

 

Invariablemente, el hablar de la creación de escenarios involucra el uso de métodos cuantitativos de pronóstico aplicados a series de tiempo, por lo que a continuación se realizarán varias precisiones al respecto.

Generalidades sobre Series de Tiempo

 Una serie de tiempo se puede conceptualizar como la generación de valores aleatorios en intervalos de tiempo iguales para un período fijo. Por ejemplo, la figura 1 muestra el comportamiento de ventas para el período 2000 a 2008 en el caso de las empresas X y Y. En general el comportamiento de una serie de tiempo se puede ilustrar a través del uso de gráficas o en forma tabular, siendo el primer método el más descriptivo del patrón de comportamiento de la serie.


Puesto que una serie de tiempo representa una descripción del pasado, un procedimiento lógico de pronosticar el futuro es hacer uso de estos datos históricos. Si los datos del pasado son indicativos de lo que se puede esperar en el futuro, entonces se puede postular un modelo matemático que sea representativo del proceso. El modelo puede ser usado entonces para pronosticar el comportamiento futuro. Sin embargo, en situaciones más reales, no siempre se tiene un conocimiento completo de la forma exacta que genera la serie de tiempo, por lo que un modelo aproximado debe ser seleccionado.

Con frecuencia, la selección se realiza por medio de observar el patrón de comportamiento de la serie de tiempo. La figura 2 muestra algunos de los más comúnmente observados, en el caso (a) se observa que el proceso se realiza a través de fluctuaciones aleatorias alrededor de un nivel constante (b1) , mientras que (b) presenta un crecimiento lineal alrededor del cual giran variaciones aleatorias, por último (c) muestra variaciones por efecto de temporada alta y baja junto con variaciones aleatorias alrededor de una tendencia positiva. En todos los casos, se enfatiza el hecho que existe una línea recta que caracteriza la tendencia de cada una de las series de tiempo y en la que la pendiente juega un papel importante puesto que representa, para fines prácticos, la tasa de crecimiento promedio observada en el período.

En general, una serie de tiempo se compone de tres variables que determinan el patrón de comportamiento de la misma, a saber: Una componente que genera el crecimiento (tendencia), una componente que caracteriza los efectos cíclicos (también conocidos como de temporada) y una componente aleatoria.

Cuando se combina una situación macroeconómica estable o de bonanza con una administración corporativa excelente, el patrón de comportamiento en ventas estará caracterizado por (b) o (c). En el caso de la gráfica (b), el método de Holt es ideal para reproducir las características de la serie de tiempo, puesto que la componente de crecimiento (tendencia) es el factor que predomina. Mientras que el método de Winter se puede aplicar en el caso (c), al considerar el efecto de temporada (el cual es muy importante en el caso de empresas que comercializan bienes de consumo) combinado con una tendencia (la cual puede ser positiva o negativa).

Corrección de Tendencias en el Método de Holt y Winter

En el modelo de Holt, Ti representa el factor de crecimiento discreto para cada dato histórico, por lo que en una serie de tiempo (Xi) que se caracteriza por un crecimiento (decrecimiento) alrededor del cual oscilan valores aleatorios, estará dado por la ecuación:

Xi = A + (Ti + ei)t                                . . . ( 1 )

Siendo “A” una constante que representa el valor de la ordenada que caracteriza  la tendencia de la serie de tiempo y “ei”  es el error aleatorio causado en el instante t (suponiendo que el valor esperado es igual a cero y la varianza es constante). Cabe mencionar que la ecuación 1, no caracteriza propiamente al lugar geométrico conocido como “línea recta”, en su lugar, describe un conjunto de datos que se dispersan y se asemejan a una línea recta (figura 3).

 

Al momento de crear los escenarios económicos para propósitos de Planeación, es necesario caracterizar la tendencia discreta que genera el modelo de Holt, a través del uso del Método de Mínimos Cuadrados, con lo que se obtendrá la ecuación de una línea recta con pendiente “m” y ordenada al origen “b”. Esto es:

 T(Fi) = Tendencia calculada en función del los resultados generados por el Método de Holt

 Una práctica común en los corporativos consiste en suponer que las ventas oscilarán alrededor de un rango preestablecido, tomando como límites del mismo los escenarios pesimista y optimista. Esta práctica equivale a desplazar el valor de la ordenada sobre el eje de la variable dependiente, lo cual es una hipótesis válida en el caso de condiciones macroeconómicas estables.

 Bajo estas circunstancias, el desplazamiento de la ordenada que caracteriza a la ecuación de la tendencia se sugiere se realice tomando en cuenta la dispersión de los datos alrededor de la misma.

 Sea:  T(Xi) = Tendencia calculada en función de los datos históricos

 Entonces la desviación estándar para la serie de tiempo analizada estará dada por:

                            . . . ( 2 )

 

 La figura 4 muestra los escenarios generados al variar la ordenada al origen en el rango ± s.


Figura 4. Creación de Escenarios en Condiciones Macroeconómicas Estables, Variando la ordenada al orígen de la línea de tendencia

 En una situación de recesión económica, la tasa de crecimiento promedio en ventas se reduce, lo que es equivalente a cambiar la pendiente de la línea recta que caracteriza la tendencia de la serie de tiempo. La generación de escenarios económicos, entonces, se puede realizar por medio de interpretar la desviación estándar como un factor de corrección en la pendiente (escenario promedio) y en el peor de los casos, suponer que las ventas se mantendrán en un nivel constante (pendiente igual a cero). La figura 5 ilustra esta situación bajo la hipótesis que las ventas tendrán un crecimiento de m - s, para el período de análisis.


Figura 5. Creación de escenarios en situación de recesión económica variando la pendiente de la tendencia

 

 Se puede observar que el cambio es dramático en las estimaciones obtenidas para cada escenario. El hecho de reducir la pendiente ocasiona una caída en ventas del 23% en promedio para el escenario más probable.

 En el caso de series de tiempo que presentan una componente estacional, es válido suponer que en situaciones económicas de recesión, los índices de temporalidad no se ven afectados por la crisis económica, por lo que el factor de corrección sólo aplica,de nueva cuenta a la tendencia que caracteriza a la serie de tiempo en cuestión. En este caso, el Método de Winter describe el comportamiento de una serie de tiempo a partir de la siguiente ecuación

 Xi = [A + (Ti + ei)t]Ii                            . . . ( 3 )

 Siendo Ii el índice de temporalidad asociado al iésimo período del ciclo respectivo, mientras que los términos entre corchetes se asocian a los factores ya descritos en el Método de Holt. La figura 6 muestra los escenarios generados en condiciones económicas estables, por medio de variar la ordenada al origen de la línea que caracteriza la tendencia de los datos históricos. En este caso, es necesario utilizar como referencia la dispersión de los datos reales con respecto a los que el modelo de Holt está generando, esto es:


                               . . . ( 4 )

 

 donde Fi representa al iésimo dato calculado con el modelo de Winter. Los escenarios económicos tendrán como cota superior e inferior al rango establecido por b ± s.


 

 La figura 7 presenta los escenarios calculados para una situación económica recesiva, por medio de alterar la pendiente de la línea que caracteriza la tendencia de la serie de tiempo, en el mejor de los casos, la pendiente se reduce en una proporción igual a la desviación estándar y en el peor de los casos, las ventas no crecen.




Conclusiones


Ante situaciones económicas de recesión, los corporativos deben replantear sus pronósticos a partir del uso intensivo de métodos cuantitativos. El análisis minucioso de la serie de tiempo que caracteriza las ventas de la empresa debe estar acompañado por la creación de escenarios, los cuales, en términos generales, describen las condiciones externas imperantes. Las series de tiempo que explican las ventas de bienes de consumo, siempre poseen una tendencia que, en términos matemáticos, estará dada por la ecuación de una línea recta. En condiciones recesivas, los escenarios se construirán siempre variando la pendiente de la tendencia, la cual se interpreta como la tasa de crecimiento promedio en ventas. En aquellas series que presentan una componente estacional, las hipótesis son válidas, ya que el efecto de temporada permanece y manifiesta sus variaciones alrededor de la tendencia.