{"id":6530,"date":"2021-02-27T11:56:19","date_gmt":"2021-02-27T10:56:19","guid":{"rendered":"http:\/\/fee.carlarey.es\/?page_id=6530"},"modified":"2025-05-05T17:28:19","modified_gmt":"2025-05-05T16:28:19","slug":"prediccion","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/fee.carlarey.es\/index.php\/e-learning\/prediccion\/","title":{"rendered":"Predicci\u00f3n"},"content":{"rendered":"\t\t
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Caso pr\u00e1ctico<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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El propietario de una red de gasolineras repartidas por todo el territorio nacional est\u00e1 considerando la posibilidad de redimensionar su empresa pero, antes de tomar una decisi\u00f3n, quiere saber cu\u00e1les son las previsiones que hay en relaci\u00f3n al consumo de gasolina en Espa\u00f1a. Se pone en contacto con una investigadora que ha especificado y estimado un modelo que relaciona el consumo de gasolina para automoci\u00f3n en Espa\u00f1a (CGA, expresado en miles de toneladas m\u00e9tricas), con el \u00edndice de precios al consumo (IPC, base 2011 = 100) y con un \u00edndice de renta salarial (IRS, base 2011 = 100).<\/p>

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Estimaci\u00f3n MCO con EViews<\/figcaption><\/figure>

Para estimar el modelo se han utilizado datos mensuales del per\u00edodo comprendido entre febrero del 2002 y abril del 2015. La funci\u00f3n de regresi\u00f3n estimada se adapta bien a los datos (R^2 = 0.98<\/span> y %RECM = 2,74%<\/em>), las estimaciones de los par\u00e1metros son coherentes con los supuestos te\u00f3ricos, ya que indican la existencia de una relaci\u00f3n directa entre el consumo de gasolina y la renta e inversa entre entre los precios y el consumo de este combustible y las dos variables explicativas son relevantes pr\u00e1cticamente a cualquier nivel de significaci\u00f3n.\u00a0<\/p>

Pero para responder a la cuesti\u00f3n planteada por el empresario, la investigadora ha de comprobar si esta relaci\u00f3n estimada es v\u00e1lida para efectuar predicciones porque para que el pron\u00f3stico sea fiable, adem\u00e1s, es necesario que la relaci\u00f3n existente entre las variables sea estable, es decir, que los par\u00e1metros \\beta_i <\/span> tomen los mismos valores en el per\u00edodo muestral y en el de predicci\u00f3n.\u00a0<\/p>

Finalmente, antes de aventurarse a efectuar pron\u00f3sticos, ha de valorarse la capacidad predictiva del modelo y con este objetivo se han reservado las observaciones correspondientes al per\u00edodo comprendido entre mayo del 2015 y diciembre de este mismo a\u00f1o que se emplear\u00e1n para comparar los valores reales que tom\u00f3 la variable ‘Consumo de gasolina para automoci\u00f3n’<\/em> con los que el modelo prev\u00e9.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Predicci\u00f3n en el MRLNC<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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Aunque generalmente la palabra predicci\u00f3n se asocia con problemas de series temporales en los que se trata de anticipar el futuro en funci\u00f3n de la informaci\u00f3n disponible sobre el pasado, en Econometr\u00eda este tipo de an\u00e1lisis tambi\u00e9n es aplicable a modelos de corte transversal. Adem\u00e1s, es importante se\u00f1alar que no es necesario conocer una relaci\u00f3n causal para realizar una buena predicci\u00f3n, si bien este tipo de predicciones requieren del manejo de otros procedimientos que aqu\u00ed no se contemplan.\u00a0<\/p>

Para valorar la capacidad predictiva de un modelo econom\u00e9trico, se efect\u00faan predicciones a pasado<\/em> o a posteriori<\/em>, conocidas como predicciones ex-post.<\/em><\/p>