TY - JOUR 
A1 - Nieto Ballester, Rebeca
T1 - ¿Es la media simple la mejor combinación de predicciones individuales para la economía española?
Y1 - 2015
UR - http://hdl.handle.net/10317/5115
AB - Una de las finalidades de estimar un modelo econométrico es su utilización para predecir magnitudes
económicas. De hecho, son muchos los organismos tanto públicos como privados, españoles como europeos,
que elaboran sus modelos econométricos y realizan predicciones sobre distintos indicadores económicos tales
como el producto interior bruto (PIB), la inflación, el desempleo… Estas predicciones se utilizan para la toma
de decisiones de política económica.
Habitualmente, además de las predicciones individuales de cada predictor o agente, algunos organismos
utilizan lo que se denominan “medidas de consenso”, que no son otra cosa que combinaciones de predicciones
individuales. Según Moreno B, López A.J. y Landajo M. (2000), la literatura al respecto muestra que una
combinación de las predicciones realizadas por diferentes procedimientos mejora la precisión de las
predicciones individuales1. La idea de la combinación de predicciones asume implícitamente que no es posible
identificar mediante un modelo el proceso subyacente en una serie, y que cada método de predicción es capaz
de capturar diferentes aspectos de la información disponible para la predicción; de ahí que una combinación
de las predicciones efectuadas según distintas técnicas, sea la predicción más precisa.
¿Cómo podemos generar un pronóstico como la combinación de otros? Según Elkin Castaño, V. (1994),
la primera referencia a ésta pregunta la encontramos en Barnad (1963), que publicó un artículo en el que
comparaba los pronósticos basados en la metodología de Box-Jenkins (1976) con los obtenidos usando
procedimientos clásicos, y llegó a la conclusión de que, aunque la técnica propuesta por Box-Jenkins era muy
buena, un simple promedio de pronósticos era mucho mejor.
Este descubrimiento motivó la investigación de si habría alguna otra combinación ponderada de los
pronósticos que mejorara la media simple de los mismos.
En la predicción se aplican habitualmente dos tipos de media: la media aritmética de las predicciones
obtenidas por diferentes métodos y la media ponderada, donde las ponderaciones dependen de la relativa
precisión de los métodos individuales. Dichas ponderaciones pueden obtenerse en función de la varianza del
error de predicción de cada método, o mediante técnicas de regresión, con el objetivo de minimizar el error
de la predicción combinada, que se obtiene mediante Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), de las
predicciones individuales2. A lo largo del tiempo se han realizado estudios acerca de qué proporciona mejores resultados, si la media
simple u otros métodos de ponderación más complejos. En unos casos eran mejores las predicciones realizadas
con la media simple, y en otros con la media ponderada, pero en este último caso, la complejidad del método
no compensaba el incremento de precisión.
Según de cita en Moreno B, López A.J. y Landajo M. (2000): Granger y Newbold (1975) llegaron a la
conclusión de que, la combinación de predicciones basada en una media aritmética proporciona mejores
resultados que otros métodos más complejos. En un experimento sobre 80 series para las que realizan
predicciones a un periodo de adelanto, concluyeron que las mejores predicciones iban asociadas a la media
aritmética3.
Idéntico resultado obtuvieron Makridakis y Hibon (1979), efectuando predicciones sobre 1001 series con
diversos métodos y estudiando posibles combinaciones.
Winkler y Makridakis (1983) llegan a conclusiones similares, ya que, aunque obtenían mejores
predicciones con las medias ponderadas que con las aritméticas, el incremento de precisión no compensaba la
mayor complejidad del método.
Winkler (1984) comprobó en un estudio que entre el 52% y el 66% de las veces, otra combinación fue
mejor que la media aritmética, afirmando que las diferencias entre la combinación más simple y otras más
complicadas eran muy pequeñas, en relación con las exigencias que conlleva emplear métodos más complejos.                   1 La combinación de predicciones se puede utilizar tanto para aquellas realizadas con distintas técnicas, como para las realizadas
por distintos agentes bajo un mismo método (Pulido,1998)
2 Según Moreno B, López A.J. y Landajo M. (2000)                                     3 También concluyeron que la combinación es más beneficiosa cuanto más difiera la naturaleza de los procedimientos que se
combinan
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