Deflactor de precios

Deflactar una serie de precios corrientes es transformarla en otra a precios constantes o en términos reales. Es decir: eliminar el efecto de la inflación sobre todos los términos de la serie. La herramienta que se utiliza es un índice de precios.

Para pasar de una serie en valores corrientes a una en valores constantes, dividimos la serie primitiva por el valor del índice de precios en cada periodo y multiplicamos por el valor del índice en la fecha actual.

Esta operación es útil en economía para trabajar con valores constantes, exentos de inflación o conocer el valor actual de un valor corriente en una fecha determinada. El efecto de la inflación se produce en mayor o menor medida en todas las economías y monedas del mundo. En numerosas ocasiones nos preguntamos cual es valor actual de una cantidad de dinero, un precio, una nómina. un préstamo, etc. que hemos manejado en el pasado. Para contestar a estas cuestiones es necesario deflactar la serie como he indicado.

El libro Excel se compone de dos hojas: Una para buscar la equivalencia de un valor entre dos fechas determinadas y otra para deflactar una serie completa.
Se han incluido datos del Índice de precios al consumo de España, desde 1960 hasta la actualidad, por ello las hojas pueden aplicarse a la economía española directamente, o bien introducir datos nuevos de otros países en función de la necesidad del usuario.

Libro Excel: deflactor_precios.xls

Pronósticos con ForecastX

ForecastX es un complemento Excel desarrollado por John Galt Solutions, Inc. destinado a realizar estimaciones y predicciones económicas.

El funcionamiento es muy sencillo, a partir de los datos en filas o columnas realiza pronósticos en un solo paso, eligiendo la mejor técnica a través de la opción ProCast, o bien permite elegirla al usuario entre las siguientes: Adaptive Exponential Smoothing; Bass Model; Box Jenkins; Census X-11; Descomposition; Double Brown; Double Holt; Gompertz Curve; Holt Winters; Logistic Curve; Multiple Regression; Poisson; Probit Curve; Simple Exponential Smoothing; Linear Regression; Triple Brown; etc.

Según la técnica elegida permite fijar las condiciones y parámetros adecuados para la aplicación de la misma y además da opciones en la presentación de los resultados.

El programa se distribuye conjuntamente con el libro "Pronósticos en los negocios con ForecastX basado en Excel", de la editorial Mc Graw Hill. También puede consultarse la web del programa www.forecastx.com.

Análisis de la relación entre dos variables económicas

Especificada la relación entre dos variables, se introducen los datos de las mismas en la hoja de Excel, dando como salida el gráfico de dispersión y el cálculo de las relaciones (lineal, potencial, exponencial, logarítmica y parabólica) con la función y coeficiente de determinación correspondiente.
El modelo es útil para estudio de la relación entre dos variables, una explicativa y otra explicada como por ejemplo: la cantidad en función del precio; las ventas en función del gasto en publicidad; la producción en función del número de horas empleadas; funciones de oferta o de demanda precio; demanda renta, etc.
Una vez elegida la relación funcional con el mejor ajuste, puede utilizarse para realizar simulaciones y predicciones futuras.

Plantilla Excel: analisis_relacion_variables

Predicción económica con modelos de ajuste de tendencias

La aplicación Excel estima tendencias, ajustando a los datos una función matemática del tiempo mediante técnicas de regresión simple. Es decir se trata de explicar una variable dependiente (también llamada endógena) en función de la variable dependiente (exógena o explicativa) tiempo. Una vez introducidos los datos se observan los gráficos y tendencias calculadas, eligiendo el modelo con un mayor grado de ajuste (coeficiente de determinación más alto). La función elegida puede utilizarse para realizar predicciones de la variable en estudio (y), asignando valores en la función a la variable tiempo (x). También puede observarse, en el gráfico, donde se sitúa la tendencia añadiendo más datos de tiempo (años, meses, ...) en la columna OBSERVACIONES. La estimación es útil para realizar predicciones de serie temporales (económicas o de cualquier otra naturaleza) cuando lo único que conocemos son los datos de la serie en el tiempo.

Modelo Excel: prediccion_ajuste_tendencias

Predicción con doble alisado exponencial de Brown

El alisado exponencial se obtiene mediante una media móvil con ponderaciones decrecientes en forma de progresión geométrica. El modelo de doble alisado exponencial de Brown, incorpora un componente de tendencia por lo que es útil para realizar predicciones de series con o sin tendencia pero sin estacionalidad. Para conseguir una predicción óptima hay que aplicar un coeficiente de ponderación ALFA que minimice el error cuadrático medio, lo que se consigue probando con distintos valores entre cero y uno en el modelo Excel siguiente.
Esta técnica sirve para la predicción de series económicas como pueden ser: ventas, ingresos, costes, gastos, producción, salarios, indicadores económicos, etc.

Plantilla Excel: alisado_exponencial_Brown