La previsión de las materias primas siempre ha sido una carrera contra el ruido y el cambio estructural. En mercados volátiles, confiar en un modelo único o en agregados de baja frecuencia es una receta para ir a la deriva. La evidencia es clara: la combinación de diversos modelos tiende a ser mejor que la elección de un único ganador, como lo demuestra el énfasis que la competencia M4 pone en las combinaciones de pronósticos y los métodos híbridos (Revista internacional de pronósticos; revisión de combinaciones). Los enfoques de frecuencia mixta, como MIDAS, permiten aprovechar las señales de alta frecuencia sin necesidad de una agregación burda, como demuestran varios estudios e implementaciones de proveedores en el caso de las macroempresas y los productos básicos (Reseñas sobre MIDAS, Caja de herramientas JSS MIDAS, volatilidad del petróleo con entradas de frecuencia mixta). Por último, es importante priorizar el primer paso adelante, porque los pronósticos recursivos de varios pasos agravan los errores iniciales, un punto documentado en la literatura sobre varios pasos (Taieb y Hyndman).

En ese contexto, estas son las ocho mejores opciones de software de pronóstico de productos básicos para 2025, seleccionadas por su variedad de modelos, su compatibilidad con transformaciones y variables exógenas y su capacidad para ingerir flujos de datos de alta frecuencia y frecuencia mixta.

Los 8 mejores programas de previsión de productos básicos en 2025

1) Insumo

indicio es una plataforma de previsión sin código diseñada para poner en práctica una evaluación amplia de modelos a través de enfoques estadísticos, de aprendizaje automático, bayesianos y penalizados, al tiempo que automatiza la búsqueda de variables y las transformaciones en función de los principales indicadores internos y externos. Su flujo de trabajo hace hincapié en las entradas de frecuencia mixta y las señales de alta frecuencia, lo que evita la pérdida de información a causa de la agregación. Está diseñado tanto para usuarios empresariales como para analistas, de modo que los gerentes de compras y los ejecutivos pueden analizar los efectos de los factores, analizar situaciones hipotéticas e implementar pronósticos sólidos sin necesidad de escribir código. Indicio también ofrece una garantía de aumento de la precisión de al menos el 30 por ciento, lo que alinea los incentivos con los resultados mensurables.

Pros

1. Amplia biblioteca con evaluación automatizada de muchos modelos, transformaciones y variables.
2. Canalización compatible con frecuencias mixtas y análisis de escenarios integrados.
3. Usabilidad sin código para personas que no tienen un doctorado, pero diagnósticos transparentes para los analistas.

Contras

1. Cuesta más que los paquetes de código abierto.
2. No puede codificar sus propios modelos personalizados dentro de la plataforma.
3. Requiere una conexión a Internet.

2) SAS Visual Forecasting y SAS/ETS

Previsión visual de SAS y SAS/SETS combine series temporales automatizadas a gran escala con econometría avanzada, incluidos el espacio de estados, los UCM, VARMAX y varios sabores de GARCH para aumentar la volatilidad, además de estrategias híbridas y de aprendizaje automático para series de paneles a escala. Este sistema ha demostrado su eficacia en el sector de la energía y los productos básicos, donde modelar miles de jerarquías y series relacionadas es rutinario, y se adapta a los estándares de TI y gobernanza empresarial.

Pros

1. Escalabilidad de nivel empresarial para miles de SKU, contratos y ubicaciones.
2. Econometría rica que incluye modelos VAR/VECM, espacio de estados y GARCH.
3. Integración perfecta con el ecosistema SAS Viya para la implementación.

Contras

1. El costo de la licencia y el tamaño de la infraestructura pueden ser altos.
2. El modelado de frecuencia mixta requiere una configuración o un código personalizados.
3. Curva de aprendizaje empinada para usuarios no técnicos.

3) Reseñas

opiniones es una plataforma econométrica de larga data popular en los bancos centrales y las casas de productos básicos. Es compatible de forma nativa con la regresión de MIDAS e incluso con MIDAS-GARCH, lo que permite a los usuarios combinar los viajes diarios o semanales con objetivos mensuales sin descartar la información del período. Su flujo de trabajo es sencillo para crear VARs, ARIMA, modelos de espacio de estados y simulaciones, y se integra bien con los equipos centrados en hojas de cálculo.

Pros

1. Implementaciones nativas de MIDAS para pronósticos de frecuencia mixta.
2. Amplia cobertura econométrica que incluye VAR, espacio de estados y modelos de simulación.
3. Interfaz gráfica de usuario accesible para analistas que proviene de Excel.

Contras

1. Escalabilidad limitada en comparación con las pilas de nube distribuidas.
2. Algunos módulos avanzados requieren complementos adicionales.
3. Menos adecuado para la automatización y el despliegue a gran escala.

4) Caja de herramientas de econometría de MATLAB con cajas de herramientas MIDAS

Caja de herramientas de econometría de MathWorks cubre ARIMA, state space, GARCH, VAR y más, y la comunidad proporciona sólidas cajas de herramientas de MIDAS para la regresión de frecuencia mixta y el modelado de volatilidad. En el caso de las empresas cuantitativas de productos básicos, el ecosistema matricial de MATLAB facilita la creación de prototipos, las pruebas retrospectivas y la integración de la optimización en condiciones reales.

Pros

1. Conjunto completo de econometría y simulación con herramientas numéricas confiables.
2. Fuerte apoyo a las cajas de herramientas MIDAS basadas en la comunidad.
3. Excelentes capacidades de visualización y optimización.

Contras

1. Requiere licencias de pago para MATLAB y complementos.
2. Escalar a conjuntos de series temporales muy grandes puede resultar complejo.
3. Los usuarios avanzados necesitan habilidades de creación de scripts para aprovechar todo su potencial.

5) Forecast Pro

Forecast Pro se centra en la previsión pragmática y escalable, con una selección automática del mejor modelo en las familias de suavizado exponencial, ARIMA de Box-Jenkins y relacionadas. Es ampliamente adoptado por los equipos de cadena de suministro y fabricación y se integra perfectamente con los sistemas de planificación y ERP.

Pros

1. Selección automática del mejor modelo para carteras grandes.
2. Colaboración, gestión jerárquica e informes listos para S&OP.
3. Implementación rápida e interfaz fácil de usar.

Contras

1. Soporte limitado para datos de frecuencia mixta.
2. Carece de métodos avanzados de aprendizaje automático.
3. La modelización de la volatilidad de los precios de las materias primas requiere herramientas externas.

6) IA sin conductor H2O

IA sin conductor H2O automatiza la ingeniería de funciones, las pruebas retrospectivas con ventanas móviles y la selección de modelos mediante el aumento de gradientes y otros métodos de aprendizaje automático. Es particularmente eficaz cuando se crean conjuntos a partir de controladores exógenos diseñados y grandes conjuntos de datos.

Pros

1. Ingeniería de funciones automatizada y evaluación gradual a escala.
2. Amplia cobertura algorítmica con patrones de implementación sólidos.
3. Maneja múltiples regresores útiles para modelos de productos básicos con muchos controladores.

Contras

1. El manejo de frecuencias mixtas requiere un procesamiento previo.
2. Costos de licencia más altos en comparación con las alternativas de código abierto.
3. La interpretabilidad del modelo depende de la experiencia del analista.

7) Bloomberg BQuant

B Quant integra Python y JupyterLab en el ecosistema de Bloomberg, lo que permite a los analistas combinar datos de terminales, BQL y modelos personalizados para la previsión y la investigación de señales. Es ideal para la previsión de precios a corto plazo y los estudios de eventos.

Pros

1. Estrecha integración con datos históricos y en tiempo real sobre productos básicos.
2. Flexibilidad total de Python para el modelado personalizado.
3. Colaboración y uso compartido entre empresas a través de Launchpad.

Contras

1. Requiere costosas licencias de Bloomberg.
2. Sin nodos de frecuencia mixta llave en mano, se requiere codificación.
3. La implementación depende de la configuración del gobierno de TI.

8) Pronóstico de estadísticas de Nixtla (Python)

Estadísticas y pronóstico es una biblioteca de código abierto de alto rendimiento que implementa una amplia gama de modelos clásicos de series temporales optimizados para operaciones a gran escala. Es una buena opción para los desarrolladores que crean canales personalizados de previsión de materias primas.

Pros

1. Implementaciones extremadamente rápidas de ARIMA, ETS, Theta y otros modelos.
2. Soporta portafolios y conjuntos de pronósticos a gran escala.
3. Totalmente de código abierto y altamente extensible.

Contras

1. Los flujos de trabajo de frecuencia mixta requieren ingeniería personalizada.
2. Se necesitan conocimientos de Python para implementarlo.
3. Herramientas integradas limitadas para modelos estructurales o de volatilidad.

Por qué los datos de frecuencia mixta y alta frecuencia son importantes en los productos básicos

Los mercados de productos básicos son impulsados por la información que llega a diferentes cadencias, como las tarifas de flete diarias, los inventarios semanales y los macroindicadores mensuales. Los modelos de frecuencia mixta, especialmente el MIDAS, utilizan todas las observaciones de mayor frecuencia en lugar de agregarlas a la frecuencia más baja, lo que reduce la pérdida de información y mejora la precisión a corto plazo. Esto conduce a mejores pronósticos iniciales, lo cual es crucial, ya que los pronósticos de varios pasos agravan los errores iniciales. Combinar varios modelos y ponderarlos de forma inteligente y consistente es mejor que confiar en un solo modelo.

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