Las 8 mejores herramientas de previsión econométrica para analistas de datos

La previsión de variables económicas como el PIB, la inflación, la demanda, los precios de las materias primas y los riesgos financieros siempre ha sido fundamental para la política, la planificación y la estrategia. Sin embargo, en los últimos años, el software de previsión ha transformado ese campo. La automatización, el acceso a fuentes de datos grandes y diversas, el aprendizaje automático y los métodos bayesianos, los conjuntos de modelos y la implementación en tiempo real son ahora comunes. Un proceso de evaluación estructurado que ponga a prueba los modelos, conserve los datos, compare el rendimiento de las previsiones y supervise las desviaciones es esencial para identificar los modelos de alto rendimiento y garantizar una mejora continua. Además, ya no basta con crear un modelo y desplegarlo; los mejores equipos despliegan continuamente nuevos modelos y métodos de previsión, se adaptan a los nuevos datos, adaptan los conjuntos de funciones e indicadores, vuelven a seleccionar las variables, vuelven a capacitarse e integran los comentarios.

En ese contexto, aquí hay 8 de las mejores herramientas de previsión econométrica para analistas de datos, evaluadas en términos de fortalezas y debilidades.

1. Idativo

Introducción
Indicativo es una moderna plataforma de previsión automatizada destinada a unir los métodos avanzados de investigación econométrica, de aprendizaje automático y estadística con las necesidades de previsión empresarial o política. Proporciona un interfaz sin código, para que los analistas sin un doctorado puedan crear, comparar e implementar modelos de previsión. Entre bastidores, Indicio integra una gran cantidad de fuentes de datos (por ejemplo, Macrobond, Bloomberg, Refinitiv, FRED, Eurostat y muchas más) para introducir los indicadores. Un algoritmo de selección o búsqueda de variables ayuda a identificar qué indicadores externos son relevantes. Cuenta con una amplia biblioteca de modelos: modelos estadísticos, de aprendizaje automático, bayesianos, de regresión penalizada, de frecuencias y series temporales mixtas, etc. También admite conjuntos de modelos, la ponderación de los modelos juntos, el análisis de escenarios, la detección de los principales indicadores y las pruebas retrospectivas. Automatiza gran parte del trabajo de modelado, lo que permite a los analistas centrarse en la interpretación, el despliegue y la supervisión.

Pros

1. Automatización y facilidad de uso muy sólidas: las herramientas sin código significan una iteración rápida, accesible para los analistas que no tienen un doctorado.
2. Amplia biblioteca de modelos estadísticos, de aprendizaje automático, bayesianos, de frecuencia mixta y penalizados, además de capacidad para ponderarlos o combinarlos, además de una metodología integrada de selección de variables y análisis de indicadores principales.
3. Acceso integrado a muchas fuentes externas de datos macroeconómicos (Macrobond, Bloomberg, Refinitiv, FRED, Eurostat, etc.), lo que ayuda a crear conjuntos de funciones más completos.

Contras

1. Más caras que las herramientas de código abierto: los costos de licenciamiento y suscripción pueden ser altos según la escala.
2. Capacidad limitada para codificar sus propios modelos: está limitado a la biblioteca de modelos proporcionada; es posible que no sea posible obtener especificaciones de modelos nuevos o personalizados.
3. Requiere conexión a Internet: dado que las fuentes de datos, la computación y la interfaz están basadas en la web, los entornos sin conexión o de baja conectividad son más difíciles de soportar.

‍

2. Reseñas

Introducción
EViews es un paquete de software econométrico comercial de larga data, muy popular en la investigación económica, los bancos centrales, la consultoría y el mundo académico. Ofrece un amplio conjunto de herramientas para el análisis de series temporales, los datos de panel, las secciones transversales, la previsión, la modelización econométrica estructural, la simulación, las pruebas de hipótesis, etc. La interfaz de usuario es más gráfica y se basa en menús, pero también admite la creación de scripts y la ejecución por lotes. En sus versiones recientes (EViews 14, etc.), ha añadido capacidades mejoradas: herramientas de ajuste estacional, estimación ARDL por cuantiles, mejoras de MIDAS/GARCH, pruebas de roturas estructurales, etc. Es sólida cuando se necesitan tanto modelos econométricos tradicionales (VAR, ARIMA, espacio de estados, panel) como una buena gestión de datos, herramientas de diagnóstico y herramientas de evaluación de pronósticos.

Pros

1. Herramienta madura y estable con muchos métodos econométricos implementados (series temporales, ARIMA, VAR, GARCH, modelos estructurales, espacio de estados, etc.).
2. Herramientas sólidas de diagnóstico, prueba y evaluación (por ejemplo, pruebas de ruptura estructural, evaluación de pronósticos, promedios de pronósticos).
3. Ideal para los usuarios que desean tanto la facilidad basada en la GUI o los menús como la automatización y la creación de scripts; también un buen soporte, documentación y resultados con calidad de publicación.

Contras

1. Comercial: las tarifas de licencia pueden ser importantes, especialmente para organizaciones más pequeñas o analistas independientes.
2. Menos flexible y menos «vanguardista» en términos de integración de nuevas técnicas de aprendizaje profundo y aprendizaje automático en comparación con algunas herramientas más nuevas.
3. Principalmente orientado a Windows; puede ser menos fácil de implementar o integrar en canales de producción o nube en comparación con las herramientas Python/R de código abierto.

3. R + Forecast/Tidyverse/Paquetes bayesianos

Introducción
R sigue siendo uno de los entornos más poderosos para la previsión econométrica. Con paquetes como pronóstico, fábula, temblores, profeta, besos, vars, coda, y un número cada vez mayor de paquetes de regresión bayesiana y penalizada, R brinda a los analistas flexibilidad, transparencia y control total sobre la especificación del modelo. Los analistas pueden combinar series temporales, regresiones causales, modelos de espacio de estados, modelos jerárquicos, etc. La evaluación de modelos, el diagnóstico residual, la validación cruzada y la predicción de la incertidumbre están bien respaldados. Como es de código abierto, se pueden integrar continuamente nuevos métodos de investigación.

Pros

1. Muy flexible y ampliable: puede codificar casi cualquier cosa, adaptar modelos y probar las ideas de investigación más recientes.
2. Amplio apoyo comunitario, recursos educativos, muchos paquetes existentes; la transparencia de los métodos significa un comportamiento más fácil de entender.
3. Costo: gratuito; con la posibilidad de ejecutarse localmente (sin depender de Internet ni de servicios de pago externos, aparte de las fuentes de datos).

Contras

1. Curva de aprendizaje empinada: requiere conocimientos de programación y estadística; gestionar las dependencias, el control de versiones y la reproducibilidad puede requerir esfuerzo.
2. El rendimiento puede degradarse con conjuntos de datos muy grandes o modelos muy complejos (a menos que se optimicen o usen paquetes rápidos o backends de C++).
3. El despliegue, la programación y la supervisión debe configurarlos usted mismo; hay menos funciones empresariales «listas para usar» que algunas herramientas comerciales.

4. Python/Statsmodeles/Prophet/Otras herramientas del ecosistema de Python

Introducción
Python se ha convertido en una herramienta estándar para el análisis y la previsión de datos. La biblioteca Statsmodels es compatible con los modelos SARIMAX, VAR, State Space, Unobserved Components, etc. Prophet (de Meta) añade un procedimiento de pronóstico automatizado adecuado para series temporales con estacionalidad y tendencia, y es razonablemente resistente a los datos faltantes y a los valores atípicos. También hay bibliotecas más nuevas, como Darts, scikit-forecasting (statsforecast), pytorch, tensorflow, sklearn, pipelines for ML o deep learning forecast. El sólido ecosistema de Python (ingesta de datos, canalizaciones de aprendizaje automático, visualización e implementación) hace que sea especialmente útil cuando las previsiones deben integrarse en los sistemas de producción.

Pros

1. Flexibilidad: puede combinar métodos econométricos y de aprendizaje automático, integrarlos con canales de datos, nube, etc.
2. Sólido soporte de código abierto, muchas bibliotecas; gran comunidad.
3. Bueno para la implementación: servicio de modelos, API REST, contenedorización, etc. Es más fácil con Python.

Contras

1. Al igual que en R, se necesitan habilidades de programación; configurar sistemas de pronóstico reproducibles y bien probados requiere esfuerzo.
2. Algunos métodos econométricos (especialmente los avanzados) pueden ser menos refinados en comparación con el software econométrico dedicado.
3. En el caso de datos no estacionales o no estándar, las suposiciones de Prophet pueden no ajustarse; es posible que se requieran ajustes manuales o modelos más complejos.

5. RATS (Análisis de regresión de series temporales)

Introducción
RATS es un conocido software de econometría/series temporales de Estima. Tiene una sólida herencia en el trabajo econométrico académico y aplicado. Es compatible con ARIMA, VAR, modelos de función de transferencia y regresión dinámica, análisis espectral, modelos de espacio de estados, GARCH/ARCH, etc. Se basa en comandos, pero también tiene capacidades gráficas, funciones de importación/exportación de datos y un diagnóstico sólido. Lo utilizan los profesionales que necesitan pronósticos de series temporales sólidos con algo más de control y potencia que las herramientas básicas.

Pros

1. Amplia gama de modelos econométricos, especialmente orientados a series temporales, con métodos establecidos.
2. Ideal para la construcción precisa y personalizada de modelos y para diagnósticos detallados.
3. Trayectoria comprobada; fiable y estable.

Contras

1. Propietario/con licencia; el costo puede ser una barrera.
2. Menos «glamuroso» o cómodo para quienes están acostumbrados a la interfaz gráfica de usuario o a los paneles modernos; curva de aprendizaje más pronunciada.
3. La configuración de la integración/implementación puede ser más manual en comparación con las plataformas de previsión en la nube/SaaS.

6. SHAZAM

Introducción
SHAZAM es otro paquete econométrico/estadístico más antiguo pero aún utilizado, especialmente en el mundo académico y en campos especializados. Es compatible con la estimación, las pruebas, la simulación y la previsión de muchos tipos de modelos econométricos. Durante décadas, ha desarrollado funciones para cortes transversales, series temporales, estimación de sistemas y similares. Si bien puede ser menos «ostentoso» que las herramientas más nuevas, su estabilidad, su funcionalidad bien documentada y su larga trayectoria lo convierten en una opción para quienes necesitan pronósticos econométricos transparentes y exhaustivamente probados.

Pros

1. Sólido en econometría básica: simulaciones, pruebas de hipótesis, diferentes métodos de estimación, etc.
2. Buena documentación y larga trayectoria: madura, bien probada.
3. Puede requerir menos recursos o una instalación más sencilla que la de los sistemas muy grandes y con muchas funciones.

Contras

1. La interfaz/experiencia de usuario puede parecer algo anticuada.
2. Funciones modernas limitadas (por ejemplo, menos aprendizaje automático nativo, menos selección automática de variables) en comparación con los paquetes más nuevos.
3. Menos impulso de la comunidad y menos innovaciones recientes en comparación con los ecosistemas R o Python.

7. Gretl

Introducción
Gretl («Biblioteca de regresión, econometría y series temporales de GNU») es un paquete econométrico de código abierto, popular entre estudiantes, investigadores académicos y analistas. Es compatible con una amplia variedad de métodos de series temporales, secciones transversales, datos de panel, secuencias de comandos de usuario, gráficos, etc. Como es gratuito y relativamente ligero, es una buena opción para la creación de prototipos de modelos, la enseñanza, los pequeños proyectos de investigación o las tareas de previsión iniciales.

Pros

1. Gratis y de código abierto. Buena cobertura de los métodos econométricos básicos.
2. Ligero; fácil de instalar y ejecutar; útil para la enseñanza o para los analistas que desean probar modelos sin una infraestructura pesada.
3. Transparente; bueno para aprender y validar métodos.

Contras

1. Menos adecuado para conjuntos de datos muy grandes o despliegues de producción; hay menos herramientas modernas de aprendizaje automático o bayesiano integradas.
2. Flujos de trabajo menos automatizados (selección de variables, conjunto, etc.) que las herramientas SaaS.
3. Menos pulido y menos integraciones con fuentes de datos o paneles de control externos.

8. SAS, STATA, otros (combinados)

Introducción
Software como Stata y SAS también son elementos básicos en econometría, estadística y previsión. Estas son herramientas comerciales altamente confiables para el trabajo académico, político y corporativo. Proporcionan amplias bibliotecas de modelos (lineales, no lineales, de panel, de series temporales), diagnósticos, creación de scripts, automatización y, a menudo, una buena comunidad de usuarios y soporte. Muchas organizaciones las utilizan cuando tienen que producir previsiones sólidas, realizar análisis de escenarios o necesitan cumplir con las normativas o ser reproducibles.

Pros

1. Sólido soporte comercial, estabilidad y documentación. Bueno para informes regulados u oficiales.
2. Cajas de herramientas ricas; muchos métodos implementados; diagnósticos sólidos.
3. Bien integrado con fuentes de datos, informes y, a veces, guiones GUI +.

Contras

1. Costo: las licencias, el soporte y la capacitación pueden ser costosos.
2. A veces es menos ágil o lento para adaptar cosas más nuevas de aprendizaje automático, bayesiano, aprendizaje profundo o conjuntos, a menos que se utilicen complementos o integraciones externas.
3. Podría tener una curva de aprendizaje más pronunciada; también podría ser menos fácil de implementar para los analistas de «autoservicio» en comparación con las plataformas SaaS más nuevas.

Cómo elegir entre ellos y mejora continua

Estos son los criterios que vale la pena utilizar al evaluar las herramientas de previsión:

• Variedad y flexibilidad de modelos: ¿Se pueden usar muchos tipos de modelos (series temporales, regresión causal, bayesianos, ML)? ¿Puede especificar o codificar modelos personalizados?
• Integración de datos: Capacidad para obtener datos macroeconómicos y macroeconómicos externos, indicadores principales y fuentes en tiempo real o casi en tiempo real.
• Automatización y facilidad de uso: Para los usuarios que no son expertos en teoría econométrica, ¿qué parte de la configuración (selección de variables, comprobación de la estacionariedad, detección de interrupciones) está automatizada?
• Ensamblaje/ponderación de modelos: Los pronósticos suelen funcionar mejor cuando se combinan modelos; el software que permite promediar o ensamblar modelos ayuda.
• Diagnóstico y evaluación: pruebas retrospectivas, muestras no disponibles, pruebas estadísticas (Diebold-Mariano, etc.), validación cruzada, detección de roturas, etc.
• Despliegue y producción: ¿Se pueden exportar, entregar, programar y monitorear las previsiones para detectar desviaciones?
• Costo, licencias y soporte: Soporte de código abierto frente a comercial; soporte de la comunidad frente a proveedor; documentación y capacitación.

Además, las mejores prácticas incluyen la evaluación continua de la precisión de los pronósticos a lo largo del tiempo, el reentrenamiento o la sustitución de los modelos a medida que cambian los datos o los regímenes, la adición de nuevos indicadores y, posiblemente, la combinación de pronósticos de múltiples herramientas o tipos de modelos.

‍