El análisis de escenarios es un proceso de análisis de eventos futuros considerando posibles resultados alternativos (a veces llamados "mundos alternativos"). Así, el análisis de escenarios, que es una de las principales formas de proyección, no intenta mostrar una imagen exacta del futuro. En cambio, presenta varios desarrollos futuros alternativos. En consecuencia, es observable un alcance de posibles resultados futuros. No solo son observables los resultados, también las vías de desarrollo que conducen a los resultados. A diferencia de los pronósticos , el análisis de escenarios no se basa en la extrapolacióndel pasado o la extensión de tendencias pasadas. No se basa en datos históricos y no espera que las observaciones pasadas sigan siendo válidas en el futuro. En cambio, intenta considerar posibles desarrollos y puntos de inflexión, que solo pueden estar conectados con el pasado. En resumen, varios escenarios se desarrollan en un análisis de escenarios para mostrar posibles resultados futuros. Cada escenario normalmente combina desarrollos optimistas, pesimistas y más y menos probables. Sin embargo, todos los aspectos de los escenarios deberían ser plausibles. Aunque se ha discutido mucho, la experiencia ha demostrado que alrededor de tres escenarios son los más apropiados para una mayor discusión y selección. Más escenarios corren el riesgo de hacer que el análisis sea demasiado complicado. [1] [2] Los escenarios a menudo se confunden con otras herramientas y enfoques de planificación. El diagrama de flujo de la derecha proporciona un proceso para clasificar un fenómeno como escenario en la tradición de la lógica intuitiva. [3]
Principio
La construcción de escenarios está diseñada para permitir una mejor toma de decisiones al permitir una consideración profunda de los resultados y sus implicaciones.
Un escenario es una herramienta que se utiliza durante el análisis de requisitos para describir un uso específico de un sistema propuesto. Los escenarios capturan el sistema, visto desde el exterior
El análisis de escenarios también se puede utilizar para aclarar los "comodines". Por ejemplo, el análisis de la posibilidad de que la Tierra sea golpeada por un meteoro sugiere que, si bien la probabilidad es baja, el daño infligido es tan alto que el evento es mucho más importante (amenazante) que la baja probabilidad (en cualquier año) solo. podría sugerir. Sin embargo, las organizaciones que utilizan el análisis de escenarios para desarrollar un plan estratégico suelen ignorar esta posibilidad, ya que tiene repercusiones tan amplias.
Aplicaciones
Financiero
En economía y finanzas, una institución financiera puede utilizar el análisis de escenarios para pronosticar varios escenarios posibles para la economía (por ejemplo, crecimiento rápido, crecimiento moderado, crecimiento lento) y para los rendimientos del mercado financiero (para bonos, acciones y efectivo) en cada uno de esos escenarios. Podría considerar subconjuntos de cada una de las posibilidades. Además, podría buscar determinar correlaciones y asignar probabilidades a los escenarios (y subconjuntos, si los hubiera). Entonces estará en condiciones de considerar cómo distribuir los activos entre tipos de activos (es decir, asignación de activos ); la institución también puede calcular el rendimiento esperado ponderado por escenarios (cifra que indicará el atractivo general del entorno financiero). También puede realizar pruebas de estrés , utilizando escenarios adversos. [4]
Dependiendo de la complejidad del problema, el análisis de escenarios puede ser un ejercicio exigente. Puede ser difícil prever lo que depara el futuro (por ejemplo, el resultado futuro real puede ser completamente inesperado), es decir, prever cuáles son los escenarios y asignarles probabilidades; y esto es cierto para los pronósticos generales, sin importar los retornos implícitos del mercado financiero. Los resultados se pueden modelar matemáticamente / estadísticamente, por ejemplo, teniendo en cuenta la posible variabilidad dentro de escenarios únicos, así como las posibles relaciones entre escenarios. En general, se debe tener cuidado al asignar probabilidades a diferentes escenarios, ya que esto podría invitar a una tendencia a considerar solo el escenario con la probabilidad más alta. [5]
Geopolítico
En política o geopolítica, el análisis de escenarios implica reflexionar sobre los posibles caminos alternativos de un entorno social o político y posiblemente los riesgos diplomáticos y de guerra.
Crítica
Si bien es útil ponderar hipótesis y derivar posibles resultados a partir de ellas, confiar en el análisis de escenarios sin informar algunos parámetros de precisión de la medición (errores estándar, intervalos de confianza de las estimaciones, metadatos, estandarización y codificación, ponderación por falta de respuesta, error en el informe, diseño de muestra, recuento de casos, etc.) es un segundo pobre para la predicción tradicional. Especialmente en problemas "complejos", los factores y las suposiciones no se correlacionan al unísono. Una vez que una sensibilidad específica no está definida, puede cuestionar todo el estudio.
Es una lógica errónea pensar, al arbitrar resultados, que una mejor hipótesis hará innecesario el empirismo. En este sentido, el análisis de escenarios intenta diferir las leyes estadísticas (por ejemplo, la Ley de desigualdad de Chebyshev ), porque las reglas de decisión ocurren fuera de un entorno restringido. No se permite que los resultados “simplemente ocurran”; más bien, se ven obligados a ajustarse ex post a hipótesis arbitrarias y, por lo tanto, no hay una base sobre la que colocar los valores esperados. En realidad, no hay valores previstos ex ante, solo hipótesis, y uno se queda preguntándose sobre los roles del modelado y la decisión de datos. En resumen, las comparaciones de "escenarios" con resultados están sesgadas al no ceder a los datos; esto puede ser conveniente, pero es indefendible.
El “análisis de escenarios” no sustituye a la exposición completa y fáctica del error de la encuesta en los estudios económicos. En la predicción tradicional, dados los datos utilizados para modelar el problema, con una especificación y una técnica razonadas, un analista puede establecer, dentro de un cierto porcentaje de error estadístico, la probabilidad de que un coeficiente esté dentro de un cierto límite numérico. Esta exactitud no tiene por qué producirse a expensas de enunciados de hipótesis muy desagregados. R Software, específicamente el módulo “WhatIf” [6] (en el contexto, ver también Matchit y Zelig) se ha desarrollado para inferencia causal y para evaluar contrafactuales. Estos programas tienen tratamientos bastante sofisticados para determinar la dependencia del modelo, con el fin de establecer con precisión cuán sensibles son los resultados a modelos que no se basan en evidencia empírica.
Otro desafío de la construcción de escenarios es que "los predictores son parte del contexto social sobre el que están tratando de hacer una predicción y pueden influir en ese contexto en el proceso". [7] Como consecuencia, las predicciones sociales pueden volverse autodestructivas. [7] Por ejemplo, un escenario en el que un gran porcentaje de una población se infectará con el VIH según las tendencias existentes puede hacer que más personas eviten comportamientos de riesgo y, por lo tanto, reduzcan la tasa de infección por VIH, invalidando el pronóstico (que podría haber permanecido correcto si no se había conocido públicamente). O bien, una predicción de que la seguridad cibernética se convertirá en un problema importante puede hacer que las organizaciones implementen más medidas de seguridad cibernética, limitando así el problema.
Ver también
- ACEGES : un modelo basado en agentes para el análisis de escenarios
- Escenarios de mitigación del cambio climático : posibles futuros en los que el calentamiento global se reduce mediante acciones deliberadas
- Modelado energético : proceso de construcción de modelos informáticos de sistemas energéticos
- Grupo de escenario global
- Análisis morfológico
- Planificación de escenarios
- Pruebas de estrés
Referencias
- ^ Aaker, David A. (2001). Gestión estratégica de mercados . Nueva York: John Wiley & Sons. págs. 108 y siguientes . ISBN 978-0-471-41572-5.
- ^ Bea, FX, Haas, J. (2005). Gestión de estrategias . Stuttgart: Lucius y Lucius. págs. 279 y 287 y siguientes.
- ^ Spaniol, Matthew J .; Rowland, Nicholas J. (2019). "Definición de escenario" . Ciencia de Futuros y Prospectiva . 1 : e3. doi : 10.1002 / ffo2.3 .
- ^ "Análisis de escenarios en la gestión de riesgos", Bertrand Hassani, publicado por Springer, 2016, ISBN 978-3-319-25056-4 , [1]
- ^ El arte de la visión a largo plazo: caminos hacia la percepción estratégica para usted y su empresa , Peter Schwartz, publicado por Random House, 1996, ISBN 0-385-26732-0 libro de Google
- ^ " WhatIf: Software para evaluar contrafactuales [ enlace muerto permanente ] ", H Stoll, G King, L Zeng - Journal of Statistical Software, 2006
- ^ a b Overland, Indra (1 de marzo de 2019). "La geopolítica de las energías renovables: Desmontando cuatro mitos emergentes" . Investigación energética y ciencias sociales . 49 : 36–40. doi : 10.1016 / j.erss.2018.10.018 . ISSN 2214-6296 .
Otras lecturas
- "Aprender del futuro: escenarios de prospectiva competitiva", Liam Fahey y Robert M. Randall, publicado por John Wiley and Sons, 1997, ISBN 0-471-30352-6 , libro de Google
- "Enfoque de mangas de camisa para planes a largo plazo", Linneman, Robert E, Kennell, John D .; Harvard Business Review; Mar / Abr77, vol. 55 Edición 2, p141