martes, septiembre 20, 2005

Econometria y Contabilidad

Estas dos ciencias, la Econometria y la Contabilidad, vienen a reconciliarse cuando se hace necesaria la determinacion de valores justos (fair values) cuando un item del balance no cuenta con un mercado activo en el cual intercambiarse.
Efectivamente, las herramientas de la Inferencia Estadistica, de las cuales es deudora la Econometria, constituyen un eficiente apoyo en la determinacion de valores razonables cuando se cuenta con una serie de datos temporales.
Asi, puedo mencionar, por de pronto, el modelo de suavisamiento exponencial, que utiliza un promedio ponderado de valores presentes y pasados, ajustando los promedios de los valores corrientes para tener en cuenta los efectos de las variaciones de datos tales como la estacionalidad. Utilizando un termino alfa (entre 0 y 1) se puede ajustar la sensibilidad de los efectos de suavisamiento. En realidad la explicacion es bastante mas compleja, pero es este uno de los modelos mas utilizados para la obtencion de series de tiempo.
Tambien es destacable el metodo ARIMA (Auto Regresive Integrated Moving Average, o Promedio Movil Integrado Auto Regresivo), sistematizado por Bob y Jenkins en 1976. Aunque es mas complejo que el anterior, si se utiliza adecuadamente se obtiene una herramienta poderosa y muy flexible. Este metodo utiliza los retardos y desplazamientos de los datos historicos para descubrir los patrones (promedios moviles, estacionalidad) y predecir el futuro.
Asi, se podria mencionar otras muchas tecnicas, tales como el analisis de regresion, la regresion dinamica, etc.
Todo esto para llamar la atencion respecto del actual curriculum de las carreras de Auditoria en nuestro pais, en el cual se aprecia una ausencia notable de las tecnicas econometricas, aun cuando si se entrega una aproximacion a esto en los ramos de inferencia estadistica y /o estadistica II.
Un poco para medir el conocimiento en estos ambitos, veamos si quienes ya son auditores recuerdan que los estimadores suficientes son necesariamente insesgados pero los estimadores maximoverosimiles no necesariamente son insesgados.