Pronósticos: backtesting y pronóstico ingenuo

Cómo se valida

• Backtest rolling-origin: para los últimos orígenes de la serie (hasta 6), el modelo se reajusta solo con los datos anteriores y se compara su pronóstico con lo observado.
• Benchmarks: ingenuo (último valor) e ingenuo estacional (mismo periodo del ciclo anterior). Métricas: MAE y MAPE fuera de muestra; skill = 1 − MAE modelo / MAE ingenuo.
• Confianza 0–100 = (100 − 2·MAPE) × (0.6 + 0.4·skill); se topa en 30 si el modelo no supera al ingenuo.
• Series irregulares del panel CRE: la deriva log-lineal se publica solo si supera al ingenuo un paso adelante; si no, se publica el último valor observado.
• SARIMA (infraestructura): holdout del último 20% contra el ingenuo. Prophet, VAR, escenarios y curvas Weibull no tienen backtest y se etiquetan como no validados.

Contrato de datos

Cada respuesta de pronóstico incluye validacion = {supera_ingenuo, mape_modelo, mape_ingenuo, n}. Si n = 0 no hubo validación y supera_ingenuo es falso.

Hallazgos del estudio de predictibilidad (oct 2026)

• Panel CRE de vivienda (2023-04 → 2026-05, ~33 encuestas irregulares): ningún modelo supera de forma significativa al pronóstico ingenuo en precio/m², absorción, índice mismo-proyecto ni ventas, ni por municipio ni por corredor.
• Las mejores mejoras (media del pool en precio/m² horizontal por corredor, −9% de error) no son estadísticamente significativas (|t| < 2).
• Por zona, la tendencia propia supera al ingenuo en 10 de 32 zonas con ≥ 8 observaciones: no hay una regla general.
• Entre los drivers exógenos, el empleo formal IMSS es el que con más frecuencia reduce el error del modelo propio; créditos SNIIV, delitos, tasas e inflación y estrés hídrico ayudan de forma inconsistente.
• Consecuencia: las tendencias CRE se presentan como tendencia observada, y el valor de suelo usa un índice heurístico porque el modelo entrenado no supera a la media.

Fuentes y cortes

Estados del dato y criterios de corte en Fuentes y cortes.