Elementos de la estadística y la probabilidad (contaduría)

By Isidro Cruz
  • 3800 BCE

    Primeros censos en Mesopotamia (babilonios)

    control de recursos y tributos; antecedente primitivo del tratamiento estadístico de poblaciones y bienes.
  • Period: 1500 BCE to 500 BCE

    Censos en Egipto y China antiguos.

    Registros fiscales y militares que requieren agregación y conteo sistemático.
  • 1086

    Domesday Book (Gran encuesta de Inglaterra).

    inventario pormenorizado de activos, población y producción; antecedente administrativo de registros contables agregados.
  • 1494

    Publicación de Summa de arithmetica de Luca Pacioli.

    primera descripción impresa del sistema de partida doble, base para registros, conciliaciones y, por ende, para cualquier análisis estadístico contable posterior.
  • 1503

    Registros mercantiles y estadísticas fiscales locales en Europa.

    acumulación de series de datos contables y fiscales (precondición para análisis descriptivos).

  • Cartas de Pascal y Fermat sobre el “problema de los puntos” (fundación de la probabilidad moderna).

    formalización de probabilidades; fundamento teórico para análisis de riesgo en decisiones económicas y contables.

  • John Graunt, Natural and Political Observations (primeros trabajos demográficos/estadísticos).

    establecimiento de estadística descriptiva aplicada a población; modelo para construir tablas, tasas y proyecciones que contadores y actuarios usan.

  • Jacob Bernoulli, Ars Conjectandi (ley de los grandes números).

    justificación matemática de promedios y estabilidad de frecuencias; base para muestreo y para confiar en estimaciones contables a partir de muestras

  • Abraham de Moivre: aproximación normal al binomio (emergencia de la «curva normal»).

    modelación de error y distribución de variables contables (errores de medición, variaciones en series)

  • Publicación póstuma del ensayo de Thomas Bayes (teorema de Bayes).

    fundamento de inferencia condicional y actualización de probabilidades con nueva evidencia — aplicaciones modernas en detección de fraude y evaluación de hipótesis contables.
  • Period: to

    Legendre (1805) y Gauss (1809): método de mínimos cuadrados.

    estimación por ajuste (regresión lineal) — herramienta central para modelos contables, estimación de costos y series temporales.

  • Poisson y formulación de distribuciones y métodos de probabilidad aplicables.

    modelación de eventos raros (por ejemplo, pérdidas extraordinarias o errores puntuales).
  • Period: to

    Florence Nightingale y sus diagramas estadísticos (visualización de datos).

    uso persuasivo de gráficos para comunicar hallazgos; en contaduría, la visualización facilita informes financieros y presentaciones de auditoría.

  • desarrollo de la estadística como disciplina (Karl Pearson, etc.).

    formalización de correlación, regresión y pruebas estadísticas usadas en análisis financiero y de control.
  • Period: to

    Fundaciones de revistas y escuelas biométricas (difusión de métodos estadísticos formales).

    consolidación de técnicas que luego se traducen a la economía y contaduría (tests, estimaciones, control de calidad).

  • Gosset (“Student”): desarrollo de la t de Student.

    inferencias con muestras pequeñas; útil en auditorías donde la información poblacional es limitada.

  • Andrei Markov y cadenas de Markov (estocasticidad con dependencia).

    modelos para procesos contables secuenciales y riesgo crediticio (dependencias entre eventos).
  • Period: to

    Ronald A. Fisher: ANOVA, diseño de experimentos y estimación.

    metodología para pruebas de hipótesis y diseño de muestras en estudios contables y de control interno.

  • Neyman y Pearson: teoría moderna de pruebas de hipótesis.

    bases para la toma de decisiones en auditoría (p. ej., rechazar o no una afirmación sobre cifras contables).

  • Frank Benford: formulación moderna de la “Ley de Benford” (observación empírica anterior por Newcomb)

    detectar anomalías y posibles fraudes en conjuntos numéricos (balances, ventas, transacciones).

  • Desarrollo del método Monte Carlo (Ulam, von Neumann, Metropolis).

    simulaciones estocásticas para valoración de riesgos financieros, previsiones y pruebas de estrés en estados financieros.
  • Period: to

    Aparición y uso de computadores (ENIAC y sucesores).

    posibilitar cómputo masivo, cálculos de regresión, simulaciones y análisis de grandes series contables.

  • William G. Cochran: consolidación de técnicas modernas de muestreo (p. ej. Sampling Techniques).

    fundamentos del muestreo estadístico aplicados en auditoría y control de calidad contable.
  • Period: to

    Estadística multivariante y econometría (aplicaciones contables: estimación de costos, regresiones múltiples).

    herramientas para análisis causal y pronóstico financiero.

  • Box y Jenkins: metodología ARIMA para series temporales.

    predicción de ventas, flujos de efectivo y proyecciones financieras en contaduría gerencial.

  • Akaike: criterio AIC para selección de modelos.

    elegir modelos de pronóstico que mejor expliquen datos contables sin sobreajuste.

  • Incorporación de informática en contabilidad (spreadsheets, CAATs — Computer Assisted Audit Techniques).

    automatización de procedimientos analíticos y aplicación de tests estadísticos a grandes volúmenes de transacciones.