Existe convergencia generalizada en torno a que factores como la suficiencia financiera y el uso racional del presupuesto público se relacionan fuertemente con la proyección de la demanda futura del servicio de acueducto que prestan las empresas proveedoras. Los costos de producción y las tasas de descuento pueden originar escenarios complejos que podrían comprometer la disponibilidad hídrica para la población. La regulación universal para el sector de los servicios públicos domiciliarios se determina a través de las variables macro de costos presentes e inversiones futuras, determinadas por las proyecciones de la demanda en horizontes de largo plazo. Ello es fundamental en el subsector del agua potable o agua entubada (Centro de Naciones Unidas para los Asentamientos Humanos, 1996, p. 543). Las predicciones de consumo que se vayan a suministrar, partiendo de consumos históricos y coberturas nominales y reales, son función determinante no controlable para tasar la tarifa en distintos tiempos comparables a valores presentes. Como ejemplo, en Bogotá el horizonte de la demanda se ha proyectado a cerca de 45 años (Lizcano, 2011, p. 60). La eficiencia y la suficiencia financiera y presupuestal de la prestación del servicio de acueducto depende en gran medida de la precisión de las mediciones (micro y macro) y proyecciones llevadas a cabo para determinados entornos de mercado. La suficiencia financiera se centra en proyecciones de costos y tasas de descuento que remuneren las inversiones a corto, mediano y largo plazo. Tales inversiones se perfilan para expansión, reposición y rehabilitación (Comisión de Regulación de Agua Potable y Saneamiento Básico [CRA], 2004). Para responder a estas exigencias y analizar y corregir las distorsiones socioeconómicas regionales se plantea la creación de un modelo para regular el sector de agua potable en escenarios de equilibrio inestable que considere criterios de solidaridad y priorice inversiones ecoambientales. Con este fin se plantearon dos posibles herramientas de pronóstico para el periodo 2006-2040 teniendo a Bogotá como modelo: la primera, redes neurales, y la segunda, series de tiempo (Lizcano, 2018, p. 170). De estas herramientas solo la segunda arrojó resultados validables, encontrando, entre otras cosas, que los estratos 1 y 2 muestran incrementos en la demanda, mientras que los estratos 3, 4, 5, 6 y el sector comercial tienden a decrecer en su consumo.
