tecnicas de proyeccion y pronostico de mercado
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Técnicas de Proyección o Pronóstico de Mercado
Universidad de OrienteDepartamento de Ingeniería de Sistemas
Preparación, Evaluación y Control de Proyectos (071-4153)
PROFESOR:
CHAPARRO JESUS
SECCION:01
EQUIPO:
COLOMBIA
IntroducciónEl estudio de mercado de un proyecto es uno de los mas importantes y complejos de todos los que debe enfrentar el preparador de proyectos. Mas que el estudio del consumidor para determinar el precio del producto y la cantidad que demandará para calcular los ingresos, se tendrá que analizar los mercados proveedor, competidor, distribuidor y consumidor. En algunos casos, por su particular importancia, se deberá de realizar un estudio de mercado externo.
La estimación del comportamiento futuro de algunos de los componentes del estudio de mercado de un proyecto puede realizarse utilizando diversas técnicas de pronóstico.
Factores
validez y disponibilidad de
los datos históricos
Precisión
Costo del procedimiento
Beneficios del Resultado
Periodos Futuros
Tiempo disponible
El ámbito de la proyección
La multiplicidad de alternativas metodológicas existentes para estimar el comportamiento futuro de alguna de las variables del proyecto obliga al analista a tomar en consideración un conjunto de elementos de cada método, para poder seleccionar y aplicar correctamente aquel que sea mas adecuado para cada situación particular.
Para que ele producto resultante de la proyección permita sus uso optimo, la información deberá expresarse en la forma que sea mas valiosa para el preparador del proyecto .
El ámbito de la proyección
Precisión
Porque cualquier error en su pronóstico tendrá asociado un costo.
Sensibilidad
Porque al situarse en un medio cambiante, debe ser lo suficientemente estable.
Objetividad
Porque la información que se tome como base de la proyección debe garantizar su validez y oportunidad en una situación histórica.
Métodos de Proyección
Métodos Cualitativos
Modelos causales
Métodos de Serie de Tiempo
Una manera de clasificar las técnicas de proyección consiste en hacerlo en función de su carácter, esto es, aplicando métodos de carácter cualitativo, modelos causales y modelos de series de tiempo.
Según su carácter
Métodos Cualitativos
Delphi
Consenso de Panel
Investigación de Mercado
Modelos Causales
Modelo de Regresión
Método de encuestas de Intenciones de
Compra
Modelo de Insumo-Producto
Modelos de Serie de Tiempo
Métodos de Proyección
Métodos Cualitativos
Éstos métodos son importantes para ocasiones en las cuales los métodos cuantitativos basados en información histórica no pueden explicar por si solos el comportamiento futuro esperado de alguna de sus variables o cuando no existen suficientes datos históricos.
Entre los métodos cualitativos se encuentran los siguientes: Delphi, Consenso de panel e Investigación de Mercado.
Funcionamiento
Es el más conocido, este consiste en reunir un grupo de expertos en calidad de panel, a quienes se les somete a una serie de cuestionarios, con un proceso de retroalimentación controlada después de cada serie de respuestas. Se obtiene así información que tratada estadísticamente, entrega una convergencia en la opinión grupal, de la que nace una predicción.
Elaboración
Cuestionario
Expertos
Repetición
Conclusiones
Método Delphi
Principios de Funcionamiento
Anonimato
Iteración
Retroalimentación
Resultados estadísticos
Heterogeneidad
Método Delphi
Procedimientos
Delimitar el contexto y el horizonte temporal
Seleccionar el panel de expertos y conseguir su
compromiso de colaboración.
Explicar a los expertos en qué consiste el método
Método Delphi
Una técnica similar al método Delphi es la conocida como consenso de panel que se diferencia de aquella en que no existen secretos sobre la identidad del emisor de las opiniones, y en que no hay retroalimentación dirigida desde el exterior.
Expertos
Producción
Pronósticos
En Conjunto
Sin Secretos
Estimulando
La comunicación
Consenso de Panel
Investigación de Mercado Un método más sistemático es el de investigación de mercado, que se usa principalmente para la recolección de la información relevante para ayudar a la toma de decisiones.
Información
Sistematizada
Objetiva
1•Flexibilidad de Selección
2•Flexibilidad del diseño de Metodologías
3•Requiere algún tipo de investigación
4•La investigación puede ser exploratoria, descriptiva o explicativa
Se caracteriza por:
Investigación de Mercado
Muestreo
Probabilístico No Probabilístico
Intentan proyectar el mercado sobre la base antecedentes cuantitativos históricos; para ello, suponen que los factores condicionantes del comportamiento histórico de alguna o todas las variables del mercado permanecerán estables.
Modelos Causales
Los modelos causales usados con frecuencia son:
De uso Mas Frecuente
Modelo de Regresión
Modelo Económico
Modelo de Insumo
Modelo de Regresión
Causales explicativas= Variables independientes
Elementos del Mercado= Variables dependientes
Modelo de Regresión
Tipos
Modelo de Regresión Simple
Predice sobre la base de una variable
independiente
Modelo de Regresión Múltiple
Se basa en la medición en dos o más variables
independientes
Modelo de Regresión
De la observación de las variables se deriva un diagrama de dispersión:
Variable Dependiente
Variable Independiente
Modelo de RegresiónEl paso siguiente es determinar la ecuación lineal que mejor se ajuste a la relación entre las variables observadas. Usando el:
Método de Mínimos Cuadrados
𝑦 ′ 𝑥=𝑎+𝑏𝑥
«y’x» es el valor estimado de la variable dependiente para un valor específico de la variable independiente «x»
«a» es el punto de intersección de la línea de regresión con el eje
«y».
«b» es la pendiente de la línea de regresión, y «x» es el valor específico de la variable independiente.
Modelo de EconométricoEs un sistema de ecuaciones estadísticas que interrelacionan a la actividades de diferentes sectores de la economía y ayudan a evaluar la repercusión sobre la demanda de un producto o servicio”, en este sentido es una prolongación del análisis de regresión.
No admite externalidades
ni eventuales cambios derivados de la expansión de la producción
ni por rendimientos operativos fluctuantes que afecten los niveles productivos
Es un modelo a Corto plazo
Método de Encuestas de Intenciones de Compra
Es un método bastante utilizado, aunque delicado. Su aplicación comienza con la selección de la unidad de análisis adecuada para cuantificar la intensión de compra, siguiendo con la toma correcta de la encuesta por muestreo y finalizando con el análisis de los antecedentes recopilados.
Depende mucho de las variables de
contexto
Pueden modificar la intención de compra
Sus respuestas a la encuesta
Puede inducir a conclusiones Erróneas
Hay peligro porque:
Modelo Insumo-Producto
También es conocido como método de coeficientes técnicos, y este permite identificar las relaciones interindustriales que se producen entre sectores de la economía, mediante una matriz que implica suponer el uso de coeficientes técnicos fijos por parte de las distintas industrias.
Demanda
Bienes finales
Bienes Intermedios
Modelos de Series de Tiempo
Se refieren a la medición de valores de una variable en el tiempo a intervalos espaciados uniformemente.
Determina
Patrón básico
En su comportamiento
Que posibilite
La proyección futura
De la variable deseada
Objetivo
Modelos de Series de Tiempo
En un análisis de series de tiempo pueden distinguirse cuatro componentes básicos:
Componentes
Tendencia
Factor cíclico
Fluctuaciones estacionales
Variaciones no
sistemáticas
Modelos de Series de Tiempo
Tendencia
Se refiere al crecimiento o declinación en el largo plazo del valor promedio de la variable estudiada. Un ejemplo puede ser la demanda.
Modelos de Series de Tiempo
Factor CíclicoSon las divergencias significativas entre la línea de tendencia proyectada y el valor real que exhiba la variable.
Fluctuaciones estacionalesEn este, se exhiben fluctuaciones que se repiten periódicamente y que normalmente dependen de factores como el clima y la tradición, entre otros.
Variaciones no sistemáticas
Una variable puede tener un comportamiento real distinto de previsible por su línea de tendencia y por los factores cíclicos estacionales , esta desviación corresponde al llamado componente aleatorio.
Modelos de Series de TiempoA continuación se muestra gráficamente los cuatro componentes del modelo de series de tiempo
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