clase5
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Clase5TRANSCRIPT
Técnicas de proyección
Pronosticar valores de determinadas variables
Decisión de la técnicaaplicable
Disponibilidad y validez de datos históricosPrecisión deseada del pronósticoCosto del procedimientoBeneficios de los resultados
Ciclo de vida
Dificultades(Eventos no ocurridos)
Desarrollo de nuevas tecnologíasIncorporación de competidores con sistemas comerciales noconvencionalesVariación en políticas económicas gubernamentales
Clasificación por carácter
Métodos subjetivos Modelos Causales Modelo series de tiempo
Opiniones de expertos
Condiciones:Poco tiempo de preparaciónCarencia de antecedentesDatos poco confiables
Supuesto:Influencia de lasVariables = estable
1) Identificación de 1 o más variables
Demanda, producto bruto,Tasa crecimiento demográfico
2) Relación de variablecon comportamiento
de mercado
3) Validación del modeloPor pruebas estadísticas
Sentido común
Cuando lo que ocurrirá sePuede determinar por lo
ocurrido
Disponibilidad de informaciónHistórica confiable
Se ajustan para incluirHechos no reflejados
En la informaciónhistórica
Métodos subjetivos
Cuando no existen suficientes datos históricos o los métodos cuantitativosno explican suficientemente bien el fenómeno
Opinión de Expertos
Consenso de panel
Método Delphi PronósticosVisionarios
Analogíahistórica
Investigación del mercado
Panel de expertos
No es anónimo Es anónimo Interno a la org.
Puede ser influenciadopor factores sociales
Puede emerger un grupo dominante
Cuestionario
Retroalimentacióncontrolada de
respuestas
Se trata de lograr laconvergencia de
opinión
Amplio conocimientoDel mercado(vendedores)
Puede ser influenciadopor experiencias
recientes
Basada en el análisis De productos similares
En otros mercados
EncuestasExperimentos
Mercado prueba
Modelos Causales
Proyectar el mercado sobre la base de antecedentes cuantitativos históricos
Se supone que todas las variables permanecen estables
Modelo de Regresión
Simple Múltiple
Econométricos Método deencuestas de
intenciones de compra
Método decoeficientes
Técnicos(Insumo-Producto)
Regresión lineal simple
Cálculo de los parámetros
Ejemplo
Cálculos previos para la determinación de parámetros
Demanda para año 1988
Coeficiente de determinación
Significa que el 96% de la variación total de la demanda se explica por el año, caso típicode productos cuya demanda depende de la población.
Desvío estándar
Para una predicción 95 % confiable se tomará la demanda estimada +/- 2 . 18,6
Utilización de software
Regresión lineal múltiple
Utilización de software
Modelo econométrico (según Dervitsiotis)
Sistema de ecuaciones estadísticas
Relacionan actividades de diferentes sectores de la economía
Se evalúa la repercusión sobre la demanda de un producto o servicio
Prolongación del análisis de regresión
Modelo econométrico (según Lira)
El precio se determina por la interacción de la oferta y demanda
Qd (P,NA,PS) Qo (P,CP,c) ΔS (Δq,P,Pe) M (PM,P) X (PX,P)
Plantea Donde
Qd = cantidad demandadaP= precioNA= nivel de actividadPS= precio productos sustitutosQo=cantidad ofrecidaCP=capacidad de producciónC= costosΔS= cambio en inventario productosTerminadosΔq= cambio en cantidad ofrecidaPe=precio esperadoM=nivel de importacionesPM=precio de importaciónX= nivel de exportacionesPX=precio de exportación
Define finalmente Qo = Qd + ΔS + X - M
Modelo a corto plazo
Método de los coeficientes técnicos (insumo-producto)
Busca determinar el grado de repercusión que la actividad de un sector tienesobre un conjunto restante
Identifica las relaciones interindustriales
Se basa en el uso de funciones de producción de proporciones fijas, sin capacidad de sustitución de insumos.
Coeficientes técnicos de las funciones de producción se obtienenpor análisis de regresión
Modelos de series de tiempos
Medición de una variable en el tiempo a intervalos espaciados uniformemente
Se distinguen cuatro componentes básicos
Tendencia Factor cíclico Fluctuacionesestacionales
Variacionesaleatorias
Tendencia: Crecimiento o declinación del valor promedio de la variable estudiada
Factor cíclico: divergencias entre la tendencia proyectada y valor real de la variableLo causa el efecto combinado de fuerzas económicas, políticas, sociales, tecnológicasNo tienen patrones constantes
Estacionales: fluctuaciones que se repiten periódicamente debidas a factores comoclima, tradición etc.
Aleatorias: Imprevisibles
Gráfica característica de una serie cronológica
Ejemplos en distintos campos
Métodos para aislar la tendencia
Promedios Móviles Afinamiento Exponencial Ajuste lineal(mínimos cuadrados)
Promedio móvil
dondeTi = valor de la variable en el período i
n = número de períodos observados
Generalizando
Promedio móvil centrado
Índice estacional específico
Ejemplo
Tabla de índices específicos
Proyección 1988 trimestralizada
Afinamiento exponencial
donde
Y’t+1 = pronóstico para el próximo período
α = constante de afinamiento
Yt = demanda real del período vigente
Y’t = pronóstico para la demanda realizado para período vigente