FORMULACIÓN Y EVALUACIÓN DE PROYECTOS SEMANA 2

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1 FORMULACIÓN Y EVALUACIÓN DE PROYECTOS SEMANA 2

2 ÍNDICE ESTUDIO DE MERCADO... 3 APRENDIZAJES ESPERADOS... 3 INTRODUCCIÓN... 3 DEFINICIÓN DE PRODUCTO/SERVICIO... 3 ANÁLISIS DE DEMANDA MÉTODOS SUBJETIVOS... 5 MÉTODO DELPHI MÉTODOS DE SERIES DE TIEMPO... 6 MODELO DE PROMEDIO MÓVILES SIMPLES... 7 MODELO SUAVIZAMIENTO EXPONENCIAL... 8 MODELO DE DESCOMPOSICIÓN MÉTODOS CAUSALES MODELO DE REGRESIÓN LINEAL MODELO MÍNIMOS CUADRADOS COMENTARIO FINAL REFERENCIAS CONTENIDO SEMANA 2 Página 2

3 ESTUDIO DE MERCADO APRENDIZAJES ESPERADOS Se espera que al finalizar esta unidad el alumno comprenda lo que es un estudio de mercado, describa la demanda y la oferta, mediante métodos cuantitativos y cualitativos de tal forma de obtener una visión de tamaño y capacidad previa. INTRODUCCIÓN En la formulación y evaluación de proyectos, se encuentran variados conceptos del ámbito industrial y económico los cuales son de alta importancia en el momento de realizar una evaluación cuantitativa representada en un flujo. Dentro de estos conceptos se encuentra el análisis de la economía con sus curvas de oferta y demanda, que en términos reales definen el comportamiento de mercado dada ciertas variables. Asimismo, este comportamiento de mercado define e indica cuál será el movimiento económico en términos de ingresos y costos de cualquier proyecto de inversión. En la economía se puede ver que los recursos son limitados, existe un costo oportunidad y principalmente que los precios los determina el mercado para cualquier bien o servicio transado. Los componentes gubernamentales solo intervienen normando y estableciendo límites, como por ejemplo, las máximas y las mínimas cuotas, lo cual influye sobre un precio fijado naturalmente en un mercado, afectado a la oferta y la demanda por productos o servicios de ese mercado. Un estudio de mercado debe abordar diversas etapas, de manera de incorporar todos los elementos que influyan en un resultado, estas etapas se identifican inicialmente como la definición del producto o servicio, un análisis de demanda pasada, actual y futura, un análisis de oferta pasada, actual y futura, la comercialización del bien, un análisis de precios y de la industria. Con todo, se logra establecer un comportamiento económico sobre el proyecto y su producto. Finalmente, el comportamiento de un mercado siempre determinará el efecto sobre un proyecto, en términos de precios, costos, cantidades demandada, cantidades ofertadas, por ende al resultado del proyecto en el tiempo. Esta es la importancia de poder realizar una estimación asertiva sobre los elementos que afectarán los ingresos dentro de un proyecto y cómo estos variarán en el tiempo de acuerdo al comportamiento de un mercado. DEFINICIÓN DE PRODUCTO/SERVICIO La importancia de entender y definir lo que es un producto o servicio y la descripción detallada del proyecto, puede determinar el éxito o fracaso de una iniciativa. Entendiendo que el CONTENIDO SEMANA 2 Página 3

4 producto o servicio es el resultado del esfuerzo unitario o colectivo que puede ser comercializado, costeado, medido y que generan un beneficio (Embry, 2012). El producto o servicio cumple con una serie de atributos que deben ser tomados en cuenta, entre estos se encuentran las características de forma, duración en tiempo del producto entre otros, todo esto con la finalidad de realizar una estimación cercana en cuanto al esfuerzo necesario para la concepción de dicho producto o servicio. Es requisito entender en qué mercado existe el producto o servicio, lo cual lleva a contestar ciertas preguntas para lograr determinar lo anteriormente descrito. Es importante poder entender en qué mercado se transa el producto o servicio, lo cual lleva a contestar ciertas preguntas para lograr comprender las tendencias del mercado o preferencias. Las preguntas necesarias a considerar para la definición del producto o servicio son 1 : 1. Cuál es el producto o servicio que se desea producir u ofertar? 2. Existe la posibilidad de configurar subproductos? 3. Cuáles son los productos sustitutos, productos complementarios o ambos que sean muy cercanos? 4. Cuál es la unidad de venta del producto o servicio? 5. Es este un bien de consumo, intermedio o de capital? 6. Cuáles son los principales consumidores? 7. Es un producto o servicio para la exportación? 8. La demanda del bien es uniforme u obedece a una curva estacional? Dentro de un informe de descripción de producto o servicio se debe considerar lo anterior más: 2 Realizar una descripción del producto o servicio final que se presta, por ejemplo el servicio de buses tendrá una duración de ocho horas diarias, pasará por los puntos turísticos bellas artes, moneda ( ), el pasajero podrá subir y bajar con un único ticket durante todo el día pagando un único valor ( ). Realizar una descripción detalladas del producto o servicio, por ejemplo: el bus es rojo, cuenta con acceso a discapacitados, cuenta con conectores de audio en cada asiento, cuenta con GPS, cada asiento cuenta con cinturón de seguridad ( ). La descripción del producto o servicio será de suma importancia para medir en que segmento de mercado se encuentra, lo que será un aporte para la estimación de demanda y oferta. ANÁLISIS DE DEMANDA La descripción de demanda obedece a la cantidad de producto o servicio que un mercado requiere a un precio determinado, de forma que satisfaga sus necesidades en un periodo 1 Miguel Angel Embry, Miguel Angel Embry, 2012 CONTENIDO SEMANA 2 Página 4

5 definido, considerando ceteris paribus (la demanda es la que varía y todas las demás variables permanecen constantes). Dentro de un análisis de demanda se debe considerar algunas variables independientes que serán de utilidad para el análisis de comportamiento 3 : Gustos, hábitos y costumbres. Población. Precios del o los bienes. Precios del o de los bienes sustitutos y complementarios. Ingreso per cápita. Ya definido el concepto de demanda es necesario establecer los métodos por los cuales se debe estimar la misma, estos se pueden definir como (Embry, 2012). Métodos subjetivos: los cuales abordan la problemática de la estimación sobre subjetividades basadas en opiniones y cálculos, estos métodos se definen como: o Método Delphi. o Consenso de panel. o Investigación de mercado. o Pronósticos futuros en función de una visión. o Analogía histórica. Métodos de series de tiempo: en donde la demanda futura se relaciona y se calcula con los datos con temporalidad pasada, en donde se consideran aspectos como estacionalidad, tendencia, componente cíclico y no sistemático. Métodos causales: toma en consideración que la demanda actual o futura tiene relación con eventos pasados y subyacentes en el medio. o Econométricos. o Regresión. o Producto o insumo. o Intencionalidad de compra. Será en estos dos últimos puntos donde se centrará la atención. 1. MÉTODOS SUBJETIVOS MÉTODO DELPHI El método Delphi es el más utilizado, se basa en decisiones subjetivas las cuales como características está la evaluación de resultados por un grupo anónimo de expertos constituidos con anterioridad. 3 Miguel Angel Embry, 2012 CONTENIDO SEMANA 2 Página 5

6 Principalmente el método comprende la generación de una encuesta la que se envía a expertos en el tema, los cuales la desarrollan y devuelven a los coordinadores para su análisis, estos preparan una lista con información proveniente de la encuesta y se envía a los expertos para la revisión y justificación de los puntos en discordancia. Finalmente, se consolidan los pronósticos que reflejen consenso por el grupo de expertos. Características: Funciona en base a una encuesta. Genera problemas en la comunicación, dado que funciona con opiniones. La coordinación podría ser sesgada, dado que produce inclinación a respuestas positivas, dado que es un método subjetivo. 2. MÉTODOS DE SERIES DE TIEMPO Este método se relaciona con el hecho de analizar y medir variables en el tiempo a espacios o intervalos uniformes, donde su principal objetivo es el de la localización de información histórica, que mediante el análisis de su comportamiento o patrón espacial, permite realizar proyecciones futuras de la variable analizada. Dentro del análisis existen cuatro patrones identificables en la serie: 1. Estacionalidad: la variable tiene un comportamiento similar en periodos diferentes. 2. Tendencia: sigue una tendencia periodo tras periodo. 3. Componente cíclico: se comporta de la misma manera durante periodos definidos extensos. 4. Componente no sistémico: no se aprecian patrones de un sistema definidos en su comportamiento. Dentro del análisis los modelos de series de tiempo a ser abordados son: Promedios móviles simples. Alisamiento exponencial. Método de descomposición. Antes de comenzar a revisar los métodos, es necesario definir una notación a utilizar en los cálculos: X t = Es el valor observado en el periodo t. S t = Es el valor pronosticado en el periodo t. e t = Es el error en términos absolutos en el periodo t. En donde: t= {1,2,3,4,5, n} e t = S t - X t CONTENIDO SEMANA 2 Página 6

7 En términos reales, el error se definirá como la desviación en valor del pronóstico con respecto al valor observado (realidad) en el periodo. Este error se puede producir por excluir variables, error en correlaciones o errores aleatorios sin explicación por el modelo de pronóstico entre otros. Dada la definición de nomenclatura se revisará el primer modelo en cuestión. MODELO DE PROMEDIO MÓVILES SIMPLES Principalmente este es un promedio, el cual requiere de una serie de tiempo histórica para ser calculado, además es un método utilizado para realizar pronósticos a corto plazo. Las limitaciones del pronóstico es que requiere una gran cantidad de información y no se adapta a los cambios. La notación del cálculo es: S t t 1 itn n X i Se define el pronóstico como el valor obtenido de la sumatoria de los valores evaluados de 1 a n periodos, dividido por el valor de n. Se debe considerar que lo que pronostica es el periodo siguiente. Por ejemplo, si se tiene la siguiente serie de tiempo, calcular el pronóstico en mayo y septiembre: Tabla 1. Series de tiempo y pronósticos. Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Serie histórica S e Para calcular el pronóstico de mayo: S 5 = ( )/4 = que será el pronóstico para el mes de mayo. La exactitud del pronóstico se evalúa con la siguiente fórmula: Se debe recordar que: e t = S t - X t El valor medio: e 1 n t e i n i1 CONTENIDO SEMANA 2 Página 7

8 La desviación estándar: et 1 n n i1 ei e i 2 1/ 2 El comparativo entre la historia la demanda pronosticada presenta el siguiente comportamiento: Gráfico 1. Comparativo pronóstico versus demanda histórica. MODELO SUAVIZAMIENTO EXPONENCIAL Para este método se toman datos de demanda de series pasadas, los cuales para cada incremento en un periodo de demanda el pronóstico se reduce en (1 - α). Este pronóstico solo necesita de tres datos; la demanda del periodo, una constante de suavizamiento llamada α, y el pronóstico más actual. El método de cálculo de este método se presenta como: S 2 = X 1 (cálculo del primer pronóstico) S t+1 = S t + a (X t - S t ) 0 α 1 ; t 2 Error de pronóstico, e t = (X t - S t ) El pronóstico realizado en el periodo t, para el pronóstico en t+1, S t+1. CONTENIDO SEMANA 2 Página 8

9 La constante de suavizamiento (α) tendrá un valor entre 0 y 1, y determina la velocidad de reacción entre lo real y lo pronosticado. La interpretación del α, se entiende como para un α más pequeño los efectos de cambios en corto plazo son reducidos lo que indica una demanda estable. Si la demanda varía en los extremos, crece y decrece con rapidez, un α mayor es capaz de seguir tales cambios. La desventaja del método es que no es posible predecir α. Ejemplo: Tabla 2. Series de tiempo y pronósticos x α. Pronóstico (α) Periodos Demanda observada 0,1 0,5 0,9 1 Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Gráficamente el comportamiento según α: Gráfico 2. Demanda observada versus α pronosticados. CONTENIDO SEMANA 2 Página 9

10 MODELO DE DESCOMPOSICIÓN Los modelos de descomposición toman en consideración en forma simultánea las series de datos históricos, los cuales incorporan los análisis de tendencia, componentes cíclicos, estacionalidad, análisis de componente no sistemático. Estas cuatro componentes se relacionan de la forma: En donde cada variable se define como: S = El valor calculado o pronosticado. T = Factor de tendencia. C = El componente cíclico. µ = Variación no sistemática. Para realizar el pronóstico se debe previamente calcular cada una de estas variables. Este método se debe tomar en consideración los siguientes pasos: 1. Cálculo de factor de estacionalidad: es el cociente entre el promedio móvil del periodo, y el valor observado correspondiente (valor real). Se debe calcular el índice promedio para cada periodo en cuestión: Periodo Mes Tabla 3. Series de tiempo y pronósticos factor de estacionalidad. Valor observado(a) 2008 Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Promedio móvil 12 meses (b) a/b * Enero , Febrero , Marzo , Abril , Mayo , Junio ,68 CONTENIDO SEMANA 2 Página 10

11 2009 Julio , Agosto , Septiembre , Octubre , Noviembre , Diciembre ,95 2. Cálculo de factor de estacionalidad promedio por periodo: Suponiendo que se calculó el periodo 2010 y 2011: Tabla 4. Series de tiempo, factor de estacionalidad. Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre ,77 96,80 99,08 103,13 96,74 96,68 116,88 134,65 136,81 113,56 100,74 79, ,92 116,17 118,90 123,75 116,09 116,02 140,26 161,58 164,17 136,28 120,89 95, ,65 145,21 148,62 154,69 145,12 145,02 175,32 201,98 205,21 170,35 151,11 119,93 Prom. 105,78 119,39 122,20 127,19 119,32 119,24 144,15 166,07 168,73 140,06 124,25 98,61 El promedio en enero sería: Prom. enero = (85,77+102,92+128,65)/3 = 105,78 3. Se debe ajustar el valor de estacionalidad multiplicándolo por un factor k de estacionalidad. K (Número de observaciones por periodo) x 100 índices promedio 4. Luego se calcula la tendencia mediante una regresión lineal simple. 5. Se debe calcular el factor cíclico mediante el cociente entre el promedio móvil y la tendencia para cada periodo. 6. De debe realizar el pronóstico mediante: S = T x C x Y x µ S(t) = Valor pronosticado para el periodo t. T(t) = Factor de tendencia para el periodo t. C = Componente cíclico. Y = Componente de estacionalidad. µ = Variación no sistemática. CONTENIDO SEMANA 2 Página 11

12 Ejemplo. Se tiene la siguiente serie de datos históricos: Mes Tabla 5. Series de tiempo ejemplo. Valor observado 2008 Valor observado 2009 Valor observado 2010 Valor observado 2011 Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Se calcula factor de estacionalidad: Tabla 6. Series de tiempo factor de estacionalidad. Periodo Mes Valor observado(a) Promedio móvil 12 meses (b) a/b* Enero , Febrero , Marzo , Abril , Mayo , Junio , Julio , Agosto , Septiembre , Octubre , Noviembre , Diciembre , Enero , Febrero , Marzo , Abril , Mayo , Junio , Julio ,6 CONTENIDO SEMANA 2 Página 12

13 2010 Agosto , Septiembre , Octubre , Noviembre , Diciembre , Enero , Febrero , Marzo , Abril , Mayo , Junio , Julio , Agosto , Septiembre , Octubre , Noviembre , Diciembre ,3 Se calcula el factor de estacionalidad promedio: Tabla 7. Factor de estacionalidad promedio. Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre ,77 96,80 99,08 103,13 96,74 96,68 116,88 134,65 136,81 113,56 100,74 79, ,66 94,51 98,07 99,80 94,28 92,40 108,62 122,99 126,48 108,30 98,10 79, ,66 94,51 98,07 99,80 94,28 92,40 108,62 122,99 126,48 108,30 98,10 79,28 Prom. 84,36 95,27 98,41 100,91 95,10 93,82 111,37 126,88 129,92 110,05 98,98 79,51 Se calcula el factor de estacionalidad K, multiplicando cada promedio por el factor: K = (12 * 100)/1.224,60 = 0,98 Tabla 8. Factor de estacionalidad ajustado. Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre Pro ajustado 82,67 93,36 96,43 98,88 93,19 91,94 109,14 124,33 127,31 107,84 96,99 77,91 CONTENIDO SEMANA 2 Página 13

14 Se calcula la tendencia por medio de una regresión lineal simple: En donde: xi = 1,2,3,4,5,6 48 (periodos). yi = ddai (demanda). m = pendiente. b = intersección con el eje. = El promedio de los valores de y (demanda). = El promedio de los valores de x (los periodos). Aplicando las fórmulas se obtiene: m = 45,12 b = Con esto la fórmula de tendencia queda como: S(t) = (45,12 * t) Ya estipulada la fórmula de tendencia se debe calcular el componente cíclico mediante la fórmula: Ejemplo: para el periodo 20, agosto de Factor cíclico = / ((45,12 * 20) ) = 0,92 Luego calcular el factor cíclico promedio por periodo: Tabla 9. Factor cíclico promedio. Enero Febrero Marzo Abril Mayo Junio Julio Agosto Septiembre Octubre Noviembre Diciembre ,99 0,99 1,00 0,97 0,98 0,96 0,93 0,92 0,93 0,96 0,98 0, ,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,99 0,99 0,99 0,99 0, ,99 0,99 0,99 0,99 0,99 0,99 0,99 0,99 0,98 0,98 0,98 0,98 Prom. 0,99 0,99 1,00 0,99 0,99 0,98 0,97 0,97 0,97 0,98 0,98 0,99 Finalmente se realiza el pronóstico, recordando que la ecuación para tal efecto es: CONTENIDO SEMANA 2 Página 14

15 En donde cada variable se define como: S = El valor calculado o pronosticado. T = Factor de tendencia. C = El componente cíclico. µ = Variación no sistemática. Ejemplo: enero de 2012 representa el periodo 49. S(49) = T(49) x C x Y x µ S(49) = ((45,12 x 49) ) x (82,67/100) x 0,99 = S(49) = MÉTODOS CAUSALES Los métodos causales usan el pronóstico en el análisis de comportamiento de la variable a proyectar, realizando la relación de esta con variables que la expliquen. Los datos utilizados son los históricos. Las variables explicativas se definen como variables independientes que, en su concepción, determinan las variables a proyectar. Un ejemplo se puede representar por la frase: La demanda se verá afectada por el efecto relacionado al marketing, la competencia entre otros. Algunos de los modelos causales son: Econométricos. Regresión. Encuestas. Insumo o producto. MODELO DE REGRESIÓN LINEAL El modelo de regresión lineal, se define como la relación entre dos variables que gráficamente forman una línea recta. Las formula de regresión se define como: Donde: b n i1 n i1 X a y bx X y n X y 2 i n X 2, = Promedio. y = Variable dependiente. X = Periodo. a = Intersección de Y. CONTENIDO SEMANA 2 Página 15

16 b = Pendiente. MODELO MÍNIMOS CUADRADOS Este método intenta ajustar la linealidad de los datos de forma tal que se minimicen las distancias verticales en sus cuadrados entre los datos y sus correspondientes puntos dentro de la línea. La formula establece de la siguiente manera: e Y i y i i1 Donde: y= Datos de la variable dependiente. Y = Variable dependiente calculada por la ecuación. n 2 El error reestimación se nota como: S YX n i1 y Y i n 2 i CONTENIDO SEMANA 2 Página 16

17 COMENTARIO FINAL El contenido de este documento entrega información sobre la importancia de estimar los componentes de demanda para la incorporación de tal concepto dentro de una evaluación de proyectos. En donde la estimación de la misma da pie al cálculo de una serie de variables de evaluación como son ingresos, costos, cantidades de producción, adquisición de máquinas o tecnología y la realización de inversiones necesarias para poder cumplir con la demanda requerida. Finalmente, mediante del análisis simulado de los componentes de demanda de cada proyecto propuesto por el alumno, este podrá entender lo que es la proyección de la demanda para su representación en un flujo. CONTENIDO SEMANA 2 Página 17

18 REFERENCIAS Sapag, N. (1991). Preparación y evaluación de proyectos (2ª edición). Atlacomulco, México: Editorial McGraw-Hill Interamericana de México S. A. Carvallo, C. (2008). Ramo Administración y evaluación de proyectos (1ª edición). Santiago de Chile: Universidad Técnica Federico Santa María. Embry, M. A. ( ). Apuntes Administración y evaluación de proyectos (1ª edición). Santiago de Chile: Universidad Técnica Federico Santa María. PARA REFERENCIAR ESTE DOCUMENTO, CONSIDERE: IACC (2012). Estudio de mercado. Semana 2. CONTENIDO SEMANA 2 Página 18

19 CONTENIDO SEMANA 2 Página 19