ESTUDIO DE MERCADO. MÉTODOS DE PROECCIÓN Qué es una proyección? Es una esimación del comporamieno de una variable en el fuuro. Específicamene, se raa de esimar el valor de una variable en el fuuro a parir de la información que se posee en el presene. Sapag, N. (2007) nos indica El resulado de una predicción se debe considerar sólo como una medición de evidencias incompleas, basadas en comporamienos empíricos de siuaciones parcialmene similares o en inferencias de daos esadísicos disponibles
Por qué es necesario hacer proyecciones? En general los proyecos se ejecuan buscando renabilidad financiera del proyeco (durane su vida úil del proyeco), luego es necesario saber cómo evolucionará el mercado en el iempo. Algunas pregunas que raamos de responder son: La demanda insaisfecha se manendrá en el iempo? Podrá cubrir pare de ella el proyeco? Cómo evolucionarán los ingresos del proyeco a fuuro.
PROECCIONES DE LA DEMANDA, Para las proyecciones es úil: OFERTA PRECIOS Observar cómo ha evolucionado la variable a ravés del iempo. Cómo se relaciona con oras variables (de manera direca o inversa), con cuales posee mayor asociación (correlación). Esimar cómo evolucionaran las variables independienes asociadas con la demanda, ofera y precios. Cómo afecará la políica económica cada una de las variables en esudio. Es posible jusificar el proyeco en los períodos fuuros (endencia de la demanda insaisfecha).
CLASIFICACION DE LOS MÉTODOS PARA LA PROECCIÓN Méodos Cuaniaivos: Méodos Cualiaivos Méodos causales Series de iempo Enrevisas a Experos, Delphi.
CLASIFICACION DE LOS MÉTODOS PARA LA PROECCIÓN Méodos Cuaniaivos: Méodos causales: Se fundamena en la posibilidad de confiar en el comporamieno de una variable que puede explicar los valores que asumiría la variable a proyecar. Series de Tiempo: Pronosican el valor fuuro de la variable que se desea esimar exrapolando el comporamieno hisórico de los valores observados para esa variable.
Méodos más comunes: Mínimos cuadrados ordinarios (endencia lineal). Coeficienes de correlación Esimación de asas de crecimieno promedio Esimación de endencias: Tendencia respeco al iempo Tendencia respeco a la población Tendencia respeco al PIB Tendencias respeco a oras variables Diferenes formas funcionales
Oros méodos para la demanda: Empleando el consumo per-cápia y proyecciones de la población. Por comparaciones inernacionales. Creando escenarios (asas de crecimieno pesimisas, opimisas) basados en juicios de experos o esudios realizados. En caso de ser una demanda inermedia: Evolución de secores que demandan el produco. Ofera: Planes de expansión de las empresas. Proyecciones en base a indicadores macroeconómicos Ejemplo: PIB. Proyecciones en base a políicas del gobierno o de financiamieno.
MÍNIMOS CUADRADOS Dado un conjuno de daos (pares) es inena enconrar la función que mejor se adape a los daos, es decir aquella que presene el mejor ajuse, empleando el crierio del mínimo error cuadráico. En general, el méodo de mínimos cuadrados selecciona una función de ipo lineal. Es decir: a a X 0
Cuya ecuación puede ser esimada de la siguiene manera: a nxy ( x)( y) nx 2 ( x) 2 a 0 y n a y
Las aneriores esimaciones pueden ajusarse para: Funciones que dependen de varias variables y funciones no lineales, por ejemplo: a0 a X a2z a3p Noa: Se deben hacer odas las pruebas para comprobar el ajuse del modelo. Significancia individual de las variables y concordancia con los signos esperados, Prueba F, Coeficiene de Deerminación, Pruebas para comprobar los supuesos del modelo, especificación del modelo, análisis de varianza, ec. DIFICULTADES: Para proyecar la variable se necesia conocer o esimar cómo evolucionarán las variables explicaivas del modelo. Se requieren series hisóricas (NO SIEMPRE DISPONIBLES) y un buen buenos ajuses del modelo.
MÉTODOS DE PROECCIÓN (Coninuación) Proyección de la demanda Empleando coeficienes de ELASTICIDAD (que fueron esimados por esudios aneriores) Elasicidad precio Ingreso Cruzada Si conocemos el valor de la elasicidad podemos proyecar la demanda en base a ésa siempre que conozcamos o podamos prever cómo variará en el fuuro la variable respeco a la cual se ha esimado la elasicidad.
MÉTODOS DE PROECCIÓN (USO DE LA ELASTICIDAD) Recordar que: La ELASTICIDAD mide el grado de respuesa de una variable ane la variación de ora variable de la cuál esa depende. Se calcula como un coeficiene: E Var % VD Var % VI E lnvd lnvi
MÉTODOS DE PROECCIÓN (USO DE LA ELASTICIDAD) Dx f ( Px, Py, M, Gusos, Pob) La elasicidad ingreso es usada con mayor frecuencia para proyecar (Razón: es más fácil proyecar el ingreso pér-cápia que oras variables como el precio, precio del compeidor, ec.) Cómo conocer el valor de la elasicidad??? Esudios previos Esimación economérica y E qx 0
Esimación economérica ln qx ln 0 E ln y u Coeficiene de elasicidad ingreso de la demanda Alernaiva : Empleando el ingreso promedio Dx qx * P P P ( rp) 0 Luego de esimar la demanda individual procedemos a esimar la demanda oal o de mercado, muliplicando la misma por la población
Alernaiva : Empleando el ingreso promedio Debilidades: Implica que el coeficiene de elasicidad ingreso es igual para odos los esraos de la población y para odas las regiones geográficas. Implica que el coeficiene de elasicidad ingreso se manendrá invariable en el iempo. Solución: Esimar la elasicidad ingreso por esrao o por región, requiere conocer la evolución del ingreso por esrao o por región.
LOS MINIMOS CUADRADOS : También pueden usarse para esimar endencias respeco al iempo. a a T 0 Lineales a 0 at a2t 2 Cuadráicas - Polinómicas T a0 * a Exponenciales
Méodo de Promedios Móviles Es un méodo de pronósico de coro plazo. Sirve para proyecar la variable sólo para el período siguiene. Simple: n n... n n 2 2...
Ejemplo: Si las venas de un supermercado durane los mes de sepiembre, ocubre, noviembre y diciembre fueron: Sepiembre: 200 Ocubre: 320 Noviembre: 400 Diciembre: 30 La proyección de las venas para el mes de enero sería: 308 unid. Si las venas reales en enero fueran de 350 unid. la proyección de las venas para febrero sería de 345 unid.
Méodo de Promedios Móviles Simple CRITICA: Asigna el mismo peso relaivo a las observaciones incluidas en el análisis y a la canidad de información que debe manenerse disponible para efecuar los cálculos. Méodo alernaivo: Promedio móvil ponderado.
0... n n... 0 n Méodo de Promedios Móviles Ponderados Asigna una ponderación diferene a cada observación de acuerdo a la anigüedad de la información