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