Tecnicas de proyección del mercado

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Formulación y evaluación de proyectos –

Técnicas proyección del mercado
“Técnicas de Pronóstico” para estimar el comportamiento FUTURO Seleccionar una técnica depende de: La validez y disponibilidad de datos históricos La precisión deseada del pronóstico El costo del procedimiento Los beneficios del resultado Los periodos futuros que se desee pronosticar Tiempo disponible para hacer elestudio Estará influenciado por la ETAPA DEL CICLO DE VIDA del producto, en un mercado maduro y estable representará menor dificultad
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Formulación y evaluación de proyectos – GRUPO 10

Métodos de proyección según CARACTER
Investigación mercados

Modelos causales

Modelos series de tiempo

Formulación y evaluación de proyectos – GRUPO 10

Métodos causales
Alternativamente almuestreo, las líneas de regresión nos permiten hacer inferencias o pronósticos. Las variables que afectan el comportamiento del mercado permanecen estables Luego construyo un modelo que relacione ese comportamiento con las variables que se estima son las causantes de los cambios 1. Identificar 1 o mas variables que se presume influyen en la demanda. Pib, renta disponible, ingreso, tasa de natalidad, etc.2. Ecuación matemática primer grado que relacione las variables causales con el comportamiento 3. Validación de los pronósticos
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Supuestos

Pasos

Formulación y evaluación de proyectos – GRUPO 10

Métodos causales
Regresión simple o de 2 variables 1 dependiente y 1 independiente Regresión múltiple n independientes Diagrama dispersión Encontrar la ecuación lineal que mejor se ajuste ala relación de las variables observadas Método de mínimos cuadrados: busca que se minimice la suma de los errores

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Formulación y evaluación de proyectos – GRUPO 10

Métodos causales
Regresión: Lineal Exponencial Potencial Logarítmica Cuadrática Polinomial

Formulación y evaluación de proyectos – GRUPO 10

Regresión lineal
Año 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 ProduccionRosas (Millones Unidades) 50 55 60 65 70 75 80 85 Y PERIODO 0 1 2 3 4 5 6 7 X NUMERO DE DATOS INDEPENDIENTES

En el 2008 venderá 90

INTERSECCION EJE

50 AÑO TRAS AÑO LA PRODUCCION AUMENTA EN ESTA 5 MISMA CANTIDAD

PENDIENTE

Formulación y evaluación de proyectos – GRUPO 10

Regresión lineal – gráficamente - DISPERSION
PRONÓSTICO
90 85

Producción ROSAS (Millones unidades)

80 75 7065 60 55 50 40 30 20 10 0 0 1 2 3 4 Periodo 5 6 50 60 70

80

y = 5x + 50 R² = 1

PRONOSTICO Lineal (PRONOSTICO)

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Formulación y evaluación de proyectos – GRUPO 10

Regresión lineal

No corresponde

Formulación y evaluación de proyectos – GRUPO 10

Regresión lineal
Tiene como objetivo “pronosticar” Busca explicar el comportamiento de una variable dependiente en funciónde una variable independiente Y = mX + b Cuando se establece modelo y= Bo + B1X

Se requiere determinar la bondad de ajuste del modelo. Que tanto se ajustan los datos a la línea escogida. El coeficiente R2 equivale al porcentaje de la varianza de Y que puede atribuirse a la varianza de X. Hay 5 elementos fundamentales a revisar: Errores: Promedio errores igual cero La varianza de los erroresdebe ser constante a lo largo de la muestra Los errores deben ser aleatorios – no debe existir un patrón Los errores se distribuyen normal Los errores deben ser independientes

Formulación y evaluación de proyectos – GRUPO 10

Regresión lineal
PRONÓSTICO
120

Producción ROSAS (Millones unidades)

100 88 80 62 63 80

y = 8,8929x + 34 R² = 0,8813
94

60 55 40

59

PRONOSTICO Lineal(PRONOSTICO)

20

20

0 0 1 2 3 4 Periodo 5 6 7 8

Formulación y evaluación de proyectos – GRUPO 10

Bondad de ajuste
Cuando R2 = 1 La varianza de Y esta perfectamente explicada por la varianza de X, es decir, existe perfecta correlación entre las variables dependiente e independiente. Generalmente R2 es menor que 1. El valor del R2 puede ser entre 0 y 1 R2 = 0,96 significa que: El...
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