Modelo de convenio de pago con morosos del condominio (GENÉRICO).docx
Tecnicas de proyeccion y pronostico de mercado
1. Universidad de Oriente
Departamento de Ingeniería de Sistemas
Preparación, Evaluación y Control de Proyectos (071-4153)
PROFESOR:
CHAPARRO JESUS
SECCION:01
EQUIPO:
COLOMBIA
2. El estudio de mercado de un proyecto es uno de los mas importantes y complejos
detodoslosquedebeenfrentarelpreparadordeproyectos.Masqueelestudiodel
consumidor para determinar el precio del producto y la cantidad que demandará
para calcular los ingresos, se tendrá que analizar los mercados proveedor,
competidor, distribuidor y consumidor. En algunos casos, por su particular
importancia,sedeberáderealizarunestudiodemercadoexterno.
La estimación del comportamiento futuro de algunos de los componentes del
estudio de mercado de un proyecto puede realizarse utilizando diversas técnicas
depronóstico.
Factores
validez y
disponibilidad de
los datos
históricos
Precisión
Costo del
procedimiento
Beneficios del
Resultado
Periodos Futuros
Tiempo
disponible
3. La multiplicidad de alternativas metodológicas existentes para estimar el
comportamiento futuro de alguna de las variables del proyecto obliga al analista a
tomar en consideración un conjunto de elementos de cada método, para poder
seleccionar y aplicar correctamente aquel que sea mas adecuado para cada
situaciónparticular.
Para que ele producto resultante de la proyección permita sus uso optimo, la
información deberá expresarse en la forma que sea mas valiosa para el
preparadordelproyecto.
4. Precisión
Porque cualquier error en su pronóstico tendrá asociado un
costo.
Sensibilidad
Porque al situarse en un medio cambiante, debe ser lo
suficientemente estable.
Objetividad
Porque la información que se tome como base de la
proyección debe garantizar su validez y oportunidad en
una situación histórica.
6. Según su carácter
Métodos Cualitativos
Delphi
Consenso de Panel
Investigación de
Mercado
Modelos Causales
Modelo de Regresión
Método de encuestas
de Intenciones de
Compra
Modelo de Insumo-
Producto
Modelos de Serie de
Tiempo
7. Éstos métodos son importantes para ocasiones en las cuales los métodos cuantitativos
basadosen informaciónhistóricanopueden explicarporsisoloselcomportamientofuturo
esperado de alguna de sus variables o cuando no existen suficientes datos históricos.
Entre los métodos cualitativos se encuentran los siguientes:
Delphi, Consenso de panel e Investigación de Mercado.
8. Es el más conocido, este consiste en reunir un grupo de expertos en
calidad de panel, a quienes se les somete a una serie de cuestionarios, con
un proceso de retroalimentación controlada después de cada serie de
respuestas. Se obtiene así información que tratada estadísticamente,
entrega una convergencia en la opinión grupal, de la que nace una
predicción.
Elaboración
Cuestionario
Expertos
Repetición
Conclusiones
10. Delimitar el contexto y el
horizonte temporal
Seleccionar el panel de
expertos y conseguir su
compromiso de colaboración.
Explicar a los expertos en
qué consiste el método
11. Una técnica similar al método Delphi es la conocida como consenso de
panel que se diferencia de aquella en que no existen secretos sobre la
identidad del emisor de las opiniones, y en que no hay retroalimentación
dirigida desde el exterior.
Expertos
Producción
Pronósticos
En Conjunto
Sin Secretos
Estimulando
La
comunicación
12. Un método más sistemático es el de investigación de mercado, que se
usa principalmente para la recolección de la información relevante
para ayudar a la toma de decisiones.
Información
Sistematizada
Objetiva
1
•Flexibilidad de Selección
2
•Flexibilidad del diseño de
Metodologías
3
•Requiere algún tipo de
investigación
4
•La investigación puede ser
exploratoria, descriptiva o
explicativa
14. Intentan proyectar el mercado sobre la base antecedentes cuantitativos históricos; para
ello, suponen que los factores condicionantes del comportamiento histórico de alguna o
todas las variables del mercado permanecerán estables.
Los modelos causales usados con frecuencia son:
De uso Mas
Frecuente
Modelo de
Regresión
Modelo
Económico
Modelo de
Insumo
16. Tipos
Modelo de Regresión
Simple
Predice sobre la base de
una variable
independiente
Modelo de Regresión
Múltiple
Se basa en la medición en
dos o más variables
independientes
17. De la observación de las variables se deriva un diagrama de dispersión:
Variable
Dependiente
Variable
Independiente
18. El paso siguiente es determinar la ecuación lineal que mejor se ajuste
a la relación entre las variables observadas. Usando el:
«y’x» es el valor
estimado de la
variable
dependiente para
un valor específico
de la variable
independiente «x»
«a» es el punto de
intersección de la línea
de regresión con el eje
«y».
«b» es la pendiente de la
línea de regresión, y «x»
es el valor específico de la
variable independiente.
19. Es un sistema de ecuaciones estadísticas que interrelacionan a la
actividades de diferentes sectores de la economía y ayudan a evaluar
la repercusión sobre la demanda de un producto o servicio”, en este
sentido es una prolongación del análisis de regresión.
No admite
externalida
des
ni eventuales
cambios
derivados de
la expansión
de la
producción
ni por
rendimientos
operativos
fluctuantes
que afecten
los niveles
productivos
Es un
modelo a
Corto plazo
20. Es un método bastante utilizado, aunque delicado. Su aplicación
comienza con la selección de la unidad de análisis adecuada para
cuantificar la intensión de compra, siguiendo con la toma correcta de la
encuesta por muestreo y finalizando con el análisis de los antecedentes
recopilados.
Depende mucho de
las variables de
contexto
Pueden modificar la
intención de compra
Sus respuestas a la
encuesta
Puede inducir a conclusiones
Erróneas
21. También es conocido como método de coeficientes técnicos, y este
permite identificar las relaciones interindustriales que se producen entre
sectores de la economía, mediante una matriz que implica suponer el
uso de coeficientes técnicos fijos por parte de las distintas industrias.
Demanda
Bienes finales
Bienes
Intermedios
22. Se refieren a la medición de valores de una variable en el tiempo a
intervalos espaciados uniformemente.
Determina
Patrón básico
En su
comportamiento
Que posibilite
La proyección
futura
De la variable
deseada
23. En un análisis de series de tiempo pueden distinguirse cuatro componentes básicos:
Tendencia
Factor cíclico
Fluctuaciones
estacionales
Variaciones
no
sistemáticas
24. Se refiere al crecimiento o declinación en el largo plazo del valor
promedio de la variable estudiada. Un ejemplo puede ser la demanda.
25. Son las divergencias significativas entre la línea de tendencia
proyectada y el valor real que exhiba la variable.
En este, se exhiben fluctuaciones que se repiten periódicamente y
que normalmente dependen de factores como el clima y la
tradición, entre otros.
Una variable puede tener un comportamiento real distinto de previsible
por su línea de tendencia y por los factores cíclicos estacionales , esta
desviación corresponde al llamado componente aleatorio.
26. A continuación se muestra gráficamente los cuatro componentes del
modelo de series de tiempo