Analisis de la oferta metodos de proyeccion

ESTUDIO DE MERCADO. MÉTODOS DE PROYECCIÓN ¿Qué es una proyección?

Es una estimación del comportamiento de una variable en el futuro. Específicamente, se trata de estimar el valor de una variable en el futuro a partir de la información que se posee en el presente.

Sapag, N. (2007) nos indica “ El resultado de una predicción se debe considerar sólo como una medición de evidencias incompletas, basadas en comportamientos empíricos de situaciones parcialmente similares o en inferencias de datos estadísticos disponibles”

¿Por qué es necesario hacer proyecciones?

• En general los proyectos se ejecutan buscando rentabilidad financiera del proyecto (durante su vida útil del proyecto), luego es necesario saber cómo evolucionará el mercado en el tiempo.

Algunas preguntas que tratamos de responder son: ¿La demanda insatisfecha se mantendrá en el tiempo? Podrá cubrir parte de ella el proyecto?

Cómo evolucionarán los ingresos del proyecto a futuro.

PROYECCIONES DE LA DEMANDA, OFERTA Y PRECIOS Para las proyecciones es útil: Observar cómo ha evolucionado la variable a través del tiempo.

Cómo se relaciona con otras variables (de manera directa o inversa), con cuales posee mayor asociación (correlación).

Estimar cómo evolucionaran las variables independientes asociadas con la demanda, oferta y precios.

Cómo afectará la política económica cada una de las variables en estudio.

Es posible justificar el proyecto en los períodos futuros (tendencia de la demanda insatisfecha).

CLASIFICACION DE LOS MÉTODOS PARA LA PROYECCIÓN

Métodos Cuantitativos: •Métodos causales • Series de tiempo

Métodos Cualitativos

•Entrevistas a Expertos, Delphi.

CLASIFICACION DE LOS MÉTODOS PARA LA PROYECCIÓN Métodos Cuantitativos: •Métodos causales: Se fundamenta en la posibilidad de confiar en el comportamiento de una variable que puede explicar los valores que asumiría la variable a proyectar”.

•Series de Tiempo: Pronostican el valor futuro de la variable que se desea estimar extrapolando el comportamiento histórico de los valores observados para esa variable.

Métodos más comunes: Mínimos cuadrados ordinarios (tendencia lineal).

Coeficientes de correlación Estimación de tasas de crecimiento promedio

Estimación de tendencias: Tendencia respecto al tiempo Tendencia respecto a la población Tendencia respecto al PIB Tendencias respecto a otras variables

Diferentes formas funcionales

Otros métodos para la demanda: • Empleando el consumo per-cápita y proyecciones de la población.

•Por comparaciones internacionales.

•Creando escenarios (tasas de crecimiento pesimistas, optimistas) basados en juicios de expertos o estudios realizados.

•En caso de ser una demanda intermedia: Evolución de sectores que demandan el producto.

Oferta: • Planes de expansión de las empresas.

•Proyecciones en base a indicadores macroeconómicos Ejemplo: PIB. •Proyecciones en base a políticas del gobierno o de financiamiento.

MÍNIMOS CUADRADOS Dado un conjunto de datos (pares) es intenta encontrar la función que mejor se adapte a los datos , es decir aquella que presente el mejor ajuste, empleando el criterio del mínimo error cuadrático.

En general, el método de mínimos cuadrados selecciona una función de tipo lineal. Es decir:

Y  0  1 X

Cuya ecuación puede ser estimada de la siguiente manera:

nxy  (x)(y) 1  2 2 nx  (x)

x y  xxy 0  2 2 nx  (x ) 2

Las anteriores estimaciones pueden ajustarse para: Funciones que dependen de varias variables y funciones no lineales, por ejemplo: Y  0  1 X   2 Z  3 P Nota: Se deben hacer todas las pruebas para comprobar el ajuste del modelo.

Significancia individual de las variables y concordancia con los signos esperados, Prueba F, Coeficiente de Determinación, Pruebas para comprobar los supuestos del modelo, especificación del modelo, análisis de varianza, etc.

DIFICULTADES: • Para proyectar la variable se necesita conocer o estimar cómo evolucionarán las variables explicativas del modelo.

• Se requieren series históricas (NO SIEMPRE DISPONIBLES) y un buen buenos ajustes del modelo.

MÉTODOS DE PROYECCIÓN (Continuación) • Proyección de la demanda Empleando coeficientes de ELASTICIDAD (que fueron estimados por estudios anteriores) Elasticidad precio

Ingreso

Cruzada

Si conocemos el valor de la elasticidad podemos proyectar la demanda en base a ésta siempre que conozcamos o podamos prever cómo variará en el futuro la variable respecto a la cual se ha estimado la elasticidad.

MÉTODOS DE PROYECCIÓN (USO DE LA ELASTICIDAD) Recordar que:

Se calcula como un coeficiente:

La ELASTICIDAD mide el grado de respuesta de una variable ante la variación de otra variable de la cuál esta depende.

Var %VD E Var %VI ln VD E ln VI

MÉTODOS DE PROYECCIÓN (USO DE LA ELASTICIDAD) Dx  f ( Px, Py, M , Gustos, Pob) La elasticidad ingreso es usada con mayor frecuencia para proyectar (Razón: es más fácil proyectar el ingreso pér-cápita que otras variables como el precio, precio del competidor, etc.)

Estudios previos Cómo conocer el valor de la elasticidad ???

Estimación econométrica

qxt   y

E 0 t

Estimación econométrica

ln qxt  ln 0  E ln yt  ut Coeficiente de elasticidad ingreso de la demanda

Alternativa 1: Empleando el ingreso promedio

Dxt  qxt * Pt

Pt  P0 (1  rp)

t

Luego de estimar la demanda individual procedemos a estimar la demanda total o de mercado, multiplicando la misma por la población

Alternativa 1: Empleando el ingreso promedio

Debilidades: •Implica que el coeficiente de elasticidad ingreso es igual para todos los estratos de la población y para todas las regiones geográficas.

• Implica que el coeficiente de elasticidad ingreso se mantendrá invariable en el tiempo.

Solución: Estimar la elasticidad ingreso por estrato o por región, requiere conocer la evolución del ingreso por estrato o por región.

LOS MINIMOS CUADRADOS : • También pueden usarse para estimar tendencias respecto al tiempo.

Y  0  1T Y  0  1T   2T Y   0 * 1

T

Lineales 2

Cuadráticas - Polinómicas

Exponenciales

Método de Promedios Móviles Es un método de pronóstico de corto plazo. Sirve para proyectar la variable sólo para el período siguiente.

Simple:

 Yt  Yt 1....  Yt n1 Yt 1  n  Yt 1  Yt ....  Yt n 2 Yt  2  n

Ejemplo: • Si las ventas de un supermercado durante los mes de septiembre, octubre, noviembre y diciembre fueron: Septiembre: Octubre: Noviembre: Diciembre:

1200 1320 1400 1310

La proyección de las ventas para el mes de enero sería: 1308 unid.

Si las ventas reales en enero fueran de 1350 unid. la proyección de las ventas para febrero sería de 1345 unid.

Método de Promedios Móviles Simple • CRITICA: Asigna el mismo peso relativo a las observaciones incluidas en el análisis y a la cantidad de información que debe mantenerse disponible para efectuar los cálculos.

Método alternativo: Promedio móvil ponderado.

Método de Promedios Móviles Ponderados Asigna una ponderación diferente a cada observación de acuerdo a la antigüedad de la información

 Yt 1   0Yt  1Yt 1  ...   n1Yt n1

 0  1  ...   n1  1