ESTUDIO DE MERCADO. MÉTODOS DE PROYECCIÓN

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 Cualitativos

•Métodos causales • Series de tiempo •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:

X

a

a

Cuya ecuación puede ser estimada de la siguiente manera: 2 2 1

)

(

)

)(

(

x

x

n

y

x

xy

n

a

















n

y

a

y

a







1



0

Las anteriores estimaciones pueden

ajustarse para:

P a Z a X a a Y  ₀  ₁  ₂  ₃

Funciones que dependen de varias variables y

funciones no lineales, por ejemplo:

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.

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.

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

Se calcula como un coeficiente:

Var

VI

VD

Var

E

%

%



VI

VD

E

ln

ln



MÉTODOS DE PROYECCIÓN (USO DE LA

ELASTICIDAD)

)

,

,

,

,

(

Px

Py

M

Gustos

Pob

f

Dx



E t t

y

qx





₀

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.)

Cómo conocer el valor de la elasticidad ???

Estudios previos

t t t

E

y

u

qx



ln



ln



ln



₀ Estimación econométrica

Coeficiente de elasticidad ingreso de la demanda t t t

qx

P

Dx



*

t t

P

rp

P



₀

(

1



)

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.

T

a

a

Y



₀



₁ 2 2 1 0

a

T

a

T

a

Y







T

a

a

Y



₀

*

₁

Lineales

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:

Y



_t1



Y

t



Y

t1

....

_n



Y

tn1

n

Y

Y

Y

Y



_t2



t1



t

....



tn2

Ejemplo:

• Si las ventas de un supermercado durante los mes

de septiembre, octubre, noviembre y diciembre

fueron:

Septiembre: 1200 Octubre: 1320 Noviembre: 1400 Diciembre: 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

.

1 1 1 1 0 1 

...

   



t



t





n t n t

Y

Y

Y

Y









1

...

₁ 1 0











n





Método de Promedios Móviles

Ponderados

Asigna una ponderación diferente a cada observación de acuerdo a la antigüedad de la información