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TEMA PROYECCIÓN DEL MERCADO. INTRODUCCIÓN Se requiere conocer el comportamiento de los componentes del estudio de mercado en el pasado, en el presente.

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Presentación del tema: "TEMA PROYECCIÓN DEL MERCADO. INTRODUCCIÓN Se requiere conocer el comportamiento de los componentes del estudio de mercado en el pasado, en el presente."— Transcripción de la presentación:

1 TEMA PROYECCIÓN DEL MERCADO

2 INTRODUCCIÓN Se requiere conocer el comportamiento de los componentes del estudio de mercado en el pasado, en el presente y en el futuro. Los modelos y técnicas de proyección ayudan a determinar éste comportamiento futuro.

3 INTRODUCCIÓN Elección de un modelo o técnica depende de: la validez y disponibilidad de los datos históricos, la precisión deseada, el costo del procedimiento, los beneficios del resultado, los periodos futuros que se deseen pronosticar, el tiempo disponible para hacer el estudio, ciclo de vida del producto, producto nuevo o no etc.

4 INTRODUCCIÓN Dificultades para pronosticar Eventos que no hayan ocurrido en el pasado Desarrollo de nuevas tecnologías Incorporación de competidores con sistemas comerciales no tradicionales Variaciones en las políticas económicas gubernamentales Etc. Antecedentes históricos = variables referenciales

5 INTRODUCCIÓN La información de la proyección debe ser expresada en la forma que sea más útil al preparador del proyecto: zona geográfica, edad, sexo, etc. La validez de los resultados de la proyección está relacionada con la calidad de los datos de entrada. Fuentes de información más importantes: series históricas oficiales de organismos públicos y privados, las opiniones de expertos y el resultado de encuestas especiales.

6 INTRODUCCIÓN La efectividad del método elegido se evaluará en función de: o Precisión: Cualquier error en su pronóstico tendrá asociado un costo. No es posible exigir una certeza total, pero si, la reducción al mínimo del costo del error en su proyección. o Sensibilidad: En un medio cambiante, debe ser lo suficientemente estable para enfrentar una situación de cambios lentos como dinámica para enfrentar cambios agudos. o Objetividad: La información que se tome como base de la proyección debe garantizar su validez y oportunidad en una situación histórica.

7 METODOS DE PROYECCIÓN Métodos de proyección Métodos subjetivos Modelos causales Métodos de series de tiempo

8 METODOS DE PROYECCIÓN Métodos subjetivos -Opinión de expertos -Se usa cuando: o el tiempo de elaboración es escaso o no se dispone de todos los antecedentes o datos o los datos no son confiables para predecir o no se puede explicar alguna variable Ejm: Método Delphi, investigación de mercado y consenso de panel

9 METODOS DE PROYECCIÓN Modelos causales Parten del supuesto de que el grado de influencia de las variables que afectan al comportamiento del mercado permanece estable, para luego construir un modelo que relacione ese comportamiento con las variables que se estima son las causantes de los cambios que se observan en el mercado Causa Efecto

10 METODOS DE PROYECCIÓN Métodos de series de tiempo Se utiliza cuando el comportamiento que asume el mercado a futuro puede determinarse por lo sucedido en el pasado y se cuenta con la información histórica en forma confiable y completa. El modelo pierde validez cuando cambian las variables que caracterizaron el contexto (recesión económica, nueva tecnología, etc.) y necesita un ajuste en forma subjetiva.

11 MÉTODOS SUBJETIVOS Métodos subjetivos - Su importancia resalta cuando los métodos cuantitativos basados en información histórica no pueden explicar por sí solos el comportamiento futuro esperado de alguna de sus variables o cuando no existen suficientes datos históricos. - Se basa en la opinión de expertos Son : Método Delphi Investigación de mercado y Consenso de panel Pronósticos visionarios Analogía histórica

12 MÉTODOS SUBJETIVOS Método Delphi - Reúne a un grupo de expertos (panelistas) - Se les somete a una serie de cuestionarios - Existe un proceso de retroalimentación controlada después de cada serie de respuestas - La información se procesa estadísticamente y constituye una opinión grupal de convergencia, de la que nace una predicción - Para no influir, el cuestionario se realiza en forma anónima - El proceso se repite hasta lograr la convergencia de opiniones de todos los expertos - El lapso entre cuestionarios y el número de ellos, debe ser lo menor posible para evitar intercambio de opiniones

13 MÉTODOS SUBJETIVOS Investigación de mercado - Método más sistemático y objetivo que el anterior - Recolección de información relevante para ayudar a la toma de decisiones o para probar o refutar hipótesis sobre un mercado específico. - Se utilizan encuestas, experimentos, etc. - Puede ser un paso necesario para la aplicación y uso de cualquiera de los métodos restantes. - Es flexible para seleccionar y diseñar la metodología que más se adecue al problema en estudio.

14 MÉTODOS SUBJETIVOS Consenso de panel - Técnica similar al Método Delphi - Se diferencia en que no existen secretos sobre la identidad del emisor de las opiniones y no existe retroalimentación dirigida - Se estimula la comunicación - Los factores sociales influyen en los pronósticos y por este motivo no reflejan un consenso verdadero - Existe la posibilidad de que emerja un grupo dominante que anule la interacción adecuada y se logre un consenso por la capacidad de la argumentación y no por la validez de la misma.

15 MÉTODOS SUBJETIVOS Pronóstico visionario - Lo realiza el personal interno de la empresa que tiene la experiencia y conocimiento de sus clientes - Emiten opiniones respecto a reacciones y comportamientos posibles de esperar en el futuro - La proyección del mercado se hace tomando el resultado de la estimación directa del personal y corrigiéndola por antecedentes recopilados - Es rápido y de bajo costo, pero se puede ver influida por las experiencias más recientes. La estimación es muy inexacta por la falta de unidades de medida.

16 MÉTODOS SUBJETIVOS Analogía histórica - Supone que el mercado del proyecto puede tener un comportamiento similar al de otros mercados en el pasado - El mercado que se toma como referencia puede ser para el mismo producto pero de otra marca o de otra región geográfica o de un producto diferente pero con un mercado consumidor similar Su desventaja: Suponer que las variables determinantes en el comportamiento pasado del mercado tomadas como referencia, se mantendrán en el futuro y, además, que tendrán el mismo efecto sobre el mercado del proyecto.

17 MODELOS CAUSALES Modelos causales - Proyectan el mercado sobre la base de antecedentes cuantitativos históricos - Suponen que los factores condicionantes del comportamiento histórico de alguna o todas las variables del mercado permanecerán estables - Una variable depende de muchas causas o factores que explican su comportamiento Son : Modelo de regresión Modelo econométrico Método de encuestas de intenciones de compra Modelo de insumo producto

18 Métodos de Proyección Método de Proyección por Tazas.- Se puede proyectar de dos formas: Por Tazas Por Regresión Se realiza por medio de la taza aritmética o interés simple, de la siguiente manera:

19 Diferentes Proyección por Regresión Tipos de Proyección ECUACIÓN F (tiempo) Grafico Proy. Lineal Proy. Exponencial Proy. Potencial Proy. Logarítmica Tipos de Proyección ECUACIÓN F (tiempo) Grafico Proy. Asintótica Proy. Gomportz a a a

20 Regresión Lineal Se basa en la siguiente expresión matemática, que relaciona dos variables, sea Y, la variable dependiente y X, la variable independiente, de la siguiente manera: Esta relación se resuelve a través de la solución de las siguientes ecuaciones normales, donde la incógnitas son la A y B.

21 Regresión Potencial Si la nube de puntos de los datos Históricos de la demanda y la distribución de los mismos se aproxima a una función exponencial se puede recurrir a la siguiente relación: Para linealizar esta función se aplica logaritmos a ambos miembros, mediante este procedimiento se obtiene una ecuación logarítmica lineal:

22 Regresión Exponencial Otro tipo de función que tiene aplicación en el análisis de regresión, es la función exponencial, que esta dada por la expresión: La regresión exponencial puede también ser linealizada aplicando logaritmos a ambos miembros, resultado de ello se tiene la relación siguiente:

23 Regresión Parabólica o Curva Cuadrática Si la serie tiene una curva parabólica cuyo comportamiento se describe matemáticamente por una ecuación de segundo grado ( parábola ). La regresión se expresa así: Donde: Y = Estimación de la variable dependiente A,B,C = constantes numéricas X = Valores de la variable independiente Los valores A, B y C se encuentran resolviendo un sistema de tres ecuaciones con tres incógnitas.

24 Regresión Parabólica o Curva Cuadrática Pero cuando se recurre a la codificación de la variable independiente, el calculo también se efectúa con las siguientes formulas de mínimos cuadrados:

25 La Curva de Gomportz Tiene la siguiente expresión matemática que la representa: Por mínimos cuadrados, se tiene:

26 Coeficiente de Determinación Recordemos que la ecuación de mejor ajuste corresponde aquella que presenta los coeficientes de determinación y correlación mas próximo a la unidad Coeficiente de Determinación ( ): Este coeficiente sirve para medir la relación entre las variables, medida de ajuste de modelo de regresión y que corresponde al cuadrado del coeficiente de correlación simple, con la relación :

27 Coeficiente de Correlación Se dice que existe correlación entre dos variables, cuando al variar una de ellas varia también la otra variable. Para que la proyección sea mas acertada es necesario que el numero de observaciones (n) sea mas amplio El grado de aproximación entre variables es mayor cuando el coeficiente de correlación se acerca al valor máximo de 1. Entonces, en este caso se dice, existe una elevada correlación entre X y Y. Coeficiente de Correlación ( ):

28 MODELOS CAUSALES Modelos econométricos Es un sistema de ecuaciones estadísticas que interrelacionan a las actividades de diferentes sectores de la economía y ayudan a evaluar la repercusión sobre la demanda de un producto o servicio. Es una prolongación del análisis de regresión

29 MODELOS CAUSALES Encuestas de intensiones de compra - Se selecciona la unidad de análisis para cuantificar la intención de compra - Toma de la encuesta por muestreo - Análisis de los antecedentes recopilados Peligro: Depende de las variables de contexto, sobre todo cuando son dinámicas

30 MODELOS DE SERIES DE TIEMPO Modelos de series de tiempo Se refiere a la medición de valores de una variable en el tiempo a intervalos espaciados uniformemente Objetivo: determinar un patrón básico en el comportamiento que posibilite la proyección futura de la variable deseada (en base a la información histórica).

31 MODELOS DE SERIES DE TIEMPO X Y Tendencia: crecimiento o declinación en el largo plazo del valor promedio de la variable. Su importancia: el estudio del nivel promedio de la variable a lo largo del tiempo es mejor que el estudio de esa variable en un momento específico de tiempo. Comp. tendencia

32 MODELOS DE SERIES DE TIEMPO Componente Cíclico: Divergencias que se da por efecto combinado de fuerzas económicas, sociales, políticas, tecnológicas, culturales y otras existentes en el mercado. La mayoría de los ciclos no tienen patrones constantes que permitan prever su ocurrencia, magnitud y duración. X Y Comp. tendencia Comp. cíclico

33 MODELOS DE SERIES DE TIEMPO X Y Componente Estacionario: Exhiben fluctuaciones que se repiten en forma periódica y que normalmente dependen de factores como el clima, la tradición, etc. Comp. tendencia Comp. cíclico Comp. estacional

34 MODELOS DE SERIES DE TIEMPO Ejemplo 1 se requieren pronósticos trimestrales para una empresa del rubro de limpieza de alfombras para el año 5, se estima que la demanda para ése año es clientes TrimestreAño 1Año 2Año 3Año TOTAL

35 MODELOS DE SERIES DE TIEMPO 1. Demanda promedio por estación Año 1: 1000/4=250 Año 2: 1200/4=300 Año 3: 1800/4=450 Año 4: 2200/4=550

36 MODELOS DE SERIES DE TIEMPO 2. Índices estacionales TrimestreAño 1Año 2Año 3Año 4 10,180,230,220,18 21,341,231,301,32 32,081,971,842,11 40,40,570,630,39

37 MODELOS DE SERIES DE TIEMPO 3. Índice estacional promedio TrimestreAño 1Año 2Año 3Año 4Promedio 10,180,230,220,180,20 21,341,231,301,321,30 32,081,971,842,112,00 40,40,570,630,390,50

38 MODELOS DE SERIES DE TIEMPO 4. Pronóstico 2600/4=650 TrimestrePronóstico

39 MODELOS DE SERIES DE TIEMPO AñoEstaciónDemandaPMPMCIE 1997 Invierno2 Primavera3 Verano42,502,881,39 Otoño13,253,630, Invierno54,004,381,14 Primavera64,754,881,23 Verano75,005,251,33 Otoño25,506,000, Invierno76,506,881,02 Primavera107,257,381,36 Verano107,507,881,27 Otoño38,259,130, Invierno1010,0010,750,93 Primavera1711,5011,381,49 Verano1611,2511,631,38 Otoño212,0012,380,16

40 MODELOS DE SERIES DE TIEMPO INDICES AñoInviernoPrimaveraVeranoOtoñoTotal ,3910,2761, ,1431,2311,3330,3334, ,0181,3561,2700,3293, ,9301,4951,3760,1623, ,9121,2031,5340,4344, ,8171,4621,4470,1193, ,9821,2891,5420,3484, ,7761,2181,4870,5324, ,8691,1301,5300,4333, ,8481,2381,4500,4814, ,8101,181--1, Total9,10512,80314,3613,446 Promedio0,9101,2801,4360,3453,972

41 MODELOS DE SERIES DE TIEMPO Invierno0,917 Primavera1,290 Verano1,446 Otoño0,347 Total4,000 INDICES AJUSTADOS

42 MODELOS DE SERIES DE TIEMPO Suponiendo una demanda estimada para el 2008 de unidades: Pronóstico Invierno65.885x0, Primavera65.885x1, Verano65.885x1, Otoño65.885x0, TOTAL

43 MODELOS DE ENCUESTAS Encuesta: es la investigación efectuada a base de preguntas a una persona entrevistada. Encuesta Tiempo variable Tiempo constante o instantánea

44 MODELOS DE ENCUESTAS Encuestas de tiempo variable: - Se recogen los datos de los elementos de un universo en diferentes fechas o momentos - Permite analizar las variaciones de los atributos encuestados a través del tiempo. Son: panel o guía de consumidores, inventario de establecimientos y establecimiento piloto

45 MODELOS DE ENCUESTAS Encuestas instantáneas: - Se recoge información correspondiente a una o más variables en un corto periodo - Permite conocer con precisión la situación y estructura de las variables al momento en que se realiza la investigación. - Son más costosas, laboriosas y difíciles de realizar que las encuestas de tiempo variable. Utiliza: entrevista directa, postal, telefónica y similares

46 MODELO DE ENCUESTAS Existen dos problemas metodológicos: 1.Elaboración de cuestionarios: Conjunto estructurado de preguntas para levantar la información necesaria con el mínimo costo y sin cansar al entrevistado. 2.Distribución del cuestionario: Distribución por correo, por teléfono, entrevista personal

47 MODELOS DE MUESTREO - Se utiliza cuando la encuesta total o universal (censo) resulta costosa, laboriosa o impracticable. - Técnica aplicable tanto a las encuestas de tiempo variable como a las instantáneas. -Se puede muestrear tanto individuos del universo como valores de la variable en el tiempo. - Ventajas: económico, rapidez y precisión; si se determina la muestra, se diseña la encuesta y se entrevista correctamente; así como también si se procesa e interpreta adecuadamente la información.

48 MODELOS DE MUESTREO Principios básicos de muestreo: Una muestra debe ser representativa y tener todas las características de la población, incluyendo el grado de heterogeneidad de elementos. Debe intervenir un factor de aleatoriedad.

49 Estimación de Costos del Proyecto Los Ingresos y Costos del Proyecto son cálculos anticipados que se preparan en base a las proformas y/o presupuesto de costos previamente verificados. En la practica, las estimaciones de los costos se realiza en base a los gastos programados para las diferentes etapas de desarrollo del proyecto: estudio, ejecución y operación de planta.

50 Estimación de Costos del Proyecto El presupuesto de costos, es un conjunto de cálculos anticipados a la ejecución del proyecto se elaboran para determinar el costo de una obra física o instalación de servicios básicos. El análisis de costos ayuda a determinar los egresos totales que se generan durante un periodo económico y como tal responde a la interrogante de ¿cuánto costara producir el bien o servicio del proyecto?. La presentación del presupuesto de costos del proyecto, es de vital importancia para la obtención oportuna de capital de las instituciones financieras nacionales y extranjeras. Siendo este documento, concordante con el plan de financiamiento y el cronograma de inversiones

51 Clasificación de los Costos Según su forma de Imputacion o de Fabricacion: COSTOS DIRECTOS MATERIALES DIRECTOS MANO DE OBRA DIRECTO COSTOS INDIRECTOS MANO DE OBRA INDIRECTA MATERIALES INDIRECTOS GASTOS INDIRECTOS · Materia Prima · Insumos · Sueldos y salarios · Gratificaciones · Indemnizaciones · Pensiones · Jefes de Producción · Mantenimiento · Supervisores · Chóferes · Guardianes · Lubricantes · Combustibles · Repuestos · Alquileres · Amortizaciones · Intereses · Seguros

52 Clasificación de los Costos Según su Variabilidad: COSTO TOTAL COSTOS VARIABLES COSTOS FIJOS Materia Prima Costo Distribución Materiales Directos Mano de Obra Directa Costo Administración Costo Financiero Amortización diferida Depreciación Impuestos y Patentes Materiales indirectos Mano de Obra Indirecta Gastos Generales

53 Costos Anuales Proyectados Conocida la clasificación de costos y con la información obtenida de la ingeniería del proyecto se elabora el cuadro de costos totales anuales proyectados, asumiendo alguna de las formas estudiadas: SEGÚN SU FORMA DE IMPUTACION SEGÚN SU VARIABILIDAD

54 Costos Diferenciales La diferencia en los costos de cada alternativa que proporcione un retorno o beneficio similar determinará cual de ellas debe seleccionarse Este concepto puede fácilmente ejemplificarse considerando una producción especial extraordinaria para servir un pedido adicional al programa de producción normal de una empresa Generalmente, el costo diferencial estará dado exclusivamente por el costo variable de producción de esas unidades adicionales, puesto que puede suponerse que los costos fijos permanecerán constantes

55 Costos Futuros Cualquier decisión que se tome en el presente afectara los resultados futuros. Los costos históricos, por el hecho de haberse incurrido en ellos en el pasado, son inevitables. Por tanto, cualquier decisión que se tome no hará variar su efecto como factor del costo total. El caso mas claro de un costo histórico irrelevante es la compra de un activo fijo.

56 Costos Contables Aunque en la preparación del proyecto deben tenerse en cuanta los costos efectivos y no los contables, estos últimos son importantes para determinar la magnitud de los impuestos a las utilidades. Un caso típico de este tipo de activo es el software computacional. Mientras el disquete que puede contener un sofisticado sistema de información puede costar muy barato, su contenido intangible puede costar muy caro. Si se debe reemplazar un activo cualquiera durante el periodo de evaluación del proyecto, es muy probable que el activo reemplazado pueda ser vendido. Si esta venta genera utilidades, deberá considerarse un impuesto por ella.

57 Estructura de Costos según ONUDI AÑO PROGRAMA 0% 50% 75% 100% 100% (+) Materias Primas (+) Materiales e Insumos (+) Mano de Obra Directa (+) Gastos Generales COSTO DE FABRICACIÓN (+) Gastos Generales. deAdministración (+) Mano de Obra Indirectos (+) Comercialización y Ventas (+) Gastos Generales de Servicio COSTO DE OPERACIÓN (+) Intereses (+) Depreciaciones COSTO TOTAL DE PRODUCCIÓN.

58 Maximización de los Ingresos y Minimización de los Costos Programación Lineal ( Conceptos Básicos): Es una técnica matemática para resolver problemas de maximización o minimización cuando existe mas de una restricción. Su ventaja principal es de calculo y se basa en la utilización de computadoras. La programación Lineal es representada, matemáticamente con las siguientes relaciones: Función Objetivo Restricciones Funcionales Restricciones de No negatividad


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