Tecnicas del proyecto del mercado.pecp completas 2003
1. Universidad de Oriente
Núcleo de Monagas
Departamento de Ingeniería de Sistemas
Preparación, Evaluación y Control de Proyectos
Maturín – Monagas - Venezuela
Profesor: Equipo ITALIA:
Jesús Chaparro Cartaya, Carla (C.I.20.140.688)
Moreno, Ziulvy (C.I.18.917.029)
Parra, Mariselis (C.I.19.663.068)
Maturín, mayo de 2013
2. Cada una de estas técnicas de proyección tienen una aplicación de
carácter especial por lo cual es decisiva la elección correcta de cada
una de estas, tomando en cuenta factores como la validez y
disponibilidad de los datos históricos, la precisión deseada del
pronóstico, el costo del procedimiento, los beneficios del resultado,
los periodos futuros que se desee pronosticar y el tiempo disponible
para hacer el estudio son los factores más importantes a tomarse
en cuenta.
La dificultad mayor de pronosticar comportamientos radica en la
posibilidad de eventos que no hayan ocurrido anteriormente, como
el desarrollo de nuevas tecnologías, la incorporación de
competidores con sistemas comerciales no tradicionales,
variaciones en las políticas económicas gubernamentales, entre
otros. Los antecedentes históricos serán, por lo tanto, variables
referenciales para el analista del proyecto, que debera usar los
métodos de proyección como técnicas complementarias antes que
como alternativas estimativas certeras.
3. Con el fin de seleccionar correctamente uno de los métodos a seguir
el analista deberá tomar en cuenta muchos factores, y este a su vez
deberá expresar la información de la manera más valiosa como le
sea posible. La efectividad del método elegido se evaluará en
función de su precisión, sensibilidad y objetividad.
4. Una manera de clasificar las técnicas de proyección consiste en
hacerlo en función de su carácter, esto es, aplicando métodos de
carácter:
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7. METODO DELPHI:METODO DELPHI: 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. El método Delphi
se fundamenta en que el grupo es capaz de lograr un razonamiento
mejor que el de una sola persona, aunque ésta sea experta en el
tema.
8. Consenso de Panel:Consenso de Panel: Se diferencia del método Delphi en que
no existen secretos sobre la identidad del emisor, de las
opiniones, y en que no hay retroalimentación dirigida desde el
exterior.
Este método se basa en la suposición de que varios expertos
serán capaces de producir un pronóstico mejor de una sola
persona, no existen secretos y estimulación de la comunicación.
El peligro del método reside en la posibilidad de que emerja un
grupo dominante que anule la interacción adecuada y se logre un
consenso por su capacidad de argumentación y no por la validez
de la misma.
9. Un método mas sistemático es el de INVESTIGACION DE MERCADO,
que se usa principalmente para la recolección de la información
relevante para ayudar a la toma de decisiones.
Para realizar el muestreo existen dos métodos:
10. El probabilístico: en el que cada elemento elegible tiene la misma
probabilidad de ser muestreado.
El no probabilístico: en el que la probabilidad de ser elegible no es
igual para toda la población muestral.
El calculo del tamaño de la muestra es fundamental para la
confiabilidad de los resultados. Para realizar estos cálculos de la
muestra se puede utilizar la siguiente formula:
n = σn = σ22
ZZ22
ee22
n:n: es el tamaño de la muestra
σσ22
::es la desviación estándar
Z:Z:el valor critico de la distribución normal
para un nivel de confianza deseado
ee22
:: el nivel de error máximo permitido
El valor de Z se obtiene de una tabla de probabilidades de una
distribución normal y se conoce como el número de errores estándar
asociados con el nivel de confianza.
11. La teoría ofrece cuatro formas básicas para elaborar escalas o
mediciones en ciencias sociales: nominal, ordinal, de intervalos y
proporcional:
La Nominal: Consiste en solicitar al encuestado que mencione por
ejemplo, la marca que usa de un determinado producto, el medio de
difusión donde vio la publicidad o donde lo compro.
El Ordinal: consiste en solicitar al encuestado que ordene datos de
acuerdo con su preferencia personal, calificándolo en una escala de
valores dada.
La Escala de Intervalos: Permite hacer comparaciones cuando se
pregunta acerca de la edades, los ingresos, o cuando el encuestado
tiene una visión clara pero no exacta de su respuesta.
La Escala Proporcional: Se aplica cuando se desea explicitar
mediciones como volumen, peso o distancia.
En general las encuestas se emplean en la medición de volúmenes
esperados de venta, preferencias de calidad y precio, hábitos de
compra, entre otros.
12. La investigación de mercados basada en muestreo no probabilístico se
puede tipificar en tres categorías:
Muestreo de Estratos: Se predetermina en estrato de la población
según los intereses particulares de la investigación.
Muestreo de Conveniencia de Sitio: Se predetermina el lugar
donde se aplicara la encuesta, según donde se estima estará presente el
consumidor objeto del interés de estudio.
Muestreo de Bola de Nieve: Se encuesta en una primera estancia al
azar, usando las respuestas obtenidas como elementos referenciales
para una encuesta posterior mas dirigida.
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14. Estos 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 de uso más frecuente son el modelo de
regresión, el modelo económico y el modelo de
insumo – producto llamado también método de los coeficientes
técnicos.
15. Modelo de Regresión: Permite elaborar un modelo de pronóstico
basado en estas variables, el cual puede tener desde una hasta n
variables independientes. Sin embargo la elección del número de
variables independientes depende del total de observaciones obtenidas
para la variable dependiente y cada una de las explicativas.
Existen dos modelos básicos de regresión: el modelo de regresión
simple o de dos variables y el modelo de regresión múltiple.
El primero indica que la variable dependiente se predice sobre la base
de una variable independiente, mientras que el segundo indica que la
medición se basa en dos o más variables independientes. En ambos
casos, aunque los valores de la variable independiente pueden ser
asignados es decir, que están dados por el analista, los de la variable
dependiente deben obtenerse por medio del proceso de muestreo.
16. De la observación de las variables se deriva un diagrama de
dispersión que indica la relación entre ambas, gráficamente se
representa la variable independiente «x» con relación al eje
horizontal, y el valor de la variable dependiente «y» con relación al
eje vertical. Cuando la relación entre ambas no son lineales es usual
determinar un método de transformación de valores para lograr una
relación lineal.
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23. Modelo Insumo – Producto: Método de los coeficientes técnicos, que
permite identificar las relaciones inter-industriales 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.
Para estimar la demanda de un sector específico, el modelo
descompone la demanda entre bienes finales e intermedios y establece
sus relaciones utilizando los denominados coeficientes técnicos. Este
método es adecuado cuando la demanda de un sector está en estrecha
relación con el nivel de actividad del sector y los demás elementos que
puedan estar determinándola son de poca significación.
Lo que básicamente busca este modelo es determinar el grado de
repercusión que la actividad de un sector tiene sobre restantes, y se
utiliza la metodología de análisis de regresión.
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25. Una serie de tiempo está dado por un
conjunto de observaciones que están
ordenadas en el tiempo, y que estas
pueden representar el cambio de una
variable ya sea de tipo económica,
física, química, biológica, entre otras.
26. Objetivo de las Series de Tiempo
El objetivo del análisis de una serie de tiempo es el
conocimiento de su patrón de comportamiento, para así
poder prever su evolución en el futuro cercano,
suponiendo por supuesto que las condiciones no variarán
significativamente.
27. Representación de una Serie Temporal
Para realizar la representación de
una serie temporal se debe realizar
mediante una gráfica de dispersión
x-y como se muestra en la fig.
28. Componentes de una Serie Temporal
Tendencia:
La tendencia es un
movimiento de larga duración
que muestra la evolución
general de la serie en el
tiempo.
29. Variaciones Estacionales
Se habla de este tipo de variaciones
usualmente cuando el comportamiento
de la variable en el tiempo en un
periodo está relacionado con la época o
un periodo particular, por lo general en
el espacio cronológico presente.
30. Variaciones Cíclicas
Se llama así a las oscilaciones a lo largo de una tendencia
con un periodo superior al año. El ciclo sugiere la idea de
que este tipo de movimiento se repite cada cierto periodo
con características parecidas.
31. Variaciones Residuales
Cuando aparecen hechos imprevistos, repentinos que
afecten las variables en estudio acotando que no podemos
prever nos hallamos frente a variaciones residuales
provocadas por factores externos o aleatorios.
32. Análisis de la Tendencia
En la práctica es difícil distinguir la tendencia del
comportamiento cíclico. Por ejemplo la gráfica puede
conducirnos a concluir que existe una tendencia ascendente
en la parte de 1980 a 1982, pero esto es una parte de la
serie de tiempo más grande.
33. Método Gráfico
Mediante este método muy elemental se determina la
tendencia a partir de una representación grafica de la serie.
34. Método de las Medias Móviles
Para este método se deben de considerar los siguientes
pasos que se detallan.
Observar con detenimiento la serie para determinar
aproximadamente la fluctuación con periodo más largo y
llamamos al número de observaciones que forman una
oscilación compleja.
Se procede a calcular una serie de medias. La primera de
ellas se calcula a partir de las primeras observaciones de la
serie pero eliminando la primera observación y añadiendo a
la inmediata posterior. Se prosigue así hasta calcular la
media de la última que observamos.
Cada una de las medias obtenidas en el paso anterior se
asigna al instante o momento central del periodo temporal
que promedian.
Uniendo las medias se obtiene la tendencia.