Universidad de OrienteNúcleo de MonagasDepartamento de Ingeniería de SistemasPreparación, Evaluación y Control deProyectos...
Técnicas de proyeccióndel Mercado
Estudio de MercadoEstudio deMercadoIniciativaempresarialViabilidadcomercialRecolección AnálisisDatos eInformaciónPlandeneg...
Estudio de MercadoProyecciónEs una fase importante en el estudio de mercado, quetiene la finalidad de determinar la situac...
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Promedio Móvil Simple (PMS)¿Cuándo usarlo?
Promedio Móvil Simple (PMS)La empresa ACME deseaelaborar el pronóstico deventas (o de la demanda ) parauno de sus producto...
PeriodosMensualesDemanda (D)Pronósticosk=2 k=3 k=4Enero 30 NA NA NAFebrero 35 NA NA NAMarzo 28 32.5 NA NAAbril 20 31.5 31....
Promedio Móvil Simple (PMS)Para determinar cuál pronóstico es el mejor se utiliza elerror cuadrado medio –MSE-o la desviac...
PeriodosMensualesDemanda(D)Pronóstico (P) (D-P)^2k=2 k=3 k=4 k=2 k=3 k=4Enero 30 NA NA NA NA NA NAFebrero 35 NA NA NA NA N...
Promedio Móvil DobleSirve para calcular pronósticos para periodos futurosSe aplica a datos con tendencia y sin estacionali...
Promedio Móvil DobleCon los datos obtenidos en elproblema anterior, se deseacalcular los pronósticos deventas para los mes...
PeriodosMensualesDemanda(D)M M at btPronóstico (P)(D-P)^2at+btpEnero 30 NA NA NA NA NA NAFebrero 35 32.5 NA NA NA NA NAMar...
Ajuste Exponencial SimpleSe usa cuandoLa serie de datos disponible muestravolatibilidad No hay tendenciaNo hay estacionali...
Ecuación del ajuste o suavizamiento exponencial:El valor de α determina la medida en que laobservación actual influye en e...
PeriodosMensualesDemanda(D)Pronóstico (P) (D-P)^2α=0.1 α=0.4 α=0.9 α=0.1 α=0.4 α=0.9Enero 30 30 30 30 NA NA NAFebrero 35 3...
Ajuste Exponencial Doble (Brown)Se aplica a datos con tendencia y sin estacionalidadcuando se ponderan distintos los datos...
Ajuste Exponencial Doble (Brown)
Extrapolación de la tendenciaSupone que lospatronesanteriores y lastendenciasseguirán lamisma direcciónEste método notoma ...
Ŷ = a + bX∑ ∑∑∑∑−−= 22)())((XXnYXXYnbXdemediaXYdemediaY==XbYa −=Extrapolación de la tendenciaProcedimiento
Extrapolación de la tendencia( )945454.366)17444112(11)1859)(66()11588(112=−−=b327272.145=−= XbYa
Extrapolación de la tendenciaY=145.3272 + 3.945454XEl pronóstico para el año 2010 seríacuando X=12Y=145.3272 + 3.945454(12...
Índices EstacionalesÚtiles cuando laserie de datospresentaestacionalidadLo que se hace esdesestacionalizaruna serie y lueg...
Índices Estacionales
Datos trimestrales de venta detelevisoresAño Trimestre Ventas (miles)1 1 4.82 4.13 64 6.52 1 5.82 5.23 6.84 7.43 1 62 5.63...
Año TrimestreVentas(miles)PromediomóvilPromediomóvilcentradoValorestacionalirregularIndiceestacionalVentasdesestacionaliza...
Índices Estacionales
Año 5 Trimestre t Tendencia (T)ÍndiceestacionalPronóstico1 17 7.60096826 0.932200477 7.0862 18 7.74810698 0.837759204 6.49...
Métodos CausalesEste se divide en:Modelo de Regresión SimpleModelo de Regresión Múltiple
Métodos CausalesModelo de Regresión SimpleEste modelotoma encuenta algúnfactor queocasiona losdatosLa variableindependient...
Modelo de Regresión MúltipleMétodos CausalesEste modelo toma en cuenta varios factores que ocasionan oson causantes de los...
Métodos Cualitativos
Método DelphiEs un método diseñado para obtener y tratar lainformación de expertos consultados sobre un asuntodeterminadoC...
Método DelphiLos resultados totales de la ronda previa no sonentregados a los participantes, sólo una parte de lainformaci...
Método Delphi
               Delfos sobre Tema XX    Ronda 1       Experto 13                 A.1.  Pregunta              Respuesta     ...
                   Ronda 1 Opinión de Consenso de los Expertos      A.1 A.2 A.3 A.4 A.5 A.6    Mediana                Q1/4...
Método de Investigación deMercadosRecolección de la opinión de losclientes mediante la toma deencuestas a una muestrarepre...
Método de Investigación deMercados
Se quiere comercializar chocolates enbolsitas de 250 gramosResultados de la encuestaZona Población MuestraLe gustaríaconsu...
Método de Investigación deMercadosZona PoblaciónConsumidor potencialConsumidoresCantidadcomprada almes (Bolsas)DemandaPote...
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Técnicas de Proyección o Pronósticos del Mercado

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Unidad II : Estudio de Mercado
Tema Desarrollado: Técnicas de Proyección o Pronósticos de Mercado

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Técnicas de Proyección o Pronósticos del Mercado

  1. 1. Universidad de OrienteNúcleo de MonagasDepartamento de Ingeniería de SistemasPreparación, Evaluación y Control deProyectos (071-4153)Profesor:Ing. Jesús ChaparroGrupo: ArgentinaFernando LópezMarianela CastañedaEsmarys Valdiviezo
  2. 2. Técnicas de proyeccióndel Mercado
  3. 3. Estudio de MercadoEstudio deMercadoIniciativaempresarialViabilidadcomercialRecolección AnálisisDatos eInformaciónPlandenegocios
  4. 4. Estudio de MercadoProyecciónEs una fase importante en el estudio de mercado, quetiene la finalidad de determinar la situación convenientedel mercado al que se quiere ingresar con determinadobien o servicio.Es el área dentro de la cual los vendedores y loscompradores de una mercancía mantienen estrechasrelaciones comerciales, y llevan a cabo abundantestransacciones de tal manera que los distintos precios aque éstas se realizan tienden a unificarse.Mercado
  5. 5. Técnicas de proyeccióndel MercadoMétodos quehacen uso deinformacióndisponible a travésde un modelomatemático delcomportamientodel sistemaMétodosbasados enjuicios yopinionesCualitativasCuantitativas
  6. 6. Técnicas de proyeccióndel MercadoPromedioMóvilSimple PromedioMóvilDobleAjusteExponencialSimpleAjusteExponencialDobleExtrapolacióndeTendenciaMétodosCausales
  7. 7. Promedio Móvil Simple (PMS)Utiliza información estadística pasadaLa técnica de medias móviles construye unanueva serie a partir de la media de un númerodeterminado de datos, en la que se va añadiendosucesivamente un dato nuevo y quitando, almismo tiempo, el más antiguo de los datosincluidos en la media anteriorPara k periodos
  8. 8. Promedio Móvil Simple (PMS)¿Cuándo usarlo?
  9. 9. Promedio Móvil Simple (PMS)La empresa ACME deseaelaborar el pronóstico deventas (o de la demanda ) parauno de sus productos de mayordemanda en el mercado. Estepronóstico de la demanda serequiere para el mes de octubrede 2003, para lo cual se debeconsiderar que k= 2, 3, 4.sabiendo que los últimos mesesel área de mercadotecnia haregistrado la informaciónhistórica que se indica en elsiguiente cuadro.PeriodosMensualesDemanda(D)Enero 30Febrero 35Marzo 28Abril 20Mayo 25Junio 30Julio 27Agosto 37Septiembre 33Octubre ¿?
  10. 10. PeriodosMensualesDemanda (D)Pronósticosk=2 k=3 k=4Enero 30 NA NA NAFebrero 35 NA NA NAMarzo 28 32.5 NA NAAbril 20 31.5 31.0 NAMayo 25 24.0 27.7 28.3Junio 30 22.5 24.3 27.0Julio 27 27.5 25.0 25.8Agosto 37 28.5 27.3 25.5Septiembre 33 32.0 31.3 29.8Octubre ¿? 35.0 32.3 31.8Promedio Móvil Simple (PMS)
  11. 11. Promedio Móvil Simple (PMS)Para determinar cuál pronóstico es el mejor se utiliza elerror cuadrado medio –MSE-o la desviación estándar delerror –SD-
  12. 12. PeriodosMensualesDemanda(D)Pronóstico (P) (D-P)^2k=2 k=3 k=4 k=2 k=3 k=4Enero 30 NA NA NA NA NA NAFebrero 35 NA NA NA NA NA NAMarzo 28 32.5 NA NA 20.3 NA NAAbril 20 31.5 31.0 NA 132.3 121.0 NAMayo 25 24.0 27.7 28.3 1.0 7.1 10.6Junio 30 22.5 24.3 27.0 56.3 32.1 9.0Julio 27 27.5 25.0 25.8 0.3 4.0 1.6Agosto 37 28.5 27.3 25.5 72.3 93.4 132.3Septiembre 33 32.0 31.3 29.8 1.0 2.8 10.6Octubre ¿? 35.0 32.3 31.8 283.3 260.4 163.9MSE 40.5 43.4 32.8SD 6.4 6.6 5.7Promedio Móvil Simple (PMS)El mejor pronostico para Octubre, será entonces 35. Ya que el periodo k=2posee el menor error cuadrado medio y por lo tanto, la menor desviaciónestándar
  13. 13. Promedio Móvil DobleSirve para calcular pronósticos para periodos futurosSe aplica a datos con tendencia y sin estacionalidadProcedimiento
  14. 14. Promedio Móvil DobleCon los datos obtenidos en elproblema anterior, se deseacalcular los pronósticos deventas para los meses deoctubre, noviembre ydiciembre. Estos cálculos sedeberán obtener mediantepromedio móvil doblePeriodosMensualesDemanda(D)Enero 30Febrero 35Marzo 28Abril 20Mayo 25Junio 30Julio 27Agosto 37Septiembre 33Octubre ¿?Noviembre ¿?Diciembre ¿?
  15. 15. PeriodosMensualesDemanda(D)M M at btPronóstico (P)(D-P)^2at+btpEnero 30 NA NA NA NA NA NAFebrero 35 32.5 NA NA NA NA NAMarzo 28 31.5 32 31 -1 NA NAAbril 20 24 27.75 20.25 -7.5 30.0 100.0Mayo 25 22.5 23.25 21.75 -1.5 12.8 150.1Junio 30 27.5 25 30 5 20.3 95.1Julio 27 28.5 28 29 1 35.0 64.0Agosto 37 32 30.25 33.75 3.5 30.0 49.0Septiembre 33 35 33.5 36.5 3 37.3 18.1Octubre ¿? 39.5MSE= 79.4Noviembre ¿? 42.5SD= 8.91Diciembre ¿? 45.5Promedio Móvil Doble
  16. 16. Ajuste Exponencial SimpleSe usa cuandoLa serie de datos disponible muestravolatibilidad No hay tendenciaNo hay estacionalidadSe considera que los datos antiguosno pueden tener el mismo pesorelativo que uno ocurrido enperiodos más próximos
  17. 17. Ecuación del ajuste o suavizamiento exponencial:El valor de α determina la medida en que laobservación actual influye en el pronóstico de lasiguiente observaciónCuando se acerca a 1 básicamente el nuevo pronosticoserá la ultima observación realCuando se acerca a cero el pronostico nuevo será muysimilar al pronostico anterior y la ultima observaciónreal tendrá poca importancia.Ajuste Exponencial Simple
  18. 18. PeriodosMensualesDemanda(D)Pronóstico (P) (D-P)^2α=0.1 α=0.4 α=0.9 α=0.1 α=0.4 α=0.9Enero 30 30 30 30 NA NA NAFebrero 35 30.0 30.0 30.0 25.0 25.0 25.0Marzo 28 30.5 32.0 34.5 6.3 16.0 42.3Abril 20 30.3 30.4 28.7 105.1 108.2 74.8Mayo 25 29.2 26.2 20.9 17.9 1.5 17.1Junio 30 28.8 25.7 24.6 1.4 18.1 29.3Julio 27 28.9 27.4 29.5 3.7 0.2 6.0Agosto 37 28.7 27.3 27.2 68.4 94.7 95.1Septiembre 33 29.6 31.2 36.0 11.9 3.4 9.1Octubre ¿? 29.9 31.9 33.30246 MSE=29.9 MSE=33.4 MSE=37.4SD=5.4 SD=5.8 SD=6.1Ajuste Exponencial Simple
  19. 19. Ajuste Exponencial Doble (Brown)Se aplica a datos con tendencia y sin estacionalidadcuando se ponderan distintos los datos nuevos que losviejos.Procedimiento
  20. 20. Ajuste Exponencial Doble (Brown)
  21. 21. Extrapolación de la tendenciaSupone que lospatronesanteriores y lastendenciasseguirán lamisma direcciónEste método notoma en cuentaqué “ocasionó”los datosanteriores
  22. 22. Ŷ = a + bX∑ ∑∑∑∑−−= 22)())((XXnYXXYnbXdemediaXYdemediaY==XbYa −=Extrapolación de la tendenciaProcedimiento
  23. 23. Extrapolación de la tendencia( )945454.366)17444112(11)1859)(66()11588(112=−−=b327272.145=−= XbYa
  24. 24. Extrapolación de la tendenciaY=145.3272 + 3.945454XEl pronóstico para el año 2010 seríacuando X=12Y=145.3272 + 3.945454(12)= 192.7El pronóstico para el año 2015 sería cuandoX=17Y=145.3272 + 3.945454(17)= 212.4
  25. 25. Índices EstacionalesÚtiles cuando laserie de datospresentaestacionalidadLo que se hace esdesestacionalizaruna serie y luegohacer laproyecciónUna vez que sehace laproyección seajusta con laestacionalidad
  26. 26. Índices Estacionales
  27. 27. Datos trimestrales de venta detelevisoresAño Trimestre Ventas (miles)1 1 4.82 4.13 64 6.52 1 5.82 5.23 6.84 7.43 1 62 5.63 7.54 7.84 1 6.32 5.93 84 8.4Índices Estacionales
  28. 28. Año TrimestreVentas(miles)PromediomóvilPromediomóvilcentradoValorestacionalirregularIndiceestacionalVentasdesestacionalizadasTrimestres1 1 4.8 0.932200477 5.149107 12 4.1 0.837759204 4.894008 23 6 5.35 5.475 1.0958904 1.093348842 5.487727 34 6.5 5.6 5.7375 1.1328976 1.143305143 5.685271 42 1 5.8 5.875 5.975 0.9707113 0.932200477 6.221838 52 5.2 6.075 6.1875 0.8404040 0.837759204 6.207034 63 6.8 6.3 6.325 1.0750988 1.093348842 6.219424 74 7.4 6.35 6.4 1.1562500 1.143305143 6.472463 83 1 6 6.45 6.5375 0.9177820 0.932200477 6.436384 92 5.6 6.625 6.675 0.8389513 0.837759204 6.684498 103 7.5 6.725 6.7625 1.1090573 1.093348842 6.859659 114 7.8 6.8 6.8375 1.1407678 1.143305143 6.822326 124 1 6.3 6.875 6.9375 0.9081081 0.932200477 6.758203 132 5.9 7 7.075 0.8339223 0.837759204 7.042596 143 8 7.15 1.093348842 7.316969 154 8.4 1.143305143 7.347120 16Índices Estacionales
  29. 29. Índices Estacionales
  30. 30. Año 5 Trimestre t Tendencia (T)ÍndiceestacionalPronóstico1 17 7.60096826 0.932200477 7.0862 18 7.74810698 0.837759204 6.4913 19 7.8952457 1.093348842 8.6324 20 8.04238441 1.143305143 9.195T=5.099 + 0.147tÍndices Estacionales
  31. 31. Métodos CausalesEste se divide en:Modelo de Regresión SimpleModelo de Regresión Múltiple
  32. 32. Métodos CausalesModelo de Regresión SimpleEste modelotoma encuenta algúnfactor queocasiona losdatosLa variableindependienteno es eltiempoPor ejemplo:El precio es una variable quepuede explicar elcomportamiento de lademanda.Demanda=f(Precio)Y= a + b Precio
  33. 33. Modelo de Regresión MúltipleMétodos CausalesEste modelo toma en cuenta varios factores que ocasionan oson causantes de los datos:El comportamiento de la demanda no solo puede serexplicada por el precio, sino también por el ingreso y otrasvariables más.Demanda=f (precio, ingreso, otrasvariables)
  34. 34. Métodos Cualitativos
  35. 35. Método DelphiEs un método diseñado para obtener y tratar lainformación de expertos consultados sobre un asuntodeterminadoCaracterísticasSe pueden manejar tantasrondas como sean necesariasNo debe existir contacto entre los participantes, pero elgestor de la encuesta si puede identificar a cadaparticipante y sus respuestas
  36. 36. Método DelphiLos resultados totales de la ronda previa no sonentregados a los participantes, sólo una parte de lainformación circulaLa respuesta del grupo puede ser presentadaestadísticamente (promedios y grados de dispersión)Preguntas con respuesta cuantitativa
  37. 37. Método Delphi
  38. 38.                Delfos sobre Tema XX    Ronda 1       Experto 13                 A.1.  Pregunta              Respuesta                   A.2.  Pregunta              Respuesta                   A.3.  Pregunta              Respuesta                   A.4.  Pregunta              Respuesta                   A.5.  Pregunta              Respuesta                   A.6.  Pregunta              Respuesta                 Método Delphi
  39. 39.                    Ronda 1 Opinión de Consenso de los Expertos      A.1 A.2 A.3 A.4 A.5 A.6    Mediana                Q1/4                Q3/4                Q3/4 - Q1/4                                                  Ronda 2 Opinión de Consenso de los Expertos      A.1 A.2 A.3 A.4 A.5 A.6    Mediana                Q1/4                Q3/4                Q3/4 - Q1/4                               Método Delphi
  40. 40. Método de Investigación deMercadosRecolección de la opinión de losclientes mediante la toma deencuestas a una muestrarepresentativa de la población,la realización de experimentos ola observación de losconsumidores potenciales enmercados de prueba.
  41. 41. Método de Investigación deMercados
  42. 42. Se quiere comercializar chocolates enbolsitas de 250 gramosResultados de la encuestaZona Población MuestraLe gustaríaconsumirLo compraríaFrecuenciade compramensualBolsascompradasA 12000 319 40% 20% 2 1B 10000 265 45% 25% 3 2Método de Investigación deMercados
  43. 43. Método de Investigación deMercadosZona PoblaciónConsumidor potencialConsumidoresCantidadcomprada almes (Bolsas)DemandaPotencial(Bolsas)Demandapotencial(Kgs)A 12000 8.00% 960 2 1920 480B 10000 11.25% 1125 6 6750 1688Estimado de demandaEn muchos casos se captura información de mercado existenteAnalizar la posibilidad de tomar un porcentaje delmercadoColocar una pregunta para inferir intención decompra
  44. 44. Técnicas de Proyección delMercado

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