T

1
Técnicas de Proyección o Pronóstico de Mercado
Universidad de OrienteDepartamento de Ingeniería
de SistemasPreparación, Evaluación y Control de
Proyectos (071-4153)
2
Introducción
El estudio de mercado de un proyecto es uno de
los mas importantes y complejos de todos los que
debe enfrentar el preparador de proyectos. Mas
que el estudio del consumidor para determinar el
precio del producto y la cantidad que demandará
para calcular los ingresos, se tendrá que
analizar los mercados proveedor, competidor,
distribuidor y consumidor. En algunos casos, por
su particular importancia, se deberá de realizar
un estudio de mercado externo. La estimación del
comportamiento futuro de algunos de los
componentes del estudio de mercado de un proyecto
puede realizarse utilizando diversas técnicas de
pronóstico.
3
El ámbito de la proyección
La multiplicidad de alternativas metodológicas
existentes para estimar el comportamiento futuro
de alguna de las variables del proyecto obliga al
analista a tomar en consideración un conjunto de
elementos de cada método, para poder seleccionar
y aplicar correctamente aquel que sea mas
adecuado para cada situación particular. Para que
ele producto resultante de la proyección permita
sus uso optimo, la información deberá expresarse
en la forma que sea mas valiosa para el
preparador del proyecto .
4
El ámbito de la proyección
5
Métodos de Proyección
Una manera de clasificar las técnicas de
proyección consiste en hacerlo en función de su
carácter, esto es, aplicando métodos de carácter
cualitativo, modelos causales y modelos de series
de tiempo.
6
Métodos de Proyección
7
Éstos métodos son importantes para ocasiones en
las cuales los métodos cuantitativos basados en
información histórica no pueden explicar por si
solos el comportamiento futuro esperado de alguna
de sus variables o cuando no existen suficientes
datos históricos.
Métodos Cualitativos
Entre los métodos cualitativos se encuentran los
siguientes Delphi, Consenso de panel e
Investigación de Mercado.
8
Método Delphi
Es 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.
Funcionamiento
9
Método Delphi
Principios de Funcionamiento
10
Método Delphi
Procedimientos
11
Consenso de Panel
Una técnica similar al método Delphi es la
conocida como consenso de panel que se diferencia
de aquella en que no existen secretos sobre la
identidad del emisor de las opiniones, y en que
no hay retroalimentación dirigida desde el
exterior.
12
Investigación de Mercado
Un método más sistemático es el de investigación
de mercado, que se usa principalmente para la
recolección de la información relevante para
ayudar a la toma de decisiones.
Se caracteriza por
13
Investigación de Mercado
14
Modelos Causales
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 usados con frecuencia son
15
Modelo de Regresión
16
Modelo de Regresión
17
Modelo de Regresión
De la observación de las variables se deriva un
diagrama de dispersión
Variable Dependiente
Variable Independiente
18
Modelo de Regresión
El paso siguiente es determinar la ecuación
lineal que mejor se ajuste a la relación entre
las variables observadas. Usando el
Método de Mínimos Cuadrados
 
yx es el valor estimado de la variable
dependiente para un valor específico de la
variable independiente x
b es la pendiente de la línea de regresión, y
x es el valor específico de la variable
independiente.
a es el punto de intersección de la línea de
regresión con el eje y.
19
Modelo de Econométrico
Es un sistema de ecuaciones estadísticas que
interrelacionan a la actividades de diferentes
sectores de la economía y ayudan a evaluar la
repercusión sobre la demanda de un producto o
servicio, en este sentido es una prolongación
del análisis de regresión.
20
Método de Encuestas de Intenciones de Compra
Es un método bastante utilizado, aunque delicado.
Su aplicación comienza con la selección de la
unidad de análisis adecuada para cuantificar la
intensión de compra, siguiendo con la toma
correcta de la encuesta por muestreo y
finalizando con el análisis de los antecedentes
recopilados.
Hay peligro porque
21
Modelo Insumo-Producto
También es conocido como método de coeficientes
técnicos, y este permite identificar las
relaciones interindustriales 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.
22
Panorama de los Métodos Cuantitativos

• 1. Enfoque intuitivo
  modelo de
• 2. Promedios móviles series de
• 3. Suavizamiento exponencial tiempo
• 4. Proyección de tendencias
• 5. Regresión lineal modelo
• asociativo

23
Modelos de Series de Tiempo
Se refieren a la medición de valores de una
variable en el tiempo a intervalos espaciados
uniformemente.
Objetivo
24
Modelos de Series de Tiempo
Componentes
En un análisis de series de tiempo pueden
distinguirse cuatro componentes básicos
25
Modelos de Series de Tiempo
Tendencia
Se refiere al crecimiento o declinación en el
largo plazo del valor promedio de la variable
estudiada. Un ejemplo puede ser la demanda.
26
Modelos de Series de Tiempo
Factor Cíclico
Son las divergencias significativas entre la
línea de tendencia proyectada y el valor real que
exhiba la variable.
Fluctuaciones estacionales
En este, se exhiben fluctuaciones que se repiten
periódicamente y que normalmente dependen de
factores como el clima y la tradición, entre
otros.
Variaciones no sistemáticas
Una variable puede tener un comportamiento real
distinto de previsible por su línea de tendencia
y por los factores cíclicos estacionales , esta
desviación corresponde al llamado componente
aleatorio.
27
Modelos de Series de Tiempo
A continuación se muestra gráficamente los cuatro
componentes del modelo de series de tiempo
28
Descomposición de una serie de tiempo

• 1. La tendencia es el movimiento gradual, hacia
  arriba o abajo, de los datos en el tiempo

29
Descomposición de una serie de tiempo

• 2.La estacionalidad es un patrón de datos que se
  repite después de un periodo de días, semanas,
  meses o trimestres.

Periodo del patrón Longitud de la estación Número de estacio-nes en el patrón
Semana Día 7
Mes Semana 4 - 4½
Mes Día 28 31
Año Trimestre 4
Año Mes 12
Año Semana 52
30
Descomposición de una serie de tiempo Estacional
Los datos muestran alzas y bajas de forma
consistente, en ciertas épocas del año.
31
Descomposición de una serie de tiempo

• 3. Los ciclos son patrones, detectados en los
  datos, que ocurren cada cierta cantidad de años

32
Descomposición de una serie de tiempo

• 4. Las variaciones aleatorias son señales
  generadas en los datos por causalidad o por
  situaciones inusuales