presentacion animada alemania
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Prof.:Ing. Jesús Chaparro
Br.Leomarlyn HenríquezRicardo HadadHéctor Marcano
Universidad de OrienteNúcleo de Monagas
Departamento de Ingeniería de SistemasPreparación, Evaluación y Control de Proyectos
Maturín, Mayo del 2013
Métodos de Proyección de Proyectos
Para aplicar las técnicas de proyección 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 en el futuro
Introducción
Para la elección de un modelo o técnica se requiere de una serie de características las cuales son:
La validez y disponibilidad de los datos históricos.
La precisión que se desea.
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. Entre otros.
Características Para la Elección de un Método
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
Dificultades para su Pronosticación
Entre los métodos de proyección de mercados, se encuentran divididos en dos grandes grupos, como lo son: los Métodos Cualitativos y los Métodos Cuantitativos. Presentando en cada grupo diferentes métodos y características los cuales serán utilizados dependiendo de la situación a la que se enfrente.
Métodos Cualitativos
El Método de Delphi
La Investigación de Mercados
La Predicción Tecnológica
Tipos de Proyecciones
Métodos Cuantitativos: Estos a su vez se dividen en dos categorías:
Modelos Causales
Regresión Lineal Simple, Mínimos Cuadrados
Regresión Múltiple
Modelos de Series de Tiempo
Métodos de Promedios Móviles
Métodos de la Extrapolación de la Tendencia Histórica
Métodos de Afinamiento Exponencial
Tipos de Proyecciones
Se basan en el uso de opiniones de expertos en la materia. Se
fundamentan en el valor de las experiencias obtenidas en el pasado de
una situación determinada y la capacidad para afrontar sus efectos de
forma anticipada en el estudio y elaboración de un proyecto.
Es probablemente la técnica cualitativa que más se utiliza. Este método
reúne a todo un grupo de expertos relacionados en el tema que se desea
pronosticar, a los que se les somete a una serie de cuestionarios hasta
lograr una opinión global y concreta ante la situación planteada.
Métodos Cualitativos
Método de Delphi
• Reúne a un grupo de expertos.
• 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.
Características del Método de Delphi
Definición de Objetivos. En esta primera fase se plantea la formulación del problema y un objetivo general que estaría compuesto por el objetivo del estudio, el marco espacial de referencia y el horizonte temporal para el estudio.
Selección de Expertos. Esta fase presenta dos dimensiones:
Dimensión Cualitativa: Se seleccionan en función del objetivo prefijado y atendiendo a criterios de experiencia posición responsabilidad acceso a la información y disponibilidad.
Dimensión Cuantitativa: Elección del tamaño de la muestra en función de los recursos medios y tiempo disponible.
Fases del Método de Delphi
1ª Fase
2ª Fase
Formación del panel. Se inicia la fase de captación que conducirá a la configuración de un panel estable. En el contacto con los expertos conviene informarles de:
Objetivos del estudio
Criterios de selección
Objetivos del estudio
Calendario y tiempo máximo de duración
Resultados esperados y usos potenciales
Recompensa prevista (monetaria, informe final otros)
Fases del Método de Delphi
Elaboración y Lanzamiento de los Cuestionarios: Los cuestionarios se elaboran de manera que faciliten la respuesta por parte de los encuestados.
Explotación de Resultados: El objetivo de los cuestionarios sucesivos es disminuir la dispersión y precisar la opinión media consensuada. En el segundo envío del cuestionario, los expertos son informados de los resultados de la primera consulta, debiendo dar una nueva respuesta. Se extraen las razones de las diferencias y se realiza una evaluación de ellas Si fuera necesario se realizaría una tercera oleada.
Fases del Método de Delphi
3ª Fase
4ª Fase
Permite obtener información de puntos de vista sobre temas muy amplios o muy específicos. Los Ejercicios Delphi son considerados
“holísticos”, cubriendo una variedad muy amplia de campos.
El horizonte de análisis puede ser variado.
Permite la participación de un gran número de personas, sin que se forme el caos.
Ayuda a explorar de forma sistemática y objetiva problemas que requieren la concurrencia y opinión cualificada. Entre otras.
Ventajas del Método de Delphi
Su alto costo.
Su tiempo de ejecución (desde el período de formulación hasta la obtención de los resultados
finales).
Requiere una masiva participación para que los resultados tengan significancia estadística. Pero el
grupo debe tener un alto grado de correspondencia con los temas a ser tratados en el ejercicio.
Una parte crítica del método son las preguntas del cuestionario.
Desventajas del Método de Delphi
La Predicción Tecnológica
Es un método que incita al desarrollo de nuevas tecnologías o
productos.
Para la aplicación de este método es necesario mantener un
seguimiento de toda innovación tecnológica que ingrese en el
mercado, comparándolos con las tecnologías del pasado, para así
definir un nuevo ciclo de vida estimado para su desempeño.
Tiene como finalidad prever un ciclo de vida y anticipar una curva de
sustitución para definir la oportunidad en el que se debe reemplazar
un mercado, producto o tecnología.
La Predicción Tecnológica
Son técnicas científicas usadas a la hora de tomar decisiones, en ellas se tratan de determinar varias variables con el fin de demostrar un suceso a través de muestras representativas que permitan arrojar a un resultado que se pueda probar.
Son métodos que buscan los hechos o causas del fenómeno. Pueden ser números o estadísticas.
Metodología o Técnicas Cuantitativas
Existen varios tipos de muestra:
Probabilística: Compuesta por unidades de población elegidas al azar. Por ejemplo:
Muestra Aleatoria Simple: Todas las unidades del universo tienen probabilidades de ser incluidas en la muestra.
Muestra Estratificada Proporcional: las unidades se dividen en estratos, escogiendo uno al azar.
Muestra Sistemática: Aplicación de un intervalo de selección a las
unidades que configuren el marco muestral.
Metodología o Técnicas Cuantitativas
No Probabilística: Compuesta por unidades de población que
no hallan sido elegidas al azar.
Metodología o Técnicas Cuantitativas
Dos grupos se identifican en esta categoría:
Los Modelos Causales.
Los Modelos de Series de Tiempo.
Métodos Cuantitativos
Los métodos cuantitativos de predicción tienen la alta ventaja de que al estar representados de una forma matemática, su procedimiento de calculo y los supuestos utilizados carecen de toda ambigüedad .
Regresión Lineal Simple
Regresión Lineal Múltiple
En las técnicas cuantitativas veremos:
Modelos Causales
Modelos de Serie de Tiempo
Método de Promedios Móviles.
Método de la Extrapolación de la Tendencia Histórica.
Método de Afinamiento Exponencial.
Métodos Cuantitativos
Modelos Causales
Se fundamenta en la posibilidad de confiar en el comportamiento de
una variable (independiente) que podría explicar los valores que
asumiría la variable a proyectar (dependiente).
La forma mas común de hacer una proyección causal en el ajuste de
curvas, el cual se lo puede realizar aplicando El Método de los
Mínimos Cuadrados o el de Regresión Lineal Múltiple.
Intentan proyectar el mercado sobre la base de antecedentes
cuantitativos históricos.
Modelos Causales
Diagrama Causal del Municipio
Modelos Causales
Regresión Lineal Simple
Es una técnica estadística que se puede utilizar para solucionar problemas comunes en los negocios.
Se puede decir que Y depende de X, en donde Y y X son dos variables cualquiera en un modelo de Regresión Simple.
"Y es una función de X"
Y = f(X)
Como Y depende de X,
Y es la variable dependiente, y
X es la variable independiente.
La variable dependiente es la variable que se desea explicar, predecir. También se le llama REGRESANDO ó VARIABLE DE RESPUESTA.
La variable Independiente “X” se le denomina VARIABLE EXPLICATIVA ó REGRESOR y se le utiliza para EXPLICAR “Y”.
Modelos Causales
Regresión Lineal Simple
En el estudio de la relación funcional entre dos variables poblacionales,
presenta la siguiente notación:
Y = a + b X + eDonde:
*a es el valor de la ordenada donde la línea de regresión se intercepta con el
eje Y.
*b es el coeficiente de regresión poblacional (pendiente de la línea recta).
*e es el error.
Suposiciones de la Regresión Lineal
Los valores de la variable independiente X son fijos, medidos sin error.
La variable Y es aleatoria.
Para cada valor de X, existe una distribución normal de valores de Y
(subpoblaciones Y).
Las variancias de las subpoblaciones Y son todas iguales.
Todas las medias de las subpoblaciones de Y están sobre la recta.
Los valores de Y están normalmente distribuidos y son estadísticamente
independientes.
Modelos Causales
Regresión Lineal Múltiple
La regresión lineal nos permite trabajar con una variable a nivel de intervalo
o razón, así también se puede comprender la relación de dos o más variables
y nos permitirá relacionar mediante ecuaciones, una variable en relación a
otras variables llamándose Regresión múltiple.
Maneja varias variables independientes. Cuenta con varios parámetros. Se
expresan de la forma:
Modelos de Serie de Tiempo
Modelos de Serie de Tiempo
Llamamos Serie de Tiempo a un conjunto de mediciones de cierto fenómeno
o experimento registradas secuencialmente en el tiempo.
La técnica más importante para hacer inferencias sobre el futuro con base
en lo ocurrido en el pasado, es el análisis de series de tiempo.
Modelos de Serie de Tiempo
Promedios Móviles
• Modelo del pronostico del tipo de series de tiempo a corto plazo, que pronostica las ventas para el siguiente periodo. En este modelo, el promedio aritmético de las ventas reales para un determinado numero de los periodos pesados mas recientes para el pronostico para el siguiente periodo.
Promedio Móvil
Ponderado
•Modelo parecido al promedio móvil arriba descrito, excepto que el pronostico para el siguiente periodo, es un promedio ponderado de las ventas pasadas, en lugar del promedio aritmético.
Modelo de Suavización exponencial
•La suavización exponencial toma el pronostico del periodo anterior y le incorpora un ajuste para obtener el pronostico del siguiente periodo. Este ajuste es proporcional al error anterior y se calcula multiplicando el error de pronostico del periodo anterior por una constante entre cero y uno. Esta constante alfa (α) se conoce como constante de suavización. La suavización exponencial brinda mayor peso a los datos de periodos mas recientes que a los de los periodos mas alejados.
Modelo de Suavización Exponencial
con Tendencia
•Generalmente consideramos que la planeación a corto plazo cubre o abarca lapsos tan breves que la estacionalidad y la tendencia no son factores de importancia. Sin embargo, conforme pasamos de pronósticos a corto plazo a pronósticos a plazo medio, la estacionalidad y la tendencia se hacen mas importantes. También se le conoce como método de suavización exponencial doble.
Gracias por su Atención