Universidad de OrienteNúcleo de Monagas

Departamento de Ingeniería de SistemasPreparación, 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

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.

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.

Una manera de clasificar las técnicas de proyección consiste en hacerlo en función de su carácter, esto es, aplicando métodos de carácter:

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.

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.

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:

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 e e2 2 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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Método Gráfico

Mediante este método muy elemental se determina la tendencia a partir de una representación grafica de la serie.

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.