of 34
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
1/34
Tcnicas de Prediccin
(Texto de Sapag)Dr Juan Cevallos
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
2/34
La Prediccin
Se debe considerar solo como una medicinde evidencias incompletas, basadas encomportamientos empricos de situaciones
parcialmente similares o en in!erencias dedatos estadsticos disponibles"
Los diversos mtodos para #acerpronsticos deben ser considerados,
muc#as veces, como complementarios" Di!cilmente los resultados de uno coincidan
con los de otros"
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
3/34
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
4/34
Tcnicas de Pronstico
Cuantitativas $ Cualitativas"
Cuando se dispone de datos#istricos su%cientes, es posibleutili&ar los modelos cuantitativos depro$eccin"
Si estos no existen o soninsu%cientes, lo me'or es recurrir alos mtodos cualitativos"
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
5/34
Tcnicas cuantitativas de prediccin
Dos grupos los modelos causales $ los modelos deseries de tiempo" n tercero, el de datos de panel, essolo una combinacin de los dos anteriores"
Por e'emplo, en un pro$ecto de atenciones
pedi*tricas, un modelo causal vinculara el n+merode prestaciones mdicas con la cantidad de nios decada &ona geogr*%ca-
uno de series de tiempo anali&ara la evolucin en el
tiempo del n+mero de prestaciones- $ uno de datos de panel relacionara la evolucin de la
poblacin in!antil con el n+mero de atencionespedi*tricas a travs del tiempo"
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
6/34
.odelos causales
Los modelos causales re/uieren /ueexista una relacin entre los valoresde ambas variables $ /ue los de la
variable independiente seanconocidos o /ue su estimacinotorgue una ma$or con%an&a"
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
7/34
0egresin Lineal
1l mtodo de los mnimos cuadrados oregresin lineal busca determinar la recta /uerepresente de me'or manera la tendencia de
las relaciones observadas entre dos variables,para usarlas como base de la pro$eccin dela tendencia !utura, calculando en la
1n la ecuacin los valores de a $ b /ue
de%nan la !uncin Y /ue minimice lasdesviaciones, los datos observados $ laecuacin $ 2 a3bx
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
8/34
4 2 a 3 bx
Donde
Y es la !uncin de pro$eccin o lneade tendencia-
a, el comportamiento no explicado porla variablex-
b, el comportamiento explicado por la
variablex /ue indica en cu*nto cambiael valor de Y por cada unidad /uecambiex"
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
9/34
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
10/34
1'emplo 5 Datos
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
11/34
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
12/34
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
13/34
1n 1xcel
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
14/34
.odelos de series detiempo
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
15/34
.odelos de series detiempo
Sin estacionalidad $ sin tendenciapromedio mvil simple $ suavi&amientoexponencial"
Con estacionalidad $ sin tendencia aditivoestacional $ multiplicativo estacional"
Sin estacionalidad $ con tendenciapromedio mvil doble $ suavi&amiento
exponencial doble" Con estacionalidad $ con tendencia aditivo
6olt57inter8s $ multiplicativo 6olt57inter8s
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
16/34
Todos los modelos desagregan losdatos #istricos en !uncin de
tendencias $
estacionalidades
para luego replicarlos en lapro$eccin !utura"
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
17/34
Tcnicas cualitativas de prediccin
9" 1l mtodo Delp#i
Constituir un grupo #eterogneo de expertosen un proceso en el /ue todos proporcionanin!ormacin de manera interactiva, la cual estratada sistem*ticamente por un coordinador
para concluir en una convergencia de lain!ormacin colectiva- de ella nace laprediccin"
Para eso, la participacin de cada experto es
annima $ se la proporciona al coordinador,/uien recopila, procesa $ retroalimenta atodos los expertos con las opiniones del resto"
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
18/34
1'emplo
Para #acer una prediccin del mercado #abitacional
mediante la aplicacin del mtodo Delp#i, se puedeconstituir un grupo de expertos integrado por
un agente corredor de propiedades, una exautoridad econmica del sector viviendas del
gobierno, un empresario de la construccin,un analista de una institucin bancariaespeciali&ado en crditos para la compra deviviendas, un analista bancario especiali&ado en
otorgar %nanciamiento a pro$ectos inmobiliarios,un !uncionario de la direccin de obras municipalesde la comuna donde se insertara el pro$ecto:
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
19/34
: $ un universitario recin egresado de la
carrera de ;dministracin /ue, con unnulo conocimiento del mundo real, conseguridad aportar* la aplicacin de uno om*s de los modelos cuantitativos $a
explicados"1l e/uipo interdisciplinario as constituido,entre otros expertos, podr* aportar su
experiencia en cada uno de los camposde traba'o $ *reas de inters paraconducir a un solo pronstico del grupo"
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
20/34
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
21/34
e'emplo
Si se busca medir la intencionalidadde compra para un nuevo producto/ue la empresa eval+a lan&ar al
mercado, se debe en primer lugarseleccionar el tamao $ la ubicacinde la muestra representativa, para
luego e!ectuar la toma de laencuesta $ anali&ar la in!ormacinrecopilada"
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
22/34
Comprende
.uestreo"
.arco muestral"
.uestra" Diseo de la encuesta"
1scalas de respuesta"
Tabulacin $ an*lisis de resultados
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
23/34
1l tamao de la muestra parapoblaciones %nitas se calcula por
Donde =>es la varian&a- N, el tamaode la poblacin- n, el tamao de lamuestra, $ S>, la varian&a de lamuestra"
1l error (E) respecto del valor
promedio se obtiene de multiplicar elnivel de con%an&a (Z) por la desviacinest*ndar (=)" ? sea
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
24/34
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
25/34
1'emplo
Si la poblacin ob'etivo se estima en>@@ @@@ personas, si la mediaobservada en la prueba piloto !ue de9AB unidades consumidas $ la varian&a
muestral !ue @, para un error de >Erespecto de la media $ un nivel decon%an&a de FB,E (Z 2 >), entonces
Como S>2 @, entonces
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
26/34
Si una ve& tabuladas las 9>B encuestas, se
encuentra /ue el promedio en el consumo!ue de 9G>, la demanda de la poblacin seestimara por
9G> H >@@"@@@ 2 A"@@"@@@
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
27/34
.uestreo 1strati%cado
1l muestreo estrati%cado se aplicacuando se observan subgrupos concaractersticas comunes entre ellos,
pero di!erenciadas entre subgrupos" Por e'emplo, cuando por niveles de
ingreso, edad u ob'etivo de uso
(turismo o negocios), los usuarios deun #otel mani%estancomportamientos di!erentes"
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
28/34
1n este caso, el tamao de lamuestra para toda la poblacin
estar* determinado por
Donde Ne es el tamao del estrato e-
Se, la desviacin est*ndar de lavariable en el estrato e, $ B, el error"
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
29/34
Para calcular el tamao muestral decada estrato, se recurre a una simple
regla de tres
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
30/34
1'emplo
Para pro$ectar la demanda de undeterminado producto, se reali& unaprueba piloto entre !amilias de los
estratos socioeconmicosA, B $ C9,$ se obtuvieron los siguientesresultados destinados anualmente a
su consumo"
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
31/34
Suponiendo un error de >@"@@@, el
tamao de la muestra del total de lapoblacin sera
De acuerdo con esto, la muestra
total debe incluir 99B encuestas /uese distribu$en entre cada estratocomo sigue"
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
32/34
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
33/34
Prediccin tecnolgica
es un mtodo /ue incentiva la capacidadde anticipar el desarrollo de nuevastecnologas o productos $ el impacto /ue
podran tener en el mercado espec%co dela empresa"
Casos tpicos son la posibilidad deintroducir el gas en sustitucin del petrleo
en diversos procesos productivos, lacomunicacin inal*mbrica o el desarrollode nuevos insumos para la construccin"
7/25/2019 s4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccins4 Tcnicas de Prediccin
34/34
1l mtodo trata de prever un ciclo devida $ anticipar una curva desustitucin para de%nir la
oportunidad del reempla&o de unmercado, un producto, insumo otecnologa, con la antelacin
su%ciente para no tener /ueen!rentar los costos de laimprovisacin o de la decisin
ti # # d