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viernes, 5 de octubre de 2018

Tarea resuelta de PROYECTOS Octubre 2018- Febrero 2019



Definición del tipo de tarea:
Automática
Tema de la tarea:
Técnicas de proyección del mercado
Competencia a la que aporta la actividad:
Aplica y analiza las técnicas para la proyección del mercado.
Ejercicio 1:
1. Actividad de aprendizaje
● Definir las técnicas de proyección de mercado, en función de su carácter.
2. Orientaciones metodológicas
● Revise:
Capítulo cinco del texto básico: Técnicas de proyección del mercado
(pág. 68 – 69).
● Proceda a unir los conceptos con sus respectivas definiciones.
3. Ejercicio
Enlace las técnicas de proyección con su particularidad respectiva.
Técnicas de proyección Características Respuesta
Métodos de carácter cualitativo Se utilizan cuando el comportamiento que
asume el mercado a futuro puede determinarse
en gran medida por lo sucedido en el pasado.
Modelos de pronóstico causales Se basa principalmente en opiniones de
expertos.
Modelos de series de tiempo Busca predecir el comportamiento de una
variable en función de relaciones causa-efecto
observadas.

4. Criterio de evaluación
Al seleccionar la opción de respuesta correcta en cada uno de los literales
planteados, logrará alcanzar la calificación de 1,5 puntos.
5. Rúbrica de Evaluación
Criterio de
Evaluación Literal Selección Correcta Selección Incorrecta
Alternativa de respuesta
seleccionada
A 0.5 puntos 0 puntos
B 0.5 puntos 0 puntos
C 0.5 puntos 0 puntos
6. Retroalimentación
Toda decisión de inversión debe responder a un estudio previo de las ventajas
y desventajas asociadas a su implementación; razón por la cual, son varios los
estudios particulares que deben realizarse para evaluar un proyecto:
Métodos de carácter cualitativo, se usa cuando el tiempo para elaborar
el pronóstico es escaso, cuando no se dispone de todos los antecedentes
mínimos necesarios o cuando los datos disponibles no son confiables
para predecir algún comportamiento futuro.
Modelos de pronóstico causales, parten del supuesto de que el grado
de influencia de las variables que afectan el comportamiento del mercado
permanece estable, para luego construir un modelo que relacione ese
comportamiento con las variables que se estima que son las causantes
de los cambios que se observan en el mercado.
Modelos de series de tiempo, se utilizan cuando el comportamiento
que asume el mercado a futuro puede determinarse en gran medida por
lo sucedido en el pasado, y siempre que esté disponible la información
histórica de manera confiable y completa.

Ejercicio 2:
1. Actividad de aprendizaje
Determinar el comportamiento y proyección de una variable.
2. Orientaciones metodológicas
● Revise:
♦ Capítulo cinco del texto básico: Técnicas de proyección del
mercado (pág. 67 – 88).
♦ Apartado 1.5 de la Guía de Estudios (pág. 23 – 25).
● Reemplace los valores en las expresiones correspondientes para obtener
la pendiente y el intercepto. No utilice herramientas informáticas.
● Con los valores determinados, exprese la ecuación de regresión.
● Sustituya el valor de x para obtener la demanda para el año 2021.
3. Ejercicio
Comportamiento y proyección de la variable.
En el estudio de un proyecto para la fabricación de un bien, desea conocer
cuál es la demanda proyectada para el año 2021, si se dispone de la siguiente
información:
Año 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014
Unidades 3700 3600 3300 4650 4900 5100 4920 4850 5080 5615
Determinar:
a. La ecuación de la línea de tendencia.
b. La demanda proyectada para el año 2021.
4. Criterio de evaluación
Al seleccionar la opción de respuesta correcta en cada uno de los literales
planteados se tendrá una calificación de 1.25 puntos, logrando alcanzar una
calificación de 2.5 puntos.

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5. Rúbrica de Evaluación
Criterio de Evaluación Literal Selección Correcta Selección Incorrecta
Alternativa de
respuesta seleccionada
A 1.25 puntos 0 puntos
B 1.25 puntos 0 puntos
6. Retroalimentación
Realizar el análisis de la demanda nos permite determinar el volumen de bienes
y servicios que el consumidor podría adquirir de la producción del proyecto.
Para efectuar dicho análisis y establecer la proyección de la demanda existen
diversas técnicas, en el desarrollo del ejercicio se utilizará uno de los modelos
causales más utilizado, como lo es el modelo de regresión, permitiendo
elaborar un modelo de pronóstico basado en las variables independientes y
las variables dependientes.
La ecuación de regresión lineal que demuestra la relación existente entre las
variables, matemáticamente se la expresa de la siguiente manera:
Y(x) = a + bx
Donde Y(x) es el valor estimado de la variable dependiente para un valor
específico de la variable independiente x; a es el punto de intersección de la
línea de regresión con el eje y, b es la pendiente de la línea de regresión y x es
el valor específico de la variable independiente.
Para determinar la pendiente y el intercepto, se derivan las siguientes
expresiones:
Donde y son la medias de las variables y n es el número de observaciones.
Alternativamente, b se puede determinar utilizando:

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Ejercicio 3:
1. Actividad de aprendizaje
● Establecer el tamaño adecuado de la muestra.
2. Orientaciones metodológicas
● Revise:
♦ Capítulo cinco del texto básico: Técnicas de proyección del
mercado (pág. 67 – 88).
♦ Apartado 1.5 de la Guía de Estudios (pág. 23 – 25).
● Lea detenidamente el ejercicio y establezca la población a investigar.
● En base al resultado anterior, elija la fórmula pertinente y reemplace los
valores.
3. Ejercicio
El tamaño adecuado de la muestra para una encuesta relativa a la
población está determinado por varios factores como: el tamaño del
universo, el nivel de confianza, el margen de error, entre otros.
Una empresa productora de productos de consumo masivo, requiere conocer
el consumo promedio por familia de un determinado artículo de primera
necesidad, en la ciudad de Armenia, que tiene una población de 95 080
habitantes de acuerdo al último censo efectuado en el año 2017. De acuerdo a
los datos censales, cada familia tiene un promedio de 3,7 miembros. Determine
el número de casos (tamaño de la muestra) utilizando los siguientes
parámetros: nivel de confianza 95% y un margen de error muestral del
5%.
Para un universo finito < 30.000
Para un universo infinito > 30.000
Z = nivel de confianza
E = error muestral
N = universo
P = probabilidad de ser escogido
Q= probabilidad de no ser escogido

4. Criterio de evaluación
Al seleccionar la opción de respuesta correcta alcanzará una calificación de 2
puntos.
5. Rúbrica de Evaluación
Criterio de Evaluación Selección Correcta Selección Incorrecta
Alternativa de respuesta
seleccionada
2 puntos 0 puntos
6. Retroalimentación
Entre los métodos de proyección, consideraremos los métodos de carácter
cualitativo, los cuales se basan principalmente en opiniones de expertos y
se caracterizan por hacer predicciones del mercado basados en información
histórica permitiendo explicar el comportamiento futuro de algunas variables.
Entre estos métodos, tenemos: etnografía, opinión de los expertos, método
Delphi, consenso de panel y la investigación de mercados.
El último de los métodos, investigación de mercados, es el más sistemático
y objetivo, que valiéndose del método científico, permite la recolección de
información relevante para ayudar a la toma de decisiones o para aprobar
o refutar hipótesis sobre un mercado específico mediante encuestas,
experimentos, mercados-prueba u otras formas. Un tipo de investigación
de mercados es las encuestas logrando determinar las características de
productos, empresas y consumidores. Para efectuar el muestreo, se considera
dos métodos: el probabilístico, en el que cada elemento elegible tiene la
misma probabilidad de ser muestreado, y el no probabilístico, en el que la
probabilidad de ser elegible no es igual para toda la población muestral.
El cálculo del tamaño de la muestra es fundamental para la confiabilidad de
los resultados, para lo cual es preciso tomar en cuenta algunas propiedades
de la muestra y el grado de error máximo permisible de sus resultados.
Dependiendo de la población, se puede determinar la muestra según las
siguientes expresiones:

Para un universo finito < 30.000
Para un universo infinito > 30.000

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