Metodos de Medicion de La Demanda
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MÉTODOS DE MEDICIÓN DE LADEMANDA Y MÉTODOS DE FIJACIÓN
DE PRECIOS
MEDICIÓN DE LA DEMANDA
1.1 MÉTODO ESTADÍTICO DE LA DEMANDA
Conjunto de procedimientos estadísticos utilizados para conocer los factores reales
más importantes que afectan a las ventas, así como su inuencia relativa.
El método que se usa más a menudo es el Análisis de Regresin, por el que se
estiman los coe!cientes de las varia"les que afectan a la demanda ajustando
estadísticamente una ecuacin a un conjunto de datos o"servados.
#$ %e identi!ca las varia"les que afectan la demanda del producto o servicio.
&$ El siguiente paso consiste en medir las varia"les' medidas del precio, de la
facilidad o di!cultad del crédito al consumo, de la pu"licidad, de la renta de los
consumidores(etc ) por *ltimo o"tener los coe!cientes mediante el método de
mínimos cuadrados.
1.2 MÉTODO SERIES TEMPORALES
%e "asa en análisis de datos +istricos para desarrollar posteriores pronsticos. o
sucedido en el pasado de"ería es la "ase de lo que sucederá en el futuro. -a que
descomponer la informacin en factores de análisis con inuencia en el resultado
!nal' tendencias, factores estacionales, ciclos, etc. esta"lecer com"inaciones. -a
diferentes sistemas' medias mviles, descomposiciones, apro/imaciones
e/ponenciales, otros.
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1.3 MÉTODO DE ANÁLISIS DE REGRESIÓN
Es el procedimiento para estimar la demanda de consumo. Es una técnica
estadística para encontrar la mejor relacin entre la varia"le dependiente las
varia"les independientes seleccionadas.
Ecuacin'
) 0 a 1"# 2 # 1"& 2 & 1"3 2 3 1"4 2 4
5onde'
) 0 cantidad demandada de pizza 6n*mero promedio de re"anadas mensuales7
a 0 el valor constante o interseccin de ).
2 # 0 precio promedio de la re"anada de pizza
2 & 0 colegiatura anual
2 3 0 precio promedio de una lata de gaseosa
2 4 0 u"icacin del campus 6# si está u"icado en un área concentrada ur"ana, 8 si
es de otra forma7
"#, "&, "3, "4 0 coe!cientes de 2, miden el impacto de las varia"les en la demanda
de pizza.
) 0 &9.9: ; 8.8<<2 # 1 8.#3<2 & ; 8.8:92 3 ; 8.=442 468.8#<7 68.8<:7 68.8&87 68.<<47
R& 0 8.:#: Error estándar de la estimacin de ) 0 #.94
>& 0 8.9: ? 0 #=.<
%i'
@recio pizza 62 # 7 0 #88 6#.887
Costo anual de la colegiatura universitaria 62 & 7 0 #4 6#4,8887
@recio de una gaseosa 62 3 7 0 ##8 6#.#87
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B"icacin del B"icacin del campus 62 4 0 #7 0 área ur"ana
) 0 &9.9: ; 8.8<< 6#887 1 8.#3< 6#47 ; 8.8:9 6##87 ; 8.=44 6#7
0 #8.<< D ##
Elasticidad precio'
−¿
Elasticidad costo de la colegiatura'
Elasticidad precio cruzada'
8.<8:
#8.<<
#88
8.8<< 0
F
F
F
Gprecio
0
8.#::
#8.<<#4
cos
8.#3< 0
F
F
F
G tocolegiatura0
8.:9:
#8.<<
##8
8.8:9 0
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F
F
FGpreciocruzada
0
EHERCICIJ%.
A @RJKJCILM NBRO%NICA.
Pueremos conocer la relacin de los gastos de promocin turística con las ventas.
Nenemos la relacin de estos dos datos de otros aQos '
6los gastos de promocin están en millones de , las ventas en cientos de milesde turistas 7
6aQo = ' 4,=SS3: 7 6aQo 9 ' 9,=SS4<7 6aQo : ' 3,=SS4=7 6aQo< ' 3,8SS397 6aQo '&,=SS&=7 6 aQo 88 '<,=SS==7 6aQo 8#' :,=SS937
El resultado de la ecuacin de regresin es '
Tentas0#,<14,:Uastos @romocin
El primer coe!ciente no tiene signi!cado econmico 6 nos indicaría el nivel deventas para 8 gastos de promocin 7 puesto que nos indicaría que vendrían #,millones de turistas si no se gastara nada en pu"licidad. @odría ser cierto, pero no+a o"servacin estadística de ventas para promocin cero.
El segundo coe!ciente nos da una estimacin del cam"io en las ventas con uncam"io en cada unidad de gastos de promocin. Mos dice que por cada milln deeuros gastado en promocin aumentan en 4:8 mil los turistas que vienen6 evidentemente este es slo un ejemplo, que no se cumple para el caso de I"iza 7.
&. A 5EKAM5A 5E BM CJKERCIJ 6@A%NEEROA 7
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El departamento de investigacin de mercados de una empresa de pastelería quetiene varias tiendas en I"iza +a estimado la funcin de demanda de pasteles que es'
P0V=88V&:=@1=A1#=8@c1:,&=R18,&=@o
%iendo P unidades de pastelesW @ precio en euros centimosW A pu"licidadW @o precio de la competenciaW R renta per cápitaW @o po"lacin. AMAICE A%RE@ERCB%IJME% %JXRE A% TEMNA% 5E BM CAKXIJ EM CA5A TARIAXE.
%i en un momento dato el precio medio es de #,=8, los gastos promocionales#8.888, los precios medios de la competencia es de #,48, la renta per capita
disponi"le es de =888 , la po"lacin del área de las tiendas =8.888 personas.CBA E% A 5EKAM5A E%NIKA5A 5E @A%NEE% Y
3. A 5EKAM5A 5E ABNJKLTIE%.
%uponga que se quiere analizar la demanda de automviles se considera que lasvaria"les que le afectan son ' El precio promedio del automvil 6@7, la renta per
cápita de la po"lacin 6R7, el tamaQo de la po"lacin 6@J7, un índice de lasfacilidades para la compra aplazada 6C7, el gasto en pu"licidad de las empresas6@B7.
5ando lugar a una funcin ' P0 a@1"R1c@J1dC1e@B
os parámetros a,",c,d,e +a que estimarlos por procedimientos estadísticos6 ecuacin de regresin 7. Bna vez estimados la ecuacin que nos de!ne la funcinde demanda de automviles será la siguiente '
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P0 V3.888@1#.888R18,8=@J1#.=88.888C18,8=@B.
Esta ecuacin nos indica que la demanda de automviles disminue 3.888 unidades por cada aumento de #euro en el precio promedio, aumenta #888 unidades porcada aumento de # euro en la renta per per, aumenta 8,8= por cada personaadicional que forme parte de la @o"lacin, aumenta #,= millones de unidades si elíndice de disponi"ilidad de crédito para las compras a plazo se eleva una unidad, aumenta 8,8= por cada euro gastado en pu"licidad,.
%i se multiplica cada parámetro de la ecuacin anterior por el valor de su varia"lerespectiva se suman o"tendremos la demanda estimada de automviles para eseaQo.
%upongamos que el valor estimado de las varia"les que inuen en la demanda deautomviles sean los siguientes '
@03888E R0&888E @J0&88millones C0# @B0#88 millones