Estimacion de funciones: Baumol, edicion 1980 Aguilar, en

Estimacion de funciones: Baumol, edicion 1980 Aguilar (en biblioteca, cap 10).
En la empresa se estima funciones de demanda, oferta, costo, ingresos, utilidad, etc. pero fundamentalmente
interesan las de demanda.
En los estudios de mercado (demanda y oferta) se pronostica la demanda recurriendo a métodos múltiples:
a) estudios de mercado basados en encuestas;
b) experimentos controlados, como regalar bonos para comprar un producto con varias marcas disponibles en
ese local;
c) métodos estadísticos, especialmente el de mínimos cuadrados con Excel (ya que el de máxima
verosimilitud es costoso, prohibitivo, por que implica anticipar todos los escenarios posibles)... Aquí entra
Excel y su correlación múltiple (regresión, tendencia, o proyección son afines... )
d) agrego como importante el método de las "simulaciones de oferta-demanda global" mediante el análisis
macroeconómico de coyuntura: los analistas pronostican la evolución próxima del sector construcción,
industrias, agro, minería, etc. y se la pondera según la estructura sectorial de los sectores compradores del bien
o insumo, obteniéndose un % promedio que se usa para pronosticar la demanda del bien. (veremos algún
ejemplo, utilizando las estadísticas del INDEC y los cuadros con cifras de importaciones y exportaciones).
Se destaca la importancia de Excel para la estimación de funciones, con mínimos cuadrados. Lean también el
cap.1 de "Microeconomía con Excel en empresas", que tienen en su CD o en el site. Hagan alguna práctica en
su casa y traigan un disquete para complementar en las PC del Gabinete.
Aquí, la cuestión de fondo para nosotros será hacer una correlación múltiple (y ver que no tenga colinealidad
entre las variables independientes que usemos para pronosticar; que sean independientes entre si...)
Hay ejemplos para helados; para viviendas; para discos de freno de autos; etc. en el site y en el libro Micro con
Excel.... Ahí se comienza aprendiendo a obtener una ecuación desde datos puntuales, a graficar, etc....
Logicamente todo muy modestamente, sin abrumar ni exigir memorizar nada para exámenes, ya que no tiene
sentido memorizar fórmulas ni procesos, sino solo saber donde están y haberlos usado al menos una vez ...(esto
es lo que verificaré con uds, ayudándolos)
El punto principal que interesa en el ejercicio sobre proyectar la “venta de helados” (a pronosticar ya
conociendo una estimación de la lluvia, el calor y los omnibus con turistas a llegar el verano que viene); esta en
el site, 4solver.pdf...pag.12...... (o en el cap. 3 de Micro con Excel, pag 67 o en 3 TP8 estimación demanda
Helados con Anova); lo que interesa es explicarles como se pronostica con Excel en pocos pasos; y si la
correlación es significativa; que no tenga colinealidad en esas 3 variables independientes lluvia, calor, turistas...
Practicamos este método de cuadrados mínimos, ya que es fácilmente aplicable con la Regresion de Excel (y
sus equivalentes): Herramientas >Complementos > Analisis de Datos > Regresion.
En el primer rango que pide se pica el rojo y se seleccionan los datos Y a estimar. En el segundo rango que pide
se pica el rojo y se seleccionan los datos de la /las variables independientes (siempre sin titulos); como rango de
salida se le indica una sola celda algo más abajo de los datos; aceptar.
Excel imprime a continuación el R y R2 para una variables (o para varias) independientes; el R2 "ajustado"
para varias independientes indicara cuánto desvío hay entre los datos y este ajuste múltiple.
En el análsis de Varianza: el coeficiente F y al lado su valor critico: si F es mayor el ajuste no será aleatorio,
casual, según Snedecor (F de Fisher).
Mas abajo muestra los coeficientes de la fórmula de ajuste: la constante u ordenada por el origen y los
coeficientes para cada variable independiente.
Ahí a la derecha figura el estadístico t, de Student (que calcula como ese coeficiente sobre el error típico). Cada
estadístico t se compara con el valor de la tabla Student y si resulta mayor que en tabla ello indicará que esa
variable es importante en la proyección (el valor en tabla depende de los grados de libertad: cantidad de datos
menos variable menos uno). En su defecto quizás convenga reemplazarla por otra variable independiente que
aporte más a la estimación,como salario real, nivel de ocupación, etc.
Finalmente, estos datos tambien son suficientes para opinar si las variables independientes son representativas y
no estas viciadas por colinealidad; por ejemplo relacionando los coeficientees t y R2, según los enfoques
alternativos.
Archivo Adjunto: 3_TP_8_estimacion_demanda_Helados_con_ANOVA.xls (1.4 mb.)
Este es verdaderamente un tema denso. Lo que se pretende es que tengan una idea, recurriendo a los TP
resueltos con Excel, especialmente al de la unidad 3 TP 8 sobre estimacion de la demanda de helados con
ANOVA (pesa 1,4 Mb... hay otro similar sin una imagen garabateada con los datos del Anova, por eso no pesa
tanto) pero es necesario que sepan algo sobre el anova... y que tegan esta herramienta para hacer un TP parecido
a este cambiando algo o mirando otro libro...e incluyendo su informe técnico (introducción de un parrafo,
desarrolo o parrafos explicando los pasos o números, un párrafo de conclusión... y finalmente para que sea
profesional tienen que figurar las fuentes de cada parte o dato....!!! (aunque sea indicando muy concretamente
lo que le cambiaron a otro TP resuelto...)