Professor Fernando Castro Vieira Filho Data:

Apresentação em tema: "Professor Fernando Castro Vieira Filho Data:"— Transcrição da apresentação:

1 Professor Fernando Castro Vieira Filho Data: 12-04-2011
Análise de Mercado Professor Fernando Castro Vieira Filho Data:

2 Professor Fernando Castro Vieira Filho
Aula: Revisão Projeção da Demanda; Métodos Quantitativos; Métodos Qualitativos; Elasticidade; Case; Professor Fernando Castro Vieira Filho

3 Critério de Projeção: Quantitativos: análise de série de tempo, a análise de regressão, matrizes de entrada e saída, entre outros. Qualitativos: usado em projeções tecnológicas, como analogia histórica, elaboração de cenários, entre outros.

4 Os métodos quantitativos para a análise da demanda podem ser resumidos como:

5 Projeção com o uso de taxas
O critério da taxa aritmética Vn = Vo (1 + in) O critério da taxa geométrica Vn = Vo (1 + i)n Comparação entre os dois critérios

6 Projeção com o uso do modelo de regressão linear simples
y = a + bx equação da reta Y X ∆y ∆x

7 Solução utilizando o Excel

8 O critério dos mínimos quadrados
Conceito: Inicialmente, vamos analisar o caso em que a curva de ajuste é uma função linear:

9 O critério dos mínimos quadrados
Objetivo: Minimizar a soma das diferenças entre os valores de f(x) tabelados yi e os valores da curva de ajuste a+bxi em cada ponto.

10 O critério dos mínimos quadrados
Substituindo a função linear e Supondo que temos p pontos tabelados, então definimos a função:

11 O critério dos mínimos quadrados
Nossa problema agora é encontrar valores de a e de b que minimizam S(a,b). Portanto, simplificando nossa equação temos:

12 O critério dos mínimos quadrados
O Problema: Uma casa de shows teve nos últimos 7 meses o seguinte volume de vendas para seu produto “Gelada Tonner Beer” em Lts:

13 O critério dos mínimos quadrados
O Problema: Com base nestes dados calcule a previsão de demanda para os próximo meses (de abril até Setembro de 2011) pelo método mínimos quadrados.

14 O critério dos mínimos quadrados
Solução: = =

15 O critério dos mínimos quadrados
Solução: =

16 O critério dos mínimos quadrados
Solução: Antes de acharmos o valor de b, vamos montar uma tabela no Excel para facilitar o cálculo de b.

17 O critério dos mínimos quadrados
Solução: Então, substituindo os valores encontrados na planilha, temos:

18 O critério dos mínimos quadrados
Solução: Agora, substituindo os valores encontrados de a e b na equação linear, temos:

19 O critério dos mínimos quadrados
Solução: Agora podemos calcular a projeção da demanda para os meses de abril a setembro de 2011. Bastar substituir na equação: Mês de abril/11

20 O critério dos mínimos quadrados
Solução:

21 O critério dos mínimos quadrados
Graficamente

22 Considerações adicionais sobre o modelo de Regressão linear simples
A – As hipóteses do modelo de regressão; B – Especificação da forma funcional;

23 As hipóteses do modelo de regressão
Exemplo: Admitimos um levantamento do consumo em função da renda, digamos que foi obtido o que esta apresentado no gráfico abaixo. Representação gráfica do consumo em função da renda

24 As hipóteses do modelo de regressão
Podemos dizer então que: Ou seja, a variável dependente consumo (Y) foi decomposta em uma componente funcional f(X) mas um termo aleatório (e) que representa os fatores fora de controle do nosso experimento. Tais fatores podem ser: Hábitos de consumo; Idade; Entre outros fatores.

25 As hipóteses do modelo de regressão
Agora, podemos formular as hipóteses básicas do nosso modelo de regressão do seguinte modo: X é uma variável exata (ou seja, não aleatória); Y é uma variável aleatória, devido à influencia do termo correspondente ao resíduo (e); As médias das distribuições de cada Y (no caso da figura, Yn) encontram-se sobre as funções de regressão; A esperança matemática (ou seja, a média) da distribuição do resíduo é igual a zero; As variáveis aleatórias correspondentes ao resíduo devem ser serialmente independentes, ter variância constante e distribuição normal.

26 Especificação da forma funcional
Nem sempre os dados disponíveis da variável independente (X) e da variável dependente (Y) são de molde que permitam a estimação de uma função linear. Vamos analisar o exemplo a seguir:

27 Especificação da forma funcional
Representação de um função não-linear Resultado da estimativa da função linear a partir de dados não-lineares. A reta obtida subestima os valores iniciais e finais e é claramente insatisfatória para uso em projeções.

28 Especificação da forma funcional
Para resolver o problema especificado da função, devemos realizar um análise dos dados de forma retilínea no papel milimetrado, conforme indicado graficamente. Disposição gráfica dos dados resultando numa forma retilínea

29 Especificação da forma funcional
Então a função é linear e do tipo: Y = a + bX Caso a função não seja linear em papel milimetrado, podemos analisar em papel monologarítmico, havendo duas possibilidade. Visualização da função com a variável dependente (Y) no eixo vertical em logaritmos.

30 Especificação da forma funcional
Então, se os dados forem retilíneos a função é do tipo: ou: Ou ainda: Onde se faz:

31 Especificação da forma funcional
Esta é uma função exponencial. Para estimarmos, basta extrair os logaritmos da variável dependente (Y) e calcular a regressão com a variável independente (X). O gráfico abaixo mostra esta função (para b >1) em escala linear. Visualização da função exponencial em escala linear

32 Especificação da forma funcional
Pode ser também que os dados fiquem linearizados no gráfico monologarítmo com a variável independente (X) em escala logarítmica, como apresentado no gráfico a seguir: Visualização da função exponencial em escala linear

33 Especificação da forma funcional
Neste caso, a função a ser estimada será a seguinte: Mas, como queremos esta função em termos da variável independente (X), temos: Finalmente, os dados podem ser dispostos de modo linear quando o gráfico utilizado é dilogaritmico, como apresentado no próximo gráfico.

34 Especificação da forma funcional
Disposição linear dos dados em escala dilogaritmica

35 Especificação da forma funcional
Nesta hipótese, a função a ser estimada é a seguinte: Portanto:

36 Especificação da forma funcional
Esta é a função Potência ou conhecida como curva geométrica. Para estimar esta função por mínimos quadrados é preciso extrair o logaritmo das duas variáveis (X e Y) e calcular a regressão com estes valores. A seguir a representação gráfica da curva geométrica em escala linear.

37 Especificação da forma funcional
Gráfico da curva geométrica em escala linear

38 Especificação da forma funcional
Existem outras funções que podemos utilizar numa análise gráfica ou então para ser elaborado o cálculo direto. A 1° delas é a seguinte: Representado esta função graficamente, temos:

39 Especificação da forma funcional
Representação gráfica linear da função

40 Especificação da forma funcional
Para estimar esta função, procede-se de modo análogo ao que foi feito para a curva geométrica, ou seja: É interessante observar ainda que, para b = 1, a função acima passa a ser:

41 Especificação da forma funcional
Ou seja, neste caso o produto das coordenadas é constante. Esta função é uma hipérbole retangular. Um 2° função correspondente à transformação recíproca, que pode ser do tipo:

42 Especificação da forma funcional
Representando esta função em um gráfico linear, temo: Representação gráfica da função

43 Especificação da forma funcional
Outra possibilidade é a seguinte: Representação gráfica da função

44 Especificação da forma funcional
Verificamos que a transformação recíproca é dado pelo parâmetro a. Para estimar esta função, basta fazer a seguinte transformação: E as funções ficam sendo:

45 Especificação da forma funcional
Finalmente, a função correspondente à transformação logarítmica recíproca é: Graficamente, temos esta função representada: Representação gráfica da função correspondente à transformação logarítmica recíproca

46 Método das Elasticidades
1 – Em função de variáveis globais 2 – Em função de variáveis per capita

47 Método das Elasticidades
Elasticidade é um conceito da Teoria Econômica que se refere à influência de variáveis como preço e nível de renda sobre a quantidade demandada de certo tipo de produto.

48 Método das Elasticidades
Matematicamente: Qt = f (P, Pc, Ps, R) Onde Qt – Consumo durante um período t; P – Preço do produto; Pc – Preço do produto complementar; Ps – Preço do produto substituto; R – Nível de renda do público-alvo;

49 Método das Elasticidades
Formulação alternativa para utilização do conceito de elasticidade na previsão da demanda futura: – Formulação 1 (em função de variáveis globais) - Formulação 2 (em função de variáveis per capita)

50 Método das Elasticidades
– Formulação 1 (em função de variáveis globais) Qt = Qo’ (1 + iq)t Com Qo’ = Qo + Qεp∆P/P iq = εyiy Q = (Qo’ + Qo)/2 e P = (Po’ + Po)/2

51 Método das Elasticidades
Onde: ip – Taxa de crescimento global do consumo; εy – Elasticidade-renda do consumo global; iy – Taxa de crescimento da renda global, εp – Elasticidade-preço da procura; ∆P = (Po’ – Po) – Variação de preço com o projeto; Po’ – Preço com a implantação do projeto; Po – Preço sem a implantação do projeto; Qo – Consumo atual;

52 Método das Elasticidades
Exemplo – Suponha que um projeto entre no mercado provocando uma queda de preço de 10% (no instante de sua implementação) e que a renda global cresça 5% ao ano nos próximos 3 anos. O consumo atual é de 1200 unidades por ano e as elasticidade-renda e preço do consumo são, respectivamente, 1,3 e -0,7. Considerando que o preço inicial é $100 por unidade, qual a demanda esperada para o 3° ano?

53 Método das Elasticidades
B) – Formulação 1 (em função de variáveis per capita) Qt = Qo’ (1 + iq)t Com iq = εyiy + in iy = iy - in Qo’ = Qo + Qεp∆P/P Q = (Qo’ + Qo)/2 e P = (Po’ + Po)/2

54 Método das Elasticidades
Onde: εy – Elasticidade-renda do consumo em relação à renda per capita; iy – Taxa de crescimento da renda per capita, in – Taxa de crescimento da população; E as demais variáves, como definidas anteriormente.

55 Método das Elasticidades
Exemplo – Suponha que um projeto entre no mercado provocando uma queda de preço de 10% (no instante de sua implementação), que nos próximos 3 anos a renda global cresça 5% a.a e a população, 2,5% a.a.. O consumo atual é de 1200 unidades por ano e as elasticidades do consumo per capita em relação a renda e em relação ao preço do produto são, respectivamente, 1,6 e -0,7. Considerando que o preço inicial é $ 100 por unidade, qual a demanda esperada para o 3° ano?

56 Projeção da Demanda Métodos Qualitativos

57 Considerações iniciais
Os critérios qualitativos têm grandes utilidades quando: Existem poucos dados disponíveis; Faltam dados históricos; Lançamento de novos produtos;

58 Método Qualitativos

59 Pesquisa de Mercado A pesquisa de mercado pode estar associada à projeção de demanda quando, por exemplo, os resultados são usados para inferir comportamentos de mercado.

60 Pesquisa de Mercado Levantamentos, através de questionários e entrevistas, dos fatores mais relevantes que influem na preferência do consumidor. Menor validade em termos de horizonte de projeção, e menor confiabilidade, por estar suscetível erros de orientação e interpretação. Devido à grande quantidade de dados necessários, a pesquisa pode demorar e custar caro.

61 Técnicas Delphi Obter o consenso de um grupo de especialistas, sem que haja interação pessoal entre eles. Envio de uma série de questionários aos especialistas selecionados, readaptando cada questionário de acordo com as respostas do anterior, até se obter um consenso no qual a opinião de todos tenha sido considerada. Boa precisão, obtém dados sem viés. O tempo para obtenção de um resultado pode ser longo, e o custo, alto

62 Painel de especialistas
Idéia é a mesma que no Método Delphi: especialistas, trabalhando em conjunto, podem obter uma boa projeção. Só que aqui, a comunicação é direta e pessoal, através de uma (ou mais) reunião desses especialistas. O custo e o tempo necessário são sensivelmente menores que no Método anterior. Porém, o resultado será influenciado pelas características pessoais de cada membro (liderança, poder de persuasão, prestígio)

63 Analogia Histórica Análise comparativa de um produto a ser lançado com outro similar já existente. Exemplo: Lançamento da Tv em cores. Comparação com a demanda inicial por TVs branco e preto. Levantamento do grau de semelhança e de possíveis causas para diferenças na demanda. Precisão razoável para projeções de médio e longo prazo. Pode ser demorada, mas custa relativamente pouco, uma vez que não utiliza computadores.

64 Projeção da Oferta

65 Projeção da Oferta A projeção da oferta esta relacionada com:
Distribuição geográfica Aspectos econômicos – grau de concentração – principais produtores – estrutura de propriedade

66 Projeção da Oferta A projeção da oferta esta relacionada com:
O sistema de produção – processos produtivos – aspectos tecnológicos – economia de escala – grau de integração – grau de capitalização – fatores de produção – estrutura de custos

67 Projeção da Oferta A projeção da oferta esta relacionada com:
Análise do investimento – programas de investimentos – emprego de capital • investimento fixo • investimento em giro – origem dos recursos – rentabilidade do Setor

68 Projeção da Oferta A projeção da oferta esta relacionada com:
Evolução e projeção da oferta – evolução da capacidade física – evolução da produção • por região, por tipo de produto, por estrutura de propriedade, ... – análise do crescimento • produtividade • número de firmas • tamanho das firmas

69 Projeção da Oferta A projeção da oferta esta relacionada com:
Evolução e projeção da oferta – grau de nacionalização – principais fatores de influência – projeção da oferta (planejamento) • por tipo de produto • por região • outras classificações

70 Case

71 Case

72 Case

73 Case

74 Case

75 Case