Economía para la toma de decisiones

Maricruz Patricia Gutiérrez Martínez A00567611

Economía para la toma de decisiones.

Profesor Jorge Alberto Mendoza García

Capítulo 5 Mansfield: Demand Estimation.

1.- Comente brevemente las técnicas de estimación de la demanda denominadas consumer interviews y market experiments.

Para obtener información sobre la función de demanda de un producto en particular, las empresas frecuentemente entrevistan a los consumidores y administran cuestionarios sobre sus hábitos de compra, motivos e intenciones. Las empresas también pueden enfocarse grupos en un intento por discernir los gustos de los consumidores. Por ejemplo, una empresa podría pregunte a una muestra aleatoria de consumidores cuánto más gasolina comprarían si su precio se redujera en un 5 por ciento. O, un investigador de mercado podría preguntar una muestra de consumidores si les gustó un nuevo tipo de perfume mejor que una marca líder existente, y si es así, cuánto más estarían dispuestos a pagar por ello (que por la marca existente). Desafortunadamente, las encuestas de consumidores de este tipo tienen muchas limitaciones bien conocidas a precios particulares a menudo no parece funciona muy bien.

Otro método para estimar la curva de demanda de un producto en particular es llevar a cabo experimentos de mercado directo. La idea es variar el precio del producto mientras intenta mantener otras condiciones de mercado bastante estables (o para tomar en cuenta los cambios en otras condiciones del mercado). Por ejemplo, un fabricante de tinta realizó un experimento hace algunos años para determinar el precio elasticidad de la demanda de su producto. Subió el precio de 15 centavos a 25 centavos en cuatro ciudades y descubrió que la demanda era bastante inelástica. Se hicieron intentos para estimar la elasticidad cruzada de la demanda con otras marcas también.

2.- Presente el objetivo de la técnica de regresión múltiple para estimar la demanda. Indique cuáles son los “insumos” de información que requiere su aplicación y cuál es el “producto” que nos proporciona esta técnica.

Mientras que una regresión simple incluye solo una variable independiente, una regresión múltiple incluye más de una variable independiente. Una ventaja de la regresión múltiple sobre una regresión simple es que con frecuencia puede predecir la variable dependiente con mayor precisión si se usa más de una variable independiente. Además, si la variable dependiente está influenciada por más de una variable independiente, una regresión simple de la variable dependiente en una sola variable independiente puede dar como resultado una estimación sesgada del efecto de esta variable independiente en la variable dependiente.

3.- Responda si acaso la línea de regresión muestral simple (simple regression line) indica con exactitud la verdadera relación entre la variable dependiente Y y la variable independiente X en un modelo lineal simple.

La variable dependiente está influenciada por más de una variable independiente, una regresión si simple de la variable dependiente en una sola variable independiente puede dar como resultado una estimación sesgada del efecto de esta variable independiente en la variable dependiente.

4.- Los estimadores a y b en una línea de regresión muestral simple son calculados de manera que se minimice la suma de las desviaciones al cuadrado entre los valores de Y observados respecto a los valores de Y indicados por la recta de regresión muestral estimada. ¿Es esto correcto?: correcto.

5.- Explique brevemente el coeficiente de determinación, R2.

En una regresión simple, el coeficiente de determinación se usa para medir la cercanía del ajuste de la línea de regresión. En una regresión múltiple, el coeficiente múltiple de determinación, R2, juega el mismo papel. Cuanto más cerca esté R2 de 0, peor será el ajuste; cuanto más cerca esté de 1, mejor será el ajuste.

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