Bir yatırım projesinin değerlendirilmesinden önceki en önemli ön aşama veya çalışma, talebin analizi ve projeksiyonudur. Dolayısıyla, projenin temel amacı, büyüklüğü ve üretim çeşitliliği ile yakından ilişkili olduğu için, çalışmasının olası bir yatırımı haklı çıkarmak için hayati önem taşıdığı sonucuna varılmıştır.
“Tüm yatırımların temel veya birincil amacının, belirli bir ihtiyacı karşılamak için belirli bir ihtiyacı karşılamak üzere mal ve / veya hizmetlerin üretilmesi olduğunu” belirtmek gerekir.. Bu nedenle, mantıksal olarak, böyle bir talep yoksa, yatırım haklı çıkmaz.
Bahsedilen bu tekrarlayıcı görünebilir ve ekonomi derslerine katılan birçok kişi, yatırım projelerini değerlendirirken onu temel ve açık olarak sınıflandırabilir; Bununla birlikte, uygulama ve deneyim Küba şirketinin bugün acı çektiğini ve basit öznelliğin ötesinde nicel araçların kullanımı ile ilgili ve hala nitel unsurlarla birlikte bekleyen bir konu olduğunu göstermiştir. Talep çalışmalarıyla bağlantılı tahminler yaparken bilimsel titizlik ve çok daha fazla hassasiyet sunarlar. Çoğu zaman bilgi eksikliği nedeniyle, diğerleri zaman kısıtlamaları nedeniyle,Gerçek şu ki, var olan ve geçmişte başkalarının çok çalıştığı birçok nicel yöntemden neredeyse hiçbiri, bize minimum hata payına sahip olmamızı sağlayan araçlar sağlamak için kullanılmamaktadır.
Daha sonra bu makalenin amacı, bu nicel ve nitel yöntemlerden ikisini birlikte uygulamaya koymak, yatırımların finansal ve sosyal değerlendirilmesi çalışmasının bir parçası olarak Laboratorio de Cubacontrol SA tarafından test taleplerinin projeksiyonunu yapmaktır. Kullanılan yöntemler de kısaca açıklanacaktır.
GELİŞMEKTE
Giriş bölümünde belirtildiği gibi, talebin projeksiyonu ile ilgili çalışmalar yapmak için farklı yöntemler vardır. Bunlardan birini veya diğerini seçmek bulunduğunuz duruma, sahip olduğunuz verilere ve açık bir şekilde çalışmayı gerçekleştirmek istediğiniz ürün türüne bağlı olacaktır. Tüketici malları söz konusu olduğunda, ara veya sermaye mallarından bahsediyormuş gibi aynı yöntem değildirler. Bu makale, vaka çalışmasıyla ilgili olmayan diğer yöntemler, yani Laboratorio de Cubacontrol SA'dan test talebi ve bu nedenle okuyucunun bilmesi gereken ilk şey hakkında ayrıntılı olarak ele alınmayacaktır. çalışma türüne aşina olmak, Laboratuarın etkinliği ve hangi ürünü sunduğudır.
Laboratuvar aktivitesinin kısa karakterizasyonu.
Cubacontrol SA Kalite Denetim Laboratuvarı, Servicios Internacionales de Supervisión Cubacontrol SA'nın bir bağımlılığıdır Küba'da veya yurtdışında bulunan yabancı firmalara ve talep eden Küba kuruluşlarına bağımsız laboratuvar hizmetleri sunmaktadır.
Laboratuvar, Küba'da ve yurtdışında ithal veya ihraç edilen ürünlerin sevkiyatıyla ilgili kalite denetiminin ticari operasyonlarının müşterilerinin emirleriyle yerine getirildiğini varsayar ve bunun için kendi uzmanlarını, teknisyenlerini veya sözleşmeli temsilcilerini kullanır yurtdışındaki diğer kurumlardan.
Temel olarak iki ana alanı vardır.
5 laboratuvarlı yemek alanı.
- Yağlar, katı yağlar ve süt ürünleri. Et, meyve ve sebzeler. Unlar, tahıllar, baharatlar ve çeşniler. Mikrobiyoloji. Duyusal
4 laboratuvarlı kimyasal alan.
- Kimyasallar ve gübreler. İçecekler ve alkoller. Şeker. Atomik Absorpsiyon Spektrometresi.
Bu laboratuvarlarda, söz konusu ürün tipiyle ilişkili ve elbette müşterinin gereksinimlerine bağlı olarak belirli tipte testler yapılır. Genel olarak, müşteri, hizmete bağlı olarak, müşterilere bir sözleşme yoluyla belirtilen belirli sayıda örnek taşıyabilen bir analitik hizmet isteği (SSA) yapar. Ayrıca, aynı analitik servis talebi içinde, gerektiği kadar test yapılabilir. Genel anlamda, yapılan testlerin sayısı ile analitik hizmet taleplerinin sayısı arasında spesifik bir ilişki yoktur, ancak 2006 yılında laboratuvar ortalama olarak servis talebi başına 13 test gerçekleştirmiştir; tam olarak bu ilişki olmalı. Genellikle,ilişki, her analitik hizmet için en az bir testin yapılmasıdır.
müşteriler
2006 yılında, talep edilen hizmetlerin miktarına ilişkin bir analiz yapılırsa, hacimleri nedeniyle toplam laboratuvar hizmetleri talebinin% 85'ini temsil eden bir grup müşteri olduğu ve hatta şirketin gelirinin neredeyse% 95'ine odaklanıyorlar. Bu nedenle, talep çalışmasında Pareto kriteri uygulanacak ve diğer tüm müşterilerin davranışları ana müşterilerin davranışları ile koşullandırılacaktır:
Alimport, Propes ve CubaExport. Ayrıca, talebin öngörüleceği 10 yıl boyunca bu yapının önemli ölçüde değişmeyeceği varsayılacaktır.
Bir talep etüdü yapmak için hakim olması gereken en önemli unsurların teorik sentezi.
Temelde iki tür talep vardır. Potansiyel talep tüketicilerin satın alma gücü dayalı edinilen istekli olacağını bir mal ya da hizmetin miktarıdır nedenle teorik olarak verilen bir pazar ve zaman içinde belirli bir mal veya hizmet alınan edilebileceğini maksimum.
Tabii ki, bu, analiz edilen şirkete uygulandığında, Cubacontrol SA tarafından sağlanan hizmetleri sözleşme yapmak isteyen tüm şirketlerin test talebi olarak anlaşılacağı oldukça genel bir tanımdır.
Önceki konsepte ek olarak, etkin talep analiz edilebilir . Bu genellikle, belirli bir pazardaki ve verilen zamandaki fiyat seviyesine göre tüketicilerin alacağı bir mal veya hizmetin miktarı olarak tanımlanır. Bununla birlikte, buna ticari çaba, gelir düzeyi ve hükümet politikalarının sahip olabileceği etkiyi eklersek, etkin talep, belirli bir dönemde gerekli olan mal ve hizmetlerin hacmi ve yapısı olacaktır. fiyatlarına bağlı olarak, satın alma, ticari çaba ve siyasi ve sosyal durum potansiyeli olan bir pazarda.
Cubacontrol SA şirketinin özel durumunda, potansiyel talebi ülkedeki tüm ithalatçı ve ihracatçı firmaların ihtiyaç duyduğu kalite denetim testleri olacaktır, çünkü Küba Dış Ticaret'in faaliyetleri ile ilgili şirketleri zorunlu kılan çeşitli yasalar vardır. Kaliteyi izlemek.
Bununla birlikte, tüm Küba şirketleri kurulana uymadığından, etkin talep potansiyelden önemli ölçüde daha azdır.
Daha önce de belirtildiği gibi, niceliksel araçların kullanımına girerken, müşteriler tarafından talep edilecek seviyelerin tahminlerini az çok doğru ve az çok bilimsel olarak sağlayan pek çok şey vardır. Bu makalenin özel örneğinde, ilgili teorileri yapmak için iktisat teorisinden ortaya çıkan yaklaşımları, istatistiklerle sunulabilen ve doğrulanabilen modelleri modellerle açıklayan Ekonometri'nin yardımı olacaktır..
Model, gerçeğin basitleştirilmiş temsilidir ve Ekonometri'de regresyon analizi olan temel bir araçla ifade edilir. Çoğu sorun birden fazla ilişkili değişken içerdiğinden, genellikle bu ilişkiyi ifade eden işlevsel bir ifade elde etmek istersiniz. Bu nedenle, incelenen değişkenler arasındaki en iyi fonksiyonel ilişkiyi belirlemek için regresyon yöntemleri kullanılmaktadır.
"Bir" y "değişkeni ifade edilirse: bağımlı değişken olarak adlandırılırsa, yalnızca açıklayıcı bir değişken olan" x "basit regresyonun varlığında olur ve ilişkide birden fazla bağımsız değişken varsa çoklu regresyon olur,"
Bu nedenle geçmiş, geleceğe projeksiyon yapmak için incelenecek. Kullanılan farklı ekonometrik modeller vardır: parametreler ve değişkenler açısından doğrusal modeller ve Cobb-Douglas modelleri, üstel ve logaritmik modeller gibi doğrusal modellere dönüştürülebilen doğrusal olmayan modeller. Uygulamada ve birçok uzmana göre, yıllar süren tartışmalardan sonra, doğrusal modellerin ekonomide mevcut sorunların çoğunu büyük ölçüde açıkladığı ve diğer modellerin istatistiksel komplikasyonlar eklemelerine rağmen, lineer olanlardan daha doğru tahmin edebilirler. Bu çalışmada o zaman lineer modellerle çalışacağız.
Elde edilen bilgiler, bir süre boyunca depolandığından zaman serileri olarak tanımlanabilir. Şirketin özel durumunda, söz konusu bilgiler laboratuvar tarafından farklı şirketler üzerinde yapılan testler ve bunların ithalatları veya ihracatları hakkında düzenli (yıllık) dönemlerde toplanan verilerle ilgilidir.
Daha önce belirtildiği gibi, doğrusal regresyon bu çalışmada kullanılacak ekonometrik model türüdür ve aşağıdaki gibi genel bir doğrusal model sunar:
Ve i = β 1 + β 2 x 2i + β 3 x 3i +… + β k x ki + u i
Bu durumda, değişken Y, endojen, bağımlı değişken olarak adlandırılır ve Y'nin t, zaman onun değerini belirtmektedir t = 1, 2, T, T, değişkenlere göre, X 2t, X 3t x kt onlar değişkenler o etkinin büyüklüğünü göstermek ederken onlar, dışsal değişken olarak adlandırılır x 2t x, 3t x kt üzerindeki Y t. u i bunlara modelde olmayan her şeyi toplayan ve bir şekilde ya da başka bir şekilde bağımlı değişkeni (Y) etkileyen, ancak bir nedenden ötürü modelde olamayan rastgele bozukluklar denir.
Sonra parametrelerin değerleri örnek bilgilere dayanılarak elde edilecek süreçtir, denir Olağan En Küçük Kareler Yöntemi Y her bir değeri arasındaki farkları en aza indirir, ben tahmin hatalar ve tahmini değeri.. Kendi açısından, regresyon denkleminin tahmin edildiği sürece Eğri Uyumu denir. Çalışılacak istatistiksel paket Eviews SÜRÜM 4.1'dir.
Bir modelin geçerli olması için, karşılanması gereken ilk şey, marjinal olasılığın, çalıştığı güvenilirlik seviyesinden aşikar olan, çalışmayı yürüten kişinin (α) üstlendiği önem seviyesinden daha az olmasıdır.. Örneğin,% 95 güvenilirlikle çalışıyorsanız, önem düzeyi% 5 olacaktır. Regresyonları gerçekleştirmek için kullanılacak olan tam olarak bu seviyedir.
Herhangi bir genel doğrusal model, aşağıda ortaya konacak belirli varsayımları da karşılamalıdır.
- Klasik doğrusal regresyon modelinin varsayımlarından biri, "X değişkenleri arasında tam bir doğrusal ilişkinin olmadığını" belirtir;
Çoklu doğrusallık, iki bağımsız değişken arasındaki güçlü ilişkinin sonucu olarak ortaya çıkan etki olarak anlaşılmaktadır.R ise 2 yüksektirve t testleri anlamlı değildir, korelasyon matrisi ile yeniden teyit edilen çoklu bağışıklığın varlığından şüphelenilir.
- Normallik Varsayımı Kullanıcı Arayüzü (0; σi). Rastgele rahatsızlıklar normal dağılıma eğilimlidir. Normallik, Eviews tarafından sağlanan Jarque Bera adlı test istatistiği ile tespit edilir.Otokorelasyon Varsayımı. Rastgele şoklar ilişkilendirilemez. Otokorelasyon, zaman içinde veya uzayda sıralanan bir serinin üyeleri arasında var olan korelasyon olarak tanımlanabilir.Bunu tespit etmek için Durbin-Watson ve Breusch-Godfrey gibi farklı testler var . Çok daha güçlü bir test olduğu için istatistiksel paketle analiz edilecek ikincisi ile çalışacağız. Rahatsızlıklar homoscedastik olmalı, yani hepsinin aynı varyansı var. Heteroskedastisitenin genellikle artıkların varyansı sabit olmadığında var olduğu söylenir. Bunu tespit etmek için farklı testler vardır, bu durumda kullanılacak istatistiksel paket Beyaz testine sahiptir.
Tüm varsayımlar yerine getirildikten sonra birlikte çalıştığımız modelin tahmin yapmak için geçerli olduğu kabul edilir.
Laboratuvar Testleri Talebinin Analizi ve Projeksiyonu.
Bu çalışmanın başarısının ilk aşamasında olan bir yatırım projesinin değerlendirmesinin bir parçası olması, yani, yatırımın uygulanabilirliğini belirlemek için istenen ilk aşama, gerekli hale geldi laboratuvar uzmanlarıyla görüşülen mevcut tüm bilgilerin ve tahminlerin bir araya getirilmesinden önceki bir keşfin gerçekleştirilmesi. Daha önce danışılması gereken hiçbir çalışma olmadığını açıklığa kavuşturmak gerekiyor, çünkü şimdiye kadar laboratuarda yapılan benzer yatırımların bu büyüklükte bir analizi yoktu ve ülkenin ekipmana sahip olması ihtiyacı nedeniyle gerçekleştirildi, ekonomik-finansal kriterlerle desteklenenden daha fazla. Bu, tüm tahminlerin sıfırdan başlamasına neden oldu. Elbette,Bununla birlikte, uzmanlar tarafından, geçmişte yapılan testlerin sayısı ve gıda sektörünün ithalat ve ihracat düzeyi ile ilgili geçmiş yıllardaki verilere dayanarak gelecekte laboratuvar hizmetleri talebini tahmin edebilecek bir piyasa araştırması bulunmamaktadır. Ülkede, bunlar arasında bir korelasyon olup olmadığını belirlemek ve bir regresyon analizi yoluyla, geleceği tahmin edebilmek, bir önceki aşamanın en önemli çalışması olan talebi tahmin etmek mümkündür.bunlar arasında bir korelasyon olup olmadığını belirlemek ve bir regresyon analizi yoluyla, geleceği yansıtabilmek, daha önce söylendiği gibi, önceki aşamanın en önemli çalışması olan talebi tahmin etmek mümkündür.bunlar arasında bir korelasyon olup olmadığını belirlemek ve bir regresyon analizi yoluyla, geleceği yansıtabilmek, daha önce söylendiği gibi, önceki aşamanın en önemli çalışması olan talebi tahmin etmek mümkündür.
Regresyonların hesaplanması için, gıda sektörü alınacaktır, çünkü laboratuarın faaliyeti uzmanların takdirine bağlı olarak, bu sektöre ait% 90'dır, bu nedenle müşterilerde olduğu gibi Pareto kriteri etkinlik için başvuruda bulunacaktır.
Mantıksal bir işlem sırasını takiben, talep projeksiyonunun yapıldığı faaliyetin geleceği için güçlü bir temel oluşturan nitel unsurlara sahip olmak için söz konusu talebin tarihsel arka planı üzerine bir çalışma yapılmalıdır. Alan nedenlerinden ötürü, talebin tarihsel davranışının bu analizi bu çalışmada mevcut olmayacaktır, ancak yukarıda belirtilen diploma tezinde danışılabilir, bu nedenle kullanılan yöntem doğrudan açıklanacaktır.
Talep projeksiyonu.
Laboratuvarın gelecekte yapacağı testleri tahmin etmek için, başlangıçta, yirmi yıldan uzun bir veritabanına sahip olmak, testlerin basit bir regresyon analizinin gerçekleştirilmesinin daha uygun olması gerektiği düşünülmüştür. zaman (bağımsız değişken olarak ikinci faktör). 1984'ten 2006'ya kadar ve% 95'lik bir güven aralığı veya aynı olan bir α =% 5 önem seviyesi kullanılarak, kullanılan modelin geçerli olduğu doğrulandı. kullanılan önem seviyesinin daha düşük bir marjinal olasılığı. Bununla birlikte, bağımsız değişkenin eğimi gözlenirse, negatif olduğu doğrulanır ve test talebi denkleminin azalması ve elbette gelecekte sıfırın altına düşmesi sağlanır.
Testler ve analiz edilen süre boyunca yapılan herhangi bir analizin, Cubacontrol SA laboratuvarının talebinin projeksiyonu için geçerli olmadığı açıktır, çünkü özellikle talebin tarihsel önceliği analiz edilirse, doğrulanacaktır. genellikle yapıda bir değişiklik olarak bilinen ve geleceğe yönelik bilgiyi çarpıtan geçmiş davranışları yansıtan şey vardır.
Bu nedenle, şirketin deneme talebini tahmin etmek için kullanılacak regresyon analizi başka bir değişkeni dikkate almalıdır. Bu bağlamda, laboratuvarın ana müşterilerinin gıda ihracatı ve / veya ithalatı ile uğraştığı göz önüne alındığında, hem ihracat hem de ithalat seviyeleri arttığında, talebin Bu nedenle, bu tür etkinlik düzeyleri ile ilişkili olan laboratuvar, bağımlı değişken olarak alınan testler ile bağımsız değişkenler olarak ihracat veya ithalat ve zaman arasında bir korelasyon olabilir.
Bu varsayımın doğruluğunu doğrulamak için yukarıda belirtilen değişkenler arasında çoklu regresyon analizi yapılmıştır. ALIMPORT, CubaExport ve Propes olmak üzere üç ana müşterinin faaliyet seviyelerine erişmek için Dış Ticaret Bakanlığı İstatistik Departmanı ile temasa geçilmiş ve daha sonra veriler elde edildiği şirketlerin kendilerinden uzmanlarla istişare edilerek ayarlanmıştır. sınıflandırıldığı için halihazırda bir faktörle çarpılan, ancak eğilimini korurken bu çalışma için geçerli olan bilgiler. Bakanlıkta elde edilen verilerin sadece 2000-2006 dönemi için olduğunu ve en önemli üç müşteri üzerinde yapılan testlerden elde edilen verilerin 2000 yılından beri var olduğunu açıklığa kavuşturmak,çünkü o andan itibaren laboratuvar onları bir veri tabanına girmeye başladı.
Bu gerçek, regresyon projeksiyonları için bir sınırlama oluşturmaktadır. İçin çoklu regresyon gerçekleştirirken Alimport istemci, testler için bir bağımlı değişken olarak talebini almak ve onun ithalat ve zaman bağımsız değişkenler olarak, model, yüksek belirleme katsayısı (ile geçerli olan R ' 2) ve bir t testi ile değerlendirilmiştir. anlamlı olmayan, korelasyon matrisi ile teyit edilen çoklu bağışıklığın varlığından şüphelenilmesinin nedeni. Bu durumu düzeltmek için, her bağımsız değişken, ithalat ve zaman için basit yardımcı regresyonların gerçekleştirilmesinden oluşan bir iyileştirici önlem uygulanmıştır .. Bu regresyonları gerçekleştirirken, geçerli modelin ithalata karşı regresyon testlerinden kaynaklandığı doğrulanmış, bu nedenle ithalat ve zaman arasında geçerli bir model olduğu ortaya çıkan, yüksek bir belirleme katsayısı ile basit bir regresyon gerçekleştirilmiştir. ithalat tahmin edildi.
Bu durumu ile, ithalat basit regresyon modeline girildi, testler karşı ithalat ve laboratuvar için Alimport testler için talep 2016 yılına kadar tahmin edildi.
CubaExport şirketi için benzer bir metodoloji uygulandı, denemeler ve ihracatlar ve zaman (ihracatçı bir şirket olduğu için ihracatlar) arasında çoklu bir regresyon gerçekleştirerek, yüksek bir R 2 ile, ancak anlamlı olmayan t testleri, aynı düzeltici önlemi uygulamak, yardımcı basit regresyonlar ve Alimport ile olanların aksine, modelin zamana karşı test ettiği ortaya çıktı.Geçerli modeldi, bu nedenle denemeler 2016'ya kadar tahmin edildi, sadece bağımsız bir değişken olarak zaman aldı ve basit bir regresyonda yüksek bir R2 sağladı.
Müşteri Propes durumunda, çoklu regresyon gerçekleştirildi, ancak bu durumda, testleri tekrar bağımlı bir değişken olarak alarak ithalat ve zaman bağımsız olarak ithalatçı bir şirket olarak alındı. Modelin geçerli olduğu ve yüksek bir R 2 olduğu ortaya çıktı, ancak t testleriTekrar anlamlı değillerdi, bu yüzden çoklu doğrusallıktan tekrar şüphelenildi, ancak aynı zamanda modelin diğer tüm varsayımlarının yerine getirilip getirilmediğini kontrol ederken, diğer iki şirket için yapıldığı gibi, otokorelasyon varlığı tespit edildi, bu nedenle, bu modelle çalışmak belirleme katsayısının değerini ve dolayısıyla uyum iyiliğini fazla tahmin ediyor olabilir. Bu nedenle, Alimport ile gerçekleştirilen benzer yardımcı regresyon sonuçla gerçekleştirilmiştir Test karşı ithalat modeli daha eğilimi yansıyan kararlılıkla (daha yüksek bir katsayısı vardı, R, 2).
Arasında basit bir regresyon ithalat ve zaman sonra gerçekleştirildiği yüksek olan, geçerli bir model olduğu ortaya çıktı müşteri Propes için, R 2, daha sonra başka bir model içine yerleştirilir edilen ithalat tahmini hangi ile, ithalata karşı basit regresyon denemeleri.
Üç temel müşteri için öngörülen denemelerin analiz edilecek dönem için zaten mevcut olduğu gerçeğine dayanarak, yani 2016'ya kadar ve 2006'da üç müşterinin birlikte% 73'ünün Tüm testler ve bu yapının dönem boyunca devam edeceği varsayılarak, laboratuvarın 2016 yılına kadar sahip olacağı toplam test sayısını belirlemek mümkündür. Aşağıdaki tablo bunları temsil etmektedir.
Tablo No. 1. Öngörülen denemeler için talep
| Öngörülen Denemeler TALEBİ. | ||||||||||
| 2007 | 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | |
| ALIMPORT | 18639 | 21547 | 24457 | 27367 | 30277 | 33187 | 36097 | 39007 | 41917 | 44827 |
| CUBAEXPORT | 895 | 985 | 1076 | 1167 | 1258 | 1349 | 1440 | 1531 | 1622 | 1713 |
| PROPES | 837 | 971 | 1105 | 1239 | 1373 | 1507 | 1642 | 1776 | 1910 | 2044 |
| TOPLAM | 20371 | 23503 | 26638 | 29773 | 32908 | 36043 | 39179 | 42314 | 45449 | 48584 |
| TOPLAM TEST | 27813 | 32089 | 36370 | 40650 | 44930 | 49211 | 53492 | 57773 | 62053 | 66333 |
Yapısal değişiklikleri dikkate alarak projeksiyon talep edin.
Daha önce de belirtildiği gibi, bu talep projeksiyonu çalışması, Küba kontrol laboratuvarında gerçekleştirilen bir finansal ve sosyal analizin önceki bir aşamasıdır, bu nedenle yeni ile ilgili yeni talebi de dikkate almak gerekiyordu. orada yapılacak yatırımlar.
Yeni yatırımlar, kullanılmayan ekipmanların değiştirilmesine ek olarak, gerektiğinde, bunları gerçekleştirmek için gerekli ekipmana sahip olmayan yeni test türlerinin yapılmasına izin verecek, bu nedenle daha önce öngörülen tarihsel talebe yeni testlerin tahminini eklemek gerekiyor. bu dönemde dava açılacaktır. Uzmanların görüşüne göre, gerçekleştirdiği testlerin önemli bir talebe sahip olacağı deneyimlerinden zaten bilindiği bir ekibin başlatılması nedeniyle, talep artışı 2008'de en büyük büyümesine sahip olacak.. Bu amaçla ve istatistiksel kayıtların azlığı göz önüne alındığında, Delphi yöntemi kullanılarak uzman görüşü kullanılmıştır.öngörülen geçmiş verilerinin yüzdesi olarak aşağıdaki sonuçları elde etmek.
Tablo No. 2. Yapısal değişiklikler dikkate alınarak öngörülen test talebi (yüzde olarak, öngörülen test talebini% 100 olarak alarak).
| 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 |
| 115.00% | 120.00% | 125.00% | 129.00% | 132.00% | 135.00% | 137.00% | 139.00% | 140.00% |
Bu nedenle, yeni testler düşünüldüğünde yapısal değişiklikler için ayarlanan toplam talep:
Tablo No. 3 14. Yapısal değişiklikler dikkate alınarak öngörülen testlere olan talep (test sayısıyla ifade edilir).
| 2008 | 2009 | 2010 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 |
| 36903 | 43644 | 50813 | 57960 | 64958 | 72215 | 79149 | 86254 | 92867 |
Bu şekilde, nicel ve nitel olarak iki araç kullanarak, daha bilimsel bir temelde bir talep projeksiyonu yapmak mümkündür. Tüm denklemleri ve hipotez testlerini ve grafiklerini içeren makine çıktılarına yukarıda belirtilen diploma tezinin eklerinde başvurulabilir.
SON MUHAKEMELER
- Talep analizi ve projeksiyonlar, bir yatırımın karlılığının değerlendirilmesinde en önemli ön aşamayı oluşturur, çünkü bunlar büyük ölçüde kurulacak kapasiteleri ve üretim çeşitlerini belirler ve projenin temel hedefi ile yakından bağlantılıdır. Büyük ölçüde, projenin kârlılığının ya da olmamasının iyi bir talep projeksiyonu ile verileceği ve kullanılan yöntemlerin sağlam bir temele sahip olması ve minimum hata payını sağlaması gerektiği açıktır. bu araçların ve projelerin kullanımının, büyük ölçüde, daha büyük bir hata payına sahip olan öznel bir yapıya sahip olması ve kıt kaynak koşullarında, sağlam bir talebe yol açan yatırımlarda finansman kullanılması gerektiğinde karlı projeler.Bir yöntemin veya başka bir yöntemin kullanılması, çalışmanın bulunduğu içeriğe bağlı olacaktır, ancak talebin iyi bir analizini ve projeksiyonunu oluşturan bir bilimsel titizlik ürününü tanıtan nicel ve nitel tekniklerin kombinasyonu şiddetle tavsiye edilir.
KAYNAKÇA
- Küba İstatistik Yıllığı, 1980, 1984, 1989, 1994, 1999, 2004, 2006.Baca Urbina, Gabriel. "Proje değerlendirme". McGraw-Hill Yayınevi, Dördüncü Baskı. México DF, México, 2004.Bridley, RA; Myers, SC "İşletme finansmanının temelleri". Mc Graw-Hill Yayınları. Dördüncü baskı. Mexico City, Meksika. 1993 Bueno Campos, Eduardo; Cruz Roche, Ignacio; Durán Herrera, Juan José: İşletme ekonomisi. İş kararlarının analizi. Piramit baskıları. Onikinci baskı, Madrid, 1989, s.281-289.Durán Herrera, Juan José: Şirketin ekonomi ve finansal yönetimi. Ediciones Pirámide, Madrid, 1992, s. 418-420.Espallargas Ibarra, Daisy. Muhasebe ve Finans Ekonometrisi. Power Point Sunumu, Aralık 2004. Rodríguez Mesa, Gonzalo demand Talebin analizi ve projeksiyonu.Havana Üniversitesi İktisat Fakültesi'nden metin, dijital format.
Rodríguez Mesa, Gonzalo. Yatırım projelerinin finansal ve sosyal değerlendirilmesi. Üçüncü Baskı, Mayıs 2006. Dijital format, İktisat Fakültesi, Havana Üniversitesi.
Rodríguez Mesa, Gonzalo demand Talebin analizi ve projeksiyonu. Havana Üniversitesi İktisat Fakültesi'nden metin, dijital format.
Varlığın türüne bağlı olarak kullanılan yöntemler hakkında daha fazla bilgi için, 1 numaralı dipnotta belirtilen kitaba başvurun.
Daha fazla bilgi için, yazarlar Damián Echevarria ve İran Miranda, Ekonomi Fakültesi, 2007, Havana Üniversitesi tarafından Küba kontrol SA laboratuvarının modernizasyonunun Finansal ve Sosyal Değerlendirme diploması konusundaki çalışmalara bakın.
Espallargas Ibarra, Daisy. Muhasebe ve Finans Ekonometrisi. Power Point Sunumu, Aralık 2004.
Bu varsayımlara uymamanın sonuçlarını bilmek için 4. dipnotta belirtilen konferanslara başvurulması önerilir.
R, 2 belirlenmesi veya katsayısı bağımsız değişken bağımlı davranışını açıklar ne ölçüde gösterir. Genellikle% 75'ten fazlasının yüksek olduğu kabul edilir.
Aynen 5.
Aynen 5.
Aynen 5.
Kendi detaylandırma. TOTAL TEST kutusunun, üç şirketin toplamı olan TOTAL kutusunun 0.73'e bölünmesiyle hesaplandığını unutmayın.
Bu ekipman, metalik kirleticiler üzerinde testler yapmak için kullanılan atomik absorpsiyon spektrofotometresidir.
Bu yöntemde üç tur gerçekleştirildi.
Kendi detaylandırma. 14 İdem. 13.
Orijinal dosyayı indirin
