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Economía. MTA2. Elasticidad

29 November 2013 (has links)
Se explica la relación que la elasticidad precio de la demanda tiene con los ingresos empresariales y el gasto de los consumidores, utilizando la formulación matemática con responsabilidad. Temario: 1. Elasticidad precio de la demanda -- 2. Valores de la elasticidad -- 3. Elasticidad y gasto del consumidor.
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Estimación de las elascitidades precio por combustible en Chile

Carrasco Armijo, Mario Ignacio January 2012 (has links)
Magíster en Economía Aplicada / Ingeniero Civil Industrial / El objetivo del presente estudio es estimar la elasticidad precio de la demanda por combustibles en Chile, utilizando para ello datos a nivel regional, con frecuencia mensual, durante el período 1996-2008. Para esto, se estimó la demanda por combustibles en Chile para las gasolinas de 93, 95 y 97 octanos y el petróleo. Además, se analizó el comportamiento de la demanda en la Región Metropolitana, después de implementado el plan Transantiago. Este trabajo representa un análisis original para el caso Chileno, mientras que la experiencia internacional es bastante más amplia, entregando estimaciones de la elasticidad que varían entre 0 y -0.5. Los datos a utilizar en esta Tesis presentan una estructura de panel de tres dimensiones (tiempo, región y tipo de combustible), lo que representa una mejora sustancial con respecto a bases utilizadas en estudios anteriores. En cuanto a la metodología utilizada, se ha realizado la estimación de la elasticidad en base a distintas especificaciones de un modelo de ecuaciones simultáneas para resolver el problema de endogeneidad del precio. Se estimó utilizando mínimos cuadrados en dos etapas con variable instrumental, estos resultados se compararon con mínimos cuadrados ordinarios y no se encontraron diferencias sistemáticas, por lo que se descartó la endogeneidad del precio. Posteriormente se prosiguió con mínimos cuadrados y técnicas de cointegración junta a un modelo dinámico para comparar resultados de corto y largo plazo. La estructura de panel de la base de datos con 3 dimensiones, permitió realizar una gran variedad de estimaciones. Se calcularon elasticidades por tipo de Combustible, por Región, para el País completo y, además, para cada tipo de combustible en cada Región. Las variables explicativas que han resultado ser más robustas en las distintas especificaciones de la demanda de combustibles han sido: distribución de energía eléctrica, salarios, ventas de supermercados (que capturan muy bien las estacionalidades) y la población o plaza. La mejor estimación considerando los p-valor tanto de la elasticidad precio, el p-valor de las variables utilizadas y el número de observaciones en la estimación con MCO es de G93: -0.34; G95: -0.5 y G97:-1.0. Estos resultados capturan la migración de la demanda entre un tipo de combustible y otro, es decir, el efecto sustitución, debido a que no se consideraron los precios de sustitutos en el modelo por la alta correlación entre ellos. Estos resultados corresponden a elasticidades de largo plazo, considerando la existencia de cointegración entre las variables utilizadas. Para la Gasolina, en el largo plazo se obtuvieron valores de elasticidad-precio de -0.62 y -0.51 para Cointegración y Modelo Dinámico respectivamente. Para el corto plazo se obtuvieron valores de elasticidad-precio de -0.48 y -0.45 para Cointegración y Modelo Dinámico respectivamente. Para el Petróleo, en el largo plazo se obtuvieron valores de elasticidad-precio de -0.21 y -0.38 para Cointegración y Modelo Dinámico respectivamente. Para el corto plazo se obtuvieron valores de elasticidad-precio de -0.037 y -0.037 para Cointegración y Modelo Dinámico respectivamente. Para la elasticidad precio de la demanda por combustible en Chile con toda la información agregada, se obtuvieron resultados bastante cercanos a la literatura. Considerando el modelo MCO, la mejor estimación para la elasticidad precio corresponde a un valor de -0.23 considerando las gasolinas y el petróleo conjuntamente. Se espera que la información entregada en esta Tesis contribuya para futuros estudios que analicen si el cálculo actual del impuesto específico a los combustibles logra llevar el mercado al óptimo social.
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Análisis de la implementación del cálculo de elasticidad y modelos de predicción en empresa del sector retail para el periodo 2017 – 2019

Manrique Collantes, Felipe Junior 11 October 2021 (has links)
La experiencia profesional desarrollada en el presente documento corresponde a la posición de Analista de Rentabilidad de Precios dentro de la empresa Tiendas de Mejoramiento del Hogar (TMH), la cual pertenece al sector Retail y se dedica a la comercialización de productos de construcción, mejoramiento y decoración del hogar. Este sector posee un rol fundamental dentro de la economía ya que para el año 2018 representaba el 10.7% del Producto Bruto Interno (Andina, 2019). Además, cabe mencionar que el comercio relacionado específicamente al mejoramiento del hogar y ferreterías representa el 20% del total de las ventas de todo el sector Retail (BBVA, 2019). La posición en cuestión es responsable del análisis de la información relacionada con el precio de los diferentes productos que comercializa la empresa, además vela por cualquier afectación a la contribución de la compañía, para esto se utiliza una metodología basada en modelos estadísticos predictivos y elaboración de Planes de Precio Óptimo (PPO) para todas sus categorías.

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