En qué medida varía la demanda en el mercado de un producto determinado cuando cambia su precio, y cuánto lo hace cuando fluctúa el precio de otro bien, son algunos de los cuestionamientos que pueden encontrar respuesta a partir de un modelo estadístico que desarrolló un grupo de científicos de la UNCuyo.
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El trabajo se llama “Estimación de modelos estadísticos de demanda” y el enfoque no tiene antecedentes en la ciencia estadística de nuestro país. Pero, lo más novedoso es que el sistema ya se aplica con éxito en un Home Center de la Patagonia, ya que los investigadores trabajan sobre los datos del mercado de la construcción.
Por ejemplo, el trabajo concluyó -entre otros resultados- en que si baja la demanda, igual crece el precio en algunos artículos de la construcción. Esto permite a los empresarios planificar su negocio, sabiendo que aunque vendan menos de un producto determinado su precio sigue subiendo, y por lo tanto no aporta a su rentabilidad.
“Analizamos cómo es afectada la demanda de un producto cuando cambia el precio de otro -elasticidad cruzada- y cómo es afectada la venta de un producto si cambia su propio precio -elasticidad propia-. Previamente, hicimos una selección de artículos de acuerdo a los más vendidos, y por las características del negocio, en este Home Center los más importantes son los relativos a la construcción. Pero, como somos estadísticos, podemos aplicar estos modelos, con adaptaciones, a diferentes tipos de negocios”, explica a InfoUniversidades la doctora Angela Diblasi, directora del proyecto.
Un sistema casi ideal de demanda
Diblasi reconoce que el manejo de los precios por artículo o categorías de artículos en un negocio para maximizar las ganancias y garantizar un flujo de clientes mínimo, a través del tiempo, es un problema muy complejo que depende de diversos factores. En la ciencia estadística, el tema ha sido bastante estudiado con distintos enfoques. Uno de ellos es el que plantearon en 1980 dos científicos de la Universidad de Bristol (Inglaterra), Angus Deaton y John Muellbawer, al que llamaron AIDS (An Almost Ideal Demand System), un “sistema casi ideal de demanda”.
En él se basó, aunque con adaptaciones a la economía argentina, el equipo de Diblasi que propone construir un modelo estadístico de precios y cantidades para calcular las ganancias en un momento en el tiempo, en función de los precios y cantidades vendidas de cada artículo, o de un conjunto de ellos. Es decir, seleccionan uno o varios productos, analizan la evolución de su precio y ventas en un período de tiempo y su relación con los ingresos del negocio en ese tiempo. El resultado final es una serie de ecuaciones que les dicen a los estadísticos qué es lo que se debe ajustar para optimizar las ganancias.
La investigadora aclara que su modelo estadístico es una adaptación a la coyuntura argentina, porque la mayoría de ellos son propuestos en países con un escenario muy diferente al nuestro. “Esto implica que su adaptación requiera una modificación de varios de sus supuestos. La consecuencia de este proceso resulta en modelos muy diferentes a aquellos de los cuales se parte”.
“A partir de esta propuesta se realizaron algunas otras, -explica Diblasi- adaptando los supuestos y la metodología para modelar diversas situaciones, como en el caso del Home Center. Las simulaciones realizadas hasta el momento para validar nuestra propuesta metodológica indicaron que los estimadores son adecuados. Desde la aplicación, estimamos elasticidades de ingreso y cruzadas para diversos tipos de materiales de la construcción, como cemento, cal y hierro. Ahora trabajamos en la adecuación de otras metodologías estadísticas, de manera de poder estimar elasticidades para otros artículos. También está entre nuestros objetivos ampliar estos modelos para incorporar la dependencia espacial a las relaciones entre cantidades y precios”.
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La especialista aclara que pese a la novedad de su aporte, ellos son estadísticos y no economistas, por lo que no debe aplicarse un modelo como el que ellos proponen al manejo de la economía de un país. “La economía es una ciencia social y, por lo tanto, la cantidad de variables que influyen en un problema muchas veces se comportan de manera muy diferente en una realidad que en otra”, concluye.