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Universidad Nacional de Educación a Distancia ... - e-Spacio - UNED

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<strong>Universidad</strong> <strong>de</strong> <strong>Educación</strong> a <strong>Distancia</strong>. Departamento <strong>de</strong> Economía Aplicada y Estadística.<br />

• Vida media esperada.<br />

• Ingresos medios esperados.<br />

Si la empresa dispone <strong>de</strong> información histórica recomendamos:<br />

• Calcular el valor histórico en base a los datos <strong>de</strong> la contabilidad: ingresos y<br />

costes registrados con criterios contables.<br />

• Calcular el valor futuro mediante un mo<strong>de</strong>lo <strong>de</strong> <strong>de</strong>scuento <strong>de</strong> los flujos<br />

netos <strong>de</strong> caja esperados (diferencia entre ingresos y costes). Los flujos<br />

netos <strong>de</strong> caja esperados los po<strong>de</strong>mos calcular en base a un proceso <strong>de</strong><br />

simulación <strong>de</strong> escenarios esperados.<br />

El transcurso <strong>de</strong>l tiempo se mi<strong>de</strong> económicamente por el <strong>de</strong>vengo <strong>de</strong> intereses. A<br />

cada flujo <strong>de</strong> caja (F) le tendremos que sumar los intereses <strong>de</strong>vengados <strong>de</strong>s<strong>de</strong> el<br />

momento en el que se produjo el flujo hasta el día <strong>de</strong> hoy, lo que supone<br />

multiplicar por (1+i), don<strong>de</strong> i es el interés.<br />

De esta forma el flujo <strong>de</strong> caja (F) <strong>de</strong>vengado en el año n tendrá el siguiente valor<br />

en el año N (Figura 27):<br />

FN = Fn + Intereses (N-n).<br />

Año n<br />

Consi<strong>de</strong>ración <strong>de</strong>l tiempo (futuro)<br />

Figura 27<br />

Fn FN<br />

Medición <strong>de</strong> la confianza <strong>de</strong>l usuario <strong>de</strong> Metro <strong>de</strong> Madrid<br />

Luis María Egusquiza Juaristi<br />

Año N<br />

Esquema <strong>de</strong> valor histórico<br />

Nuestro objetivo es proyectar el valor <strong>de</strong>l cliente en el tiempo. La regresión lineal y<br />

el análisis <strong>de</strong> series temporales nos permiten proyectar los datos históricos en el<br />

futuro.<br />

Este tipo <strong>de</strong> trabajos <strong>de</strong> investigación y análisis como la regresión lineal son<br />

complejos y su utilidad práctica es muy limitada, por lo que es habitual calcular el<br />

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