El valor actual neto (VAN) no tiene una relación directa con el período de vida del proyecto y/o el horizonte de evaluación, dado que la extensión del horizonte de análisis no genera aumentos en la cuantía cuando los beneficios netos de esos períodos son positivos

FyEP - FINAL 2 VAN

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Lucero Cabrera
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1.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
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2.
MULTIPLE CHOICE QUESTION
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La elasticidad precio de la demanda es aquella que mide la sensibilidad del consumidor ante cambios en su ingreso, es decir la cantidad demandada de un bien como resultado de modificaciones en la renta de los clientes.
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MULTIPLE CHOICE QUESTION
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Dentro de las técnicas de proyección encontramos los métodos de series de tiempo, tales como Análisis de regresión, Modelo de las ecuaciones simultáneas, Encuestas de intención de compra, Modelo insumo producto.
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MULTIPLE CHOICE QUESTION
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Uno de los cuatro patrones básicos de tendencia de fenómenos en el tiempo es la posibilidad de confiar en el comportamiento de una variable que podría explicar los valores que asumirá la variable a proyectar. La variable conocida se denomina variable independiente y la estimada, dependiente.
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MULTIPLE CHOICE QUESTION
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Cuando el precio aumenta, el ingreso total aumenta si la demanda es elastica, permanece constante si es unitaria y disminuye si es inelástica.
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MULTIPLE CHOICE QUESTION
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La cantidad de encuestas para el relevamiento de datos que deben realizarse a partir de preguntas dicotómicas es igual al producto del cuadrado del desvio estandar obtenido a partir de pruebas , estudios similares, criterios del encuestador, por el cuadrado del numero de errores asociados al nivel de confianza dado, divido el cuadrado del error maximo tolerado.
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MULTIPLE CHOICE QUESTION
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En el análisis de regresión, el coeficiente de correlación muestra cuán confiable es la línea de regresión y corresponde a una medida de lo cercano del ajuste. Se calcula como la suma de los cuadrados de las desviaciones y su resultado estará entre 0 y 1 e indica que cantidad de la variación total en y respecto a su media es explicada por la línea de regresión y = a + b x
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