sábado, 6 de octubre de 2012

LA ORDENANZA DE PRESUPUESTO: TITULO II EL PRESUPUESTO DE INGRESOS

BASE LEGAL:
LEY ORGANICA DEL PODER PUBLICO MUNICIPAL
ARTÍCULO 233. El proyecto de ordenanza de presupuesto de ingresos y gastos del Municipio junto con el Plan Operativo Anual deberá ser presentado por el alcalde o alcaldesa al Concejo Municipal, antes del 1º de noviembre del año anterior a su vigencia
ARTÍCULO 234. El proyecto de ordenanza de ingresos y gastos del ejercicio económico financiero y el Plan Operativo Anual debe ser sancionado por el Concejo Municipal, antes del 15 de diciembre del año anterior a la vigencia de dicho presupuesto; en caso contrario, se reconducirá el presupuesto del ejercicio anterior. Para la reconducción del presupuesto se observarán, en cuanto sean aplicables, las disposiciones legales sobre la materia.
                   LEY DE REFORMA PARCIAL DE LA LEY ORGÁNICA DE LA ADMINISTRACIÓN FINANCIERA DEL SECTOR   PÚBLICO:
                  29 DE JUNIO 2012.
               Artículo 31 Las disposiciones generales de la ley de presupuesto constituirán normas complementarias del Título II  de                     esta  Ley que regirán para cadaejercicio presupuestario y contendrán normas que se relacionen directa y    exclusivamente  con la aprobación, ejecución y evaluación del presupuesto del que forman parte. En consecuencia, no podrán contener disposiciones de carácter permanente, ni reformar o derogar leyes vigentes, o crear, modificar o suprimir tributos u otros ingresos, salvo que se trate de modificaciones autorizadas por las leyes creadoras de los respectivos tributos

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METODO DE PRONÓSTICO DE INGRESOS
PRONÓSTICO: ES EL PROCESO DE ESTIMACIÓN EN SITUACIONES DE INCERTIDUMBRE. EL TÉRMINO PREDICCIÓN ES SIMILAR, PERO MÁS GENERAL, Y GENERALMENTE SE REFIERE A LA ESTIMACIÓN DE SERIES TEMPORALES O DATOS INSTANTÁNEOS. EL PRONÓSTICO HA EVOLUCIONADO HACIA LA PRÁCTICA DEL PLAN DE DEMANDA EN EL PRONÓSTICO DIARIO DE LOS NEGOCIOS. LA PRÁCTICA DEL PLAN DE DEMANDA TAMBIÉN SE REFIERE AL PRONÓSTICO DE LA CADENA DE SUMINISTROS.
ENTONCES TENEMOS QUE LOS PRONÓSTICOS SON PROCESOS CRÍTICOS Y CONTINUOS QUE SE NECESITAN PARA OBTENER BUENOS RESULTADOS DURANTE LA PLANIFICACIÓN, DE UN PROYECTO. SI LOS CLASIFICAMOS RESPECTO AL TIEMPO QUE ABARCAN, SE PUEDE CLASIFICAR EN:
1. PRONÓSTICOS A CORTO PLAZO: EN LAS EMPRESAS MODERNAS, ESTE TIPO DE PRONÓSTICO SE EFECTÚA CADA MES O MENOS, Y SU TIEMPO DE PLANEACIÓN TIENE VIGENCIA DE UN AÑO. SE UTILIZA PARA PROGRAMAS DE ABASTECIMIENTO, PRODUCCIÓN, ASIGNACIÓN DE MANO DE OBRA A LAS PLANTILLAS DE TRABAJADORES, Y PLANIFICACIÓN DE LOS DEPARTAMENTOS DE FABRICACIÓN.
2. PRONÓSTICOS A MEDIANO PLAZO: ABARCA UN LAPSO DE SEIS MESES A TRES AÑOS. ESTE SE UTILIZAN PARA ESTIMAR PLANES DE VENTAS, PRODUCCIÓN, FLUJOS DE EFECTIVO Y ELABORACIÓN DE PRESUPUESTOS.
3. PRONÓSTICOS A LARGO PLAZO: ESTE TIPO DE PRONÓSTICO SE UTILIZA EN LA PLANIFICACIÓN DE NUEVAS INVERSIONES, LANZAMIENTO DE NUEVOS PRODUCTOS Y TENDENCIAS TECNOLÓGICAS DE MATERIALES, PROCESOS Y PRODUCTOS, ASÍ COMO EN LA PREPARACIÓN DE PROYECTOS. EL TIEMPO DE DURACIÓN ES DE TRES AÑOS O MÁS.
2.    CONTENIDO
TAXONOMÍA DE LOS MÉTODOS DE PRONÓSTICO
MÉTODOS DE SERIE TEMPORAL
LOS MÉTODOS DE SERIE TEMPORAL UTILIZAN DATOS HISTÓRICOS COMO BASE PARA ESTIMAR RESULTADOS FUTUROS. SE ASUME QUE LA DEMANDA ES FUNCIÓN DEL TIEMPO, Y QUE ADEMÁS PUEDEN ESTAR INVOLUCRADOS LOS SIGUIENTES COMPONENTES:
  • TENDENCIA.
  • CICLOS.
  • ESTACIONALIDADES.
  • IRREGULARIDADES.
INMERSOS EN EL MODELO EN UN ESQUEMA ADITIVO O MULTIPLICATIVO.
ALGUNOS DE ESTOS MÉTODOS SON:
MÉTODOS CAUSALES / ECONOMÉTRICOS
ALGUNOS MÉTODOS DE PRONÓSTICO ASUMEN QUE ES POSIBLE IDENTIFICAR LOS FACTORES SUBYACENTES QUE PUEDEN TENER INFLUENCIA SOBRE LA VARIABLE A PRONOSTICAR. SI LAS CAUSAS SE ENTIENDEN, SE PUEDEN HACER PROYECCIONES DE LAS VARIABLES QUE INFLUYEN, PARA UTILIZARLAS EN LA PREDICCIÓN.
ALGUNOS MÉTODOS CAUSALES SON:
REGRESIÓN LINEAL


EJEMPLO DE UNA REGRESIÓN LINEAL CON UNA VARIABLE DEPENDIENTE Y UNA VARIABLE INDEPENDIENTE.
EN ESTADÍSTICA LA REGRESIÓN LINEAL O AJUSTE LINEAL ES UN MÉTODO MATEMÁTICO QUE MODELA LA RELACIÓN ENTRE UNA VARIABLE DEPENDIENTE Y, LAS VARIABLES INDEPENDIENTES XI Y UN TÉRMINO ALEATORIO Ε. ESTE MODELO PUEDE SER EXPRESADO COMO:
Y_t = \beta_0 + \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \cdots +\beta_p X_p + \varepsilon
Y_t: VARIABLE DEPENDIENTE, EXPLICADA O REGRESANDO.
X_1, X_2, \cdots, X_p : VARIABLES EXPLICATIVAS, INDEPENDIENTES O REGRESORES.
\beta_0,\beta_1,\beta_2,\cdots ,\beta_p : PARÁMETROS, MIDEN LA INFLUENCIA QUE LAS VARIABLES EXPLICATIVAS TIENEN SOBRE EL REGRESANDO.
DONDE \beta_0ES LA INTERSECCIÓN O TÉRMINO "CONSTANTE", LAS \beta_i \ (i > 0)SON LOS PARÁMETROS RESPECTIVOS A CADA VARIABLE INDEPENDIENTE, Y pES EL NÚMERO DE PARÁMETROS INDEPENDIENTES A TENER EN CUENTA EN LA REGRESIÓN. LA REGRESIÓN LINEAL PUEDE SER CONTRASTADA CON LA REGRESIÓN NO LINEAL.
EL MODELO DE REGRESIÓN LINEAL
EL MODELO LINEAL RELACIONA LA VARIABLE DEPENDIENTE Y CON K VARIABLES EXPLICATIVAS X_k (K = 1,...K), O CUALQUIER TRANSFORMACIÓN DE ÉSTAS, QUE GENERAN UN HIPERPLANO DE PARÁMETROS \beta_k DESCONOCIDOS:
(2) Y = \sum \beta_k X_k + \varepsilon
DONDE \varepsilon ES LA PERTURBACIÓN ALEATORIA QUE RECOGE TODOS AQUELLOS FACTORES DE LA REALIDAD NO CONTROLABLES U OBSERVABLES Y QUE POR TANTO SE ASOCIAN CON EL AZAR, Y ES LA QUE CONFIERE AL MODELO SU CARÁCTER ESTOCÁSTICO. EN EL CASO MÁS SENCILLO, CON UNA SOLA VARIABLE EXPLICATIVA, EL HIPERPLANO ES UNA RECTA:
(3) Y = \beta_1 + \beta_2 X_2 + \varepsilon
EL PROBLEMA DE LA REGRESIÓN CONSISTE EN ELEGIR UNOS VALORES DETERMINADOS PARA LOS PARÁMETROS DESCONOCIDOS \beta_k, DE MODO QUE LA ECUACIÓN QUEDE COMPLETAMENTE ESPECIFICADA. PARA ELLO SE NECESITA UN CONJUNTO DE OBSERVACIONES. EN UNA OBSERVACIÓN CUALQUIERA I-ÉSIMA (I= 1,... I) SE REGISTRA EL COMPORTAMIENTO SIMULTÁNEO DE LA VARIABLE DEPENDIENTE Y LAS VARIABLES EXPLICATIVAS (LAS PERTURBACIONES ALEATORIAS SE SUPONEN NO OBSERVABLES).
(4) Y_i = \sum \beta_k X_{ki} + \varepsilon_i
LOS VALORES ESCOGIDOS COMO ESTIMADORES DE LOS PARÁMETROS, \hat{\beta_k}, SON LOS COEFICIENTES DE REGRESIÓN, SIN QUE SE PUEDA GARANTIZAR QUE COINCIDEN CON PARÁMETROS REALES DEL PROCESO GENERADOR. POR TANTO, EN
(5) Y_i = \sum \hat{\beta_k} X_{ki} + \hat{\varepsilon_i}

MÉTODOS SUBJETIVOS
LOS MÉTODOS SUBJETIVOS INCORPORAN JUICIOS INTUITIVOS, OPINIONES Y | ESTIMACIONES. ALGUNOS DE ELLOS SON:
FUNCIONAMIENTO:SU OBJETIVO ES LA CONSECUCIÓN DE UN CONSENSO BASADO EN LA DISCUSIÓN ENTRE EXPERTOS. ES UN PROCESO REPETITIVO. SU FUNCIONAMIENTO SE BASA EN LA ELABORACIÓN DE UN CUESTIONARIO QUE HA DE SER CONTESTADO POR LOS EXPERTOS. UNA VEZ RECIBIDA LA INFORMACIÓN, SE VUELVE A REALIZAR OTRO CUESTIONARIO BASADO EN EL ANTERIOR PARA SER CONTESTADO DE NUEVO. FINALMENTE EL RESPONSABLE DEL ESTUDIO ELABORARÁ SUS CONCLUSIONES A PARTIR DE LA EXPLOTACIÓN ESTADÍSTICA DE LOS DATOS OBTENIDOS.
LA METODOLOGÍA DE PREVISIÓN DELPHI UTILIZA JUICIOS DE EXPERTOS EN TECNOLOGÍA O PROCESOS SOCIALES CONSIDERANDO LAS RESPUESTAS A UN CUESTIONARIO PARA EXAMINAR LAS PROBABLES ORIENTACIONES DEL DESARROLLO DE TECNOLOGÍAS ESPECÍFICAS, META-TIPOS DE TECNOLOGÍAS O DIFERENTES PROCESOS DE CAMBIO SOCIAL. EL RESUMEN DE LOS JUICIOS DE LOS EXPERTOS (EN LAS FORMAS DE EVALUACIONES CUANTITATIVAS Y COMENTARIOS ESCRITOS) SON PROVISTOS COMO RETROALIMENTACIÓN A LOS MISMOS EXPERTOS COMO PARTES DE UNA RONDA SIGUIENTE DE CUESTIONARIO (NEXT-ROUND). A CONTINUACIÓN, LOS EXPERTOS REVALÚAN SUS OPINIONES A LA LUZ DE ESTA INFORMACIÓN, Y UN CONSENSO DE GRUPO TIENDE A EMERGER. BRIGHT CREE QUE LA PREVISIÓN TECNOLÓGICA, INCLUYENDO PREVISIÓN DELPHI, ES UNA FORMA DE ANÁLISIS LÓGICO QUE CONDUCE A CONCLUSIONES SOBRE EL FUTURO DE ATRIBUTOS TECNOLÓGICOS (SCOTT, 2001).
 PRINCIPIOS DE FUNCIONAMIENTO:
DELPHI SE BASA EN:
·         ANONIMATO DE LOS INTERVINIENTES.
·         REPETITIVIDAD Y REALIMENTACIÓN CONTROLADA.
·         RESPUESTA DEL GRUPO EN FORMA ESTADÍSTICA.
PROCEDIMIENTO:
ANTES DE INICIAR UN DELPHI SE REALIZAN UNA SERIE DE TAREAS PREVIAS, COMO SON:
  • DELIMITAR EL CONTEXTO Y EL HORIZONTE TEMPORAL EN EL QUE SE DESEA REALIZAR LA PREVISIÓN SOBRE EL TEMA EN ESTUDIO.
  • SELECCIONAR EL PANEL DE EXPERTOS Y CONSEGUIR SU COMPROMISO DE COLABORACIÓN. LAS PERSONAS QUE SEAN ELEGIDAS NO SÓLO DEBEN SER GRANDES CONOCEDORES DEL TEMA SOBRE EL QUE SE REALIZA EL ESTUDIO, SINO QUE DEBEN PRESENTAR UNA PLURALIDAD EN SUS PLANTEAMIENTOS. ESTA PLURALIDAD DEBE EVITAR LA APARICIÓN DE SESGOS EN LA INFORMACIÓN DISPONIBLE EN EL PANEL.
  • EXPLICAR A LOS EXPERTOS EN QUÉ CONSISTE EL MÉTODO. CON ESTO SE PRETENDE CONSEGUIR LA OBTENCIÓN DE PREVISIONES FIABLES, PUES LOS EXPERTOS VAN A CONOCER EN TODO MOMENTO CUÁL ES EL OBJETIVO DE CADA UNA DE LOS PROCESOS QUE REQUIERE LA METODOLOGÍA.
TERMINOLOGÍA: UNA SERIE DE TÉRMINOS SUELEN SER UTILIZADOS EN ESTA TÉCNICA:
  • CIRCULACIÓN: CADA UNO DE LOS SUCESIVOS CUESTIONARIOS QUE SE PRESENTA AL GRUPO DE EXPERTOS.
  • CUESTIONARIO: DOCUMENTO QUE SE ENVÍA A LOS EXPERTOS, INCLUIDOS LOS RESULTADOS DE ANTERIORES CIRCULACIONES.
  • PANEL: CONJUNTO DE EXPERTOS QUE TOMA PARTE EN EL DELPHI.
  • MODERADOR: RESPONSABLE DE RECOGER LAS RESPUESTAS DEL PANEL Y PREPARAR LOS CUESTIONARIOS
OTROS MÉTODOS
PRECISIÓN DEL PRONÓSTICO
EL ERROR DEL PRONÓSTICO ES LA DIFERENCIA ENTRE EL VALOR REAL Y EL PRONOSTICADO DEL PERÍODO CORRESPONDIENTE.
E_t = Y_t - F_t
DONDE E_t ES EL ERROR DEL PRONÓSTICO DEL PERÍODO t , Y ES EL VALOR REAL PARA ESE PERÍODO Y F_t EL VALOR QUE SE HABÍA PRONOSTICADO. MEDIDAS DE ERROR:
ERROR ABSOLUTO DE LA MEDIA (MAD)
MAD = \frac{\sum_{t=1}^{N} |E_t|}{N}


ERROR ABSOLUTO PORCENTUAL DE LA MEDIA (MAPE)
MAPE = \frac{\sum_{t=1}^N |\frac{E_t}{Y_t}|}{N}


DESVIACIÓN PORCENTUAL ABSOLUTA DE LA MEDIA (PMAD)
PMAD = \frac{\sum_{t=1}^{N} |E_t|}{\sum_{t=1}^{N} |Y_t|}


ERROR CUADRÁTICO DE LA MEDIA (MSE)
MSE = \frac{\sum_{t=1}^N {E_t^2}}{N}


RAÍZ DEL ERROR CUADRÁTICO DE LA MEDIA (RMSE)
RMSE = \sqrt{\frac{\sum_{t=1}^N {E_t^2}}{N}}






































































































































































































































































































































































































































































































































































































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