Predicciones por año

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Modelo

👆 Haz clic en una sección para cambiar de vista · Curso y Métrica afectan Resumen, Escenarios y Cursos (Curso también filtra Estadística); el Escenario además mueve el Simulador; Años y Modelo recalculan todo. Negocio y Datos usan siempre toda la base.

1 · Resumen

Tendencia y proyección

Histórico, predicción y banda de confianza al 95% · clic en la leyenda para ocultar series

Mezcla por curso

Lo más relevante

Se recalcula con el curso, la métrica, el modelo y los años que tengas seleccionados · el resto de conclusiones está en «Acciones»

    2 · Escenarios

    Comparación de escenarios

    Los tres escenarios superpuestos con su banda al 95% · el escenario activo va en trazo grueso

    Resumen por escenario

    Acumulado proyectado

    Cómo leer los escenarios: conservador, base y optimista

    Los tres usan el mismo modelo y el mismo punto de partida; solo cambia el ritmo de crecimiento que se asume hacia adelante

    3 · Detalle por curso

    Evolución apilada por curso

    Zona sombreada = proyección

    Crecimiento del próximo año

    Según el escenario activo (%)

    Calidad del ajuste

    R² del modelo (escala transformada)

    Detalle de predicciones

    Valores proyectados con intervalo de confianza

    4 · Indicadores de negocio

    Concentración (HHI)

    Índice Herfindahl-Hirschman de alumnos por curso · más alto = más dependencia de pocos cursos

    Ingresos y ticket promedio

    Ingresos históricos (S/) y precio medio pagado por alumno

    Participación por curso

    Variables explicativas: elasticidad, rezago y eficiencia

    Qué tanto se asocia cada variable con los alumnos y cuánto cuesta (en unidades de la variable) cada alumno

    5 · Simulador de precios (elasticidad y sensibilidad)

    Controles de precio

    Variación porcentual sobre el precio vigente del último año, aplicada a todos los años proyectados

    Ajuste global (todos los cursos)
    Desactivada: se muestra el impacto lineal a volumen constante (nadie deja de matricularse por el precio).

    Ingresos base originales vs. simulados por precio

    Ingresos por año: base vs. simulado

    Curva de sensibilidad al precio

    Ingresos acumulados del período según la variación de precio (igual para todos los cursos) · el punto amarillo es tu simulación

    Detalle por año

    Impacto por curso (acumulado del período)

    Qué curso explica el cambio en ingresos y cuánto se mueve su demanda

    Cómo se calcula el simulador

    Fórmulas y supuestos
    Precio simulado = precio vigente × (1 + Δ).
    Alumnos simulados = alumnos proyectados del escenario activo × (1 + Δ)ε (elasticidad constante; si está desactivada, el volumen no cambia).
    Ingresos = Σ por curso de alumnos × precio · Ticket promedio = ingresos ÷ alumnos.
    ε es la variación % de la matrícula ante +1% de precio: ε = −0,8 es demanda inelástica (subir el precio sube los ingresos); ε = −1,5 es elástica (los baja). Es un supuesto que tú defines: el modelo estadístico no la estima. El cambio de precio no altera la tendencia de crecimiento ni los intervalos al 95% del modelo.

    6 · Modelo estadístico

    Modelo de predicción

    Residuos del modelo

    Comparación de modelos

    Diagnóstico avanzado por curso

    Confiabilidad (0-100), backtest rodante, sesgo, comparación con repetir el último año, dinámica de crecimiento y puntos influyentes

    Matriz de correlación (Pearson)

    Alumnos por curso y variables explicativas · * = p < 0,05

    −1+1

    7 · Datos utilizados

    Origen de los datos

    De dónde vienen las cifras que alimentan todas las proyecciones

    Alumnos por año y curso (histórico)

    Valores exactos que entran al modelo · la variación anual se calcula sobre el total

    Precios e ingresos (histórico)

    Precio por alumno de cada curso (S/) y los ingresos que resultan de multiplicarlo por los alumnos

    Variables adicionales

    Series que acompañan a los alumnos (por ejemplo inversión o visitas) y se usan en correlaciones y elasticidad

    Controles de calidad

    Revisión automática de los datos cargados · ✓ cumple · ! conviene revisarlo

      8 · Conclusiones, recomendaciones y estadísticas sugeridas

      Recomendaciones: qué hacer con estos resultados

      Se recalculan con el modelo, los datos y los años seleccionados · Alta = actúa pronto · Media = revisa · Baja = buena práctica

        Estadísticas sugeridas

        Qué más conviene medir para mejorar las decisiones y qué dato nuevo necesita cada una