Aplicacinderegresinmltiple alavaluacindecalderas Cleaver BrooksIng.Julieta Ing. Julieta Prez Ros

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Pl d l presentacin t i Plan de laIntroduccin I t d i Qu es una caldera? Clasificacin de calderas Regresin Mltiple Mtodo Resultados Conclusiones Recomendaciones2

IntroduccinProblemaFalta de mtodos de pronstico exactos aplicados en p p Maquinaria y Equipo lo que representa para el Valuador profesional una seria desventaja. En ocasiones no resulta sencillo encontrar valores de cotizacin nuevos de inmediato, por lo que la aplicacin de la regresin mltiple se observa como una excelente alternativa para el pronstico de valores en base a cotizaciones de aos anteriores.3

Objetivo Obj tiDar a conocer en el mundo de la valuacin otras formas de respaldar valores actuales en base a valores de aos anteriores de una manera segura y confiable utilizando un mtodo estadstico estadstico.

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IntroduccinAplicacin de Regresin Mltiple en Calderas Cleaver Brooks

Corte interior de una caldera Cleaver Brook5

IntroduccinEspecmenes varios que dan cuenta de la complejidad para la valuacin de maquinaria y equipo

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Porqu se eligi Calderas? P li i C ld ?Por ser un equipo que se tiene en un gran nmero de industrias (alimenticia textil etc ) (alimenticia, textil, etc.). En virtud de su frecuencia en el mercado, es tambin pertinente como valuador, conocer el comportamiento de los valores en funcin de algunas de sus caractersticas fsicas y del mercado.

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Que es una caldera? Q ld ?Es un equipo intercambiador de calor cerrado hermticamente sujeto a presin que transfiere energa a un fludo, generalmente agua, para obtener vapor o agua caliente.

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Clasificacin d Calderas Cl ifi i de C ldAcuatubulares

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Clasificacin d Calderas Cl ifi i de C ldMostrando la forma del hogar y del quemador para las calderas acuatubularesQuemador

Corte transversal

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Clasificacin d Calderas Cl ifi i de C ldPirotubulares

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Clasificacin d Calderas Cl ifi i de C ldMostrando la forma del hogar y del quemador para las calderas pirotubulares

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Clasificacin d Calderas Cl ifi i de C ldOtros tipos de calderas

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Diagrama de Flujo de una Caldera

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R i Mltiple Regresin Mlti lPorqu se decidi aplicar el mtodo estadstico de regresin mltiple?Por su aplicacin y bases. p Se logra un resultado muy confiable de valor en base a varias especificaciones, aunado a su respectivo valor de p p cotizacin de aos anteriores.

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Q i Multiple Que es l R la Regresin M lti l ? Multiple?La Regresin Mltiple estudia la relacin lineal entre una variable dependiente (Y: valor) y dos ms variables iindependientes (X1 X2 etc. ) d di t (X1, X2, t ). En la aplicacin se emplearon 6 variables independientes X1 X6 y una variable dependiente Y.

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Regresin Mltiple R i Mlti lVariablesindependientes: Variables independientes: X1:Ao X2:Mes X3:CapacidadenBTU/Hora X4:Motor(CCoHPB) X5:Largo X6:Dimetro

Variablesdependiente: Y:

EcuacinGeneral Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X617

Regresin Mltiple R i Mlti lSistema de ecuaciones SistemadeecuacionesSumY SumY= (b0) N+(b1) Sum X1+(b2)Sum X2+(b3)Sum X3+(b4)Sum X4+(b5)Sum N (b (b (b (b (b X5+(b6)Sum X6Sum X1Y= (b0) Sum X1+(b1) Sum X1X1+(b2)Sum X2X1+(b3)Sum X3X1+(b4)Sum X4X1+(b5)Sum X5X1+(b6)Sum X 6X 1 Sum X2Y= (b0) Sum X2+(b1) Sum X1X2+(b2)Sum X2X2+(b3)Sum X3X2+(b4)Sum X4X2+(b5)Sum X5X2+(b6)Sum X 6X 2 Sum X3Y= (b0) Sum X3+(b1) Sum X1X3+(b2)Sum X2X3+(b3)Sum X3X3+(b4)Sum X4X3+(b5)Sum X5X3+(b6)Sum X 6X 3 Sum X4Y (b0) S S Y= Sum X4+(b1) S Sum X1X4+(b2)S )Sum X2X4+(b3)S )Sum X3X4+(b4)S )Sum X4X4+(b5)S )Sum X5X4+(b6)S )Sum X 6X 4 Sum X5Y= (b0) Sum X5+(b1) Sum X1X5+(b2)Sum X2X5+(b3)Sum X3X5+(b4)Sum X4X5+(b5)Sum X5X5+(b6)Sum X 6X 5 Sum X6Y= (b0) Sum X6+(b1) Sum X1X6+(b2)Sum X2X6+(b3)Sum X3X6+(b4)Sum X4X6+(b5)Sum X5X6+(b6)Sum X 6X 6

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Diagrama de flujo en la aplicacin de la g j p Regresin MltiplePrimer pasoObjetivo: Prediccin de valores por medio de la Regresin Mltiple Captura de cotizaciones de Calderas Cleaver Brooks 1990-2002

Segundo paso

Tercer paso

Seleccin de datos numricos de las calderas ( i lit ld (sin literales) l )

Cuarto paso

Seleccin y depuracin de los valores de las calderas con la ayuda de la Tendencia empleando f(x)19

Diagrama de flujo en la aplicacin de la g j p Regresin MltipleQuinto pasoAplicacin de las regresiones: Lineal, Exponencial, Potencial y Logartmica

Sexto paso

Examinar resultados estadsticos para cada modelo: Coeficiente de Correlacin r Coeficiente de determinacin (r2) Coeficiente de determinacin ajustado

Sptimo paso

Eleccin de acuerdo a resultados estadsticos obtenidos donde los coeficientes de correlacin y de determinacin tienden a 1 y el error tiende a cero.

Pronstico

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Mt d MtodoSe capturaron todos los datos encontrados desde 1990 hasta 2002 pero se fueron depurando. La base final que se manej fue desde 2001 al 2002 con accesorios. Por tablas de Calderas Cleaver Brooks se agregaron otras o tab as Ca de as C ea e oo s ag ega o ot as variables como dimensiones y la capacidad de BTU/HR.

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Mtodo Mt d

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Mtodo Mt d

AnlisisdeVarianzaGradosde libertad lib t dRegresin Residuos Total 6 1 7

Sumade cuadrados d d

Prom.delos cuadrados d d

F

Valorcrtico deF d F

753253519806.22 125542253301.04 1972.749126 0.017232445 63638225.28 753317158031.50 23 63638225.28

Mtodo Mt d

AnlisisdeVarianzaGradosde libertad lib t dRegresin Residuos Total 6 1 7

Sumade cuadrados d d0.746433703 7.67615E-05 0.746510465

Prom.delos cuadrados d d0.124405617 7.67615E-05

F1620.676329

Valorcrtico deF d F0.019011895

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Mtodo Mt d

AnlisisdeVarianzaGradosde Grados de libertadRegresin Residuos R id Total 6 1 7

Sumade Suma de cuadrados0.74629924 0.000211225 0 000211225 0.746510465

Prom.delos Prom de los cuadrados0.124383207 0.000211225 0 000211225

F588.866071

Valorcrtico Valor crtico deF0.031533633

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Mtodo Mt d

AnlisisdeVarianzaGradosde libertad lib t d Sumade cuadrados d d7.49369E+11 3948111265 7.53317E+11 26

Prom.delos cuadrados d d1.24895E+11 3948111265

F31.63407329

Valorcrtico deF d F0.13526622

Regresin Residuos Total

6 1 7

Resultados R lt d

Exponencial es el modelo ms recomendable

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ResultadosEstudioCalderas:ExponencialX1MarcaCLEAVER BROOKS CLEAVER BROOKS CLEAVER BROOKS CLEAVER BROOKS CLEAVER BROOKS CLEAVER BROOKS CLEAVER BROOKS CLEAVER BROOKS

X2Mes

X3Capacidad BTU/H

X4Motor BHP 300 600 250 200 300 100 125 150 100

X5Largo

X6Dimetro

Y1Precio Pesos 1,116,376 1,602,834 981,762 981 762 821,263 1,133,885 587,359 677,824 742,703 569,752 560,000

LN Y

Modelo

Ao

Dimensiones 227 284 197 232.5 227 187 174.5 199.5 187 78 96 78 60 78 48 60 60 48

CB-600-300 CB-600-600

2001 2001

6 6 1 1 12 12 12 12 9

10043 20085 8369 6695 10043 3348 4184 5021 3348

13.93 14.29 13.80 13 80 13.62 13.94 13.28 13.43 13.52 calculado con fx por cotizacin

CB-600-250-150st CB 600 250 150st 2002 CB-600-200-150st 2002 CB-600-300 CB-600-100 CB-600-125 CB-600-150

2002 2002 2002 2002 2003

C l i ConclusionesEn base a la metodologa empleada el uso de la aplicacin de la regresin Mltiple resulta confiable para el pronstico de valores, en el caso que nos ocupa ocupa. Por lo tanto este es un buen mtodo de pronstico de valores en la aplicacin de maquinaria y equipo, inmuebles, siempre y cuando se cuente con la informacin de valores de aos anteriores, as como especificaciones tcnicas de los equipos en cuestin cuestin.

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R d i RecomendacionesNecesario considerar las transformaciones a las variables originales. NO extrapolar ell uso d l modelo para cualquier caldera. t l del d l l i ld Explorar en software especializado (estadstico) para abundar an ms en la tcnica.

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G R A C I A S !!

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