Enfoque

El objetivo detrás del modelo de mercado de Statista es estimar el desarrollo de diferentes industrias en distintos países del mundo. Para facilitar a nuestros clientes el uso de previsiones, Statista emplea un modelo estandarizado para todos los países y sectores. Nuestro principal interés son las tendencias que seguirán los ingresos en distintas industrias hasta 2020. Estas previsiones se realizan anualmente teniendo en cuenta los útlimos datos y, una vez listo, pasan a estar disponibles inmediatamente en Statista.com.


Se han analizado los últimos resultados. Encontrará disponible una visión general para descargar aquí.

 
Sectores

Nuestros expertos analizan de forma exhaustiva hasta 400 sectores de cada país. La clasificación de estos sectores está basada en sistemas clasificatorios de renombre, como el Sistema de Clasificación Industrial de América del Norte (SCIAN), la Clasificación Nacional de Actividades Económicas del Reino Unido (UK SIC) y la Nomenclatura Estadística de Actividades Económicas de la Comunidad Europea (NACE Rev. 2). Las previsiones se llevan a cabo aplicando los códigos de clasificación hasta en seis niveles de subdivisón, dependiendo de la situación concreta de los datos.

 
Modelo:

Los datos históricos de cada sector proceden de los institutos nacionales de estadística de cada país.
Las tendencias en las industrias nacionales se basan, en parte, en las tendencias económicas de cada país y, en parte, en tendencias específicas del sector. El modelo de Statista para el desarrollo de cada país proviene de cifras de la base de datos World Economic Outlook (WEO) del Fondo Monetario Internacional, de previsiones de la OCDE y de las encuestas de confianza empresarial de la Comisión Europea.

La evolución de las industrias deriva tanto de los cambios dentro de cada industria como de otros factores decisivos dentro de los respectivos países. Statista ha identificado esos factores decisivos del mercado, lo cual permite actualizaciones fidedignas de los datos del mercado y posibilita la previsión de futuras tendencias. Contando con los datos históricos y los factores individuales, desarrollamos modelos de regresión y tendencias actualizadas. La verosimilitud de cada serie estadística ha sido revisada y aprobada por expertos.

Puede descargar más información sobre esta metodología aquí.

 
Equipo

Dr. Friedrich Schwandt

El doctor Friedrich Schwandt estudió Economía y se especializó en Econometría. Es el director general de Statista GmbH desde 2007. Ha trabajado en la Universidad Humboldt de Berlín, en la Organización de Cooperación y Desarrollo Económicos (OCDE) y en The Boston Consulting Group (BCG).

Dr. Rebecca Newland

La doctora Rebecca Newland posee un máster en Física y Ciencias del Espacio y un doctorado en Ingeniería Astronáutica. Centró su investigación en la previsión del desarrollo de los residuos espaciales que rodean la Tierra y en la identificación de objetos problemáticos mediante la compleja teoría de las redes. Además, tiene experiencia como analista de datos en el sector inmobiliario y en el modelado por ordenador, así como en el análisis de sistemas de apertura de paracaídas para la industra aeroespacial.

Hubertus Bitting

Hubertus Bitting estudió Economía en Bonn, Oxford, Madrid y París y tiene un máster en Gestión Europea por la ESCP Europe y la City University London. Como jefe de Investigación y Análisis de Statista, es el responsable de todas las actividades de modelado y análisis de mercados. Anteriormente trabajó para empresas de consultoría estratégica, como oliver Wyman, Roland Berger Strategy Consultants y Kienbaum International Consultants, y para Deutsche Bank.

Philipp Huhn

Mr. Philipp Huhn studied “Industrial Engineering and Management” at four universities in Hamburg and holds a Masters with specialization in Energy Technology as well as Operations and Supply Chain Management. During his studies he concentrated on numerical stress analysis and computational fluid simulations as well as mathematical programming. Since 2014 he has worked for Statista on several projects as a specialist for tool programming as well as data analysis.

Birte Janßen

Birte Janßen es graduada en Administración de Empresas y está especializada en Logística y Marketing. Su tesina se centró en el análisis de los factores de éxito de las películas mediante modelos estadísticos, incluido el análisis de regresión. Trabaja como analista desde el lanzamiento de Statista en 2008 y tiene una amplia experiencia en el sector de los medios de comunicación e Internet. Además, es autora de varios estudios, como “The Leading E-Commerce Study of Germany”.

Volker Staffa

Volker Staffa estudió Administración de Empresas y se especializó en Logística y Administración de la Cadena de Suministro en Hamburgo y Rhode Island. Antes de convertirse en uno de nuestros analistas, trabajó en el departamento de desarrollo de negocio de DFS ―empresa encargada del tráfico aéreo en Alemania― modelando y analizando procesos de operación, además de en el departamento de gestión de calidad de Lufthansa Technik.

Kristin Ramcke

Kristin Ramcke tiene un máster de investigación en Ciencias de la Comunicación por la Universidad de Ámsterdam. Durante sus estudios llevó a cabo varios proyectos de investigación sobre técnicas de encuesta y modelos de predicción en el ámbito de la opinión política. Posee un profundo conocimiento de las técnicas avanzadas de análisis de datos, incluidos el análisis de series temporales de datos y el modelado multinivel. Antes de unirse al equipo de Investigación y Análisis de Statista, trabajó y colaboró con algunos de los mayores institutos de investigación y sondeo de Alemania (GfK, IfD).

 
Descargo de responsabilidad:

Todos los modelos de previsión se basan en valores históricos. No se contemplan acontecimientos impredecibles como las crisis financieras o las guerras, factores que pueden influir de forma crítica en el desarrollo de ciertas industrias o incluso de países enteros. Los modelos, creados en 2014, están sujetos a continuas revisiones y mejoras.