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El objetivo principal es estimar las elasticidades de la demanda de los espacios de avisaje y determinar cómo se relacionan con las características de los distintos programas, para finalmente generar reglas que apoyen la toma de decisiones del canal al momento de fijar los precios de sus espacios. La metodología está dividida en tres partes. En primer lugar se seleccionaron y limpiaron los datos necesarios para construir las para el desarrollo de los modelos, como las categorías de Bloques y Género Prime, más la variable Costo por Rating. Luego se estimaron tres modelos: lineal simple, con elasticidad por programa y jerárquico bayesiano, donde se escogió este último para el posterior análisis debido a su nivel de calibración y validación respecto al resto. Los resultados de este modelo muestran que en promedio la elasticidad de los programas es de -0.48. Al agrupar por bloques se determinó que Matinal, Noticias Tarde y Estelar resultaron ser los más inelásticos, con una elasticidad de -0.47 en promedio. Para el horario Prime, los géneros menos elásticos son Estelar y Reportaje una elasticidad de -0.43 para ambos, mientras que Película es el más elástico con -0.51. El modelo no se puede utilizar para realizar predicciones sobre la cantidad de segundos que serán comprados en el futuro debido a que, al aplicar una transformación exponencial a la predicción del logaritmo de segundos, la diferencia con lo observado aumenta notoriamente. A partir de los resultados obtenidos se recomienda utilizar las elasticidades como apoyo en la herramienta que el canal usa actualmente para evaluar escenarios, mientras que las elasticidades agrupadas según bloque y género permiten generar reglas de gestión que para la fijación de elasticidades de programas nuevos para la evaluación de escenarios según el nivel de optimismo e incertidumbre respecto a sus resultados.","abstract_html":"El presente trabajo nace de la necesidad de un canal de televisión nacional por apoyar los métodos de fijación de precios para los espacios de avisaje que actualmente usa, basados principalmente en el conocimiento de las personas que integran el área comercial, donde recientemente se están utilizando métodos estadísticos para la evaluación de escenarios de precios. 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