De regreso a lo básico

Paúl Lira Briceño

El análisis de sensibilidad (Parte 2)

Es momento de explicar el Análisis de Sensibilidad por Escenarios (también denominado Análisis Multidimensional). Intuitivamente, podemos entender que, si el análisis de sensibilidad por variable (o unidimensional) centraba su atención en el comportamiento de la rentabilidad del proyecto ante la modificación de una sola variable, el análisis de escenarios, conlleva la modificación de dos o más variables a la vez, cuyo fin es, también, ver cómo se afecta la rentabilidad del proyecto.

Nuevamente, surgen las preguntas, ¿cuántas variables modificar y cómo
hacerlo? Antes de contestarlas, debo incidir que la lógica de este
análisis, dicta que todas las variables escogidas se muevan a la vez;
pero, y esto es lo importante, de manera consistente. Es decir, no las
modificamos “a tontas y locas”, sino, sus variaciones, deben obedecer a
escenarios que  pueden presentarse a lo largo de la vida del proyecto.
Un escenario, por si acaso, se define como un marco de relaciones
causales lógicas.

Ahora sí, vamos con la primera pregunta: ¿Cuántas?, otra vez le digo
que, en Finanzas, nada está escrito en piedra; por lo que, la elección
del número de variables a modificar, dependerá de las características
del proyecto y la experiencia del evaluador. Mi consejo: utilice las
mismas variables que seleccionó para el análisis por variable. ¿Y en
cuanto al número de escenarios?, bueno, sin dejar de mencionar que
aunque el cielo es el límite; no olvide que demasiada información es
contraproducente;  por ello le digo que no más de tres escenarios (a lo
sumo cuatro) son los que se necesitan: al primero lo denominaremos
escenario base (o normal); al segundo escenario, lo llamaremos
pesimista; y, al tercero, optimista. Tomemos este último como ejemplo.
¿Qué cosa es un escenario optimista?, supongamos que su proyecto es
implementar una panadería. Ya determinó, anteriormente, que el precio,
la cantidad de pan y el precio de la harina de trigo son las variables
que más impactan en la rentabilidad del proyecto y las utilizó, una a
una, para determinar la matriz del análisis por variables (si no se
acuerda por favor revise la entrega anterior). Ahora si quiere hacer un
análisis de escenarios, debe modificar todas las variables a la vez. Si
es un escenario optimista, por ejemplo, el precio y la cantidad de pan
que proyecta vender, deben incrementarse y el precio de la harina de
trigo disminuir.

En cuanto al cómo, pues se hace de la misma manera como lo explicamos
en el post anterior, sólo que, a diferencia del análisis por variables,
ahora se introducen todas las variables modificadas a la vez y se
obtiene el VPN por cada uno de los escenarios.

plira_010411.jpg

Un ejemplo lo ayudará a entender mejor. Regresemos al ejemplo de SIPECA
(reitero, revise, por favor, el post anterior). El panel de variables
de entrada, para la situación inicial, era así:

Llamemos a la situación inicial, escenario base, es decir, la
estimación que creemos, se dará con mayor probabilidad a lo largo de la
vida del proyecto. Observe que las variables críticas para el proyecto,
son las ventas (en unidades), el precio, los costos variables unitarios
y los costos fijos (en unidades monetarias). Note que la inversión
inicial, la tasa del impuesto a la renta y la tasa de descuento, no han
sido consideradas variables críticas en este caso.

Imagine ahora, que usted quiere hacer un análisis por escenarios. Para
tal efecto, proyecta el valor de las variables críticas en dos
situaciones adicionales. A la primera, la denominaremos escenario
optimista y, a la segunda, escenario pesimista. Al final, tendrá tres
escenarios, es decir, tres situaciones donde las variables críticas se
mueven a la vez; pero de manera lógica. Esto lo puede ver, más
gráficamente, en el cuadro siguiente:

plira2_010411.jpg

Observe que, por ejemplo, para las ventas, el escenario base
contemplaba 25,000 unidades, mientras que el escenario optimista (una
situación mejor que la del escenario base) proyectaba 27,000 unidades
de productos vendidos, mientras que, en el pesimista (una situación
peor), la cantidad vendida se reducía a 23,000 unidades. Asimismo, es
pertinente resaltar, que todas las variables críticas, se mueven 
acorde con los escenarios. Un escenario pesimista, significa que, estas
se modifican de manera perjudicial para el proyecto.
Una vez que se han planteado los valores del conjunto de variables que
representa cada escenario, toca reemplazar los valores en el panel de
entrada de datos. Así entonces, para el escenario pesimista, este panel
recogería los valores: venta 23,000 unidades, precio $38 por unidad,
costos variables $21 y costos fijos $320,000 y, como el modelo de
pronóstico, está relacionado a esas celdas, automáticamente arrojará el
VPN, en este caso -$123,021.71:

plira3_010411.jpg

Al final de este análisis obtendremos los VPN para los tres escenarios:

plira4_010411.jpg

Interpretemos estos resultados:

1ero.    El VPN del proyecto, sólo es negativo en el escenario pesimista, y

2do.    El valor que toma el VPN en este escenario, presenta una
reducción en relación al escenario base proporcionalmente menor en
comparación al aumento que experimenta este indicador en el escenario
optimista.

En conclusión, podemos opinar que el proyecto es medianamente riesgoso.
Si, por otro lado, en los tres escenarios, el VPN del proyecto es
positivo, entonces podemos concluir que este no es riesgoso (y
viceversa).

Para los que dominan el Excel, no debe escapárseles que este análisis,
se puede hacer en forma más rápida y fácil, utilizando la opción
Escenarios.

En la próxima entrega,  trataré sobre el análisis de punto de equilibrio.

COMENTARIOS

  • 1
  • 07.05.2011
  • 02:29:39 hs
Rafo

Estimado Paúl: muy claro tu blog, felicitaciones.
Podrías darnos algún alcance sobre la tasa que usas para descontar los flujos. Es la tasa que ya toma en cuenta el riesgo del proyecto? usas la misma en todos los escenarios?
muchas gracias

  • 2
  • 11.04.2011
  • 11:44:11 hs
Jose

El problema de los escenarios optimista y pesimista es que son muy poco probables y, me parece, desvían la atención hacia situaciones cuasi-imposibles. Considero que este tipo de análisis es una herencia de cuando las capacidades de cómputo eran ínfimas. Hoy en día, con toda la capacidad de cómputo y el software disponible estamos “forzados” realizar una simulación Montecarlo.

Paul, todos tus artículos son excelentes y muy claros.
Gracias por compartir con todos tus lectores!!!!!!

  • 3
  • 15.04.2011
  • 05:01:51 hs
jose Ruidías

Paul, como siempre, tu claridad es inobjetable. Solo quería añadir un comentario sobre esta técnica.

El análisis de escenarios multidimensionales es una herramienta extremadamente potente y su aplicabilidad no se restringe a la evaluación de proyectos. Suele suceder, por ejemplo en la arena comercial, que para determinar cual es el margen óptimo que le debes asegurar a tu distribuidor para que el producto que quieres comercializar, llegue a un Precio de Venta Sugerido al Publico (PVP) que no te saque del mercado, se realizan calculos moviendo una variable a la vez (ejm: si quiero llegar a un PVP de X, a cuanto le debo vender el producto al distribuidor? y cuanto queda mi margen como empresa con ese valor?). En este caso podrías construir escenarios con las siguientes dimensiones:
PVP vs Precio al Distribuidor para saber como varía tu Margen como empresa
PVP vs Margen de la empresa para saber como varía el Margen del Canal
y todas las combinaciones posibles que te da el excel.

Saludos,

José Ruidías

  • 4
  • 17.04.2011
  • 10:45:15 hs
Louis

Deacuerdo con Jose, hoy en dia se esta utilizando más la simulación montecarlo, el uso de Crystal Ball es básico para obtener el escenario más probable.
Muy buenos tus articulos Paul, bastante más claros que muchos profesores que tuve en la universidad.
Se te agradeceria menciones qué otras herramientas informaticas son necesarias para la competitividad profesional en estos temas.

  • 5
  • 14.03.2013
  • 12:20:45 hs
carla

hola paul, necesito hacer un analisis de sensibilidad de precios por producto que herramienta podria usar?
gracias por tu ayuda.

  • 6
  • 31.03.2011
  • 09:58:32 hs
MIGUEL ALDANA

Hola Paul:
Esta segunda parte del tema a mi entender creo que es mas acorde con la realidad ya que ahora tenemos en cuenta mas variables lo cual nos hace suponer escenarios posibles, parecia un poco complicado pero lo has explicado de una manera tan didactica que se me ha hecho facil de entender, gracias. Hasta la segunda entrega.

  • 7
  • 05.04.2011
  • 08:04:06 hs
Enrique Palacios M.

Hola Paul,
Te comento que sigo tus artículos desde hace algún tiempo y la verdad es que, para los que nos dedicamos a la docencia en pre y postgrado, en las áreas que son de la especialidad de finanzas y negocios, tus artículos son de mucha utilidad no solamente por el contenido técnico (excelente), sino también por la simplicidad de decir las cosas y eso es tener sangre de docente.

Estaré pendiente de la siguiente entrega, sobre el análisis del punto de equilibrio.
Cordialmente
Enrique Palacios M

  • 8
  • 23.05.2016
  • 07:02:37 hs
david

los que evalúan en el sistema emprendedor (secretaria de economia) en mexico, creo que aun no han considerado estas lecturas. ya que algunos son de criterio propio o bien evalúan según caigan e la cama, arriba pasan con 100, en el borde de la cama, es 80 y si caen al suelo, reprobados. a algunos evaluadores les falta mucho

  • 9
  • 23.09.2017
  • 06:05:15 hs
Guillermo René Maldonado

Hola Paul podrias enviarme el link que no lo pude encontar de la primera parte de Analisis de sensibilidad. Muchas Gracias y a tus ordenes

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