1. Educación

Análisis de sensibilidad
del proyecto
Es importante que nos preguntemos una vez
tengamos el flujo de caja y el cálculo de los
índices de rentabilidad del proyecto:
• Tiene usted seguridad que la rentabilidad
calculada del proyecto es seguro que ocurra y se
obtenga en realidad el valor que se ha obtenido
hoy?
• Tiene necesidad de buscar más información?
Qué es el análisis de sensibilidad?
• Grado de variabilidad que puede exhibir o mostrar
(resistir) la proyección del flujo de caja de un proyecto.
• Esto permite identificar cuáles son las variables más
críticas y los posibles puntos más débiles sobre los que
se debe concentrar la búsqueda de más información
para determinar las posibilidades de que se alcancen
esos puntos críticos.
Qué opciones tenemos?
• Los modelos de sensibilización son una alternativa
interesante de considerar, para agregar información que
posibilite decidir respecto de una inversión.
• Dos son los principales métodos de sensibilidad que, si
bien en ciertos casos se usan para reemplazar a los
modelos de riesgo, se proponen también como un
complemento de aquellos, siempre con la finalidad de
mejorar la información que se le proporcionará al
inversionista para ayudarlo en su toma de decisión.
Qué modelos nos pueden ayudar en ese sentido?
• El modelo más tradicional y común se conoce como el método
de sensibilización de Hertz, o análisis multidimensional, el cual
analiza que pasa con el VAN cuando se modifica el valor de
una o más variables que se consideran susceptibles de
cambiar durante el periodo de evaluación.
• El procedimiento propone que se confeccionen tantos flujos de
caja como posibles combinaciones se identifiquen entre las
variables que le componen.
• La aplicación de este modelo, por su simplicidad, conduce a
veces a elaborar tal cantidad de flujos de caja sensibilizados
que, más que convertirse en una ayuda, constituyen una
limitación al proceso decisorio.
• Una simplificación de este modelo plantea que se debe
sensibilizar el proyecto a solo dos escenarios: uno optimista y
otro pesimista.
Cuál es el otro modelo que nos puede ayudar?
• Un modelo opcional, denominado análisis unidimensional, plantea
que, en vez de analizar que pasa con el VAN cuando se modifica
el valor de una o mas variables, se determine la variación máxima
que puede resistir el valor de una variable relevante para que el
proyecto siga siendo atractivo para el inversionista.
• Una planilla electrónica, como Excel, permite resolver ambos
modelos de sensibilización con mucha rapidez.
• De igual manera podemos realizar una simulación con el método
de Monte Carlo, de lo que le puede suceder al VAN, haciendo uso
de software apropiado, como por ejemplo CristalBall
• La simulación de Monte Carlo es una técnica que combina
conceptos estadísticos (muestreo aleatorio) con la capacidad
que tienen las computadoras para generar números pseudoaleatorios y automatizar cálculos.
Cómo podemos hacer uso de Excel para aplicar los
modelos de sensibilización?
Análisis unidimensional: DATA/ What-if Analisis/Goal Seek…
Análisis bidimensional: DATA/ What-if Analisis/Data Table…
Celda del VAN
Al valor cero por ejemplo
Cambiando la celda precio por ejemplo
Análisis unidimensional: DATA/ What-if Analisis/Goal Seek…
Atamos el resultado del VAN a una celda
A la derecha de la celda (fila) , ubicamos valor del precio….
Debajo de la celda del VAN(columna), ubicamos valor de cantidades….
Seleccionamos el rango de la tabla y luego procedemos con:
DATA/ What-if Analisis/Data Table…
Celda de entrada fila ubicamos el precio…
Celda de entrada columna ubicamos producción…
Análisis bidimensional: DATA/ What-if Analisis/Data Table…
Qué diferencia tienen estos modelos?
• El modelo de simulación de Monte Carlo se diferencia del
análisis de sensibilidad de Hertz en que, mientras este último
los valores de las variables son definidos sobre la base del
criterio del evaluador y de acuerdo con lo que él estima
pesimista u optimista, en el primero se asignan en función a la
distribución de probabilidades que se estime para cada uno y
dentro de un intervalo determinado por el evaluador. Esto es
que la simulación permite experimentar para observar los
resultados que va mostrando el VAN, especialmente cuando
existen dudas del comportamiento de más de una variable a la
vez, pero no es un instrumento que busca su optimización.
Indicaciones para uso del CristalBall
• El modelo de Monte Carlo simula los resultados que
puede asumir el VAN del proyecto mediante la
asignación aleatoria de un valor a cada variable
pertinente del flujo de caja. La selección de valores
aleatorios otorga la posibilidad de que al aplicarlos
repetidas veces a las variables relevantes, se obtengan
suficientes resultados de prueba para que se aproxime
a la forma de distribución estimada.
• Cada variable asume individualmente valores aleatorios
concordantes con una distribución de probabilidades
propia para cada una de ellas y elegidas previamente
por el evaluador con base en la realidad de lo que se
aprecia de las mismas en la realidad
Para aplicar el CristalBall a la simulación Monte
Carlo, se deben seguir los siguientes seis pasos:
• Construir el flujo de caja referenciando las celdas a
aquellas sobre las cuales se aplicará la simulación
• Elegir la distribución de probabilidades para cada una
de las variables a iterar, indicando los valores limites,
cuando corresponda, con la opción Define
Assumption de la barra de herramientas de CristalBall
• Definir el nombre de la función a pronosticar (VAN) y la
unidad de medida ($,C$, etc) con la opción Define
Forecast de la barra de herramientas
los otros tres pasos son:
• Seleccionar las tareas a desarrollar con la simulación
(análisis de correlación, sensibilización, número de
iteraciones, nivel de confianza con el que se desea trabajar,
entre otros) con la opción Run Preferens
• Iterar las variables indicadas mediante la opción Start
Simulation
• Ver y analizar la información gráfica y numérica en el
cuadro de diálogo resultante (Forecat: VAN), eligiendo en la
opción View los antecedentes que se desee rescatar como
por ejemplo, las estadísticas de la media, mediana,
desviación estándar, varianza, etc.
¿Cómo vemos la hoja de trabajo de CristalBall?:
Paso 2
Paso 4
Paso 3
Paso 5
Paso 1