Análisis de sensibilidad: La clave para dar confianza a los posibles inversionistas
Análisis de sensibilidad: La clave para dar confianza a los posibles inversionistas
El análisis de sensibilidad en los proyectos de inversión permite estimar los posibles resultados, positivos o negativos, en los indicadores de viabilidad ante posibles cambios de ciertas variables consideradas de importancia. No solo es fácil de elaborar, sino también puede aplicarse de tres maneras distintas, según el número de variables.
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Cuando una empresa elabora un proyecto de inversión, necesita contar con alguna herramienta que le permita adelantarse lo máximo posible a escenarios futuros. El análisis de sensibilidad es la alternativa ideal para lograr este objetivo, ya que permite proyectar los resultados del proyecto en cada posible situación.
Definición e importancia
El análisis de sensibilidad permite resolver muchos problemas. A partir de cada escenario proyectado, se plantean posibles acciones que luego se analizan con base en datos ya conocidos y de los que variarán con el tiempo. Luego pueden tomarse decisiones sobre qué factores (producción, ventas, costos, etc.) conviene modificar para asegurar el éxito de cada acción propuesta.
Esta herramienta puede aplicarse en varios contextos, ya sean pronósticos financieros, elaboración de presupuestos o análisis de inversiones. Se elabora mediante hojas de cálculo de Excel y permite a los usuarios crear un modelo financiero en el que luego podrán usar funciones como Goal Seek, Data Tables y Scenario Manager para realizar los cálculos necesarios. También es posible realizar sensibilidad múltiple, para lo cual se requiere de otras herramientas que se acoplan al Excel y que usa técnicas de simulación Montecarlo.
La importancia del análisis de sensibilidad radica en que podemos identificar cuales son las variables más o menos riesgosas, es decir, ante similares variaciones (en porcentaje) de las variables de entrada, medimos en cuánto cambian las variables de salida (valor actual neto o tasa interna de retorno). Las variables que originen mayor variación en las variables de salida son las más riesgosas (o sensibles).
Fórmula matemática
Para elaborar este análisis, primero deben calcularse los flujos de caja (entrada y salida del efectivo en un periodo determinado) y el valor actual neto (VAN), o tasa interna de retorno (TIR), al cambiar una ó más variables. Después, se compararán el VAN (TIR) antiguo y el VAN (TIR) nuevo. Esta sería la fórmula final:
Análisis de sensibilidad = (VAN nuevo – VAN anterior al cambio en la variable) x 100
Análisis de sensibilidad = TIR nueva – TIR antigua
Ventajas y desventajas
El análisis de sensibilidad permite predecir los resultados positivos o negativos de un proyecto para optimizar los recursos empresariales. Si la organización conoce sus puntos fuertes y débiles, puede valorar los recursos que necesita con más precisión. Así, se tomarán decisiones más acertadas, aumentará la credibilidad de los inversionistas y habrá más flexibilidad para actuar.
No obstante, el análisis de sensibilidad no emplea distribuciones de probabilidad al analizar el VAN o la tasa interna de retorno (TIR), a diferencia del análisis de escenarios. Ello limita la capacidad predictiva de esta herramienta.
Métodos de elaboración
Existen tres métodos para elaborar y aplicar un análisis de sensibilidad:
- Unidireccional. Consiste en examinar el impacto de cambiar una variable a la vez. Es útil para detectar cuál de las variables impacta más en los resultados del modelo.
- Bidireccional. Consiste en examinar las interacciones entre dos variables, al cambiarlas en simultáneo. Facilita la identificación de posibles efectos combinados.
- Diagrama tornado. Se representa de manera gráfica la sensibilidad de los resultados frente a cambios en más de dos variables y expone las que tienen más impacto en los resultados del modelo. Esta herramienta permite identificar variables clave que es necesario controlar para lograr el resultado deseado.
En conclusión, el análisis de sensibilidad es una herramienta de mucho valor para comprender las relaciones entre distintas variables en un modelo financiero e identificar riesgos y oportunidades potenciales.
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Referencias
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