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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.

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.

 

 

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