Que es un analisis de sensibilidad financiero

Que es un analisis de sensibilidad financiero

Plantilla de análisis de sensibilidad

El análisis de sensibilidad es un método de análisis que se utiliza para identificar en qué medida las variaciones de los valores de entrada de una determinada variable afectarán a los resultados de un modelo matemático. El análisis de sensibilidad puede aplicarse en varias disciplinas diferentes, como el análisis empresarial, la inversión, los estudios medioambientales, la ingeniería, la física y la química.

El análisis de sensibilidad se ocupa de la incertidumbre inherente a los modelos matemáticos en los que pueden variar los valores de las entradas utilizadas en el modelo. Es la herramienta analítica que acompaña al análisis de la incertidumbre, y ambos suelen utilizarse conjuntamente. Todos los modelos compuestos y los estudios ejecutados, para sacar conclusiones o inferencias para las decisiones políticas, se basan en suposiciones sobre la validez de los insumos utilizados en los cálculos.

Por ejemplo, en la valoración de las acciones, el coeficiente de rendimiento de los activos (ROA) parte de la base de que se puede hacer un cálculo válido y preciso de los activos de una empresa y de que es razonable analizar los beneficios, o rendimientos, relativos a los activos como medio de evaluar una empresa con fines de inversión.

Ejemplo de análisis de sensibilidad

El análisis de sensibilidad es el estudio de cómo la incertidumbre en la salida de un modelo matemático o sistema (numérico o de otro tipo) puede dividirse y asignarse a diferentes fuentes de incertidumbre en sus entradas[1][2] Una práctica relacionada es el análisis de incertidumbre, que se centra más en la cuantificación de la incertidumbre y la propagación de la misma; lo ideal es que el análisis de incertidumbre y el de sensibilidad se lleven a cabo a la vez.

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Un modelo matemático (por ejemplo, en biología, cambio climático, economía o ingeniería) puede ser muy complejo y, en consecuencia, sus relaciones entre entradas y salidas pueden ser poco conocidas. En estos casos, el modelo puede considerarse una caja negra, es decir, el resultado es una función “opaca” de sus entradas. A menudo, algunas o todas las entradas del modelo están sujetas a fuentes de incertidumbre, como los errores de medición, la ausencia de información y una comprensión escasa o parcial de las fuerzas y mecanismos impulsores. Esta incertidumbre impone un límite a nuestra confianza en la respuesta o el resultado del modelo. Además, los modelos pueden tener que hacer frente a la variabilidad intrínseca natural del sistema (aleatoria), como la aparición de eventos estocásticos[7].

10:09análisis de sensibilidad en excella historia de las finanzastubo – 5 ene 2021

El análisis de escenarios y de sensibilidad ayuda a un modelador financiero a comprender los principales impulsores de un proyecto o negocio. Además, hay que entender la capacidad del proyecto o negocio para soportar diversos escenarios, como una recesión de la economía. La actividad económica reciente ha demostrado que estos cambios pueden producirse de forma repentina y drástica, por lo que el análisis de escenarios es más importante que nunca.

Teniendo esto en cuenta, cabría preguntarse incluso por qué necesitamos flexibilizar también las variables individuales en un modelo financiero si es poco probable que las variables se muevan de forma independiente. La respuesta se encuentra en la comprensión de lo que impulsa un negocio o proyecto y es clave para las negociaciones cuando se trata de decisiones financieras y de financiación.

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En el mundo real, es poco probable que los “insumos” individuales de un negocio o proyecto se muevan de forma independiente. De hecho, la economía (y la política económica) suele dictar que las variables se muevan de forma coordinada. Por ejemplo, es probable que un cambio en los tipos de interés coincida o incluso provoque un cambio en los tipos de cambio. Al fin y al cabo, unos tipos de interés más altos son atractivos para los inversores extranjeros y pueden provocar entradas de capital en un país, lo que a su vez hará subir los tipos de cambio.

Análisis de sensibilidad spss

Un modelo financiero es una forma excelente de evaluar el rendimiento de una empresa tanto en términos históricos como de proyección. Permite al analista organizar las operaciones de una empresa y analizar los resultados tanto en un formato de “serie temporal” (midiendo el rendimiento de la empresa con respecto a sí misma a lo largo del tiempo) como en un formato “transversal” (midiendo el rendimiento de la empresa con respecto a sus homólogos del sector).

Normalmente, una vez que un analista introduce tanto los resultados financieros históricos como las hipótesis sobre el rendimiento futuro, puede calcular e interpretar diversos análisis de ratios y otras métricas de rendimiento operativo, como los márgenes de beneficio, la rotación de inventarios, la recaudación de efectivo, el apalancamiento y los ratios de cobertura de intereses, entre otros.

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En artículos anteriores, comentamos el hecho de que estas suposiciones de futuro pueden no ser siempre ciertas, y que el uso de un gestor de escenarios es una gran manera de incorporar varias posibilidades de rendimiento diferentes en su modelo financiero. Esto permite al analista realizar una “prueba de estrés” de los resultados financieros, ya que la realidad es que las expectativas pueden y suelen cambiar con el tiempo. Dado que el futuro no puede predecirse con ninguna certeza, nunca es una buena idea tomar los resultados de tu modelo financiero y afirmar, ya sea ante tu jefe o ante tu cliente, que los resultados son definitivos.

porErnesto Villalba Gutiérrez

Ernesto Villalba Gutiérrez, asesor financiero.