Complemento Evaluación de

Inversiones

Rodrigo González G. sem 2 2013 1

Enfrentando la Incertidumbre

• Análisis de Sensibilidad

• Análisis de escenarios

• Simulaciones de montecarlo

• Utilizando el mercado

• Análisis de Flexibilidad

2Rodrigo González G. sem 2 2013

Análisis de Sensibilidad

• Identificar variables clave sobre las que existe incertidumbre

• Definir posibles valores que esa variable puede tomar.

• Ver los resultados del proyecto (VAN, TIR,…) según valores

que tomen las variables clave.

• Ejemplo Variables Clave:

– Precio de venta, inflación, tipo de cambio

– Ventas físicas actuales y futuras (tasa de crecimiento)

– Costos de producción variables o fijos más determinantes.

– Inversión requerida.

– Tasa de descuento

3Rodrigo González G. sem 2 2013

Análisis de Escenarios

• Se especifican tres escenarios que impacten a un conjunto pequeño de variables clave– Escenarios Optimista– Escenario Razonable (con valores esperados de las variables clave)– Escenario Pesimista

• En cada escenario, cada variable tendrá tres valores• Se hace el cruce de escenarios y se presentan los

resultados relevantes (VAN, TIR..) con tablas de doble entrada (tasa de crecimiento de las ventas versus tasa de descuento),(tasa de descuento versus consto de inversión),(etc.), identificando las zonas de las tablas que se muestren más razonables, incluyendo el punto que corresponde al escenario central

• Esto tiene la virtud de enfocar el problema y analizar resultados de ocurrencia conjunta

• No asignamos probabilidades a los escenarios

4Rodrigo González G. sem 2 2013

Análisis de escenarios

• El análisis de escenarios es una mejor aproximación

que el análisis de sensibilidad.

• Este análisis será apropiado en la medida que se

considere probabilidades de ocurrencia, y el grado

de correlación entre las variables fuentes de

incertidumbre.

• Así tendremos una estimación más apropiada de

resultados del proyecto, y qué tan probable es que

estos ocurran.

5Rodrigo González G. sem 2 2013

Simulación de Montecarlo

• Se identifican variables clave

• Se asocian a estas distribuciones de probabilidad

• Se identifican a veces funciones de probabilidad conjunta

• Se corre el modelo generando miles de secuencias de variables aleatorias

• Al final se encuentra la distribución de probabilidades del resultado del proyecto, ej. VAN o TIR

• Requiere mucha información y hay software que ayuda, ej @RISKmr

Rodrigo González G. sem 2 2013 6

Distribución de probabilidades del VAN

de un Proyecto

0

5

10

15

20

25

-140

-120

-100

-80

-60

-40

-20 0

20

40

60

80

100

120

140

160

180

200

220

240

260

280

300

320

340

360

Distribución del VPN

Series2

Preguntas

• ¿Cual el VAN esperado del proyecto?

• ¿Cual es la probabilidad de que el VAN sea negativo?

• ¿Cual es la probabilidad de que el VAN sea menos que un tercio de su valor esperado?

Rodrigo González G. sem 2 2013 7

Fuente: F Lefort G

Utilizando el Mercado• Todos los proyectos tienen riesgos

– Nada es fijo, todo es aleatorio

• El mercado mide y calcula Primas por Riesgo por cada industria (clase de riesgo)

– Se supone que firmas en la misma industria tienen los mismos riesgos de negocio

– Otra forma es analizar directamente empresas comparables en mercados financieros eficientes

• Ese riesgo se mide y se transforma en una rentabilidad adicional que exigir a un proyecto

• Los Flujos de Caja ahora son los valores esperados en estimaciones bien hechas

• Para ciertos bienes e insumos existen mercados a futuro que nos dan precios de venta asegurables y costos asegurables al momento de la evaluación

• Esto es el punto de partida de todos los demás métodos. Créale al mercado

Rodrigo González G. sem 2 2013 8