John está a cargo de las ventas de Holiday Co, un negocio que vende decoraciones navideñas en un centro comercial. John sabe que la temporada de vacaciones se acerca y que el centro comercial estará lleno. Quiere averiguar si un aumento en el tráfico de clientes en el centro comercial aumentará los ingresos totales de ventas de Holiday Co y, de ser así, por cuánto.
El precio promedio de un paquete de decoraciones navideñas es de $ 20. Durante la temporada navideña del año anterior, Holiday Co vendió 500 paquetes de decoraciones navideñas, lo que resultó en ventas totales de $ 10,000.
Después de llevar a cabo un análisis de sensibilidad financiera, John determina que un aumento del 10% en el tráfico de clientes en el centro comercial da como resultado un aumento del 7% en el número de ventas.
Usando esta información, John puede predecir cuánto dinero generará la compañía XYZ si el tráfico de clientes aumenta en un 20%, 40%o 100%. Según el análisis de sensibilidad financiera de John, tales aumentos en el tráfico darán como resultado un aumento en los ingresos del 14%, 28%y 70%, respectivamente.
Es importante no confundir el análisis de sensibilidad financiera con el análisis de escenarios financieros. Aunque similar a cierto grado, los dos tienen algunas diferencias clave.
El análisis de sensibilidad se utiliza para comprender el efecto de un conjunto de variables independientes en alguna variable dependiente en ciertas condiciones específicas. Por ejemplo, un analista financiero quiere descubrir el efecto del capital de trabajo neto de una empresa en su margen de beneficio. El análisis involucrará todas las variables que tienen un impacto en el margen de beneficio de la Compañía, como el costo de los bienes vendidos, los salarios de los trabajadores, los salarios de los gerentes, etc. El análisis aislará cada uno de estos costos fijos y variables y registrará todos los posibles resultados.
¿Qué es el análisis de sensibilidad ejemplo?
El análisis de sensibilidad es un método de análisis que se utiliza para identificar cuántas variaciones en los valores de entrada para una variable dada afectarán los resultados para un modelo matemático. El análisis de sensibilidad se puede aplicar en varias disciplinas diferentes, incluidos el análisis de negocios, la inversión, los estudios ambientales, la ingeniería, la física y la química.
- El análisis de sensibilidad se utiliza para identificar cuántas variaciones en los valores de entrada para una variable dada impactan los resultados para un modelo matemático.
- El análisis de sensibilidad puede identificar los mejores datos que se recopilarán para los análisis para evaluar el retorno de la inversión de un proyecto (ROI).
El análisis de sensibilidad se refiere a la incertidumbre inherente a los modelos matemáticos donde los valores para las entradas utilizadas en el modelo pueden variar. Es la herramienta analítica complementaria para el análisis de incertidumbre, y los dos a menudo se usan juntos. Todos los modelos compuestos y estudios ejecutados, para sacar conclusiones o inferencias para las decisiones de política, se basan en supuestos sobre la validez de las entradas utilizadas en los cálculos.
Por ejemplo, en la valoración de capital, la relación de retorno de los activos (ROA) supone que se puede resolver un cálculo válido y preciso de los activos de una empresa y que es razonable analizar las ganancias o los retornos, con respecto a los activos como un medio para evaluar A empresa con fines de inversión.
Las conclusiones extraídas de los estudios o los cálculos matemáticos pueden alterarse significativamente, dependiendo de cómo se define una cierta variable o los parámetros elegidos para un estudio. Cuando los resultados de un estudio o cálculo no cambian significativamente debido a las variaciones en los supuestos subyacentes, se considera robustos. Si las variaciones en las entradas o supuestos fundamentales cambian significativamente los resultados, se puede emplear un análisis de sensibilidad para determinar cómo los cambios en las entradas, definiciones o modelado pueden mejorar la precisión o robustez de cualquier resultado.
¿Qué es el análisis de sensibilidad explique?
El análisis de sensibilidad es el uso de múltiples escenarios de What if para modelar una variedad de posibles resultados. La técnica se utiliza para evaluar las decisiones comerciales alternativas, empleando diferentes supuestos sobre las variables. Un aspecto particularmente útil del análisis de sensibilidad es localizar aquellas variables que pueden tener un impacto inusualmente grande en el resultado del análisis. El tomador de decisiones puede evaluar la probabilidad de que las variables experimenten cambios significativos. El resultado es una mejor comprensión de los riesgos asociados con una inversión.
Una forma de crear un análisis de sensibilidad es agregar variables en tres escenarios, que son el peor de los casos, el caso más probable y el mejor caso. La probabilidad de ocurrencia para las variables utilizadas en estos tres casos grupa las variables de probabilidad más altas en el caso más probable.
Por ejemplo, un analista financiero podría examinar los niveles potenciales de ganancias que se pueden lograr como resultado de una inversión en maquinaria al alterar el nivel de demanda esperado, los costos de los materiales, el porcentaje de tiempo de inactividad del equipo, los costos de tripulación y el valor residual del equipo.
Como otro ejemplo, un analista está modelando el rango de resultados de ganancias para una posible compra de equipos. Un problema potencial es que el equipo puede ser reemplazado por un nuevo modelo de equipo, que puede reducir su valor de reventa. En consecuencia, el analista realiza un análisis de sensibilidad que modela la rentabilidad de la inversión de por vida, suponiendo un rango de posibles valores de reventa al final del período de uso proyectado para el equipo.
Como tercer ejemplo, un inversor modela el impacto de varios eventos mundiales, como una pandemia o una guerra regional, en las ganancias reportadas de una empresa pública en la que ha invertido, para ver cómo estos eventos afectarán el precio de sus acciones.
¿Qué variables analiza el análisis de sensibilidad?
La técnica utilizada para determinar cómo los valores variables independientes afectarán una variable dependiente particular en un conjunto dado de supuestos se define como un análisis sensible. Su uso dependerá de una o más variables de entrada dentro de los límites específicos, como el efecto que los cambios en las tasas de interés tendrán en el precio de un bono.
También se conoce como el análisis de What – If. El análisis de sensibilidad se puede utilizar para cualquier actividad o sistema. Todo, desde planificar unas vacaciones familiares con las variables en mente, las decisiones a nivel corporativo se pueden hacer mediante análisis de sensibilidad.
El análisis de sensibilidad funciona sobre el principio simple: cambiar el modelo y observar el comportamiento.
Los parámetros que uno debe tener en cuenta mientras se hace lo anterior son:
A) Diseño experimental: incluye la combinación de parámetros que deben ser variados. Esto incluye una verificación sobre la cual y cuántos parámetros deben variar en un momento dado, asignando valores (niveles máximos y mínimos) antes del experimento, estudie las correlaciones: positivas o negativas y, en consecuencia, asigne valores para la combinación.
B) Lo que varía TFO: los diferentes parámetros que se pueden elegir para variar en el modelo podrían ser: a) el número de actividades b) el objetivo en relación con el riesgo asumido y las ganancias esperadas c) Parámetros técnicos d) Número de restricciones y sus límites
C) Qué observar: a) El valor del objetivo según la estrategia b) Valor de las variables de decisión c) Valor de la función objetivo entre dos estrategias adoptadas
¿Cómo se hace un análisis de sensibilidad?
El análisis de sensibilidad (SA) se define como «un método para determinar la robustez de una evaluación al examinar el grado en que los resultados se ven afectados por cambios en los métodos, modelos, valores de variables no medidas o supuestos» con el objetivo de identificar «resultados que» son más dependientes de suposiciones cuestionables o no respaldadas ”[2]. También se ha definido como «una serie de análisis de un conjunto de datos para evaluar si alterar alguno de los supuestos realizados conduce a diferentes interpretaciones finales o conclusiones» [3]. Esencialmente, SA aborda el tipo de pregunta «What-if-the-the-the-the-Key-Inputs-o-ts-Asspertions-Type de cuestión. Si queremos saber si los resultados cambian cuando algo sobre la forma en que abordamos el análisis de datos de datos, podemos hacer el cambio en nuestro enfoque de análisis y documentar los cambios en los resultados o conclusiones. Para una cobertura más detallada de SA, remitimos al lector a estas referencias [4–7].
El diseño y el análisis de los ensayos clínicos a menudo se basan en suposiciones que pueden tener algún efecto, influencia o impacto en las conclusiones si no se cumplen. Es importante evaluar estos efectos a través de análisis de sensibilidad. La consistencia entre los resultados del análisis primario y los resultados del análisis de sensibilidad puede fortalecer las conclusiones o credibilidad de los hallazgos. Sin embargo, es importante tener en cuenta que la definición de consistencia puede depender en parte del área de investigación, el resultado de interés o incluso las implicaciones de los hallazgos o resultados.
Es igualmente importante evaluar la solidez para garantizar la interpretación adecuada de los resultados teniendo en cuenta las cosas que pueden tener un impacto en ellos. Por lo tanto, es imperativo que cada plan analítico tenga algunos análisis de sensibilidad integrados en él.
¿Qué es un análisis de sensibilidad cómo se realiza y para qué sirve?
Hay una gran cantidad de enfoques para realizar un análisis de sensibilidad, muchos de los cuales se han desarrollado para abordar una o más de las restricciones discutidas anteriormente. [2] También se distinguen por el tipo de medida de sensibilidad, ya sea en función de (por ejemplo) descomposiciones de varianza, derivados parciales o efectos elementales. En general, sin embargo, la mayoría de los procedimientos se adhieren al siguiente esquema:
- Cuantifique la incertidumbre en cada entrada (por ejemplo, rangos, distribuciones de probabilidad). Tenga en cuenta que esto puede ser difícil y existen muchos métodos para provocar distribuciones de incertidumbre de los datos subjetivos. [21]
- Identifique la salida del modelo que se analizará (el objetivo de interés idealmente debe tener una relación directa con el problema abordado por el modelo).
- Ejecute el modelo varias veces utilizando algún diseño de experimentos, [22] dictado por el método de elección y la incertidumbre de entrada.
- Usando las salidas del modelo resultante, calcule las medidas de sensibilidad de interés.
En algunos casos, este procedimiento se repetirá, por ejemplo, en problemas de alta dimensión donde el usuario debe seleccionar variables sin importancia antes de realizar un análisis de sensibilidad completo.
Los diversos tipos de «métodos centrales» (discutidos a continuación) se distinguen por las diversas medidas de sensibilidad que se calculan. Estas categorías pueden superponerse de alguna manera. Se pueden administrar formas alternativas de obtener estas medidas, bajo las restricciones del problema.
- Cuantifique la incertidumbre en cada entrada (por ejemplo, rangos, distribuciones de probabilidad). Tenga en cuenta que esto puede ser difícil y existen muchos métodos para provocar distribuciones de incertidumbre de los datos subjetivos. [21]
- Identifique la salida del modelo que se analizará (el objetivo de interés idealmente debe tener una relación directa con el problema abordado por el modelo).
- Ejecute el modelo varias veces utilizando algún diseño de experimentos, [22] dictado por el método de elección y la incertidumbre de entrada.
- Usando las salidas del modelo resultante, calcule las medidas de sensibilidad de interés.
¿Cómo se hace un análisis de sensibilidad en Excel?
En esta lección, aprenderá cómo configurar tablas de sensibilidad en modelos financieros, incluidos los requisitos clave para entradas y salidas y los pasos requeridos, y práctica crea estas tablas en la valoración de Walmart.
El análisis de sensibilidad en Excel le permite variar los supuestos en un modelo y mirar la salida en una gama de resultados diferentes.
Toda inversión es probabilística porque no puede predecir exactamente lo que sucederá 5, 10 o 15 años en el futuro, pero puede obtener un conjunto razonable de escenarios potenciales.
Por ejemplo, si una empresa que analiza supera las expectativas de crecimiento y crece al 15% por año en lugar del 5-10%, ese podría ser un escenario.
Si crece en línea con las expectativas, ese podría ser otro escenario. Y si disminuye o crece a un ritmo negativo, ese podría ser un tercer escenario.
Puede usar el análisis de sensibilidad para ver cómo cambia la valoración de esta empresa a medida que avanza de un escenario a otro.
Internamente en Excel, los análisis de sensibilidad se conocen como «tablas de datos», y puede acceder a ellos en el menú de la cinta en la pestaña de datos y «análisis de what if»:
En PC/Windows Excel, el atajo es Alt, D, T o Alt, A, W, T (no hay acceso directo en Mac Excel):
Una tabla de sensibilidad configurada y formateada adecuadamente se ve así (tomada del DCF de Walmart, donde variamos la tasa de descuento y la tasa de crecimiento terminal para evaluar el valor implícito de la Compañía):
Antes de hacer cualquier otra cosa, debe tener un modelo financiero u otro análisis donde varias entradas o supuestos clave afecten directamente la salida.
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