Definicion de Definición de análisis de sensibilidad
El análisis de sensibilidad es una técnica utilizada en la toma de decisiones que consiste en evaluar el impacto de cambios en variables específicas en el resultado de un modelo o proyecto. Permite identificar el grado de influencia que cada variable tiene en el resultado final, ayudando a comprender y gestionar mejor la incertidumbre.
¿Qué es el análisis de sensibilidad?
El análisis de sensibilidad determina cómo los diferentes valores de una variable independiente afectan a una variable dependiente específica bajo un conjunto determinado de supuestos. En otras palabras, el análisis de sensibilidad examina cómo las diferentes fuentes de incertidumbre en un modelo matemático afectan la incertidumbre general del modelo. Este método se utiliza dentro de ciertos límites que dependen de una o más variables de entrada.
El análisis de sensibilidad se utiliza en el mundo empresarial y en el campo de la economía. Lo utilizan comúnmente analistas financieros y economistas y también se lo conoce como análisis hipotético.
Resultados clave
- El análisis de sensibilidad determina cómo los diferentes valores de una variable independiente afectan a una variable dependiente específica bajo un conjunto determinado de supuestos.
- Este modelo también se llama análisis what-if o análisis de simulación.
- El análisis de sensibilidad se puede utilizar para predecir los precios de las acciones de empresas que cotizan en bolsa o cómo las tasas de interés afectan los precios de los bonos.
- El análisis de sensibilidad realiza predicciones utilizando datos históricos y confiables.
- Mientras que el análisis de sensibilidad determina cómo las variables afectan un evento único, el análisis de escenarios es más útil para determinar muchos resultados diferentes para situaciones más amplias.
Wikieconomia / Lara Antal
Cómo funciona el análisis de sensibilidad
El análisis de sensibilidad es un modelo financiero que determina cómo las variables objetivo se ven afectadas por cambios en otras variables, conocidas como variables de entrada. Es una forma de predecir el resultado de una decisión dado un rango específico de variables. Al crear un conjunto determinado de variables, el analista puede determinar cómo los cambios en una variable afectan el resultado.
En el análisis de sensibilidad, se analizan completamente tanto las variables objetivo como las de entrada (o independientes y dependientes). La persona que realiza el análisis observa cómo cambian las variables y cómo la variable de entrada afecta al objetivo.
El análisis de sensibilidad se puede utilizar para predecir los precios de las acciones de las empresas públicas. Algunas de las variables que influyen en los precios de las acciones incluyen las ganancias de una empresa, la cantidad de acciones en circulación, la relación deuda-capital (D/E) y la cantidad de competidores en la industria. El análisis de los precios futuros de las acciones se puede refinar haciendo varias suposiciones o agregando varias variables. Este modelo también se puede utilizar para determinar el impacto de los cambios en las tasas de interés en los precios de los bonos. En este caso, las tasas de interés son la variable independiente y los precios de los bonos son la variable dependiente.
El análisis de sensibilidad realiza predicciones utilizando datos históricos y confiables. Al examinar todas las variables y posibles resultados, se pueden tomar importantes decisiones comerciales, económicas y de inversión.
Los inversores también pueden utilizar el análisis de sensibilidad para determinar el impacto de diversas variables en el rendimiento de su inversión.
Utilidad del análisis de sensibilidad
Los modelos financieros que incluyen análisis de sensibilidad pueden proporcionar a la gerencia una variedad de retroalimentación que será útil en muchos escenarios diferentes. La gama de utilidad del análisis de sensibilidad incluye, entre otras:
- Comprender los factores que influyen. Esto incluye qué y cómo interactúan varios factores externos con un proyecto o empresa en particular. Esto permite a la gerencia comprender mejor qué variables de entrada pueden afectar las variables de salida.
- Reducir la incertidumbre. Los modelos de análisis de sensibilidad integrados familiarizan a los usuarios con los diversos elementos que afectan un proyecto; esto a su vez informa a los participantes del proyecto a qué prestar atención o planificar con antelación.
- Atrapando insectos. Los supuestos iniciales para el análisis de referencia pueden haber contenido algunos errores no detectados. Al realizar varias iteraciones analíticas, la dirección puede descubrir errores en el análisis original.
- Simplificación del modelo. Los modelos demasiado complejos pueden dificultar el análisis de los datos de entrada. Al realizar un análisis de sensibilidad, los usuarios pueden comprender mejor qué factores no son realmente significativos y pueden eliminarse del modelo por falta de significancia.
- Comunicación de resultados. Es posible que la alta dirección ya esté a la defensiva o interesada en una empresa en particular. La recopilación de estudios de casos ayuda a informar a quienes toman decisiones sobre otros resultados que podrían interesarles conocer.
- Logros de metas. La dirección puede desarrollar planes estratégicos a largo plazo que deben cumplir criterios específicos. Al realizar un análisis de sensibilidad, una empresa puede comprender mejor cómo puede cambiar el proyecto y qué condiciones deben estar presentes para que el equipo logre sus objetivos.
Debido a que el análisis de sensibilidad responde a preguntas como «¿Qué pasa si sucede XYZ?», este tipo de análisis también se denomina análisis «qué pasaría si».
Análisis de sensibilidad y escenarios.
En finanzas, el análisis de sensibilidad se crea para comprender el impacto de una serie de variables en un resultado particular. Es importante señalar que el análisis de sensibilidad no es lo mismo que el análisis de escenarios. Como ejemplo, digamos que un analista de acciones quiere realizar un análisis de sensibilidad y un análisis de escenarios sobre el impacto de las ganancias por acción (EPS) en la valoración relativa de una empresa utilizando la relación precio-beneficio (P/E).
El análisis de sensibilidad se basa en variables que afectan la valoración, que un modelo financiero puede representar utilizando variables de precio y beneficio por acción. El análisis de sensibilidad aísla estas variables y luego registra el rango de resultados posibles.
Por otro lado, para el análisis de escenarios, el analista identifica un escenario específico, como una caída del mercado de valores o un cambio en la regulación de la industria. Luego, el analista cambia las variables del modelo para que se ajusten a este escenario. En conjunto, el analista tiene el panorama completo y ahora conoce toda la gama de resultados, teniendo en cuenta todos los extremos, y comprende cuáles serán los resultados dado un conjunto específico de variables definidas por escenarios de la vida real.
Ventajas y limitaciones del análisis de sensibilidad
La realización de análisis de sensibilidad proporciona una serie de beneficios a los tomadores de decisiones. En primer lugar, actúa como un estudio en profundidad de todas las variables. Al ser más profundo, las predicciones pueden ser mucho más fiables. En segundo lugar, permite a los tomadores de decisiones identificar dónde pueden realizar mejoras en el futuro. Por último, permite tomar decisiones informadas sobre las empresas, la economía o sus inversiones.
El uso de un modelo de este tipo tiene algunas desventajas. Todos los resultados se basan en suposiciones ya que todas las variables se basan en datos históricos. Los modelos muy complejos pueden consumir muchos recursos y los modelos con demasiadas variables pueden sesgar la capacidad del usuario para analizar variables influyentes.
Proporciona gestión de diversas situaciones de salida en función del riesgo o variables cambiantes.
Puede ayudar a la gerencia a dirigir esfuerzos específicos para lograr resultados más específicos.
Puede comunicar fácilmente áreas en las que centrarse o los riesgos más importantes a controlar.
Puede revelar errores en la prueba original.
En general, reduce la incertidumbre y la imprevisibilidad de una empresa determinada.
Se basa en gran medida en suposiciones que pueden no hacerse realidad en el futuro.
Puede sobrecargar los sistemas informáticos con modelos complejos y que requieren mucho tiempo.
Puede volverse demasiado complejo, distorsionando la capacidad del analista.
Puede integrar variables independientes de manera imprecisa (porque una variable puede influir de manera imprecisa en otra variable)
Ejemplo de análisis de sensibilidad
Digamos que Sue es una gerente de ventas que quiere comprender cómo el flujo de clientes afecta las ventas generales. Define las ventas en función del precio y el volumen de transacciones. El precio del widget es $1,000 y el año pasado Sue vendió 100 widgets para unas ventas totales de $100,000.
Sue también descubrió que un aumento del 10 % en el tráfico de clientes aumenta el volumen de transacciones en un 5 %. Esto le permite construir un modelo financiero y un análisis de sensibilidad en torno a esta ecuación basado en declaraciones hipotéticas. Él puede decirle qué pasará con las ventas si el tráfico de clientes aumenta en un 10%, 50% o 100%.
Según 100 transacciones actuales, un aumento del 10%, 50% o 100% en el tráfico de clientes corresponde a un aumento del 5%, 25% o 50% en el número de transacciones, respectivamente. El análisis de sensibilidad muestra que las ventas son muy sensibles a los cambios en el flujo de clientes.
¿Qué es el análisis de sensibilidad en el VPN?
El análisis de sensibilidad en el análisis del valor actual neto es un método para estimar cómo cambiará la rentabilidad de un proyecto en particular en función de los cambios en las variables de entrada subyacentes. Aunque es posible que la empresa haya calculado el valor presente neto esperado del proyecto, es posible que desee comprender mejor cómo las mejores o peores condiciones afectarán las ganancias que recibirá la empresa.
¿Cómo calcular el análisis de sensibilidad?
El análisis de sensibilidad a menudo se realiza en software de análisis y Excel tiene funciones integradas para ayudar a realizar el análisis. Normalmente, el análisis de sensibilidad se calcula mediante fórmulas que hacen referencia a diferentes celdas de entrada. Por ejemplo, una empresa podría realizar un análisis del valor actual neto utilizando una tasa de descuento del 6%. El análisis de sensibilidad se puede realizar analizando escenarios de tasas de descuento del 5%, 8% y 10%, o simplemente manteniendo la fórmula pero haciendo referencia a diferentes valores de las variables.
¿Cuáles son los dos tipos principales de análisis de sensibilidad?
Los dos tipos principales de análisis de sensibilidad son el análisis de sensibilidad local y el análisis de sensibilidad global. El análisis de sensibilidad local evalúa el efecto de un parámetro a la vez mientras mantiene constantes todos los demás parámetros, mientras que el análisis de sensibilidad global es un análisis más amplio que se utiliza en escenarios de modelado más complejos, como los métodos de Monte Carlo.
¿Cuál es la diferencia entre análisis de sensibilidad y análisis de escenarios?
El análisis de sensibilidad es un método para analizar un evento y determinar los diferentes resultados de ese evento. Por ejemplo, una empresa podría analizar su estimación en función de varios factores que podrían afectar el cálculo. El análisis de escenarios, por otra parte, se refiere a condiciones más amplias en las que se desconoce el resultado. Como ejemplo, imaginemos a los economistas tratando de pronosticar las condiciones macroeconómicas dentro de 18 meses.
Línea de fondo
Cuando una empresa quiere identificar diferentes resultados potenciales para un proyecto determinado, puede considerar realizar un análisis de escenarios. El análisis de escenarios implica la manipulación de variables independientes para ver las consecuencias financieras resultantes. Las empresas realizan análisis de escenarios para identificar oportunidades, mitigar riesgos y comunicar soluciones a la alta dirección.
Preguntas Frecuentes
1. ¿Qué es el análisis de sensibilidad?
El análisis de sensibilidad determina cómo los diferentes valores de una variable independiente afectan a una variable dependiente específica bajo un conjunto determinado de supuestos. En otras palabras, examina cómo las diferentes fuentes de incertidumbre en un modelo matemático afectan la incertidumbre general del modelo.
2. ¿Cómo funciona el análisis de sensibilidad?
El análisis de sensibilidad es un modelo financiero que determina cómo las variables objetivo se ven afectadas por cambios en otras variables, conocidas como variables de entrada. Al crear un conjunto determinado de variables, el analista puede determinar cómo los cambios en una variable afectan el resultado.
3. ¿Cuáles son las ventajas y limitaciones del análisis de sensibilidad?
Las ventajas del análisis de sensibilidad incluyen proporcionar gestión de diversas situaciones de salida, direccionar esfuerzos específicos, comunicar áreas de enfoque, y reducir la incertidumbre. Sin embargo, se basa en gran medida en suposiciones, puede sobrecargar los sistemas informáticos con modelos complejos, y puede volverse demasiado complejo, distorsionando la capacidad del analista.
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