*CASO SMC: Aplicacin.

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*Los flujos de caja son valores esperados que tienen asociados un componente de volatilidad (riesgo).

Determinar la magnitud de esa volatilidad es uno de los grandes retos con el que todo Gerente debe lidiar.

Se han generado procedimientos de anlisis de proyectos, como el anlisis de sensibilidad, simulacin de Monte Carlo, rboles de decisin, entre otros, que permiten en cierta medida manejar la incertidumbre.

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Antes de iniciar cualquier procedimiento de anlisis de proyectos, es muy importante la generacin de escenarios.

Un buen anlisis de sensibilidad, punto muerto y/o montecarlo, NO puede solucionar deficiencias en el anlisis de escenarios.

*Es un estado de la naturaleza.Por definicin, los escenarios son mutuamente excluyentes.

Por ejemplo: Si estuviera frente a una eleccin presidencial, un escenario sera si fuera elegido el candidato A y otro escenario si fuera elegido el candidato B. Es claro en este ejemplo, que ambos candidatos no podran ser elegidos al mismo tiempo para el mismo cargo y que las condiciones bajo las cuales realizar su evaluacin van a ser distintas dependiendo de cul de ellos sea elegido.

*Una inversin en establecer escenarios es siempre rentable y por lo tanto es recomendable por las posibles consecuencias adversas en el caso de tomar una mala decisin.Como mnimo deberan utilizarce tres escenarios:

Optimista, el cual presupone que las condiciones bajo las cuales se desarrollar el proyecto son favorables.Esperado, el cual se sita en un punto medio, tratando de ser lo menos arbitrario posible.Pesimista, se plantea condiciones desfavorables para el proyecto.

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Generando escenarios: Datos

Anlisis Y si

Administrador de escenarios*

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*Click para agregar un escenario

*Agregar nombre de un escenarioMarcar las celdas que van a tomar los valores de las variables a sensibilizar (Var% del precio, cantidad y Costo materiales) de los escenarios.

*Sealar los valores a asignar a las variables en cada escenario (en este caso se esta realizando para el pesimista).

*Luego de ingresar los datos para los 03 escenarios, hacemos Click en Resumen.

*Estas son las celdas de resultadoSe marcan las celdas de resultado: VAN y TIR. Luego se hace Click en Aceptar.

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Cul es la diferencia entre el punto de equilibrio y el punto muerto? El punto de equilibrio es aquel en el cual el margen total de contribucin iguala exactamente al total de los costos fijos de elaborar un producto o servicio. El punto de equilibrio ignora el costo de oportunidad asociado al valor del dinero en el tiempo, por lo tanto, NO representa el punto en el que VAN es igual a cero.

El punto muerto o punto real de indiferencia es el nivel de venta en el cual el VAN del proyecto es cero. Aunque en muchos casos la relacin entre el punto de equilibrio y el punto muerto es especfico para cada situacin, en la mayora de los casos, el punto muerto es mucho mayor de lo que comnmente se llama punto de equilibrio.*Tomado de Administracin Financiera Corporativa. Emery y Finerty. Mxico 1997.

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Generando Puntos Muerto: Datos

Anlisis Y si

Buscar objetivo*

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*Sealar la celda donde se ubica la frmula del VANTipear el valor objetivo; en este caso se busca VAN = 0Sealar la celda donde se ubica la Variacin % del Precio

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En que % puede caer el precio haciendo el VAN = 0?Var. % Precio = -6.25%

En que % puede caer la cantidad vendida haciendo el VAN = 0?Var. % Cantidad = -10.58%

En que % puede subir el costo de materiales haciendo el VAN = 0?

Var. % Costo Materiales = -24.49%

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Permite estudiar el efecto del cambio en una o dos variables en un momento dado.

Requiere la identificacin de todas las variables relevantes que influyen en el valor presente neto de un proyecto, sus rangos de variacin y la definicin de las relaciones matemticas apropiadas entre estas variables.

Permite al responsable de la decisin guiarse slo por la mejor estimacin de cada variable para el clculo del VAN. Responde a la pregunta: Qu pasa si....?

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Tipos:Unidimensional

Vara una sola variable a la vez

Bidimensional

Varan dos variables a la vez

Limitaciones:Sus resultados son ambiguos: es difcil conocer la idea subjetiva que cada previsor tiene acerca de la distribucin completa de probabilidad de los posibles resultados. (slo se trabaja con las mejores estimaciones).

Las variables relevantes pueden estar fuertemente correlacionadas positiva o negativamente.

Se debe tener precaucin al considerar combinaciones de resultados de variables como igualmente probables.

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Aplicando el analisis de sensibilidad: Datos

Anlisis Y si

Tabla de datos*

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*=B54=B55Se linkea la celda con el VAN y se escribe el rango.Se sombrea marca el rango, el VAN y las celdas donde aparecern los resultados (B117:C135).

3. Se hace Click en Tabla de Datos y aparece este cuadro. Ntese que tiene doble entrada. Como el rango de datos esta en una columna, se usara la Celda de entrada (columna).

*Sealar la celda donde se ubica la Variacin % del precio

I. UnidimensionalCmo vara el VAN ante variaciones % en el precio?*

I. UnidimensionalCmo vara el VAN ante variaciones % en la cantidad a venderse?*

I. UnidimensionalCmo vara el VAN ante variaciones % de los costos de los materiales?*

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*El procedimiento es el mismo que para el anlisis unidimencional, solo que ahora se utilizan las dos entradas: Fila para Var. % Cantidad y Columna para Var. % Precio.

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A diferencia del anlisis de sensibilidad permite considerar todas las posibles combinaciones de las variables. Es un instrumento de planeacin financiera para la representacin de un evento. Cuando se utiliza dentro de la presupuestacin de capital, requiere que se haga estimaciones sobre la distribucin de probabilidad para cada elemento del flujo efectivo.

El proceso de simulacin ejecuta reiteradas veces la seleccin aleatoria de valores para cada una de las variables y determina el valor actual neto. Asigna una probabilidad de ocurrencia para cada resultado. Es un muestreo simulado.Generalmente es apropiado para proyectos grandes.

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Cuando se introduce el elemento riesgo de manera explcita, esto es, cuando se analizan los flujos de caja basados en la distribucin de probabilidad de las variables que lo determinan, se debe utilizar la tasa libre del riesgo; de otra manera se estara contando doblemente el efecto de ese riesgo.Es decir, si estamos capturando todo el riesgo en los flujos de caja (a travs de las variables que lo determinan), entonces la tasa de descuento no debe capturar ningn riesgo a fin de no duplicarlo: la tasa que no captura riesgo es por definicin la tasa libre de riesgo.Se considera tasa libre de riesgo la tasa de inters que pagan los bonos del tesoro americano. Para fines prcticos se puede emplear su promedio histrico: 5%.

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Limitaciones:Puede ser difcil establecer la relaciones entre variables.Su interpretacin es algo compleja. No es fcil transmitir los resultados.Es difcil determinar la distribucin de probabilidad adecuada para cada una de las variables.

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Pragmtico?Tiene propiedades que se ajustan al sentido comnEs fcil de implementarEs fcil de comunicarVisualmente intuitivaSe ajusta a datos histricos? (Se puede usar el software @Risk)Ajuste de curvasMuestreo desde el set histrico

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Tericamente correcta?Basada en un modelo implcito del comportamiento de una variable de ingreso.Ejemplo: los precios se distribuyen como una normal o logo normal asumiendo que los mercados son eficientes.Usa de opinin de expertos? segn mi experiencia en el sector el precio tiene una distribucin normal con desviacin estndar de

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* De acuerdo a los estndares de la industria?

*No se asuste! Si usa su sentido comn, su modelo en @RISK ser una mejor representacin de la realidad que un modelo esttico o determinstico. (Fuente: Palisade - @Risk, 2008)

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*La muestra de la variable Precio (US$) no tiene una media representativa ni una distribucin estndar constante.

*La muestra de la variable Variacin % del Precio tiene una media y una desviacin estndar mas representativas.

*Definiendo distribuciones:Posicionarse en la celda donde esta la variable a sensibilizar (B92).Click en Define Distribution.Escoger la distribucin (en este caso normal).Click en Select Distribution

*Definiendo parmetros:Desviacin Tpica de 0.18694.La Media permanece en 0% porque los precios proyectados son los esperados.

*Se usa la D.S. histrica (18.69%). Se asume que la variabilidad pasada se repetir en el futuro.Los precios esperados sern los proyectados por la empresa.

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*Definiendo Output:Ubicarse en la celda del Output VAN (B88).Click en Add Output.Click en OK.

*Iniciando la simulacin:Poner el nmero de iteraciones.Click en Start Simulation.

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*Se tiene una probabilidad del 74.8% de que el VAN sea mayor que cero.

*Se tiene una probabilidad del 74.8% de que el VAN sea mayor que cero.

Acumulativa ascendente

*La variable que mas se correlaciona con el VAN (que lo explica en mayor grado) es la Variacin % Precio.

Tornado: coeficientes de correlacin entre las variables sensibilizadas y el VAN.

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