Describe el analisis de sensibilidad dinanciera

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DIRECCIÓN GENERAL DE EDUCACIÓN SUPERIOR TECNOLÓGICA
INSTITUTO TECNOLÓGICO DE CIUDAD VALLES
INGENIERÍA INDUSTRIAL
U 5 ANALISIS DE SENSIBILIDAD FINANCIERA
PLANEACIÓN FINANCIERA
GRUPO “A”
Ingeniería Industrial
VII Semestre
Docente: C.P. Flavio Hernández Hernández
ALUMNO
Omar Donaciano Pérez Tomas
Diciembre de 2014

2. Índice
INTRODUCCIÓN.............................................................................................................................. 1
5 ANALISIS DE SENSIBILIDAD FINANCIERA..................................................................... 2
5.1 CERTIDUMBRE, RIESGO E INCERTIDUMBRE............................................................. 2
5.2 CONCEPTO DE VALOR ESPERADO ......................................................................... 6
5.3 VARIABLES INDEPENDIENTES.................................................................................. 8
5.4 VARIABLES DEPENDIENTES...................................................................................... 9
5.5 ARBOLES DE DECISION ...................................................................................................... 11
CONCLUSIÓN................................................................................................................................ 14

3. INTRODUCCIÓN
El análisis de sensibilidad financiera es una herramienta que se utiliza
demasiado en el mundo de las empresas cuando se desea tomar decisiones de
inversión, este nos permite visualizar de forma inmediata las ventajas y
desventajas económicas que se presentan en un proyecto.
Para poder realizar el análisis de sensibilidad es necesario comparar el VAN
antiguo con el VAN nuevo y como resultado obtendremos un valor que al ser
multiplicado por 100 se obtendrá el porcentaje de cambio.
La base para aplicar este método es identificar los posibles escenarios del
proyecto de inversión, los cuales se clasifican en los siguientes:
Pesimista: Es el peor panorama de la inversión, es decir, es el resultado en
caso del fracaso total del proyecto.
Probable: Éste sería el resultado más probable que supondríamos en el
análisis de la inversión, debe ser objetivo y basado en la mayor información
posible.
Optimista: Siempre existe la posibilidad de lograr más de lo que proyectamos,
el escenario optimista normalmente es el que se presenta para motivar a los
inversionistas a correr el riesgo.

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5 ANALISIS DE SENSIBILIDAD FINANCIERA
5.1 CERTIDUMBRE, RIESGO E INCERTIDUMBRE
En el momento de tomar decisiones, todos los administradores deben de
ponderar alternativas, muchas de las cuales implican sucesos futuros que
resultan difíciles de prever: la reacción de un competidor a una nueva lista de
precios, las tasas de interés dentro de tres años, la confiabilidad de un nuevo
proveedor. Por esta razón, las situaciones de toma de decisiones se
consideran dentro de una línea continua que va de la certeza (altamente
previsible) a la turbulencia (altamente imprevisible).
 La Certidumbre: Son los hechos económicos conocidos y concretos, de
los que se dispone de todos sus datos, de forma que cumplen todas las
condiciones de definición y reconocimiento como elementos de los estados
financieros. Este conocimiento viene dado porque el hecho ya ha sucedido
o porque aún sin acaecer no existe duda alguna de que va a ocurrir, lo que
en este caso originaría:
- Un Pasivo cierto u obligación que existe a la fecha de presentación
de los estados financieros, consistente en tener que hacer pagos o
servicios futuros cuyo vencimiento se conoce. Es decir se conoce su
naturaleza, su cuantía y el vencimiento.
- Un Pasivo estimado u obligación que surge cuando se tiene la
certeza absoluta de que ha ocurrido el hecho por el que se incurre
en un gasto que inevitablemente se pagará en el futuro, aquí su
naturaleza es conocida, pero su cuantía sólo es razonablemente
estimada y su vencimiento sólo se conoce de forma aproximada.
 La Incertidumbre. Existe un ambiente de incertidumbre cuando falta el
conocimiento seguro y claro respecto del desenlace o consecuencias
futuras de alguna acción, situación o elemento patrimonial, lo que puede
derivar en riesgo cuando se aprecia la perspectiva de una contingencia con

5. 3
posibilidad de generar pérdidas o la proximidad de un daño. La
incertidumbre supone cuantificar hechos mediante estimaciones para
reducir riesgos futuros, y aunque su estimación sea difícil no justificará su
falta de información.
Para su cálculo se ha de acudir a expertos, (ingenieros en los casos de
limpieza y a los abogados para el caso de multas y sanciones). Si las
responsabilidades no se van a saldar en un futuro próximo se puede
calcular el valor actual, con técnicas de descuento cuando el importe de los
pagos y su calendario se puedan fijar de manera fiable, siempre y cuando
el valor temporal del dinero sea elevado. El método escogido se ha de
mencionar en la Memoria.
 El Riesgo. El riesgo supone un hecho externo al sujeto económico, que
puede acontecer o no en algún momento determinado. La incertidumbre
varía para cada sujeto y para cada actividad a desarrollar. La única forma
de reducir el riesgo o al menos sus consecuencias, se consigue mediante
su identificación lo más clara posible, lo que permite poner en marcha
todas aquellas acciones necesarias para intentar anularlos o minimizarlos
con el uso de los conocimientos y de las técnicas que han servido para
convertir, en algún grado, los riesgos en previsibles. Por lo que riesgo
también se puede definir como la valoración económica de la
incertidumbre.
TIPOS DE RIESGO FINANCIERO
RIESGOS DE CRÉDITO
Es el riesgo generado por incumplimiento del cliente en transacciones
financieras o de un emisor de instrumentos financieros; o bien, generado por el
cambio en la credibilidad, es decir el aumento en la probabilidad de
incumplimiento.
Este tipo de riesgo se clasifica de acuerdo a las categorías de incumplimiento,
ya sea de una cartera de clientes crediticios o de una cartera de activos
financieros (por emisor). Cuando el deudor de un crédito no cumple, surge el
riesgo de no poder recuperar los fondos que han sido prestados.

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RIESGOS DE MERCADO
Es el riesgo generado por instrumentos financieros o transacciones financieras
provocado por fluctuaciones de precios, tasas de interés o tipos de cambio y
aún las cotizaciones de acciones o de commoditys.
El riesgo de tasas de variación no anticipada en las interés ocurre en el tanto
se mantengan.
El riesgo cambiario surge, de igual manera por un movimiento no esperado en
la evolución del tipo de cambio en una dirección distinta de la estimada por el
inversionista.
El riesgo proveniente del cambio en el precio de las acciones se manifiesta de
dos formas: por una parte está el riesgo de la caída en el precio de las
acciones después de haber efectuado una compra y el riesgo de no poder
vender todas las acciones que se desean liquidar.
RIESGO DE LIQUIDEZ
El Riesgo de Liquidez de Mercado es aquel relacionado con la compraventa de
un instrumento que se posee en que sea difícil su liquidación en el mercado y
no se obtenga el monto esperado.
El Riesgo de Liquidez o Disponibilidad de Fondeo, es el riesgo de que la
disponibilidad de recursos sea desventajosa o dificultosa para mantener un
saldo de transacciones financieras y tiene que ver con consideraciones de
descalce en plazos.
RIESGO DE LIQUIDACIÓN (SETTLEMENT RISK)
En un sentido estricto el riesgo de liquidación se da cuando se liquida una
operación de cambio extranjero o de compra venta de valores de no poder
recibir la moneda o el bono en ese momento de liquidación a pesar de haber
transferido el bono o de haber pagado debido al incumplimiento del cliente o
por un problema de procedimiento operativo.
RIESGO OPERACIONAL
Este tipo de riesgo es generado por distintos factores de procedimientos de
carácter operativo tales como:

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- El error o fraude en el pago de fondo, la entrega de valores o la
administración de las transacciones financieras.
- El defecto en los sistemas operativos.
- El error o fraude en la aplicación de los sistemas operativos.
El riesgo operacional se define como el riesgo de pérdida debido a la
inadecuación o a fallas de los procesos, el personal y los sistemas internos o
bien a causa de acontecimientos externos; esta definición incluye el riesgo
legal, pero excluye el riesgo estratégico y el de reputación.
RIESGO LEGAL
Es el riesgo ocasionado por elementos legales en las transacciones financieras
como defectos del contrato, problemas en la interpretación legal y en la
capacidad legal del cliente.
Cuando se realiza cualquier transacción financiera, normalmente se firma un
contrato, sin embargo, existe la probabilidad de sufrir pérdidas inesperadas
cuando ocurren sucesos no contemplados en el contrato o cuando los
contratantes interpretan el contrato de forma diferente.
OTROS RIESGOS
RIESGO REPUTACIONAL
Es el riesgo generado cuando la institución financiera es vista en forma
negativa por los otros participantes en el mercado financiero, obstaculizando
así las operaciones y ocasionando una pérdida.
RIESGO TRIBUTARIO
Es el riesgo ocasionado por el manejo de asuntos tributarios no contemplados
al inicio, en las transacciones financieras o en la posesión de instrumentos
financieros. El riesgo tributario puede generar pérdidas cuando se agregan
impuestos nuevos o cuando se modifica la tasa de impuestos.

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5.2 CONCEPTO DE VALOR ESPERADO
Una de las características más importantes de las inversiones financieras es la
rentabilidad, pero no es la única, sin embargo, va a representar un conveniente
punto de partida.
La rentabilidad esperada de una inversión financiera puede obtenerse por
medio de la esperanza matemática del retorno de los distintos escenarios
enfrentados. Este valor será entonces representativo de los cambios en los
distintos estados de la naturaleza supuestos, los cuales reflejan de una u otra
manera, los distintos niveles de incertidumbre con respecto a otras
características de las inversiones financieras (liquidez, solvencia de la empresa
emisora, garantías, etc.).
El valor esperado es un concepto fundamental en el estudio de las
distribuciones de probabilidad. Desde hace muchos años este concepto ha sido
aplicado ampliamente en el negocio de seguros y en los últimos veinte años ha
sido aplicado por otros profesionales que casi siempre toman decisiones en
condiciones de incertidumbre.
Para obtener el valor esperado de una variable aleatoria discreta, multiplicamos
cada valor que ésta puede asumir por la probabilidad de ocurrencia de ese
valor y luego sumamos los productos. Es un promedio ponderado de los
resultados que se esperan en el futuro.
El valor esperado, también llamado, que viene a Esperanza Matemática ser el
promedio ponderado de los posibles resultados por la probabilidad de
ocurrencia asociado a cada evento; es la suma de las multiplicaciones de cada
evento por su respectiva probabilidad de ocurrencia. Su formulación
matemática es la siguiente:


n
i
ii RpRE
1
][

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Donde E[R] es el resultado esperado o la esperanza matemática del resultado,
siendo n los posibles estados de la naturaleza (i=1,....n), pi la probabilidad de
ocurrencia de cada evento y Ri el resultado esperado si se verifica el escenario
“i”.
El riesgo es la característica presente en una situación incierta pero en la cual
se pueden establecer probabilidades de ocurrencia. Se puede aproximar
midiendo la variabilidad de los rendimientos esperados producto de los
cambios percibidos en la verificación del resto de las características. De esta
forma, se encuentran distintos tipos de riesgo asociados a las inversiones
financieras: riesgos de liquidez, riesgos de solvencia, riesgo de calidad de la
garantía, etc.
En presencia de un mercado eficiente, los cambios en la información y en las
percepciones de los inversionistas y del mercado, se traducen en cambios de
precios de manera que, el riesgo se puede medir con la variabilidad de precios
y rendimientos.
Descrito lo anterior, se pueden concebir los posibles resultados de la variable
en estudio (los rendimientos de una inversión financiera) como un conjunto de
datos que poseen una determinada distribución. Los mismos se pueden
describir por medio de medidas de posición (valor esperado) y de dispersión.
Para medir la dispersión se pueden usar varios métodos que permiten
cuantificar cuánto se alejan las distintas observaciones de las medidas de
posición central, entre estos están: la varianza y su raíz cuadrada conocida
como desviación estándar. Así, entre mayor sea la varianza o la desviación
estándar de la distribución de los rendimientos, tanto mayor será el riesgo
asociado a ese activo, y ello porque se asume una relación directa entre las
medidas de dispersión de las observaciones de rendimiento y precios y el nivel
de riesgo que representa una inversión.

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5.3 VARIABLES INDEPENDIENTES
El término variable se puede definir como toda aquella característica o cualidad
que identifica a una realidad y que se puede medir, controlar y estudiar
mediante un proceso de investigación.
La variable independiente es aquella propiedad, cualidad o característica de
una realidad, evento o fenómeno, que tiene la capacidad para influir, incidir o
afectar a otras variables. Se llama independiente, porque esta variable no
depende de otros factores para estar presente en esa realidad en estudio.
Algunos ejemplos de variables independientes son; el sexo, la raza, la edad,
entre otros. Veamos un ejemplo de hipótesis donde está presente la variable
independiente: “Los niños que hacen tres años de educación preescolar,
aprenden a leer más rápido en primer grado.” En este caso la variable
independiente es “hacen tres años de educación preescolar.” Porque para que
los niños de primer grado aprendan a leer más rápido, depende de que hagan
tres años de educación preescolar.
También existen variables independientes en algunos estudios que hasta cierto
punto dependerán de “algo”, como en el ejemplo siguiente: “Los ingresos
económicos de un hospital público puede depender de la asignación en el
presupuesto nacional del país.” Como podemos observar el objeto de estudio
no está influyendo en la variable independiente. De este modo, la variable
independiente en un estudio se cree que está influyendo en la variable
dependiente, el estudio Correlacional se centra precisamente en esa relación.
Las variables independientes son aquellas variables que se conocen al inicio
de un experimento o proceso. En un estudio sobre la pérdida de peso, por
ejemplo, una variable independiente puede ser el número total de calorías

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consumidas por los participantes en el estudio. Como la variable independiente,
o el número de calorías varían, los resultados del experimento van a cambiar.
Otra forma de explicarlo es decir que el valor de la variable independiente es
controlado por el diseñador del problema de matemáticas o del experimento.
La posibilidad de poder medir, controlar o estudiar una variable, es decir una
característica de la realidad es por el hecho que esta característica varía, y esa
variación se puede observar, medir y estudiar. Por lo tanto, es importante, antes
de iniciar una investigación, saber cuáles son las variables que se desean
medir y la manera en que se hará.
Una variable puede tomar diferentes valores dependiendo del enfoque, que le
dé, el investigador. Estos valores pueden ser desde el enfoque cuantitativo o
desde el enfoque cualitativo.
La variable dependiente; es aquella característica, propiedad o cualidad de una
realidad o evento que estamos investigando. Es el objeto de estudio, sobre la
cual se centra la investigación en general. También la variable independiente es
manipulada por el investigador, porque el investigador él puede variar los
factores para determinar el comportamiento de la variable.
Por ejemplo, si estamos analizando el nivel de consumo, el nivel de ingreso
será una variable independiente, ya que causa e influye en el consumo. En una
ecuación o modelo matemático (económico o financiero en nuestro caso), la
variable independiente es la variable cuyo valor viene dado. En un
experimento, es el factor que influye en la variable objeto de estudio.
5.4 VARIABLES DEPENDIENTES
Una variable dependiente es aquella cuyos valores dependen de los que tomen
otra variable. La variable dependiente en una función se suele representar por

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y. La variable dependiente se representa en el eje ordenadas. Son las variables
de respuesta que se observan en el estudio y que podrían estar influidas por
los valores de las variables independientes.
Las variables dependientes son las que se crean como resultado del estudio o
experimento. Si se toma el ejemplo de un estudio de la pérdida de peso, donde
la variable independiente son las calorías consumidas, entonces una variable
dependiente podría ser el peso total de los participantes del estudio. Así que el
peso del participante en el estudio depende de la fluctuación de la variable
independiente, que es lo que la hace dependiente.
El desarrollo de la mayoría de los modelos para realizar predicciones sobre
quiebras en las empresas, se ha representado tradicionalmente a través de una
función lineal con una variable dependiente, la cual generalmente se le puede
definir de dos formas: a) como éxito empresarial, o b) como fracaso
empresarial. Además, Argenti apunta que puede incluirse un tercer término muy
interesante (aunque no es frecuente en la mayoría de las investigaciones) y es
el de “colapso empresarial”, el cual se utiliza como sinónimo de fracaso.
Como veremos más adelante, en los modelos predictivos cualquier término que
sea seleccionado como variable dependiente representará siempre una serie
de dificultades jurídicas, técnicas, conceptuales y de criterios financieros, entre
otros, que impiden llegar a una definición satisfactoria y de aceptación
generalizada que sirva como variable dependiente al modelo predictivo.
Este problema, aunque conocido por diversos analistas e investigadores, se ha
optado generalmente por no considerarlo como de suma importancia en los
trabajos académicos. Tal vez ello obedece a la debilidad de darle una mayor
ponderación a la aplicación de las diversas técnicas estadísticas que son tan
habituales en los actuales trabajos de investigación, los cuales relegan a un
segundo plano el estudio conceptual para determinar u obtener elementos tan
importantes tales como la variable dependiente, algunas de las variables
independientes así como las bases de datos contables.

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La determinación de estos elementos son temas de múltiples divergencias y
contradicciones que existen en los diversos trabajos sobre los modelos
predictivos. Por ejemplo, es común encontrar que el término fracaso
empresarial es el más utilizado como variable dependiente, sin embargo, su
definición presenta serios problemas de ambigüedad al englobar diversos
criterios que son tratados en ocasiones con un exceso doctrinal al inicio de las
investigaciones, pero conforme se avanza en los trabajos se olvida su
conceptualización que es sustituida por un excesivo trabajo estadístico que
poco tiene que ver con la búsqueda de la exactitud predictiva del modelo.
5.5 ARBOLES DE DECISION
Un árbol de decisión, en el ámbito de las finanzas hace referencia a un
diagrama que muestra decisiones secuenciales con sus posibles resultados.
Esta herramienta es utilizada en las empresas para valorar las opciones de
inversión que se tienen en contextos de incertidumbre
Los Árboles de Decisión es una técnica que permite analizar decisiones
secuenciales basada en el uso de resultados y probabilidades asociadas.
Los árboles de decisión se pueden usar para generar sistemas expertos,
búsquedas binarias y árboles de juegos, los cuales serán explicados
posteriormente.
Las ventajas de un árbol de decisión son:
 Resume los ejemplos de partida, permitiendo la clasificación de nuevos
casos siempre y cuando no existan modificaciones sustanciales en las
condiciones bajo las cuales se generaron los ejemplos que sirvieron
para su construcción.
 Facilita la interpretación de la decisión adoptada.
 Proporciona un alto grado de comprensión del conocimiento utilizado en
la toma de decisiones.
 Explica el comportamiento respecto a una determinada tarea de
decisión.

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 Reduce el número de variables independientes.
 Es una magnifica herramienta para el control de la gestión empresarial.
Los árboles de decisión se utilizan en cualquier proceso que implique toma de
decisiones, ejemplos de estos procesos son:
 Búsqueda binaria.
 Sistemas expertos.
 Árboles de juego
Los árboles de decisión generalmente son binarios, es decir que cuentan con
dos opciones, aunque esto no significa que no puedan existir árboles de tres o
más opciones.
Un árbol de decisión, en el ámbito de las finanzas hace referencia a un
diagrama que muestra decisiones secuenciales con sus posibles resultados.
Esta herramienta es utilizada en las empresas para valorar las opciones de
inversión que se tienen en contextos de incertidumbre.
Elaboración del árbol de Decisiones
Daremos inicio a la construcción del Árbol de Decisión escribiendo en la parte
superior, a modo de título, la decisión o el problema que necesitará la toma de
decisiones. Desde el lado izquierdo hacia el derecho se dibujarán líneas que
parten desde un mismo origen que representarán las posibles decisiones a
tomar.
Para su construcción es necesario considerar las distintas alternativas o cursos
de acción y los posibles eventos asociados a cada curso de acción. Dentro de
un Árbol de Decisión un cuadrado, significará un punto de decisión, es decir, el
punto desde el cual se fija un curso de acción; y un O significará los posibles
eventos asociados al curso de esa acción. Siguiendo el siguiente gráfico
comprenderemos la estructura del Árbol de Decisiones.

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Evaluación del Árbol de Decisión
En este momento reconoceremos que opción es la que tiene mayor valor para
la empresa, para ello se deberá otorgar el valor económico de los posibles
resultados. Luego debemos ver cada uno de los círculos (los cuales
representan puntos de incertidumbre) y estimar la probabilidad de cada
resultado.
Encontraremos que para cada decisión tendrá diferentes probabilidades en
cada uno de sus resultados posteriores, por lo que la sumatoria porcentual de
estos resultados de cada decisión tendrá que ser 100% o en su defecto 1 si se
utilizan fracciones, quien elabora el Árbol de Decisiones podrá elegir cada uno
según de parezca conveniente.
Después de haber calculado las probabilidades y los valores de los posibles
resultados, procedemos a calcular el valor que nos ayudará a tomar la decisión.
Comenzando por la derecha del Árbol de Decisión y recorriendo hacia la
izquierda, calculamos cada uno de los nodos de incertidumbre, primero
multiplicaremos las probabilidades de resultado con el valor esperado de cada
resultado, cabe recalcar que también puede haber resultados negativos.
Cada nodo de incertidumbre se calculará de acuerdo a la suma de los
resultados de cada una de las ramas de decisión.
Al analizar los nodos de decisión, debemos considerar los costos que implica
cada decisión, por ejemplo en decisiones de inversión consideraremos los
costos que esta implica; el valor obtenido de cada nodo de incertidumbre será
restado por el costo que implica cada decisión de esta manera encontraremos
el beneficio que se obtendrá de cada decisión.
En este momento es en el que encontramos el beneficio final y podremos saber
cuál es la mejor alternativa de decisión, como podemos ver en el cuadro
anterior la decisión que genera mejores resultados o beneficios es la que

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aparentemente generaba menor valor esperado, de esta manera hemos
encontrado la mejor alternativa de decisión.
Aplicaciones de la técnica de árbol de decisiones
La técnica del Árbol de Decisiones puede ser aplicada en cualquier problema
de toma de decisiones, sin embargo se tiene un uso amplio en la toma de
decisiones de inversión, reinversión, políticas de créditos y financiamiento a
corto y largo plazo.
CONCLUSIÓN
El análisis de sensibilidad es suma importancia para ya que nos permite tomar
decisiones dentro de una empresa, puesto que esta herramienta nos indica
cuales son las variables que más afectan nuestro resultado económico de un
proyecto, además también nos indica cuales son las variables que tienen poca
incidencia en el resultado final.
En si esta herramienta nos proporciona identificar las variables que tendrán un
gran impacto sobre nuestros costos o ingresos, autorizando combinar las
variables con el objetivo de obtener resultados que nos dejen optimizar la
generación del valor en la compañía.
También es importante recalcar que es te método se puede aplicar también a
inversiones que no solo sean productos de empresas financieras, sino que
asimismo es recomendable para los casos en que un familiar o amigo nos
ofrezca invertir en algún tipo de negocio o proyecto que nos dejara algún tipo
de ganancias en el futuro.