Clase #2 de riesgo: planificación por escenarios. 2C2012

1. Riesgo
Planificación por escenarios
Mg. Lic. Alejandro M. Salevsky
asalevsky@gmail.com
1

2. El poder de la
inflación, el tipo de
cambio y las tasas de
interés
La relación entre estas tres variables, su historia y evolución son uno
de los primeros outlooks a construir para entender el potencial de
inversión en una economía
2

3. 3

4. Argentina 2015???
4

5. El 2000 nos
encontrará unidos o
dominados
5

6. La planificación
por escenarios
como herramienta
para administrar
riesgo (o no)
Cómo tomar (intentar) decisiones racionales (o un poco) en entornos
de incertidumbre
6

7. 1.Definición del problema
1.Definición
2.Modelo de análisis
2.Modelo
3.Análisis de sensibilidad
3.Análisis
4.Análisis por escenarios
4.Análisis
5.Decisión
5.Decisión
6.Key learnings
6.Key
7

8. Definir el problema,
visualizar
decisiones, entender
como evaluarlas
Como primer paso se debe definir correctamente el problema,
visualizar las decisiones y entender como se las va a evaluar y
comparar
8

9. Key
Performance
Indicator
Variables / Índices claves que se puedan medir / cuantificar de algún
modo para dar un marco de racionalidad a lo irracional.
9

10. 1.Definición del problema
1.Definición
2.Modelo de análisis
2.Modelo
3.Análisis de sensibilidad
3.Análisis
4.Análisis por escenarios
4.Análisis
5.Decisión
5.Decisión
6.Key learnings
6.Key
10

11. Cómo transformar la
incertidumbre en
variables y
relaciones
Un modelo de planificación es una reducción de la incertidumbre
mediante una simplificación: todo se reduce a variables, sus
relaciones y su cuantificación
11

12. 1 Elección de
variables •Tamaño de mercado
proyectado
•Market share proyectado
•Precio promedio proyectado
•Contribución marginal
•Costos fijos proyectados
•CAPEX y depreciaciones
•Tasas
•Working capital
•WACC
•etc
12

13. 1 Elección de
variables
2
Cálculo Variable m0 Año 1 Año 2 Año 3
Construcción A Ventas (u) 100 105 110
de relaciones B Precio promedio 5,00 5,50 6,05
C = A*B Ventas ($) 500 578 667
D % Costo variable 25% 25% 25%
E = D*C Costo variable 125 144 167
F = C-E Contribución Marginal 375 433 500
G Costos Fijos 200 220 242
H = F-G EBITDA 175 213 258
I Depreciaciones 70 70 70
J=H- I EBIT 105 143 188
K Intereses 10 10 10
L Alícuota IIGG 35% 35% 35%
M = (J - K) * (1-L) Resultado Neto 62 87 116
13

14. 1 Elección de
variables
2 Construcción
de relaciones
Cálculo
N
O
Variable
EBIT
% Variación F/M
m0 Año 1
105
5%
Año 2
143
5%
Año 3
188
5%
P =C*O Variación F/M 25 29 33
I Depreciaciones 70 70 70
Q CAPEX 350
R=L*J IIGG Operativo 37 50 66
S = N -P + I - Q - R Free Cash Flow -350 113 134 159
WACC 26%
T VAN $ 49,04
U TIR 32%
V I/R 1,14
14

15. 1 Elección de
variables
2 Construcción
de relaciones
Cálculo
A
B
Variable
Ventas (u)
Precio promedio
m0 Año 1
100
5,00
Año 2
105
5,50
Año 3
110
6,05
C = A*B Ventas ($) 500 578 667
D % Costo variable 25% 25% 25%
3 Modelo AS IS E = D*C
F = C-E
G
Costo variable
Contribución Marginal
Costos Fijos
125
375
200
144
433
220
167
500
242
H = F-G EBITDA 175 213 258
I Depreciaciones 70 70 70
J=H- I EBIT 105 143 188
K Intereses 10 10 10
L Alícuota IIGG 35% 35% 35%
M = (J - K) * (1-L) Resultado Neto 62 87 116
15

16. 1.Definición del problema
1.Definición
2.Modelo de análisis
2.Modelo
3.Análisis de sensibilidad
3.Análisis
4.Análisis por escenarios
4.Análisis
5.Decisión
5.Decisión
6.Key learnings
6.Key
16

17. What if
analysis:
analysis: que
pasa con y ante
un cambio de x?
Análisis céteris páribus (no tan céteris páribus) del impacto en cada
KPI ante el cambio de cada variable del modelo
17

18. Variable m0 Año 1 Año 2 Año 3 Año 4 Año 5
+/- Ventas (u) 100 105 110 116 122
10%? +/-
Precio promedio 5,00 5,50 6,05 6,66 7,32
Ventas ($) 10%? 500 578 667 770 890
+/- % Costo variable 25% 25% 25% 25% 25%
5pp? Costo variable 125 144 167 193 222
Contribución Marginal +/- 375 433 500 578 667
Costos Fijos 10%? 200 220 242 266 293
EBITDA 175 213 258 312 375
Depreciaciones 70 70 70 70 70
EBIT 105 143 188 242 305
Intereses 10 10 10 10 10
Alícuota IIGG 35% 35% 35% 35% 35%
Resultado Neto 62 87 116 151 191
Variable m0 Año 1 Año 2 Año 3 Año 4 Año 5
EBIT 105 143 188 242 305
% Variación F/M 5% 5% 5% 5% 5%
Variación F/M 25 29 33 39 44
+/- Depreciaciones 70 70 70 70 70
10%? CAPEX 350
IIGG Operativo 37 50 66 85 107
Free Cash Flow -350 113 134 159 189 223
WACC 26% +/-
VAN $ 49,04 5pp?
TIR 32%
I/R 1,14
18

19. Variable m0 Año 1 Año 2 Año 3 Año 4 Año 5
+/- Ventas (u) 100 105 110 116 122
10%? +/-
Precio promedio 5,00 5,50 6,05 6,66 7,32
Ventas ($) 10%? 500 578 667 770 890
+/- % Costo variable 25% 25% 25% 25% 25%
5pp? Costo variable 125 144 167 193 222
Contribución Marginal +/- 375 433 500 578 667
Costos Fijos 10%? 200 220 242 266 293
EBITDA 175 213 258 312 375
Depreciaciones 70 70 70 70 70
EBIT 105 143 188 242 305
Intereses 10 10 10 10 10
Alícuota IIGG 35% 35% 35% 35% 35%
Resultado Neto 62 87 116 151 191
Variable m0 Año 1 Año 2 Año 3 Año 4 Año 5
EBIT 105 143 188 242 305
% Variación F/M 5% 5% 5% 5% 5%
Variación F/M 25 29 33 39 44
+/- Depreciaciones 70 70 70 70 70
10%? CAPEX 350
IIGG Operativo 37 50 66 85 107
Free Cash Flow -350 113 134 159 189 223
WACC 26% +/-
VAN $ 49,04 5pp?
TIR 32%
I/R 1,14
19

20. -20% -2% 0% 2% 20%
VAN -300% -30% 0% 30% 300%
Ventas año 1 TIR -59% -6% 0% 5% 52%
I/R -37% -4% 0% 4% 37%
VAN -24% -2% 0% 2% 25%
Inflación TIR -4% 0% 0% 0% 4%
I/R -3% 0% 0% 0% 3%
VAN 163% 16% 0% -16% -163%
Costos fijos año
TIR 29% 3% 0% -3% -31%
1
I/R 20% 2% 0% -2% -20%
VAN 116% 12% 0% -12% -116%
CAPEX TIR 30% 3% 0% -2% -21%
I/R 21% 2% 0% -2% -14%
VAN 107% 10% 0% -10% -88%
WACC TIR -20% -2% 0% 2% 20%
I/R 13% 1% 0% -1% -11%
20

21. 1.Definición del problema
1.Definición
2.Modelo de análisis
2.Modelo
3.Análisis de sensibilidad
3.Análisis
4.Análisis por escenarios
4.Análisis
5.Decisión
5.Decisión
6.Key learnings
6.Key
21

22. What if analysis II:
II:
que pasa si todo
cambia?
El análisis de sensibilidad por sí no lleva a buenas conclusiones ya
que las diferencias entre lo presupuestado en el escenario base / as is
y la realidad se observarán en muchas variables, no en una sola. Ya
sea por causalidad o por casualidad
22

23. 23

24. Argentina 2015???
+/-
+/- +/-
+/- +/- ToCo?
+/- ToCo?
ventas? inflación?
+/-
+/- +/- Costos
+/- +/-
+/-
CAPEX? fijos? Impuestos?
+/-
+/- +/- tasas?
+/- +/- algo???
+/-
mercado?
24

25. •Tienen que representar una realidad distinta que
afecte a la inversión / decisión
•Hay que nombrarlos de forma que identifiquen
esa realidad
•Hay que describirlos y ejemplificarlos.
Visualizarlos.
•Primero hay que entenderlo, luego entender
como impacta en cada variable y recién luego
ponerle valores
•Deben ofrecer un curso de acción
•Tienen que ser pocos (2 a 5)
Algunas buenas normas para la construcción de escenarios
25

26. 1 PBI
Luz, cámara, acción:
A los KPIs!!!
KPIs!!!
Luego de construidos los escenarios, se deben estimar los impactos y
recalcular los KPIs
26

27. Argentina 2015???
Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas.
Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas.
Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas.
Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas. Ideas.
27

28. 1.Definición del problema
1.Definición
2.Modelo de análisis
2.Modelo
3.Análisis de sensibilidad
3.Análisis
4.Análisis por escenarios
4.Análisis
5.Decisión
5.Decisión
6.Key learnings
6.Key
28

29. Luego del análisis
racional, la decisión
racional…(o el
estómago?)
Elegimos el escenario con más probabilidad? Calculamos la
probabilidad de cada escenario y la esperanza matemática de cada
escenario? Simplemente aprendemos y repensamos todo? Dejamos
todo al estómago? Un poco de cada cosa?
29

30. 1.Definición del problema
1.Definición
2.Modelo de análisis
2.Modelo
3.Análisis de sensibilidad
3.Análisis
4.Análisis por escenarios
4.Análisis
5.Decisión
5.Decisión
6.Key learnings
6.Key
30

31. La planificación por
escenarios no descubre
el futuro, sólo ayuda de
forma racional a
preparar cursos de
acción…
Algunas reflexiones obtenidas desde la experiencia…
31

32. La planificación por
escenarios no descubre
el futuro, en todo caso,
ayuda a crearlo
Algunas reflexiones obtenidas desde la experiencia…
32

33. La propensión al riesgo no
tiene nada que ver con la
probabilidad de ocurrencia
de un escenario. Tiene que
ver con el curso de acción
preferido en cada uno.
Algunas reflexiones obtenidas desde la experiencia…
33

34. Sin embargo, los modelos
mentales influyen en el
diseño y elección de
escenarios. Y esta bien!!
Algunas reflexiones obtenidas desde la experiencia…
34

35. El éxito se encuentra si se
tomo una mejor decisión (o
al menos si se esta
honestamente convencido
de eso). No en si se obtuvo el
valor.
Algunas reflexiones obtenidas desde la experiencia…
35

36. A veces, pequeñas variables
influyen mucho en el
resultado. (teoría del caos)
Algunas reflexiones obtenidas desde la experiencia…
36

37. SIEMPRE tener en cuenta la
posibilidad de ocurrencia de
factores disruptivos (más en
la Argentina)
Algunas reflexiones obtenidas desde la experiencia…
37

38. Los modelos matemáticos
avanzados sirven poco
porque el valor no esta en el
resultado sino en el proceso
de planificación! (y en las
conclusiones anidadas)
Algunas reflexiones obtenidas desde la experiencia…
38

39. Al final del día todo termina
con un:
Y qué te crees??
Algunas reflexiones obtenidas desde la experiencia…
39

40. 40