ANÁLISIS DEL RIESGO, OPERACIONES REALES Y PRESUPUESTOS DE CAPITAL

UNIVERSIDAD CENTRAL DEL ECUADOR[pic 1][pic 2]

FACULTAD DE CIENCIAS ECONÓMICAS

CARRERA DE FINANZAS

MATEMÁTICA FINANCIERA

CAPÍTULO 7. ANÁLISIS DEL RIESGO, OPERACIONES REALES Y PRESUPUESTOS DE CAPITAL

INTEGRANTES

CAIZA CARLA

GRANDA LADY

PARRALES VANESSA

VERDEZOTO EMILY

CURSO:

CUARTO SEMESTRE

AULA:

F4-001

2021-2021

7.1 ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD, ESCENARIOS Y PUNTO DE EQUILIBRIO.

7.1.1 Análisis de sensibilidad y escenarios

     Una forma para que la empresa aproveche todo el potencial de la técnica de valor presente neto es el análisis de sensibilidad conocido también como análisis hipotético, el mismo que examina el nivel de sensibilidad de un cálculo particular del VPN a los cambios en los supuestos fundamentales. (Steven A. Ross y Randolf Westerfield, 2010)

     El análisis de sensibilidad permite diseñar escenarios en los cuales podremos analizar posibles resultados de nuestro proyecto, cambiando los valores de sus variables y restricciones financieras y determinar el cómo estas afectan el resultado final.

     Un análisis de sensibilidad intenta evaluar el impacto que los datos de entrada o de las restricciones especificadas a un modelo definido, en el resultado final o en las variables de salida del modelo.

     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.

     Un análisis de sensibilidad indicará las variables que más afectan el resultado económico de un proyecto y cuáles son las variables que tienen poca incidencia en el resultado final. (Astro, 2005)

     Elegir una solución que se mantenga como buena en un cierto intervalo de valores posibles de estos parámetros sensibles.

7.1.2 Análisis del punto de equilibrio.

     Otro método es el análisis del punto de equilibrio, el mismo que determina las ventas necesarias para alcanzar el punto de equilibrio. Esta herramienta es un útil complemento del análisis de sensibilidad porque también arroja luz sobre la gravedad de los pronósticos incorrectos. El punto de equilibrio lo calculamos en términos tanto de la utilidad contable como del valor presente. (Steven A. Ross y Randolf Westerfield, 2010)

Para el análisis del punto de equilibrio debemos tener en cuenta los siguientes conceptos:

• Utilidad contable: Es el beneficio o ganancia, es la diferencia entre los ingresos obtenidos por un negocio y todos los gastos incurridos en la generación de dichos ingresos.
• Margen de Contribución: Diferencia entre precio de venta y costo variable.
• Punto de equilibrio de la utilidad contable: [pic 3]

     El punto de equilibrio o punto de ruptura o punto de quiebra es el punto donde el importe de las ventas netas absorbe los costos variable y los costos fijos, es decir, es el momento económico donde se produce un equilibrio entre los ingresos y los costos totales, en ese punto se ha dejado de tener pérdida y no se ha empezado a tener beneficio. (Padilla, s.f.)

     Los costos fijos son aquellos que no cambian en proporción directa con las ventas y cuyo importe y recurrencia es prácticamente constante, como son la renta del local, los salarios, las depreciaciones, amortizaciones, etc. además debemos conocer el precio de venta de él o los productos que fabrique o comercialice la empresa, así como el número de unidades producidas existen tres métodos para conocer el punto de equilibrio (Vargas, 2001):

• método de la ecuación

• método del margen de contribución

• método gráfico

      La determinación del punto de equilibrio no toma en cuenta, ni está implícito en su formulación la eficiencia de las operaciones en la organización, el punto de equilibrio debe emplearse con el criterio de búsqueda de volúmenes de venta que den como resultado utilidades igual a cero, el punto de equilibrio de la ejecución real y la prevista pueden diferir, dependiendo de los indicadores relativos de eficiencia, el control interno de las operaciones juega un papel fundamental si se quiere alcanzar resultados satisfactorios de la eficiencia. el sistemático análisis de las causas que dan lugar a desviaciones negativas en el negocio, es parte también del control interno sobre el mismo, en la elaboración de los presupuestos se debe tener presente la correspondencia necesaria entre los indicadores de volumen y los que señalan la eficiencia con que debe operar el negocio. los objetivos generales del análisis de sensibilidad son identificar los parámetros relativamente sensibles que afectan la solución óptima, para tratar de estimarlos con más cuidado y después elegir una solución que se mantenga como buena en un cierto intervalo de valores posibles de estos parámetros sensibles. no hay que olvidar que este análisis constituye una parte muy importante de los estudios de programación lineal.

7.2 SIMULACIÓN MONTE CARLO.

     La simulación de Montecarlo es un método estadístico. Este es utilizado para resolver problemas matemáticos complejos a través de la generación de variables aleatorias.

     La simulación de Montecarlo, o método de Montecarlo, le debe el nombre al famoso casino del principado de Mónaco. La ruleta es el juego de casino más famoso y también el ejemplo más sencillo de mecanismo que permite generar números aleatorios. (Lopez, 2017)

     La clave de este método está en entender el término ‘simulación’. Realizar una simulación consiste en repetir, o duplicar, las características y comportamientos de un sistema real. Así pues, el objetivo principal de la simulación de Montecarlo es intentar imitar el comportamiento de variables reales para, en la medida de lo posible, analizar o predecir cómo van a evolucionar.

     A través de la simulación, se pueden resolver desde problemas muy sencillos, hasta problemas muy complejos. Algunos problemas pueden solucionarse con papel y bolígrafo. Sin embargo, la mayoría requieren el uso de programas informáticos como Excel, R Studio o Matlab. Sin estos programas, resolver determinados problemas llevaría muchísimo tiempo. (Lopez, 2017)

     En economía, la simulación de Montecarlo se utiliza tanto en empresas como en inversión. Siendo en el mundo de la inversión donde más se utiliza.

Algunos ejemplos de simulación de Montecarlo en inversión son los siguientes:

• Crear, valorar y analizar carteras de inversión
• Valorar productos financieros complejos como las opciones financieras
• Creación de modelos de gestión de riesgo

     Dado que la rentabilidad de una inversión es impredecible, se utiliza este tipo de método para evaluar distintos tipos de escenarios. (Lopez, 2017)

     Un ejemplo sencillo se encuentra en la bolsa de valores. Los movimientos de una acción no se pueden predecir. Se pueden estimar, pero es imposible hacerlo con exactitud. Por ello, mediante la simulación de Montecarlo, se intenta imitar el comportamiento de una acción o de un conjunto de ellas para analizar cómo podrían evolucionar. Una vez se realiza la simulación de Montecarlo se extraen una cantidad muy grande de escenarios posibles. (Lopez, 2017)

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