Manual De Calidad

5. ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD

Concepto

Es una técnica que indica cuanto en igualdad de circunstancias cambiara ante la alteración de de una variable de entrada.

El análisis de sensibilidad es el proceso de medición de variables que afectan el desarrollo del proyecto de inversión.

El análisis de sensibilidad también puede ser utilizado para determinar la vulnerabilidad de un proyecto a cambios en el nivel de la demanda. Por ejemplo, en la evaluación de la construcción de un hotel es posible obtener los diferentes rendimientos que se lograrían con distintos grados o porcentajes de ocupación del hotel.

El propósito del análisis de sensibilidad es determinar el efecto de cambios en los valores de las variables independientes sobre las valores de las variables dependientes.

La técnica de análisis de sensibilidad a varias propuestas, a continuación se analiza la variación de la anualidad equivalente de dos alternativas de inversión a cambios en la vida esperada del servicio que van a proporcionar.

5.1 CERTIDUMBRE, RIESGO E INCERTIDUMBRE

Certeza o Certidumbre: Bajo condiciones de certeza o certidumbre, conocemos nuestros objetivos y tenemos información de lo mas exacto, medible y confiable acerca de los resultados de cada una de las alternativas que consideremos

Incertidumbre: Bajo condiciones de incertidumbre es poco lo que se sabe de las alternativas

Riesgo: Es la probabilidad de que suceda un evento, impacto. Se produce riesgo siempre que no somos capaces de diagnosticar con certeza el resultado de una alternativa las condiciones en que los administradores toman las decisiones en una organización pueden clasificarse en términos generales como certeza o certidumbre, incertidumbre y riesgo

 Decisiones Bajo Certidumbre

 Con frecuencia las decisiones de certidumbre, es cuando no se tiene ninguna duda en absoluto sobre el evento que ocurrirá y cuando existe un solo resultado para cada acción posible.

Ejemplo: Un apretado programa de producción puede obligar a un administrador a pedir 10 empleados para que trabajen cuatro horas de tiempo extra con toda certeza y puede prever con lato grado de certidumbre el numero de piezas adicionales que pueden programarse con absoluta certeza antes de programar las horas extras.

 La toma de decisiones bajo certidumbre no siempre son obvias, ya que quien enfrenta esta decisión (identificar los procesos/actos disponibles, medir las consecuencias y seleccionar el mejor proceso/acto) involucra la programación lineal.

Ejemplo: Ordenar 20 órdenes de trabajo distintas a 20 maquinas diferentes, donde cualquiera de esta podría realizar el trabajo, puede involucrar en forma literal miles de combinaciones diferentes

 Quienes toman este tipo de decisiones con frecuencia tienen que asignarle una probabilidad a cada evento lo que no es una actividad sencilla.

 Podemos asignar probabilidades con un alto grado de objetividad cuando contamos con prueba matemáticas o datos históricos sobre la probabilidad de ocurrencia de cada uno de los diferentes evento.

Ejemplo: Aunque las compañías de seguros de vida no pueden determinar el año en el que morirá cada tenedor de póliza, pueden calcular la probabilidad objetiva basados en la expectativa de que los índices de mortalidad prevalecientes en el pasado se repitan en el futuro.

 Decisiones Bajo Incertidumbre

 Sin embargo, quien toman las decisiones no se pueden basar en experiencias previas o en pruebas matemáticas para asignar la probabilidad de ocurrencia de los diferentes eventos, deben recurrir alas asignaciones subjetivas de probabilidades

Ejemplo: Cualquiera que este evaluando la probabilidad de que un determinado producto tenga éxito o fracase, quizá deba hacerlo sin la ayuda de ningún tipo de experiencias relativas. Esta asignación es subjetiva, porque dos personas que evalúan la misma situación no es necesario que asignen la misma probabilidad.

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CUADRO 3. CONCEPTO DE RIESGO FINANCIERO

Medición del riesgo financiero.

Para calcular el riesgo total de la empresa se propone el índice Z2, el cual se puede aplicar a todo tipo de empresa no inscrita en bolsa o como lo denomina Altman para “empresas emergentes” (De Lara 2003, p.170). Este índice, se origina de un “modelo econométrico que se construye a partir de razones financieras, fue creado por Edgard Altman, utilizando el análisis discriminante como técnica estadística multivariada” (De Lara, 2003). Este modelo de predicción de insolvencia empresarial utiliza herramientas que brindan un juicio objetivo sobre la situación de la empresa, reflejando en un solo parámetro su nivel de riesgo global (De Lara 2001, citado por: Aplicabilidad del modelo de predicción de quiebras de Altman a la industria azucarera colombiana en la década de los noventa. En: Investigación en Administración en América Latina: Evolución y Resultados, 2003, p.558) y tiene una alta confiabilidad en la predicción de quiebra con un nivel de certeza del 86% (ibidem, p.561).

Como se dijo anteriormente, el índice Z2 se calcula utilizando las siguientes razones financieras:

X1= Capital de trabajo/Activo Total

X2=Utilidades retenidas/Activo Total

X3= Utilidades Antes de Impuestos e Intereses (UAII)/Activo Total

X4=Valor del Capital Contable/Pasivo Total La fórmula para el cálculo del indicador de quiebra o riesgo financiero, es la siguiente:

Z2= 6.56X1 + 3.26X2 + 6.72X3 + 1.05X4

En el cálculo anterior quedan incluidas la deuda, la inversión (Activo Total) y las utilidades (retenidas y antes de intereses e impuestos), en los cuales se reflejan las decisiones tomadas en materia de inversión y financiamiento.

Interpretación:

Si Z2 >=2,60 la empresa no tendrá problemas de insolvencia en el futuro, si Z2<=1,1, entonces una empresa que, de seguir así, en el futuro tendrá altas posibilidades de caer en la insolvencia. Las empresas se ubicarán en una zona no bien definida si el resultado de Z2 se

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