Métodos de análisis de riesgo en proyectos

Métodos de análisis de riesgo en proyectos:

Análisis de sensibilidad

• Análisis de escenarios
• Análisis de Punto de Quiebre
• Árboles de Decisión
• Métodos Basados en Simulación

Análisis de Sensibilidad:

Busca cuantificar y visualizar la sensibilidad de un proyecto frente a variaciones de las variables inciertas. Se parte de una situación base o esperada. Se determinan las variables más significativas, entre ellas: Precio de venta, Precio de insumos, Costos e Inversiones, Volúmenes de ventas. Se generan valores optimistas y pesimistas de las variables inciertas. Luego se estima el valor presente del proyecto modificando de a una variable por vez, manteniendo las otras variables constantes.

Ventajas: Fácil de aplicar y de entender.

Desventajas: Sólo permite analizar variaciones de un parámetro a la vez, Interpretación subjetiva de los conceptos 'optimista' y 'pesimista', No considera posibles interrelaciones entre variables inciertas y No entrega una medida única de riesgo.

Se efectúa un análisis de sensibilidad, generando valores optimistas y pesimistas para cada variable, que son introducidos de a uno por vez, calculando el VAN para cada valor.

Análisis de Escenarios:

En el análisis de escenarios, se mejora el análisis de sensibilidad considerando las interrelaciones entre las variables inciertas. Se generan conjuntos coherentes de variables inciertas, llamados escenarios, a menudo un escenario pesimista, un esperado y un optimista. En el ejemplo, la empresa está considerando un incremento sostenido del precio del petróleo, lo que estimularía el uso de autos eléctricos, y la participación a 1,3%. Por otro lado, el mayor precio del petróleo provocaría una recesión mundial y estimularía la inflación.

Análisis de Punto de Quiebre:

Otra manera de plantear el análisis de riesgo sería responder hasta qué punto podrían caer las ventas antes que el proyecto comience a generar pérdidas. Este punto se denomina punto de quiebre. El VAN es cero vendiendo 85.000 unidades. Este es el punto de quiebre del proyecto. Si las ventas caen bajo este punto, el VAN es negativo. Ejemplos de factores comunes para el problema de toma de decisiones:

• Ingresos y gastos anuales: resolver para el ingreso anual que se requiere para igualar los gastos anuales.
• Tasa de rendimiento: resolver para la tasa de rendimiento sobre el incremento del capital invertido para el que 2 alternativas dadas son igualmente atractivas.
• Valor de reventa: resolver para el valor de reventa futuro.
• Vida económica: resolver en función de la vida útil que necesita tener un proyecto para que sea rentable.
• Utilización de capacidad: resolver para las horas de utilización para que justifiquen el proyecto.

Árbol de Decisión:

Permiten analizar proyectos en los que existen decisiones secuenciales. Ayudan al análisis de proyectos haciendo explícita la estrategia operacional subyacente en la gestión de un proyecto. Los árboles de decisión se resuelven de adelante hacia atrás, tomando las decisiones que maximizan el valor presente del proyecto. O sea, de izquierda a derecha. Las decisiones se toman a partir de la estimación de probabilidad y la estimación del valor económico para cada rama de resultados. Una sugerencia de procedimiento sería:

1. Empiece en la parte superior y determine el VA de cada rama de resultado, considerando el valor del dinero en el tiempo.
2. Calcule el valor esperado para cada alternativa de decisión.
3. En cada nodo de decisión, seleccione el mejor valor esperado.
4. Continúe a la izquierda del árbol hacia la decisión de las raíces para seleccionar la mejor alternativa.
5. Trace la mejor ruta de decisiones de regreso a través del árbol.

Métodos Basados en Simulación:

La simulación se justifica especialmente en proyectos complejos que presentan no linealidad en sus flujos de caja. El procedimiento usual del VAN simple es: Se especifica el modelo de flujo de caja, por ejemplo: Ingresos = pxq, se estima el valor esperado de las variables: E(p), E(q) y Se incorporan estas estimaciones en el modelo de flujo de caja: E(I) = E(p) x E(q). Este supuesto no se cumple cuando existe una correlación entre las variables. En el cálculo de los ingresos, si la demanda es baja, la cantidad vendida será baja y probablemente también el precio. Por otro lado, si la demanda es alta, el precio será alto, y el proyecto podría ampliar su capacidad de producción para vender más. Ejemplos de no linealidad en los flujos de caja: Economías de escala, Correlación entre demanda y precio, Derechos contingentes (impuesto a la renta, opciones sobre activos), Flexibilidades operacionales (posibilidad de ampliar, de cerrar temporalmente, de abandonar, de diferir inversiones, etc). Se puede hablar de simulación estática (de Montecarlo o Hertz).