Análisis de sensibilidad
Un análisis de sensibilidad determina cómo los diferentes valores de una variable independiente afectan a una variable dependiente particular bajo un conjunto dado de supuestos. En otras palabras, los análisis de sensibilidad estudian cómo diversas fuentes de incertidumbre en un modelo matemático contribuyen a la incertidumbre general del modelo. Esta técnica se utiliza dentro de límites específicos que dependen de una o más variables de entrada.
El análisis de sensibilidad se utiliza en el mundo de los negocios y en el campo de la economía. Es comúnmente utilizado por analistas financieros y economistas, y también se conoce como un análisis hipotético.
Para llevar clave
- Un análisis de sensibilidad determina cómo los diferentes valores de una variable independiente afectan a una variable dependiente particular bajo un conjunto dado de supuestos.
- Este modelo también se conoce como análisis hipotético o de simulación.
- El análisis de sensibilidad se puede utilizar para ayudar a hacer predicciones en los precios de las acciones de las empresas que cotizan en bolsa o cómo las tasas de interés afectan los precios de los bonos.
- El análisis de sensibilidad permite pronosticar utilizando datos históricos y verdaderos.
Cómo funciona el análisis de sensibilidad
El análisis de sensibilidad es un modelo financiero que determina cómo se ven afectadas las variables objetivo en función de los cambios en otras variables conocidas como variables de entrada. Este modelo también se conoce como análisis hipotético o de simulación. Es una forma de predecir el resultado de una decisión dado un cierto rango de variables. Al crear un conjunto dado de variables, un analista puede determinar cómo los cambios en una variable afectan el resultado.
Tanto el objetivo como la entrada, o las variables independientes y dependientes, se analizan completamente cuando se realiza el análisis de sensibilidad. La persona que realiza el análisis observa cómo se mueven las variables y cómo la variable de entrada afecta al objetivo.
El análisis de sensibilidad se puede utilizar para ayudar a hacer predicciones en los precios de las acciones de las empresas públicas. Algunas de las variables que afectan los precios de las acciones incluyen las ganancias de la compañía, la cantidad de acciones en circulación, las relaciones deuda / capital (D / E) y la cantidad de competidores en la industria. El análisis se puede refinar sobre los precios futuros de las acciones haciendo diferentes suposiciones o agregando diferentes variables. Este modelo también se puede usar para determinar el efecto que los cambios en las tasas de interés tienen sobre los precios de los bonos. En este caso, las tasas de interés son la variable independiente, mientras que los precios de los bonos son la variable dependiente.
Los inversores también pueden usar el análisis de sensibilidad para determinar los efectos que las diferentes variables tienen en sus retornos de inversión.
El análisis de sensibilidad permite pronosticar utilizando datos históricos y verdaderos. Al estudiar todas las variables y los posibles resultados, se pueden tomar decisiones importantes sobre las empresas, la economía y sobre la realización de inversiones.
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Ejemplo de análisis de sensibilidad
Supongamos que Sue es una gerente de ventas que quiere comprender el impacto del tráfico de clientes en las ventas totales. Ella determina que las ventas son una función del precio y el volumen de transacciones. El precio de un widget es de $ 1, 000, y Sue vendió 100 el año pasado para ventas totales de $ 100, 000. Sue también determina que un aumento del 10% en el tráfico de clientes aumenta el volumen de transacciones en un 5%. Esto le permite construir un modelo financiero y un análisis de sensibilidad en torno a esta ecuación basada en declaraciones hipotéticas. Puede decirle qué sucede con las ventas si el tráfico de clientes aumenta en un 10%, 50% o 100%. Con base en 100 transacciones actuales, un aumento del 10%, 50% o 100% en el tráfico de clientes equivale a un aumento de las transacciones en un 5%, 25% o 50% respectivamente. El análisis de sensibilidad demuestra que las ventas son muy sensibles a los cambios en el tráfico de clientes.
Análisis de sensibilidad vs. escenario
En finanzas, se crea un análisis de sensibilidad para comprender el impacto que tiene un rango de variables en un resultado dado. Es importante tener en cuenta que un análisis de sensibilidad no es lo mismo que un análisis de escenario. Como ejemplo, suponga que un analista de renta variable quiere hacer un análisis de sensibilidad y un análisis de escenarios sobre el impacto de las ganancias por acción (EPS) en la valoración relativa de una empresa utilizando el múltiplo de precio a ganancias (P / E).
El análisis de sensibilidad se basa en las variables que afectan la valoración, que un modelo financiero puede representar utilizando el precio de las variables y el EPS. El análisis de sensibilidad aísla estas variables y luego registra el rango de posibles resultados. Por otro lado, para un análisis de escenarios, el analista determina un escenario determinado, como una caída del mercado de valores o un cambio en la regulación de la industria. Luego cambia las variables dentro del modelo para alinearlas con ese escenario. En conjunto, el analista tiene una imagen completa. Ahora conoce la gama completa de resultados, dados todos los extremos, y comprende cuáles serían los resultados, dado un conjunto específico de variables definidas por escenarios de la vida real.
Beneficios y limitaciones del análisis de sensibilidad
La realización de análisis de sensibilidad proporciona una serie de beneficios para los tomadores de decisiones. Primero, actúa como un estudio en profundidad de todas las variables. Debido a que es más profundo, las predicciones pueden ser mucho más confiables. En segundo lugar, permite a los responsables de la toma de decisiones identificar dónde pueden realizar mejoras en el futuro. Finalmente, permite la capacidad de tomar decisiones acertadas sobre las empresas, la economía o sus inversiones.
Pero hay algunas desventajas al usar un modelo como este. Los resultados se basan en supuestos porque las variables se basan en datos históricos. Esto significa que no es exactamente exacto, por lo que puede haber margen de error al aplicar el análisis a predicciones futuras.
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