Análisis de Sensibilidad: Definición, Beneficios y Ejemplos

Por el equipo editorial de Indeed

17 de noviembre de 2021

Los expertos utilizan el análisis de sensibilidad para determinar cómo los diferentes valores en un conjunto de variables independientes afectarán una variable dependiente específica. Los economistas y analistas financieros utilizan el análisis de sensibilidad para predecir los precios de las acciones de las empresas o para ver el efecto de las tasas de interés. En este artículo, discutimos qué es el análisis de sensibilidad y cuáles son los beneficios, lo comparamos con el análisis de escenarios y le damos un ejemplo de cómo puede usarlo.

¿Qué es el análisis de sensibilidad?

El análisis de sensibilidad, también conocido como análisis hipotético, es una herramienta matemática que se utiliza en el modelado científico y financiero para estudiar cómo las incertidumbres en un modelo afectan la incertidumbre general de ese modelo. Es una forma de determinar qué pueden hacer los diferentes valores de una variable independiente para afectar una variable dependiente específica, dado un cierto conjunto de suposiciones.

Puede usar el análisis de sensibilidad cuando existen límites que dependen de las variables de entrada y cuando desea responder preguntas como:

  • ¿Cambiarán los resultados del estudio si usamos otras suposiciones?

  • ¿Qué tan seguros estamos de estas suposiciones?

Puede utilizar el análisis de sensibilidad para estudiar cómo le afectará un cambio específico. Por ejemplo, si desea saber si un cambio en las tasas de interés afectaría los precios de los bonos si la tasa de interés aumentara un 2%. Puede convertir esto en una declaración de “qué pasaría si”:

“¿Qué sucede con el costo de un bono si la tasa de interés sube un 2%?”

Métodos para aplicar el análisis de sensibilidad

Estos son los dos métodos utilizados para el análisis de sensibilidad:

Método directo

En el método directo, sustituiría diferentes números en una suposición en un modelo. Por ejemplo, supongamos que su suposición de crecimiento de ingresos es del 20% año tras año, entonces la fórmula de ingresos es:

  • (Ingresos del año pasado) x (1 + 20%)

Usando el método directo, sustituimos diferentes números para reemplazar la tasa de crecimiento para ver cuáles son las cantidades de ingresos resultantes.

método indirecto

En el método indirecto, insertaría un cambio porcentual en las fórmulas en lugar de cambiar directamente el valor de una suposición. Por ejemplo, si su suposición de crecimiento de ingresos es del 20 % año tras año y sabemos que la fórmula de ingresos es:

  • (Ingresos del año pasado) x (1 + 20%)

En lugar de cambiar 20% a otro número, cambiamos la fórmula a:

  • (Ingresos del año pasado) x (1 + (20% + X)), donde X es un valor en el área de análisis de sensibilidad del modelo.

Sensibilidad frente a análisis de escenarios

El análisis de sensibilidad puede predecir los resultados de un evento dado un rango específico de variables, y un analista puede usar esta información para comprender cómo un cambio en una variable afecta las otras variables o resultados. Un análisis de sensibilidad puede aislar ciertas variables y mostrar el rango de resultados.

Sin embargo, un análisis de escenario determina lo que sucedería durante una determinada situación, como un cambio en las regulaciones de la industria o una caída del mercado de valores. Un analista puede usar información específica de un determinado escenario para cambiar la variable dentro de un modelo, proporcionando una comprensión del resultado para una situación específica de la vida real.

Beneficios del análisis de sensibilidad

Hay varios beneficios al usar el análisis de sensibilidad. Es importante recordar que el análisis de sensibilidad utiliza un conjunto de resultados basados ​​en suposiciones y variables que luego se basan en datos históricos. Debido a esto, un análisis de sensibilidad es un modelo con margen de error y puede que no sea del todo exacto, pero es una herramienta valiosa y ampliamente utilizada.

Los principales beneficios de usar el análisis de sensibilidad son:

  • Mejor toma de decisiones: el análisis de sensibilidad presenta a los tomadores de decisiones una variedad de resultados para ayudarlos a tomar mejores decisiones comerciales.

  • Predicciones más fiables: Proporciona un estudio en profundidad de las variables que hace que las predicciones y los modelos sean más fiables.

  • Destaca áreas de mejora: el análisis de sensibilidad ayuda a los responsables de la toma de decisiones a identificar dónde realizar mejoras futuras.

  • Proporciona un mayor nivel de credibilidad: el análisis de sensibilidad agrega credibilidad a los modelos financieros al probarlos en un amplio conjunto de posibilidades.

Usos del análisis de sensibilidad

Hay varios usos para el análisis de sensibilidad en muchas carreras e industrias. Varias situaciones requieren el uso de análisis de sensibilidad para pronosticar, predecir, identificar áreas de mejora o hacer ajustes. Aquí hay algunas aplicaciones comunes del análisis de sensibilidad:

  • Comprender cómo las variables de entrada se relacionan con las variables de salida

  • Crear una hipótesis para probar ciertos escenarios

  • Haciendo recomendaciones

  • Comunicación de datos y resultados

  • Identificación de puntos de equilibrio, valores críticos y cambios de estrategia óptimos

  • Pruebas de viabilidad para una solución ideal

  • Estimación de los requisitos para las variables de entrada y salida

  • Parámetros de cuantificación

  • Hacer suposiciones para permitir la toma de decisiones.

  • Evaluar la cantidad de riesgo para un escenario o estrategia

  • Identificación de variables sensibles

  • Desarrollo de recomendaciones

Campos profesionales que utilizan el análisis de sensibilidad

Muchos campos profesionales y empresas utilizan el análisis de sensibilidad para su proceso crítico de toma de decisiones, pero las siguientes carreras son las más comunes:

  • Química: Los químicos y otros científicos pueden usar el análisis de sensibilidad para las posiciones de medición.

  • Ciencias sociales: el análisis de sensibilidad puede crear modelos econométricos que se utilizan para predecir tendencias futuras en la economía.

  • Negocios: las empresas pueden usar el análisis de sensibilidad para guiar los flujos de datos futuros, asignar recursos e identificar suposiciones críticas.

  • Metanálisis: el análisis de sensibilidad comprueba si las restricciones provocan resultados sensibles, incluidas las decisiones en las que el tiempo es crítico.

  • Ingeniería: los ingenieros utilizan el análisis de sensibilidad para probar sus diseños y modelos.

  • Ambiental: el análisis de sensibilidad puede ayudar a crear modelos para medir el clima global o el impacto de la purificación del agua.

Ejemplos de análisis de sensibilidad

Aquí hay dos ejemplos hipotéticos en los que se podría usar el análisis de sensibilidad:

Ejemplo 1

Peter vende mochilas en un quiosco en el centro comercial. Sabe que la fiebre del regreso a clases comenzará en agosto y quiere determinar si el aumento en el tráfico de clientes en el centro comercial aumentará sus ingresos por ventas y, de ser así, en qué medida.

El precio promedio de una mochila que vende Peter es de $40. El año pasado, durante la fiebre del regreso a clases, vendió 250 mochilas, lo que resultó en $10,000 en ventas. Después de usar un programa de software de hoja de cálculo, Peter descubrió que cuando el tráfico de clientes en el centro comercial aumentaba un 20 %, sus ventas aumentaban un 14 %.

Ahora que Peter conoce esta información, puede usarla para predecir cuánto aumentarán o disminuirán sus ingresos por ventas. Si el tráfico de clientes aumenta al 40%, sus ventas deberían aumentar en un 28%. Si el tráfico de clientes disminuye en un 10 %, entonces sus ventas deberían disminuir en un 7 %.

Ejemplo 2

Jane es gerente de ventas y desea comprender mejor cómo el aumento de compradores navideños afecta las ventas totales de su departamento. Con los datos de las ventas navideñas del año pasado, Jane descubre que las ventas navideñas totales son una función del volumen y el precio de las transacciones. Ella determina que cuando los compradores navideños aumentan un 10 %, las ventas aumentan un 5 %.

Jane puede construir un modelo financiero y utilizar enunciados hipotéticos de análisis de sensibilidad utilizando esta información. Basándose en esto, Jane ahora comprende que si el aumento de compradores navideños es del 50 %, las ventas totales deberían aumentar en un 25 %.

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