{"id":86566,"date":"2020-04-17T06:06:15","date_gmt":"2020-04-17T06:06:15","guid":{"rendered":"http:\/\/forextradingbonus.com\/?p=86566"},"modified":"2020-04-24T07:27:24","modified_gmt":"2020-04-24T07:27:24","slug":"que-es-el-analisis-de-sensibilidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/forextradingbonus.com\/es\/que-es-el-analisis-de-sensibilidad\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es el an\u00e1lisis de sensibilidad?"},"content":{"rendered":"

Un an\u00e1lisis de sensibilidad es aquel que determina c\u00f3mo los diferentes valores de una variable independiente afectan a una variable dependiente dada durante un conjunto dado de supuestos. En otras palabras, los an\u00e1lisis de sensibilidad estudian c\u00f3mo las diferentes fuentes de incertidumbre en un modelo matem\u00e1tico contribuyen a la incertidumbre total del modelo. Esta t\u00e9cnica se usa dentro de l\u00edmites espec\u00edficos que dependen de una o m\u00e1s variables de entrada.<\/span><\/p>\n

El an\u00e1lisis de sensibilidad se utiliza en los negocios y en la econom\u00eda. A menudo es utilizado por analistas financieros y economistas y tambi\u00e9n se conoce como un an\u00e1lisis hipot\u00e9tico.<\/span><\/p>\n

El an\u00e1lisis de sensibilidad se puede utilizar para cualquier actividad o sistema. Desde la planificaci\u00f3n de unas vacaciones familiares con las variables en mente hasta las decisiones a nivel corporativo, se puede hacer a trav\u00e9s del an\u00e1lisis de sensibilidad. <\/span>Este modelo tambi\u00e9n se llama an\u00e1lisis de simulaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

El an\u00e1lisis de sensibilidad se puede utilizar para hacer predicciones del precio de las acciones en compa\u00f1\u00edas cotizadas o c\u00f3mo las tasas de inter\u00e9s afectan los precios de los bonos.<\/span><\/p>\n

El an\u00e1lisis de sensibilidad permite pron\u00f3sticos utilizando datos hist\u00f3ricos y verdaderos.<\/span><\/p>\n

C\u00f3mo funciona el an\u00e1lisis de sensibilidad.<\/span><\/h2>\n

El an\u00e1lisis de sensibilidad es un modelo financiero que determina c\u00f3mo se ven afectadas las variables objetivo en funci\u00f3n de los cambios en otras variables llamadas variables de entrada.\u00a0<\/span><\/p>\n

Este modelo tambi\u00e9n se llama an\u00e1lisis hipot\u00e9tico o de simulaci\u00f3n. Es una forma de predecir el resultado de una decisi\u00f3n dado un cierto n\u00famero de variables. Al crear un conjunto dado de variables, un analista puede determinar c\u00f3mo los cambios en una variable afectan el resultado.<\/span><\/p>\n

Tanto el objetivo como la entrada, o las variables independientes y dependientes, se analizan completamente cuando se realiza el an\u00e1lisis de sensibilidad. La persona que realiza el an\u00e1lisis observa c\u00f3mo se mueven las variables y c\u00f3mo el objetivo se ve afectado por la variable de entrada.<\/span><\/p>\n\"\"\n

El an\u00e1lisis de sensibilidad se puede utilizar para hacer predicciones de precios de acciones en empresas p\u00fablicas. Algunas de las variables que afectan los precios de las acciones incluyen los ingresos de la compa\u00f1\u00eda, el n\u00famero de acciones en circulaci\u00f3n, la relaci\u00f3n deuda\/capital (D\/E) y el n\u00famero de competidores en la industria.\u00a0<\/span><\/p>\n

El an\u00e1lisis se puede refinar sobre los precios futuros de las acciones haciendo diferentes suposiciones o agregando diferentes variables. Este modelo tambi\u00e9n se puede utilizar para determinar el efecto que los cambios en las tasas de inter\u00e9s tienen en los precios de los bonos. En este caso, las tasas de inter\u00e9s son la variable independiente, mientras que los precios de los bonos son la variable dependiente.<\/span><\/p>\n

Los inversores tambi\u00e9n pueden usar el an\u00e1lisis de sensibilidad para determinar los efectos que las diferentes variables tienen en su retorno de la inversi\u00f3n.<\/span><\/p>\n

El an\u00e1lisis de sensibilidad permite pron\u00f3sticos utilizando datos hist\u00f3ricos y verdaderos. Al estudiar todas las variables y los posibles resultados, se pueden tomar decisiones importantes sobre las empresas, la econom\u00eda y las inversiones.<\/span><\/p>\n

Ejemplos de an\u00e1lisis de sensibilidad.<\/span><\/h2>\n

Supongamos que Karla es una gerente de ventas que quiere entender c\u00f3mo el tr\u00e1fico de clientes afecta las ventas generales. Ella decide que las ventas son una funci\u00f3n del precio y el volumen de transacciones. El precio de un widget es de $1,000, y Karla vendi\u00f3 100 el a\u00f1o pasado para una venta total de $100,000. <\/span><\/p>\n

Karla tambi\u00e9n decide que un aumento del 10% en el tr\u00e1fico de clientes aumenta el volumen de transacciones en un 5%. Esto le permite construir un modelo financiero y un an\u00e1lisis de sensibilidad en torno a esta ecuaci\u00f3n basada en declaraciones hipot\u00e9ticas. Puede decirle qu\u00e9 sucede con las ventas si el tr\u00e1fico de clientes aumenta en un 10%, 50% o 100%.<\/span><\/p>\n

Con base en 100 transacciones actuales, un aumento del 10%, 50% o 100% en el tr\u00e1fico de clientes corresponde a un aumento de las transacciones del 5%, 25% o 50%. El an\u00e1lisis de sensibilidad muestra que las ventas son muy sensibles a los cambios en el tr\u00e1fico de clientes.<\/span><\/p>\n

Sensibilidad vs. An\u00e1lisis de escenarios<\/span><\/h2>\n

En finanzas, se crea un an\u00e1lisis de sensibilidad para comprender el impacto que una serie de variables tiene en un resultado dado. Es importante tener en cuenta que un an\u00e1lisis de sensibilidad no es lo mismo que un an\u00e1lisis de escenario.\u00a0<\/span><\/p>\n

Como ejemplo, supongamos que un analista de renta variable quiere hacer un an\u00e1lisis de sensibilidad y un an\u00e1lisis de escenarios sobre el impacto de las ganancias por acci\u00f3n (EPS) en la valoraci\u00f3n relativa de una empresa utilizando el precio m\u00faltiple\/ganancias (P\/E).<\/span><\/p>\n

El an\u00e1lisis de sensibilidad se basa en las variables que afectan la valoraci\u00f3n, que un modelo financiero puede representar utilizando las variables precio y EPS. El an\u00e1lisis de sensibilidad a\u00edsla estas variables y luego registra el rango de posibles resultados.\u00a0<\/span><\/p>\n\"\"\n

Por otro lado, para un an\u00e1lisis de escenarios, el analista determina un escenario determinado, como una ca\u00edda del mercado de valores o un cambio en la regulaci\u00f3n del sector. Luego cambia las variables dentro del modelo para alinearlas con este escenario. Juntos, el analista tiene una imagen completa. Ahora conoce la gama completa de resultados, considerando todos los extremos, y comprende cu\u00e1les ser\u00edan los resultados, considerando un conjunto espec\u00edfico de variables definidas por escenarios de la vida real.<\/span><\/p>\n

Medici\u00f3n de an\u00e1lisis de sensibilidad<\/span><\/h2>\n

A continuaci\u00f3n se detallan los pasos utilizados para realizar el an\u00e1lisis de sensibilidad:<\/b><\/p>\n

    \n
  • Primero, se define la salida del caso base; diga VPN en un valor de entrada de efectivo base espec\u00edfico (V1) para el cual se debe medir la sensibilidad. Todas las dem\u00e1s entradas del modelo se mantienen constantes<\/span><\/li>\n
  • Luego, se calcula el valor de salida con un nuevo valor de entrada (V2), manteniendo constantes otras entradas<\/span><\/li>\n
  • Encuentre el cambio porcentual en la salida y el cambio porcentual en la entrada<\/span><\/li>\n
  • La sensibilidad se calcula dividiendo el cambio porcentual en la salida por el cambio porcentual en la entrada<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

    Este proceso de prueba de sensibilidad para otra entrada (por ejemplo, tasa de crecimiento del flujo de efectivo), manteniendo constante el resto de las entradas, se repite hasta que se obtiene el valor de sensibilidad para cada entrada. La conclusi\u00f3n ser\u00eda que cuanto mayor sea el n\u00famero de sensibilidad, m\u00e1s sensible ser\u00e1 el resultado de cualquier cambio en esa entrada y vice-versa.<\/span><\/p>\n

    T\u00e9cnicas para el an\u00e1lisis de sensibilidad<\/span><\/h2>\n

    T\u00e9cnicas de modelado y simulaci\u00f3n.<\/b><\/p>\n

    Herramientas de gesti\u00f3n de escenarios a trav\u00e9s de Microsoft Excel.<\/span><\/p>\n

    Existen principalmente dos enfoques para analizar la sensibilidad:<\/span><\/p>\n

      \n
    • An\u00e1lisis de sensibilidad local<\/span><\/li>\n
    • An\u00e1lisis de sensibilidad global<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

      El an\u00e1lisis de sensibilidad local: <\/b>se basa en una derivada (num\u00e9rica o anal\u00edtica). El t\u00e9rmino local indica que los derivados se obtienen en un solo punto. Este m\u00e9todo es adecuado para funciones de costo simples, pero no es factible para modelos complejos, ya que los modelos con discontinuidades no siempre tienen derivados.<\/span><\/p>\n\"\"\n

      Matem\u00e1ticamente, la sensibilidad de la funci\u00f3n de costo en relaci\u00f3n con ciertos par\u00e1metros es igual a la derivada parcial de la funci\u00f3n de costo en relaci\u00f3n con esos par\u00e1metros.<\/span><\/p>\n

      El an\u00e1lisis de sensibilidad local es una t\u00e9cnica \u00fanica a la vez (OAT) que analiza el impacto de un par\u00e1metro en la funci\u00f3n de costo a la vez, manteniendo los otros par\u00e1metros fijos.<\/span><\/p>\n

      El an\u00e1lisis de sensibilidad global<\/b>: es el segundo enfoque para el an\u00e1lisis de sensibilidad, a menudo implementado utilizando t\u00e9cnicas de Monte Carlo. Este enfoque utiliza un conjunto global de muestras para explorar el espacio de dise\u00f1o.<\/span><\/p>\n

      Las diversas t\u00e9cnicas ampliamente aplicadas incluyen:<\/span><\/h3>\n

      An\u00e1lisis de sensibilidad diferencial:<\/b> tambi\u00e9n se refiere al m\u00e9todo directo. Implica resolver derivadas parciales simples al an\u00e1lisis de sensibilidad temporal. Aunque este m\u00e9todo es computacionalmente eficiente, la resoluci\u00f3n de ecuaciones es una tarea intensiva de manejar.<\/span><\/p>\n

      Medidas de sensibilidad de una en una<\/b>: es el m\u00e9todo m\u00e1s fundamental con diferenciaci\u00f3n parcial, en el que se toman valores de par\u00e1metros variables uno por uno. Tambi\u00e9n se llama an\u00e1lisis local, ya que es un indicador solo para las estimaciones puntuales abordadas y no para la distribuci\u00f3n completa.<\/span><\/p>\n

      An\u00e1lisis factorial:<\/b> implica la selecci\u00f3n de un n\u00famero dado de muestras para un par\u00e1metro espec\u00edfico y luego ejecutar el modelo para las combinaciones. El resultado se utiliza para llevar a cabo la sensibilidad del par\u00e1metro.<\/span><\/p>\n

      A trav\u00e9s del \u00edndice de sensibilidad, se puede calcular la diferencia de% de salida cuando un par\u00e1metro de entrada var\u00eda del valor m\u00ednimo al m\u00e1ximo.<\/span><\/p>\n

        \n
      • El an\u00e1lisis de correlaci\u00f3n ayuda a definir la relaci\u00f3n entre variables independientes y dependientes<\/li>\n
      • El an\u00e1lisis de regresi\u00f3n es un m\u00e9todo integral utilizado para obtener respuestas a modelos complejos<\/li>\n
      • An\u00e1lisis de sensibilidad subjetiva: en este m\u00e9todo, se analizan los par\u00e1metros individuales. Este es un m\u00e9todo subjetivo, simple, cualitativo y un m\u00e9todo f\u00e1cil de descartar par\u00e1metros de entrada<\/li>\n<\/ul>\n

        Beneficios y limitaciones del an\u00e1lisis de sensibilidad.<\/span><\/h2>\n

        La realizaci\u00f3n de an\u00e1lisis de sensibilidad proporciona varios beneficios para los tomadores de decisiones. Primero, act\u00faa como un estudio en profundidad de todas las variables. Para ser m\u00e1s profundos, los pron\u00f3sticos pueden ser mucho m\u00e1s confiables.\u00a0<\/span><\/p>\n

        En segundo lugar, permite a los tomadores de decisiones identificar d\u00f3nde pueden hacer mejoras en el futuro. Finalmente, permite la capacidad de tomar buenas decisiones sobre las empresas, la econom\u00eda o sus inversiones.<\/span><\/p>\n

        Pero hay algunas desventajas al usar un modelo como este. Los resultados se basan en supuestos, porque las variables se basan en datos hist\u00f3ricos. Esto significa que no es exactamente exacto; por lo tanto, puede haber margen de error al aplicar el an\u00e1lisis a pron\u00f3sticos futuros.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Un an\u00e1lisis de sensibilidad es aquel que determina c\u00f3mo los diferentes valores de una variable independiente afectan a","protected":false},"author":19,"featured_media":86766,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_mi_skip_tracking":false},"categories":[122],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"\n\u00bfQu\u00e9 es el an\u00e1lisis de sensibilidad? 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