Cómo hacer un gráfico de sensibilidad económica

En el ámbito económico y financiero, la toma de decisiones acertadas depende en gran medida de la capacidad de predecir el impacto de diferentes variables sobre los resultados de un proyecto o inversión. Para esto, el análisis de sensibilidad es una herramienta fundamental. Este método permite evaluar cómo los cambios en una o varias variables independientes afectan a una variable dependiente, usualmente el Valor Actual Neto (VAN) o el flujo de caja.

¿Qué es el análisis de sensibilidad económico?

El análisis de sensibilidad económico, también conocido como análisis what-if o análisis hipotético, es una técnica que estudia el impacto de la variación de una o más variables de entrada sobre una variable de salida clave, como el VAN de un proyecto. Se utiliza para evaluar la incertidumbre y el riesgo asociados con las proyecciones financieras.

Este análisis no se limita a proyecciones económicas; también se aplica a diversas áreas de gestión, desde el análisis de mercados hasta la evaluación de riesgos operativos.

Cómo calcular el índice de sensibilidad

Para realizar un análisis de sensibilidad, se modifican sistemáticamente los valores de las variables independientes, una a la vez, manteniendo el resto constantes. Para cada variación, se recalcula el valor de la variable dependiente.

El índice de sensibilidad se calcula como el porcentaje de cambio en la variable dependiente por cada porcentaje de cambio en la variable independiente. La fórmula general es:

Índice de sensibilidad = [(Valor nuevo - Valor inicial) / Valor inicial] / [(Nuevo valor variable - Valor inicial variable) / Valor inicial variable]

Por ejemplo, si un aumento del 10% en el precio de venta genera un aumento del 15% en el VAN, el índice de sensibilidad sería 5 (15%/10%). Un índice mayor a 1 indica alta sensibilidad, mientras que un índice menor a 1 implica baja sensibilidad.

Pasos para realizar un análisis de sensibilidad

1. Identificar la variable dependiente: Generalmente, es el VAN, la tasa interna de retorno (TIR), o el flujo de caja.
2. Identificar las variables independientes clave: Estas son las variables que se cree que tienen un mayor impacto en la variable dependiente (ej: precio de venta, costos, tasas de interés, volumen de ventas).
3. Definir los escenarios: Establecer rangos de variación para cada variable independiente. Se pueden utilizar escenarios optimistas, pesimistas y más probables.
4. Calcular el valor de la variable dependiente para cada escenario: Para cada combinación de valores de las variables independientes, se calcula el valor de la variable dependiente utilizando el modelo financiero.
5. Analizar los resultados: Se comparan los resultados obtenidos para cada escenario y se identifican las variables que tienen un mayor impacto en la variable dependiente.
6. Crear una gráfica de sensibilidad: Representar gráficamente los resultados obtenidos para visualizar fácilmente el impacto de cada variable. Un gráfico de barras o una gráfica de dispersión son adecuados.

Tipos de gráficos para la representación del análisis de sensibilidad

Existen varios tipos de gráficos para representar los resultados de un análisis de sensibilidad, cada uno con sus ventajas y desventajas:

• Gráfico de barras: Ideal para mostrar el impacto de cada variable independiente en la variable dependiente de forma individual. Fácil de interpretar.
• Gráfico de dispersión: Util para mostrar la relación entre dos variables independientes y la variable dependiente. Permite visualizar la interacción entre variables.
• Gráfico de araña o radar: Adecuado para mostrar el impacto de múltiples variables independientes en la variable dependiente de forma simultánea. Permite visualizar el perfil de riesgo del proyecto.
• Tabla de sensibilidad: Una tabla que muestra los resultados de todos los escenarios considerados. Puede complementar los gráficos.

Interpretación de los gráficos de sensibilidad

La interpretación de los gráficos de sensibilidad es crucial para la toma de decisiones. Los gráficos permiten identificar:

• Variables críticas: Las variables que tienen un mayor impacto en la variable dependiente. Estas requieren una mayor atención y un análisis más profundo.
• Rango de incertidumbre: El grado de variación de la variable dependiente en función de los cambios en las variables independientes. Esto refleja el nivel de riesgo del proyecto.
• Puntos de inflexión: Los valores de las variables independientes a partir de los cuales se producen cambios significativos en la variable dependiente.

Ejemplo de un gráfico de sensibilidad

Imaginemos un proyecto con dos variables clave: el precio de venta y los costos de producción. El gráfico de sensibilidad podría mostrar el VAN en función de diferentes precios de venta y costos de producción. Un área en el gráfico indicará la combinación de variables que genera mayor VAN. Por otro lado, el gráfico mostrará áreas donde la rentabilidad es baja, o incluso se presentan perdidas.

Ventajas del análisis de sensibilidad

• Identificación de riesgos: Permite identificar las variables más riesgosas e implementar estrategias de mitigación.
• Mejora en la toma de decisiones: Facilita la toma de decisiones más informadas y estratégicas.
• Flexibilidad: Permite explorar diferentes escenarios y evaluar sus impactos.
• Comunicación efectiva: Los gráficos permiten comunicar los resultados de forma clara y concisa a diferentes audiencias.

Desventajas del análisis de sensibilidad

• Simplificación de la realidad: A menudo, se simplifica la realidad al considerar solo unas pocas variables a la vez.
• Dependencia del modelo: La exactitud del análisis depende de la precisión del modelo financiero utilizado.
• Análisis de una variable a la vez: En la mayoría de los casos solo permite evaluar el impacto de una variable a la vez, lo que puede generar una visión incompleta de la interacción entre las variables.

Conclusión

El análisis de sensibilidad, combinado con la adecuada visualización gráfica de los resultados, es una herramienta poderosa para la gestión de proyectos e inversiones. Su aplicación permite una mejor comprensión del riesgo, facilita la toma de decisiones más informadas y contribuye a un mejor uso de los recursos.

Recuerda que la clave para un análisis exitoso reside en la correcta identificación de las variables clave, la definición de escenarios realistas y la adecuada interpretación de los resultados obtenidos. La utilización de software de hoja de cálculo como Excel puede facilitar significativamente el proceso.