¿Qué es el análisis de sensibilidad? (con ejemplos)

Un modelo financiero que utilice el análisis de sensibilidad puede ayudarle a evaluar los posibles resultados mostrándole cómo las diferentes condiciones podrían afectar al rendimiento futuro. El análisis de sensibilidad es una herramienta de modelización financiera que le ayuda a prever los posibles resultados basándose en las incertidumbres de las variables de entrada. Puede ayudar a los analistas financieros a predecir cómo pueden afectar determinadas situaciones a los resultados futuros. El análisis de sensibilidad puede ayudarle a llegar a una mejor conclusión.

En este artículo, definimos qué es el análisis de sensibilidad, enumeramos algunas de sus ventajas, ofrecemos algunas de las mejores prácticas para utilizar el análisis de sensibilidad y comparamos el análisis de sensibilidad con el análisis de escenarios.

¿Qué es el análisis de sensibilidad?

El modelo financiero se utiliza para predecir las consecuencias de las variables desconocidas en los resultados. El análisis hipotético (análisis de sensibilidad) es una herramienta que puede utilizarse para determinar cómo las variables inciertas pueden afectar negativamente al resultado. Por ejemplo, «¿Qué pasaría si alterara este diseño en este equipo?». Esta herramienta se utiliza para determinar las consecuencias de alterar un modelo informático. Los economistas, analistas financieros y administradores emplean el análisis de sensibilidad para obtener los resultados más ventajosos.

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Beneficios del análisis de sensibilidad

La realización de un análisis de sensibilidad ayuda a estudiar todas las variables en profundidad, lo que puede conducir a predicciones más fiables. Esto puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas. Algunos otros beneficios del análisis de sensibilidad son:

  • Evaluar el riesgo potencial de una estrategia
  • Encontrar errores en el modelo financiero
  • Sirve para comprobar los hechos y determinar la probabilidad de que se produzca una circunstancia
  • Añadir credibilidad a los modelos financieros mediante pruebas
  • Identificar áreas para hacer mejoras en el futuro
  • Permitir a las empresas asignar mejor los recursos

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Análisis de sentimientos frente a escenarios

Aunque el análisis de sensibilidad y el análisis de escenarios son herramientas útiles para cuantificar y analizar diferentes resultados, difieren ligeramente. A diferencia del análisis de sensibilidad, que estudia el impacto que un conjunto de variables independientes tiene sobre las variables dependientes, el análisis de escenarios examina en profundidad una situación concreta. Normalmente, estas circunstancias son las que causan un gran impacto económico, como un cambio en el mercado global.

Otra diferencia entre el análisis de sensibilidad y el análisis de escenarios es el rango de evaluación y la cantidad de variables examinadas. En el análisis de sensibilidad, los evaluadores examinan una variable en una amplia gama de valores. Sin embargo, para el análisis de escenarios, examinan todas las variables para un rango limitado de valores. Los analistas financieros suelen utilizar el análisis de sensibilidad para estudiar el efecto de un solo dato, como la subida del salario mínimo, y utilizan el análisis de escenarios para las inversiones financieras, como la apertura de una nueva tienda.

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Mejores prácticas de análisis de sensibilidad

Para realizar un análisis de sensibilidad con éxito, tenga en cuenta los siguientes consejos:

Centrarse en el diseño

Al estructurar su modelo para el análisis de sensibilidad, asegúrese de que está bien organizado para que los usuarios puedan entenderlo. Para ello, coloque todos sus supuestos en un área y considere la posibilidad de utilizar un color de fuente diferente para distinguirlo del resto del modelo. Otras consideraciones para ayudar con el diseño incluyen considerar los supuestos más importantes al momento de las pruebas, crear un área separada para el análisis y entender la relación entre las variables independientes y dependientes.

Utiliza ayudas visuales

Crear gráficos, tablas y diagramas para ayudar a los usuarios a visualizar sus datos. Esto puede servir para mostrar los resultados de su análisis. Para expresar el impacto en una variable dependiente después de cambiar una o dos variables independientes, considere el uso de una tabla de datos. Los gráficos de tornado pueden ayudarle a mostrar el resultado de los cambios en múltiples variables a la vez. Al ordenar los datos en este tipo de gráficos, los individuos los organizan del más impactante al menos impactante, creando una forma de cono de tornado.

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Recuerde que los resultados pueden cambiar

Dado que la predicción del futuro puede tener algunas incertidumbres, recuerde que los resultados de su análisis de sensibilidad pueden cambiar. Aunque estos resultados son evolutivos, le proporcionan una idea de cómo pueden ser los resultados futuros. Por eso es bueno tener una gama de resultados posibles para tener en cuenta los posibles cambios.

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Ejemplos de análisis de sensibilidad

Estos son algunos ejemplos de análisis de sensibilidad:

Ejemplo 1

Chloe es la jefa de ventas de una boutique de regalos y prevé un aumento de los ingresos a medida que se acercan las fiestas. Quiere averiguar el importe exacto del aumento de las ventas en relación con el aumento del tráfico de clientes en su tienda. La boutique de regalos vende un adorno de muñeco de nieve hecho a mano por 12 $. El año pasado, durante los meses previos a las fiestas de octubre, noviembre y diciembre, la boutique vendió 200 adornos de muñeco de nieve, lo que supuso unas ventas totales de 2.400 $.

Chloe lleva a cabo un análisis de sensibilidad y descubre que un aumento del 10% en el tráfico de clientes durante los meses de invierno puede suponer un incremento del 7% en las ventas de adornos para muñecos de nieve. Esta información permite a Chloe prever cuánto dinero puede ganar en función del número de visitas de los clientes. Por ejemplo, si la visita de los clientes aumenta un 50%, puede esperar que las ventas de adornos aumenten un 35%.Los resultados de su análisis ayudan a Chloe a planificar la cantidad de existencias que debe pedir para su boutique y a determinar el rendimiento de la inversión (ROI).

Ejemplo 2

Timber Rock, un pueblo de Michigan, está realizando este año un análisis de sensibilidad medioambiental para ayudar a mejorar su comunidad. Algunas de las variables de entrada que tienen en cuenta son su capital natural, como los lagos, los parques locales y los bosques. También tienen en cuenta las partes interesadas, como los ciudadanos y los turistas, y la cantidad de intereses que tienen las partes interesadas, como las zonas afectadas por el turismo.

Tras realizar su análisis, Timber Rock crea un mapa en el que se describe la sostenibilidad medioambiental de varias zonas en función del grado de capital natural y del interés de las partes interesadas en preservarlo. Esto les permite tomar decisiones informadas a la hora de determinar qué hacer con un determinado capital natural. También ayuda a Timber Rock a determinar en qué áreas naturales debe centrarse para mejorar la calidad de su ciudad.