Análisis de sensibilidad: Definición, beneficios y ejemplos

Los economistas y analistas financieros utilizan el análisis de sensibilidad para determinar cómo afectarán los distintos valores de un conjunto de variables independientes a una variable dependiente concreta. Utilizan el análisis de sensibilidad para predecir el precio de las acciones de una empresa o para evaluar el impacto de los tipos de interés.

En este artículo, hablamos de lo que es el análisis de sensibilidad y de sus ventajas, lo comparamos con el análisis de escenarios y le damos un ejemplo de cómo puede utilizarlo.

¿Qué es el análisis de sensibilidad?

La incertidumbre global de un modelo científico o financiero puede determinarse utilizando el análisis de sensibilidad, también conocido como análisis hipotético. Examina cómo las incertidumbres del modelo afectan a la variable dependiente utilizando un conjunto de supuestos. Determina el impacto que tendrían diferentes valores de una variable sobre una variable dependiente dada, a partir de un determinado conjunto de supuestos.

Puede utilizar el análisis de sensibilidad cuando haya límites que dependan de las variables de entrada y cuando quiera responder a preguntas como:

  • ¿Cambiarán los resultados del estudio si utilizamos otros supuestos?
  • ¿Hasta qué punto estamos seguros de estos supuestos?

Puede utilizar el análisis de sensibilidad para estudiar cómo afectará un cambio específico. Por ejemplo, digamos que quiere saber si un cambio en los tipos de interés afectaría a los precios de los bonos si el tipo de interés aumentara un 2%. Puede convertir esto en un «Y si»; declaración:«Qué ocurre con el coste de un bono si el tipo 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, se sustituyen diferentes números en una hipótesis de un modelo. Por ejemplo, digamos que su suposición de crecimiento de ingresos es del 20% año tras año, entonces la fórmula de ingresos es:

(Ingresos del último año) x (1 + 20%)

Utilizando el método directo, sustituimos la tasa de crecimiento por diferentes cifras para ver cuáles son las cantidades de ingresos resultantes.

Método indirecto

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

(Ingresos del año pasado) x (1 + 20%)

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

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

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Análisis de sensibilidad vs. 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 entender cómo un cambio en una variable afecta a las otras variables o resultados. Un análisis de sensibilidad puede aislar determinadas variables y mostrar la gama de resultados.

Sin embargo, un análisis de escenarios determina lo que ocurriría en un determinado escenario, como un cambio en la normativa del sector o una caída de la bolsa. Un analista puede utilizar la 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.

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Beneficios del análisis de sensibilidad

Utilizar el análisis de sensibilidad tiene varias ventajas. Es importante recordar que el análisis de sensibilidad utiliza un conjunto de resultados basados en suposiciones y variables basadas en datos históricos. Por ello, hay que tener en cuenta que un análisis de sensibilidad es un modelo con margen de error y puede no ser del todo preciso, pero es una herramienta valiosa y muy utilizada. Las principales ventajas de utilizar el análisis de sensibilidad son:

  • Toma de decisiones: El análisis de sensibilidad presenta a los responsables de la toma de decisiones una gama de resultados para que puedan tomar mejores decisiones empresariales.
  • Estudio de variables: Proporciona un estudio en profundidad de las variables que hace que las predicciones y los modelos sean más fiables.
  • Áreas de mejora: El análisis de sensibilidad ayuda a los responsables de la toma de decisiones a identificar dónde realizar futuras mejoras.
  • Credibilidad: El análisis de sensibilidad añade credibilidad a los modelos financieros al ponerlos a prueba en un amplio conjunto de posibilidades.

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Usos del análisis de sensibilidad

El análisis de sensibilidad tiene muchos usos en muchos campos profesionales. Diversas situaciones requieren el uso del análisis de sensibilidad para hacer previsiones, predicciones, identificar áreas de mejora o realizar ajustes. Estas son algunas aplicaciones comunes del análisis de sensibilidad:

  • Entender cómo se relacionan las variables de entrada con las de salida
  • Crear una hipótesis para probar ciertos escenarios
  • Hacer recomendaciones
  • Comunicación de datos y resultados
  • Identificar los puntos de equilibrio, los valores críticos y los cambios de estrategia óptimos
  • Pruebas de viabilidad para una solución ideal
  • Estimación de las necesidades de las variables de salida y entrada
  • Cuantificar los parámetros
  • Hacer suposiciones para permitir la toma de decisiones
  • Evaluar la cantidad de riesgo de un escenario o estrategia
  • Identificar las variables sensibles
  • Elaboración de recomendaciones

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Carreras que utilizan el análisis de sensibilidad

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

  • Química: Los químicos y otros científicos pueden utilizar el análisis de sensibilidad para las posiciones de medición.
  • Ciencias sociales: El análisis de sensibilidad puede crear modelos econométricos.
  • de negocios: Las empresas pueden utilizar el análisis de sensibilidad para orientar los flujos de datos futuros, asignar recursos e identificar los supuestos críticos.
  • Meta-análisis: El análisis de sensibilidad comprueba si las restricciones provocan resultados delicados, incluidas las decisiones que requieren tiempo.
  • Ingeniería: Los ingenieros utilizan el análisis de sensibilidad para probar sus diseños y modelos.
  • Ambientales: El análisis de sensibilidad puede ayudar a crear modelos para medir el clima global o el impacto de la purificación del agua.

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Ejemplos de análisis de sensibilidad

He aquí dos ejemplos en los que podría utilizarse el análisis de sensibilidad:

Ejemplo 1

*Peter vende mochilas en un quiosco del centro comercial. Sabe que la fiebre de la vuelta al cole empezará en agosto y quiere determinar si el aumento del tráfico de clientes en el centro comercial incrementará sus ingresos por ventas y, en caso afirmativo, en qué medida.

El precio medio de una mochila que vende Peter es de 40 dólares. El año pasado, durante la fiebre de la vuelta al cole, vendió 250 mochilas, lo que supuso 10.000 dólares en ventas. Después de utilizar un programa de software de hoja de cálculo, Peter descubrió que cuando el tráfico de clientes en el centro comercial aumentó un 20%, hubo un aumento del 14% en sus ventas.

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

Ejemplo 2

Jane es jefa de ventas y quiere entender mejor cómo afecta el aumento de compradores navideños a las ventas totales de su departamento. Utilizando los datos de las ventas navideñas del año pasado, Jane entiende que el total de las ventas navideñas es una función del volumen de transacciones y del precio. Determina que cuando los compradores navideños aumentan un 10%, las ventas aumentan un 5%.

Jane puede construir un modelo financiero y utilizar «qué pasaría si» de análisis de sensibilidad utilizando esta información. Basándose en esto, Jane entiende ahora que si el aumento de compradores en vacaciones es del 50%, las ventas totales deberían aumentar un 25%.