Unidad 5

INSTITUTO TECNOLÓGICO DE OCOTLÁN

MATERIA: PLANEACIÓN FINANCIERA

PORTAFOLIO DE EVIDENCIAS

Ocotlán, Jalisco a 26 de Noviembre del 2013.

NOMBRE: FLORES DURÁN ALANNA CITLALI

FACILITADORA: LC. MONICA ISABEL MARTÍNEZ NEGRETE

INGENIERÍA INDUSTRIAL


CONTENIDO

INTRODUCCIÓN______________________________________________

1. T ANALISIS DE SENSIBILIDAD FINANCIERA___________________

1.1 CERTIDUMBRE, RIESGO E INCERTIDUMBRE_________________________________________________4

MAPA MENTAL______________________________________________________________________________________________7

1.2 CONCEPTO DE VALOR ESPERADO_____________________________________________________________8

MAPA MENTAL_____________________________________________________________________________________________10

1.3 VARIABLES INDEPENDIENTES__________________________________________________________________11

MAPA MENTAL_____________________________________________________________________________________________13

1.4 VARIABLES DEPENDIENTES____________________________________________________________________14

MAPA MENTAL_____________________________________________________________________________________________16

1.5 ARBOLES DE DECISION__________________________________________________________________________17

MAPA MENTAL_____________________________________________________________________________________________20

2. CONCLUSIÓN___________________________________________21

BIBLIOGRAFIA______________________________________________22

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INTRODUCCIÓN

En esta unidad cinco se verán algunos temas relacionados con el análisis de sensibilidad financiera, las cuales son:

Certidumbre, Riesgo e Incertidumbre. Concepto de valor esperado. Variables independientes. Variables Dependientes. Arboles de decisión.

El análisis de sensibilidad financiera es una herramienta que se utiliza demasiado en el mundo de las empresas cuando se desea tomar decisiones de inversión, este nos permite visualizar de forma inmediata las ventajas y desventajas económicas que se presentan en un proyecto.

Para poder realizar el análisis de sensibilidad es necesario comparar el VAN antiguo con el VAN nuevo y como resultado obtendremos un valor que al ser multiplicado por 100 se obtendrá el porcentaje de cambio.

La base para aplicar este método es identificar los posibles escenarios del proyecto de inversión, los cuales se clasifican en los siguientes:

Pesimista: Es el peor panorama de la inversión, es decir, es el resultado en caso del fracaso total del proyecto.

Probable: Éste sería el resultado más probable que supondríamos en el análisis de la inversión, debe ser objetivo y basado en la mayor información posible.

Optimista: Siempre existe la posibilidad de lograr más de lo que proyectamos, el escenario optimista normalmente es el que se presenta para motivar a los inversionistas a correr el riesgo.

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1. T ANALISIS DE SENSIBILIDAD FINANCIERA

1.1 CERTIDUMBRE, RIESGO E INCERTIDUMBRE

En el momento de tomar decisiones, todos los administradores deben de ponderar alternativas, muchas de las cuales implican sucesos futuros que resultan difíciles de prever: la reacción de un competidor a una nueva lista de precios, las tasas de interés dentro de tres años, la confiabilidad de un nuevo proveedor. Por esta razón, las situaciones de toma de decisiones se consideran dentro de una línea continua que va de la certeza (altamente previsible) a la turbulencia (altamente imprevisible). La Certidumbre: Son los hechos económicos conocidos y concretos, de los

que se dispone de todos sus datos, de forma que cumplen todas las condiciones de definición y reconocimiento como elementos de los estados financieros. Este conocimiento viene dado porque el hecho ya ha sucedido o porque aún sin acaecer no existe duda alguna de que va a ocurrir, lo que en este caso originaría:

- Un Pasivo cierto u obligación que existe a la fecha de presentación de los estados financieros, consistente en tener que hacer pagos o servicios futuros cuyo vencimiento se conoce. Es decir se conoce su naturaleza, su cuantía y el vencimiento. - Un Pasivo estimado u obligación que surge cuando se tiene la certeza absoluta de que ha ocurrido el hecho por el que se incurre en un gasto que inevitablemente se pagará en el futuro, aquí su naturaleza es conocida, pero su cuantía sólo es razonablemente estimada y su vencimiento sólo se conoce de forma aproximada.

La Incertidumbre . Existe un ambiente de incertidumbre cuando falta el conocimiento seguro y claro respecto del desenlace o consecuencias futuras de alguna acción, situación o elemento patrimonial, lo que puede derivar en riesgo cuando se aprecia la perspectiva de una contingencia con posibilidad de generar pérdidas o la proximidad de un daño. La incertidumbre supone cuantificar hechos mediante estimaciones para reducir riesgos futuros, y aunque su estimación sea difícil no justificará su falta de información. Para su cálculo se ha de acudir a expertos, (ingenieros en los casos de limpieza y a los abogados para el caso de multas y sanciones). Si las responsabilidades no se van a saldar en un futuro próximo se puede calcular el valor actual, con técnicas de descuento cuando el importe de los pagos y su calendario se puedan fijar de manera fiable, siempre y cuando el valor

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temporal del dinero sea elevado. El método escogido se ha de mencionar en la Memoria.

El Riesgo. El riesgo supone un hecho externo al sujeto económico, que puede acontecer o no en algún momento determinado. La incertidumbre varía para cada sujeto y para cada actividad a desarrollar. La única forma de reducir el riesgo o al menos sus consecuencias, se consigue mediante su identificación lo más clara posible, lo que permite poner en marcha todas aquellas acciones necesarias para intentar anularlos o minimizarlos con el uso de los conocimientos y de las técnicas que han servido para convertir, en algún grado, los riesgos en previsibles. Por lo que riesgo también se puede definir como la valoración económica de la incertidumbre.

TIPOS DE RIESGO FINANCIERO

RIESGOS DE CRÉDITO Es el riesgo generado por incumplimiento del cliente en transacciones financieras o de un emisor de instrumentos financieros; o bien, generado por el cambio en la credibilidad, es decir el aumento en la probabilidad de incumplimiento. Este tipo de riesgo se clasifica de acuerdo a las categorías de incumplimiento, ya sea de una cartera de clientes crediticios o de una cartera de activos financieros (por emisor). Cuando el deudor de un crédito no cumple, surge el riesgo de no poder recuperar los fondos que han sido prestados.

RIESGOS DE MERCADO Es el riesgo generado por instrumentos financieros o transacciones financieras provocado por fluctuaciones de precios, tasas de interés o tipos de cambio y aún las cotizaciones de acciones o de commoditys. El riesgo de tasas de variación no anticipada en las interés ocurre en el tanto se mantengan. El riesgo cambiario surge, de igual manera por un movimiento no esperado en la evolución del tipo de cambio en una dirección distinta de la estimada por el inversionista. El riesgo proveniente del cambio en el precio de las acciones se manifiesta de dos formas: por una parte está el riesgo de la caída en el precio de las acciones después de haber efectuado una compra y el riesgo de no poder vender todas las acciones que se desean liquidar.

RIESGO DE LIQUIDEZEl Riesgo de Liquidez de Mercado es aquel relacionado con la compraventa de un instrumento que se posee en que sea difícil su liquidación en el mercado y no se obtenga el monto esperado. El Riesgo de Liquidez o Disponibilidad de Fondeo, es el riesgo de que la disponibilidad de recursos sea desventajosa o dificultosa para mantener un saldo

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de transacciones financieras y tiene que ver con consideraciones de descalce en plazos.

RIESGO DE LIQUIDACIÓN (SETTLEMENT RISK)

En un sentido estricto el riesgo de liquidación se da cuando se liquida una operación de cambio extranjero o de compra venta de valores de no poder recibir la moneda o el bono en ese momento de liquidación a pesar de haber transferido el bono o de haber pagado debido al incumplimiento del cliente o por un problema de procedimiento operativo.

RIESGO OPERACIONAL Este tipo de riesgo es generado por distintos factores de procedimientos de carácter operativo tales como:

- El error o fraude en el pago de fondo, la entrega de valores o la administración de las transacciones financieras.

- El defecto en los sistemas operativos. - El error o fraude en la aplicación de los sistemas operativos.

El riesgo operacional se define como el riesgo de pérdida debido a la inadecuación o a fallas de los procesos, el personal y los sistemas internos o bien a causa de acontecimientos externos; esta definición incluye el riesgo legal, pero excluye el riesgo estratégico y el de reputación.

RIESGO LEGAL Es el riesgo ocasionado por elementos legales en las transacciones financieras como defectos del contrato, problemas en la interpretación legal y en la capacidad legal del cliente. Cuando se realiza cualquier transacción financiera, normalmente se firma un contrato, sin embargo, existe la probabilidad de sufrir pérdidas inesperadas cuando ocurren sucesos no contemplados en el contrato o cuando los contratantes interpretan el contrato de forma diferente.

OTROS RIESGOS RIESGO REPUTACIONAL Es el riesgo generado cuando la institución financiera es vista en forma negativa por los otros participantes en el mercado financiero, obstaculizando así las operaciones y ocasionando una pérdida.

RIESGO TRIBUTARIO

Es el riesgo ocasionado por el manejo de asuntos tributarios no contemplados al inicio, en las transacciones financieras o en la posesión de instrumentos

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financieros. El riesgo tributario puede generar pérdidas cuando se agregan impuestos nuevos o cuando se modifica la tasa de impuestos.

MAPA MENTAL

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1.2 CONCEPTO DE VALOR ESPERADO

Una de las características más importantes de las inversiones financieras es la rentabilidad, pero no es la única, sin embargo, va a representar un conveniente punto de partida.

La rentabilidad esperada de una inversión financiera puede obtenerse por medio de la esperanza matemática del retorno de los distintos escenarios enfrentados. Este valor será entonces representativo de los cambios en los distintos estados de la naturaleza supuestos, los cuales reflejan de una u otra manera, los distintos niveles de incertidumbre con respecto a otras características de las inversiones financieras (liquidez, solvencia de la empresa emisora, garantías, etc.).

El valor esperado es un concepto fundamental en el estudio de las distribuciones de probabilidad. Desde hace muchos años este concepto ha sido aplicado ampliamente en el negocio de seguros y en los últimos veinte años ha sido aplicado por otros profesionales que casi siempre toman decisiones en condiciones de incertidumbre.

Para obtener el valor esperado de una variable aleatoria discreta, multiplicamos cada valor que ésta puede asumir por la probabilidad de ocurrencia de ese valor y luego sumamos los productos. Es un promedio ponderado de los resultados que se esperan en el futuro.

El valor esperado, también llamado, que viene a Esperanza Matemática ser el promedio ponderado de los posibles resultados por la probabilidad de ocurrencia asociado a cada evento; es la suma de las multiplicaciones de cada evento por su respectiva probabilidad de ocurrencia. Su formulación matemática es la siguiente:

Donde E[R] es el resultado esperado o la esperanza matemática del resultado, siendo n los posibles estados de la naturaleza (i=1,....n), pi la probabilidad de ocurrencia de cada evento y Ri el resultado esperado si se verifica el escenario “i”.

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E [R ]=∑i=1

n

p i×Ri


El riesgo es la característica presente en una situación incierta pero en la cual se pueden establecer probabilidades de ocurrencia. Se puede aproximar midiendo la variabilidad de los rendimientos esperados producto de los cambios percibidos en la verificación del resto de las características. De esta forma, se encuentran distintos tipos de riesgo asociados a las inversiones financieras: riesgos de liquidez, riesgos de solvencia, riesgo de calidad de la garantía, etc.

En presencia de un mercado eficiente, los cambios en la información y en las percepciones de los inversionistas y del mercado, se traducen en cambios de precios de manera que, el riesgo se puede medir con la variabilidad de precios y rendimientos.

Descrito lo anterior, se pueden concebir los posibles resultados de la variable en estudio (los rendimientos de una inversión financiera) como un conjunto de datos que poseen una determinada distribución. Los mismos se pueden describir por medio de medidas de posición (valor esperado) y de dispersión.

Para medir la dispersión se pueden usar varios métodos que permiten cuantificar cuánto se alejan las distintas observaciones de las medidas de posición central, entre estos están: la varianza y su raíz cuadrada conocida como desviación estándar. Así, entre mayor sea la varianza o la desviación estándar de la distribución de los rendimientos, tanto mayor será el riesgo asociado a ese activo, y ello porque se asume una relación directa entre las medidas de dispersión de las observaciones de rendimiento y precios y el nivel de riesgo que representa una inversión.

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MAPA MENTAL

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1.3 VARIABLES INDEPENDIENTES

El término variable se puede definir como toda aquella característica o cualidad que identifica a una realidad y que se puede medir, controlar y estudiar mediante un proceso de investigación.

La variable independiente es aquella propiedad, cualidad o característica de una realidad, evento o fenómeno, que tiene la capacidad para influir, incidir o afectar a otras variables. Se llama independiente, porque esta variable no depende de otros factores para estar presente en esa realidad en estudio.

Algunos ejemplos de variables independientes son; el sexo, la raza, la edad, entre otros. Veamos un ejemplo de hipótesis donde está presente la variable independiente: “Los niños que hacen tres años de educación preescolar, aprenden a leer más rápido en primer grado.” En este caso la variable independiente es “hacen tres años de educación preescolar.” Porque para que los niños de primer grado aprendan a leer más rápido, depende de que hagan tres años de educación preescolar.

También existen variables independientes en algunos estudios que hasta cierto punto dependerán de “algo”, como en el ejemplo siguiente: “Los ingresos económicos de un hospital público puede depender de la asignación en el presupuesto nacional del país.” Como podemos observar el objeto de estudio no está influyendo en la variable independiente. De este modo, la variable independiente en un estudio se cree que está influyendo en la variable dependiente, el estudio Correlacional se centra precisamente en esa relación.

Las variables independientes son aquellas variables que se conocen al inicio de un experimento o proceso. En un estudio sobre la pérdida de peso, por ejemplo, una variable independiente puede ser el número total de calorías consumidas por los participantes en el estudio. Como la variable independiente, o el número de calorías varían, los resultados del experimento van a cambiar. Otra forma de

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explicarlo es decir que el valor de la variable independiente es controlado por el diseñador del problema de matemáticas o del experimento.

La posibilidad de poder medir, controlar o estudiar una variable, es decir una característica de la realidad es por el hecho que esta característica varía, y esa variación se puede observar, medir y estudiar. Por lo tanto, es importante, antes de iniciar una investigación, saber cuáles son las variables que se desean medir y la manera en que se hará.

Una variable puede tomar diferentes valores dependiendo del enfoque, que le dé, el investigador. Estos valores pueden ser desde el enfoque cuantitativo o desde el enfoque cualitativo.

La variable dependiente; es aquella característica, propiedad o cualidad de una realidad o evento que estamos investigando. Es el objeto de estudio, sobre la cual se centra la investigación en general. También la variable independiente es manipulada por el investigador, porque el investigador él puede variar los factores para determinar el comportamiento de la variable.

Por ejemplo, si estamos analizando el nivel de consumo, el nivel de ingreso será una variable independiente, ya que causa e influye en el consumo. En una ecuación o modelo matemático (económico o financiero en nuestro caso), la variable independiente es la variable cuyo valor viene dado. En un experimento, es el factor que influye en la variable objeto de estudio.

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http://www.enciclopediafinanciera.com/definicion-variable.html


MAPA MENTAL

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1.4 VARIABLES DEPENDIENTES

Una variable dependiente es aquella cuyos valores dependen de los que tomen otra variable. La variable dependiente en una función se suele representar por y. La variable dependiente se representa en el eje ordenadas. Son las variables de respuesta que se observan en el estudio y que podrían estar influidas por los valores de las variables independientes.

Las variables dependientes son las que se crean como resultado del estudio o experimento. Si se toma el ejemplo de un estudio de la pérdida de peso, donde la variable independiente son las calorías consumidas, entonces una variable dependiente podría ser el peso total de los participantes del estudio. Así que el peso del participante en el estudio depende de la fluctuación de la variable independiente, que es lo que la hace dependiente.

El desarrollo de la mayoría de los modelos para realizar predicciones sobre quiebras en las empresas, se ha representado tradicionalmente a través de una función lineal con una variable dependiente, la cual generalmente se le puede definir de dos formas: a) como éxito empresarial, o b) como fracaso empresarial. Además, Argenti apunta que puede incluirse un tercer término muy interesante (aunque no es frecuente en la mayoría de las investigaciones) y es el de “colapso empresarial”, el cual se utiliza como sinónimo de fracaso.

Como veremos más adelante, en los modelos predictivos cualquier término que sea seleccionado como variable dependiente representará siempre una serie de dificultades jurídicas, técnicas, conceptuales y de criterios financieros, entre otros, que impiden llegar a una definición satisfactoria y de aceptación generalizada que sirva como variable dependiente al modelo predictivo.

Este problema, aunque conocido por diversos analistas e investigadores, se ha optado generalmente por no considerarlo como de suma importancia en los trabajos académicos. Tal vez ello obedece a la debilidad de darle una mayor ponderación a la aplicación de las diversas técnicas estadísticas que son tan habituales en los actuales trabajos de investigación, los cuales relegan a un segundo plano el estudio conceptual para determinar u obtener elementos tan

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importantes tales como la variable dependiente, algunas de las variables independientes así como las bases de datos contables.

La determinación de estos elementos son temas de múltiples divergencias y contradicciones que existen en los diversos trabajos sobre los modelos predictivos. Por ejemplo, es común encontrar que el término fracaso empresarial es el más utilizado como variable dependiente, sin embargo, su definición presenta serios problemas de ambigüedad al englobar diversos criterios que son tratados en ocasiones con un exceso doctrinal al inicio de las investigaciones, pero conforme se avanza en los trabajos se olvida su conceptualización que es sustituida por un excesivo trabajo estadístico que poco tiene que ver con la búsqueda de la exactitud predictiva del modelo.

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1.5 ARBOLES DE DECISION

Un árbol de decisión, en el ámbito de las finanzas hace referencia a un diagrama que muestra decisiones secuenciales con sus posibles resultados. Esta herramienta es utilizada en las empresas para valorar las opciones de inversión que se tienen en contextos de incertidumbre

Los Árboles de Decisión es una técnica que permite analizar decisiones secuenciales basada en el uso de resultados y probabilidades asociadas.

Los árboles de decisión se pueden usar para generar sistemas expertos, búsquedas binarias y árboles de juegos, los cuales serán explicados posteriormente.

Las ventajas de un árbol de decisión son:

Resume los ejemplos de partida, permitiendo la clasificación de nuevos casos siempre y cuando no existan modificaciones sustanciales en las condiciones bajo las cuales se generaron los ejemplos que sirvieron para su construcción.

Facilita la interpretación de la decisión adoptada. Proporciona un alto grado de comprensión del conocimiento utilizado en la

toma de decisiones. Explica el comportamiento respecto a una determinada tarea de decisión. Reduce el número de variables independientes. Es una magnifica herramienta para el control de la gestión empresarial.

Los árboles de decisión se utilizan en cualquier proceso que implique toma de decisiones, ejemplos de estos procesos son:

Búsqueda binaria. Sistemas expertos. Árboles de juego

Los árboles de decisión generalmente son binarios, es decir que cuentan con dos opciones, aunque esto no significa que no puedan existir árboles de tres o más opciones.

Un árbol de decisión, en el ámbito de las finanzas hace referencia a un diagrama que muestra decisiones secuenciales con sus posibles resultados. Esta

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herramienta es utilizada en las empresas para valorar las opciones de inversión que se tienen en contextos de incertidumbre.

Elaboración del árbol de Decisiones

Daremos inicio a la construcción del Árbol de Decisión escribiendo en la parte superior, a modo de título, la decisión o el problema que necesitará la toma de decisiones. Desde el lado izquierdo hacia el derecho se dibujarán líneas que parten desde un mismo origen que representarán las posibles decisiones a tomar.

Para su construcción es necesario considerar las distintas alternativas o cursos de acción y los posibles eventos asociados a cada curso de acción. Dentro de un Árbol de Decisión un cuadrado, significará un punto de decisión, es decir, el punto desde el cual se fija un curso de acción; y un O significará los posibles eventos asociados al curso de esa acción. Siguiendo el siguiente gráfico comprenderemos la estructura del Árbol de Decisiones.

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Evaluación del Árbol de Decisión

En este momento reconoceremos que opción es la que tiene mayor valor para la empresa, para ello se deberá otorgar el valor económico de los posibles resultados. Luego debemos ver cada uno de los círculos (los cuales representan puntos de incertidumbre) y estimar la probabilidad de cada resultado.

Encontraremos que para cada decisión tendrá diferentes probabilidades en cada uno de sus resultados posteriores, por lo que la sumatoria porcentual de estos resultados de cada decisión tendrá que ser 100% o en su defecto 1 si se utilizan fracciones, quien elabora el Árbol de Decisiones podrá elegir cada uno según de parezca conveniente.

Después de haber calculado las probabilidades y los valores de los posibles resultados, procedemos a calcular el valor que nos ayudará a tomar la decisión. Comenzando por la derecha del Árbol de Decisión y recorriendo hacia la izquierda, calculamos cada uno de los nodos de incertidumbre, primero multiplicaremos las probabilidades de resultado con el valor esperado de cada resultado, cabe recalcar que también puede haber resultados negativos.

Cada nodo de incertidumbre se calculará de acuerdo a la suma de los resultados de cada una de las ramas de decisión.

Al analizar los nodos de decisión, debemos considerar los costos que implica cada decisión, por ejemplo en decisiones de inversión consideraremos los costos que esta implica; el valor obtenido de cada nodo de incertidumbre será restado por el costo que implica cada decisión de esta manera encontraremos el beneficio que se obtendrá de cada decisión.

En este momento es en el que encontramos el beneficio final y podremos saber cuál es la mejor alternativa de decisión, como podemos ver en el cuadro anterior la decisión que genera mejores resultados o beneficios es la que aparentemente generaba menor valor esperado, de esta manera hemos encontrado la mejor alternativa de decisión.

Aplicaciones de la técnica de árbol de decisiones

La técnica del Árbol de Decisiones puede ser aplicada en cualquier problema de toma de decisiones, sin embargo se tiene un uso amplio en la toma de decisiones de inversión, reinversión, políticas de créditos y financiamiento a corto y largo plazo.

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2. CONCLUSIÓN

El análisis de sensibilidad es suma importancia para ya que nos permite tomar decisiones dentro de una empresa, puesto que esta herramienta nos indica cuales son las variables que más afectan nuestro resultado económico de un proyecto, además también nos indica cuales son las variables que tienen poca incidencia en el resultado final.

En si esta herramienta nos proporciona identificar las variables que tendrán un gran impacto sobre nuestros costos o ingresos, autorizando combinar las variables con el objetivo de obtener resultados que nos dejen optimizar la generación del valor en la compañía.

También es importante recalcar que es te método se puede aplicar también a inversiones que no solo sean productos de empresas financieras, sino que asimismo es recomendable para los casos en que un familiar o amigo nos ofrezca invertir en algún tipo de negocio o proyecto que nos dejara algún tipo de ganancias en el futuro.

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BIBLIOGRAFIA

Extraído de: http://niefcz.wordpress.com/2011/07/25/la-tecnica-de-arbol-de-decisiones/

Extraído de: http://www.enciclopediafinanciera.com/definicion-variable-independiente.html

Pellerejo Castillo, Mª Pilar. (1996). “Hechos futuros: Un estudio de su registro y valoración contable”. Técnica Contable. nº 568, abril.

Quesada Sánchez, Fco. Javier. (1991). Normativa y contabilización de Riesgos, Contingencias e Indemnizaciones. Ediciones Ciencias Sociales.

Larriba Diáz-Zorita, Alejandro. (2000) Tratamiento de los riesgos en el Marco Conceptual. Incluido en El Marco Conceptual para la Información Financiera. Análisis y comentarios. AECA.

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http://www.enciclopediafinanciera.com/definicion-variable-independiente.html

http://www.enciclopediafinanciera.com/definicion-variable-independiente.html

http://niefcz.wordpress.com/2011/07/25/la-tecnica-de-arbol-de-decisiones/

http://niefcz.wordpress.com/2011/07/25/la-tecnica-de-arbol-de-decisiones/

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