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Formulación y Evaluación de Proyectos
Análisis de Riesgo
Juan Quinteros
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¿Qué es el riesgo?
• El riesgo implica incertidumbre.
• La incertidumbre no necesariamente implica riesgo.
• La aversión al riesgo es una característica inherente a cada individuo, configurando un perfil de riesgo.
• La evaluación de las compensaciones entre beneficios esperados y riesgos tolerables es una función del perfil de riesgo.
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Exposición al riesgo
• Todos estamos expuestos a determinados tipos de riesgos en un entorno dinámico y normalmente tomamos decisiones que tienden a disminuir el grado de exposición a ciertos riegos.
• Sin embargo, algunas decisiones podrían provocar una elevación del grado de exposición al riesgo.
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Exposición al riesgo
• A los inversionistas que aumentan su exposición al riesgo con la expectativa de aumentar su riqueza, se les llama especuladores.
• Aquellos inversionistas que toman decisiones para disminuir la exposición al riesgo son inversionistas de cobertura.
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Introducción
• El propósito de la evaluación de inversiones es valorar las perspectivas económicas de un proyecto de inversión.
• Es una metodología para calcular el rendimiento esperado con base en los pronósticos de los flujos de caja de muchas variables interrelacionadas
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Introducción
• La evaluación de riesgos de un proyecto depende de:
– Nuestra capacidad para identificar y entender la naturaleza de la incertidumbre que caracteriza a las variables clave del proyecto
– Los instrumentos y metodología para procesar sus implicaciones de riesgo sobre el rendimiento del proyecto
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Métodos de análisis de riesgo
• Enfoque clásico:
– Punto de equilibrio
– Análisis de sensibilidad
– Escenarios
• Enfoque holístico
– Simulación Monte Carlo
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Incertidumbre del proyecto
• La primera tarea de la evaluación de un proyecto es estimar los valores futuros de las variables proyectadas.
• Al seleccionar un valor único no se incluye en el análisis un rango de otros resultados probables.
• Al usar valores únicos como insumos, implícitamente se supone que los valores utilizados son ciertos.
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Incertidumbre del proyecto
• Tomando en cuenta que los valores proyectados no son ciertos, un informe de evaluación usualmente se complementa con análisis de sensibilidad y de escenarios.
• El análisis de sensibilidad identifica las variables más importantes y altamente sensibles del proyecto.
• El análisis de escenarios permite el cambio simultáneo de los valores de un número importante de variables clave.
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Incertidumbre del proyecto
• Ambas pruebas tienen una naturaleza estática y bastante arbitraria.
• La simulación Monte Carlo agrega la dimensión del análisis dinámico haciendo posible construir escenarios aleatorios.
• El resultado de un análisis de riesgo no es un valor único sino una distribución de probabilidades de todos los rendimientos esperados posibles.
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¿Qué es el análisis de riego?
• Es la metodología mediante la cual se procesa la incertidumbre que incluye las principales variables proyectadas en un modelo de pronósticos.
• Durante la simulación de construyen escenarios sucesivos
• Se controla la simulación limitando la selección aleatorio de valores
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¿Qué es el análisis de riego?
• Los resultados se recopilan y analizan en forma estadística para llegar a una distribución de probabilidades de los resultados potenciales del proyecto y estimar las diferentes medidas de riesgos del proyecto.
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Proceso del análisis de riesgo
Modelo de pronósticos.
Variables de riesgo
Distribución de probabilidades
Series de simulación
Análisis de resultados
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Modelos de pronósticos
• Debe contarse con un modelo sólido, capaz de predecir correctamente si se le introducen los datos correctos.
• Es un conjunto de fórmulas que procesan diferentes variables de entrada para llegar a un resultado
Variables Relaciones Resultado
B = 3
C = 2 B – C R = 1
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Modelos de pronósticos
• Un buen modelo es aquél que incluye todas las variables pertinentes y excluye las variables no pertinentes, y postula las relaciones correctas entre ellas.
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Variables de riesgo
• Es una variable que es decisiva para la viabilidad del proyecto en el sentido de que una pequeña desviación de su valor proyectado es probable y potencialmente dañina para el valor del proyecto.
• Para identificar las variables más importantes se utiliza el análisis de sensibilidad.
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Variables de riesgo
• Razones para incluir solamente las variables más cruciales en el análisis de riesgo:
– Cuanto mayor sea el número de distribuciones de probabilidades empleadas, mayor será la probabilidad de generar escenarios inconsistentes.
– Costo en término de dinero y tiempo del evaluador.
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Distribuciones de probabilidades
• Aunque el futuro es por definición incierto, todavía podemos prever el resultado de eventos futuros.
• Hay muchos factores que regulan nuestra capacidad para pronosticar un evento futuro en forma exacta: – Complejidad del sistema que determina el
resultado de una variable
– Fuentes de incertidumbre
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Distribuciones de probabilidades
• Aunque es casi imposible pronosticar en forma exacta el valor real es posible incluir el valor verdadero dentro de los límites de una distribución de probabilidad.
• El nivel de variación se especifica estableciendo límites mínimos y máximos
• Cuando hay datos disponibles, el establecimiento de límites es sencillo.
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Distribuciones de probabilidades
• Las distribuciones de probabilidades se utilizan para regular las probabilidades de selección dentro de los rangos definidos.
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Ejecuciones de simulación
• Consiste en procesar reiteradamente el modelo hasta que se generen suficientes resultados como para generar una muestra representativa.
• No debería ser un número inferior a 500
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Análisis de los resultados
• Cada ejecución representa una probabilidad de que ocurra:
p = 1/n
• La probabilidad de que el resultados del proyecto sea menor a cierto valor es simplemente el número de resultados que tienen un menor valor multiplicado por la ponderación de probabilidad de una ejecución
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Conclusiones
• 1. Mejora la toma de decisiones en proyectos marginales
• 2. Investiga nuevas ideas de proyectos y ayuda a la identificación de las oportunidades de inversión
• 3. Destaca las áreas del proyecto que necesitan mayor investigación y orienta la recopilación de información
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Conclusiones
• 4. Ayuda a la reformulación de proyectos a amoldarse a las actitudes y requisitos del inversionista.
• 5. Induce un cuidadoso reexamen de los estimados de valor único en el método determinista.
• 6. Ayuda a reducir el sesgo de evaluación del proyecto
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Conclusiones
• 7. Facilita el uso minucioso de expertos
• 8. Cierra la brecha de comunicación entre el analista y el que toma las decisiones
• 9. Brinda un marco conceptual para evaluar los estimados de resultados de un proyecto.
• 10. Brinda la base de información necesaria para facilitar una asignación y manejo de riesgos más eficiente.
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Advertencias
• Pasar por alto interrelaciones significativas entre las variables proyectadas puede distorsionar el análisis.
• La exactitud de las predicciones depende de la capacidad de predicción del modelo.
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Proceso de administración de riesgos
• La administración del riesgo puede concebirse como un proceso sistemático de 4 etapas que pueden retroalimentarse en forma permanente.
– Identificación
– Evaluación
– Selección de estrategias
– Aplicación
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Identificación
• Determinar las exposiciones al riesgo relevantes para la unidad de análisis (modelación)
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Evaluación
• Cuantificar los costos asociados con los riesgos potenciales determinados en la fase anterior.
• Establecer una compensación entre riesgo y rendimiento.
• Medidas cuantitativas del riesgo (simulación)
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Estrategias de administración de riesgos
• Evasión. Decisión intencionada de no exponerse a un riesgo específico.
• Prevención. Está asociada con acciones para reducir la exposición a ciertos riesgos.
• Retención. Consiste en asumir con recursos propios los efectos de la exposición a un riesgo en particular.
• Transferencia. Es el mecanismo por el cual se transfiere el riesgo a otro.
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Formas de transferencias de riesgo
• Cobertura. Consiste en reducir la exposición al riesgo a cambio de ceder un potencial de ganancia.
• Aseguramiento. Implica el pago de una prima para reducir el potencial de pérdida. A diferencia de la cobertura, se mantiene el potencial de ganancia.
• Diversificación. Inversión en un conjunto de inversiones para reducir la exposición al riesgo total.
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Conclusiones y observaciones
• La percepción del riego influye en las decisiones económicas de individuos y organizaciones. El problema es la no percepción derivada del hecho de trabajar con modelos deterministas.
• Para agudizar el nivel de percepción es preciso incorporar incertidumbre en los modelos a través de una modelación probabilística del problema.
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Conclusiones y observaciones
• Los modelos no se construyen en piedra, deben evolucionar al ritmo de cambio de las variables del entorno.
• Enfrentar riesgos en forma planificada convierte al dueño del proyecto en un ente proactivo que sistemáticamente aplicará estrategias para asegurar el éxito de los proyectos.