USO DE LA SIMULACIÓN EN LA EVALUACIÓN FINANCIERA DE PROYECTOS DE INVERSIÓN

Autor: Lic. Gretchen Guillermo Hernández

Análisis financiero

23-03-2007

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Un Estudio de Viabilidad o Factibilidad establece las condiciones que hacen viable el proyecto de inversión, o sea, que permiten su realización con éxito; determina asimismo las funciones o prioridades a tener en cuenta durante todo su desarrollo.

Introducción:
Para realizar este estudio de viabilidad se deben utilizar los métodos tradicionales para la Evaluación Financiera de un proyecto de inversión como son el Valor Actual Neto, la Tasa Interna de Rendimiento y el Período de Recuperación.

La consideración del riesgo en la evaluación de una propuesta de inversión, se puede definir como el proceso de desarrollar la distribución de probabilidad de algunos de los criterios económicos. Generalmente, las distribuciones de probabilidad que más comunes se obtienen en una evaluación, corresponden al
Valor Presente Neto y la Tasa Interna de Rentabilidad. Sin embargo, para determinar las distribuciones de probabilidad de estas bases de comparación, se requiere conocer las distribuciones de probabilidad de los elementos inciertos del proyecto como son: la vida, los flujos de efectivos, las tasa de interés, los cambios en la paridad, las tasas de inflación entre otros.

En la evaluación financiera de proyectos de inversión está asociada un riesgo que se explica por la incertidumbre que implica considerar un VAN igual a cero, es decir, que el proyecto es costeable ya que recupero solo lo que invierto, un VAN
mayor que 0, es decir, que el proyecto es rentable y recupero la inversión con ganancias y un VAN menor que 0, es decir, que el proyecto no es rentable, sin tener en cuenta otras variables como la TIR la cual tiene que ser mayor que el costo de oportunidad del capital.

Esto justifica la necesidad de estudiar la incertidumbre, que significa que pueden
ocurrir más cosas de las que ocurrirán.

Es por ello que para el análisis de proyectos se han desarrollado otros procedimientos como el análisis de sensibilidad, el análisis del punto muerto, la Simulación y los árboles de decisión.

La Simulación es un sistema sofisticado con bases estadísticas para ocuparse de
la incertidumbre reuniendo diferentes componentes de flujos de cajas en un
modelo matemático que repitiendo el proceso muchas veces, puede establecerse
una distribución de probabilidad de rendimientos de proyectos.
El rendimiento de la simulación ofrece una base excelente para tomar decisiones,
ya que quien las toma pueda considerar una continuidad de alternativas riesgo –
rendimiento en lugar de un punto sencillo estimado.
Definición de Simulación.
“La Simulación es una técnica numérica que se utiliza para realizar experimentos
en una computadora digital, a partir de un modelo lógico- matemático que se
programa en la computadora y que describe el comportamiento de los
componentes del sistema y su interacción en el tiempo". (1)
"La simulación es un tipo específico de modelización por el que se trata de
representar la realidad de una forma simplificada. Al igual que ocurre con los
modelos matemático-estadísticos, los modelos de simulación cuentan con una
serie de inputs o datos de partida que el investigador incluye en el modelo y una
serie de outputs o resultados que se desprenden de él." (2)
"La simulación es la representación de un proceso o fenómeno mediante otro mas
simple, que permite analizar sus características; Pero la simulación no es solo eso
también es algo muy cotidiano, hoy en día, puede ser desde la simulación de un
examen, que le hace la maestra a su alumno para un examen del ministerio, la
producción de textiles, alimentos, juguetes, construcción de infraestructuras por
medio de maquetas, hasta el entrenamiento virtual de los pilotos de combate." (3)
"La simulación no es más que el uso de un modelo de sistema que tiene la
característica deseada de la realidad, a fin de reproducir la esencia de las
operaciones reales (...)" (4)
"Es una representación de la realidad mediante el empleo de un modelo u otro
mecanismo que reaccionará del mismo modo que la realidad bajo una serie de
condiciones dadas." (5)
La simulación es muy útil para resolver un problema de negocios en el que no se
conocen anticipadamente todos los valores de las variables, o solo se conocen
parcialmente, y no hay manera de averiguarlos fácilmente.
Consiste en la construcción de cierto tipo de modelo matemático que describe el
funcionamiento del sistema en términos de eventos y componentes individuales.
Además el sistema se divide en elementos y sus interrelaciones con un
comportamiento predecible, por lo menos en términos de una distribución de
probabilidades, para cada uno de los posibles estados del sistema y sus insumos.
Mal uso de la Simulación.
El directivo financiero, es como un detective, que debe utilizar todas las pistas. La
simulación debería ser como una forma más de obtener información sobre los
flujos de directivo esperados y el riesgo. Pero la decisión final de inversión aplica
solo una cifra, el valor actual neto.
Al directivo financiero no se le dan las distribuciones de los flujos de tesorería, si
no los valores actuales netos o la tasa interna rentabilidad. ¿No es mejor una
distribución completa de los valores actuales netos que un solo número? pero
veremos que éste razonamiento de más es mejor y conduce al director financiero
a una trampa.
Los flujos de tesorería de cada iteración del modelo de simulación se convierten
en un valor actual neto descontándolos a la tasa libre de riesgo. ¿Por qué no se
descuentan al costo de oportunidad del capital? Porque, si se conoce cuál es
este, no se necesita un modelo de simulación, excepto quizás para facilitar la
previsión de los flujos de tesorería. La tasa libre de riesgo se utiliza para evitar
prejuzgar el riesgo.
El valor actual neto esperado no tiene en cuenta el riesgo. El riesgo se refleja en
la dispersión de la distribución del valor actual neto. Así, el término valor actual
neto toma un sentido muy diferente al usual. Si un activo tiene un cierto número
de posibles valores actuales, tiene poco sentido asociar al valor actual con el
precio al que el activo podría venderse en un mercado de capitales competitivo.
Si dos proyectos que no están relacionados se combinan, el riesgo del valor actual
neto de los proyectos combinados será menor que el riesgo medio de los valores
actuales netos de los dos proyectos separados.
Esto no sólo va en contra del principio de actividad del valor, sino que también
incentiva a los promotores de proyectos marginales a trastocar el sistema
presentando propuestas conjuntas.
Es muy difícil interpretar la distribución de los valores actuales netos. Puesto que
el tiempo libre de riesgo no es el costo de oportunidad capital, no hay fundamento
económico para el proceso descuento. Dado que la mecánica en su conjunto es
arbitraria, a los directivos sólo se les puede decir cómo decidir o que hacer si
nunca llega la inspiración.
Algunas de estas dificultades pueden evitarse presentando una distribución de las
tasas internas de rentabilidad. Esto evita la utilización de un tipo de descuento
arbitrario a costa de la introducción de los problemas asociados con la tasa
interna de rentabilidad. Además, se vuelve a dejar al directivo contemplando la
distribución sin una guía referente al equilibrio apropiado entre rentabilidad
esperada y varianzas de la rentabilidad. Sin embargo, se podría utilizar la
desviación típica de la tasa interna de rentabilidad como una aproximación del
riesgo relativo de proyectos en la misma línea de negocio.
Pasos a seguir para simular un proyecto de inversión.
Los pasos a seguir para simular un proyecto de inversión están muy bien
expuestos por Raúl Coss (6) y se corresponden con los definidos por otros
autores en sentidos general.
La lógica que se debe seguir para simular un proyecto de inversión es la siguiente:
1. Datos de entrada.
• Tasa de impuestos.
• Costo de oportunidad del capital.
• Parámetros del proyecto y sus distribuciones de probabilidad.
2. Generador de variables aleatorias.
• Normal.
• Uniforme.
• Exponencial.
• Empírica.
3. Modelo de inversión.
Depreciación.
• Se calcula en función del tipo de activo y de la actividad industrial en
la que son utilizados.
Criterios de Evaluación.
• Tasa Interna de Rendimiento.
• Valor Presente Neto.
• Retorno sobre la Inversión.
• Período de Recuperación.
4. Distribución de probabilidad del criterio de evaluación seleccionado.
• Histograma.
• Histograma acumulativo.
5. Análisis estadístico.
• Media.
• Desviación estándar.
• Rango.
6. Decisión.
Conclusiones.
• Las ventajas que tiene utilizar un modelo de Simulación financiera para
conocer la viabilidad de un proyecto de inversión es que estos modelos son
aplicables a multitud de productos y sectores. Pueden ser adaptados a las
características específicas del proyecto en estudio.
• Un modelo de simulación financiera le permite dedicar su atención a tomar la
decisión de si invertir o no en el proyecto, o de concentrarse en mejorar
aquellos aspectos que lo puedan hacer más rentable. En lugar de perder el
tiempo en diseñar complejos modelos financieros, usted se limita a utilizarlos.
• Mejora el proceso de toma de decisiones ya que cuando sus disposiciones
tengan una alta repercusión financiera, un modelo de simulación le permite
cambiar los puntos claves de su inversión y evaluar múltiples escenarios. Usted
verá inmediatamente los efectos, y podrá, llegar a decisiones óptimas de una
forma rápida y sencilla.
Referencias Bibliográficas.
1. Hillier, F. S. and Lieberman, G. J. Introducción a la Investigación de
Operaciones. McGraw – Hill Interamericana. P. 153. 1991.
2. FIERING, M. B y M. M Hufshmidt: “Simulation Techniques for the Desig of
Water Resources Systems". Harvard University Press, Massachussets, EE.UU,
1966. p. 205.
3. Ariza, F.J. (1997a). Uso de la simulación en el control de errores en la
rasterización. In Mapping n1 p. 39.
4. Ariza, F.J. (1997c). Simulación y toma de decisiones con SIG. Curso de
doctorado. Universidad de Jaén. p. 45.
5. Thierauf, R. J. y Grosse, R. A. "Toma de decisiones por medio de investigación
de operaciones." Capítulo 15, México, 1999, p. 463 – 464.
6. Coss, R. B. 1997. " Análisis y Evaluación de Proyectos de Inversión". Editorial
Limusa. México D. F. p 61- 78.

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Lic. Gretchen Guillermo Hernández

Tiene 23 años, es de nacionalidad cubana y recién graduada de la Universidad. Cursó sus estudios universitarios en la Universidad A. de la Habana, en la especialidad de Contabilidad y Finanzas. Durante sus cinco años de carrera participó en varios eventos municipales, provinciales y nacionales donde obtuvo varios premios, además obtuvo muy buenas calificaciones en las diferentes asignaturas de la carrera las cuales le permitieron terminar con Título de Oro. En estos momentos trabaja como profesora en la Universidad de las Ciencias Informáticas en su país. Es una persona que le apasiona la investigación y por eso esta vinculada a varias investigaciones en estos momentos.

gretguillarrobayahoo.es

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