Análisis de sensibilidad: ejemplos y comparativa

El análisis de sensibilidad es una herramienta utilizada en el modelado para analizar cómo los diferentes valores de un conjunto de variables independientes afectan a una variable específica bajo ciertas condiciones. En general, del análisis de sensibilidad hay muchos ejemplos, ya que se utiliza en una amplia gama de campos, desde biología y geografía hasta economía e ingeniería.

 

Análisis de sensibilidad: ejemplos

El análisis de sensibilidad es especialmente útil en el estudio de cualquier proceso donde la salida se considera como una función opaca de varias entradas. Una función o proceso opaco es aquel que, por alguna razón, no puede ser estudiado y analizado. Por ejemplo, los modelos climáticos en geografía o los modelos financieros. Dos casos en que la complejidad requiere de un método como éste para poder ganar en comprensión acerca de los inputs y outputs.

Un análisis de sensibilidad financiera, también conocido como un análisis what if es comúnmente utilizado por los analistas financieros para predecir el resultado de una acción específica cuando se realiza bajo ciertas condiciones. El análisis de sensibilidad financiera se realiza dentro de límites definidos que están determinados por el conjunto de variables independientes (entrada).

 

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A la vista de las conclusiones de un análisis de sensibilidad, ejemplos en el campo de las finanzas o la geografía, pero también en el marketing o las ventas; se podría predecir un escenario futuro en función de distintas variables presentes o también futuras. De esta forma, los responsables de la toma de decisiones empresarial podrían conocer cuánto dinero generará la empresa si aumenta el tráfico de clientes aumenta en un determinado porcentaje, o cuál será el plazo de entrega de un proyecto si se incorporan refuerzos en los diferentes equipos o cuál será la efectividad de una campaña, si aparecen nuevos actores en el mercado.

 

Análisis de sensibilidad vs. análisis de escenarios

Es importante no confundir el análisis de sensibilidad con el análisis de escenarios ya que, aunque son similares hasta cierto punto, existen algunas diferencias clave que, por ejemplo, volviendo al ejemplo del análisis aplicado a la investigación financiera, quedarían representadas de la siguiente forma:

 

Análisis de sensibilidadAnálisis de escenarios
Se utiliza para comprender el efecto de un conjunto de variables independientes en alguna variable dependiente en ciertas condiciones específicas.

El análisis incluye todas las variables que tienen un impacto en el resultado final.

El análisis aislará cada una de ellas para concluir registrando todos los posibles resultados.

 

Requiere que el analista financiero describa un escenario específico en detalle.

El análisis de escenarios generalmente se realiza para analizar situaciones que implican transformaciones importantes, como un cambio en el mercado global o un cambio importante en el negocio.

Después de especificar los detalles del escenario, el analista tendría que especificar todas las variables para que se alineen con el escenario.

El resultado es una imagen muy completa del futuro que permite conocer la gama completa de resultados, dados todos los extremos, y comprender cuáles serían los resultados, dado un conjunto específico de variables definidas por un escenario específico de la vida real.

 

 

Ventajas del análisis de sensibilidad financiera

Hay muchas razones importantes para realizar el análisis de sensibilidad, ejemplos pueden constatarse a diario en todas las industrias y tipos de empresas. Pero, en concreto, existen tres especialmente relevantes:

  1. El análisis de sensibilidad agrega credibilidad a cualquier decisión al contrastarla con un amplio conjunto de posibilidades.
  2. El análisis de sensibilidad permite que el analista sea flexible con los límites dentro de los cuales se prueba la sensibilidad de las variables dependientes a las variables independientes.
  3. El análisis de sensibilidad ayuda a tomar decisiones informadas, al ayudar al analista a obtener conclusiones tangibles y ser instrumental en la toma de decisiones óptimas.

Para poder llevar a la práctica un análisis de sensibilidad, ejemplos como los mencionados es necesario contar con información completa, actualizada, relevante y libre de errores y, preferiblemente, tener el soporte de la automatización que ofrecen algunos de los software de nueva generación.

 

Créditos fotográficos: flyfloor y goir

 

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