Casos de modelos financieros con Excel
| Autor | Jairo Gutiérrez Carmona |
| Páginas | 209-266 |
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* En este capítulo se presentan varios modelos financieros desa-rrollados para ilustrar cómo se pueden combinar las diversas herramientas del Excel para analizar situaciones.
General
Ilustrar con ejemplos de un mayor grado de complejidad el diseño y la utilización del análisis de sensibilidad.
Específicos
* Revisar el concepto de análisis de sensibilidad.
* Consolidar las etapas que se deben seguir para construir modelos y analizarlos.
* Poner a prueba el conocimiento del lector.
De aprendizaje
* Al estudiar este capítulo usted estará en capacidad de construir modelos financieros paramétricos para representar situa-ciones empresariales y de utilizar en su análisis cualquiera de las técnicas de análisis de sensibilidad.
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Ver archivo: CAP 9 MODELO 1.xls
En este modelo se busca analizar el punto de equilibrio de una empresa, utilizando las herramientas vistas en capítulos anteriores. Los datos de entrada (variables elementales) son los siguientes:
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Para construir el estado de resultados se deben desarrollar algunos cálculos intermedios (variables de proceso calculadas con direcciones de las entradas) que sirven para tener mejor información para los análisis, tales como los siguientes:
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Una vez calculados los datos intermedios se procede a ensamblar el estado de resultados. Inicialmente se genera el estado de resultados tradicional, organizado según el costeo total en:
* costos de ventas y
* gastos de administración y ventas:
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También puede generarse un estado de resultados por costeo variable, organizado en:
* costos y gastos variables
* costos y gastos fijos
Con el cual se puede calcular el punto de equilibrio, para posteriormente ser analizado
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El cálculo del punto de equilibrio se hace utilizando la siguiente fórmula:
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como se aprecia en la celda B135, resultado a partir del cual se calculan todos los indicadores que servirán para el análisis del punto de equilibrio.
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Análisis de sensibilidad puntual
Con el análisis de sensibilidad puntual se busca entender de manera matemática las funciones que llevan al resultado (ver pág. 73). En este caso que han seleccionado tres variables: Precio de la carne (celda B12), el factor prestacional (celda B23) y el monto del arrendamiento (celda B27). Al calcular el grado de sensibilidad puntual se encuentra que las tres variables tienen una relación directa con el punto de equilibrio (signo positivo) y de las tres la variable que más influye en el punto de equilibrio es el precio de la carne, seguida por el factor prestacional (pendiente de la curva).
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Gráficamente este análisis de sensibilidad se presenta según el siguiente gráfico:
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Otra forma de analizar información utilizando las tablas de datos y el análisis de sensibilidad es establecer la relación matemática que existe entre una variable de entrada y una variable de salida. Para el caso se utilizará como ejemplo la relación entre el precio de venta y el punto de equilibrio. En este caso se está trabajando con una función que puede expresarse así:
Punto de equilibrio = f (precio de venta)
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Tal función puede tabularse con las tablas de datos, graficarse y cuantificar a través de las líneas de tendencia de los gráficos, tal como se muestra enseguida con un gráfico de dispersión:
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Análisis de escenarios
El análisis de escenarios sirve para evaluar el cambio simultáneo que ocurre en un conjunto de variables cuando se presenta una situación particular (hipótesis). En el ejemplo que se viene desarrollando se tendrán los siguientes escenarios, considerando que en el vecindario del restaurante abren un fábrica, por lo tanto el propietario tiene la alternativa de continuar con el enfoque actual de su negocio, vender almuerzos más económicos para los obreros o almuerzo ejecutivo para los directivos.
Ante estas alternativas se debe evaluar cuáles variables sufren cambios dependiendo del enfoque que seleccione para el restaurante y cuál sería el valor que tomarían en cada una de ellas. Después de este análisis se tienen las siguientes cifras:
| . | | ||
| Actual | Económicos | Ejecutivos | |
| Precio de venta | 4,000 | 3,000 | 7,500 |
| Almuerzos diarios | 120 | 200 | 80 |
| Precio carne | 6,000 | 5,800 | 7,650 |
| Cantidad de carne | 150 | 125 | 300 |
| Ayudantes de cocina | 2 | 3 | 3 |
| Mesero | 3 | 5 | 4 |
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Con ellas se deben construir los escenarios (ver pág. 46) y obtener un resumen de los resultados que se tendrían en cada uno:
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Se observa que el resumen de escenarios que presenta el Excel puede modificarse y complementarse con las operaciones que se requieren para mejorar los análisis. En este caso se aprecia que vendiendo almuerzos económicos las utilidades mensuales aumentan más, pero el punto de equilibrio se eleva considerablemente; mientras que vendiendo almuerzo ejecutivo el punto de equilibrio disminuye. Conociendo estos resultados se puede mejorar la toma de decisiones, ya que involucran factores comerciales y de riesgo que se deben tener en cuenta.
Simulación
Con la simulación algunas de las variables del modelos toman valores al azar y se puede construir la distribución de probabilidades de algunos resultados (ver pág. 96). Para ello el paso inicial es determinar cuáles variables se considerarán y cuáles valores podrán tomar en el futuro.
En este ejemplo se toman las variables número de almuerzos y precio de la carne; distribuidos según las siguientes probabilidades: Número de almuerzos
| Número de almuerzos | Probabilidad |
| 85 | 5.0% |
| 100 | 15.0% |
| 110 | 25.0% |
| 120 | 30.0% |
| 125 | 20.0% |
| 130 | 5.0% |
| . | 100.0% |
| Precio carne | Probabilidad |
| 5,850 | 10.0% |
| 6,000 | 25.0% |
| 6,250 | 30.0% |
| 6,500 | 35.0% |
| . | 100.0% |
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Una vez modificado el modelo para que estas dos variables tomen valores al azar, se procede a resolverlo 500 veces con el fin de construir una distribución de probabilidades del punto de equilibrio y de la utilidad operacional, con los siguientes resultados:
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El punto de equilibrio es bastante estable, ya que oscila entre 77 y 81, pero la utilidad mensual si presenta una alta volatilidad dado que oscila entre 194 mil pesos y 2.7 millones de pesos, por lo tanto es importante hacer una análisis más detallado de esta variable. Para ello se recurre a hacer una distribución de frecuencias para luego graficar la distribución de probabilidades:
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Se concluye que la utilidad promedio del restaurante es de 1.6 millones de pesos mensuales, pero que debido a la asimetría de la distribución de probabilidades, existe una probabilidad del 47% de que la utilidad caiga por debajo del promedio.
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Ver archivo: CAP 9 MODELO 2.xls
Con este modelo se busca saber cuál es la probabilidad de éxito que tiene una empresa que lanza un nuevo producto, sabiendo que el éxito depende del impacto que el producto tenga en el mercado, del precio de introducción del producto y de los precios de las materias primas que se espera que suban. El área de entrada presenta las siguientes variables:
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El área de proceso es el estado de resultados proyectado para los tres primeros meses del proyecto. Estudiando el negocio en una situación estática se tienen los siguientes resultados:
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De acuerdo con estos resultados el negocio empieza a generar utilidades a partir del segundo mes y arroja unas utilidades después de impuestos de 49.8 millones, lo cual podría llevar a que el negocio se aceptara. Sin embargo por tratarse de un producto nuevo pueden ocurrir muchas circunstancias en el futuro que impidan alcanzar estos resultados. Para evaluar los cambios es posible recurrir a las herramientas vistas para analizar los modelos financieros. En este caso se utilizará el análisis de escenarios y la simulación.
Análisis de escenarios
Se sabe que el éxito del producto depende del impacto que produzca en el mercado, por lo tanto se revisarán tres escenarios: impacto bajo, impacto medio e impacto alto. El paso siguiente es definir cuáles variables se verán afectadas y asignar un valor a esta variables en cada...
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