Semana 15 Presentacion

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Finanzas Corporativas
Unidad IV
Creación de Valor y Política de Dividendos
Semana 15
Análisis de Sensibilidad para maximizar el valor de la empresa
Docente
Prof. Apellido y Nombre
(usuario@upn.pe)
Sílabus – Logro y objetivo de la Unidad
Logros y contenido de la sesión
Logros de la sesión 
• El estudiante reconoce la política de dividendos de una empresa y lo asocia con sus estados 
financieros y el efecto en el precio de la acción.
Contenido de la sesión
• ¿Qué es el riesgo?
• Tipos de Riesgo
• Aproximación tradicional al manejo de la incertidumbre
• Enfoque tradicional versus enfoque de riesgos
• Simulación Montecarlo
• @Risk. Solución de ejercicio
¿Análisis de sensibilidad y del riesgo de Proyectos de Inversión
https://youtu.be/6Fi1Adco2go
https://youtu.be/6Fi1Adco2go
https://youtu.be/6Fi1Adco2go
¿Qué es el riesgo?
(*)Guide to the Project Management Body of Knowledge
(PMBOK® Guide), © Project Management Institute
1ra. Definición, un enfoque general
“Es un escenario en donde existe una posibilidad de desviación respecto de un 
resultado deseado o esperado”.
2da. Definición, un enfoque de proyectos (*)
“Evento o condición incierta, que si ocurre en el futuro, tiene un efecto positivo o 
negativo en por lo menos un objetivo del proyecto. Los objetivos pueden incluir el 
alcance, el cronograma, el costo y la calidad”.
Tipos de riesgo
Riesgo Natural
Riesgo Operacional
Riesgo Político Riesgo Ambiental
Riesgo Social
Sobre predecir y pronosticar …
… estamos obligados a pronosticar Ya que no podemos predecir el 
futuro…
El origen del riesgo?
▪ Del reconocimiento de la incertidumbre del futuro, nuestra incapacidad de conocer cuál 
será el futuro en función de las acciones que tomamos hoy…
▪ …implica que una acción en particular puede tener múltiples resultados alternativos
En resumen, tenemos que …
▪ Toda acción es “riesgosa”
▪ Unas lo son más que las otras
▪ Si se juzga que una situación es relativamente riesgosa, tal criterio de riesgo puede 
ser suficiente impedimento para no llevarla cabo
▪ Aquí es donde el riesgo se transforma en un criterio de decisión
▪ Por tanto, se torna viable el análisis de riesgo
Aproximación Tradicional para Manejar Incertidumbres
Estimación de Punto Único
▪ Estima el valor esperado para entradas de variables especificas.
▪ Aproximado y generalizado, pero rápido y fácil.
Análisis de Escenarios
▪ Ofrece escenario más probable, mejor escenario y peor escenario.
▪ Ofrece un rango de salidas posibles, pero no la probabilidad de ocurrencia.
Análisis de Situaciones “Y si”
▪ Rango de posibilidades incrementales y marginales.
▪ Laborioso, revela posibilidades y no probabilidades.
Estimación de Punto Único
Unidades
Precio de Venta
Total Ingreso
Costo Variable/Unidad 
Costo Total Fijo
Costo Total 
Utilidad Operativa
10
$10
$100
$5
$20
$70
$30
Estimación de 
Punto 
Único
¿Qué tanto confía en el resultado de análisis?
Análisis de Escenarios
10
$10
$100
$5
$20
$70
$30
Mejor Caso: 15
Más Probable: 10
Más Probable: 10
Los resultados son muy variables - ¿Cuál Ocurrirá?
Mejor Caso: 55
Más Probable: 30
Más Probable: 5
Unidades
Precio de Venta
Total Ingreso
Costo Variable/Unidad 
Costo Total Fijo
Costo Total 
Utilidad Operativa
Análisis “Y si”
Y si las ventas 
fueran de 5 
unidades…
Captura los impactos marginales, pero ¿qué condición realmente
ocurrirá?
¿Cuál sería la 
utilidad?
10
$10
$100
$5
$20
$70
$30
Unidades
Precio de Venta
Total Ingreso
Costo Variable/Unidad 
Costo Total Fijo
Costo Total 
Utilidad Operativa
Enfoque tradicional Vs Enfoque de Riesgos
Enfoque tradicional Vs Enfoque de Riesgos
Enfoque tradicional Vs Enfoque de Riesgos
▪ Ventajas del enfoque de riesgos
▪ Los problemas que están siendo analizados se relacionan al futuro incierto.
▪ Sirve para valorar el lado negativo (y en muchos casos con igualdad de importancia, el 
lado positivo) de la exposición a la que se enfrenta un tomador de decisión cuando tiene 
que tomar una decisión (Valor en Riesgo).
▪ No se trata de ver claramente el futuro, por el contrario, basado en toda la información 
disponible ahora, determinar la exposición a la cual se enfrenta si usted procede a tomar 
de decisión.
▪ Método computacional usado para estudiar el comportamiento de sistemas 
matemáticos, físicos o de cualquier índole, a partir del uso de muestreo estadístico, 
números aleatorios y pseudo-aleatorios.
▪ Es iterativo -> requiere cálculos por computador.
▪ Las técnicas de Monte Carlo pueden ser usadas para encontrar soluciones 
aproximadas a problemas cuantitativos, con o si incertidumbre.
Simulación Monte Carlo
Simulación Monte Carlo
▪ Se atribuye a Stanislaw Ulam, matemático polaco que trabajo para John von Neumann en 
el proyecto Manhattan durante la segunda guerra mundial y contribuyó junto con Edward 
Teller en el diseño de la bomba de Hidrógeno en 1951. 
▪ Ulam no inventó el muestreo estadístico, pero reconoció el potencial de los computadores 
electrónicos para automatizar el proceso. Trabajando con John von Neuman y Nicholas 
Metropolis, desarrollo algoritmos de implementación y exploró formas de convertir 
problemas no aleatorios en formas aleatorias para ser solucionados via muestréo
estadístico.
Conociendo el @RISK
Introducción al @RISK
Inserción de distribuciones @RISK : Se transforma el modelo 
determinístico en un modelo estocástico o probabilístico
• Una distribución de probabilidad describe el rango de valores que puede tomar una
variable aleatoria y la probabilidad asignada a cada valor o rango de valores.
Definición de Variables de Salida: Uno o más variables de salida definidas 
por este ícono. 
Una variable de salida puede también ser una variable de entrada
Funcionalidad mejorada en el 8.0 para nombrar variables de salida.
Introducción al @RISK
Tasa de descuento 12%
Inversión 1,700 Periodo 0 1 2 3 4 5
Tasa de crec. en ventas 0 1005 1166 1352 1569 1820 Tasa interna de retorno 25%
Venta inicial 1,005 -222 -233 -245 -257 -270 Valor presente neto @12% 653.86
Costos variables (%Ventas) 0 -332 -385 -446 -518 -600
Costos fijos 222 -1700
Tasa de escalamiento 0 -1700 451 548 661 794 949
Variables Par1 Par2 Par3
Inversión 1400 1700 5500 PERT
Tasa de crec. en ventas 16% 8% LOGNORMAL
Venta inicial 950 1150 UNIFORME
Costos variables (%Ventas) 33% 35% LOGNORMAL
Costos fijos 200 222 550 TRIANGULAR
Tasa de escalamiento 5% 3% LOGNORMAL
Tipo de Distribución
Rango de las variables de entrada
Ingresos 
Costos fijos
Costos variables
Inversión
Flujo neto
Inputs Flujo de Caja
Modelo de flujo de caja
Variables de Salida
-1700
451 548
661 794
949
-2500
-2000
-1500
-1000
-500
0
500
1000
1500
2000
2500
0 1 2 3 4 5
Flujo Neto
Haga doble click en el gráfico para abrir el archivo en Excel.
Bibliografía y Actividad
Bibliografía
Aplicación de la Simulación Monte Carlo en el cálculo del riesgo usando Excel. Carlos E. 
Azofeita. Tecnología en Marcha. Vol.17. Nro.1.
Actividad de Aplicación
Aplica el análisis de riesgo en el modelo de flujo de caja descontado, para determinar el 
valor de las acciones. Trabajo sobre la entrega de la Unidad III.
Analiza el resultado y determina:
- El valor esperado de las acciones.
- La desviación estándar del valor de las acciones.
- Los valores mínimos y máximos de las acciones.
- La probabilidad de que la acción se encuentre en un valor 10% por debajo y 10% por 
encima de su valor esperado.