Introducción
El modelado financiero es la práctica de utilizar programas de hojas de cálculo para crear modelos que evalúan el desempeño financiero de las operaciones comerciales. El modelado financiero ascendente es un enfoque más detallado del modelado financiero regular, donde en lugar de estimar todo el negocio como una entidad completa, el negocio se divide en partes más pequeñas y se estima por separado. Este enfoque se aproxima mejor a la estructura y el desempeño del negocio.
El análisis de sensibilidad es una parte importante de cualquier modelo financiero que utilice el enfoque ascendente. Esto implica examinar los cambios en los productos cuando se modifican los supuestos individuales. Se pueden evaluar diferentes escenarios para comprender mejor el impacto de cualquier cambio propuesto.
Conclusiones clave
- El modelado financiero ascendente es un enfoque profundo para modelar el desempeño de una empresa.
- El análisis de sensibilidad es clave para comprender el impacto potencial de cualquier cambio.
- diferenciales Los programas de hojas son las herramientas más comunes utilizadas para desarrollar modelos financieros.
- Los modeladores deben prestar atención a los detalles al crear escenarios y comprender los cambios en los resultados.
Propósito del análisis de sensibilidad
Los modelos financieros ascendentes se utilizan para evaluar el desempeño potencial de una empresa. Cuando se realiza correctamente, este modelado puede proporcionar a las organizaciones información valiosa sobre las compensaciones de riesgo y recompensa asociadas con diferentes estrategias de inversión. El análisis de sensibilidad es una parte importante de este proceso y se utiliza para probar la solidez de los supuestos subyacentes e identificar áreas potenciales de riesgo.
El análisis de sensibilidad ayuda a identificar los “impulsores” del valor. A medida que se ajustan los distintos inputs, también se detecta el impacto en el resultado del modelo. Esto permite a las organizaciones comprender cómo interactúan entre sí los diferentes factores económicos y de mercado y cómo pueden afectar potencialmente el desempeño de las inversiones de la empresa.
El análisis de sensibilidad también ayuda a comprender las relaciones insumo-producto del modelo financiero. Al variar los insumos, las organizaciones pueden identificar cualquier discrepancia entre el resultado esperado y el real y tomar medidas correctivas en consecuencia. Esta comprensión de las relaciones insumo-producto garantiza que el proceso de toma de decisiones se base en información precisa y confiable.
Finalmente, el análisis de sensibilidad proporciona a las organizaciones una herramienta para evaluar la probabilidad de diferentes escenarios. Al examinar los resultados de los diferentes escenarios, las organizaciones pueden identificar qué estrategias tienen más probabilidades de tener éxito y tomar decisiones más informadas.
Componentes de un análisis de sensibilidad
Cuando se trata de comprender la sensibilidad de un modelo financiero ascendente, los componentes de un análisis de sensibilidad forman la base del éxito. Dicho análisis requiere una comprensión de las variables de decisión clave y cómo su rango podría afectar el resultado del modelo. Los siguientes puntos proporcionarán una visión general del proceso general de un análisis de sensibilidad.
Variables de decisión
El primer paso en un análisis de sensibilidad es identificar las variables clave de decisión. Estas variables de decisión suelen tener un rango asociado, por lo que es importante determinar cuáles tendrán el mayor impacto en el resultado del modelo. Por lo general, esto requiere comprender cómo se toman las decisiones sobre cómo interactúan las variables entre sí y cómo cualquier cambio en una variable puede afectar a la otra.
Comprender el rango de la variable
Una vez identificadas las variables de decisión, es importante definir qué rango tomarán esas variables. En la mayoría de los casos, normalmente se define un rango entre un mínimo y un máximo para la variable. Esto asegura que el modelo esté considerando la variable desde sus casos más extremos, de modo que se pueda tener en cuenta cualquier cambio imprevisto o casos extremos.
Asignar valores para el rango
Una vez definido el rango de la variable, se deben asignar valores apropiados a la variable para calcular el resultado del modelo. Estos valores pueden basarse en datos históricos o pueden determinarse utilizando métodos de pronóstico como Monte Carlo. Al asignar valores a la variable, es importante recordar que se deben considerar y contabilizar todos los rangos.
Analizar datos históricos
También es importante analizar los datos históricos para comprender el comportamiento de las variables clave a lo largo del tiempo. Analizar el desempeño pasado de las variables permitirá una mejor comprensión de cómo interactúan y cómo los cambios en una variable pueden afectar el resultado del modelo. Además, analizar los datos históricos ayudará a identificar posibles riesgos o tendencias que deben tenerse en cuenta a la hora de tomar decisiones.
Comprender la sensibilidad de un modelo financiero ascendente requiere comprender los componentes de un análisis de sensibilidad. Esto incluye una comprensión de las variables de decisión clave y cómo su rango podría afectar el resultado del modelo. También requiere asignar valores apropiados para el rango y analizar datos históricos para obtener una idea del comportamiento de las variables a lo largo del tiempo. Si se siguen los pasos descritos anteriormente, los modelos financieros pueden volverse más precisos y confiables.
Métodos de análisis de sensibilidad análogos
El análisis de sensibilidad análogo es un método que examina la sensibilidad de un modelo financiero ascendente. Este método se utiliza para comprender la sensibilidad de los supuestos financieros dentro del modelo y para determinar cómo los cambios en los datos de entrada pueden afectar el resultado del modelo. Los principales métodos utilizados en análisis de sensibilidad análogos se describen a continuación:
Comparar con un punto de referencia
Un método de análisis de sensibilidad análogo es comparar los resultados del modelo con valores de referencia. Esto ayuda a identificar áreas en las que los supuestos utilizados en el modelo varían mucho de los valores esperados o típicos, lo que indica áreas en las que el modelo es demasiado sensible y puede necesitar una revisión adicional. Al comparar el modelo con un punto de referencia, se pueden identificar y abordar áreas potenciales de inestabilidad o sensibilidad.
Calcular el valor actual neto
Los cálculos del valor actual neto (VAN) son otra herramienta común utilizada en análisis de sensibilidad análogos. El VPN proporciona una métrica para evaluar el impacto financiero general de un proyecto o inversión determinado y puede usarse para identificar áreas en las que los supuestos del modelo son demasiado sensibles. Un VPN más alto indica un resultado más deseable y un VPN más bajo indica un resultado menos deseable, lo que permite realizar cambios en los insumos para ajustar el resultado del modelo.
Analice los puntos de equilibrio y de ingresos
Los puntos de equilibrio y de ingresos del modelo también se pueden utilizar para medir su sensibilidad. Al analizar estos puntos, se puede evaluar el impacto de los cambios en los insumos y se pueden identificar áreas en las que los supuestos son altamente sensibles. Al comprender cómo los cambios en los insumos pueden afectar los puntos de equilibrio y de ingresos, se pueden realizar ajustes para garantizar que el modelo produzca los resultados deseados.
Comprender la sensibilidad de un modelo financiero ascendente es una parte importante de la toma de decisiones. Al utilizar métodos como comparaciones de puntos de referencia, cálculos de VPN y análisis de puntos de equilibrio/ingresos, se pueden identificar y abordar áreas potenciales de sensibilidad para garantizar que el modelo refleje con precisión el resultado deseado.
Pasos para crear un modelo financiero ascendente con análisis de sensibilidad
Explora los datos microeconómicos
Fundamental para cualquier modelo financiero es la capacidad de capturar y reflejar con precisión los datos microeconómicos relacionados con el negocio. Al crear un modelo financiero ascendente que utilice análisis de sensibilidad, es esencial tener un conocimiento profundo de la industria en general, así como de los posibles impulsores, tanto cualitativos como cuantitativos, que podrían alterar significativamente los resultados financieros.
Identificar los impulsores clave
Una vez que se han recopilado y explorado los datos microeconómicos, es importante identificar cuáles de estos factores, si se modifican, podrían afectar significativamente los resultados económicos generales del negocio. Estos factores clave serán el foco del análisis de sensibilidad y deben considerarse cuidadosamente.
Reúna los puntos de datos
Después de identificar los impulsores clave, se deben recopilar todos los puntos de datos relevantes asociados con los impulsores. Esta información debe ser precisa y estar actualizada para poder proporcionar el mejor modelo y análisis posible. Para garantizar la integridad del modelo, los datos deben monitorearse y actualizarse continuamente según sea necesario.
Construir el modelo
Una vez que se han recopilado los impulsores y los puntos de datos, es hora de construir el modelo. El modelo debe construirse de tal manera que refleje con precisión los datos microeconómicos asociados con el negocio subyacente, teniendo en cuenta los factores relevantes. Una vez que el modelo esté completo, es importante asegurarse de que esté organizado de manera clara y concisa para facilitar su uso y legibilidad.
Realizar el análisis de sensibilidad.
Una vez finalizado el modelo subyacente, puede comenzar el análisis de sensibilidad. Este análisis puede incluir factores tanto cuantitativos como cualitativos. Los resultados de este análisis informarán al usuario sobre los posibles altibajos en los resultados financieros del negocio, en caso de que ciertos factores cambien significativamente.
- Cree escenarios con cambios potenciales en los impulsores clave para ver el impacto proyectado en la salud financiera del negocio.
- Ejecute escenarios para monitorear los efectos de diferentes cambios en las entradas base.
- Compare resultados entre escenarios para identificar soluciones óptimas.
Beneficios del modelado financiero ascendente con análisis de sensibilidad
Los modelos financieros ascendentes con análisis de sensibilidad pueden proporcionar resultados más completos y precisos que pueden guiar a las empresas en su proceso de toma de decisiones. A través de modelos ascendentes, las empresas pueden adquirir una mayor comprensión de sus datos financieros.
Precisión más profunda
Cuando los modelos financieros se ajustan para lograr un nivel cada vez mayor de detalle, los modelos ascendentes pueden proporcionar información más precisa. Esto se debe a que los resultados ofrecen modelos financieros más precisos donde se tienen en cuenta los parámetros pertinentes. Como lo define Deloitte, el modelado ascendente consiste en “comenzar desde los insumos más básicos y calcular los resultados a partir de ellos”, lo que proporciona un enfoque más complejo.
Estimación de probabilidad de éxito o fracaso.
A través del análisis de sensibilidad, se puede evaluar una variedad de entradas y examinar los resultados para determinar el impacto de la variación en los resultados. Dado que los escenarios son variados, se puede estimar la probabilidad de éxito o fracaso. Por ejemplo, si una empresa busca evaluar la probabilidad de lograr un determinado retorno de la inversión, esto se puede hacer mediante modelos ascendentes con análisis de sensibilidad cuando se aceptan varios retornos como resultados.
Capacidad para identificar tendencias en los datos.
Dado que el modelado ascendente con análisis de sensibilidad puede crear conocimientos más profundos sobre los datos, se pueden identificar tendencias en los resultados. Por ejemplo, una organización puede evaluar el impacto que tienen las proyecciones financieras en numerosas situaciones mediante la realización de múltiples análisis. Con un mayor análisis de sensibilidad de los parámetros, se pueden identificar tendencias en los datos financieros y se pueden tomar mejores decisiones sobre la base de estas tendencias.
Conclusión
El modelado financiero ascendente es una herramienta esencial para que cualquier empresa, organización o individuo comprenda las implicaciones financieras de la toma de decisiones. El análisis de sensibilidad es una parte integral de este proceso, ya que ayuda a identificar áreas de riesgo financiero, refinar los datos para el tipo de escenarios y cuantificar el impacto de las decisiones que se tomaron.
Este artículo ha cubierto los principios fundamentales del modelado financiero ascendente y cómo el análisis de sensibilidad juega un papel fundamental dentro del proceso. Los siguientes son puntos clave a tener en cuenta.
- El modelado financiero ascendente es un proceso que ayuda a identificar las implicaciones de una decisión a nivel individual, departamental u organizacional.
- El análisis de sensibilidad es una parte integral del proceso, ya que ayuda a identificar áreas de riesgo financiero, refinar los datos para el tipo de escenarios y cuantificar el impacto de las decisiones que se tomaron.
- Hay tres tipos principales de análisis de sensibilidad que se pueden utilizar, como el análisis unidireccional, bidireccional y triple.
- Es importante utilizar el análisis de sensibilidad para identificar los insumos que producen el mayor impacto en un modelo financiero ascendente.
La principal ventaja del modelado financiero ascendente con análisis de sensibilidad es que ayuda a comprender el impacto de diferentes decisiones en un proyecto. El análisis de sensibilidad también ayuda a identificar áreas de riesgo y permitir una mejor toma de decisiones. Al centrarse en el aspecto cuantitativo de la toma de decisiones, el uso del análisis de sensibilidad puede proporcionar mayor claridad y precisión a la hora de comprender el impacto financiero de las decisiones.