Significado del análisis de sensibilidad

El análisis de sensibilidad es una herramienta de gestión que ayuda a determinar cómo los diferentes valores de una variable independiente pueden afectar a una variable dependiente en particular. Puede ser útil en una amplia gama de temas además de las finanzas, como ingeniería, geografía, biología, etc. Veamos en detalle las ventajas y desventajas del análisis de sensibilidad.

Un ejemplo de análisis de sensibilidad puede ser algo como: «¿Qué pasaría con el precio de un bono (variable dependiente) si la inflación (variable independiente) aumenta un 0,5 %?» Como trata de responder muchas preguntas hipotéticas, también se le llama «análisis hipotético».

Hay muchas ventajas y desventajas en el análisis de sensibilidad de la siguiente manera:

Ventajas del análisis de sensibilidad

Las siguientes son las ventajas de este análisis:

Análisis en profundidad

Cuando se realiza un análisis de sensibilidad, cada variable independiente y dependiente se estudia en profundidad. Se estudian sus movimientos, y también se estudia cómo afecta la variable independiente a la variable dependiente. En la búsqueda de comprender la relación entre las variables, se establece la reacción de causa y efecto entre ambas. Tal análisis en profundidad traerá pronósticos futuros más precisos.

Fortalecer los “puntos débiles”

Como el análisis de sensibilidad estudia cada variable de forma independiente, puede identificar variables críticas que pueden actuar como una debilidad. Por ejemplo: en este análisis, descubrimos que los precios de los bonos son extremadamente volátiles a los cambios en la inflación. Podemos tomar medidas para reducir el impacto, por ejemplo, mediante la cobertura. Por lo tanto, podemos decir que el punto débil se identifica y fortalece.

Toma de decisiones

El análisis de sensibilidad da como resultado un pronóstico respaldado por datos. Cuando se consideran todas las variables y se analizan todos los resultados, a la gerencia le resulta fácil decidir sobre inversiones dentro del negocio y decisiones sobre invertir en los mercados. Por lo tanto, es una herramienta extremadamente útil para la planificación futura.

Control de calidad

A través del análisis de sensibilidad, la gerencia puede saber qué variables tienen un alto impacto en el éxito o fracaso de un proyecto. Por ejemplo, en un análisis de sensibilidad de la Compañía A, la gerencia descubrió que el empaque de su producto afecta las ventas hasta en un 20%. Así, la gerencia puede concentrarse en proporcionar empaques de la mejor calidad para optimizar las ventas.

Asignación adecuada de recursos

Como se discutió, el análisis de sensibilidad puede identificar áreas fuertes y débiles y medir su impacto en el objetivo final. Esto ayuda a la gerencia a dirigir los recursos a las variables que más requieren estos recursos. Siguiendo el ejemplo anterior de la Compañía A, si la gerencia sabe que el empaque tiene un efecto importante en las ventas, destinará más recursos para encontrar el empaque óptimo para su producto.

Desventajas del análisis de sensibilidad

Las siguientes son las desventajas de este análisis:

Basado en suposiciones

El análisis de sensibilidad se basa en datos históricos y supuestos de gestión. Si estas suposiciones en sí mismas son incorrectas, todo el análisis será incorrecto y el pronóstico futuro no será exacto. Por ejemplo, suponga que la gerencia asume que los precios de las materias primas aumentarán en el futuro y afectarán el precio final del producto. En ese caso, la empresa comprará materia prima adicional a los precios actuales. Pero si, en lugar de subir, los precios de las materias primas bajan, entonces la empresa estará en desventaja en el mercado.

No relativo en la naturaleza

El análisis de sensibilidad considera cada variable individualmente y trata de determinar el resultado. En el mundo real, todas las variables están relacionadas entre sí. Por ejemplo, tanto la inflación como las tasas de interés del mercado afectan los precios de los bonos. El análisis de sensibilidad considerará cuánto un cambio en la inflación afectará el precio del bono y cómo un cambio en la tasa de interés del mercado afectará el precio del bono, pero no considerará cómo un cambio en la inflación afectará la tasa de interés del mercado o viceversa. Esto es en realidad un análisis incompleto. Por lo tanto, podemos decir que este análisis da profundidad al pronóstico pero no considera su amplitud.

Finalmente, podemos concluir que si bien el análisis de sensibilidad es una excelente herramienta analítica, sería mejor utilizarlo con otras herramientas de gestión para obtener pronósticos óptimos.

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