Qué calcula

El análisis de sensibilidad mide cuánto cambia un resultado cuando cambia una variable de entrada, de una en una. Identifica qué hipótesis mueven realmente tu respuesta y cuáles apenas importan, para que el escrutinio vaya donde cuenta.

Cómo se calcula

Mantén todas las entradas en su caso base, varía una dentro de un rango plausible y registra el resultado en cada paso. Repite con cada entrada. Ordenar las oscilaciones resultantes produce un gráfico de tornado, con la barra más ancha arriba. Una tabla de doble entrada varía dos variables a la vez sobre una cuadrícula, que es como se construye la clásica tabla de valoración por descuento de flujos de tasa de descuento frente a crecimiento terminal.

Cómo interpretar el resultado

La ordenación importa más que cualquier cifra concreta: si las dos primeras entradas explican la mayor parte de la variación, ahí deben ir la investigación y la negociación, y el resto puede fijarse en valores razonables. Cuida que los rangos sean igual de plausibles, porque una variable parece influyente simplemente por haberla movido más. Y recuerda que el análisis de una en una ignora las interacciones, que es precisamente para lo que sirven el análisis de escenarios y Monte Carlo.

Ejemplo resuelto

Un VAN base de 12.000.000 pasa a situarse entre 6.400.000 y 18.900.000 cuando la tasa de descuento varía en más o menos dos puntos, pero solo entre 10.800.000 y 13.300.000 cuando los días de circulante varían en más o menos diez. La tasa de descuento influye unas cinco veces más, así que el coste de capital merece la atención.

Preguntas frecuentes

¿Qué diferencia hay entre análisis de sensibilidad y de escenarios?

La sensibilidad varía una entrada cada vez, lo que aísla cada palanca pero describe una combinación que puede no ser coherente. El análisis de escenarios varía un conjunto de entradas a la vez dentro de una historia internamente consistente: una recesión trae a la vez bajo crecimiento, tasas de descuento altas y cobros débiles.

¿Cómo de amplios deben ser los rangos?

Lo bastante para cubrir la incertidumbre realista y no más. Una disciplina útil es usar un intervalo de confianza genuino para cada entrada en lugar de un más o menos diez por ciento uniforme, que hace parecer igual de inciertas a variables estables y volátiles.

¿Por qué se llama gráfico de tornado?

Porque las barras se ordenan de más ancha a más estrecha en torno a una línea central del caso base, dando forma de embudo. La ordenación es lo esencial: sitúa arriba, donde se leen primero, las hipótesis que importan.