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Trata de los riesgos y rendimientos que puede tener una empresa
Tipo: Guías, Proyectos, Investigaciones
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Revisamos los comportamientos del rendimiento esperado para evaluar el riesgo y las estadísticas que se usan para medirlo. El análisis de sensibilidad y las distribuciones de probabilidad se usan para evaluar el nivel general de riesgo de un activo específico. 2.3.1. ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD Es una técnica que aplicada a la valoración de inversiones permite visualizar de forma inmediata, las ventajas y desventajas económicas de un proyecto de inversión. El análisis de sensibilidad se considera como una primera aproximación al estudio de inversiones con riesgo, ya que nos proporciona la información básica para tomar una decisión acorde al grado de riesgo que decidamos asumir. El análisis de sensibilidad utiliza varios cálculos del rendimiento posible para obtener una percepción del grado de variación entre los resultados. Un método común implica realizar los: Posibles Escenarios se clasifican en: Pesimista (peores): Es el peor panorama de la inversión, es decir, es el resultado en caso del fracaso total del proyecto. Probable (esperados): Este sería el resultado más probable que supondríamos en el análisis de la inversión, debe ser objetivo y basado en la mayor información posible. Optimista (mejores): Siempre existe la posibilidad de lograr más de lo que proyectamos, el escenario optimista normalmente es el que se presenta para motivar a los inversionistas a correr el riesgo. Para realizar un análisis de sensibilidad, centrado en los aspectos financieros, se calculan los flujos de caja y el VAN de una inversión. Uno de los factores, como las ventas, los
las ventas, se produciría un incremento del VAN de casi el 15%. Por tanto, parece que esa campaña puede ser optimista. 2.3.2. DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD La distribución de probabilidad describe todos los valores y probabilidades que una variable aleatoria puede construir dentro de un rango dado. Este rango estará limitado entre los valores mínimos y máximos posibles, pero precisamente cuándo es probable que el valor potencial se represente en la distribución de probabilidad depende de varios factores. Una distribución de probabilidad es un modelo que relaciona las probabilidades con los resultados asociados. El tipo más sencillo de la distribución de probabilidades es la gráfica de barras. Estas nos proporcionan una comprensión más cuantitativa del riesgo de un activo. Las distribuciones de probabilidad proporcionan una comprensión más cuantitativa del riesgo de un activo. La probabilidad de un resultado determinado es su posibilidad de ocurrir. Se esperaría que un resultado con un 80% de probabilidad de ocurrir aconteciera 8 de cada 10 veces. Un resultado con una probabilidad del 100% es seguro que ocurra. Los resultados con una probabilidad de cero nunca ocurrirán. Una distribución de probabilidad es un modelo que relaciona las probabilidades con los resultados asociados. El tipo más sencillo de distribución de probabilidad es la gráfica de barras, que muestra sólo un número limitado de coordenadas resultado- probabilidad. 2.4. MEDICIÓN DEL RIESGO El riesgo de un activo puede medirse también cuantitativamente mediante la estadística. La desviación estándar y el coeficiente de variación se usan para medir el grado de variación de los rendimientos de activos.
El riesgo de un activo puede medirse cuantitativamente mediante estadísticas. Se considera dos estadísticas, la desviación estándar y el coeficiente de variación, que se usan para medir el grado de variación de los rendimientos de activos. 2.4.1. DESVIACIÓN ESTÁNDAR El indicador estadístico más común del riesgo de un activo es la desviación estándar, ok, que mide la dispersión alrededor del valor esperado. El valor esperado de un rendimiento, k, es el rendimiento más probable de un activo. Se calcula: k =∑ j = 1 n
Donde: kj = rendimiento del j-ésimo resultado Prj = probabilidad de que ocurra el resultado j-ésimo n = número de resultados considerados. La expresión para calcular la desviación estándar de rendimientos, ok, es:
n
2
En general, cuanto mayor es la desviación estándar, mayor es el riesgo. La fórmula que se usa comúnmente para calcular la desviación estándar de rendimientos, ok, en una situación en la que se conocen todos los resultados y se supone que sus probabilidades relacionadas son iguales, es:
∑ j = 1 n
2
Donde n es el número de observaciones. Destacando la ecuación porque los rendimientos y las probabilidades relacionadas están disponibles con frecuencia.
