Por José Varela

Una de las herramientas comúnmente utilizada por el management es el valor actual neto de los flujos de fondos descontados (VAN). Por su sencillez y rápida aplicabilidad, es un instrumento fundamental para evaluar grandes decisiones de inversión.

No obstante, los flujos descontados son naturalmente inciertos. Por lo tanto, el análisis de decisión debe complementarse con un análisis de escenarios que evalúe un conjunto de resultados posibles en lugar de un único VAN.

Pero plantear estos escenarios no es tarea sencilla. La combinación de distintos valores de las variables inciertas determina un número exponencial de escenarios posibles. Por ejemplo, con dos variables y cuatro valores para cada una existen 16 escenarios posibles. Con tres variables el número trepa a 64.

Así, administrar estos escenarios sin una herramienta computacional es un trabajo impracticable, lo que hace que muchas veces se limite el análisis a unos pocos escenarios (en general el caso base, uno o dos escenarios optimistas y uno o dos pesimistas).

Sin embargo, en la actualidad existe una manera sencilla de plantear infinidad de escenarios: la simulación de Monte Carlo.

Básicamente, la herramienta asigna a cada una de las variables inciertas del modelo ya no un único valor, sino un rango de valores y la probabilidad de que tome cada uno de estos valores (distribución).

Una vez definido el modelo (en general mediante una planilla de cálculos), la herramienta de simulación Monte Carlo se encarga de asignar aleatoriamente el valor a cada una de las variables definidas como inciertas (dentro del rango especificado para cada una) y recalcular el valor actual neto para cada conjunto de valores de todas las variables.

Con un número suficiente de iteraciones (cantidad de veces que se asigna valores a las diferentes variables aleatorias), el valor actual neto tradicional pasa a representar la media de una distribución de probabilidades (valor más probable), mientras que el resultado de la herramienta es un conjunto definido de valores posibles tanto para las variables inciertas como para el resultado final (VAN). Con este conjunto de valores se pueden utilizar herramientas estadísticas de análisis.

De esta forma, la metodología de Monte Carlo ya no sólo permite saber si el proyecto es rentable (VAN positivo) sino también conocer en mayor profundidad los riesgos asociados al proyecto.

Así, puede saberse la probabilidad de que el proyecto sea más rentable de lo esperado, los escenarios donde el proyecto producirá pérdidas, el monto máximo de las mismas y su probabilidad de ocurrencia (VAR: Value-at-risk).

En definitiva, la simulación de Monte Carlo ha cobrado gran aceptación en compañías con fuertes riesgos no administrables. Por ejemplo, las empresas agrícolas, donde los principales factores de incertidumbre son el rinde y el precio. También es cada día más utilizada en empresas donde la administración de riesgos es parte fundamental de la gestión del negocio como los bancos y fondos de inversión.

José Varela
Coordinador y profesor del Área Académica "Información y Control" de UADE Business School