ANALISIS CUANTITATIVO
1º Valorar impacto y acciones mitigación
2º De ser necesario, reconocer exposición flujos de caja
3º Impacto relativo de las variables que hacen parte de un programa de trabajo o una oportunidad de negocio
ANALISIS CUANTITATIVO
Primer Lugar
ANALISIS DE SENSIBILIDA
D
PERMITE CONFIRMAR
LAPRIORIZACION
DEL ANALISIS
CUALITATIVO
ANALISIS CUANTITATIVO
RELEVANCIA
HERRAMIENTA FACIL
DE CONSTRUI
R
PUNTO DE PARTIDA
ANALISIS ESCENARI
OS O SIMULACI
ON MONTECA
RLO
VALOR X
COMO COMPLEM
ENTO ARBOLES
DE DECISIONE
S
PERO RIESGOS
PRIORIZADOS DEBEN
SER USADOS COMO
VARIABLES INDEPENDIE
NTES
ALGO QUE ES DIFICIL
POR LO QUE LOS
RIESGOS A VECES SE
DESECHAN
ANALISIS CUANTITATIVORELACION COSTO/BENEFICIO:
C/B es la mas usada
Medir impactoAcciones de mitigación
Se utiliza combinada con
Análisis Punto de Equilibrio
Para determinar grado de
exposición al que se enfrenta
determinada situación
ANALISIS CUANTITATIVOVENTAJA
PERMITE TOMAR
DECISONES
Sin valores preciso
s que afectan los riesgos
Sus costos
de manejo
Y las accione
s que se
toman
para su
control
ANALISIS CUANTITATIVO
No siempr
e es optimo
Adelantar
acciones de
reducción de riesgos
A veces mas caro mitigar
que dejar el riesgo
como esta
ANALISIS CUANTITATIVO
Que debemos hacer entonces
Evaluar conveniencia ECONOMICA
De las Acciones a realizar
Mediante relación C/B
ANALISIS CUANTITATIVOB/C = REDUCCION DE RIESGO/ COSTO DE LA SOLUCION
B/C = MPP situación actual – MPP al implementar la solución
Costo de la solución
Donde:B/C = Beneficio - costoMPP = Máxima perdida probable, que es = al costo del riesgo X probabilidad de ocurrencia X grado de exposición
ANALISIS CUANTITATIVO
Si B/C > 1Ahorro
> GASTO
Justifica la acción
Si B/C > 1AHORR
O < Gasto
No implementar alternativa
ANALISIS CUANTITATIVO
SIN UTILIDAD
# UNIDADES A VENDER
PARA PAGAR
INVERSIONES Y
COSTOS
ANALISIS PUNTO
EQUILIBRIO
VARIACION
ANALISIS CUANTITATIVO#
UNIDADES REQUERIDAS
LOGRAR CIERTO
NIVEL
UTILIDAD
VOLUMEN OBJETIVO
Ej. Concesionario desea
saber
?# vender en un mes para
ganar $120.000.00
0
C/Carro $30.000.000Costo unidad $22.00.000 y costos fijos
$200.000.000
ANALISIS CUANTITATIVOVOLUMEN OBJETIVO = (Costo Fijo + Utilidad Objetivo) / (Precio Venta – Costo Variable)
VOLUMEN OBJETIVO = ($200.000.000 + $120.000.000) / ($30.000.000 - $22.000.000)
VOLUMEN OBJETIVO = 40 UNIDADES
PUNTO DE EQUILIBRIO = Costo Fijo / (Precio de Venta – Costo Variable)
PUNTO DE EQUILIBRIO = $200.000.000 / ($30.000.000 - $22.000.000)
PUNTO DE EQUILIBRIO = 25 UNIDADES
ANALISIS CUANTITATIVO
NUMERO DE UNIDADES
VEN
TAS M
$
25 40
1200
1080
750
200
}}}Utilidad
Costos Variables
Costos Fijos
PUNTO DE EQUILIBRIO PARA EL CONCESIONARIO
ANALISIS CUANTITATIVOTIEMPO DE REPAGO:
Tiempo necesario
Para que se devuelva capital
invertido
Empiece a generar
utilidades
NIVEL
EXPOSICIO
N FLUJOS DE
CAJA
ANTES DE RECUPERAR LOS MONT
OS INVERTIDO
S$
ANALISIS CUANTITATIVOANALISIS DE SENSIBILIDAD:
RELACION
B/C Y . EQUILIBRIO
FORMA RAPIDA DE PERCIBIR
LAS BONDADES
DE LAS ACCIONES DE MITIGACION O
GRADO DE EXPOSICION
NO OFRECEN FORMA
IDENTIFICAR Y SOPESAR
VARIABLES MAS CRITICAS
QUE PUEDEN AFECTAR LA
VIABILIDAD DE ACCION
MEJORAMIENTO O
RENTABILIDAD
ANALISIS CUANTITATIVO
EL ANALISIS DE SENSIBILIDAD
ES LA PRIMERA APROXIMACIO
N
PARA REVISAR IMPACTO DE LOS RIESGOS
IDENTIFICADOS Y VALORADOS PREVIAMENTE
CONSTITUYE EL PRIMER ENFOQUE DEL
ANALISIS CUANTITATIVO DE LOS
RIESGOS
ANALISIS CUANTITATIVO
EXISTEN 4 ESQUEMAS DE ANALISIS DE SENSIBILIDAD
Sensibilidad de 1 Variable
Análisis tipo araña
Análisis de tornado
Análisis multivariable
ANALISIS CUANTITATIVO
Los 3 primeros métodos
Buscar comportamiento de 1
variable resultado, como VPN
A una variable cambiante, ej. Precio
producto vendido
El análisis multivariable usa análisis estadísticos de cada variable
Considerando interrelaciones entre ellas para determinar i
mpacto real
ANALISIS CUANTITATIVOANALISIS DE ESCENARIOS:
Recrea situaciones
Que se pudieran presentar en el
futuro del proyecto
Para analizar riesgos
Y oportunidades implícitas
ANALISIS CUANTITATIVOARBOLES DE DECISIONES:
ARBOLES DECISIONE
S
UTILES CUANDO SE REQUIERE
ANALIZAR Y EVALUAR
ESQUEMATICAMENTE
DIFERENTES CURSOS DE ACCION O
ESCENARIOS QUE PUEDE
TOMAR
UNA OPORTUNID
AD DE MEJORA O
UN PROYECTO
DENTRO METODOLOGIA TOMA
DE DECISIONES
EN CONDICIONE
S DE INCERTIDUM
BRE
ANALISIS CUANTITATIVOARBOL
DECISIONES
DETERMINAR MEJOR
COMBINACION DE ACCIONES
QUE SE DEBEN TOMAR A LO LARGO DEL
TIEMPO
MEJOR ESTRATEGIA O
CURSO DE ACCION
EN CONDICIONES DE
INCERTIFDUMBRE
ANALISIS CUANTITATIVOSe
representan gráficamente
Las decisiones y
eventos
Previamente identificados en un diagrama de
influencia
Y se resuelve calculando los
valores esperados
Para cada escenario
identificado
ANALISIS CUANTITATIVO
O minimiza
r los costos
Normalmente se selecciona alternativa que permita
O maximiz
ar la utilidad
ANALISIS CUANTITATIVO
ARBOL NAVIDAD
Primero armazón y ramas
Adornos
Instalación y se enciende
Mejor sitio para ubicarlo
ANALISIS CUANTITATIVO1º DEFINICION DEL PROBLE
MA
A veces lo mas fácil, otras
mas complicado
Conveniencia de la compañía
o cursos de acción
Diagrama causa-efecto
integrado o de influencia
ANALISIS CUANTITATIVO2º
ESTRUCTURACION DEL ARBOL
DE EDECISIONES
SE IDENTIFICAN Y
ORGANIZAN CRONOLOGICA
MENTE
EVENTOS Y DECISIONES
COMENZANDO POR LOS
INMEDIATOS Y LAS
CORRESPONDIENTES
ALTERNATIVASASI SE CONSTRUYE TENIENDO
CUIDADO DE HACERLO DE IZQUIERDA A
DERECHA
DETERMINANDO LOS TIEMPOS
DE EVALUACION
COMO CONSECUENCIA DECISIONES
IDENTIFICANDO TODAS LAS
INCERTIDUMBRES
CON INFORMACION PARA DECISION
FUTURAASI COMO
DECISIONES POSTERIORES AFECTADAS
COMO CONSECUANCI
A DE SITUACIONES INMEDIATAS
ANALISIS CUANTITATIVO3º
RESOLVER ARBOL Y
DETERMINAR MEJOR
ESTRATEGIA
CON TODAS DECISIONES Y ALTERNATIVAS EN SU SITIO
DETERMINO LA MEJOR
ESTRATEGIA A SEGUIR
UN PROCESO DE DERECHA A IZQUIERDAPRIMERO
RESUELVO LAS
INCERTIDUMBRES,
UTILIZANDO VALOR
ESPERADO DE LOS
DIFERENTES ESCENARIOS
DESPUES, EL MAYOR O MENOR
VALOR EN EL CASO DE LAS
DECISIONES
LA SOLUCION DEL ARBOL ES LA
MEJOR COMBINACION DE
ALTERNATIVAS
QUE MAXIMIZA
N EL VALOR
ANALISIS CUANTITATIVO4º REALIZAR ANALISIS
DE SENSIBILID
AD
MUESTRA LA FORMA EN QUE
PODRIA CAMBIAR LA DECISION
AL MODIFICAR SUPUESTOS
POR EJ. EN TERMINOS DE
PROBABILIDAD ASIGNADA
LAS OPCIONES O LOS COSTOS
DE ACUERDO CON METODOLOGIA DEL PROCESO TOMA DE
DECISIONES
ANALISIS CUANTITATIVOANALISIS DE SENSIBILIDAD:
QUE PASARIA SI EL VOLUMEN DE
RESERVAS FUERA MAYOR O MENOR
AL ORIGINALMENTE PLANTEADO
ANALISIS CUANTITATIVOEL VALOR DE LA INFORMACION:
LA DECISION CAMBIA A UN LADO U OTRO
DE ACUERDO A LA
INFORMACION
DE ACUERDO AL CAMBIO DE LAS
PROBABILIDADES ANALIZADAS
CADA NUEVA INFORMRACION PUEDE VARIAR
LA DECISION
ESTA DEBE
INCLUIRSE EN
EL ARBOL
ANALISIS CUANTITATIVO
VENTAJAS
• Se analizan todos los posibles resultados• Se toman decisiones de manera lógica y
secuencial• Permite establecer mejor estrategia que se
puede visualizar a partir de información disponible
• Permite presentar de manera grafica las diferentes situaciones que se pueden dar y cursos de acción a seguir
• Posible cuantificar valor de información y corregir errores
• Ayudan a establecer el costo del control, para determinar la efectividad de las acciones de mitigación.
• Son la base para el calculo de opciones reales
INCONVENIENT
ES
•En situaciones de múltiples posibilidades y alternativas puede llegar a ser extremadamente complicado•Conviene revisar si se utiliza adecuadamente el diagrama de influencia o combinarlo con simulación de Montecarlo•Es complicado establecer probabilidades objetivamente, ya que se usan opiniones personales, afectadas por situaciones propias•Se tiende a “manipular” como forma de controlar riesgos
ANALISIS CUANTITATIVO
RECOMENDACIONES AL TRABAJAR CON PROBABILIDADES
DEFINA CLARAMENTE EVENTOS E
INCERTIDUMBRES E IDENTIFIQUE RELACIONES Y DEPENDENCIAS ENTRE EVENTOS
UTILICE TABLAS Y REGLAS DE
PROBABILIDAD PARA CALCULO
INCERTIDUMBRES RELEVANTES
EN CASO DUDA O DISCUSION SOBRE LA
PROBABILIDAD, ADELANTE
ANALISIS DE SENSIBILIDAD PARA SABER SI
HAY DOMINANCIA ESTOCASTICA
ANALISIS CUANTITATIVOSIMULACION DE MONTECARLO
El horizonte de evaluación se circunscribe al planteamiento y análisis de 3 – 5 escenarios
P
a
r
a
h
a
c
e
r
s
e
u
n
a
i
d
e
a
d
e
l
o
q
u
e
s
u
c
e
d
e
r
á
e
n
e
l
f
u
t
u
r
o
Sin embargo esos escenarios por bien seleccionados, son limitados, por que en la realidad puede ocurrir otra cosa
Siendo ideal estar preparados para evaluar cualquier tipo de situación posible
ANALISIS CUANTITATIVOHOY DIA CON P.C. ES MAS
FACIL SIMULAR EL FUTURO
Y VER LA FORMA EN QUE LAS ACCIONES
AFECTAN EL DESTINO
CON MUCHOS PROGRAMAS SE
PUEDE INTERACTUAR CON SITUACIONES
REALES
EN LOS NEGOCIOS ES CADA VEZ MAS POPULAR EL USO
DE HERRAMIENTAS DE SIMULACION
PARA GENERAR MULTIPLES
ESCENARIOS, PARA EVALUAR LOS CURSOS DE ACCION A SEGUIR
ANALISIS CUANTITATIVO
DECIDIR SOBRE
Conveniencia adquisición
nuevo negocio
Cantidad de energía a comprar
Numero de semillas a sembrar
Cantidad cajeros que requiere un
banco en horas pico
ANALISIS CUANTITATIVOSIMULACION
IMITA MUNDO
REAL
A PARTIR MODEL
O MATEMATICO
CONSTRUCCION MODELO
DETERMINISTICO
IDENTIFICACION VARIABLES CRITICAS
DEFINICION DISTRIBUCION
VARIABLES ALEATORIAS
REALIZACION SIMULACION ANALISIS
GENERACION ANALISIS
COMPLEMENTARIOS
ANALISIS CUANTITATIVO
GENERACION
NUMEROS ALEATORI
OS
A PARTIR DE UNA
SERIE DE REGLAS
ASIGNADAS
PARA EVALUAR
DIFERENTES CONDICIONES FUTURAS
EJEMPLO 10.1
ANALISIS CUANTITATIVO
MEDIANTE EL USO DE LAS FUNCIONES
BUSCAR Y ALEATORIO DE EXCEL
SE GENERAN 1.000
ESCENARIOS DIFERENTES
ASUMIENDO VARIABLES
COMPORTAN COMO DICE EL
ARCHIVO
AL PRESION
AR F9
SE MODIFICA
N LOS ESCENARI
OS
GENERADOS DE
ACUERDO CON LA
PROBABILIDAD QUE SE ASOCIA A
CADA EVENTO
SE RESUME EN EL
HISTOGRAMA DE
FRECUENCIA PARA
UTILIDAD
EL CUAL SE ACTUALIZA CON CADA SERIE DE
ITERACIONES QUE SE REALIZA
EJEMPLO 10.2
ANALISIS CUANTITATIVOINTERVALO CONFIANZA
CONCEPTOS ESTADISTICOS CLAROS
LA SIMULACION SE BASA EN
LA LEY DE LOS GRANDES
NUMEROS
TEOREMA LIMITE
CENTRAL
ANALISIS CUANTITATIVOLEY
GRANDES NUMEROS
GENERAR ALETORIAMENTE
CANTIDAD SUFICIENTE
REPETICIONES
REPRESENTATIVAS DE LA
POBLACION ANALIZADA
LA MEDIA Y DISTRIBUCI
ON
SERA MUY SIMILAR A LA POBLACION
EJEMPLO CONFECCION UNIFORME FABRICA
ANALISIS CUANTITATIVOPARA RESPONDER
TODOS ESTOS INTERROGANTES
SE ACUDE AL TEOREMA DEL
LIMITE CENTRAL
INDEPENDIENTEMENDTE DE LA
FORMA Y CARACTERISTICAS DE LA POBLACION
EL VALOR MEDIO DE LA MUESTRA
SERA REPRESENTATIVO DEL PROMEDIO
DE LA`POBLACION
Y LA FORMA RESULTANTE DE
LA DISTRIBUCION SERA NORMAL
LO CUAL PERMITE ESTABLECER LIMITES DE
CONFIANZA DE ACUERDO CON LOSCRITERIOS ESTABLECIDOS
ANALISIS CUANTITATIVO
X = PROMEDIODE LA MUESTRAμ = Promedio de la poblaciónσ = Desviación estándar de la poblacións = Desviación estándar de la muestra o error estándar de la muestran = numero de muestras
_
_
ANALISISCUANTITATIVOES DECIR,
AUMENTAR # MUESTRAS
DISMINUYE LA DESVIACION ESTANDAR
AUMENTANDO LA EXACTITUD DEL VALOR MEDIO,
ESTO ES
EL # ENSAYOS REQUERIDOS
PARA ALCANZAR EXACTITUD SE ESTABLECE A
PARTIR DE LOS NIVELES DE CONFIANZA
Y DEL ERROR TOLERABLE EN EL RESULTADO DEL VALOR MEDIO
OBTENIDO
DERIVADOS DE:
ANALISIS CUANTITATIVO
LSC = μ + ZσLIC = μ + Zσ
Donde: LSC = Limite superior de controlLIC = Limite inferior de controlZ = Variable aleatoria estándar
Valor Z , es el valor de la constante aleatoria estándar, en la distribución normal, al calcularlo, se determina la probabilidad de que X sea inferior al valor de ocurrencia.El valor Z permite determinar fácilmente el numero de desviaciones estándar por encima de la media que un determinado valor ocupa dentro de la función de distribución.
ANALISIS CUANTITATIVO
VALOR Z MAYOR
IMPLICA INCREMENTAR
RANGO DE CONFIANZA
SOBRE LOS DATOS DE LA POBLACION
ANALISIS CUANTITATIVO
ES COMUN DEFINIR
INTERVALO DE CONFIANZA DEL
95%
ES DECIR VALOR DE Z 1.96
EL VALOR MEDIO COMO RESULTADO DEL
MUESTREO TIENE UN 95% DE PROBABILIDAD DE ENCONTRARSE EN EL INTERVALO LSC - LIC
ANALISIS CUANTITATIVOCOMO
INCREMENTO CALIDAD DEL ESTIMATIVO?
AUMENTANDO NUMERO DE
MUESTRAS DE LA POBLACION
DISMINUYE VALOR DE
DESVIACION ESTAN DAR
REDUCIENDO TAMANO DEL INTERVALO
DEFINIDOS LOS LIMITES
DETERMINO CANTIDAD DE
ENSAYOS PARA OBTENER
PRECISION DESEADA
ANALISIS CUANTITATIVO
Donde:n mínimo = Cantidad ensayos requeridos para alcanzar nivel de confianza para la media de la muestra.e = Error aceptado para la media de la muestra