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INTRODUCCIÓN
Nos enfrentamos ante una situación de riesgo e incertidumbre
cuando nuestras proyecciones realizadas en el flujo de caja
son inciertas, con lo cual se corre el peligro de que si las
condiciones económicas bajo las cuales una inversión es
declarada rentable cambian drásticamente con el tiempo, la
rentabilidad pronosticada variará.
                         Seleccionar los proyectos sobre la
                         basa de los indicadores de
                         rentabilidad (VAN, TIR) estimados
                         sin considerar el riesgo asociado
                         con el proyecto y la posible
                         variación de los supuestos sobre los
                         que se basa la evaluación, no sería
                         de mucha utilidad.
EL RIESGO Y LA INCERTIDUMBRE
Cuando no se tiene certeza sobre los valores que tomarán los
flujos netos futuros de una inversión, nos encontramos ante una
situación de riesgo o incertidumbre.
Riesgo
 Definición
   • El riesgo se presenta cuando una variable puede tomar
     distintos valores, pero se dispone de información
     suficiente para conocer las probabilidades asociadas a
     cada uno de estos posibles valores.

   • El riesgo de un proyecto se define como la variabilidad
     de los flujos de caja reales respecto de los estimados.

   • Riesgo es la posibilidad de una perdida financiera.
 Características
  • Mientras más grande sea la variabilidad, mayor es el riesgo
    del proyecto.
  • Nos encontramos ante una situación de riesgo si se conoce la
    distribución de probabilidad de un evento.
  Ejemplo:
  Lanzar una moneda y apostar a cara o sello
  con la esperanza de: si resulta cara se
  ganan S/. 10 y si resulta sello se pierden
  S/. 5. La ganancia de participar en este
  juego no es segura, pero conocemos los
  eventos (sólo son dos, ganar 10 si resulta
  cara o perder 5 si es sello) y las
  probabilidades (para cada evento sería
  igual a 0.5).
Incertidumbre

 Definición
  • La incertidumbre caracteriza a una
    situación    donde   los    posibles
    resultados de una estrategia no son
    conocidos y, en consecuencia, sus
    probabilidades de ocurrencia no son
    cuantificables.
  • En una situación de incertidumbre no
    se conocen los posibles resultados de
    un evento o suceso y/o su distribución
    de probabilidades .
  • En la incertidumbre no se conoce la
    probabilidad de que ocurra el
    desenlace.
 Características
   • Puede ser una característica de información incompleta, de
     exceso de datos, o de información inexacta, sesgada o
     falsa.

   • La incertidumbre de un proyecto crece en el tiempo.

   • El desarrollo del medio condicionara la ocurrencia de los
     hechos estimados en su formulación.
Diferencia entre riesgo y rendimiento

                       Mientras el riesgo es la
                       dispersión de la distribución
                       de     probabilidades     del
                       elemento en estudio (del
                       flujo de caja, por ejemplo),
                       la incertidumbre es el grado
                       de desconfianza de que
                       la       distribución      de
                       probabilidades analizada sea
                       la correcta.
Causas de riesgo e incertidumbre en los proyectos de inversión.
• No existe un número suficiente de
  inversiones   similares   para  poder
  promediar los resultados, de modo que
  aquellos resultados desfavorables se
  compensen con los favorables.

• Un cambio en el ambiente económico
  externo que invalide experiencias
  anteriores.
• Error en el análisis, como en el de las
  tendencias en los datos y en su
  valoración, que inclinan al evaluador a
  favorecer escenarios optimistas o
  pesimistas.
• La liquidez de los activos dé la
  inversión. Si un proyecto necesita de
  activos específicos que sólo son
  útiles para este negocio en particular,
  la posibilidad de venderlos en un
  mercado secundario, en caso sea
  necesario, es mínima.

• La obsolescencia. Afecta el valor de
  rescate de los diversos activos. Por
  ejemplo, si debido al avance
  tecnológico una máquina se vuelve
  anticuada, su valor de mercado cae
  rápidamente.       Entonces,       la
  obsolescencia aumenta el riesgo de la
  inversión.
En situaciones de incertidumbre, es sumamente difícil tomar
decisiones adecuadas, debido a que la información disponible es
muy reducida.

•   Una forma de reducir este problema es utilizar la experiencia,
    del evaluador, quien asigna probabilidades de ocurrencia a los
    distintos resultados posibles sobre la base de su apreciación.
    Estas probabilidades se denominan subjetivas.

•   Asimismo, es posible incrementar la información disponible a
    través de investigaciones de mercados.
LA MEDICIÓN DEL RIESGO DE UN PROYECTO

                    Cuando el factor riesgo está presente en la
                    evaluación de un proyecto, uno de los
                    objetivos que interesa alcanzar es
                    maximizar la esperanza del VAN o la TIR.
Primero
Se supone que la principal
fuente de riesgo del
proyecto proviene de la         Donde:
variabilidad de los flujos de   • FCti: Flujo de caja del periodo
caja estimados. Entonces          (t) si se diera el resultado (i).
primero se debe determinar      • S: número de posibles resultados
el valor esperado o               del FCt
promedio del flujo de caja      • Pi: probabilidad de ocurrencia
de cada periodo                   del resultado (i)
Luego a partir de los flujos de caja promedio se determina el valor
esperado del VAN




  Donde:
  n: Número de periodos
  r: Tasa de descuento

  Ejemplo:
  Se tiene entre dos alternativas de inversión. La primera consiste
  en abrir una cafetería y la segunda en la elaboración de quesos
  para su comercialización. Ambos proyectos requieren de una
  inversión de S/. 100 y tiene un COK de 10%. Las distribuciones
  de los flujos de caja de cada proyecto son:
Distribución del flujo del proyecto A (cafetería)
  Escenario       Fc1         Prob.        Fc2         Prob.
      A           50           0.2          60          0.4
      B           70           0.3          80          0.3
      C           90           0.5         100          0.3

Los flujos de caja esperados son:
E(FC1) = (50x0.2) + (70x0.3) + (90x0.5) = 76
E(FC2) = (60x0.4) + (80x0.3) + (100x0.3) = 78

La esperanza del VAN es:
E (VAN A) = -100 + 76/(1.1) + 78/(1.1)2 = 33.55
Distribución del flujo del proyecto B (quesos)
  Escenario         Fc1       Prob.      Fc2        Prob.
       A            50         0.1        65          0.2
       B            60         0.2        70          0.3
       C            80         0.3        80          0.3
       D            90         0.4        85          0.2
Los flujos de caja esperados son:
E(FC1) = (50x0.1) + (60x0.2) + (80x0.3) + (90x0.4) = 77
E(FC2) = (65x0.2) + (70x0.3) + (80x0.3) + (85x0.2) = 75

El valor esperado del VAN es:
E (VAN B) = -100 + 77/(1.1) + 75/(1.1)2 = 31.98
 Tomando en cuenta este planteamiento, el inversionista
  debería elegir el proyecto que tenga un mayor VAN esperado.

 Aunque este criterio de decisión parezca siempre correcto,
  esto no es as. Como se sabe, la esperanza matemática mide el
  valor al que tendera una determinada variable aleatoria
  cuando se repite varias veces un mismo experimento.

 Sin embargo, el proyecto no se repetirá numerosas veces y
  el nivel de riesgo o grado de variabilidad de la rentabilidad
  es importante para que el inversionista tome una decisión.
El riesgo de un proyecto está asociado con la variabilidad de
los beneficios netos estimado en cada periodo; es decir, el
nivel de dispersión del beneficio promedio.

A partir de la variabilidad de los flujos se podrá determinar la
variabilidad del VAN, y calcular una medida para el nivel de
riesgo involucrado.
La dispersión de una variable aleatoria puede ser calculada
mediante la varianza. Así, la varianza de un flujo de caja
seria:

                                 Donde:
                                 V (FCt): Varianza del
                                 FCt


Y su desviación estándar
Volviendo al ejemplo, las desviaciones de los flujos de caja
serían las siguientes:
Proyecto A




Proyecto B
Lo que nos interesa es la desviación estándar del VAN. Para
ello, calculamos primero la varianza del VAN mediante la
siguiente ecuación:




 Si asumimos que los flujos de cada periodo son
  independientes entre sí, entonces su covarianza es igual a
  cero, por lo que la ecuación se reduce a:
Bajo este supuesto, la varianza del VAN de cada una de las
alternativas de inversión serían:

Proyecto A




Proyecto B
 Si asumimos que los flujos de caja están correlacionados
  perfectamente, entonces el coeficiente de correlación entre
  dos flujos de distintos periodos es igual a 1
Bajo este supuesto de dependencia perfecta, la varianza del
 VAN de cada una de las alternativas de inversión serían:

Proyecto A




Proyecto B
DECISIONES DE INVERSIÓN

La desviación estándar del VAN es, simplemente, la raíz
cuadrada de las expresiones




Y mide la variabilidad del rendimiento del proyecto; es decir,
su riesgo
 serán     menos      riesgosos
  aquellos proyectos con una
  rentabilidad que presenta una
  menor dispersión o menor
  desviación estándar.
En el ejemplo, el proyecto A es más riesgoso que el proyecto B

 Sin embargo, así como la esperanza considera la
  rentabilidad promedio y deja de lado el riesgo, la desviación
  estándar es sólo una medida absoluta del riesgo que no
  considera los niveles de rentabilidad.

  Bajo el supuesto de que el
   inversionista es adverso al
   riesgo, la regla de decisión será
   elegir, entre dos proyectos con
   igual rentabilidad (igual VAN
   esperado), aquél que tenga
   menor        riesgo       (menos
   desviación)
 Entre varios proyectos con un mismo nivel de riesgo, se
  elegirá aquel que genere mayor rentabilidad

 El inversionista tendrá que moverse entre dos fuerzas de sentido
  opuesto: maximizar la esperanza del VAN y minimizar el riesgo.

 Cuando se tienen proyectos con distintos niveles esperados de
  rentabilidad y riesgo. La elección del mejor proyecto dependerá
  del grado de aversión al riesgo del inversionista; es decir, de su
  curva de utilidad o de indiferencia entre riesgo y rentabilidad.
  Sin embargo, en la mayoría de las veces dicha curva de
  indiferencia no se conoce. En estos casos se podrá utilizar el
  coeficiente de variabilidad para la toma de decisiones.
Podemos estimar los coeficientes de variabilidad de cada una
de las alternativas de inversión del ejemplo anterior

Proyecto A




Proyecto B




Según este indicador se prefiere el proyecto de la
elaboración de quesos, pues posee un menor coeficiente de
variabilidad
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Riesgo e incertidumbre proyectos

  • 1.
  • 2. INTRODUCCIÓN Nos enfrentamos ante una situación de riesgo e incertidumbre cuando nuestras proyecciones realizadas en el flujo de caja son inciertas, con lo cual se corre el peligro de que si las condiciones económicas bajo las cuales una inversión es declarada rentable cambian drásticamente con el tiempo, la rentabilidad pronosticada variará. Seleccionar los proyectos sobre la basa de los indicadores de rentabilidad (VAN, TIR) estimados sin considerar el riesgo asociado con el proyecto y la posible variación de los supuestos sobre los que se basa la evaluación, no sería de mucha utilidad.
  • 3. EL RIESGO Y LA INCERTIDUMBRE Cuando no se tiene certeza sobre los valores que tomarán los flujos netos futuros de una inversión, nos encontramos ante una situación de riesgo o incertidumbre. Riesgo  Definición • El riesgo se presenta cuando una variable puede tomar distintos valores, pero se dispone de información suficiente para conocer las probabilidades asociadas a cada uno de estos posibles valores. • El riesgo de un proyecto se define como la variabilidad de los flujos de caja reales respecto de los estimados. • Riesgo es la posibilidad de una perdida financiera.
  • 4.  Características • Mientras más grande sea la variabilidad, mayor es el riesgo del proyecto. • Nos encontramos ante una situación de riesgo si se conoce la distribución de probabilidad de un evento. Ejemplo: Lanzar una moneda y apostar a cara o sello con la esperanza de: si resulta cara se ganan S/. 10 y si resulta sello se pierden S/. 5. La ganancia de participar en este juego no es segura, pero conocemos los eventos (sólo son dos, ganar 10 si resulta cara o perder 5 si es sello) y las probabilidades (para cada evento sería igual a 0.5).
  • 5. Incertidumbre  Definición • La incertidumbre caracteriza a una situación donde los posibles resultados de una estrategia no son conocidos y, en consecuencia, sus probabilidades de ocurrencia no son cuantificables. • En una situación de incertidumbre no se conocen los posibles resultados de un evento o suceso y/o su distribución de probabilidades . • En la incertidumbre no se conoce la probabilidad de que ocurra el desenlace.
  • 6.  Características • Puede ser una característica de información incompleta, de exceso de datos, o de información inexacta, sesgada o falsa. • La incertidumbre de un proyecto crece en el tiempo. • El desarrollo del medio condicionara la ocurrencia de los hechos estimados en su formulación.
  • 7. Diferencia entre riesgo y rendimiento Mientras el riesgo es la dispersión de la distribución de probabilidades del elemento en estudio (del flujo de caja, por ejemplo), la incertidumbre es el grado de desconfianza de que la distribución de probabilidades analizada sea la correcta.
  • 8. Causas de riesgo e incertidumbre en los proyectos de inversión. • No existe un número suficiente de inversiones similares para poder promediar los resultados, de modo que aquellos resultados desfavorables se compensen con los favorables. • Un cambio en el ambiente económico externo que invalide experiencias anteriores. • Error en el análisis, como en el de las tendencias en los datos y en su valoración, que inclinan al evaluador a favorecer escenarios optimistas o pesimistas.
  • 9. • La liquidez de los activos dé la inversión. Si un proyecto necesita de activos específicos que sólo son útiles para este negocio en particular, la posibilidad de venderlos en un mercado secundario, en caso sea necesario, es mínima. • La obsolescencia. Afecta el valor de rescate de los diversos activos. Por ejemplo, si debido al avance tecnológico una máquina se vuelve anticuada, su valor de mercado cae rápidamente. Entonces, la obsolescencia aumenta el riesgo de la inversión.
  • 10. En situaciones de incertidumbre, es sumamente difícil tomar decisiones adecuadas, debido a que la información disponible es muy reducida. • Una forma de reducir este problema es utilizar la experiencia, del evaluador, quien asigna probabilidades de ocurrencia a los distintos resultados posibles sobre la base de su apreciación. Estas probabilidades se denominan subjetivas. • Asimismo, es posible incrementar la información disponible a través de investigaciones de mercados.
  • 11. LA MEDICIÓN DEL RIESGO DE UN PROYECTO Cuando el factor riesgo está presente en la evaluación de un proyecto, uno de los objetivos que interesa alcanzar es maximizar la esperanza del VAN o la TIR. Primero Se supone que la principal fuente de riesgo del proyecto proviene de la Donde: variabilidad de los flujos de • FCti: Flujo de caja del periodo caja estimados. Entonces (t) si se diera el resultado (i). primero se debe determinar • S: número de posibles resultados el valor esperado o del FCt promedio del flujo de caja • Pi: probabilidad de ocurrencia de cada periodo del resultado (i)
  • 12. Luego a partir de los flujos de caja promedio se determina el valor esperado del VAN Donde: n: Número de periodos r: Tasa de descuento Ejemplo: Se tiene entre dos alternativas de inversión. La primera consiste en abrir una cafetería y la segunda en la elaboración de quesos para su comercialización. Ambos proyectos requieren de una inversión de S/. 100 y tiene un COK de 10%. Las distribuciones de los flujos de caja de cada proyecto son:
  • 13. Distribución del flujo del proyecto A (cafetería) Escenario Fc1 Prob. Fc2 Prob. A 50 0.2 60 0.4 B 70 0.3 80 0.3 C 90 0.5 100 0.3 Los flujos de caja esperados son: E(FC1) = (50x0.2) + (70x0.3) + (90x0.5) = 76 E(FC2) = (60x0.4) + (80x0.3) + (100x0.3) = 78 La esperanza del VAN es: E (VAN A) = -100 + 76/(1.1) + 78/(1.1)2 = 33.55
  • 14. Distribución del flujo del proyecto B (quesos) Escenario Fc1 Prob. Fc2 Prob. A 50 0.1 65 0.2 B 60 0.2 70 0.3 C 80 0.3 80 0.3 D 90 0.4 85 0.2 Los flujos de caja esperados son: E(FC1) = (50x0.1) + (60x0.2) + (80x0.3) + (90x0.4) = 77 E(FC2) = (65x0.2) + (70x0.3) + (80x0.3) + (85x0.2) = 75 El valor esperado del VAN es: E (VAN B) = -100 + 77/(1.1) + 75/(1.1)2 = 31.98
  • 15.  Tomando en cuenta este planteamiento, el inversionista debería elegir el proyecto que tenga un mayor VAN esperado.  Aunque este criterio de decisión parezca siempre correcto, esto no es as. Como se sabe, la esperanza matemática mide el valor al que tendera una determinada variable aleatoria cuando se repite varias veces un mismo experimento.  Sin embargo, el proyecto no se repetirá numerosas veces y el nivel de riesgo o grado de variabilidad de la rentabilidad es importante para que el inversionista tome una decisión.
  • 16. El riesgo de un proyecto está asociado con la variabilidad de los beneficios netos estimado en cada periodo; es decir, el nivel de dispersión del beneficio promedio. A partir de la variabilidad de los flujos se podrá determinar la variabilidad del VAN, y calcular una medida para el nivel de riesgo involucrado.
  • 17. La dispersión de una variable aleatoria puede ser calculada mediante la varianza. Así, la varianza de un flujo de caja seria: Donde: V (FCt): Varianza del FCt Y su desviación estándar
  • 18. Volviendo al ejemplo, las desviaciones de los flujos de caja serían las siguientes: Proyecto A Proyecto B
  • 19. Lo que nos interesa es la desviación estándar del VAN. Para ello, calculamos primero la varianza del VAN mediante la siguiente ecuación:  Si asumimos que los flujos de cada periodo son independientes entre sí, entonces su covarianza es igual a cero, por lo que la ecuación se reduce a:
  • 20. Bajo este supuesto, la varianza del VAN de cada una de las alternativas de inversión serían: Proyecto A Proyecto B
  • 21.  Si asumimos que los flujos de caja están correlacionados perfectamente, entonces el coeficiente de correlación entre dos flujos de distintos periodos es igual a 1
  • 22. Bajo este supuesto de dependencia perfecta, la varianza del VAN de cada una de las alternativas de inversión serían: Proyecto A Proyecto B
  • 23. DECISIONES DE INVERSIÓN La desviación estándar del VAN es, simplemente, la raíz cuadrada de las expresiones Y mide la variabilidad del rendimiento del proyecto; es decir, su riesgo  serán menos riesgosos aquellos proyectos con una rentabilidad que presenta una menor dispersión o menor desviación estándar.
  • 24. En el ejemplo, el proyecto A es más riesgoso que el proyecto B  Sin embargo, así como la esperanza considera la rentabilidad promedio y deja de lado el riesgo, la desviación estándar es sólo una medida absoluta del riesgo que no considera los niveles de rentabilidad.  Bajo el supuesto de que el inversionista es adverso al riesgo, la regla de decisión será elegir, entre dos proyectos con igual rentabilidad (igual VAN esperado), aquél que tenga menor riesgo (menos desviación)
  • 25.  Entre varios proyectos con un mismo nivel de riesgo, se elegirá aquel que genere mayor rentabilidad  El inversionista tendrá que moverse entre dos fuerzas de sentido opuesto: maximizar la esperanza del VAN y minimizar el riesgo.  Cuando se tienen proyectos con distintos niveles esperados de rentabilidad y riesgo. La elección del mejor proyecto dependerá del grado de aversión al riesgo del inversionista; es decir, de su curva de utilidad o de indiferencia entre riesgo y rentabilidad. Sin embargo, en la mayoría de las veces dicha curva de indiferencia no se conoce. En estos casos se podrá utilizar el coeficiente de variabilidad para la toma de decisiones.
  • 26. Podemos estimar los coeficientes de variabilidad de cada una de las alternativas de inversión del ejemplo anterior Proyecto A Proyecto B Según este indicador se prefiere el proyecto de la elaboración de quesos, pues posee un menor coeficiente de variabilidad