Riesgos De Proyectos

CRÍTICA DE LA TEORÍA ACTUAL DEL RIESGO

 Todas las técnicas que utilizan conceptos probalísticos suponen que los valores asignados a las probabilidades ya están dados o que se pueden asignar con cierta facilidad.

 La probabilidad de que ocurra un evento se expresa por medio de un número que representa la probabilidad de ocurrencia, la cuál se determina analizando la evidencia disponible relacionada con la ocurrencia del evento.

Cálculo de un valor monetario esperado

 Se utiliza mucho cuando se pretende introducir un nuevo producto al mercado.

 Para ello se hace un estudio de factibilidad y se calculan los flujos netos de efectivo para tres posibles eventos futuros que son: un aumento en la demanda, que la demanda se mantenga igual y la disminución del valor de la demanda.

Valor monetario esperado:

Donde son las probabilidades de ocurrencia de los eventos respectivos esto es, la probabilidad de que se obtengan determinados flujos de efectivo.

Varianza del evento X

Que se define como el valor esperado de la función cuyos posibles resultados son:

Con una probabilidad de ocurrencia respectivamente. La varianza del evento se denota por y numéricamente es:

Note que la varianza de un evento incierto puede expresarse como el promedio ponderado

 Representan las desviaciones de los posibles resultados de la media o valor esperado µ. En consecuencia, la varianza δ^2, es una medida de la dispersión de los resultados. Si se obtiene raíz de δ^2, es decir, δ, se le llama desviación estándar y se expresa en las mismas unidades que µ. De esta manera es más conveniente medir la dispersión y su valor es:

Desventajas

 Solo es útil al compara ∑ para dos o más proyectos, donde se pueda observar, de entre varias alternativas de inversión, cual tiene menos dispersión y menor riesgo.

 Para comparar las δ de dos o más proyectos de inversión en forma directa, los proyectos bajo análisis deberían tener el mismo monto de inversión inicial.

 El resultado del cálculo de µ yδ es subjetivo.

 Tres estados: economía en expansión, economía estable y economía en descenso.

Método Monte Carlo

 Es una clase de simulación para tomar decisiones en la cual las distribuciones de probabilidad describen ciertos elementos económicos.

 Las distribuciones pueden ser empíricas o teóricas, para general resultados aleatorios, los cuales, a su vez, se combinan con los resultados técnico-económicos de un estudio de factibilidad para tomar decisiones respecto al proyecto.

 Mientras más simulaciones se efectúen, se espera que el resultado sea más confiable.

El método del árbol de decisión reconoce que hay dos factores importantes que afectan el futuro – elección , casualidad, costos y consecuencias. Estos cuatro elementos forman la base del análisis del árbol de decisión.

• El primer paso en construir un árbol de decisión es identificar las opciones que tenemos que elegir para realizar nuestros objetivos.. Por ejemplo, fabricar o comprar, hacerlo dentro de la empresa o fuera, por la vía rápida o tradicional, método innovador o de eficacia probada, distribuidor A

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