Estudios encontrados acerca de la evaluación de proyectos en condiciones de riesgo e incertidumbre

En 1986 los Ingenieros de Sistemas, Gustavo Quintero y Joaquín Pinto, realizaron una Tesis denominada “Modelo Financiero para Evaluar Proyectos de Inversión bajo

Condiciones de Riesgo”, en ésta se utilizó la distribución beta, con parámetros a y b, para abordar el riesgo lo que facilitó la clasificación del riesgo y de la simetría del flujo esperado, para obtener los parámetros de la distribución de cada flujo.

Se tuvo en cuenta tanto el nivel de asimetría o insesgo de los flujos esperados de fondo, como el nivel de riesgo o variabilidad de los flujos reales respecto a los esperados. Para la implementación del modelo se utilizó como herramienta de programación el BASIC avanzado y compilado por su portabilidad, velocidad de ejecución y la facilidad que representaba para la generación de números aleatorios. Por otra parte, los autores Oscar Bravo y Milenis Sánchez, en su libro “Gestión Integral del Riesgo”, presentan un modelo con una serie de etapas para tratar el riesgo de una manera integral incluyendo nos solo aspectos cuantitativos sino cualitativos. A continuación se muestra la propuesta:

Figura 8. Etapas en la evaluación riesgo de un proyecto u oportunidad de negocio (Bravo-Sánchez).

Se plantean estas etapas necesarias para valoración del riesgo y la toma de decisiones de una situación analizada, pero resaltan que no todo proyecto requiere del mismo análisis, ya que todo dependerá de su grado de complejidad así como de los recursos involucrados. El planteamiento reúne varias técnicas que parten de la evaluación determinística, identificación de riesgo, análisis de sensibilidad y de escenarios, los árboles de decisión, la simulación de MonteCarlo, y la combinación de las dos últimas para el uso de opciones reales.

El uso de opciones reales por ejemplo, se recomienda sólo en el caso que se justifique por las altas condiciones de incertidumbre, o se requieran demasiados recursos para su inversión, o la decisión tenga un carácter estratégico. Se aclara que los autores plantean las etapas que incluyen las técnicas ya mencionadas pero no se plantea ningún tipo de metodología automatizada para evaluar un proyecto, simplemente se analizan casos para cada una de las técnicas.

Otro estudio a resaltar es la encuesta realizada a empresas del sector público y privado de Barranquilla y Cartagena (López y Donado, 2003), en donde se consultó por la existencia de evaluación de proyectos que considerara el riesgo, acerca de esto se encontró que el 78% de éstas cuentan con una metodología de acuerdo a sus lineamientos corporativos, siendo específicos para las empresas privadas el interés de este estudio, el 79% cuenta con alguna metodología y el 21% afirma que no utiliza ningún tipo de metodología. Este criterio de acuerdo a lo considerado por las empresas se ve afectado porque algunas empresas no tienen procedimientos que aseguren una evaluación formal que contribuya a mejorar la toma de decisiones respecto a los proyectos.

Figura 9. Clasificación por sectores de la existencia de Metodología prediseñada para la evaluación financiera de los Proyectos de Inversión (Donado-López).

Otros trabajos encontrados en el marco de la evaluación financiera y el manejo del riesgo tenemos:

Tesis: “Crear un modelo de evaluación financiera para proyectos regulados por la CREG en el STN para TRANSELCA S.A. E.S.P”, de los especialistas en Finanzas Damaris Del Valle Soto y María Del Carmen Sosa Sierra (2005). En este trabajo se propuso un modelo de evaluación financiera de proyectos de expansión regulados por la Comisión de Energía y Gas -CREG- en el Sistema de Transmisión Nacional -STN- y de conexión de grandes usuarios al mismo, para que TRANSELCA S.A E.S.P pudiera evaluar la conveniencia de ejecutar proyectos al STN y de conexión de grandes industrias, en caso de que las condiciones de su demanda y su ubicación geográfica lo permitan.

La metodología empleada para llevar acabo este proyecto fue de tipo descriptivo y con un enfoque cualitativo y cuantitativo. Como resultado de esta investigación se concluyó que el modelo para la evaluación financiera de proyectos regulados por la CREG en el STN que había estado utilizando Transelca S.A. E.S.P era adecuado, pero se recomendó realizar algunos ajustes tales como: Utilizar el VPN como método de evaluación financiera cuando los flujos de cajas no sean convencionales, tener en cuenta los

supuestos de la TIR y el VPN al evaluar proyectos mutuamente excluyente. Así mismo se validó el modelo que se estaba utilizando de tal forma que se estableciera como modelo oficial para la evaluación financiera de proyectos.

Dentro de este trabajo sólo se hace referencia a la evaluación financiera del proyecto pero no se analiza riesgo, como una de las conclusiones y que será considerada en este trabajo de tesis, es el de utilizar el VPN como método de evaluación financiera.

Otro trabajo a considerar, es el Diseño de un modelo y software para la evaluación de proyectos de inversión tecnológica en las empresas del sector de telecomunicaciones de Barranquilla, realizado por José Luis Nassar Montenegro (2006). Este trabajo de investigación se orientó al desarrollo de un modelo y software para la evaluación de proyectos de Inversión tecnológica en las empresas del sector de Telecomunicaciones de Barranquillla. Mediante una evaluación cuantitativa de factores cualitativos tales como: Calidad, Know How, Diversificación, entre otros. Así como la inclusión de análisis financieros que ofrecen una simulación de rentabilidad y riesgo.

Para efectos de este estudio sólo se analizó lo referente al modelo en cuanto a análisis financiero cuantitativo y se encontró lo siguiente:

El autor Nassar (2006) plantea un esquema general descrito en la Figura 10.

Figura 10. Modelo para análisis financiero Cuantitativo (Nassar)

Datos de Entrada

Factores Cualitativos

Toma de Datos Resultados parciales Valoración Final

Ingresar Ingresar

Datos de Entrada

Factores Cualitativos

Toma de Datos Resultados parciales Valoración Final

Se definieron las siguientes variables: Inversión Fija, Inversión Diferida, Financiación Productos, Número de Unidades (parámetros de la Distribución Normal), Costos (parámetros de la Distribución Normal), Precio de Venta (parámetros de la Distribución Normal).

El número de unidades, los costos y los precios, se tomaron como variables aleatorias con distribución normal, se le dio un rango de valores para modelar la aleatoriedad y se realizó la simulación y se mostraron los resultados de manera gráfica.

En este trabajo el autor considera el riesgo utilizando variables aleatorias con distribución normal, sólo se tienen en cuenta las variables presentadas anteriormente y no se utiliza ninguna técnica adicional a la simulación. Así mismo el diseño se hace específicamente para las empresas del sector de telecomunicaciones.

Otro trabajo a resaltar es el estudio y análisis de métodos y modelos para evaluar el riesgo-rendimiento de inversiones en activos físicos de Nubia Bello Niebles y Adriana García D´Ruggiero (2004). De este estudio podemos señalar que se estudian técnicas como la sensibilidad, análisis de escenarios, árboles de decisión, simulación, entre otros, y se obtienen los resultados de cada una de ellas mediante una herramienta informática, pero se limitan a un número mínimo de variables definidas (5) por el diseñador de la herramienta (Figura 11), que son en realidad variables “gruesas”*1, que en muchos casos podrían estar disfrazando el impacto de las variables intrínsecas. Así mismo, para el análisis de simulación se evaluarían menos variables al considerar sólo las variables críticas del total de variables consideradas, como se muestra en la figura 12.

*Se denomina variables “gruesas” en este estudio a aquellas que involucran muchas otras variables, por ejemplo, los Ingresos involucran los precios, unidades, inflaciones, tasas de devaluación, tasas de cambio,

Figura 11. Análisis de Sensibilidad mediante Evaluador de proyectos (Bello y García).

Figura 12. Análisis de Simulación mediante Evaluador de proyectos (Bello y García).

2.5.3 Cómo Incluyen las empresas del Sector Privado de