Aplicaciones del análisis de sensibilidad a las empresas - Applications of sensitivity analysis to business
El análisis de sensibilidad se puede aplicar de manera útil a problemas comerciales, permitiendo la identificación de aquellas variables que pueden influir en una decisión comercial, como por ejemplo, una inversión.
En un problema de decisión, el analista puede querer identificar los generadores de costos , así como otras cantidades para las cuales necesitamos adquirir un mejor conocimiento para tomar una decisión informada. Por otro lado, algunas cantidades no influyen en las predicciones, por lo que podemos ahorrar recursos sin perder precisión al relajar algunas de las condiciones. Consulte Finanzas corporativas: cuantificación de la incertidumbre . Además de las motivaciones generales enumeradas anteriormente, el análisis de sensibilidad puede ayudar en una variedad de otras circunstancias específicas de la empresa:
- Identificar supuestos críticos o comparar estructuras de modelos alternativas.
- Para guiar las recopilaciones de datos futuras
- Optimizar la tolerancia de las piezas fabricadas en cuanto a la incertidumbre en los parámetros
- Para optimizar la asignación de recursos
Sin embargo, también existen algunos problemas asociados con el análisis de sensibilidad en el contexto empresarial:
- Las variables a menudo son interdependientes ( correlacionadas ), lo que hace que examinar cada variable individualmente sea poco realista. Por ejemplo, cambiar un factor, como el volumen de ventas, probablemente afectará a otros factores, como el precio de venta.
- A menudo, las suposiciones en las que se basa el análisis se realizan utilizando experiencias / datos pasados que pueden no ser válidos en el futuro.
- Asignar un valor máximo y mínimo (o optimista y pesimista) está abierto a una interpretación subjetiva. Por ejemplo, el pronóstico "optimista" de una persona puede ser más conservador que el de otra persona que realiza una parte diferente del análisis. Este tipo de subjetividad puede afectar negativamente la precisión y objetividad general del análisis.