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Análisis de riesgo es el uso sistemático de la información disponible para determinar la frecuencia con la que determinados eventos se pueden producir y la magnitud de sus consecuencias.
Los riesgos normalmente se definen como eventos negativos, como puede ser la pérdida de dinero en una empresa o una tormenta que genera un gran número de reclamaciones de seguro. Sin embargo, durante el procesode análisis de riesgo también se pueden descubrir resultados potenciales positivos. Mediante la exploración de todo el espacio de posibles resultados para una situación determinada, un buen análisis de riesgo puede identificar peligros y descubrir oportunidades.
El análisis de riesgo se puede realizar cualitativa y cuantitativamente. El análisis de riesgo cualitativo generalmente incluye laevaluación instintiva o “por corazonada” de una situación, y se caracteriza por afirmaciones como “Eso parece muy arriesgado” o “Probablemente obtendremos buenos resultados”. El análisis de riesgo cuantitativo trata de asignar valores numéricos a los riesgos, utilizando datos empíricos o cuantificando evaluaciones cualitativas. Vamos a concentrarnos en el análisis de riesgo cuantitativo.
Análisis deriesgo es el uso sistemático de la información disponible para determinar la frecuencia con la que determinados eventos se pueden producir y la magnitud de sus consecuencias.
Análisis de riesgo determinista – “El mejor de los casos,
El peor de los casos y el resultado más probable”
Un análisis de riesgo cuantitativo se puede realizar con dos métodos diferentes. El primer método utilizaestimaciones de un solo punto, y es de naturaleza determinista. Con este método, un analista puede asignar valores a situaciones independientes para ver los resultados que se podrían producir en cada una. Por ejemplo, en un modelo financiero, un analista normalmente examina tres resultados diferentes: el peor de los casos, el mejor de los casos y el caso más probable. Cada uno se define así:
El peor delos casos – Todos los costos tienen el valor más alto posible, mientras que los ingresos por ventas responden a la estimación más baja posible. El resultado es la pérdida de dinero.
El mejor de los casos – Todos los costos tienen el valor más bajo posible, mientras que los ingresos por ventas responden a la estimación más alta posible. El resultado es la ganancia de mucho dinero.
El caso másprobable – Los valores que se seleccionan son los intermedios para los costos e ingresos, y el resultado muestra una ganancia moderada de dinero.
Este método tiene varios problemas:
Sólo se consideran unos pocos resultados independientes, y se ignoran cientos o miles más.
Se da el mismo peso a cada resultado. Es decir, no se trata de evaluar la probabilidad de cada resultado.
Se ignorala interdependencia entre las variables de entrada, el impacto de las diferentes variables sobre el resultado y otros detalles, simplificando en exceso el modelo y reduciendo su precisión.
Análisis de riesgo estocástico - La simulación Monte Carlo
Una mejor forma de hacer un análisis de riesgo cuantitativo es mediante el uso de la simulación Monte Carlo. En la simulación Monte Carlo, lasvariables inciertas de un modelo se representan usando rangos de posibles valores denominados distribuciones de probabilidad. Mediante el uso de distribuciones de probabilidad, las variables pueden tener diferentes probabilidades de producir diferentes resultados. Las distribuciones de probabilidad son una forma mucho más realista de describir la incertidumbre en las variables de un análisis de riesgo.Las distribuciones de probabilidad más comunes son:
Normal – O “curva de campana”. El usuario simplemente define la media o valor esperado y una desviación estándar para describir la variación con respecto a la media. Los valores intermedios cercanos a la media tienen mayor probabilidad de producirse. Es una distribución simétrica y describe muchos fenómenos naturales, como puede ser la...