Valor esperado y análisis de sensibilidad

El valor esperado convierte resultados inciertos en una estimación de planificación ponderada por probabilidad. El análisis de sensibilidad luego prueba en qué medida la decisión depende de suposiciones que pueden resultar erróneas. Usados en conjunto, reemplazan un pronóstico único y confiable con una visión más transparente de la incertidumbre.

Cuándo usarlo

• Utilice el valor esperado para resultados discretos y con consecuencias, como ganar un contrato importante, obtener aprobación o renovar un contrato de arrendamiento importante. Es especialmente útil cuando un pequeño número de eventos de “sí o no” impulsan el resultado.
• Utilice el análisis de sensibilidad en cada evaluación de inversión importante, independientemente de que los valores esperados formen parte del caso base o no.

Orígenes

El valor esperado surgió del desarrollo de la teoría de la probabilidad por parte de Blaise Pascal, Pierre de Fermat y Christiaan Huygens, incluido el trabajo sobre cómo dividir lo que está en juego en un juego inacabado. Posteriormente, la teoría de la decisión relacionó los resultados ponderados por probabilidad con elecciones en condiciones de incertidumbre. El análisis de sensibilidad se desarrolló a través de las matemáticas aplicadas, la economía y la investigación de operaciones como disciplina complementaria: variar un supuesto importante y observar si el resultado o la decisión preferida cambia.

Qué es

Para un conjunto de resultados mutuamente excluyentes, el valor esperado es la suma de cada resultado multiplicada por su probabilidad. En una cartera de contratos, eso significa ponderar cada oportunidad según su probabilidad estimada de éxito y sumar los montos ponderados.

El resultado es un promedio de situaciones comparables repetidas, no una predicción de que la cartera producirá esa cantidad exacta. Aún así se ganará o se perderá un único contrato importante. Por lo tanto, el valor esperado es más útil para planificar una cartera de eventos inciertos y comprender el caso central que los atraviesa.

El análisis de sensibilidad pregunta "¿y si?" Cambia uno o más datos inciertos (probabilidad, precio, volumen, coste o calendario) y recalcula los resultados. El analista aprende qué supuestos impulsan el modelo, dónde las desventajas amenazan el efectivo o la capacidad, y si una decisión sigue siendo atractiva en un rango creíble.

Los dos métodos funcionan juntos: el valor esperado proporciona un caso base ponderado por probabilidad, y el análisis de sensibilidad describe el alcance y la fragilidad que lo rodean.