Construye tu primer modelo estocástico sencillo paso a paso


En el vídeo de mi ultima entrada, Arthur Benjamin decía que hay que enseñar antes estadística que cálculo. Y es que la utilización de la estadística que está en la base del Big Data va a ir calando en nuestra actividad diaria. Será mejor que nos vayamos acostumbrando.

Pero mejor que hablar sobre ello, vamos a ver en qué se traduce ese cambio. Los que seguís el Blog, sabéis que aquí tratamos sobre todo de emprendizaje tecnológico. Una de las cosas que tenemos que hacer es saber si las tecnologías que analizamos tienen potencial de crear riqueza. En esto no se diferencian del resto de empresas, sean nuevas o no y sean del tamaño que sean.

La mejor manera de conocer ese potencial es hacer “la cuenta de la vieja”. Como dice el profesor de IESE Pablo Fernández, la cuenta de resultados es una opinión pero el flujo de caja es un dato. Todo lo que se hace en la empresa debería de terminar su ciclo en la caja. En otro caso, tendremos problemas. La “cuenta de la vieja” es lo que funciona: cuánto dinero entra menos cuánto dinero sale.

En cualquier estrategia o modelo de negocio, la manera tradicional de hacer la cuenta de la vieja es estimar ventas, estimar costes variables, estimar costes fijos, decidir inversiones y calcular el flujo de caja. El flujo de caja así calculado es la mejor estimación del experto o expertos que la han realizado. Seguramente, es el flujo de caja más probable. Pero desconocemos su probabilidad. Esto es insuficiente.

Como dijimos en la última entrada, las preguntas que debemos contestarnos son: ¿qué flujos de caja son posibles? ¿qué probabilidades de ocurrencia tienen esos flujos de caja?

Hoy por hoy tenemos programas que nos ayudan a contestar a estas preguntas. Yo utilizo el programa de Palisade que es un potente conjunto de complementos para la hoja de cálculo de Excel.

Es muy sencillo pasar de un modelo estático con el flujo de caja más probable a un modelo estocástico que dice qué flujos de caja son posibles y qué probabilidades asociadas tiene cada uno de esos flujos. El proceso consta de cuatro pasos:

  1. Modelar: identificamos el modelo de flujo de caja: se trata de identificar las variables y su relación. Las ventas, por ejemplo, suman; los gastos variables son un porcentaje de las ventas y restan, los gastos fijos restan, las inversiones restan y las desinversiones suman. Dicho más fácilmente, podemos partir de nuestro modelo estático.
  2. Variabilizar: identificamos las variables estocásticas sujetas a variabilidad y cómo es esa variabilidad e identificamos la variable de salida. Por ejemplo, si las ventas en nuestro modelo dependen del número de vendedores que tenemos, la cantidad de visitas que hacen, la tasa de éxito por visita y la venta media por pedido, lo más probable que la cantidad de visitas, la tasa de éxito y la venta media no se comporten de manera constante sino que fluctúe. Hay que estimar cómo van a fluctuar esas variables. O más sencillo, si la materia prima es un 28% del precio de venta de media pero dependiendo de los mercados y del tipo de cambio puede fluctuar entre un 26% y 32%, tendremos que incluir esta variable como estocástica con una distribución con media 28% y forma normal, triangular o la que decidamos. La variable de salida es el flujo de caja.
  3. Simular: dejamos que Excel realice las simulaciones. El resultado es una distribución de probabilidades para los distintos resultados.
  4. Decidir: a la vista de las distintas gráficas de salida, tendremos la posibilidad de tomar mejores decisiones que con un modelo estático.

Si construimos bien el modelo, seremos conscientes de los supuestos (a controlar), sabremos las probabilidades de tener flujo positivo y las probabilidades de tener flujo negativo; sabremos qué variables afectan más a los flujos y tendremos la posibilidad de influir en la distribución de las mismas (o al menos, analizar si es posible).

A continuación, os dejo una presentación en la que se explica todo esto con mayor profundidad y se muestra un ejemplo con una cuenta de resultados muy sencilla.

3 pensamientos en “Construye tu primer modelo estocástico sencillo paso a paso

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