| Falacia de las Medias | | | | |  | | Elio Cuneo Hervieux, Autor del paper Optimal Power Contract Portfolios, publicado en el libro Advanced Analytical Models, de Johnathan Mun (2008). | La Falacia de las Medias nace de las discrepancias que surgen entre el valor proyectado para una variable incierta (normalmente un valor medio), respecto al valor real que la misma puede presentar, dada su volatilidad propia de la variable. Esta problemática está presente en todos los estudios que implica proyectar valores futuros y/o comportamiento esperado de variables, como por ejemplo, proyección de ventas, estimación de demanda, determinación de precios de insumos, etc. Al efectuar una evaluación económica, se enfrenta el problema de efectuar una estimación futura de la operación técnico–económica de una actividad específica, lo cual implica realizar una "mejor estimación" para todos aquellos Factores de Riesgo, que a priori no se conoce su valor futuro, y que impactan directamente el resultado de la actividad en estudio. Estas variables, de naturaleza aleatoria, están presentes tanto por el lado de los ingresos como por el lado de los costos, y si se considera que ingresos y costos normalmente son del tipo P x Q (Precio por Cantidad), el efecto combinado puede presentar una volatilidad muy distinta al individual de las componentes. Lo tradicional en las evaluaciones es considerar la opinión de expertos, estudios de terceros, datos históricos, etc., para estimar los valores futuros de los Factores de Riesgo; dicha estimación se traduce en considerar una proyección sobre valores únicos en cada período. Evidentemente, el resultado final de la evaluación se refleja también en un resultado único. La naturaleza aleatoria de los Factores de Riesgo es una clara señal de que no resulta válido efectuar una modelación de estas variables a través de un valor único, pues es el efecto combinado de todas aquéllas, con sus respectivas volatilidades, el que debe ser considerado para efectuar una adecuada modelación y entendimiento del proyecto en evaluación. El no considerar este efecto, y evaluar o tomar decisiones sobre la base de valores únicos de los Factores de Riesgo o de los resultados, es caer en la trampa de la Falacia de la Medias.  En reiteradas oportunidades, se me ha planteado que todos los riesgos asociados al negocio están incluidos en la Tasa de Descuento con que se efectúa la evaluación, lo cual incluiría la volatilidad asociada a los Factores de Riesgo. Desde el punto de vista conceptual, lo anterior no resulta correcto, pues esta tasa sólo incluye aquellos riesgos que los accionistas, a través de un portafolio diversificado, no pueden eliminar, existiendo por tanto riesgos que no están incluidos y con los cuales la administración de las empresas debe convivir. Entonces, resulta necesario estudiar, analizar, gestionar y entender el potencial impacto que la volatilidad de los Factores de Riesgos tendría en el negocio y/o en la toma de decisiones.
Asimismo, la problemática asociada al concepto Falacias de las Medias lleva a considerar que toda evaluación económica efectuada de forma tradicional debe complementarse con análisis estocásticos de la misma, de forma de reflejar el efecto aleatorio de los Factores de Riesgo que están presentes. Por lo anterior, resulta necesario desarrollar un modelo que permita que todas estas variables interactúen entre sí, reflejando la diversidad de valores que las mismas pueden presentar, con el consiguiente impacto en la evaluación en estudio. El nuevo modelo considera el uso de distribución de probabilidades que reflejen los valores factibles que las variables pueden tomar como las correlaciones existentes entre ellas. En la condición planteada, el uso de simulación de Montecarlo resulta clave para efectuar estos análisis. Esta herramienta permite desarrollar miles de iteraciones, en que cada una representa un potencial escenario de operación técnico-financiero para la empresa, producto de que todos los Factores de Riesgo son obligados a cambiar su valor e interactuar entre ellas en cada iteración.
Los miles de escenarios que genera la simulación de Montecarlo permiten obtener un perfil de resultados factibles que la empresa puede enfrentar, tanto positivos como negativos, abriendo espacio para efectuar análisis de mayor profundidad; por ejemplo, definir métricas de riesgo como el VaR (Valor en Riesgo) o el IR (Indice de Riesgo) y sentir cuán riesgoso es el negocio. Al existir potenciales resultados negativos para la empresa, es la primera señal que invita a analizar las razones de tales circunstancias, y que finalmente se puede traducir ya sea en no desarrollar el proyecto, reevaluar la política comercial, necesidad de renegociar con clientes o proveedores, determinar cuáles son los Factores de Riesgo de mayor incidencia, detectar oportunidades, etc. | |
