Compare the predictive power of var model with random walk model in out of

Normalmente para definir el escenario más probable en un proyecto se emplean la mayor cantidad de antecedentes posibles, para justificar este, es importante tener definidos la mayor cantidad de elementos de juicio que llevaron a definir este supuesto. De todas formas es importante agregar información a los resultados, a través de un análisis sensibilidad que permite evaluar cuán sensible es la proyección de los datos en el momento en que se varía uno o más parámetros que permitieron formular el escenario más probable. Los análisis de sensibilidad se puede aplicar sobre cualquier indicador financiero, en el caso de proyectos sobre índices como el Valor Actual Neto o La Tasa Interna de Retorno (Sapag & Sapag, 2003)

Hasta el momento solo de ha evaluado financieramente y el riesgo financiero de uno de los escenarios proyectados, el fin del presente capítulo es analizar más escenarios modificando las variables más sensibles del proyecto, a través de la relación existente entre riesgo y rendimiento, para lo cual en primera instancia es necesario calcular la tasa de rendimiento por cada uno de los años proyectados. Para realizar este calculo se empleara la siguiente formula (Gitman, 2007),

Donde:

Es necesario reiterar que el riesgo de una inversión es la posibilidad de pérdida financiera y en el presente capítulo para calcular el riesgo se va a partir del principio que un activo es más riesgoso, mientras más alto sea el grado de variación de la tasa de rentabilidad de este. Para medir este grado de variación se puede utilizar medidas estadísticas como la desviación estándar y el coeficiente de variación.

Se puede definir a la desviación estándar como la medida de dispersión alrededor del valor esperado, mientras el coeficiente de variación al igual es una medida de dispersión, que permite comparar el riesgo de activos de diferentes rendimientos esperados (Gitman, 2007).

6.1.- Parámetros a estudiar en el análisis de sensibilidad

Para decidir sobre que variables se va a realizar la evaluación y posterior análisis de sensibilidad, es necesario previamente analizar los efectos que tendrá la variación de estas, sobre los resultados. Cabe señalar que se puede realizar estudios unidimensionales o multidimensionales, la diferencia radica en que en el primero de estos, se modifica únicamente el valor de una variable, mientras que en el segundo modelo se realiza la variación de algunas variables a la vez (Sapag & Sapag, 2003). En el presente estudio aunque se estudiara el comportamiento de más de una variable, se lo realizara por separado por lo que serán estudios

unidimensionales por separado y al final se analizará sobre cual variable es más sensible la Hacienda La Campiña

Del análisis financiero realizado en capítulos anteriores, del presente proyecto se define que son dos las principales variables a las que es más sensible la rentabilidad de la Hacienda La Campiña, estas son: la producción de fruta de palma y los precios de la fruta de palma en Ecuador.

Cabe señalar que un método común es plantear tres escenarios: pesimistas, más probable y optimista. Por cada variable es necesario calcular el rendimiento del activo, en este caso de la Hacienda La Campiña y al riesgo se lo puede definir como el intervalo de los rendimientos (Gitman, 2007).

6.2.- Planteamiento de escenarios para el análisis de sensibilidad 6.2.1.- Parámetro - Producción de Fruta de Palma

Como se analizo en capítulos anteriores, la producción de fruta de palma depende de algunas condiciones, entre las que podemos destacar la variedad de las plantas sembradas, las condiciones climáticas del sector donde se encuentran sembradas, el manejo agrícola, entre otras, siendo estas las principales. Del análisis realizado en la Campiña se definió que el escenario más posible de producción, para encontrar los escenarios pesimistas y optimistas, se estimará una baja de la producción del 20% en el pesimista o un incremento en la producción al igual del 20% en el optimista.

Tabla 6.1.- Escenarios de Producción palma africana Hacienda La Campiña, período 2013 – 2017 Año 2013 2014 2015 2016 2017 Pr o d u cc ió n TM /a ñ o Pesimista 294.3 333.4 456.5 573.7 684.1 Más Probable 367.9 416.7 570.6 717.1 855.1 Optimista 441.5 500.0 684.7 860.5 1026.1 Elaborado: Autor

6.2.2.- Parámetro - Precio de Fruta de Palma

Para la estimación del precio de fruta de palma en el Ecuador, de acuerdo al comportamiento del precio hasta la presente se fijo un precio para el 2013 de 145USD/TM y en base al estudio del periodo 2006 a marzo del 2013 se calculo la tasa de crecimiento del precio, siendo esta de 1.08130. Por lo fluctuante del precio en este periodo llegando a mínimos de alrededor de 70 USD/TM y máximos superiores a 215 USD/TM, para calcular los escenarios tanto positivos como negativos, del conjunto de datos existentes, se calculo la desviación estándar que es de 40.89 USD, por lo que para el escenario pesimista se resta los 40.89USD, mientras que para el escenario optimista se suma los 40.89USD, por cada año motivo del estudio, llegando a la tabla que se encuentra a continuación.

Tabla 6.2.- Escenarios de Precios de Fruta de Palma en Ecuador, período 2013 – 2017 Escenarios Pesimista Más Probable Optimista

Año USD/Tm USD/Tm USD/Tm

2013 104.11 145.00 185.89 2014 115.90 156.79 197.68 2015 128.65 169.54 210.43 2016 142.43 183.32 224.21 2017 157.33 198.22 239.11 Elaborado: Autor

6.3.- Análisis de Sensibilidad de acuerdo a parámetros definidos

En base a la ecuación de tasa de rendimiento previamente explicada y calculando de acuerdo a esta, las tasas de rendimiento por cada escenario y por cada parámetro de estudio se obtienen los siguientes resultados:

Tabla 6.3.- Tasas de rendimiento por cada escenario, período 2013 – 2017

Año 2013 2014 2015 2016 2017

Parámetro: Producción de Fruta de Palma

Esce n ari o s Optimista 29.81% 14.82% 18.31% 18.70% 37.54% Más probable 23.33% 8.17% 12.82% 11.98% 28.96% Pesimista 17.40% 2.60% 7.93% 5.67% 20.65%

Parámetro: Precio de TM de Fruta de Palma

Esce n ari o s Optimista 33.76% 17.90% 20.31% 20.48% 38.99% Más probable 23.33% 8.17% 12.82% 11.98% 28.96% Pesimista 13.46% -0.49% 5.93% 3.89% 19.20% Elaborado: Autor

6.3.1.- Calculo de Riesgo del Activo

Para el cálculo del riesgo, en este caso se debe considerar que se lo va a realizar sobre un activo, que es la Hacienda La Campiña. Cabe indicar que para el cálculo de la desviación estándar y del coeficiente de variación que son las medidas de riesgo que se evaluara, se seguirá el procedimiento explicado por Gitman, que consiste en:

 Los escenarios optimista y pesimista tienen una probabilidad de

ocurrencia de 0.25, mientras que el más probable tiene una probabilidad de 0.5

 En base a los rendimientos y a la probabilidad, se calcula un valor

 Para el cálculo de la desviación estándar se toman dos poblaciones, por una parte los rendimientos obtenidos y por otra el rendimiento esperado, además se vuelve a considerar la probabilidad de ocurrencia de cada uno de los escenarios.

 Finalmente para el cálculo del coeficiente de variación, se divide la

desviación estándar para el rendimiento esperado (Gitman, 2007).

Este procedimiento, se debe seguir por cada año y por cada parámetro, motivo del análisis, a continuación, para ilustrarlo se encuentra el cálculo de la desviación estándar y coeficiente de variación para el año 2013, en relación al parámetro, producción de fruta de palma:

Tabla 6.4.- Calculo del Rendimiento Esperado, Parámetro Producción de Fruta de Palma – 2013.

Escenario

Rendimiento anual (kj)

Probabilidad de

Ocurrencia (p) Valor Ponderado

1. Optimista 29.81% 0.25 7.45%

2. Más probable 23.33% 0.5 11.67%

3. Pesimista 17.40% 0.25 4.35%

Rendimiento Esperado (km) 23.47%

Elaborado: Autor

Tabla 6.5.- Calculo Desviación Estándar (σ) y Coeficiente de Variación (CV), parámetro producción de fruta de palma – 2013. kj km kj-km (kj-km)^2 p (kj-km)^2*p 1 29.81% 23.47% 6.34% 40.23% 0.25 10.06% 2 23.33% 23.47% -0.14% 0 0.5 0 3 17.40% 23.47% -6.07% 36.81% 0.25 9.20% Sumatoria 19.26% Desviación Estándar (σ) 9.63% Coeficiente de Variación (CV) 0.4104 Elaborado: Autor

A continuación se encuentran la desviación estándar y el coeficiente de variación para cada uno de los años y por cada escenario planteado.

Tabla 6.6.- Desviación Estándar (σ) por año – Hacienda La Campiña

Año 2013 2014 2015 2016 2017 Promedio P ará m et ro s Esce n ari o s Producción 9.635% 9.369% 6.745% 10.617% 17.832% 10.84% Precio 25.765% 21.173% 12.935% 17.207% 24.480% 20.31% Elaborado: Autor

Tabla 6.7 Coeficiente de Variación (CV) por año – Hacienda La Campiña

Año 2013 2014 2015 2016 2017 Promedio P ará m et ro s Esce n ari o s Producción 0.4106 1.1101 0.5201 0.8787 0.6143 0.7067 Precio 1.0979 2.5086 0.9973 1.4241 0.8433 1.3743 Elaborado: Autor

La desviación estándar, en el escenario del precio de fruta de palma africana, es donde se presenta un mayor riesgo ya que el valor es más alto un 20.31%, en comparación con la desviación de la producción que es 10.84%, lo que representa que existe una mayor variabilidad en los rendimientos al variar los precios de la fruta de palma y en consecuencia esta parámetro es el que presente un mayor riesgo entre los dos analizados. En el siguiente gráfico se puede comparar estos:

Figura 6.1.- Desviación Estándar (σ) por año – Hacienda La Campiña

Elaborado: Autor

En el comportamiento de la producción de fruta de palma se observa que mientras van avanzando los años el riesgo se va incrementando, exceptuando el 2015 donde sufre una disminución, esto dado principalmente dado porque aunque la tendencia en la producción es al alza, entre el 2014 al 2015 es más marcada esta, incrementándose entre estos dos años un 36%, mientras que del 2015 al 2016 aumenta un 21%

De todas formas para el 2016 y 2017, el riesgo al que se expone el negocio por la producción va en incremento, principalmente porque con el paso de los la producción de fruta de palma africana va en aumento y las variaciones al ser más

0.000% 5.000% 10.000% 15.000% 20.000% 25.000% 30.000% 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 D esv iaci ón E stand ár Año Producción Precio

considerables por el volumen de producción, producen que los rendimientos se vean más afectados y el riesgo aumente.

Para el caso del precio de la fruta de palma el comportamiento es similar a una campana de gauss invertida, es decir en el 2013 el riesgo es alto, empieza a disminuir hasta el 2015 y para el 2016 y 2017 aumenta, llegando en el 2017 a niveles similares de los alcanzados en el 2013. El riesgo bajo en el 2015 se puede entender por las mismas razones que para el caso de la producción, al igual para el 2016 y 2017 el riesgo alto se entiende porque al haber mayor producción, las variaciones en el precio afectan a que el riesgo se incremente, el efecto inverso se produce en el 2013 y 2014 ya que al ser las producciones más bajas de los cinco años, al igual se ven muy afectadas por las variaciones en los precios. En general como se observa el principal riesgo al que esta expuesto la Hacienda La Campiña es el precio de la fruta de palma.

El coeficiente de variación, como se menciono es otra medida de dispersión de los datos, por lo que mientras más alto es, refleja un mayor nivel de riesgo, de todas formas es más eficiente utilizar esta medida, que la desviación estándar, ya que con esta también se considera el tamaño relativo o el rendimiento esperado del activo, en este caso de la Hacienda La Campiña (Gitman, 2007).

Para el caso de la Hacienda la Campiña, el comportamiento por cada año y por cada escenario que presenta el coeficiente de variación, se observa en el siguiente gráfico.

Figura 6.2.- Coeficiente de variación (CV) por año – Hacienda La Campiña

Elaborado: Autor

El comportamiento de riesgo de las dos variables producción y precio, considerando como medida de dispersión el coeficiente de variación presentan un comportamiento prácticamente idéntico, con la diferencia que siempre el precio presenta mayores niveles de riesgo que la producción.

Siendo el año 2014 donde la organización entra en niveles de riesgo más alto, esto dado principalmente porque en este año aún las plantas sembradas en 2013 no producen, la finca tiene altos costos por manutención que no se reflejan en ventas, de ahí que la variación en producción o precio genera altos niveles de riesgo.

La disminución brusca de ambos niveles de riesgo para los dos escenarios en el 2015 se produce principalmente porque el pago del capital del crédito se empieza a pagar en el 2015, año en el cual el pago no es tan elevado como en el 2016 y 2017 donde es 25000USD por año, mientras que en el 2015 es de

0.0000 0.5000 1.0000 1.5000 2.0000 2.5000 3.0000 2013 2014 2015 2016 2017 C o e fic ien te d e Va riac ió n Año Producción Precio

12500USD. Para el 2016 vuelve a incrementarse el riesgo, ya que aunque la producción aun no es tan alta la Finca ya tiene que cubrir las obligaciones antes explicadas, mientras que finalmente para el 2017 vuelve a disminuir ya que a pesar de que tiene que cubrir prácticamente las mismas obligaciones, la producción en general tiene una tendencia al alza por lo que las variaciones en producción o en el precio de la fruta de palma no generan tanto riesgo.

Comparando la desviación estándar, con el coeficiente de variación presentan un comportamiento muy similar, por lo que por ambas medidas se determina que la Hacienda la Campiña, presenta un mayor riesgo al presentarse variaciones en el precio de la fruta de palma.

De todas formas entre ambas medidas existe una diferencia muy marcada, que se produce si comparamos lo alto que es el riesgo para el 2013 de acuerdo a la desviación estándar para el precio, mientras que de acuerdo al coeficiente de variación es bajo, esto se da porque como se explico anteriormente, el coeficiente de variación incluye el tamaño del negocio, es decir, a pesar de ser fuerte el riesgo por la variación del precio, en la Campiña al no tener un nivel alto de producción, este riesgo no le va afecta mayormente al negocio.

6.4.- Análisis del Riesgo Financiero de la Hacienda La Campiña

Del análisis anterior claramente se puede definir que la Hacienda La Campiña tiene una mayor sensibilidad de riesgo al precio de la fruta de palma, seguido por la producción de fruta de palma de la Hacienda.

De todas formas, bajo este análisis de sensibilidad no se pretender determinar el riesgo financiero de la Hacienda La Campiña, si no determinar a cual variable o parámetro es más sensible o puede ver más afectado tanto positiva como negativamente la parte financiera de la Hacienda, para posterior en el siguiente capítulo sea otro pilar al momento de plantear las políticas financieras para la sostenibilidad de la organización en el tiempo.

Al igual es interesantes comparar estos datos, con el de otras pequeñas empresas, que es un grupo de organizaciones en el cual le podemos encasillar a la Hacienda La Campiña, estos son: Rendimiento anual: 17.5%, Desviación estándar: 33.3% y Coeficiente de variación: 1.90 (Gitman, 2007).

Tabla 6.8 Resumen k, σ, CV, escenarios producción, precio, tasa de interés.

Tasa de Rendimiento (k) Desviación Estándar (σ) Coeficiente de Variación (CV) Producción 0.1725 0.1084 0.7067 Precio 0.1725 0.2031 1.3743 Promedio Empresas Pequeñas 0.1750 0.3330 1.9029

Elaborado por: Autor

En el siguiente gráfico, se encuentra una comparación entre el promedio para empresas pequeñas con la tasa de rendimiento, desviación estándar y coeficiente de variación por cada variable analizada, es decir, precio y producción.

Figura 6.3.- Comparación escenarios producción y precio con empresas pequeñas

Elaborado: Autor

En comparación con las empresas pequeñas, la tasa de rendimiento en promedio para los próximos cinco años de la Hacienda La Campiña se encuentra en niveles dentro de lo aceptable para empresas pequeñas, al encontrarse en el orden del 17%.

En cambio tanto la desviación estándar como el coeficiente de variación se presentan por debajo del promedio para empresas pequeñas, lo que en primera instancia demostraría que el riesgo de la Hacienda la Campiña esta en niveles aceptables, al ser bajos estas dos medidas de dispersión en los dos escenarios planteados.

Cabe analizar, por separado la tasa de rendimiento por separado, que como se observa en la siguiente tabla en el 2014, la tasa de rendimiento se encuentra por debajo del 10%, mientras en el 2015 y 2016 alrededor del 12%, lo cual

0.0000 0.2000 0.4000 0.6000 0.8000 1.0000 1.2000 1.4000 1.6000 1.8000 2.0000 Tasa de Rendimiento Desviación Estándar Coeficiente de Variación Producción Precio Promedio Empresas Pequeñas

demuestra que en estos años el rendimiento de la Hacienda La Campiña se encuentra considerablemente por debajo de lo esperado para empresas pequeñas.

Tabla 6.9.-Tasa de Rendimiento más probable, Hacienda La Campiña, período 2013 - 2017

Año 2013 2014 2015 2016 2017

Tasa de

Rendimiento 23.333% 8.170% 12.823% 11.983% 28.960%

Elaborado por: Autor

En cambio para el 2017, la rentabilidad presenta un importante aumento, principalmente por dos motivos, por una parte el precio de la fruta de palma se lo estima en base a una tasa de crecimiento promedio; por lo que, obviamente al crecer año a año, en el 2017 es el año en que entre los cinco años motivo de estudio se alcanza el valor más alto, al igual por el giro del negocio, en el cual las plantas de palma aumentan su producción con el paso de los años, para el 2017 alcanzan la producción más alta en este periodo de tiempo.

De todas formas sería interesante, analizar la probabilidad de que sucedan los escenarios, ya que para los cálculos se siguió la metodología explicada por Gitman, mientras que para plantear estos, es decir, tanto los escenarios positivos como negativos se tomo en cuenta principalmente el criterio del autor, que se baso en los antecedentes presentados en los capítulos anteriores del presente proyecto. Pero al ser estos escenarios diferentes, es posible que el riesgo deje de encontrarse por debajo de los promedios para este tipo de organizaciones.

CAPÍTULO 7 –PLANTEAMIENTO DE ESTRATEGIAS FINANCIERAS PARA LA