“AVALIAÇÃO DE GRANDES PROJETOS PÚBLICOS”

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1 “AVALIAÇÃO DE GRANDES PROJETOS PÚBLICOS”
CURSO “AVALIAÇÃO DE GRANDES PROJETOS PÚBLICOS” BRASILIA BRASIL CLAUDIA NERINA BOTTEON Mayo

2 I- RIESGO EN EVALUACIÓN DE PROYECTOS

3 ¿Qué es el riesgo desde el punto de vista de un proyecto?
Es la variabilidad de su rentabilidad (VAN, TIR, etc..) A mayor variabilidad mayor riesgo ¿Cómo puede medirse? MÉTODOS QUE PERMITEN “EXPLICITAR” EL RIESGO NO LO ELIMINAN

4 II- EVALUACIÓN DETERMINISTICA

5 ¿En qué consiste la evaluación determinística?
Considera: EL VALOR “ESPERADO” DE CADA VARIABLE Ej: precio social del bien X está entre $ 40 y $ 50, pero su valor más probable es $ 46. En la evaluación social se considera $ 46 ¿Qué resulta de esta evaluación? Los INDICADORES DE RENTABILIDAD son VALORES ESPERADOS

6 Flujo de beneficios y costos sociales
Ejemplo sencillo Flujo de beneficios y costos sociales VAN esperado del proyecto = $ 8.750,30

7 III- MÉTODOS QUE NO CONSIDERAN LA PROBABILIDAD DE OCURRENCIA

8 Complementarios entre sí
¿Cuáles son los métodos que no consideran la probabilidad de ocurrencia más usados? Determinación de las variables críticas Punto de nivelación Análisis de sensibilidad Análisis de escenarios Complementarios entre sí

9 Determinación de las variables críticas
Para cada una de las variables que inciden en el VAN se estima: La elasticidad del VAN respecto de cada variable. La variabilidad de esa variable. El indicador de variable crítica.

10 Determinación de las variables críticas
La elasticidad del VAN respecto de cada variable. La variabilidad de esa variable. El indicador de variable crítica. La elasticidad del VAN respecto de la variable Y

11 Determinación de las variables críticas
Ejemplo: La elasticidad del VAN respecto de la inversión inicial Inversión considerada en evaluación = $ VAN* = $ 8.750,30 Si ocurriera un aumento del 10% de la inversión Inversión aumenta a = $ Nuevo VAN* = $ 3.898,45

12 Determinación de las variables críticas
La elasticidad del VAN respecto de cada variable. La variabilidad de esa variable. El indicador de variable crítica. Variabilidad de la variable Y Rango de variación de la variable o recorrido, en términos porcentuales: Ejemplo, si el precio social esperado de Y es $ 100 y puede variar entre $ 90 y $ 110, entonces, el precio es $ 100 más o menos 10%, es decir que el rango de variación es del 10% del valor medio. Distribución de la variable es uniforme ):

13 Determinación de las variables críticas Variabilidad de la variable Y
La elasticidad del VAN respecto de cada variable. La variabilidad de esa variable. El indicador de variable crítica. Variabilidad de la variable Y El coeficiente de variación (CV), definido como la desviación estándar () sobre la media (Y): ): Yi son los valores que puede asumir la variable Y Ai es la probabilidad de ocurrencia correspondiente al valor Yi

14 Determinación de las variables críticas Variabilidad de la variable Y
La elasticidad del VAN respecto de cada variable. La variabilidad de esa variable. El indicador de variable crítica. Variabilidad de la variable Y El coeficiente de variación Distribución normal el 68,27% de los casos cae dentro del intervalo: Media ± . Si por ejemplo el CV = 0,3, el 68,27% de los casos estará en el intervalo Media ± 30%. ):

15 Determinación de las variables críticas
La elasticidad del VAN respecto de cada variable. La variabilidad de esa variable. El indicador de variable crítica. Interpretación con respecto a X: La variación del VAN debido a variaciones en cantidades será del 147,26% en más o en menos en el 68,27% de los casos. Indicador de variable crítica = Elasticidad * Rango

16 Determinación de las variables críticas
La elasticidad del VAN respecto de cada variable. La variabilidad de esa variable. El indicador de variable crítica. Indicador de variable crítica (utilizando el Coeficiente de Variación) Hay que conocer: la distribución de probabilidades de la variable o los parámetros que definen la distribución.

17 Determinación de las variables críticas
La elasticidad del VAN respecto de cada variable. La variabilidad de esa variable. El indicador de variable crítica. Indicador de variable crítica (utilizando el Coeficiente de Variación)

18 Determinación de las variables críticas
La elasticidad del VAN respecto de cada variable. La variabilidad de esa variable. El indicador de variable crítica. Indicador de variable crítica (utilizando el Coeficiente de Variación) Interpretación: La variación del VAN debido a variaciones en cantidades será del 59,75% en más o en menos en el 68,27% de los casos.

19 Punto de nivelación de una variable
Para cada una de las variables se puede determinar su: Valor mínimo (en caso que incidan en forma positiva). Valor máximo (en caso que incidan en forma negativa).

20 Punto de nivelación de una variable
VAN* = 0 Precio mínimo = $ 5,59 Cantidad mínima = 8.083

21 Punto de nivelación de una variable
Combinaciones de precios y cantidad

22 Análisis de sensibilidad
Efectos que producen sobre el VAN las variaciones en los valores de las variables PARA UNA VARIABLE

23 Análisis de sensibilidad
PARA DOS VARIABLES Sensibilidad del VAN a la cantidad y al precio

24 Análisis de escenarios
CONJUNTO DE SITUACIONES POSIBLES Combinan en forma coherente las variables más críticas

25 Análisis de escenarios
Escenario Optimista Escenario Pesimista Escenario Original (Promedio)

26 III- MÉTODOS QUE CONSIDERAN LA PROBABILIDAD DE OCURRENCIA

27 Método de simulación con el
¿Cuál es el método que considera la probabilidad de ocurrencia más usado? Método de simulación con el Modelo MONTECARLO Requiere de los resultados de los métodos que no consideran la probabilidad

28 ¿Qué permite lograr su aplicación?
Modelo MONTECARLO UNA DISTRIBUCIÓN DE PROBABILIDADES DEL VAN VAN Esperado Desviación estándar Coeficiente de variación Tabla de frecuencias Histograma Cantidad de VAN superiores e inferiores a determinado valor

29 Modelo MONTECARLO Pasos a seguir: Definir variable dependiente: VAN. Identificar variables independientes: precio social del bien, etc. Clasificar las variables en ciertas y aleatorias. Identificar la distribución de probabilidades de los valores de cada variable: normal, uniforme, triangular, etc. (en base a la información disponible y/o a la experiencia). Generar k números aleatorios para cada una de las variables aleatorias a partir de su respectiva distribución de probabilidades. Calcular el conjunto de VAN

30 Una variable aleatoria: cantidad anual vendida
Modelo MONTECARLO Una variable aleatoria: cantidad anual vendida Distribución normal con los mismos parámetros utilizados en la determinación de variables críticas: Se generaron 300 números aleatorios. Se presentan los primeros 8 valores obtenidos.

31 Modelo MONTECARLO

32 Dos variables aleatorias: cantidad y precio social
Modelo MONTECARLO Dos variables aleatorias: cantidad y precio social Distribución normal: Se generaron 300 números aleatorios. Se presentan los primeros 8 valores obtenidos.

33 Modelo MONTECARLO