Las ventajas más evidentes son:
- Fácil aplicación y fácil
de entender
- Se puede combinar con
otros métodos (para ver una análisis de sensibilidad
aplicado sobre un modelo de flujos que siguen un proceso Browniano
ver Hooper &
Pointon, 2002)
Dentro de las desventajas del método tenemos que:
- Sólo permite analizar
variaciones de un parámetro a la vez (lo que no es
realista)..
- No utiliza información
como las distribuciones de probabilidad del parámetro a
sensibilizar (si se dispone de esa información, el método no
permite aprovecharla)..
- No entrega distribución de probabilidades de los indicadores de
rentabilidad
(VPN o TIR), como se hace en el caso del análisis probalístico y
la simulación 4.
Más allá de estas críticas, deben considerarse los siguientes
argumentos (a favor del
método):
- Es el análisis más factible cuando se carece de información
histórica sobre el
comportamiento de las variables riesgosas. Esa información es
necesaria para
determinar las funciones de distribución de probabilidad de dichas
variables, y es uno
de los datos de entrada necesarios para hacer análisis
probabilístico o simulación, sin
ellos la aplicación de ese tipo de métodos es menos rigurosa.
3
Cabe señalar, que por falta
de datos, no se pudo sensibilizar con respecto a los rendimientos de los
terrenos (los que a su vez dependen del clima).
4
Que se presenta más
adelante en este documento.
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