Incorporación de la incertidumbre en la evaluación de proyectos de inversión a través de la metodología de opciones reales y métodos tradicionales

Abstract

En esta investigación se analiza en detalle la incorporación de la flexibilidad en la evaluación proyectos de inversión con alto grado de incertidumbre, a través del estudio de diferentes metodologías como el Valor Actual Neto y el método de Opciones Reales. Antes que todo se efectúa un estudio de la literatura existente referente al tema, en donde se analiza en profundidad las fortalezas y debilidades del Valor actual neto (VAN) y la Tasa Interna de Retorno (TIR) específicamente, además de analizar cada una de sus variables y los supuestos en que se enmarcan. Posteriormente nos abocamos en el análisis de las Opciones financieras, que son la base para el estudio en las Opciones Reales. En este último concepto se despliega todo el abanico de posibilidades de cuantificación que tiene esta metodología, pasando primeramente por aquellos que aproximan directamente al proceso estocástico que sigue el activo subyacente. Dentro de éstos se incluyen la simulación de Montecarlo y algunas aproximaciones por malla, tales como los métodos de aproximación binomial y el de aproximación binomial con transformación logarítmica. En la segunda clasi¬ficación se abarcan los métodos que aproximan la ecuación diferencial parcial que se obtiene. Tal es el caso de los métodos de integración numérica y los esquemas de diferencias ¬finitas explícitas e implícitas. Una vez analizado el marco teórico, se establecen una serie de casos de estudio, cada uno de ellos con diferentes características con el objetivo de dilucidar, ¿Cuál de los métodos desarrollados cuantifica o evalúa de mejor forma la incertidumbre en un proyecto de inversión?, ¿Cuál método genera un mayor valor agregado al proyecto?. Para ello en el primer caso de estudio se elabora un flujo de caja para dieciséis años de evaluación, en el cual se aplicarán una serie de métodos (Valor Actual Neto, Valor Presente Neto Esperado, Árbol de decisiones, Análisis de sensibilidad, Modelo de Black-Scholes, Simulación de Montecarlo).Luego de establecer cada unos de estos análisis se llega a la conclusión que el modelo que incorpora de mejor forma la flexibilidad al proyecto es el de Black-Scholes, pero solo era útil cuando existen una o dos fuentes de incertidumbre, ya que para proyectos con muchas variables inciertas es necesario utilizar modelos más potentes.- es decir cuando más cantidad de variables de incertidumbre se incorporen, será necesario utilizar otro tipo de metodologías como el Modelo Binomial. Y para otras aún más complejas será necesario utilizar métodos de simulación como el modelo de simulación de Montecarlo, pero siempre bajo un enfoque de opciones reales. En el segundo caso de análisis se estudió el modelo binomial para una serie de opciones (diferir, abandonar, expandir, reducir). Luego se cuantifico el valor de la opción en el momento óptimo para cada ejemplo. Una vez terminado el análisis binomial se desplegó una Simulación de Montecarlo a partir de los arboles binomiales desarrollados, incorporando una serie de variables de entrada para cada caso y una única variable de respuesta o de salida, que fue el valor de la opción en el momento óptimo. De esta manera se generó un modelo mixto que incorpora el método de aproximación binomial y la Simulación de Montecarlo de forma simultánea.