Plan de viabilidad para emprendedores

Un plan de viabilidad es el estudio o simulación de la evolución económico-financiera futura de la empresa como herramienta para evaluar la conveniencia o no de llevar a cabo las inversiones previstas. 

Para considerar viable un proyecto es necesario que el negocio genere beneficios que cumplan unos objetivos determinados, y liquidez suficiente para su buen funcionamiento. De forma simultánea, el plan ha de calcular los riesgos operativos y financieros de la inversión. 

El empresario tratará de maximizar la rentabilidad y minimizar el riesgo, teniendo en cuenta que a mayor rentabilidad, mayor riesgo y viceversa.

La metodología empleada en esta aplicación Excel, es la confección de varios presupuestos de inversiones, financiación, cuentas de resultados y tesorería, y coordinarlos entre sí. Dichos presupuestos se pueden realizar fácilmente con las hojas detalladas a continuación:

Hojas de entrada de datos:

• Detalle de las inversiones, vida útil de los activos y cálculo de amortizaciones.
• Presupuesto de financiación, con tipos de interés, plazos y cálculo de intereses a pagar.
• Presupuesto de ingresos por ventas o servicios prestados, y costes de los aprovisionamientos.
• Gastos de personal, alquileres y generales 

Hojas de resultados:

• Cuenta analítica de resultados.
• Presupuesto de tesorería, calculado a partir de los resultados, al que se añaden los cobros y pagos por operaciones de explotación, inversión y financiación.
• Balance, que recoge el saldo de las cuentas al inicio de la actividad y al final de cada año transcurrido.
• El estudio se completa con análisis mediante ratios, del balance, el punto de equilibrio, las rentabilidades anuales, la rentabilidad del proyecto y el cálculo de riesgo operativo y financiero.

El análisis simultáneo de los distintos estados nos ayudará a evaluar la viabilidad del proyecto, y valorar si la combinación rentabilidad-riesgo es aceptable y cumple los objetivos deseados.

Descargar: Plan-de-viabilidad.xlsx

Estimación de la curva de aprendizaje

Cuando las personas, individualmente o mediante alguna forma de sociedad o empresa, iniciamos una actividad, normalmente necesitamos un periodo de aprendizaje hasta que se ejecuta con la perfección deseada.
Esto se manifiesta por ejemplo en la producción de un bien, en el que el tiempo o los costes son menores a medida que se realizan más unidades o ciclos, y además la tasa de disminución del tiempo es cada vez menor. Se puede establecer, entonces, una relación entre el tiempo que se tarda en producir cada unidad y el número de unidades de producción consecutivas, que denominamos: curva de aprendizaje. 

Su estimación y conocimiento es muy útil para la planificación de la cantidad de trabajo necesario, programar la producción, prever plazos de entrega, estimación de costes y presupuestos, etc.
Para obtener la curva de aprendizaje primero debemos elegir una función que se ajuste bien a los datos, y esta suele ser una función potencial de la forma tn=kn^r, (donde tn=tiempo de la unidad n; k=tiempo  de la primera unidad; n=la unidad producida; y r=exponente negativo que le da forma decreciente a la función.)
Los coeficientes de esta función los podemos estimar por MCO (Mínimos Cuadrados Ordinarios) a partir de los datos observados en el proceso productivo, previa transformación de la función potencial en lineal  mediante logaritmos Log(tn)=Log(k)+rLog(n).
Otra forma de cálculo es mediante la estimación de una tasa o porcentaje de aprendizaje constante (p) cuando se duplica la producción. Esta tasa se deduce de la función anterior mediante p=k2n^r/kn^r=2^r. O viceversa, conocida la tasa de aprendizaje se puede obtener el exponente de la función tn  r=log(p)/log(2).
La aplicación siguiente, a partir de una serie de observaciones, calcula la curva de aprendizaje por MCO mediante funciones de regresión Excel y deduce la tasa o porcentaje de aprendizaje a partir de la función potencial. Además, se realiza la estimación a partir de un  gráfico de puntos al que se agrega la tendencia potencial, que debe coincidir con la anterior.

Aplicación Excel: Curva de aprendizaje

Diagrama de Pareto

Como resultado del análisis de los factores, elementos o causas que contribuyen a un mismo efecto o resultado, observamos que en múltiples ocasiones unos pocos factores son responsables de la mayor parte de dicho efecto. Esto se conoce como principio de Pareto, en honor al economista italiano, nacido en París, que lo ha explicado en 1906. 

También se le conoce como regla del 80/20 basándonos en que el 80 % del resultado lo genera el 20 % de las causas, o como una ley de potencia por el tipo de relación matemática entre las variables efecto y causa. 

La aplicación práctica del análisis de Pareto se realiza mediante una comparación cuantitativa de las causas, ordenándolas en una tabla, de mayor a menor, según su porcentaje de contribución a un efecto determinado. Una vez ordenadas obtenemos los porcentajes acumulados con objeto de conocer el grado de concentración de las causas más importantes. La representación gráfica de la tabla indicada es el diagrama de Pareto que aporta una imagen intuitiva del análisis.
La aplicación Excel siguiente, a partir de la introducción de las causas o elementos con su frecuencia correspondiente, calcula la tabla y diagrama de Pareto.
El diagrama de Pareto descubre los aspectos prioritarios que hay que tratar para conseguir un objetivo o resolver un problema determinado, diferenciando los pocos factores vitales de los muchos factores útiles, que contribuyen al resultado. Es, por tanto, una herramienta útil tanto en las ciencias naturales como en las sociales, siendo algunos ejemplos de su aplicación el control de calidad, distribuciones de la renta, ventas, costes, producción, inventarios, etc.

Bajar Libro Excel: diagrama_pareto.xls

Previsión de cobros y pagos

Tanto las empresas como las personas realizamos cobros y pagos de forma aplazada. Esto supone un problema para nuestra tesorería si no llevamos unas previsiones adecuadas, dado que se pueden presentar situaciones de falta de liquidez o bien de exceso de dinero que podríamos rentabilizar si lo invertimos en un activo financiero cobrando algún interés.

Para obtener el estado de previsiones de tesorería, debemos agrupar los cobros y los pagos por su fecha prevista de realización o vencimiento. Para ello tenemos la siguiente aplicación Excel que nos facilita la tarea, registrando las operaciones e indicando para cada concepto, el mes de cobro o pago previsto. A partir de los datos tabulados obtenemos la previsión total de los cobros y pagos agrupados para cada mes, que nos permite elaborar el presupuesto de tesorería, que utilizaremos para gestionar las fuentes de financiación necesarias y sacar una rentabilidad por las puntas de tesorería que se produzcan.

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Free Download: Previsión de cobros y pagos

Evaluación de oportunidades de negocio

Si tenemos una idea sobre un producto o servicio, antes de ponerla en práctica debemos evaluar si se trata de una oportunidad de negocio importante, o al contrario, no merece la pena.

El primer paso es preguntarse si existe la necesidad de dicho producto o servicio en el mercado y valorar su tasa de crecimiento y facilidad para alcanzar, nuestra empresa, una cuota de mercado aceptable.

En el siguiente paso debemos evaluar las distintas estrategias para lograr una ventaja competitiva. Es decir: el grado de control de costes, precios, barreras de entrada, capacidad de gestión, etc. 

Un tercer aspecto a considerar son los factores financieros y de rentabilidad. Además de que exista la necesidad del producto en el mercado y que seamos capaces de lograr una ventaja sobre el resto de competidores, el negocio debe ser rentable para considerarlo viable. 

Dado que todo producto o servicio tiene un ciclo de vida, y además suelen darse situaciones imprevistas, debemos asegurarnos también de que existe la posibilidad de salirse del negocio de forma fácil, sin costes o quebrantos importantes.

La aplicación Excel analiza una serie de 25 criterios para determinar, en cada uno si existe o no, una oportunidad de negocio alta. Al final realiza un recuento del número de oportunidades de negocio, altas y bajas, que servirán de guia para el emprendedor en la toma de decisiones.

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Evaluación de oportunidades de negocio

Predicción con alisado exponencial simple de series

El alisado exponencial simple se obtiene mediante una media móvil con ponderaciones decrecientes en forma de progresión geométrica y razón 1-a, donde 0<a<1.

Dado que la suma de los coeficientes es igual a uno, la fórmula de alisado y predicción se concreta en:

St+1=aYt + (1-a)St, donde Yt = valores de la serie original y St = serie alisada.

La elección del parámetro "a" debe adaptarse a cada serie en particular, seleccionando aquel que minimiza el error cuadrático medio (o la raíz del error cuadrático medio, para utilizar un número más reducido en las aplicaciones). Un parámetro "a" alto, cercano a la unidad, indica fuertes oscilaciones o tendencia en la serie, y al contrario un parámetro "a" reducido indica pequeñas oscilaciones.

El calificativo de exponencial se debe a que el peso de las ponderaciones decrece exponencialmente, otorgando más importancia a las observaciones próximas al momento actual y menos a las más alejadas.

Esta técnica es útil para analizar y realizar previsiones sobre  cualquier serie que no presente tendencia ni estacionalidad.

La aplicación Excel realiza el alisado de una serie probando con distintos valores de "a" que se modifica a través de una barra de desplazamiento hasta conseguir la raíz del error cuadrático medio sea el mínimo posible.
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BAJAR: ALISADO EXPONENCIAL SIMPLE

Curva temporal de tipos de interés.

La curva temporal de tipos de interés relaciona el rendimiento homogéneo (en términos TAE, para plazos inferior al año), de los bonos y obligaciones, con el plazo de tiempo hasta su vencimiento. Es decir, el eje X recoge el plazo en años y en el eje Y, los tipos de interés efectivos al día del análisis.

La forma de la curva puede ser, creciente, decreciente, horizontal o irregular, y constituye un importante indicador para realizar previsiones económicas y operar en los mercados financieros.

En el caso de que la curva sea creciente, estaremos ante una situación normal, porque a corto plazo el inversor tendrá menos riesgo y es lógico que se conforme con un tipo de interés menor. Además, el largo plazo implica menor liquidez y por ello el inversor demandará una mayor rentabilidad. También se produce una tendencia ascendente cuando hay expectativas de incremento de inflación y en la fase expansiva del ciclo económico.

La situación contraria se produce cuando la curva es descendente, anticipando una mala situación económica futura, que dependerá del grado de inclinación de la curva.

También influyen en la forma de la curva otras variables como pueden ser: Balanza de Pagos, tipo de interés de nuestro entorno, calendario de cobros y pagos, incertidumbre, variabilidad de los tipos de interés, riesgos de reinversión, etc.

La aplicación Excel realiza la representación gráfica de la curva y calcula cinco tipos de tendencia para elegir la de mayor grado de ajuste como herramienta para realizar las previsiones económicas comentadas en función de su forma e inclinación.

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BAJAR EXCEL: CURVA TIPOS DE INTERES

En el libro siguiente se explica con mapas mentales la teoría y ejemplos prácticos de matemáticas financieras utilizando fórmulas, calculadora financiera y Excel.

Echa un vistazo:  Matemáticas financieras en mapas mentales

Cuota de mercado óptima

El crecimiento y expansión de la cuota de mercado es aconsejable hasta un cierto nivel en que decrece la rentabilidad. Esto es porque entra en funcionamiento la ley de rendimientos decrecientes y los costes para conseguir una cuota de mercado mayor pueden ser superiores a los beneficios obtenidos. Por ejemplo, se pueden alcanzar costes no esperados al tener que realizar inversiones o campañas de promoción y publicidad para captar nuevos clientes.
Muchos líderes de empresas fijan como primer objetivo el incremento de su participación en el mercado siguiendo estrategias similares a las de sus competidores; sin embargo, el crecimiento excesivo tiene costes que se reflejan en la disminución de los resultados.
La aplicación Excel calcula el nivel de cuota de mercado óptima para alcanzar la rentabilidad máxima a través de un análisis gráfico y cálculo de punto máximo de la función polinómica estimada a partir de los datos históricos de la empresa.

Aplicación Excel: cuota_mercado_optima.xls

Deflactación de precios

Podemos definir la inflación como el aumento sustancial y sostenido del nivel general de precios. Detrás de este fenómeno están la cantidad total del dinero en la economía y la lucha de los distintos agentes económicos por el reparto de la renta. El problema es que la inflación erosiona el poder adquisitivo del dinero y redistribuye la riqueza en favor de los deudores y en contra de los acreedores y de los que perciben rentas fijas.
Por ello, los agentes perjudicados necesitan actualizar el valor de sus bienes e ingresos con el objetivo de negociar y mantener su poder adquisitivo. Por ejemplo: actualización de salarios, alquileres, deudas, inmuebles, etc.,
La técnica que utilizan es la deflactación de valores corrientes transformándolos en valores constantes a través de la aplicación de un índice, como pueden ser los siguientes:

• Índice de precios al consumo.
• Índice deflactor del PIB.
• Índice de salarios.
• Indicie de precios industriales, etc.

El modelo Excel siguiente, a partir de la introducción de índice de precios adecuado, en la hoja de datos, calcula el valor real de los valores históricos para el año elegido en la hoja: deflactor. Además, realiza representaciones gráficas del índice y de la serie deflactada.

Modelo Excel: deflactor_precios2

Deflactor de precios

Deflactar una serie de precios corrientes es transformarla en otra a precios constantes o en términos reales. Es decir: eliminar el efecto de la inflación sobre todos los términos de la serie. La herramienta que se utiliza es un índice de precios.

Para pasar de una serie en valores corrientes a una en valores constantes, dividimos la serie primitiva por el valor del índice de precios en cada periodo y multiplicamos por el valor del índice en la fecha actual.

Esta operación es útil en economía para trabajar con valores constantes, exentos de inflación o conocer el valor actual de un valor corriente en una fecha determinada. El efecto de la inflación se produce en mayor o menor medida en todas las economías y monedas del mundo. En numerosas ocasiones nos preguntamos cuál es valor actual de una cantidad de dinero, un precio, una nómina, un préstamo, etc. que hemos manejado en el pasado. Para contestar a estas cuestiones es necesario deflactar la serie como he indicado.

El libro Excel se compone de dos hojas: Una para buscar la equivalencia de un valor entre dos fechas determinadas y otra para deflactar una serie completa.
Se han incluido datos del Índice de precios al consumo de España, desde 1960 hasta la actualidad, por ello las hojas pueden aplicarse a la economía española directamente, o bien introducir datos nuevos de otros países en función de la necesidad del usuario.

Libro Excel: deflactor_precios.xls

Análisis de la relación entre dos variables económicas

Especificada la relación entre dos variables, se introducen los datos de las mismas en la hoja de Excel, dando como salida el gráfico de dispersión y el cálculo de las relaciones (lineal, potencial, exponencial, logarítmica y parabólica) con la función y coeficiente de determinación correspondiente.
El modelo es útil para estudio de la relación entre dos variables, una explicativa y otra explicada, como por ejemplo: la cantidad en función del precio; las ventas en función del gasto en publicidad; la producción en función del número de horas empleadas; funciones de oferta o de demanda precio; demanda renta, etc.
Una vez elegida la relación funcional con el mejor ajuste, puede utilizarse para realizar simulaciones y predicciones futuras.

Plantilla Excel: analisis_relacion_variables

Predicción económica con modelos de ajuste de tendencias

La aplicación Excel estima tendencias, ajustando a los datos una función matemática del tiempo mediante técnicas de regresión simple. Es decir, se trata de explicar una variable dependiente (también llamada endógena) en función de la variable dependiente (exógena o explicativa) tiempo. Una vez introducidos los datos se observan los gráficos y tendencias calculadas, eligiendo el modelo con un mayor grado de ajuste (coeficiente de determinación más alto). La función elegida puede utilizarse para realizar predicciones de la variable en estudio (y), asignando valores en la función a la variable tiempo (x). También puede observarse, en el gráfico, donde se sitúa la tendencia añadiendo más datos de tiempo (años, meses, ...) en la columna OBSERVACIONES. La estimación es útil para realizar predicciones de serie temporales (económicas o de cualquier otra naturaleza) cuando lo único que conocemos son los datos de la serie en el tiempo.

Modelo Excel: prediccion_ajuste_tendencias

Predicción con doble alisado exponencial de Brown

El alisado exponencial se obtiene mediante una media móvil con ponderaciones decrecientes en forma de progresión geométrica. El modelo de doble alisado exponencial de Brown, incorpora un componente de tendencia, por lo que es útil para realizar predicciones de series con o sin tendencia pero sin estacionalidad. Para conseguir una predicción óptima hay que aplicar un coeficiente de ponderación ALFA que minimice el error cuadrático medio, lo que se consigue probando con distintos valores entre cero y uno en el modelo Excel siguiente.
Esta técnica sirve para la predicción de series económicas como pueden ser: ventas, ingresos, costes, gastos, producción, salarios, indicadores económicos, etc.

Plantilla Excel: alisado_exponencial_Brown