Gestión financiera a corto plazo
Basado en un modelo de simulación con Vensim
Edgard Hernán Maimbil et al.
tinymaimbil@gmail.com
Cuando se analiza el funcionamiento de
una empresa y la conducción de su negocio, se
pueden detectar diversas estrategias relacionadas
con la administración de los activos corrientes y del
financiamiento.
Las mencionadas estrategias tienen en cuenta los
ciclos de producción, ventas y cobros de cada
empresa, y se utilizan principalmente para
administrar la conducción del negocio.
Es muy importante para todas las empresas
considerar su capacidad de financiar la transición
del efectivo a inventarios, a cuentas por cobrar y de
nuevo al inventario. Se debe tener en cuenta que una
incorrecta administración de los activos y pasivos
corrientes puede generar inconvenientes en el
funcionamiento habitual del negocio.
La administración del capital de trabajo está
relacionada con la gestión financiera a corto plazo,
es decir, con los activos y pasivos corrientes. Esta
gestión es importante debido a que en muchas
empresas el porcentaje que representan los activos
corrientes en relación a los activos totales es
considerable.
El capital de trabajo representa la inversión
realizada por una empresa para mantener el
funcionamiento del negocio día a día. Son los activos
corrientes que circulan de una forma a otra en la
conducción del negocio.
El objetivo que se propone dicha administración es
lograr un equilibrio entre la rentabilidad y el riesgo.
Cuando nos referimos a los activos corrientes y su
gerenciamiento se considera los siguientes ítems:
1. Inventarios.
2. Cuentas por cobrar.
3. Efectivo.
4. Valores negociables.
Cuando nos referimos a los pasivos corrientes y su
administración se considera los siguientes otros
ítems:
1. Cuentas por pagar.
2. Deudas acumuladas.
3. Documentos por pagar.
Los pasivos corrientes se pagan con el efectivo que se
obtendrá de las cuentas por cobrar.
Los desembolsos para el pago de pasivos corrientes
siempre son previsibles, pero lo que es difícil de
predecir es la conversión de activos corrientes a
formas más líquidas para hacer frente a las deudas
contraídas y por contraer.
La mayoría de las empresas no son capaces de
determinar las entradas y salidas de efectivo con
exactitud y requieren de activos corrientes que
sobrepasen las salidas para el pago de los pasivos
corrientes.
Del punto anteriormente mencionado se desprende
la importancia de poder predecir el flujo de efectivo
entrante, es decir, cuanto más previsibles sean sus
entradas de efectivo, menor será el capital de
trabajo neto requerido por la empresa.
En el corto plazo, el riesgo está asociado a la
probabilidad de que una empresa no pueda hacer
frente a sus cuentas, si esto ocurre, se considera a la
empresa insolvente.
Cuanto mayor sea el capital de trabajo de una
empresa, más líquida será la misma y menor será su
riesgo.
La rentabilidad de una empresa está asociada a la
relación entre los ingresos y los costos generados.
La utilidad de una empresa puede aumentar con un
incremento de los ingresos o una reducción de
costos.
En relación a los activos corrientes, un aumento de
activos corrientes disminuye el riesgo debido a que
aumenta el capital de trabajo y se reduce el riesgo de
insolvencia.
Cuando se incrementan los pasivos corrientes, la
rentabilidad aumenta y esto está ligado al hecho de
que la empresa utiliza menos financiamiento a largo
plazo, es decir, un financiamiento más costoso.
Dicho incremento también genera un aumento en el
riesgo debido a que el capital de trabajo disminuye.
Se denomina Ciclo Operativo (CO) al tiempo que
transcurre desde el inicio del proceso de producción
hasta el cobro del efectivo por la venta de productos.
Se mide en tiempo transcurrido, sumando la Edad
Promedio de Inventario (EPI) y el Período Promedio
de Cobro (PPC).
Se debe tener en cuenta que el proceso de
fabricación y venta de un producto también incluye
la compra de materias primas que generan cuentas
por pagar.
El tiempo que se requiere para pagar las cuentas por
pagar, medido en días, es el Período Promedio de
Pago (PPP)
Según Wikipedia la dinámica de sistemas es una técnica para analizar y modelar el comportamiento temporal en entornos complejos. Se basa en la identificación de los bucles de realimentación entre los elementos, y también en las demoras en la información y materiales dentro del sistema. Lo que hace diferente este enfoque de otros usados para estudiar sistemas complejos es el análisis de los efectos de los bucles o ciclos de realimentación, en términos de flujos y depósitos adyacentes. De esta manera se puede estructurar a través de modelos matemáticos la dinámica del comportamiento de estos sistemas. La simulación de estos modelos actualmente se puede realizar con ayuda de programas computacionales específicos.
Originalmente desarrollada en 1950 para ayudar a los administradores de empresas a mejorar su comprensión de los procesos industriales, actualmente se usa en el sector público y privado para el análisis y diseño de políticas. Fue creada a principios en la década de 1960 por Jay Forrester de la MIT Sloan School of Management del Massachusetts Institute of Technology) con la creación del MIT System Dynamics Group.
Los modelos de simulación con Dinámica de Sistemas tienen aplicaciones en prácticamente todas las áreas del conocimiento como podemos observar en los numerosos artículos publicados en los congresos anuales de la System Dynamics Society. Se trata de una potente herramienta para:
Enseñar a los reflejos del sistema de pensamiento de las personas que está siendo entrenado.
Analizar y comparar los supuestos y modelos mentales acerca de cómo funcionan las cosas.
Obtener una visión cualitativa sobre el funcionamiento de un sistema o las consecuencias de una decisión.
Reconocer arquetipos de sistemas disfuncionales en la práctica diaria.
Los modelos permiten simular el impacto de diferentes políticas relativas a la situación a estudiar ejecutando simulaciones what if (¿qué pasaría si?) que permiten ver las consecuencias a corto y medio plazo, y ser de gran ayuda en la comprensión de cómo los cambios en un sistema lo afectan en el tiempo. En este sentido es muy similar al Pensamiento sistémico ya que se basa en los mismos diagramas de causales con bucles o lazos de retroalimentación (feedback). Sin embargo, estos modelos de simulación permiten además hacer simulaciones para estudiar el comportamiento de los sistemas y el impacto de políticas alternativas. Se utiliza en especial para investigar la dependencia de los recursos naturales y los problemas resultantes del creciente consumo a nivel global para mejorar el especial en el desarrollo de nuevos productos. Existe una gran variedad de marcas de software en el mercado que ayudan a aplicar esta herramienta de una forma amigable: Vensim, Stella, ithink, Powersim, Dynamo, etc.
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