VALOR ACTUAL DE COSTOS - ANÁLISIS INCREMENTAL

VALOR ACTUAL DE COSTOS

El valor actual de costos es una técnica utilizada en finanzas para calcular el valor presente de los costos futuros esperados, es decir, el valor que tendrían en el presente los costos que se esperan incurrir en el futuro. Esta técnica es útil para tomar decisiones de inversión y evaluar proyectos, ya que permite comparar el valor presente de los costos con el valor presente de los ingresos esperados.

El concepto de valor actual de costos se ha utilizado en finanzas durante mucho tiempo, por lo que no hay una única persona o entidad que se le atribuya la creación de la técnica en sí. Sin embargo, el enfoque moderno de valor actual de costos se atribuye a varios teóricos y expertos en finanzas, incluyendo a Irving Fisher, John Burr Williams y James Tobin. En general, el valor actual de costos es un concepto clave en finanzas y es ampliamente utilizado en la evaluación de proyectos de inversión y en la toma de decisiones de inversión.

ANÁLISIS INCREMENTAL

Por otro lado, el análisis incremental es una técnica utilizada para evaluar el impacto de una decisión o inversión en los costos y beneficios totales de una empresa. El análisis incremental implica comparar los costos y beneficios adicionales que resultarán de una decisión o inversión en particular con los costos y beneficios que se habrían obtenido si no se hubiera tomado esa decisión o se hubiera realizado esa inversión.

No hay una única persona o entidad que se le atribuya la creación del análisis incremental de costos, ya que se considera una técnica desarrollada por varias personas y empresas en el transcurso de muchos años.

Sin embargo, se sabe que el análisis incremental se originó en la década de 1920 en los Estados Unidos, cuando las empresas comenzaron a utilizar análisis detallados de costos para mejorar su eficiencia y rentabilidad. A lo largo de las décadas siguientes, el análisis incremental se ha convertido en una técnica importante en la toma de decisiones empresariales, y se ha refinado y mejorado con el tiempo gracias a la contribución de numerosos teóricos y expertos en finanzas y gestión empresarial.

Resumiendo, el valor actual de costos es una técnica para calcular el valor presente de los costos futuros, mientras que el análisis incremental es una técnica para evaluar el impacto de una decisión o inversión en los costos y beneficios totales de una empresa. Ambas técnicas son útiles para la toma de decisiones y la evaluación de proyectos.

BIBLIOGRAFÍA

Gitman, L. J., & Zutter, C. J. (2012). Principios de administración financiera. En Pearson Educación eBooks. Pearson Educación. http://190.57.147.202:90/jspui/handle/123456789/2841

Horngren, C. T., Datar, S. M., & Foster, G. M. (2007). Contabilidad de costos. Un enfoque gerencial. En Pearson Educación eBooks. Pearson Educación. http://190.57.147.202:90/jspui/handle/123456789/989

 Análisis en condiciones de riesgo: valor esperado, varianza, coeficiente de correlación y covarianza.

Valor esperado o esperanza:

Es una medida que señala el resultado promedio esperado de un evento que es incierto, es decir, que no es más que la ganancia o pérdida media resultante de una situación teniendo en cuenta todos los resultados posibles y sus probabilidades. 

En este caso el valor esperado se refiere al resultado promedio ponderado por las probabilidades de diferentes resultados posibles. 

E(X) = ∑[Xi * P(Xi)]

Donde:

X es la variable aleatoria.

Xi es cada uno de los posibles valores que puede tomar la variable X.

P(Xi) es la probabilidad de que la variable X tome el valor Xi.

Por ejemplo:

Si hay una probabilidad de un 30% de ganar $100 y una probabilidad del 70% de no ganar nada, el valor esperado sería:

0.3 x $100 + 0.7 x $0 = $30

La varianza 

Es una medida de dispersión que indica qué tan lejos están los resultados posibles de su valor esperado. La varianza se refiere a la variabilidad de los resultados posibles ponderados por sus probabilidades. Una varianza alta indica que los resultados son muy variables, mientras que una varianza baja indica que los resultados son más predecibles. 

La fórmula para calcular la varianza es:

σ^2 = E[(X - E(X))^2]

Donde:

X es la variable aleatoria.

E(X) es el valor esperado de la variable X.

Coeficiente de correlación

Es una medida de la relación entre dos variables. Se utiliza para medir la relación entre los resultados de dos eventos inciertos. 

Si r = 1, indica una correlación positiva perfecta entre las dos variables.

Si r = -1, indica una correlación negativa perfecta entre las dos variables.

Si r = 0, indica que no hay correlación lineal entre las dos variables.

El coeficiente de correlación varía entre -1 y 1.

r = cov (X,Y) / (σX * σY)

Donde:

cov (X,Y) es la covarianza entre las dos variables.

σX es la desviación estándar de la variable X.

σY es la desviación estándar de la variable Y.

Covarianza

Es una medida de la relación entre dos variables que indica cuánto varían juntas. 

Se utiliza para medir la relación entre los resultados de dos eventos inciertos. 

Una covarianza positiva indica que los resultados tienden a variar juntos, mientras que una covarianza negativa indica que los resultados tienden a variar en direcciones opuestas. Una covarianza de cero indica que no hay relación entre los resultados de los dos eventos. La fórmula para calcular la covarianza es:

cov(X,Y) = E[(X - E(X)) * (Y - E(Y))]

Donde:

X e Y son las dos variables aleatorias.

E(X) y E(Y) son los valores esperados de X e Y, respectivamente.

El análisis de riesgo es una herramienta importante para la gestión efectiva de riesgos en cualquier proyecto, proceso o sistema. Ayuda a identificar los riesgos potenciales, evaluar su probabilidad e impacto, y seleccionar y aplicar medidas efectivas para reducir la probabilidad de que ocurran eventos adversos o minimizar su impacto.

Fuentes:

http://www5.uva.es/estadmed/probvar/d_multivar/dnvar5.htm

https://www.colegiosantamariademaipu.cl/wp-content/uploads/2020/05/Matematica_Guia-N%C2%BA5_III%C2%BA-Medio.pdf

https://institutoclaret.cl/wp-content/uploads/2020/10/PPT-MEDIDAS-DE-DISPERSI%C3%93N.pdf

https://www.ugr.es/~bioestad/_private/cpfund6.pdf