Por qué las herramientas inmobiliarias fallan en el modelado de escenarios
La mayoría de las herramientas de viabilidad calculan rendimientos. Pocas modelan la incertidumbre.
El análisis financiero requiere supuestos sobre los costos de construcción, las tasas de interés y la demanda del mercado. El verdadero problema no es crear un solo escenario. El problema es comprender cómo interactúan decenas de variables.
Las hojas de cálculo funcionan para matemáticas simples. Tienen dificultades con el análisis de escenarios complejos y modernos. A medida que los proyectos crecen y los mercados cambian, los métodos tradicionales fallan.
El análisis de viabilidad consiste en gestionar la incertidumbre. Cada proyecto depende de variables como:
- costos de construcción
- tasas de financiación
- cronogramas de desarrollo
- velocidad de ventas
- tasas de ocupación
- crecimiento de los alquileres
- valores de salida
Ninguna de estas es fija. Se influyen entre sí. Un retraso en la construcción aumenta los costos de financiación. Unos costos de financiación más altos reducen el beneficio. Un menor beneficio afecta las decisiones de inversión.
El objetivo no es calcular resultados. El objetivo es ver cómo cambian los resultados cuando muchos supuestos se mueven al mismo tiempo.
El modelado de escenarios se enfrenta a un problema de escalabilidad. Si tienes 3 variables con 3 opciones cada una, tienes 27 escenarios. Si tienes 10 variables con 3 opciones cada una, tienes 59,049 escenarios.
Ningún ser humano puede revisar 59,049 escenarios manualmente. El modelado de escenarios es un desafío de sistemas.
Las hojas de cálculo utilizan cálculos deterministas. Funcionan cuando las entradas son fijas. Fallan cuando las entradas son dinámicas y están conectadas.
Los analistas se enfrentan a una mala elección:
- Simplificar el modelo y pasar por alto los riesgos.
- Aumentar la complejidad y crear un caos que nadie pueda auditar.
Las organizaciones suelen gestionar esto creando múltiples versiones de hojas de cálculo. Una para el caso base. Una para el caso optimista. Una para tasas de interés altas.
Esto crea fricción. Conduce a errores. Los equipos terminan comparando archivos en lugar de comparar escenarios.
El problema no es la matemática. El problema es que los humanos deben gestionar demasiada complejidad. Cuando la complejidad alcanza cierto nivel, la gestión manual falla.
Fuente: https://dev.to/abdul_shamim/why-most-real-estate-feasibility-tools-fail-at-scenario-modeling-3ka5
Comunidad de aprendizaje opcional: https://t.me/GyaanSetuAi