La variable independiente es uno de los conceptos más importantes en el campo de la investigación. ¿Alguna vez te has preguntado qué papel desempeña en un estudio? ¿Cómo se define? ¿Y cómo se puede identificar en un experimento? En este artículo, exploraremos todo lo que necesitas saber sobre la variable independiente y su impacto en el proceso de investigación. Así que, ¡sigue leyendo para descubrir más sobre este fascinante tema!
Un insumo, suposición o factor que se modifica para evaluar su impacto en una variable dependiente (el resultado).
Más de 1,8 millones de profesionales utilizan CFI para aprender contabilidad, análisis financiero, modelado y más. Comience con una cuenta gratuita para explorar más de 20 cursos siempre gratuitos y cientos de plantillas financieras y hojas de trucos.
¿Qué es una variable independiente?
Una variable independiente es un insumo, un supuesto o un factor que se modifica para evaluar su impacto en una variable dependiente (el resultado). Piense en la variable independiente como la entrada y en la variable dependiente como la salida. En el modelado y análisis financiero, un analista normalmente realiza un análisis de sensibilidad en Excel, que implica cambiar los supuestos en el modelo para observar el impacto en un resultado.
Creando una variable independiente
Al construir un modelo de Excel, un analista debe pensar detenidamente cómo configurar una variable independiente en la sección Supuestos. Son los insumos que impulsan el modelo y los resultados resultantes.
Una de las mejores maneras de elegir supuestos es hacer uno Análisis de raíz de la causa. Por ejemplo, ¿qué causa las fluctuaciones en las ventas? Volumen y precio. ¿Qué causa que el volumen cambie? El número de productos ofrecidos y el número de tiendas. El proceso continúa hasta que el analista ha identificado todas las variables independientes que pueden usarse para impulsar el modelo.
Vincular variables independientes y dependientes
Una vez determinadas y configuradas las variables en Excel, la siguiente tarea es crear fórmulas y funciones que determinen los resultados. Por ejemplo, la cantidad de tiendas multiplicada por la cantidad de productos vendidos por tienda y el precio promedio por producto es igual a las ventas totales.
Una vez creada la función, la variable dependiente, los ingresos, se ve influenciada por cambios en los supuestos y factores subyacentes.
En este punto, se deben realizar algunas pruebas para garantizar que el vínculo esté configurado correctamente y que la variable dependiente cambie como se espera con los cambios en los supuestos.
Cambiando la variable independiente
Una vez construido el modelo, es hora de comenzar a cambiar los supuestos y los impulsores para ver su impacto en la variable dependiente, probar hipótesis, ejecutar escenarios y medir la sensibilidad.
Por ejemplo, un analista puede comenzar cambiando manualmente cada supuesto y registrando el cambio en la variable dependiente (en este caso, las ventas).
Otra opción es crear tablas de datos en Excel que puedan capturar automáticamente los números y almacenarlos cómodamente en una tabla clara.
Finalmente, el analista puede ejecutar escenarios discretos en los que se realizan una serie de cambios en supuestos con una historia asociada (por ejemplo, el escenario del “caso optimista” de la empresa donde todo va bien).
Ejemplo de cambio de una variable independiente
Veamos un ejemplo de cómo configurar un modelo que puede cambiar una variable independiente para probar una hipótesis y medir la sensibilidad al cambio.
En este modelo simple que creamos, puedes ver el efecto de cambiar una variable.
La pregunta que se haría un analista, considerando todos los supuestos, es: ¿Cuál es el número óptimo de empleados por tienda con el que debería operar esta empresa?
Sabemos que cada empleado genera en promedio $175,000, pero el retorno disminuye un 5% proporcional al número de empleados por tienda. Los salarios por empleado siguen siendo los mismos.
Descargue la plantilla del modelo de sensibilidad de Finanzas para probar los números y calcular diferentes escenarios usted mismo.
Según el modelo, se obtiene el número óptimo de empleados (la variable independiente). 10 por tienda para maximizar las ganancias (la variable dependiente).
Solucionadores en Excel
La solución se puede calcular utilizando la función Solver de Excel. Siga la captura de pantalla a continuación para comprobar esta solución usted mismo.
Estos son los pasos que debe seguir:
- Haga clic en la banda de datos.
- Haga clic en la función de resolución.
- «Establecer objetivo» en la celda ganadora (F10).
- Resuelva para «Max».
- “Al cambiar celdas variables” que contienen el número de empleados (C6).
- Haga clic en Resolver.
El resultado mostrado es 10.
También puedes probar esta solución manualmente cambiando la variable independiente hasta llegar a la solución anterior.
Descargue la plantilla de Excel de variables independientes de Finanzas.
Recursos adicionales
Gracias por leer la guía de Finanzas sobre variables independientes. Para continuar aprendiendo y avanzar en su carrera, estos recursos adicionales de CFI son útiles:
