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Inmunidad financiera borrosa, una herramienta para la evaluación de proyectos de inversión

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  • Artola, María Antonia
  • Morettini, Mariano
  • Blanco, Germán
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    La evaluación de proyectos de inversión es una de las tareas más significativas de las organizaciones modernas que exige a quienes las dirigen una gran capacidad de análisis. En la literatura específica se pueden encontrar varias herramientas para poder realizar dicha evaluación de un modo racional; entre ellas, podemos mencionar como más representativas y utilizadas, al modelo del valor actual neto (VAN) y al de la tasa interna de retorno (TIR), las cuales no están exentas de problemáticas y cuestionamientos diversos. Para solucionar estos inconvenientes, el catedrático Alfonso Rodríguez propone un método sustituto al de la TIR, abordando el tema de la evaluación de proyectos desde una perspectiva diferente. Sin embargo, en ninguno de los métodos mencionados se utilizan herramientas propias de la matemática de la incertidumbre para su determinación, forzando decisiones con herramientas derivadas de la Estadística (que es apropiada para contextos de riesgo). Considerando que en todo proyecto de evaluación existe incertidumbre en una o varias de las variables intervinientes: en la determinación futura de los flujos, tanto ingresos como egresos, en la tasa de descuento, en el momento de efectivización de los flujos, etc., una importante cantidad de estudiosos han ideado mecanismos para mejorar estos modelos, reexpresándolos mediante el uso de matemática borrosa que da excelentes resultados en la toma de decisiones, tanto de ordenamiento como de selección, generalmente sin conflicto entre ambos mecanismos (VAN vs. TIR). El propio Alfonso Rodríguez manifiesta, para su método, que "Pendiente de contrastación se hallan posibles resultados derivados de la aplicación a este análisis de la Matemática borrosa" (Rodríguez, 1994; 2). El objetivo de este trabajo es presentar la incorporación de la Matemática borrosa a éstos métodos y realizar comparaciones metodológicas que redunden en beneficio de un análisis más adecuado de los proyectos de inversión.

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