lunes, 23 de febrero de 2015

Un método para gestionar la incertidumbre...


Según el diccionario de la R.A.E. la incertidumbre es “la falta de certidumbre o certeza…la falta de conocimiento seguro y claro de algo”. En todas las ciencias sociales, y en concreto la economía, la incertidumbre es una compañera de viaje más, con la que tenemos que lidiar a menudo en el día a día. En el mundo de la valoración, como es normal, no estamos ajenos a este concepto. Realizar proyecciones financieras, para poder estimar la liquidez que será capaz de generar una compañía en el futuro, implica trabajar con grandes dosis de incertidumbre. Al final, esto nos “obliga” a ser humildes en nuestros planteamientos y conclusiones, ya que nos hace ser conscientes de la inexistencia de una única verdad (a menudo concurren varias interpretaciones del mismo suceso).

Ahora bien, el hecho de que exista esta “falta de certidumbre” no debe servir como excusa y mucho menos desanimarnos a la hora de acometer un proyecto de valoración. Existen metodologías que nos ayudan a "gestionarla" (aunque no a eliminarla). Una de las más utilizadas es la llamada “Simulación de Montecarlo”. Esta técnica estadística nos permite generar un número muy elevado de escenarios, de modo que en cada uno de ellos las variables que hemos seleccionado previamente en la compañía (Ventas, Márgenes, etc) van cambiando su importe de forma aleatoria, arrojando un Valor de Empresa diferente en cada caso. Dicho de una forma más sencilla, como no somos capaces de adivinar el futuro de la empresa de forma precisa, intentamos al menos abarcar el máximo de opciones posibles, poniendo "encima de la mesa" un altísimo número de escenarios.


Vamos a verlo más claro con un ejemplo.


Supongamos que estamos valorando una compañía para la que esperamos los siguientes datos: (i) la cifra de ventas aumentará en los próximos años a razón de un 7% anual. (ii) El margen bruto (Compras/Ventas) se estima que rondará el 66%. (iii) La Tasa de Descuento ó Coste Medio Ponderado del Capital que utilizaremos será del 8,9%. (iv) La Tasa de Crecimiento a perpetuidad “g” será del 1,5%.

Por supuesto, existirán más parámetros, aunque no vamos a incluirlos en el ejemplo, para no complicarlo demasiado. Ahora, si aplicamos las anteriores cifras a las Proyecciones Financieras y al DFC, obtendremos un Valor de Empresa (E.Value) = €2,1M.




Este sería el resultado si contemplásemos únicamente un escenario (el Escenario Base). En la práctica se suelen ampliar (aunque no siempre) estos supuestos con dos escenarios más (el Optimista y el Pesimista) en los que, a lo sumo, se modifican ligeramente algunas variables para recoger diferentes expectativas. Sin embargo, todo este planteamiento tiene sus limitaciones y se puede mejorar a través de la introducción de mayor incertidumbre en las variables. ¿Qué ocurriría, por ejemplo, si la variable “Crecimiento de las Ventas” pudiese tomar cualquier valor comprendido entre el 2% y el 11%? ¿Y si pudiésemos “simular” 10.000 escenarios distintos, en los que el Crecimiento de Ventas adoptase cualquier cifra del anterior intervalo de forma aleatoria? Esto nos daría 10.000 posibles E.Value a tener en cuenta.

A través de la Simulación de Montecarlo podemos aplicar todo lo anterior, de tal modo que para cada una de las variables estudiadas en el Escenario Base (y considerando que estas fluctúan de forma aleatoria entre unos rangos que hemos establecido) existirán infinidad de escenarios que nos darán múltiples Valores de Empresa (E.Value). En el ejemplo, realizaremos 10.000 simulaciones (o escenarios) y calcularemos el E.Value promedio de todos ellos. El resultado se muestra a continuación.






Observad en el gráfico, cómo al permitir que las variables fluctúen aleatoriamente dentro de un determinado rango, se pueden dar escenarios extremos, en los que E.Value es muy alto ó por el contrario muy bajo (incluso negativo). Calculando el promedio de todos esos resultados obtenemos un E.Value = €2,87M, que resulta superior en un 34% al obtenido en el Escenario Base. Resulta curioso este experimento, puesto que a priori todos podríamos pensar que introducir más escenarios en nuestro modelo de valoración (lo que al fin y al cabo supone reconocer que no tenemos muy claro por dónde "irán los tiros" en el futuro) implicaría un E.Value menor, cuando lo que ha ocurrido ha sido exactamente lo contrario. Aunque como he dicho antes, esto podría modificarse si hubiésemos planteado otras hipótesis de partida.

En fin, no sé si he sido capaz de transmitir con claridad la importancia de esta metodología (que a pesar de ser un poco complicada, conviene no pasar por alto). Para todos aquellos que tengan interés en profundizar en la técnica de Simulación de Montecarlo, les recomiendo el software “SimulAr”, que se puede descargar de forma libre en la Web (http://www.simularsoft.com.ar). Es bastante completo y además viene acompañado por un manual muy bien explicado.





Óscar Sánchez Vela.
Socio de IDYLIA.