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.
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