Son varias conversaciones las que he tenido últimamente sobre
el método de descuento de flujos de efectivo para realizar valoraciones de
compañías. Yo siempre me he mostrado muy escéptico con algunas de las técnicas
empleadas a través de este método, en especial cuando se utilizan proyecciones
a 5 o 6 años de ingresos o flujos de caja.
El descuento de flujos:
razón de ser
El descuento de flujos de caja es una herramienta que
pretende obtener el valor de una empresa en el momento presente teniendo en
cuenta los movimientos de caja que es al final lo que importa. Si vendemos hoy
para cobrar dentro de dos años debemos aplicar una tasa de descuento ya que un
euro hoy no es un euro el año siguiente, sino algo menos. Así la fórmula
principal es:
Valor actual = F1/(1+r) + F2/(1+r)2
+ F3/(1+r)3 + … + Fn/(1+r)n
Fn = Flujo de caja libre del año n.
Puede parecer un método muy científico y exacto pero para
obtener un valor a partir de esta fórmula estamos obligados a realizar una
serie de previsiones los flujos de caja futuros. Como se trata de una situación
con incertidumbre nuestra proyección no es más que un valor esperado de éstos. Y
aquí comienzan los problemas. ¿Cómo realizamos esta tarea?
Hay quien a través de un modelo econométrico realiza
estimaciones para años futuros, ignorando si las condiciones que exigen esos
modelos se cumplen para el caso particular. En otras ocasiones se toman las
previsiones de la propia empresa, la cual a corto plazo puede tener información
valiosa para aproximar la cifra de ventas del próximo año, por ejemplo a través
de la cartera de pedidos en el caso de una empresa de construcción. Algo
también común es establecer una tasa de crecimiento para el beneficio constante
para los próximos 10 años y obtener los flujos de caja crecientes.
Sabemos que nuestra capacidad de predecir es nefasta y que si
escribiésemos todas nuestras predicciones un papel y al cabo de un tiempo
contrastásemos con lo que en realidad ocurrió nos llevaríamos una desagradable
sorpresa. Pero, ¿qué sucede si lo hace una fórmula incorporando métodos
estadísticos? ¿Y si además nos la ha proporcionado un profesional de la
industria que trabaja en un prestigioso fondo de inversión?
Primer caso: A veces
las proyecciones tienen sentido
Aunque es más la excepción que la norma, podemos encontrarnos
en situaciones en las que una proyección de futuro está justificada y es útil. Pongo
como ejemplo una de las compañías que he analizado en el blog: REE. Una de las
curiosidades de REE es que sus ingresos vienen regulados por ley mediante una
fórmula matemática. Así que lo único que tenemos que hacer es resolver esa
ecuación para los años posteriores. Algunos elementos son variables pero se
pueden estimar sin cometer un gran error. Los ingresos dependen del valor de
los activos de antes de 2008, del valor de los activos posteriores a 2008 y de
los ingresos por gestión de la red. Los activos anteriores a 2008 ya están
especificados en el balance y los posteriores dependen de los ya incluidos y de
las nuevas inversiones que se realizan. Incluso sin poseer todos los datos de
la Comisión Nacional de la Energía se puede realizar una estimación con sentido
con lo que vale la compañía si no se cambia la regulación. Se pueden realizar
varios escenarios para el caso en el que el gobierno haga una enésima reforma.
En cualquier caso el descuento de flujos en este caso tiene mucho sentido, ya
que el escenario (sin cambios) que estamos valorando es muy probable y los
alternativos son muy similares en cuanto a flujos de caja. Semejante ejercicio
será una buena guía aunque no exacta para valorar el valor actual de los
activos de REE. En definitiva, el grado de confianza de nuestras expectativas
es relativamente alto.
Lo mismo puede decirse para una compañía de características
similares como es Enagás.
Ir a análisis de por flujos de caja de REE y Enagás – Ahorro Corporación
Otro caso en el que se pueden realizar algunas proyecciones
es en aquellas compañías con una sólida cartera de numerosos clientes (muy
fieles), la varianza de los resultados no será muy alta en ese caso, ya que una
población alta de clientes y unas fuertes barreras a la competencia reducen
drásticamente la posibilidad de eventos de gran impacto. Las herramientas
estadísticas empiezan a funcionar cuando las muestras son grandes y las
observaciones son independientes. Aún así, es complicado recoger el impacto de
eventos extremos como una nueva tecnología, una nueva forma de organización en
el sector, o simplemente la quiebra del gobierno español (sobre todo para el
caso de REE) etc.
Segundo caso: no es que
las proyecciones sean inútiles sino además perjudiciales
Lo habitual es encontrarse ante compañías expuestas a una
gran incertidumbre como son las condiciones de mercado, infinitos escenarios donde
asignar probabilidades no tiene ni siquiera sentido. Cuando una compañía
depende de menos de 10 o 12 contratos (del sector constructor por ejemplo), el
impacto de las variaciones puede llegar a ser excesivo en las cuentas de
resultados. De conseguir un gran contrato a no lograrlo hay una gran variación
en los resultados finales. Las proyecciones que obtengamos se quedarán en papel
mojado para el 2º año ya que la varianza puede ser extrema. Cuando la varianza
es muy alta lo de menos es nuestra estimación (no es más que un promedio), y lo
que empieza a ser relevante son los resultados extremos y las asimetrías (como
bien demuestra Nassim Taleb en The Black Swan matemáticamente), así como su
posible impacto.
En este caso la proyección de flujos para años posteriores
aparte de ser un ejercicio de mucha imaginación puede resultar perjudicial ya
que lo que se escribe como previsión por un tipo con mucha autoridad
intelectual (un profesional de la industria) tiende a ser creíble y relevante
para un público muy necesitado de certidumbre y seguridad. En mi opinión
realizar pronósticos con complejas herramientas estadísticas a 5 o 6 años en
economía responde exclusivamente a la demanda que existe para rellenar un hueco
de nuestra mente ya que sufrimos con la incertidumbre, no estamos preparados de
forma natural para lidiar con ella. Datos específicos con herramientas
econométricas sofisticadas parecen más científicos que una opinión cualitativa.
Creerse las proyecciones puede ser letal a la hora de tomar
decisiones si por ejemplo la empresa que se adquiere está en una situación muy
frágil (el impacto de un evento negativo es definitivo). Del mismo modo se
pueden infravalorar empresas que se adaptan muy bien al mercado porque las
proyecciones no reflejan semejante cualidad.
Lo más relevante en el mercado son los aspectos cualitativos
y no los cuantitativos, centrarse demasiado en los segundos es en mi opinión un
gran error.
Les dejo con algunas opiniones relacionadas sobre las
proyecciones de futuro que ilustran sus problemas:
Daniel Kahneman y el
efecto ancla
En una ocasión Amos y
yo pergeñamos una rueda de la fortuna. Marcaba de 0 a 100, pero la habíamos
construido de manera que se parase solo en los números 10 o 65. Luego
reclutamos a estudiantes de la Universidad de Oregón para que participaran en
nuestro experimento. Uno de nosotros estaría frente a un grupo pequeño, haría
girar la rueda y pediría a los integrantes del grupo anotar el número en el que
la rueda se parase, que sería el 10 o el 65. Luego les haríamos dos preguntas:
·
¿Es el porcentaje de naciones
africanas entre los miembros de la ONU mayor o menor que el número que acaba de
escribir?
·
¿Cuál es su mejor estimación del
porcentaje de naciones africanas en la ONU?
El giro de una rueda de
la fortuna – y aun el de una que no esté trucada – posiblemente no pueda
aportar información útil sobre nada, y los participantes en nuestro experimento
pudieron simplemente haber ignorado esto. Pero no lo ignoraron. Las
estimaciones medias de los que vieron 10 y 65 fue del 25% y del 45%,
respectivamente.
Daniel Kahneman – Pensar rápido, pensar despacio
Pues imagínense el caso en el que alguien ve por escrito unas
proyecciones sobre los flujos de caja libres para una compañía, cómo un número
obtenido sin sentido puede llegar a influir en su percepción de la compañía. He
aquí una de las razones por las cuales las proyecciones no sólo son inútiles
sino perjudiciales y engañosas.
Benjamin Graham y las
proyecciones de futuro
El inversor en
obligaciones no espera que los futuros beneficios medios sean iguales que los
del pasado; si estuviese seguro de eso, el margen exigido podría ser pequeño.
Tampoco se basa en medida alguna en su capacidad de juicio sobre si los
beneficios futuros van a ser materialmente mejores o peores que en el pasado;
si lo hiciese, tendría que medir su margen en términos de una cuenta de
ingresos cuidadosamente proyectada, en vez de destacar el margen que se puede
apreciar en el historial pasado. En este caso, la función del margen de
seguridad es, en esencia, la de hacer innecesaria una estimación exacta del
futuro.
Benjamin Graham – El inversor inteligente
Álvaro Guzmán
(Bestinver) y su forma de entender el futuro de una compañía
… es una pura acción cíclica en la que
los analistas tratan de ver que va a pasar con el mercado del arte los próximos
tres meses. Y oyes (es pública) la última “Conference Call” sobre el último
trimestre (que yo lo oí, son 15 min) verás que los analistas preguntan al consejero
delegado de Sotheby’s qué va a pasar el trimestre que viene y él responde:
“Miren, yo no sé cuándo
se va a divorciar la gente (porque los cuadros se venden cuando la gente se
separa) ni qué van a hacer sus abogados de aquí a tres meses. No lo sé. Lo que
sí que sé es que los mercados finales de arte son para este señor (Christie’s)
y para mí”
A mí eso me da mucha
tranquilidad sobre la compañía.
Álvaro Guzmán – Conferencia en el Instituto Juan de
Mariana
Min (1:36:15)
Nassim Taleb sobre las
hojas de cálculo y sus proyecciones
In the not too distant past, say the precomputer days, projections
remained vague and qualitative, one had to make a mental effort to keep track
of them, and it was a strain to push scenarios into the future. It took
pencils, erasers, reams of paper, and huge wastebaskets to engage in the
activity. Add to that an accountant’s love for tedious, slow work. The activity
of projecting in short, was effortful, undesirable, and marred with self-doubt.
But things changed with the intrusion of the spreadsheet. When you put
an Excel spreadsheet into computer-literate hands you get a “sales projection”
effortlessly extending ad infinitum! Once on a page or on a computer screen, or
worse, in a PowerPoint presentation, the projection takes on a life of its own,
losing its vagueness and abstraction and becoming what philosophers call
reified, invested with concreteness; it takes on a new life as a tangible
object.
Nassim Taleb
– The Black Swan
F.A Hayek y la
pretensión del conocimiento
En mi opinión, el fallo
de los economistas en la consecución de una política más acertada se halla íntimamente
relacionado con la propensión a imitar en todo lo posible los procedimientos de
las prestigiosas ciencias físicas, lo cual, en nuestra materia, puede
conducirnos a un completo error. Es éste un procedimiento que ha sido
calificado de actitud “científica”, pero que, como ya dije hace treinta años, es
decididamente acientífica en el verdadero sentido de la palabra, ya que supone
una aplicación mecánica y acrítica de unos hábitos de pensamiento a campos
diferentes de aquellos en que dichos hábitos se han formado.[…]
Por supuesto, en lo que
respecta al mercado y a otras estructuras sociales semejantes, conocemos muchos
de los hechos que no pueden medirse y de los que tenemos tan sólo una muy
imprecisa y general información. Y puesto que los efectos de estos hechos en un
caso determinado no pueden confirmarse mediante una evidencia cuantitativa, son
sencillamente desestimados por quienes sólo admiten lo que consideran evidencia
científica, procediendo, por tanto, ingenuamente con la ficción de que sólo son
relevantes los factores que se pueden medir. […]
A veces tengo la
sensación de que las técnicas de la ciencia se aprenden con más facilidad que
el pensamiento que nos muestra cuáles son los problemas y cómo debemos
plantearlos.
F.A Hayek – La pretensión del conocimiento
