Economía de la Empresa: Financiación

Transcripción

1 Economía de la Empresa: Fnancacón Francsco Pérez Hernández Departamento de Fnancacón e Investgacón de la Unversdad Autónoma de Madrd Objetvo del curso: Dentro del contexto de Economía de la Empresa, se pretende explcar los fundamentos báscos de la Economía Fnancera de la Empresa, hacendo especal hncapé en la evaluacón y seleccón de proyectos de nversón, y en coordnacón con las asgnaturas de Dreccón Fnancera de semestres posterores. EL enfoque de la asgnatura pretende que el alumno adquera destreza en la valoracón y ordenacón de las decsones de nversón tanto en actvos fjos como crculantes.

2 Departamento de Fnancacón e Investgacón Comercal Contendos del Programa: Tema VI. El Resgo en el Análss de Inversones. 6..Introduccón. 6..Efecto del Resgo en los Componentes del Proyecto. 6.3.Métodos Smples de tratamento del Resgo. 6.4.Dstrbucón de Probabldad de los Flujos de Caja. 6.5.Toma de decsones secuencales. Árboles de Decsón. 6.6.Análss del Resgo por Smulacón. Método de Montecarlo. 6.7.Decsones en Ambente de Incertdumbre. 6.8.Análss de Sensbldad. Tema VII. El Cclo de Explotacón de la Empresa. 7..Introduccón. 7..Cclo de Explotacón de la Empresa. 7.3.Fases del Cclo de la Explotacón. 7.4.Período Medo de Maduracón. 7.5.Fases del Período de Maduracón. 7.6.Captal Crculante Mínmo o Fondo de Manobra. Tema VIII. Captal Crculante. 8..Introduccón. 8..Gestón de Tesorería. 8.3.Gestón de Cuentas a Cobrar. 8.4.Gestón de Exstencas.

3 Departamento de Fnancacón e Investgacón Comercal Tema VI. EL RIESGO EN EL ANÁLISIS DE INVERSIONES 3

4 Introduccón Hasta el momento hemos señalado que las decsones de nversón y fnancacón en la empresa deberán contemplar una varable sgnfcatva: el RIESGO. Al analzar y evaluar los proyectos de nversón, no solamente es convenente estmar el grado de resgo del proyecto en sí, sno tambén el efecto que la decsón tendría en el resgo global de la empresa. 4

5 Hasta el momento, hemos trabajado con modelos determnstas, es decr, conocemos las dstntas ncógntas o explcatvas que defnían el problema de nversón. Sn embargo, tal y como está la stuacón económca-fnancera, la varable ncertdumbre ncurre en los parámetros estmados de un proyecto de nversón, tales como C, Cn,, t,. Esto mplca que las dstntas magntudes que defnen la nversón se deberán conocer como un grado de aproxmacón, y por tanto, estamos hablando de funcones de probabldad y modelos de smulacón. Así, el resgo será el terreno ntermedo entre certdumbre e ncertdumbre. 5

6 Efectos del Resgo en los Componentes del Proyecto S partmos de la dea de que los nversores son adversos al resgo, Una empresa cuanto mayor arresgada sea, mayor será la rentabldad que el mercado de captales esperará de ésta, y en consecuenca, mayor será la tasa de descuento esperada. Una empresa cuanto menor arresgada sea, menor será la rentabldad esperada, por lo que la tasa de descuento será nferor. 6

7 Métodos Smples del Tratamento del Resgo Método del Valor Medo de los Flujos de Caja Método del Ajuste de la Tasa de Descuento Método del Equvalente Certo Cuantfcacón del Resgo a través de Meddas de Dspersón Valor Esperado de los Utldad Margnal de los Varanza de los Meda y Varanza Consderacón Conjunta. 7

8 Método del Valor Medo de los Flujos de Caja ---- EVAN Este método clásco parte del crtero de decsón raconal. Éste consste en MAXIMIZAR la esperanza E matemátca de obtener el mayor valor posble de benefco. Por ejemplo, una valoracón fnancera en un caso de certdumbre vsto a lo largo del curso con un Desembolso ncal de 4. y flujos de caja de 7., 8. y 9. razón artmétca de.. Podemos estmar que el VAN de esta nversón al 7% de coste de oportundad es de 6.876,5. Este es el modelo típco de Certdumbre Pero supongamos que la stuacón es nestable rodeada de un ambente de ncertdumbre a causa de la desconfanza y el alto resgo que tomaron algunas bancas de nversón. Esto hace que los flujos de caja del ejemplo anteror ya no sean seguros 8

9 Así, al no tener los seguros, sólo podemos hacer hpótess nulas o alternatvas sobre la posesón de los msmos. En este caso, y en la mayoría de las nversones, el mejor térmno cuanttatvo para valorar la nversón es la PROBABILIDAD. Así, el ejemplo anteror sería: Modelo C 3 Flujo de Caja Neto Estmando con Probabldad P P,5 P,5 P,7 P,3 P, P,5 P,3 El prmer subíndce hace referenca al período y el segundo al nvel de probabldad. 9

10 La esperanza o valor medo de los flujos de cada año será: E 7.*,5 6.*,5 6.5 E 8.*,7 9.*,3 8.3 E 3 9.*, 8.5*,5 8.*, Comparando los flujos de caja Modelo C 3 Cn Certdumbre Incertdumbre

11 Así, surge el concepto de VAN ESPERADO o medo. En nuestro ejemplo, EVAN al 7% será de 6., comprobarlo. La expresón matemátca de EVAN es: h r r r r r... n EVAN C P h E r P r jr VAN j n h C j r P jr h nr P nr n h Flujos de caja en tempo Nveles de Probabldad

12 Método del Ajuste de la Tasa de Descuento MATD En ocasones tasa de descuento sufre actualzacones peródcas que oblgan a actualzar nuestro crtero de valoracón de nversones. Así, s consderamos como una tasa de actualzacón en un modelo de ncertdumbre, la funcón de resgo deberá nclur un factor observable, le denomnaremos p. Así, estará ajustada de la funcón de resgo adtvamente: compuesta s p Tasa de Descuento Incal Prma de Resgo

13 Así, la nueva expresón matemátca del VAN será: VAN s p C... s s s n n VAN s p C n j s j j Como podemos observar, la únca dferenca entre el MATD y EVAN es que la tasa de descuento es compuesta en el prmer método de estmacón. Por tanto, la prncpal dfcultad del MATD es estmar la prma de resgo p. 3

14 Para atender al problema de estmacón de la prma de resgo p, debemos de buscar Benchmars en el mercado, sguendo aquellas empresas que muestren un comportamento fnancero parecdo. Prncpales Benchmars para determnar la prma de resgo: Rentabldad demandada por el mercado de captales. Evolucón de la Bolsa Local. Varacón de otros índces, como los MSCI. Resgo medo de empresas del msmo sector. 4

15 Algunas empresas, prncpalmente las multnaconales, suelen agrupar alternatvas de nversón en CLASES DE RIESGO, sguendo un comportamento jerárquco: la prmera clase llevará un p mayor y la últma un p menor. C El VAN en ausenca de resgo al 3% sería de 4. Al ntroducr el resgo, p es de 5,5% y por tanto el coste de captal de la empresa se elevaría a 8,5% 3 5,5s. Ahora el VAN sería de - 3, por tanto y debdo a la prma de resgo, tendríamos que desechar la nversón. SI utlzamos el crtero de valoracón TIR, se aplca del msmo modo, 5

16 Método del Equvalente Certo MEC Este método consste en convertr los flujos de caja con resgo en los flujos bajo condcones de certeza, para ello se multplcan por un determnado coefcente, αt que varía entre y y que mde el grado de resgo de ese flujo de caja. De esta manera resulta ndferente percbr los flujos de caja a fnales del período en condcones de resgo que en condcones de certeza. Sendo: " t t α * t Equvalente Certo Certo Incerto 6

17 El coefcente del equvalente certo αt varará de forma nversamente proporconal al grado de resgo de futuro: A mayor resgo de, menor de t αt La expresón del VAN consderando MEC es: VAN MEC C α α... α n n n VAN s p C n αt j j j 7

18 Ejemplo: Oportundad de una operacón de nversón por. en una empresa. Se espera una subda de ventas de 4. en los próxmos 5 años, lo que supondrá un ncremento de 5. anuales. El resgo de los requere el ajuste medante MEC con los sguentes coefcentes: ;,9;,8;,6 y,4. El coste de captal es del 7%. Es vable la nversón? º Incrementales: º VAN Ajustado de resgo con MEC: VAN MEC 35.* 35.*,9 35.*,8 35.*,6. 3 4,7,7,7,7 35.*,4 5,7 VAN MEC 9.8,55 8

19 Cuantfcacón del Resgo a Través de Meddas de dspersón. Estmar una sere temporal de flujos de caja exge la proyeccón durante el horzonte económco a que la decsón se refera. Esto demanda que tanto las técncas de prevsón empleadas como los supuestos de consstenca sean efcentes. Así, s nos alejamos en el tempo, nuestra capacdad de pronóstco dsmnurá, por lo que el térmno del error o perturbacón aleatora será mayor. Por tanto, la medda resgo puede exgr una estmacón más exacta que la smple probabldad de pertenecer o no a un grupo tratamento o estmar un flujo de caja en un modelo de certdumbre e ncertdumbre. 9

20 Las prncpales técncas de dspersón para cuantfcar el resgo son: la utldad esperada y la varanza. Tambén podemos utlzar el resto de meddas de dspersón. UTILIDAD ESPERADA. Este crtero ntenta MAXIMIZAR la utldad esperada Ue, lejos de medr la rentabldad esperada. S ben, conocemos que la utldad esperada se nca en la rentabldad esperada Re, la forma de pasar de la prmera a la segunda la marca el modelo teórco de resgo Cuál? Así, surgen tres leyes de clasfcacón: U R e e U < R e e U > R e e Neutraldad ante Resgo Aversón al Resgo Propensón Al Resgo

21 VARIANZA. La varanza nos determnará que tan dspersos están los datos de cualquer varable respecto a la meda. S esta varable es un flujo de caja determnado, tendríamos que: t h r [ ] E P tr tr tr Probabldad De que ocurra tr Flujo de Caja de la posbldad r en el momento t Esperanza de los Flujos de Caja.

22 La Varanza del VAN: Tema VI. El Resgo en el Análss de Inversones,, Cov ξ ξ ξ ξ ρ ξ ξ ξ ξ ξ ξ ξ ξ,, Cov ρ

23 3 Flujos de caja perfectamente correlaconados Tema VI. El Resgo en el Análss de Inversones j j,, ρ 3 VAN

24 Ejemplo: 4. 45, 4. 45, , , 8.. 7% 3 Valores Probabldad Valores Probabldad Valores Probabldad Valores Probabldad 4.,.,5 8., 5.,3 4.,5.,.,7 8.,7 44.,5 4.,35.,3 3.,3 46.,5 6.,35 4.,3 34.,3 48.,5 8., 6.,7 37.,7 5.,.,5 8., 4.,3 E 45. E 5. E 3. E3 3.5 var 8.. var 5.. var 8.5. var 3.6. dt.864 dt.36 dt.99 dt ,5 VAN, ,7.99,7 3.47,

25 Flujos de caja perfectamente ncorrelaconados ρ,, j j VAN 4 5

26 Ejemplo: 4. 45, 4. 45, , , 8.. 7% 3 Valores Probabldad Valores Probabldad Valores Probabldad Valores Probabldad 4.,.,5 8., 5.,3 4.,5.,.,7 8.,7 44.,5 4.,35.,3 3.,3 46.,5 6.,35 4.,3 34.,3 48.,5 8., 6.,7 37.,7 5.,.,5 8., 4.,3 E 45. E 5. E 3. E3 3.5 var 8.. var 5.. var 8.5. var 3.6. dt.864 dt.36 dt.99 dt , VAN, ,7,7, VAN

27 Comparacón de ambos modelos: Flujos de caja Perfectamente Correlaconados n t VAN t t Flujos de caja Incorrelaconados VAN Flujos de caja Correlaconados n t t t t F C t F C t Varía Independentemente Perfectamente Correlaconado VAN n t t t t n t t 7

28 Consderacón Conjunta de la Meda y la Varanza VAN C D A B EVAN 8

29 Bblografía: Durán Herrera, Juan José 99. Economía y Dreccón Fnancera de la Empresa Edtoral Pramde Puértolas, F. y Ruz, S.. Análss de Inversones. Teoría y Práctca en Excel Delta Publcacones Úbeda Mellna, Fernando Dapostvas y apuntes de Clase Profesor Ttular del Departamento de Fnancacón e Investgacón Comercal UAM. Mal: fernando.ubeda@uam.es 9