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Modelado financiero

El modelado financiero es la tarea de construir una representación abstracta (un modelo ) de una situación financiera del mundo real . [1] Se trata de un modelo matemático diseñado para representar (una versión simplificada de) el rendimiento de un activo financiero o la cartera de una empresa, un proyecto o cualquier otra inversión.

Por lo general, se entiende por modelización financiera un ejercicio de determinación de precios de activos o de finanzas corporativas de naturaleza cuantitativa. Se trata de traducir un conjunto de hipótesis sobre el comportamiento de los mercados o de los agentes en predicciones numéricas. [2] Al mismo tiempo, "modelización financiera" es un término general que significa cosas diferentes para distintos usuarios; la referencia suele relacionarse con aplicaciones de contabilidad y finanzas corporativas o con aplicaciones de finanzas cuantitativas .

Contabilidad

Proyección de flujo de efectivo basada en hoja de cálculo (haga clic para ver en tamaño completo)

En finanzas corporativas y en la profesión contable , el modelado financiero generalmente implica la previsión de estados financieros ; normalmente la preparación de modelos detallados específicos de la empresa utilizados para [1] fines de toma de decisiones, valoración y análisis financiero .

Las aplicaciones incluyen:

Para generalizar [ cita requerida ] en cuanto a la naturaleza de estos modelos: en primer lugar, como se construyen en torno a estados financieros , los cálculos y los resultados son mensuales, trimestrales o anuales; en segundo lugar, las entradas toman la forma de "suposiciones", donde el analista especifica los valores que se aplicarán en cada período para las variables externas / globales ( tipos de cambio , porcentaje de impuestos , etc. ...; pueden considerarse como los parámetros del modelo), y para las variables internas / específicas de la empresa ( salarios , costos unitarios , etc. ...). Correspondientemente, ambas características se reflejan (al menos implícitamente) en la forma matemática de estos modelos : en primer lugar, los modelos son en tiempo discreto ; en segundo lugar, son deterministas . Para una discusión de los problemas que pueden surgir, consulte a continuación; para una discusión sobre enfoques más sofisticados que a veces se emplean, consulte Finanzas corporativas § Cuantificación de la incertidumbre y Economía financiera § Teoría de las finanzas corporativas .

A los modeladores se les suele denominar " analistas financieros " (y a veces se los denomina, en tono de broma , "analistas"). Por lo general, [6] el modelador habrá completado un MBA o MSF con cursos (opcionales) en "modelado financiero". [7] Las cualificaciones contables y las certificaciones financieras como la CIIA y la CFA generalmente no proporcionan una formación directa o explícita en modelado. [8] Al mismo tiempo, se ofrecen numerosos cursos de formación comercial, tanto a través de universidades como de forma privada. Para conocer los componentes y pasos del modelado empresarial aquí, consulte Esquema de finanzas § Modelado financiero ; consulte también Valuación utilizando flujos de efectivo descontados § Determinar el flujo de efectivo para cada período de pronóstico para obtener más información y consideraciones.

Aunque existe un software empresarial diseñado específicamente para este fin , la mayor parte del mercado se basa en hojas de cálculo ; esto se debe en gran medida a que los modelos casi siempre son específicos de cada empresa. Además, cada analista tendrá sus propios criterios y métodos para la elaboración de modelos financieros. [9] Microsoft Excel ocupa ahora la posición dominante con diferencia, habiendo superado a Lotus 1-2-3 en los años 90. La elaboración de modelos basada en hojas de cálculo puede tener sus propios problemas, [10] y se han propuesto varias estandarizaciones y " mejores prácticas ". [11] El "riesgo de las hojas de cálculo" se estudia y gestiona cada vez más; [11] véase auditoría de modelos .

Una crítica aquí es que los resultados del modelo , es decir, las partidas , a menudo contienen "suposiciones implícitas poco realistas" e "inconsistencias internas". [12] (Por ejemplo, un pronóstico de crecimiento de los ingresos pero sin aumentos correspondientes en el capital de trabajo , los activos fijos y la financiación asociada, puede incluir suposiciones poco realistas sobre la rotación de activos , el nivel de deuda y/o la financiación de capital . Véase Tasa de crecimiento sostenible § Desde una perspectiva financiera ). Lo que se requiere, pero a menudo falta, es que todos los elementos clave se pronostiquen de manera explícita y consistente. Relacionado con esto, está el hecho de que los modeladores a menudo "no logran identificar supuestos cruciales" relacionados con las entradas , "y no exploran lo que puede salir mal". [13] En general, los modeladores "utilizan valores puntuales y aritmética simple en lugar de distribuciones de probabilidad y medidas estadísticas" [14] —es decir, como se mencionó, los problemas se tratan como de naturaleza determinista— y, por lo tanto, calculan un valor único para el activo o proyecto, pero sin proporcionar información sobre el rango, la varianza y la sensibilidad de los resultados; [15] véase Valuation using discounted cash flowes § Determine equity value . Otra crítica más general se relaciona con la falta de conceptos básicos de programación informática entre los modeladores, [16] con el resultado de que sus modelos a menudo están mal estructurados y son difíciles de mantener. También se dirigen críticas serias a la naturaleza de la presupuestación y su impacto en la organización. [17] [18]

Finanzas cuantitativas

Visualización de un "árbol" de tasas de interés , generalmente generado por software de derivados comerciales

En finanzas cuantitativas , el modelado financiero implica el desarrollo de un modelo matemático sofisticado . [19] Los modelos aquí tratan con precios de activos, movimientos de mercado, retornos de cartera y similares. Una distinción general [ cita requerida ] es entre : (i) "precios cuantitativos de activos", modelos de los retornos de diferentes acciones; (ii) " ingeniería financiera ", modelos del precio o retornos de valores derivados; (iii) " gestión cuantitativa de cartera ", modelos que sustentan el comercio automatizado , el comercio de alta frecuencia, el comercio algorítmico y el comercio programado.

Las aplicaciones relacionadas incluyen:

Estos problemas son generalmente de naturaleza estocástica y continua , y los modelos aquí requieren algoritmos complejos , que implican simulación por computadora , métodos numéricos avanzados (como ecuaciones diferenciales numéricas , álgebra lineal numérica , programación dinámica ) y/o el desarrollo de modelos de optimización . La naturaleza general de estos problemas se analiza en Finanzas matemáticas § Historia: Q versus P , mientras que las técnicas específicas se enumeran en Esquema de finanzas § Herramientas matemáticas . Para un análisis más detallado aquí, consulte también: Modelo browniano de los mercados financieros ; Fijación de precios mediante martingala ; Modelos financieros con distribuciones de cola larga y agrupamiento de volatilidad ; Teoría del valor extremo ; Simulación histórica (finanzas) .

Los modeladores son generalmente denominados "quants", es decir, analistas cuantitativos , y normalmente tienen antecedentes avanzados ( nivel de doctorado ) en disciplinas cuantitativas como estadística , física , ingeniería , informática , matemáticas o investigación de operaciones . Alternativamente, o además de su formación cuantitativa, completan un máster en finanzas con una orientación cuantitativa, [23] como el Máster en Finanzas Cuantitativas , o el más especializado Máster en Finanzas Computacionales o el Máster en Ingeniería Financiera ; el certificado CQF es cada vez más común.

Aunque las hojas de cálculo también se usan ampliamente aquí (casi siempre requiriendo VBA extenso); C++ personalizado , Fortran o Python , o software de análisis numérico como MATLAB , a menudo se prefieren, [23] particularmente donde la estabilidad o la velocidad son una preocupación. MATLAB se usa a menudo en la etapa de investigación o creación de prototipos [ cita requerida ] debido a su programación intuitiva, herramientas gráficas y de depuración, pero C++/Fortran se prefieren para aplicaciones conceptualmente simples pero de alto costo computacional donde MATLAB es demasiado lento; Python se usa cada vez más debido a su simplicidad y gran biblioteca estándar / aplicaciones disponibles , incluyendo QuantLib . Además, para muchas (de las aplicaciones estándar) derivadas y de cartera, hay software comercial disponible, y la elección de si el modelo se desarrollará internamente , o si se implementarán productos existentes, dependerá del problema en cuestión. [23] Ver Análisis cuantitativo (finanzas) § Análisis cuantitativo de biblioteca .

La complejidad de estos modelos puede dar lugar a una fijación de precios o cobertura incorrecta , o ambas cosas. Este riesgo de modelo es objeto de investigación continua por parte de académicos financieros y es un tema de gran interés, y cada vez mayor, en el ámbito de la gestión de riesgos . [24]

Las críticas a la disciplina (que a menudo preceden a la crisis financiera de 2007-08 en varios años) enfatizan las diferencias entre las ciencias matemáticas y físicas y las finanzas, y la consiguiente cautela que deben tener los modeladores y los comerciantes y gerentes de riesgo que utilicen sus modelos. En este sentido, son notables Emanuel Derman y Paul Wilmott , autores del Manifiesto de los modeladores financieros . Algunos van más allá y cuestionan si las técnicas de modelado matemático y estadístico que se aplican habitualmente a las finanzas son del todo apropiadas (ver los supuestos realizados para las opciones y las carteras ). De hecho, estos pueden llegar tan lejos como para cuestionar la "validez empírica y científica... de la teoría financiera moderna ". [25] En este sentido, son notables Nassim Taleb y Benoit Mandelbrot . [26] Véase también Finanzas matemáticas § Crítica , Economía financiera § Desafíos y críticas e Ingeniería financiera § Críticas .

Modelado competitivo

Existen varias competiciones de modelado financiero que enfatizan la velocidad y la precisión en el modelado. El Campeonato Mundial de Modelado Financiero ModelOff patrocinado por Microsoft se llevó a cabo anualmente desde 2012 hasta 2019, con competiciones durante todo el año y un campeonato final en Nueva York o Londres. Después de su finalización en 2020, se han iniciado varios otros campeonatos de modelado, incluida la Copa Mundial de Modelado Financiero y el Microsoft Excel Collegiate Challenge , también patrocinado por Microsoft . [6]

Filosofía del modelado financiero

La filosofía del modelado financiero es una rama de la filosofía que se ocupa de los fundamentos, métodos e implicaciones de la ciencia del modelado.

En la filosofía de los modelos financieros, los investigadores han comenzado recientemente a cuestionar la suposición generalizada de que los modeladores financieros tratan de representar cualquier situación de inversión "real" o realmente en curso. En cambio, se ha sugerido que la tarea del modelador financiero consiste en demostrar la posibilidad de una transacción en un escenario de inversión prospectivo, a partir de una base limitada de condiciones de posibilidad inicialmente asumidas en el modelo. [27]

Véase también

Referencias

  1. ^ ab Personal de Investopedia (2020). "Modelado financiero".
  2. ^ Low, RKY; Tan, E. (2016). "El papel de las previsiones de los analistas en el efecto momentum" (PDF) . Revista Internacional de Análisis Financiero . 48 : 67–84. doi :10.1016/j.irfa.2016.09.007.
  3. ^ Joel G. Siegel; Jae K. Shim; Stephen Hartman (1 de noviembre de 1997). Guía rápida de Schaum para fórmulas empresariales: 201 herramientas de toma de decisiones para estudiantes de negocios, finanzas y contabilidad. McGraw-Hill Professional. ISBN 978-0-07-058031-2. Consultado el 12 de noviembre de 2011 .§39 “Modelos de planificación empresarial”. Véase también §294 “Modelo de simulación”.
  4. ^ Véase por ejemplo: "Modelo financiero de energías renovables". Renewables Valuation Institute . Consultado el 19 de marzo de 2023 .
  5. ^ Las organizaciones compradoras que realizan adquisiciones del sector público suelen solicitar la divulgación confidencial de un modelo financiero para que el departamento gubernamental pueda comprender y, si es necesario, cuestionar los principios de fijación de precios que subyacen a los costos de un licitador. Por ejemplo, First-tier Tribunal , Department for Works and Pensions v. Information Commissioner, UKFTT EA_2010_0073, párrafo 58, decidido el 20 de septiembre de 2010, consultado el 11 de enero de 2024
  6. ^ de Fairhurst, Danielle Stein (2022). Modelado financiero en Excel para principiantes. John Wiley & Sons. ISBN 978-1-119-84451-8.OCLC 1264716849  .
  7. ^ Curso de ejemplo: Modelado financiero, Universidad del Sur de Australia
  8. ^ El MiF puede ofrecer una ventaja sobre el CFA Financial Times , 21 de junio de 2015.
  9. ^ Véase por ejemplo, Valoración de empresas mediante el descuento de flujos de caja: diez métodos y nueve teorías, Pablo Fernández: Universidad de Navarra - IESE Business School
  10. ^ Danielle Stein Fairhurst (2009). Seis razones por las que su hoja de cálculo NO es un modelo financiero Archivado el 7 de abril de 2010 en Wayback Machine , fimodo.com
  11. ^ ab Mejores prácticas Archivado el 29 de marzo de 2018 en Wayback Machine , Grupo de interés europeo sobre riesgos de hojas de cálculo
  12. ^ Krishna G. Palepu; Paul M. Healy; Erik Peek; Victor Lewis Bernard (2007). Análisis y valoración de empresas: texto y casos. Cengage Learning EMEA. pp. 261–. ISBN 978-1-84480-492-4. Consultado el 12 de noviembre de 2011 .
  13. ^ Richard A. Brealey; Stewart C. Myers; Brattle Group (2003). Inversión de capital y valoración. McGraw-Hill Professional. pp. 223–. ISBN 978-0-07-138377-6. Consultado el 12 de noviembre de 2011 .
  14. ^ Peter Coffee (2004). Hojas de cálculo: 25 años en una celda, eWeek .
  15. ^ Prof. Aswath Damodaran . Enfoques probabilísticos: análisis de escenarios, árboles de decisión y simulaciones, Documento de trabajo de NYU Stern
  16. ^ Blayney, P. (2009). ¿Brecha de conocimiento? Los profesionales de la contabilidad carecen de conceptos de programación informática como conocimiento esencial. En G. Siemens y C. Fulford (Eds.), Actas de la Conferencia Mundial sobre Multimedia Educativa, Hipermedia y Telecomunicaciones 2009 (pp. 151-159). Chesapeake, VA: AACE.
  17. ^ Loren Gary (2003). Por qué la elaboración de presupuestos acaba con su empresa, Harvard Management Update, mayo de 2003.
  18. ^ Michael Jensen (2001). El presupuesto corporativo no funciona, arreglémoslo, Harvard Business Review , pp. 94-101, noviembre de 2001.
  19. ^ Véase la discusión aquí: "Carreras en Matemáticas Aplicadas" (PDF) . Sociedad de Matemáticas Industriales y Aplicadas . Archivado (PDF) desde el original el 5 de marzo de 2019.
  20. ^ Véase, por ejemplo: Low, RKY; Faff, R.; Aas, K. (2016). "Mejora de la selección de carteras de media-varianza mediante el modelado de asimetrías distributivas" (PDF) . Journal of Economics and Business . 85 : 49–72. doi :10.1016/j.jeconbus.2016.01.003.; Low, RKY; Alcock, J.; Faff, R.; Brailsford, T. (2013). "Cópulas canónicas de vid en el contexto de la gestión de cartera moderna: ¿valen la pena?" (PDF) . Journal of Banking & Finance . 37 (8): 3085–3099. doi :10.1016/j.jbankfin.2013.02.036. S2CID  154138333.
  21. ^ Véase David Shimko (2009). Cuantificación del riesgo financiero corporativo. Archivado el 17 de julio de 2010.
  22. ^ Véase, por ejemplo, este problema (de Opciones, futuros y otros derivados de John Hull ), que analiza la posición de efectivo modelada estocásticamente.
  23. ^ abc Mark S. Joshi , Sobre convertirse en un analista cuantitativo Archivado el 14 de enero de 2012 en Wayback Machine .
  24. ^ Riccardo Rebonato (ND). Teoría y práctica de la gestión del riesgo de modelos.
  25. ^ Nassim Taleb (2009). "La historia escrita por los perdedores", prólogo de Pablo Triana Lecturing Birds How to Fly ISBN 978-0470406755 
  26. ^ Nassim Taleb y Benoit Mandelbrot. "Cómo los gurús financieros se equivocan al pensar en el riesgo" (PDF) . Archivado desde el original (PDF) el 2010-12-07 . Consultado el 2010-06-15 .
  27. ^ Mebius, A. (2023). "Sobre la contribución epistémica de los modelos financieros". Revista de Metodología Económica . 30 (1): 49–62. doi : 10.1080/1350178X.2023.2172447 . S2CID  256438018.

Bibliografía

General

Finanzas corporativas

Finanzas cuantitativas