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Modelamiento financiero

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

Entonces, normalmente se entiende que la modelización financiera significa un ejercicio de fijación de precios de activos o finanzas corporativas, de naturaleza cuantitativa. Se trata de traducir un conjunto de hipótesis sobre el comportamiento de los mercados o agentes en predicciones numéricas. [2] Al mismo tiempo, "modelado financiero" es un término general que significa diferentes cosas para diferentes usuarios; la referencia generalmente se relaciona con aplicaciones de contabilidad y finanzas corporativas o con aplicaciones de finanzas cuantitativas .

Contabilidad

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

En las finanzas corporativas y la profesión contable , la modelización financiera normalmente implica la previsión de estados financieros ; normalmente la preparación de modelos detallados específicos de la empresa que se utilizan para fines de toma de decisiones [1] y análisis financiero .

Las aplicaciones incluyen:

Para generalizar [ cita necesaria ] en cuanto a la naturaleza de estos modelos: en primer lugar, como se basan en estados financieros , los cálculos y los resultados son mensuales, trimestrales o anuales; en segundo lugar, los datos de entrada toman la forma de "supuestos", 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 variables internas/específicas de la empresa ( salarios , costes unitarios , etc...). En consecuencia, ambas características se reflejan (al menos implícitamente) en la forma matemática de estos modelos : en primer lugar, los modelos están en tiempo discreto ; en segundo lugar, son deterministas . Para un análisis de los problemas que puedan surgir, consulte a continuación; para un debate sobre los 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 a menudo se les denomina " analistas financieros " (y a veces se les llama, irónicamente , "cruzadores de números"). Normalmente, [6] el modelador habrá completado un MBA o MSF con cursos (opcionales) en "modelado financiero". [7] Las calificaciones contables y las certificaciones financieras como la CIIA y la CFA generalmente no brindan capacitación 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 de negocios aquí, consulte Esquema de finanzas § Modelado financiero ; consulte también Valoración utilizando flujos de efectivo descontados § Determinar el flujo de efectivo para cada período de pronóstico para mayor discusión y consideraciones.

Aunque existe software empresarial especialmente diseñado , una gran proporción del mercado se basa en hojas de cálculo ; Esto se debe en gran medida a que los modelos casi siempre son específicos de la empresa. Además, cada analista tendrá sus propios criterios y métodos para la modelización financiera. [9] Microsoft Excel tiene ahora con diferencia la posición dominante, habiendo superado a Lotus 1-2-3 en los años 1990. El modelado basado 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] ver modelo de auditoría .

Una crítica aquí es que los resultados del modelo , es decir, las partidas individuales , a menudo son inherentes a "supuestos implícitos poco realistas" e "inconsistencias internas". [12] (Por ejemplo, un pronóstico de crecimiento de los ingresos pero sin los aumentos correspondientes en el capital de trabajo , los activos fijos y el financiamiento asociado, puede incluir suposiciones poco realistas sobre la rotación de activos , el nivel de deuda y/o el financiamiento de capital . Ver Tasa de crecimiento sostenible § De una perspectiva financiera .) Lo que se requiere, pero a menudo falta, es que todos los elementos clave se pronostiquen de manera explícita y consistente. En relación con esto, los modeladores a menudo además "no logran identificar supuestos cruciales" relacionados con los insumos , "ni explorar qué puede salir mal". [13] Aquí, 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 así calculan un valor único para el activo o proyecto, pero sin proporcionar información sobre el alcance, la variación y la sensibilidad de los resultados; [15] ver Valoración utilizando flujos de efectivo descontados § Determinar el valor del capital . 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 critican seriamente la naturaleza del presupuesto y su impacto en la organización. [17] [18]

Finanzas cuantitativas

Visualización de un "árbol" de tipos de interés , normalmente devuelto por software comercial de derivados

En finanzas cuantitativas , la modelización financiera implica el desarrollo de un modelo matemático sofisticado . [19] Los modelos aquí abordan los precios de los activos, los movimientos del mercado, los rendimientos de las carteras y similares. Una distinción general [ cita necesaria ] es entre : (i) "valoración cuantitativa de activos", modelos de rendimiento de diferentes acciones; (ii) " ingeniería financiera ", modelos de precio o rentabilidad de valores derivados; (iii) " gestión cuantitativa de carteras ", modelos que sustentan el comercio automatizado , el comercio de alta frecuencia, el comercio algorítmico y el comercio de programas.

En relación con esto, las aplicaciones incluyen:

Estos problemas son generalmente de naturaleza estocástica y continua , por lo que 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 mayor discusión aquí ver también: Modelo browniano de mercados financieros ; Precios martingala ; Modelos financieros con distribuciones de cola larga y agrupamiento de volatilidad ; Teoría del valor extremo ; Simulación histórica (finanzas) .

A los modeladores generalmente se les conoce como "cuantos", es decir, analistas cuantitativos , y normalmente tienen experiencia avanzada ( nivel de doctorado ) en disciplinas cuantitativas como estadística , física , ingeniería , informática , matemáticas o investigación de operaciones . Alternativamente, o además de su formación cuantitativa, completan una maestría en finanzas con orientación cuantitativa, [23] como la Maestría en Finanzas Cuantitativas , o la Maestría en Finanzas Computacionales o la Maestría en Ingeniería Financiera más especializada ; el certificado CQF es cada vez más común.

Aunque las hojas de cálculo también se utilizan ampliamente aquí (casi siempre requieren un extenso VBA ); A menudo se prefieren C++ , Fortran o Python personalizados , o software de análisis numérico como MATLAB , [23] particularmente cuando la estabilidad o la velocidad son una preocupación. MATLAB se utiliza a menudo en la etapa de investigación o creación de prototipos [ cita necesaria ] debido a sus herramientas intuitivas de programación, gráficos y depuración, pero se prefiere C++/Fortran para aplicaciones conceptualmente simples pero de alto costo computacional donde MATLAB es demasiado lento; Python se utiliza cada vez más debido a su simplicidad y su gran biblioteca estándar / aplicaciones disponibles , incluida QuantLib . Además, para muchas aplicaciones derivadas y de cartera (de las estándar), 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. pregunta. [23] Ver Análisis cuantitativo (finanzas) § Análisis cuantitativo de biblioteca .

La complejidad de estos modelos puede resultar en fijación de precios o cobertura incorrecta , o ambas. El riesgo de este modelo es objeto de investigación continua por parte de académicos de finanzas y es un tema de gran y creciente interés en el ámbito de la gestión de riesgos . [24]

Las críticas a la disciplina (que a menudo preceden por varios años a la crisis financiera de 2007-2008 ) enfatizan las diferencias entre las ciencias matemáticas y físicas y las finanzas, y la consiguiente cautela que deben aplicar los modeladores, los comerciantes y los administradores de riesgos que utilizan sus modelos. . Cabe destacar aquí a Emanuel Derman y Paul Wilmott , autores del Manifiesto de los modeladores financieros . Algunos van más allá y cuestionan si las técnicas de modelización matemática y estadística que habitualmente se aplican a las finanzas son del todo apropiadas (véanse los supuestos realizados para las opciones y las carteras ). De hecho, pueden llegar incluso a cuestionar la "validez empírica y científica... de la teoría financiera moderna ". [25] Destacan aquí Nassim Taleb y Benoit Mandelbrot . [26] Ver también Finanzas matemáticas § Crítica , Economía financiera § Retos y críticas e Ingeniería financiera § Críticas .

Modelado competitivo

Existen varios concursos de modelos financieros, que enfatizan la velocidad y precisión en el modelado. El Campeonato Mundial de Modelado Financiero ModelOff, patrocinado por Microsoft, se celebró anualmente de 2012 a 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 de los modelos financieros es una rama de la filosofía que se ocupa de los fundamentos, métodos e implicaciones de la ciencia de los modelos.

En la filosofía de los modelos financieros, los académicos han comenzado más recientemente a cuestionar la suposición generalmente aceptada de que los modeladores financieros buscan representar cualquier situación de inversión del "mundo real" o realmente en curso. En cambio, se ha sugerido que la tarea del modelador financiero reside 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]

Ver también

Referencias

  1. ^ ab Personal de Investopedia (2020). "Modelamiento financiero".
  2. ^ Bajo, RKY; Bronceado, E. (2016). "El papel de las previsiones de los analistas en el efecto impulso" (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 sobre fórmulas comerciales: 201 herramientas de toma de decisiones para estudiantes de negocios, finanzas y contabilidad. Profesional de McGraw-Hill. ISBN 978-0-07-058031-2. Consultado el 12 de noviembre de 2011 .§39 "Modelos de planificación corporativa". Véase también §294 "Modelo de simulación".
  4. ^ Ver por ejemplo: "Modelo financiero de energías renovables". Instituto de Valoración de Renovables . Consultado el 19 de marzo de 2023 .
  5. ^ Las organizaciones compradoras que realizan adquisiciones en el 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 postor. 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. ^ ab Fairhurst, Danielle Stein (2022). Modelado financiero en Excel para principiantes. John Wiley e hijos. ISBN 978-1-119-84451-8. OCLC  1264716849.
  7. ^ Curso de ejemplo: Modelos financieros, Universidad de Australia del Sur
  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 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, Grupo de interés europeo sobre riesgos de hojas de cálculo
  12. ^ Krishna G. Palepu; Paul M. Healy; Erik Peek; Víctor Lewis Bernard (2007). Análisis y valoración de empresas: texto y casos. Cengage Aprendizaje EMEA. págs. 261–. ISBN 978-1-84480-492-4. Consultado el 12 de noviembre de 2011 .
  13. ^ Richard A. Brealey; Stewart C. Myers; Grupo Brattle (2003). Inversión de capital y valoración. Profesional de McGraw-Hill. págs.223–. ISBN 978-0-07-138377-6. Consultado el 12 de noviembre de 2011 .
  14. ^ Peter Café (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 NYU Stern
  16. ^ Blayney, P. (2009). ¿Brecha de conocimiento? Profesionales de la contabilidad que carecen de conceptos de programación informática como conocimientos esenciales. En G. Siemens & C. Fulford (Eds.), Actas de la Conferencia Mundial sobre Multimedia, Hipermedia y Telecomunicaciones Educativas 2009 (págs. 151-159). Chesapeake, VA: AACE.
  17. ^ Loren Gary (2003). Por qué el presupuesto mata a su empresa, Harvard Management Update, mayo de 2003.
  18. ^ Michael Jensen (2001). El presupuesto corporativo no funciona, arreglémoslo, Harvard Business Review , págs. 94-101, noviembre de 2001.
  19. ^ Vea la discusión aquí: "Carreras en Matemáticas Aplicadas" (PDF) . Sociedad de Matemática Industrial y Aplicada . Archivado (PDF) desde el original el 5 de marzo de 2019.
  20. ^ Véase, por ejemplo: Bajo, RKY; Faff, R.; Aas, K. (2016). "Mejora de la selección de cartera de media y varianza mediante el modelado de asimetrías distributivas" (PDF) . Revista de Economía y Empresa . 85 : 49–72. doi :10.1016/j.jeconbus.2016.01.003.; Bajo, RKY; Alcock, J.; Faff, R.; Brailsford, T. (2013). "Cópulas de vid canónicas en el contexto de la gestión moderna de carteras: ¿merece la pena?" (PDF) . Revista de Banca y Finanzas . 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 Quant Archivado el 14 de enero de 2012 en Wayback Machine .
  24. ^ Riccardo Rebonato (ND). Teoría y práctica de la gestión de riesgos de modelos.
  25. ^ Nassim Taleb (2009). "Historia escrita por los perdedores", Prólogo de Lectando a los pájaros cómo volar de Pablo Triana ISBN 978-0470406755 
  26. ^ Nassim Taleb y Benoit Mandelbrot. "Cómo los gurús de las finanzas se equivocan en materia de riesgos" (PDF) . Archivado desde el original (PDF) el 7 de diciembre de 2010 . Consultado el 15 de junio de 2010 .
  27. ^ Mebius, A. (2023). "Sobre el aporte epistémico 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