SNAPCHAT, El DESCUENTO DE LOS FLUJOS DE CAJA (DCF) Y LAS VALORACIONES

Un activo vale lo que es capaz de generar en el futuro, a perpetuidad, al menos en teoría. Esos flujos futuros se traen a valor de hoy a través del descuento de los mismos, utilizando una tasa de interés.

DFC

Fácil, ¿no? Lo es en el caso de la deuda, los bonos, porque sabemos exactamente cuáles van a ser esos flujos, tenemos un horizonte temporal concreto y una tasa de interés preestablecida, siempre y cuando los mantenemos a vencimiento. ¿Y en las acciones? Pues no tanto, el futuro es desconocido, y además somos malos prediciéndolo.

No es sólo una cuestión de capacidad técnica. En otro post, hablamos de las debilidades del comportamiento humano. Hacemos predicciones, casi todas basadas en el pasado reciente, en conversaciones con el equipo directivo, lo cual no deja de ser de una bondad y generosidad extrema, primero al creernos lo que nos cuentan  y segundo al querer ellos compartir información relevante. Existe una base psicológica que lo explica, y por tanto cuesta trabajo creer que sigamos confiando en que podemos adivinar lo que va a pasar en el futuro y lo que una compañía puede generar. ¡Y no sólo al año que viene, a perpetuidad incluso!

” It´s tough to make predictions, especially about the future”. Yogi Berra

¿Qué predicciones hacemos? Para hallar los flujos, hacemos predicciones sobre las ventas, los costes y márgenes, el beneficio final, las inversiones que se realizarán, entre otras cosas. Y una vez adivinados los flujos, predecimos una tasa de descuento, de riesgo y rentabilidad (dos caras de la misma moneda) para todo el ámbito temporal del DCF. Con todo ello obtenemos un valor de la compañía a día de hoy. ¡No me digan ustedes que no somos atrevidos!

Y cuanto más complicado sea el modelo, cuanta más información contenga, más confianza nos da (1). No me digan ustedes que no somos humanos!

“DCF to us is sort of like Hubble telescope – you turn it fraction of inch & you’re in different galaxy”. Third Ave. CIO & PM, Curtis Jensem

Y por si acaso ocurre lo inevitable y nos equivocamos en nuestras predicciones, pues lo solventamos con un análisis de sensibilidad, normalmente a la tasa de descuento y al crecimiento de los flujos, lo que nos terminará dando un rango de valores. ¡Y ahora seguro que no nos equivocamos!

Si al final nos quedamos fuera incluso del rango, pues será culpa del mercado, del equipo directivo, de todos, menos nuestra (Sesgo de auto-imputación o Self-attribution bias).

Y es que tampoco es totalmente nuestra. El modelo es el que es, nuestro fallo reside en el énfasis y la importancia que le damos. Quizás sea esto otra muestra de debilidad del comportamiento.

Y todo esto suponiendo que esas hipótesis se hagan de buena voluntad, sin conflictos de interés….

Déjenme recordarles brevemente lo que pasó recientemente con la salida a bolsa de SNAPCHAT. En el análisis que Morgan Stanley publicó el 27 de marzo, casi un mes después de su salida a bolsa, estableció un precio objetivo para la compañía de $28. Tan sólo 22 horas después, emitieron una segunda nota que parecía similar, pero donde las estimaciones de beneficios eran sustancialmente menores que en el documento inicial. Sin embargo, y a pesar de ello, el precio objetivo era el mismo. ¿Cómo lo hicieron? Ajustaron la tasa de descuento, el WACC (Weighted Average Cost of Capital), del 10% al 8%, y obtuvieron el mismo precio. Por lo visto, el riesgo (reflejado en la tasa de descuento) de Snapchat disminuyó un 20% en cuestión de horas……

Snap

El valor de cualquier acción es muy sensible a la tasa de descuento y al crecimiento. Y cada cual, en sus valoraciones, hace estimaciones muy diferentes sobre la misma empresa. En el caso de Snapchat, (recordemos una empresa tecnológica nueva, que además no tiene beneficios), Credit Suisse, RBC Capital Markets y Atlantic Equities, en sus modelos de valoración utilizaron un 11% de tasa de descuento, Jefferies un 12% y Deutsche Bank un 16%. Los casos de crecimiento a perpetuidad también cambian, desde un 3% de Credit Suisse hasta un 5% de RBC Capital Markets. Y por cierto, ya nos gustaría conocer cómo RBC justifica un crecimiento ad infinitum del 5%, cuando las estimaciones de crecimiento de la economía a largo plazo no supera el 3% (2). Diferentes hipótesis, diferentes precios. Una vez más, el papel lo aguanta todo.

Resumen tasas y crecimientos Snap

Diferentes hipótesis, diferentes precios. Una vez más, el papel lo aguanta todo.

No somos buenos haciendo predicciones, pero es que cuando hay intereses más allá de la obtención de un valor, las predicciones no buscan ser acertadas. Es el caso de muchas de las recomendaciones de los analistas, o de gurús financieros, y también de las tremendistas noticias de determinados webs y periódicos financieros. Conflictos de interés e incentivos perversos dejan sin validez muchos análisis.

¿Descartamos entonces el DCF? No, no se trata de eso. El DCF es, de hecho, un ejercicio muy recomendable y valioso, porque modelar el negocio de la compañía nos ayuda a entenderlo, a profundizar en el conocimiento de la misma y de su sector, y a analizar separadamente la competencia, entre otras cosas. El ejercicio de utilizar el DCF es válido, pero tiene que complementarse necesariamente con más herramientas (valoración relativa, valoración cualitativa, valoración de activos, valoración implícita, gestión del riesgo, etc.). Y por supuesto estableciendo un margen de seguridad enorme, que nos blinde inicialmente, y aunque sea parcialmente, de nuestros errores. ¡Porque seguro que nos equivocaremos!

El DCF es un método más, tiene valor, tiene que ser una herramienta más en el proceso, hay que aprovecharse de sus ventajas, pero no creemos que sea la que más peso deba de tener.

Y sobre todo, no nos fiemos de las predicciones de los demás, hagamos cada uno nuestros deberes, desafiemos hipótesis, y equivoquémonos nosotros solitos.

Notas:

(1) Claire I. Tsai, Joshua Klayman, and Reid Hastie, “Effects of Amount of Information on Judgment Accuracy and Confidence.” Organizational Behavior and Human Decision Processes 107 (2008): 97–105. Available at http://ssrn.com/abstract=1297347.

(2) Para más detalle,  Morgan Stanley made an error analyzing Snapchat, and it shines a light on some big flaws in Wall Street research

Disclaimer: 

No tenemos posiciones en ninguna acción mencionada, y no planeamos iniciar posiciones dentro de las próximas 72 horas.

Escribimos este artículo nosotros mismos, y expresa nuestras propias opiniones. No recibimos  compensación por ello . No tenemos ninguna relación comercial con ninguna compañía cuyas acciones se mencionan en este artículo.

Las opiniones contenidas en este documento son sólo informativas y educativas y no deben interpretarse como una recomendación para comprar o vender las acciones mencionadas o para solicitar transacciones o clientes. El rendimiento pasado de las compañías discutidas puede no continuar y las compañías pueden no alcanzar el crecimiento de ganancias según lo previsto. La información contenida en este documento se considera adecuada, pero bajo ninguna circunstancia una persona debe actuar sobre la información contenida en el mismo. No recomendamos que cualquier persona actúe sobre cualquier información de inversión sin primero consultar a un asesor de inversiones en cuanto a la idoneidad de tales inversiones para su situación específica.

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