Simulación estocástica de un método de valoración por descuesto de flujos de caja

Por lo general, para la valoración de los flujos de caja (DCF), método de valoración utilizado para estimar el valor de una inversión en función de sus flujos de caja futuros previstos, se han utilizado históricamente estimaciones puntuales (cifras únicas que reflejan las mejores opiniones en el momento de la valoración). La práctica habitual, en concreto, consiste en la modelización de diversos escenarios (pesimista, base, optimista etc) basados en función de las previsiones del management y los asesores financieros.

Sin embargo, si se dispone de estimaciones fiables sobre las distribuciones de probabilidad subyacentes de los flujos de caja en el futuro, como media, desviación estándar y posiblemente asimetría, puede valer la pena utilizar un enfoque DCF de simulación estocástica. En este enfoque, las trayectorias de los flujos de caja futuros se modelan explícitamente. En lugar de introducir un único número para cada variable, a la estimación de mi variable que seguiría teniendo un valor esperado (ya que era mi mejor estimación), se le incluiría una distribución de probabilidad que refleje mi incertidumbre sobre ese valor. Esa distribución reflejaría no sólo la magnitud de mi incertidumbre (en una varianza o una desviación estándar), sino también en qué dirección espero equivocarme más a menudo (si es más probable que el crecimiento sea inferior a mi valor esperado o superior).

Una vez introducidas las variables como distribuciones, se han sentado las bases para una valoración probabilística o, más concretamente, para una simulación, en la que en cada ejecución se elige un resultado de cada distribución (que puede ser mayor o menor que los valores esperados) y se estima un valor para la empresa basado en los resultados obtenidos.

En este sentido, puede constatarse que el método es aplicable tanto al análisis de valoración del precio objetivo de una empresa como al análisis del NPV característico en project management.

In general, cash flow valuation (DCF), a valuation method used to estimate the value of an investment based on its expected future cash flows, has historically used point estimates (single figures reflecting the best judgments at the time of valuation). The usual practice, in particular, is to model various scenarios (pessimistic, base, optimistic, etc.) based on the forecasts of management and financial advisors.

However, if reliable estimates of the underlying probability distributions of future cash flows, such as mean, standard deviation and possibly skewness, are available, it may be worthwhile to use a stochastic simulation DCF approach. In this approach, the trajectories of future cash flows are modeled explicitly. Instead of entering a single number for each variable, the estimate of my variable that would still have an expected value (since it was my best estimate) would be given a probability distribution that reflects my uncertainty about that value. That distribution would reflect not only the magnitude of my uncertainty (in a variance or standard deviation), but also in which direction I expect to be wrong more often (whether growth is more likely to be lower than my expected value or higher).

Once the variables have been introduced as distributions, the foundations have been laid for a probabilistic valuation or, more specifically, for a simulation, where in each run an outcome is chosen from each distribution (which may be higher or lower than the expected values) and a value for the company is estimated based on the results obtained.

In this sense, it can be seen that the method is applicable both to the valuation analysis of a company's target price and to the NPV analysis characteristic of project management.