VALORACIÓN AJUSTADA AL RIESGO MEDIANTE EQUIVALENTES DE CERTEZA
Explore cómo los equivalentes de certeza proporcionan un enfoque confiable para valorar los flujos de efectivo riesgosos utilizando métricas ajustadas al riesgo.
¿Por qué utilizar la valoración ajustada al riesgo?
- Para tomar decisiones de inversión consistentes en condiciones de incertidumbre
- Para ajustar la aversión al riesgo individual o corporativa
- Para evitar depender de las tasas de descuento derivadas del mercado
Contextos donde se aplica
- Presupuesto de capital para proyectos con flujos de caja irregulares o riesgosos
- Valoración de activos riesgosos sin comparables de mercado
- Análisis coste-beneficio de políticas públicas
- Evaluaciones de seguros y gestión de riesgos
En las siguientes secciones, examinaremos cómo funcionan los equivalentes de certeza, cómo se calculan y cómo Este método de valoración se compara con otras herramientas tradicionales ajustadas al riesgo.
Fórmula de Equivalencia de Certeza
La fórmula fundamental es:
VP = Σ (CEt / (1 + rf)t)
Donde:
- CEt = Flujo de caja equivalente de certeza en el momento t
- rf = Tasa libre de riesgo
- t = Periodo de tiempo
Este enfoque es claramente diferente del uso de una tasa de descuento riesgosa, donde el riesgo se incluye en el denominador. El método del equivalente de certeza incorpora el riesgo en el numerador, lo que hace que cada flujo de caja se ajuste al riesgo antes de descontarlo utilizando una tasa que se supone no implica riesgo.
Determinación del equivalente de certeza
El proceso para encontrar un equivalente de certeza puede ser teórico o empírico:
- Obtención subjetiva: El inversor o analista estima la cantidad de dinero garantizado que considera equivalente en utilidad a una perspectiva de riesgo.
- Enfoque de la función de utilidad: Con base en una curva de utilidad conocida (por ejemplo, la utilidad exponencial), se pueden utilizar modelos matemáticos para calcular la CE a partir de la utilidad esperada.
Por ejemplo, supongamos que un inversor tiene un 50 % de probabilidades de recibir 1000 £ o 0 £. Si están dispuestos a aceptar 400 libras en lugar de asumir el riesgo, entonces 400 libras es el equivalente de certeza de ese flujo de caja arriesgado.
Ejemplos en la práctica
Considere una inversión corporativa con una rentabilidad esperada de 10 millones de libras a cinco años, pero con un alto riesgo debido a la volatilidad del mercado. El descuento tradicional ajustado al riesgo podría utilizar una tasa de descuento del 12 %. Utilizando equivalentes de certeza, la empresa estimaría un CE para el flujo de caja proyectado de cada año y luego lo descontaría utilizando una tasa libre de riesgo del 3 %. El resultado es una valoración que integra directamente la tolerancia al riesgo de la empresa, no de forma arbitraria a través de la tasa de descuento.
Beneficios de este enfoque
- Separación conceptual clara del riesgo y el valor temporal
- Personalización según los perfiles de riesgo del inversor
- Aplicable en condiciones no comerciales o para proyectos singulares
Este método es especialmente útil en el análisis de opciones reales, la valoración de capital privado y la toma de decisiones donde las suposiciones sobre la integridad del mercado pueden no ser válidas. La precisión del modelo puede aumentar cuando los responsables de la toma de decisiones pueden articular o estimar con fiabilidad su grado de aversión al riesgo.
Tasa de descuento = Tasa libre de riesgo + Prima de riesgo
Aunque se utiliza ampliamente, este método presenta desventajas:
- Falta de especificidad: Aplica primas de riesgo uniformes a todos los flujos de efectivo, independientemente de sus perfiles de riesgo únicos.
- Ambigüedad: La selección de las primas de riesgo suele ser subjetiva.
- Desconexión con la aversión al riesgo: No refleja las preferencias ni la utilidad reales del responsable de la toma de decisiones.
Por el contrario, el método del equivalente de certeza incorpora directamente la utilidad o la aversión al riesgo, lo que lo hace más personalizado y potencialmente preciso.
2. Análisis del árbol de decisión
Los árboles de decisión trazan diversos resultados y asignan probabilidades a cada uno. Son valiosos para decisiones multietapa y consideran explícitamente diferentes caminos. Al combinarse con equivalentes de certeza, los árboles de decisión se vuelven aún más potentes, permitiendo una valoración ajustada al riesgo en todas las ramas.
3. Valoración de Opciones Reales (ROV)
Las técnicas de ROV evalúan la flexibilidad inherente a las decisiones de inversión, como la opción de aplazar, expandir o abandonar un proyecto. Los equivalentes de certeza pueden incorporarse a los modelos ROV para evaluar los beneficios esperados, a la vez que reflejan los perfiles de riesgo subjetivos de cada nodo o etapa.
4. Simulación de Monte Carlo
Las técnicas de simulación generan una amplia gama de posibles resultados utilizando variables aleatorias. Si bien son útiles para evaluar las distribuciones de riesgo, suelen requerir un paso adicional para ajustar las preferencias de riesgo, algo que se integra naturalmente en los equivalentes de certeza.
Equivalentes de certeza en la práctica
A pesar de su claridad conceptual, los equivalentes de certeza suelen subutilizarse debido a la dificultad de obtener funciones de utilidad fiables o coeficientes de aversión al riesgo. En entornos institucionales, los perfiles de riesgo predefinidos y los datos históricos de comportamiento pueden ayudar a calibrar estos valores.
Algunas industrias, como la energética, la farmacéutica y la aeroespacial, han adoptado modelos de equivalentes de certeza para el análisis de inversiones de alto riesgo, especialmente en la selección de proyectos donde los riesgos son profundos y únicos.
Casos de uso comunes
- Análisis de costo-beneficio en el sector público
- Evaluación de inversiones en startups
- Fijación de precios de productos de seguros
- Financiación de proyectos de investigación y desarrollo
En resumen, si bien los métodos tradicionales pueden predominar en términos de facilidad y adopción consolidada, el enfoque de equivalentes de certeza ofrece una evaluación mucho más clara e individualizada de los resultados de riesgo. A medida que la tecnología de modelado financiero y la calidad de los datos mejoran, los equivalentes de certeza podrían tener una mayor aceptación.