Facultad de Economía y Empresa
Universidad de Zaragoza

Valoración de empresas

1) Objetivo

aSe trata de aplicar uno de los métodos de valoración de empresas para estimar el precio de una empresa del sector textil. Aplicaremos el método comparativo o de los múltiplos, para lo qu econtamos con información de varias empresas del mismo sector de las que conocemos algunos datos (ventas y beneficio) así como el precio al que fueron compradas.


q

Descarga la hoja de cálculo con los ejemplos que veremos en teoría -> [09-Valoracion.xlsx].

¿Qué vamos a aprender?

Ingredientes:


2)
Comparables de un sector

Disponemos de una base de datos con información del precio de venta de 7 empresas del sector textil así como sus ventas y beneficios.

Queremos estimar el posible precio de dos empresas del mismo sector, de las que conocemos sus ventas y el beneficio con el método de los múltiplos.

Calculamos los multiplicadores Mv y Mp aplicando las fórmulas:

Calculamos la media, mediana, máximo y mínimo. Con las fórmulas PROMEDIO(), MEDIANA(), MIX() y MAX().

a =PROMEDIO(H29:H35)
=MEDIANA(H29:H35)
=MAX(H29:H35)

=MIN(H29:H35)

 

Estimamos los valores de dos empresas H e I del sector textil, de las que conocemos sus ventas y beneficios.

Obtenemos un gráfico de burbuja para visualizar como es la relación entre ventas, beneficio y precio.

Gráfico empresas comparables

Se percibe correlación positiva entre ventas y beneficio. Y también con el precio, ya que la burbuja aumenta con las ventas y beneficio.


3)
Comparables de varios sectores

A partir de información de empresas de los diferentes sectores hemos creado una base de datos con los multiplicadores promedio de 9 sectores.

Queremos aplicar alguna función de forma que al seleccionar el sector e introducir las ventas y beneficio de una empresa se obtenga el valor de la empresa según este método de valoración Utilizaremos [Datos] -> [Validación de Datos] y la función BUSCARV().

La función BUSCARV() busca un valor en una primera columna de una matriz. Una vez localizado muestra dentro de la misma fila el valor que contiene la columna que deseamos obtener.

BUSCARV(Valor que se desea buscar en la matriz; Matriz de datos donde buscar datos; Columna que se desea obtener dato; Ordenado)

Excel busca en la primera columna de la matriz, definida en el segundo argumento, de forma vertical el valor que ponemos en el primer argumento. Si la tabla no está ordenada deberemos escribir Falso en el argumento que hemos llamado Ordenado.

a =BUSCAR(Valor que se desea buscar en la matriz;Matriz de datos donde buscar datos;Columna que se desea obtener dato;Ordenado)

=BUSCAR($D95;$D$80:$F$88;2;Falso)

 


4)
Aplicando técnicas de reconocimiento de patrones

Puestos a aplicar métodos empíricos, siempre es más deseable contar con una buena base de datos, con un conjunto amplio de empresas y de variables y aplicar modelos estadísticos, que sean capaces de determinar con mayor exactitud el valor de la empresa. Suelen aplicarse técnicas estadísticas como la regresión o los modelos de redes neuronales artificiales, ampliamente aplicados en el reconocimiento de patrones.

Veamos un ejemplo de uno de estos modelos, aplicado a estimar el valor real de un piso, utilizando un software de redes neuronales artificiales. Partiremos de una base de datos con características de viviendas (número de habitaciones, si tiene garage...) de las que conocemos su precio final y se trata obtener el precio de un piso con 4 habitaciones y garaje.

 

Hacienda calculará el precio real de cada piso en busca de fraudes

Cinco Días (http://www.cincodias.com)


La Dirección General del Catastro, adscrita al Ministerio de Hacienda, ha puesto en marcha un programa para elaborar estimaciones del valor de cada vivienda a precios de mercado, con el fin de perseguir el fraude inmobiliario.

El esfuerzo estadístico es ímprobo. Para las estimaciones se está utilizando un programa informático diseñado por la Universidad Politécnica de Madrid sobre redes neuronales artificiales.

 

a Easy Neural Network, reconocimiento de patrones


Vamos a instalar y practicar con el software de red neuronal Easy Neural Network (http://www.easynn.com) [software] [datos]. Diseñaremos una red neuronal que aprenda a valorar una vivienda, a partir de una serie de variables.


1)
Se introducen los ejemplos que va a aprender a reconocer: [File] [Open] En este caso son características de viviendas (número de habitaciones, si tiene garage...) y su precio final.


2) Se diseña el modelo de red neuronal: [View] [Network] En este caso tantas neuronas en la capa de entrada como variables y una neurona para el output,que es el precio.

3) Se deja unos segundos que "aprenda": [Action] [Start Learning] Podemos ver la importancia de cada variable... en el ejemplo se ve que el número de habitaciones es muy importante: [View] [Input Importance]

4) En la fase de "test" suministramos a la red neuronal nueva información y se obtiene el precio recomendado: [Query] [Query]


EJERCICIO: Pruebe un piso con 4 habitaciones y garaje...

Ir a CiberContaCitar como: Serrano Cinca C. (2017): "Lecciones de Finanzas", [en línea] 5campus.org <http://www.5campus.org/ifinanzas> [y añadir fecha consulta] Inicio leccion
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