¿Qué es el modelado financiero?

El modelado financiero se utiliza ampliamente en finanzas corporativas, banca de inversión, capital privado, investigación de capital y consultoría. Una empresa puede usarlo para evaluar la introducción de un nuevo producto o expandirse a un nuevo mercado. Un inversor podría utilizarlo para estimar el valor de una empresa antes de realizar una adquisición o inversión. Los prestamistas lo utilizan para evaluar si un prestatario puede cumplir con sus obligaciones de deuda. Las modelos también desempeñan un papel central en las fusiones y adquisiciones (M&A).

Los modelos se utilizan a menudo para ejecutar escenarios y análisis de sensibilidad para que los líderes puedan ver cómo los cambios en las variables clave afectan a los resultados. El objetivo es crear una herramienta que ayude en la toma de decisiones mediante la previsión de cómo podría funcionar un negocio o una inversión en diferentes escenarios. Este enfoque ofrece a las empresas, inversores y prestamistas una forma de anticiparse a los riesgos del mundo real y evaluar los rendimientos potenciales.

Los analistas financieros crean modelos financieros dentro de sus departamentos de finanzas corporativas o planificación y análisis financieros (FP&A). El proceso de modelado financiero comienza con datos históricos precisos. Esta información ayuda a explicar cómo funciona la empresa, cuáles son sus principales motores y cómo se conectan las diferentes partes de la empresa.

A partir de ahí, se hacen suposiciones sobre factores internos futuros como las ventas, el crecimiento de los clientes, la estructura de costes y los planes de inversión, así como sobre factores externos como las condiciones económicas, los tipos de interés y las normativas. Estas entradas alimentan los estados y calendarios proyectados.

Se utilizan hojas de cálculo como Microsoft Excel para vincular los estados financieros históricos con las suposiciones sobre el futuro. El resultado es un conjunto de proyecciones que estiman los futuros ingresos, costes, beneficios, flujo de caja y otras métricas clave, dependiendo de la función del modelo y de los objetivos del modelador.

El tipo más común de modelo financiero es el de tres estados, que vincula la cuenta de resultados, el balance y el estado de flujos de caja. Los modelos más avanzados parten de esta base para incluir la valoración, el análisis de escenarios o la previsión bajo diferentes supuestos.

Un modelo financiero sólido depende de algo más que conocimientos técnicos de hojas de cálculo. Requiere un sólido conocimiento de contabilidad, finanzas y el negocio en sí, así como un buen análisis y buen juicio. Un buen modelo es preciso, flexible y más fácil de seguir. Muestra resultados, pero también proporciona conocimiento sobre lo que impulsa esos resultados.

Muchos profesionales de las finanzas mejoran estas habilidades realizando un curso de modelado financiero que combina la teoría con la práctica. Con la llegada de la inteligencia artificial (IA) al modelado financiero, las escuelas de negocios y los programas de formación están poniendo mayor énfasis en la ciencia de datos, el machine learning y la IA generativa. Estos esfuerzos tienen como objetivo preparar a los futuros analistas para trabajar junto con sistemas avanzados³.

El modelado financiero proporciona a las organizaciones una forma estructurada de comprender su análisis financiero y sus perspectivas de futuro. Las empresas operan en entornos llenos de incertidumbre, y las decisiones empresariales suelen implicar dinero y riesgo. Un modelo financiero organiza los datos en un marco que muestra cómo interactúan los diferentes factores, lo que permite a los líderes ver no solo los números, sino también las relaciones y dinámicas que impulsan el rendimiento. Sin esta claridad, la toma de decisiones puede fragmentarse o basarse en información incompleta.

También conecta la estrategia con la ejecución. Un plan de negocio o visión estratégica debe traducirse finalmente en ingresos, gastos, flujos de caja y necesidades de capital para determinar si el modelo de negocio subyacente es viable desde el punto de vista económico. Los modelos financieros salvan esta brecha al mostrar si un plan es factible y cómo afecta a los recursos.

También ayudan a estimar el tipo de rentabilidad que puede generar un plan. De esta manera, los modelos respaldan una valoración precisa y un análisis de la inversión, lo que ayuda a las organizaciones a evaluar si vale la pena aprovechar las oportunidades y si el precio es justo.

En las operaciones diarias, el modelado financiero ayuda a las organizaciones a gestionar presupuestos, asignar recursos y mantener la liquidez. Al predecir los ingresos, los costes y las necesidades de capital, los modelos fortalecen la planificación y la previsión financieras al mismo tiempo que guían la asignación eficiente de capital. Por ejemplo, una empresa a menudo usa modelos para ver cómo los retrasos en los pagos de los clientes afectarían el flujo de efectivo o si asumir deudas es sostenible en diferentes condiciones de tasas de interés.

Las startups suelen confiar en el modelado para probar y validar sus planes antes de buscar inversores. Estos conocimientos mejoran la gestión de riesgos al preparar a las empresas para retos como la escasez de efectivo, las recesiones del mercado o el aumento de los costes, lo que ayuda a salvaguardar el estado y la continuidad financieros.

El modelado financiero apoya la comunicación y la responsabilidad. Los modelos ofrecen un lenguaje común para ejecutivos, inversores, prestamistas y otras partes interesadas. Permiten probar y ajustar planes de forma transparente, mejorando la comunicación, alineando expectativas y ayudando a garantizar la confianza.

Los modelos financieros ayudan a tomar mejores decisiones al ofrecer una base cuantitativa para evaluar las opciones. El análisis de escenarios también fortalece la planificación estratégica a largo plazo. Las organizaciones pueden evaluar el impacto financiero de los nuevos productos, la expansión, la reducción de costes o las transacciones importantes mediante la planificación práctica de escenarios antes de la ejecución. Dado que las actualizaciones se pueden realizar rápidamente una vez establecida una estructura sólida, el modelado financiero ahorra tiempo.

En conjunto, el modelado financiero garantiza que las decisiones se basen en datos, además de ser realistas, fiables y eficientes.

El modelado financiero se presenta en diferentes formas, cada una diseñada para un propósito o estructura técnica específica. Dependiendo del contexto, los modelos se utilizan para la planificación corporativa, la valoración o las iniciativas de financiación de proyectos, como las inversiones en infraestructuras. A menudo, una plantilla estándar se adapta a las necesidades de la empresa. A continuación se describen algunos modelos comunes, incluida la forma en que se crean y las funciones que desempeñan.

Este modelo es el componente básico de la mayoría de los modelos financieros. Vincula la cuenta de resultados, el balance general y el estado de flujos de caja en un solo marco, capturando activos, pasivos, ingresos y gastos de manera conectada. Los supuestos sobre ingresos, costes e inversiones fluyen a través de los tres estados. Si algo cambia, como el crecimiento de las ventas o los gastos por intereses, se puede rastrear claramente el efecto sobre los beneficios, la tesorería y el balance.

El modelo DCF se basa en el modelo de los tres estados. Proyecta los futuros flujos de caja libres, que son los fondos que quedan después de cubrir los gastos de explotación, los impuestos y la reinversión. Estos flujos de caja representan el dinero disponible para los inversores y son fundamentales para la valoración.

A continuación, los flujos de caja proyectados se descuentan a su valor actual, conocido como valor actual neto (VAN). Este enfoque implica aplicar una tasa que refleje el riesgo, normalmente el coste medio ponderado del capital (WACC), para estimar el valor actual de la empresa.

Estos modelos se crean para la planificación interna, normalmente a corto o medio plazo, de uno a varios años. Se centran en estimar los ingresos, los costes, los gastos de capital y las necesidades de capital circulante. El objetivo es ayudar a la dirección a planificar los recursos necesarios y a prepararse para el posible recursos financiero, lo que los convierte en una herramienta central en los procesos de planificación, elaboración de presupuestos y previsión.

En lugar de proyectar los flujos de caja, el enfoque del modelo CCA (a veces denominado modelo de múltiplos) valora una empresa comparándola con empresas públicas similares (pares). Entre los múltiplos de valoración habituales se incluyen el precio sobre beneficios (PER), el valor de empresa sobre EBITDA o los múltiplos de ingresos. 

Dado que se basa en los precios reales del mercado, este método puede aplicarse rápidamente y es muy utilizado por los analistas de Wall Street. Pero su precisión depende en gran medida de la elección de las empresas homólogas adecuadas y de las condiciones actuales del mercado.

Se utiliza un modelo de consolidación cuando una empresa matriz tiene varias filiales o unidades de negocio. Combina la información financiera de cada unidad en un conjunto de estados financieros. También se ocupa de cuestiones como las transacciones entre empresas (cuando las filiales hacen negocios entre sí) para que los ingresos o gastos no se contabilicen dos veces.

Cuando una empresa privada planea salir a bolsa, el modelo de OPV calcula el precio de la oferta, el número de acciones que se emitirán y el impacto de los costes de suscripción y reglamentarios. También muestra cómo cambian las participaciones en la propiedad y contabiliza los gastos adicionales de ser una empresa pública, como los costes de información y cumplimiento. El modelo ayuda tanto a la empresa como a los inversores potenciales a comprender el panorama financiero antes de la oferta, a menudo resumido en presentaciones de PowerPoint.

El modelo LBO es habitual en el capital riesgo. Se utiliza para estimar el rendimiento de los inversores cuando adquieren una empresa principalmente con dinero prestado. El modelo incluye un calendario detallado del reembolso de la deuda y los intereses, la cantidad de capital invertido y supuestos sobre la eventual venta de la empresa (salida). 

Los analistas suelen medir los resultados a través de la tasa interna de rentabilidad (TIR) y los múltiplos dinero-dinero. Dado que un fuerte endeudamiento magnifica los resultados, estos modelos son muy sensibles a factores como los tipos de interés, el crecimiento, los márgenes de beneficio y el valor de salida.

El modelo de fusiones y adquisiciones se utiliza cuando una empresa adquiere o se fusiona con otra. Ayuda a estimar los resultados financieros combinados, a menudo mostrados como estados pro forma e incorpora las ganancias o costes esperados de las sinergias, como reducciones de gastos o nuevas oportunidades de ingresos. También examina si la operación tiene efectos acumulativos o dilutivos, es decir, si los resultados por acción mejoran o se debilitan tras la transacción.

Estas técnicas son modelos avanzados que se utilizan en casos de gran incertidumbre. Los modelos de valoración de opciones determinan el valor de los instrumentos financieros con opciones implícitas, como la deuda convertible o las opciones sobre acciones. Las simulaciones de Monte Carlo utilizan variaciones aleatorias en los datos de entrada para ejecutar miles de posibles escenarios futuros, creando una gama de resultados. Este enfoque es útil para el análisis de riesgos y para proyectos con rendimientos inciertos.

El modelo SOTP se utiliza cuando una empresa tiene varias divisiones o líneas de negocio que se valoran de forma diferente. Cada parte de la empresa se valora por separado, basándose en el método más adecuado para esa unidad, como un DCF o múltiplos de empresas comparables. A continuación, se suman los valores para mostrar lo que podría valer toda la empresa si se considerara como un conjunto de negocios separados en lugar de una gran empresa.

El modelado financiero tiene muchas aplicaciones en los negocios y las finanzas. Su valor radica en ayudar a los responsables de la toma de decisiones a comprender cómo las diferentes acciones, suposiciones o condiciones del mercado afectan al rendimiento financiero. Los usos más comunes incluyen:

Planificación y previsión empresarial: las empresas utilizan modelos financieros para planificar el futuro. La previsión de ingresos, gastos y flujos de caja ayuda a la dirección a preparar presupuestos, asignar recursos y establecer objetivos de rendimiento. La previsión también permite comparar los resultados reales con las expectativas y ajustar la estrategia cuando sea necesario, a menudo trabajando junto con los sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP).

Comunicación con los inversores: los inversores, los prestamistas y otras partes interesadas esperan claridad financiera. Los modelos proporcionan una forma clara de explicar las suposiciones y los resultados, mostrando cómo espera crecer la empresa y cómo se gestionan los riesgos. Esto genera confianza y ayuda a garantizar el apoyo a las estrategias de la empresa.

Fusiones y adquisiciones (M&A): en las transacciones, los modelos financieros se utilizan para evaluar si una adquisición o fusión tiene sentido. Los modelos proyectan resultados combinados, estiman sinergias y prueban cómo las diferentes estructuras de acuerdos afectan a los beneficios y al valor para los accionistas. También ayudan a determinar cuánto debe pagar un comprador o si el precio de venta de un vendedor es razonable.

Monitorización del rendimiento y apoyo a la toma de decisiones: los modelos ayudan a los gestores y ejecutivos a evaluar y validar el rendimiento comparando las proyecciones con los resultados reales. También proporcionan un marco para probar opciones estratégicas, como entrar en nuevos mercados, introducir productos o reducir costes. Este enfoque hace que la toma de decisiones se base más en los datos y dependa menos de la intuición.

Obtención de capital: cuando las empresas buscan financiación, los modelos financieros demuestran cuánto capital se necesita, cómo se utiliza y si la empresa puede cumplir con las obligaciones de pago. Los modelos también se utilizan para probar diferentes estructuras de financiación, como la deuda frente al capital, y para mostrar a los inversores o prestamistas potenciales cómo espera comportarse la empresa.

Gestión de riesgos y análisis de escenarios: los modelos financieros permiten a las empresas probar escenarios hipotéticos. Por ejemplo, qué sucede si suben los tipos de interés, si las ventas se quedan cortas o si aumentan los costes de suministro. Ejecutar estos escenarios ayuda a las empresas a mejorar la gestión del riesgo y a crear estrategias que sean resilientes en diferentes condiciones.

Valoración de empresas o activos: los modelos se utilizan para estimar el valor de una empresa, un proyecto o un activo específico, como maquinaria o bienes inmuebles. La valoración es crucial para los inversores, adquirentes o propietarios de empresas que desean saber cuánto vale algo hoy en función de los flujos de caja futuros o de empresas comparables. Métodos como el modelo de valoración del flujo de caja descontado (DCF) o el análisis de empresas comparables son habituales en este ámbito.

El modelado financiero es más útil cuando se construye sobre una base de precisión, adaptabilidad y fundamentos sólidos. Los modeladores siguen buenas prácticas para garantizar que los modelos cumplan su propósito a lo largo del tiempo y sigan siendo comprensibles para los diferentes usuarios. Estas son algunas de las técnicas y prácticas básicas de modelado que siguen las organizaciones:

Los errores pueden minar la confianza en un modelo. Se puede apoyar la precisión conciliando las proyecciones con los datos históricos, incorporando comprobaciones de errores y realizando análisis de sensibilidad, a la vez que se manejan con cuidado partidas como la depreciación.

Un modelo bien estructurado es fácil de navegar. Las entradas, los cálculos y los resultados deben estar claramente separados con un formato coherente. El uso de convenciones como la codificación por colores para las entradas ayuda a otros a comprender rápidamente la lógica sin confusión.

Las fórmulas y los diseños deben ser coherentes en todas las hojas de trabajo y secciones del modelo. Esta práctica reduce los errores y facilita el seguimiento de cómo fluyen los supuestos a través del modelo. La coherencia también ayuda cuando varias personas trabajan en el mismo archivo.

Un buen modelo permite actualizaciones rápidas cuando cambian los supuestos. Esto significa evitar los valores codificados en las fórmulas, vincular las entradas de forma lógica y diseñar el modelo de modo que los escenarios puedan ejecutarse sin reestructuración. La flexibilidad ayuda a garantizar que el modelo siga siendo relevante con el paso del tiempo.

La IA puede mejorar el proceso de modelado financiero al automatizar la recopilación de datos, identificar patrones ocultos en grandes conjuntos de datos y mejorar la precisión de las previsiones. A medida que grandes actores como JPMorgan, Goldman Sachs y Morgan Stanley integran la IA en el modelado y otras áreas², las empresas más pequeñas y las startups se enfrentan a la presión de adaptarse o corren el riesgo de quedarse atrás.

• La automatización también puede agilizar tareas repetitivas como la actualización de datos históricos o la ejecución de escenarios, dando a los analistas acceso a los resultados casi en tiempo real.
  
  
•  La IA generativa centrada en las finanzas puede redactar informes de gestión, resumir los resultados de las previsiones o generar descripciones de escenarios que expliquen los resultados hipotéticos en un lenguaje sencillo. Esto ayuda a cubrir la brecha entre los resultados técnicos y la toma de decisiones. En una encuesta realizada a directores financieros, la realización de análisis financieros y la creación de previsiones fue el área en la que consideraron que la IA generativa tendría un mayor impacto.³
  
  
• La IA agéntica lleva la automatización más allá mediante la gestión de flujos de trabajo de principio a fin. Puede planificar, ejecutar y adaptar las previsiones y, al mismo tiempo, dejar espacio a la supervisión humana. Gartner predice que para 2028, el 33 % de las aplicaciones de software empresarial incluirán IA agéntica, frente a menos del 1 % en 2024⁴
  
  .
• La IA explicable (XAI) hace que los modelos complejos sean más transparentes al mostrar qué variables impulsan los resultados, una característica crítica en un sector altamente regulado. Aunque la IA no sustituye al modelado tradicional, añade velocidad y profundidad al proceso.

La toma de decisiones rara vez se basa en un único resultado. Los modelos deben permitir a los usuarios probar diferentes escenarios (por ejemplo, casos optimistas, base y pesimistas) y análisis de sensibilidad para ver cómo los cambios en una variable afectan a los resultados.

Los modelos bien diseñados son más fáciles de utilizar, de mantener y de confiar en ellos a lo largo del tiempo. Los sólidos principios de diseño ayudan a garantizar que un modelo no solo sea preciso, sino también duradero y adaptable a medida que evolucionen las necesidades empresariales.

• Estructura modular: dividir un modelo en módulos lógicos (como entradas, cálculos y resultados) facilita su actualización, ampliación y auditoría. Un enfoque modular reduce los errores y mejora la usabilidad a largo plazo.
  
  
• Control de versiones: el seguimiento de las versiones del modelo evita confusiones cuando se realizan varias actualizaciones. El control de versiones puede ser tan simple como convenciones claras de nomenclatura de archivos o tan avanzado como el uso de herramientas colaborativas que registran los cambios.
  
  
• Documentación: añadir notas, instrucciones o una pestaña de "guía del usuario" ayuda a otros a entender cómo utilizar el modelo a través de una guía paso a paso. La documentación también facilita que los nuevos miembros del equipo o las partes interesadas sigan las suposiciones y los métodos sin conjeturas, especialmente cuando los modelos se combinan con un caso de éxito a modo de ilustración.

Los modelos deben ser fáciles de auditar. Evite modelos demasiado complejos con fórmulas u hojas ocultas que oscurezcan los cálculos. La transparencia genera confianza con las partes interesadas y convierte al modelo en una herramienta de comunicación fiable, incluso si un nuevo modelador hereda el archivo.

Si bien el modelado financiero es una herramienta poderosa, también conlleva limitaciones y posibles escollos. Comprender estos retos ayuda a las organizaciones a utilizar los modelos de forma más eficaz y a evitar conclusiones engañosas.

Complejidad y error humano: los modelos financieros pueden volverse complejos, con numerosas fórmulas y hojas de cálculo interconectadas. Incluso pequeños errores en fórmulas o enlaces pueden producir errores significativos en los resultados, lo que puede afectar las decisiones.

Calidad de los datos: los datos históricos precisos son críticos para crear modelos fiables. Los datos incompletos, incoherentes o desactualizados pueden socavar la precisión del modelo y dar lugar a proyecciones defectuosas.

Dependencia de los supuestos: los modelos solo son tan buenos como los supuestos en los que se basan. Si las tasas de crecimiento, los costes o las condiciones del mercado se estiman de manera incorrecta, los resultados pueden ser engañosos. Los responsables de la toma de decisiones deben evaluar críticamente las suposiciones y actualizarlas a medida que cambian las condiciones.

Dificultad para adaptarse a cambios rápidos: los mercados en rápida evolución, las crisis económicas o las nuevas tecnologías pueden hacer que los supuestos o las estructuras queden rápidamente obsoletos. Los modelos deben mantenerse y actualizarse con frecuencia para seguir siendo útiles.

Excesiva confianza en los modelos: aunque los modelos proporcionan conocimiento cuantitativo, no pueden captar todos los aspectos de la realidad, como los cambios inesperados del mercado, los cambios normativos o los factores de comportamiento. Confiar demasiado en un modelo puede llevar a una confianza errónea en las proyecciones.

Posible falta de comunicación: si los modelos no están claramente documentados u organizados, las partes interesadas pueden malinterpretar los resultados. La complejidad o la falta de transparencia pueden reducir la confianza en el modelo y sus resultados.

Requisitos de tiempo y recursos: se necesita tiempo para crear un modelo detallado y preciso. Las organizaciones deben equilibrar el nivel de detalle con los recursos disponibles y la urgencia de las decisiones a tomar.