¿Qué es el modelado financiero?

El modelado financiero es ampliamente utilizado en finanzas corporativas, banca de inversión, capital privado, investigación de renta variable y consultoría. Una empresa podría usarlo para evaluar para introducir un nuevo producto o expandirse a un nuevo mercado. Un inversionista podría usar uno para estimar lo que vale una empresa antes de realizar una adquisición o inversión. Los prestamistas lo utilizan para evaluar si un prestatario puede cumplir con las obligaciones de deuda. Los modelos también juegan un papel central en las fusiones y adquisiciones (M & A).

Los modelos a menudo se utilizan para ejecutar escenarios y análisis de sensibilidad para que los líderes puedan ver cómo los cambios en las variables clave afectan los resultados. El objetivo es crear una herramienta que ayude en la toma de decisiones al forecasting cómo podría funcionar un negocio o inversión en diferentes escenarios. Este enfoque brinda a las empresas, inversionistas y prestamistas una forma de anticipar 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 financiero (FP&A). El proceso de modelado financiero comienza con datos históricos precisos. Esta información ayuda a explicar cómo opera el negocio, cuáles son sus principales impulsores y cómo se conectan las diferentes partes de la empresa.

A partir de ahí, se hacen suposiciones sobre factores internos futuros, como ventas, crecimiento de clientes, estructura de costos y planes de inversión, así como factores externos, como condiciones económicas, tasas de interés y regulaciones. Estas entradas se incorporan a los estados de cuenta y cronogramas proyectados.

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

El tipo más común de modelo financiero es un modelo de tres estados, que vincula el estado de resultados, el balance general y el estado de flujo de efectivo. Los modelos más avanzados se basan en esta base para incluir valoración, análisis de escenarios o forecasting bajo diferentes supuestos.

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

Muchos profesionales de las finanzas mejoran estas habilidades tomando un curso de modelado financiero que combina la teoría con la práctica. Con la llegada de la inteligencia artificial (IA) en el modelado financiero, las escuelas de negocios y los programas de capacitación están poniendo mayor énfasis en la ciencia de datos, machine learning y IA generativa. Estos esfuerzos tienen como objetivo preparar a los futuros analistas para trabajar junto con sistemas avanzados.³

El modelado financiero proporciona a las organizaciones una forma estructurada de comprender su análisis financiero y sus perspectivas de futuro. Las compañías operan en entornos llenos de incertidumbre, y las decisiones empresariales suelen implicar dinero y riesgo. Un modelo financiero organiza los datos en una infraestructura que muestra cómo interactúan los distintos factores, lo que permite a los directivos ver no sólo los números, sino las relaciones y la dinámica que impulsan el rendimiento. Sin esta claridad, la toma de decisiones puede fragmentar o basar 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 efectivo y necesidades de capital para determinar si el modelo de negocio subyacente es financieramente viable. Los modelos financieros cierran esta brecha al mostrar si un plan es factible y cómo afecta los recursos.

También ayudan a estimar el tipo de rendimiento que puede generar un plan. De esta manera, los modelos respaldan una valoración precisa y un análisis de inversiones, ayudando a las organizaciones a evaluar si vale la pena aprovechar las oportunidades y si los precios son justos.

En las operaciones cotidianas, el modelado financiero ayuda a las organizaciones a gestionar cotizaciones, asignar recursos y mantener la liquidez. Al predecir los ingresos, los costos y las necesidades de capital, los modelos refuerzan la planeación financiera y el forecasting, al tiempo que orientan una asignación eficiente del capital. Por ejemplo, una compañía suele emplear modelos para ver cómo afectarían al flujo de caja los retrasos en los pagos de los clientes o si es sostenible endeudar en distintas condiciones de tasas de interés.

Las empresas emergentes a menudo confían en el modelado para probar y validar sus planes antes de buscar inversores. Estos insights mejoran la gestión de riesgos al preparar a las empresas para desafíos como la escasez de efectivo, las recesiones del mercado o el aumento de los costos, lo que ayuda a salvaguardar el estado y la continuidad financieras.

El modelado financiero respalda la comunicación y la responsabilidad. Los modelos ofrecen un lenguaje común para ejecutivos, inversionistas, prestamistas y otros stakeholders. Permiten probar y ajustar los planes de forma transparente, mejorando la comunicación, alineando las expectativas y ayudando a garantizar la confianza.

Los modelos financieros respaldan una mejor toma de 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 nuevos productos, expansión, reducción de costos o transacciones importantes a través de la planificación práctica de escenarios antes de la ejecución. Debido a que las actualizaciones se pueden realizar rápidamente una vez que se cuenta con una estructura sólida, el modelado financiero ahorra tiempo.

En conjunto, el modelado financiero garantiza que las decisiones sean basadas en datos, así como realistas, confiables 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 infraestructura. A menudo, una plantilla estándar se adapta a las necesidades de la empresa. Estas son descripciones de algunos modelos comunes, incluida la forma en que se construyen y las funciones que desempeñan.

Este modelo es el componente básico para la mayoría de los modelos financieros. Vincula el estado de resultados, el balance general y el estado de flujo de efectivo en una sola infraestructura, capturando activos, pasivos, ingresos y gastos de manera conectada. Las suposiciones sobre ingresos, costos e inversiones fluyen a través de las tres declaraciones. Si algo cambia, como el crecimiento de las ventas o los gastos por intereses, puede rastrear claramente el efecto en las ganancias, el efectivo y el balance.

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

Los flujos de efectivo proyectados se descuentan a su valor actual, conocido como valor actual neto (VAN). Este enfoque implica aplicar una tasa que refleje el riesgo, generalmente el costo promedio ponderado del capital (WACC), para estimar el valor actual del negocio.

Estos modelos se crean para la planificación interna, generalmente a corto o mediano plazo de uno a varios años. Se centran en estimar los ingresos, los costos, los gastos de capital y las necesidades de capital de trabajo. El objetivo es ayudar a la gerencia a planificar qué recursos se necesitan y prepararse para el rendimiento financiero probable, convirtiéndolos en una herramienta central en los procesos de planificación, presupuestación y pronóstico.

En lugar de proyectar flujos de efectivo, el enfoque del modelo CCA (a veces llamado modelo de múltiplos) valora un negocio comparándolo con empresas públicas similares (pares). Los múltiplos de valoración comunes incluyen la relación precio-beneficio (P/E), el valor empresarial a EBITDA o los múltiplos de ingresos. 

Debido a que se basa en los precios reales del mercado, este método se puede aplicar rápidamente y es ampliamente utilizado por los analistas de Wall Street. Pero su precisión depende en gran medida de elegir las compañías pares adecuadas y de las condiciones actuales del mercado.

Un modelo de consolidación se utiliza cuando una empresa matriz tiene varias filiales o unidades de negocio. Combina las finanzas de cada unidad en un solo conjunto de estados de cuenta. También maneja cuestiones como las transacciones entre empresas (donde las filiales hacen negocios entre sí) para que los ingresos o gastos no se cuenten dos veces.

Cuando una compañía privada planea salir a bolsa, el modelo IPO estima el precio de oferta, la cantidad de acciones que se emitirán y el impacto de los costos de subscripción y regulatorios. También muestra cómo cambian las participaciones de propiedad y tiene en cuenta los gastos adicionales de ser una compañía pública, como los costos de presentación de reportes y de cumplimiento. El modelo ayuda tanto a la compañía como a los potenciales inversores a comprender la situación financiera antes de la oferta, a menudo resumida en presentaciones de PowerPoint.

El modelo LBO es común en el capital privado. Se utiliza para estimar los rendimientos de los inversores al adquirir una empresa principalmente con dinero prestado. El modelo incluye un cronograma detallado del pago 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 rendimiento (TIR) y los múltiplos de dinero sobre dinero. Debido a que una gran deuda magnifica los resultados, estos modelos son muy sensibles a factores como las tasas 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 proforma e incorpora ganancias o costos esperados de sinergias, como reducciones de gastos o nuevas oportunidades de ingresos. También examina si el acuerdo es acumulativo o dilutivo, es decir, si los Resultados por Compartir mejoran o se debilitan después de la transacción.

Estas técnicas son modelos avanzados empleados en casos de alta incertidumbre. Los modelos de fijación de precios 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 emplean variaciones aleatorias en las entradas para ejecutar miles de posibles escenarios futuros, creando una variedad de resultados. Este enfoque es útil para el análisis de riesgos y para proyectos con rendimientos inciertos.

El modelo SOTP se emplea cuando una compañía tiene varias divisiones o líneas de negocio que se valoran de forma diferente. Cada parte de la compañía se valora por separado, basar 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 compañía si se considerara como un conjunto de negocios separados en lugar de una gran compañía.

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 el rendimiento financiero. Los usos más comunes incluyen:

Planeación y pronóstico empresarial: las compañías emplean modelos financieros para planear el futuro. Forecasting de ingresos, gastos y flujos de caja ayuda a la dirección a preparar presupuestos, asignar Recursos y establecer objetivos de rendimiento. El Forecasting 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 inversionistas: los inversionistas, los prestamistas y otras partes interesadas esperan claridad financiera. Los modelos proporcionan una forma clara de explicar los supuestos y los resultados, mostrando cómo la empresa espera crecer 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 las ganancias y el valor para los accionistas. También ayudan a determinar cuánto debe pagar un comprador o si el precio que pide un vendedor es razonable.

Monitoreo del rendimiento y soporte de decisiones: los modelos ayudan a los gerentes y ejecutivos a evaluar y validar el rendimiento comparando las proyecciones con los resultados reales. También proporcionan una infraestructura para probar opciones estratégicas, como ingresar a nuevos mercados, introducir productos o reducir costos. Este enfoque hace que la toma de decisiones sea más basada en datos y menos dependiente de la intuición sola.

Obtención de capital: Cuando las compañías buscan financiación, los modelos financieros demuestran cuánto capital se necesita, cómo se emplea y si la compañía puede hacer frente a las obligaciones de reembolso. Los modelos también se emplean para probar diferentes estructuras de financiación, como la deuda frente al capital, y para mostrar a los posibles inversionista o prestamistas cómo espera comportar la compañía.

Gestión de riesgosy análisis de escenarios: los modelos financieros permiten a las empresas probar escenarios hipotéticos. Por ejemplo, qué sucede si aumentan las tasas de interés, si las ventas son insuficientes o si aumentan los costos de suministro. La ejecución de estos escenarios ayuda a las empresas a mejorar la gestión de riesgos y a crear estrategias que sean resilientes en diferentes condiciones.

Valoración de empresas o activos: Los modelos se utilizan para estimar el valor de un negocio, un proyecto o un activo específico, como maquinaria o inmobiliarios. 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 efectivo futuros o de empresas comparables. Métodos como el modelo de valoración de flujo de caja descontado (DCF) o el análisis de empresas comparables son estándar en esta área.

El modelado financiero es más útil cuando se construye sobre una base de precisión, adaptabilidad y fundamentos sólidos. Los modeladores siguen las mejores 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 socavar la confianza en un modelo. La precisión se puede respaldar conciliando las proyecciones con los datos históricos, incorporando verificaciones de errores integradas y realizando análisis de sensibilidad, mientras se manejan cuidadosamente elementos como la depreciación.

Un modelo bien estructurado es fácil de navegar. Las entradas, los cálculos y las salidas deben estar claramente separados con un formato coherente. El uso de convenciones, como la programación 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 cálculo y secciones del modelo. Esta práctica reduce los errores y facilita el seguimiento del flujo de 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 valores codificados en fórmulas, vincular entradas de forma lógica y diseñar el modelo para que los escenarios se puedan ejecutar sin reestructurar. La flexibilidad ayuda a garantizar que el modelo siga siendo relevante a lo largo 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 la Forecasting. A medida que grandes compañías como JPMorgan, Goldman Sachs y Morgan Stanley integran la IA en el modelado y otras áreas ², las compañías más pequeñas y las nuevas compañías enfrentan la presión de adaptar o arriesgar a quedar atrás.

• La automatización también puede agilizar tareas repetitivas, como actualizar datos históricos o ejecutar 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 cerrar la brecha entre los resultados técnicos y la toma de decisiones ejecutivas. En una encuesta a gerentes de finanzas, realizar análisis financieros y crear pronósticos fue el área donde vieron que la IA generativa tenía el mayor impacto.³
  
  
• La IA agéntica lleva la automatización aún más al gestionar flujos de trabajo de extremo a extremo. Puede planificar, ejecutar y adaptar pronósticos sin dejar espacio para 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 2024.⁴
  
  
• La IA explicable (XAI) hace que los modelos complejos sean más transparentes al mostrar qué variables impulsan los resultados, una característica crítica en una industria altamente regulada. Si bien la IA no reemplaza el modelado tradicional, agrega velocidad y profundidad al proceso.

La toma de decisiones rara vez se trata de 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 los resultados.

Los modelos bien diseñados son más fáciles de usar, mantener y confiar con el tiempo. Los sólidos principios de diseño ayudan a garantizar que un modelo no solo sea preciso, sino también duradero y adaptable a medida que evolucionan las necesidades del negocio.

• Estructura modular: dividir un modelo en módulos lógicos (como entradas, cálculos y salidas) facilita la 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 múltiples 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 cambios.
  
  
• Documentación: agregar notas, instrucciones o una pestaña de "guía del usuario" ayuda a otros a comprender cómo usar el modelo a través de una guía paso a paso. La documentación también facilita que los nuevos miembros del equipo o los stakeholders sigan suposiciones y métodos sin conjeturas, especialmente cuando los modelos se combinan con un estudio de caso a modo de ilustración.

Los modelos deberían ser fáciles de auditar. Evite modelos demasiado complejos con fórmulas u hojas ocultas que oscurecen los cálculos. La transparencia genera confianza con los stakeholders y convierte al modelo en una herramienta de comunicación confiable, incluso si un nuevo modelador hereda el archivo.

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

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

Calidad de los datos: Disponer de datos históricos precisos es crítico para construir modelos fiables. Los datos incompletos, inconsistentes u obsoletos pueden socavar la precisión del modelo y generar proyecciones erróneas.

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

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

Dependencia excesiva de los modelos: si bien los modelos proporcionan insight, no pueden capturar todos los aspectos de la realidad, como cambios inesperados en el mercado, cambios regulatorios o factores de comportamiento. La confianza excesiva en un modelo puede llevar a una confianza equivocada en las proyecciones.

Posible falta de comunicación: si los modelos no están claramente documentados u organizados, los stakeholders 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.