Valoración de empresas agrarias mediante múltiplos

Transcripción

1 Valoración de empresas agrarias mediane múliplos Auores: J. Ribal 1, A. Blasco 2, B. Segura 3 1. Deparameno de Economía y Ciencias Sociales. Escuela Técnica Superior del Medio Rural y Enología. Universidad Poliécnica de Valencia. Avda. Blasco Ibáñez, Valencia frarisan@esp.upv.es 2. y 3. Deparameno de Economía y Ciencias Sociales. Faculad de Adminisración de Empresas. Universidad Poliécnica de Valencia. Camino de Vera, s/n Valencia ablascor@upvne.upv.es; bsegura@upvne.upv.es Palabras clave: valoración masiva, algorimo eliminación anómalos, PYMEs. Resumen La uilización de la valoración de empresas es creciene en la gesión empresarial para diversos fines. Sin embargo, en el secor agrario español, formado por pequeñas exploaciones y empresas, no exise información de uilidad para el proceso de valoración. Con la finalidad de ampliar esa información, se propone un modelo de valoración masiva de empresas que permie obener múliplos de valoración. Disponer de esos múliplos para un secor permie conrasar valoraciones realizadas mediane oras meodologías o incluso realizar valoraciones aproximaivas. El modelo de valoración masiva emplea el descueno de los flujos de caja libres generados por cada empresa y esá dividido en dos fases de crecimieno consane. El cose del capial se fija mediane el CAPM eniendo en cuena la esrucura financiera de cada empresa que es esimada mediane cálculos ieraivos. Ese modelo se ha aplicado a una muesra de 278 PYMEs incluidas en el Código Nacional de Acividades Económicas 011 Producción agrícola. Para el período se han exraído 72 variables de cada empresa. La aplicación da como resulado las disinas disribuciones de los múliplos de valoración más usuales. Las disribuciones de múliplos obenidas son asiméricas, lo que provoca varios problemas. En primer lugar genera un sesgo al alza de los múliplos medios, además hace que el rango más probable sea demasiado amplio por lo que la disminuye la uilidad de los múliplos para valorar o conrasar y por úlimo dificula la deerminación de diferencias esadísicamene significaivas al comparar con oras disribuciones. Para solvenar ese inconveniene se ha diseñado un algorimo de eliminación de elemenos anómalos que permie obener el rango de valores más probables para cada múliplo. El algorimo idenifica el rango con mayor concenración de valores que será mucho más fiable para esablecer valores o rangos más probables para los diferenes múliplos. INTRODUCCIÓN La uilización de la valoración de empresas es creciene en la gesión empresarial para diversos fines. Sin embargo, en el secor agrario español, formado por pequeñas exploaciones y empresas, no exise información de uilidad para el proceso de valoración. Un ipo de información muy úil desde un puno de visa valoraivo la consiuyen los múliplos de valoración: definidos como cocienes enre el valor de una empresa o el 1008

2 precio de sus paricipaciones o acciones dividido enre una variable conable relacionada con los resulados (beneficio neo, cash-flow, venas, EBITDA, ). Disponer de los múliplos valoraivos de un secor permie conrasar valoraciones realizadas mediane oras meodologías o incluso realizar valoraciones aproximaivas. Con el principal objeivo de ampliar esa información, en ese rabajo se propone un modelo de valoración masiva de empresas. A parir del resulado de esa valoración se podrán obener diversos múliplos de valoración. Ese modelo de valoración masivo empleará enre oras, variables de nauraleza conable, por lo que para su aplicación es necesario disponer de información específica del grupo de empresas a esudiar. DETERMINACIÓN DE LA MUESTRA DE EMPRESAS Para obener la información de nauraleza conable se ha recurrido a la base de daos SABI, que coniene información de las cuenas anuales deposiadas en el Regisro Mercanil por las sociedades españolas. Para idenificar las empresas perenecienes al secor agrario se ha opado por emplear el Código Nacional de Acividades Económicas 011 Producción agrícola, filrando aquellas que esuviesen consiuidas como Sociedades Limiadas o como Sociedades Anónimas. No se incluyen, por ano, cooperaivas ni sociedades civiles de ningún ipo. Dado el inerés en rabajar con pequeñas y medianas empresas por las razones previamene referidas, se ha fijado un límie superior de facuración de 50 millones de euros1. Para eviar problemas de mala calidad de los daos se ha fijado como límie inferior de facuración 2 millones de euros, así se han eliminado de la muesra las denominadas microempresas. Además, ambién se han excluido del análisis aquellas empresas con flujo de caja del año 2006 negaivo. Así, se ha obenido información de un oal de 278 empresas que cumplen los requisios aneriores, de las cuales 174 disponen de información conable para odo el periodo Para dicho período se han exraído 72 variables de cada empresa. MODELOS Modelo de valoración masiva Ese rabajo requiere la aplicación de una meodología de valoración, pueso que la obención de múliplos de PYMEs supone conocer el valor de mercado y valor de los recursos propios de las mismas. Para el cálculo del valor de mercado se emplea un modelo de descueno de flujos de caja libres o disponibles. El modelo más exendido suele descomponerse en dos fases, una primera fase de flujos de caja explícios y una segunda fase en la que se esima un valor residual mediane la fórmula de Gordon. [1] V = FC 1 + FC FC 2 k ) k ) k ) FC + h) ( k h) k ) [1] 1 La Comisión Europea en su Recomendación 2003/361/CE define como pequeña empresa a aquella que ocupa a menos de 50 personas y cuyo volumen de negocios anual no excede de 50 millones de euros o cuyo balance general anual no supera los 10 millones de euros. 1009

3 En un planeamieno de valoración masiva, no es posible fijar unos flujos de caja explícios para cada empresa y año, dado el desconocimieno de las políicas de crecimieno y de inversión de las mismas. Por lo ano, se recurre a un modelo en dos fases, susiuyendo la fase de flujos de caja explícios por una de crecimieno consane a parir de la información hisórica de la empresa (Damodaran, 2002) [2]. V 1+ g FC 1 k g g) k ) + FC g) h) ( ) ( ) k h 1+ k = [2] Siendo: FC: flujo de caja libre esperado para el primer año de proyección (año 1) : duración de la primera fase g: crecimieno consane esperado durane la primera fase h: crecimieno consane esperado durane la segunda fase El modelo [1] equivale al modelo [2] si los flujos de caja libres crecen a un rimo anual consane de g. Podría parecer que ese planeamieno se aleja de la realidad prácica en la valoración de una empresa. Sin embargo, en pequeñas empresas no suelen esar muy claras las políicas de crecimieno e inversión fuuras, principalmene por la inexisencia de un plan esraégico. Por ese moivo, el analisa iende a recurrir en mayor grado a daos hisóricos y secoriales. En consecuencia, se raa de un modelo a aplicar sobre daos hisóricos conables que raa de imiar, mimeizar, los modelos de valoración aplicados por los analisas y valoradores sobre empresas concreas. La definición de flujo de caja libre empleada es la más exendida en el enorno empresarial (Rojo y García, 2006): BAIT (1-) +Doación a la amorización (DA) - Variación del capial circulane -Inversión en acivos fijos Flujo de caja libre Donde BAIT es el Beneficio anes de inereses e impuesos, omando como al el resulado de exploación, sin considerar, por ano, los resulados exraordinarios. Esa variable es corregida por (1-) siendo el ipo imposiivo, se raa por ano de un impueso de sociedades ajusado ya que no han incluido ni resulados financieros ni resulados exraordinarios. Ese planeamieno equivale al planeamieno de Copeland e al. (2004) mediane la variable NOPLAT (Ne Operaing Profi Less Adjused Taxes). La aplicación de modelos de valoración de descuenos de flujos de caja supone la fijación de una serie de hipóesis. Cuando ese modelo se desea aplicar a un conjuno elevado de empresas conlleva fijar premisas iguales para odas las empresas, con el fin de doar de coherencia al modelo masivo. Eso es, los méodos de esimación de los parámeros como crecimieno, asa de descueno, ec. serán los mismos para odas las empresas, no así los valores de esos parámeros que serán específicos para cada empresa. 1010

4 La asa de descueno elegida es el cose medio ponderado del capial, lo que implica cuanificar ke (cose de los recursos propios), kd (cose del exigible), así como la esrucura financiera de la empresa deerminada por E (porcenaje de recursos propios sobre pasivo) y D (porcenaje de exigible sobre pasivo). ( 1 ) E ke + D kd K = WACC = E + D [3] El cose de los recursos propios (ke) se fija mediane el CAPM. Se emplea la bea desapalancada media del secor. Para ello, se recurrirá a beas bursáiles que será necesario desapalancar empleando la esrucura financiera de cada empresa coizane. El cose del exigible se puede aproximar a parir de los daos conables de cada empresa, como el cociene enre los gasos financieros del ejercicio y el saldo medio del exigible. La esrucura del capial presena el problema de la circularidad. Para deerminar el cose medio ponderado del capial se necesia conocer las ponderaciones basadas en el valor de mercado pero para deerminar el valor de mercado se deben desconar los flujos de caja libres al cose ponderado del capial. Una forma de resolver ese problema es fijar un objeivo de esrucura de capial para la empresa, una segunda forma consise en realizar cálculos ieraivos (Copeland e al, 2004). En esa úlima solución, a parir de la fijación de los coses de recursos propios y de la financiación ajena se deermina el valor de los recursos propios, de al modo que la suma de ésos y del endeudamieno de la empresa iguala al valor obenido por descueno de flujos de caja. Dado que la esrucura financiera objeivo es desconocida y que la esrucura financiera reflejada en libros es poco fiable se opa por resolver el problema de la circularidad de la esrucura de capial mediane cálculos ieraivos. El uso de un modelo de dos fases de crecimieno consane obliga a esimar dos asas de crecimieno específicas para cada fase. En la primera fase el crecimieno (g) se esimará siguiendo a Damodaran (2002), así el crecimieno de cada empresa se calcula en función de la renabilidad económica (ROC) y de la asa de reinversión hisórica específica de la empresa. En la segunda fase, a más largo plazo, el crecimieno (h) se aproxima a una medida de crecimieno de la economía (PIB), asumiendo que en secores maduros, con muchas empresas, los crecimienos anuales a largo plazo no serán muy elevados. Morris (1994) adviere del error común de emplear asas de crecimieno insosenibles a perpeuidad. De acuerdo con Morris (1994) el horizone emporal explício de la valoración depende de la seguridad sobre la esimación de las operaciones fuuras, refiriendo como habiuales períodos enre 3 y 10 años, con la posibilidad de períodos mayores en empresas con gran esabilidad. En la aplicación se ha opado por un horizone emporal explício de 5 años considerando poseriormene un valor residual mediane el modelo de Gordon. Esa duración explícia es probablemene más cora que la que se emplearía con conocimienos más específicos de cada empresa. Se ha considerado que durane el periodo de proyección no va a haber reparo de dividendos enre los accionisas. Una vez obenido el valor de la empresa (EV) es necesario obener el valor de los recursos propios o valor de las acciones (VRP) que se calcula como: Valor recursos propios (VRP) = EV Exigible + Deudores + Tesorería [4] 1011

5 Algorimo de eliminación de anómalos La no normalidad de las disribuciones obenidas así como la asimería de las mismas hace conveniene eliminar aquellas empresas con múliplos excesivos (muy bajos o muy elevados) que pueden inroducir un imporane sesgo ano en los esadísicos de endencia cenral como en los de posición. El problema de asimería y de la poca represenaividad de la media como múliplo ípico no es exclusivo de los múliplos obenidos mediane el modelo de valoración masiva. En efeco, los múliplos de valoración bursáiles suelen presenar asimismo disribuciones asiméricas. Marazzi y Ruffieux (1999) cian algunos modos habiuales de esimar una media runcada, solución habiual para esimar un valor medio represenaivo en los casos con disribuciones asiméricas y proponen una alernaiva propia. En nuesro rabajo se propone un algorimo basado en runcar la disribución obenida para un múliplo dado de modo que la ampliud del rango runcado sea mínima. El algorimo busca la mayor concenración de múliplos. Los pasos del algorimo son los siguienes: 1. Deerminar amaño de la muesra (M): n 2. Ordenar de forma creciene la muesra (M) 3. Fijar facor de eliminación de anómalos: α[0,1] 4. Deerminar amaño (q) de la submuesra solución (m): q=enero[(1- α)n] 5. Min (e i+q - e i ) i=1,2, n siendo e i : elemeno i-ésimo de la muesra M ordenada 6. Submuesra solución m[e i,e i+q ] Suponiendo un facor de eliminación de anómalos del 20%, el algorimo proporcionará los exremos del inervalo que coneniendo un 80% de los valores presena una ampliud o rango menor. Bajo esa misma esrucura el algorimo sería uilizable variando la función a minimizar. Así, y en especial en esa aplicación, resula ineresane minimizar el cociene enre los exremos del inervalo, ya que indicaría una menor relación enre el menor valor y el mayor valor de empresa que proporcionará el múliplo. RESULTADOS La aplicación del modelo de valoración a cada una de las empresas de la muesra de PYMES agrarias permie obener un valor individual de cada una de las empresas así como de sus recursos propios (precio de las paricipaciones o acciones). El cociene de esos valores y la correspondiene variable conable compone el múliplo valoraivo. Así se han calculado los siguienes múliplos empleando como numerador el valor de la empresa (EV): Valor/Acivo Toal (q), Valor/Venas (EV/V), Valor/ Resulado Bruo de Exploación (EV/EBITDA), Valor/Resulado Neo de Exploación. Mienras que empleando como numerador el precio de las acciones (VRP) se han calculado: Precio/Cash-flow (PCF) y Precio/Beneficio Neo (PER). La abla 1 recoge los principales esadísicos de nauraleza descripiva de los disinos múliplos de valoración calculados sobre la muesra complea mienras que la abla 2 recoge esos mismos esadísicos ras aplicar el algorimo de eliminación. 1012

6 La figura 1 muesra la comparación para el múliplo PER enre un rango inercuarílico clásico (percenil 25-percenil 75) y un rango del 50% minimizando el cociene enre los exremos del rango, según el algorimo de eliminación de anómalos. El porcenaje de reducción del amaño del rango del 50% de relación mínima frene al rango inercuarílico oscila enre el 3,1% y el 21,5%. La reducción es mayor en aquellos múliplos que presenan un mayor coeficiene de variación. El porcenaje de reducción enre el cociene de los exremos del rango inercuarílico frene al rango del 50% de relación mínima oscila enre el 4,2% y el 47,9%, de nuevo la reducción es mayor en aquellos múliplos que presenan mayor variabilidad relaiva. DISCUSIÓN El empleo de modelos de valoración masiva en el secor agrario puede aumenar el nivel de información disponible especialmene para pequeñas y medianas empresas, la imporancia de ese ipo de información es mayor en ese secor dado el bajo número de empresas coizanes exisenes que puedan servir de referencia. En los múliplos que presenan mucha dispersión, eso es alo coeficiene de variación, el uso de valores medios, mediana o rango inercuarílico genera un sesgo al alza muy imporane. Por ello múliplos como EV/Venas, EV/EBIT o PER no deberían ser usados direcamene sin alguna procedimieno previo de raamieno de los mismos. Los inervalos deerminados por el algorimo diseñado deecan la posición de la moda o valor más probable de una manera más fiable. En ese senido es superior a medidas como la media runcada o el uso del inervalo inercuarílico, ya que a igualdad de valores conenidos en la disribución runcada, el rango es mínimo, lo que implica una mayor concenración de valores. El algorimo es más efecivo en aquellos múliplos que presenan una mayor variabilidad relaiva. Referencias Copeland, T., Koller, T. y Murrin, J Valoración. Medición y gesión del valor. Ediciones Deuso, Barcelona. Damodaran, A Damodaran on Valuaion. Securiy Analysis for Invesmen and Corporae Finance. Ed. Wiley, 2ª ed., New York Damodaran, A Invesmen valuaion. Tools and echniques for deermining he value of any asses. Ed. Wiley, 2ª ed., New York Marazzi, A. y Ruffieux, C The runcaed mean of an asymmeric disribuion. Compuaional saisics and daa analysis 32: Morris, E.L Why acquirers may need o rehink erminal values. Mergers and Acquisiions 29: Rojo, A. y García, D La valoración de empresas en España. Un esudio empírico. Revisa española de financiación y conabilidad XXXV(132):

7 Tabla 1. Esadísicos descripivos de los múliplos de valoración sobre la muesra complea Variable q EV/VENTAS EV/EBITDA EV/EBIT PCF PER N Promedio 1,31 3,06 12,63 48,00 12,87 64,89 Mediana 1,16 1,07 12,22 20,43 11,63 23,65 Media Arm. 0,89 0,86 11,81 19,03 9,93 19,60 Desviación 0,75 13,77 3,37 165,87 6,91 184,59 CV 0,58 4,51 0,27 3,46 0,54 2,84 Min 0,06 0,15 6,33 6,53 2,46 2,89 Max 4,83 155,44 25, ,28 52, ,03 P25% 0,88 0,67 9,87 13,47 9,32 15,68 P75% 1,50 2,13 14,62 35,12 14,97 48,26 Tabla 2. Esadísicos descripivos de los múliplos de valoración ras la aplicación del algorimo de eliminación de anómalos con un porcenaje de eliminación del 50% Variable q EV/VENTAS EV/EBITDA EV/EBIT PCF PER N Promedio 1,14 0,93 13,50 14,98 11,42 19,39 Mediana 1,15 0,88 13,50 14,48 11,56 18,56 Media Arm 1,11 0,84 13,36 14,13 11,22 18,25 Desviación 0,16 0,29 1,39 3,71 1,50 4,86 CV 0,14 0,32 0,10 0,25 0,13 0,25 Min 0,88 0,55 11,27 9,76 9,16 11,98 Max 1,45 1,59 15,82 22,90 14,22 28,96 6 A P25 B P Frecuencia A P25 B P75 PER Fig 1. Inervalos del 50% de daos para el múliplo PER 1014