UTILIDADES PROBABLES Y PONDERADAS

Por The Footnotes Analyst – La utilidad más probable puede no ser la utilidad más relevante

Documento original: Most likely profit may not be the most relevant profit (22 septiembre 2020)

Los pronósticos de los analistas pueden no tener en cuenta la distribución, particularmente la asimetría, de los resultados potenciales. El pronóstico de la utilidad más probable puede diferir significativamente de la probabilidad ponderada del valor esperado relevante.

Si el pronóstico es una media o un modo, también es importante en la presentación de reportes financieros. La mayoría de los estándares IFRS, incluyendo el IFRS 9 en relación con los deterioros de préstamos, requieren la probabilidad ponderada del valor esperado; sin embargo, esto no es universal. En algunos casos, tal como el IAS 37 en relación con las provisiones, los reportes no son claros.

Un artículo reciente de Financial Times ‘The anatomy of a very brief bear market’ [La anatomía de un mercado a la baja muy breve] reporta sobre la investigación académica acerca de los direccionadores del Covid-19 relacionados con la caída en los precios de las acciones en los Estados Unidos y su recuperación subsiguiente. con base en las expectativas que sobre las ganancias y los dividendos tienen los analistas, los investigadores estiman que la prima por el riesgo de las acciones [equity risk premium (ERP)] para el mercado de los Estados Unidos subió un 4.5% en el momento de la baja del mercado en marzo de 2020. Ellos sugieren que el ERP subsiguientemente volvió a niveles más normales, con cualquier diferencia proveniente del ERP antes-del-Covid-19 solamente reflejando el impacto de un apalancamiento ahora más alto. Dada la escala del cambio implicado del ERP, la sugerencia implícita parece ser que los mercados actuaron irracionalmente en su respuesta instintiva inicial al Covid-19.

La investigación es interesante, pero debe ser leída con cautela. El problema está en usar pronósticos de analistas en un solo punto sin, al parecer, considerar cómo se derivan esos estimados. Para las ganancias, los flujos de efectivo o los dividendos no hay un pronóstico absoluto. La incertidumbre del pronóstico y la incertidumbre del desarrollo futuro de los direccionadores, tales como demanda del cliente, tasas de cambio, precios de materias primas básicas o PIB, significa que hay una distribución de resultados posibles. La pregunta es cómo resumir de la mejor manera esa distribución.

La distribución de los pronósticos puede ser resumida mediante calcular la probabilidad ponderada promedio de toda la distribución (la media). Alternativamente, se puede usar el resultado más probable fuera del rango de valores potenciales (el modo) [1]. SI la distribución de los resultados potenciales es simétrica, entonces la media y el modo son idénticos. Sin embargo, si las distribuciones están sesgadas [asimétricas], las dos medidas difieren, y se vuelve importante saber lo que está siendo usado y seleccionar lo que es más apropiado.

Los precios deben reflejar la probabilidad ponderada de los resultados esperados

Los precios de mercado deben reflejar, y de acuerdo con nuestro punto de vista generalmente lo hacen (si bien algunas veces de manera imperfecta), toda la distribución de los resultados potenciales, junto con una valoración de las características de esa distribución, incluyendo el riesgo sistémico. De acuerdo con ello, nosotros pensamos que el resumen estadístico más apropiado es el promedio ponderado de la probabilidad de la distribución y no el resultado más probable.

Pero los pronósticos de los analistas pueden estar más cerca del resultado más probable

El problema con los pronósticos que de las ganancias hacen los analistas es que a menudo no está claro qué tipo de estadística de resumen está siendo usado. De acuerdo con nuestra experiencia, la mayoría de los modelos de pronósticos de los analistas solo un solo punto estimado del resultado más probable, i.e. el modo. Algunos analistas pueden complementar el pronóstico de ‘base-cero’ con escenarios adicionales ‘al alza’ y ‘a la baja’ y luego factorizar esos escenarios adicionales en su valuación general. Sin embargo, nosotros consideramos que los pronósticos publicados de las ganancias son el resultado más probable. Esto no sorprende porque los analistas son juzgados (en parte) por la exactitud de sus pronósticos. Factorizar un resultado menos probable (tipo cisne negro) en la probabilidad ponderada del valor esperado casi garantiza que el pronóstico resultará incorrecto – con el valor esperado siendo el único valor que realmente no se espera.

El resultado de este enfoque para el pronóstico es que un cambio en la asimetría de la distribución puede no ser reflejado, o solo reflejado parcialmente, en los pronósticos mismos. Tome el siguiente ejemplo donde resumimos una distribución que usa tres escenarios con diversas probabilidades. En el caso ‘antes’ la distribución es simétrica, y la media del valor esperado es la misma que el modo del resultado más probable. Sin embargo, en el segundo caso ‘después’ la asimetría negativa resulta en una media que es significativamente más baja que el modo. Si bien el resultado más probable ha caído en un 5%, el valor esperado ha caído en un 23%. Este es el resultado esperado, junto con el cambio en el riesgo sistémico asociado con el cambio en la distribución, que debe orientar el cambio en el valor fundamental.


Si bien puede ser conveniente ilustrar las distribuciones de los resultados potenciales usando solo 3 escenarios, en la práctica las distribuciones de las variables económicas y de los resultados potenciales en términos de la valuación de las acciones son, muy probablemente, continuas. Sin embargo, aplica el mismo mensaje: si la probabilidad y las consecuencias del riesgo a la baja son mayores que las variaciones al alza, entonces el resultado más probable exagerará el valor esperado más relevante.

Los cambios del precio también pueden estar orientados por cambios en la distribución

Por supuesto, en la práctica, los cambios en los precios están orientados por muchos factores complejos, algunos racionales y basados en las finanzas, y algunos irracionales orientados por, por ejemplo, influencias comportamentales. Nosotros no estamos diciendo que la prima por el riesgo de las acciones no se incrementó en la recesión causada por el Covid-19. Además, el aumento en las volatilidades tanto observadas como implicadas y en la incertidumbre general de lo que iba a suceder parecería que probablemente incrementó el ERP. Sin embargo, también parece probable que el mercado fue factorizado en una distribución diferente de los resultados de las utilidades y de los flujos de efectivo.

Los analistas muy bien pueden haber tenido razón de que el efecto más probable relacionado con la recepción causada por el Covid-19 en la rentabilidad está limitado tanto en cantidad como en duración. Sin embargo, también nos parece que el escenario a la baja se vuelve más probable y más severo, resultando en algo similar a la distribución de la asimetría que arriba ilustramos. El centro de atención puesto en el pronóstico más probable no resultará en un estimado confiable del ERP. Nosotros dudamos mucho de que el ERP subiera 4.5% de febrero a marzo o que el cambio en los precios en este tiempo fue necesariamente irracional.

Nuestro mensaje en términos de elaboración de pronósticos y derivación de valores objetivo no es solamente usar el resultado más probable. Los escenarios y, particularmente, la asimetría de la distribución de los resultados potenciales importa. Los estimados y pronósticos en un solo punto deben reflejar todos los resultados potenciales y ser calculados como la probabilidad ponderada del valor esperado.

No es solo el centro de atención puesto en el resultado más probable lo que compromete la utilidad de los pronósticos del analista. Nosotros también pensamos que en muchos casos los pronósticos se basan en el ‘escenario de éxito’. La orientación de la administración tiende a asumir la implementación exitosa de su estrategia, lo cual puede por sí mismo introducir un sesgo al alza. Además, los pronósticos tienen a ser basados en medidas alternativas de desempeño (no-PCGA o no-IFRS) y en consecuencia ignoran algunos elementos del gasto. Es cierto que algunos de esos gastos excluidos pueden ser completamente ‘no-recurrentes’ pero muchos más serán ‘algunas veces recurrentes’ o ‘recurrentes pero volátiles’.[2] Es común excluir tales elementos de los pronósticos. Un mejor enfoque es usar valores esperados y tener en cuenta esos elementos en la valoración general de la probabilidad ponderada de los esperados flujos de efectivo futuros y utilidades.

Estimados de la presentación de reportes financieros - ¿Media o modo?

Si cuando elaboran modelos de valuación los inversionistas necesitan centrarse en los promedios ponderados de la probabilidad, entonces les sería útil si los datos contenidos en los estados financieros a partir de los cuales esos pronósticos se basan (en parte) también son valores esperados.

En los estados financieros IFRS hay muchos activos y pasivos donde la medición se basa en los flujos de efectivo futuros estimados. La mayoría de ellos están explícita o implícitamente basados en el cálculo de un valor esperado, pero éste no siempre es el caso. En algunas situaciones, el modo es usado, y en otras los estándares de contabilidad no son muy claros, y puede surgir diversidad. Nosotros pensamos que es importante que los inversionistas entiendan la base de medición de las métricas de la presentación de reportes financieros usadas en análisis y valuación.

Para las medidas del valor razonable, los precios de mercado automáticamente toman en cuenta la distribución de los resultados, asumiendo que esos precios son racionales. Cuando los valores razonables se basan en modelos, más que en precios observados (nivel 3), la misma distribución también tiene que ser tenida en cuenta.

Lo mismo aplica a la mayoría de las otras medidas de valor corriente de los IFRS que estrictamente no son valores razonables. Por ejemplo, cuando se mide el deterioro de activos fijos tangibles o intangibles usando el enfoque del ‘valor en uso’ del IAS 36, hay un requerimiento explícito de que la valuación debe ser “el promedio ponderado de todos los resultados posibles.”

Provisiones por pérdidas en préstamos

Un buen ejemplo de un cambio reciente en la presentación de reportes financieros, donde los IFRS se han movido de un enfoque de medición pobremente definido (la administración podría usar el modo, la media o casi cualquier otra cosa) hacia una clara probabilidad ponderada del valor esperado, es el deterioro de préstamos y otros activos financieros.

En el IFRS 9 Instrumentos financieros, las provisiones por deterioro usando la metodología de la pérdida de crédito esperada [expected credit loss (ECL)] se basan en la probabilidad ponderada de los valores esperados. Esto ha de tener en cuenta el rango de resultados potenciales, incluyendo permitir diferentes escenarios económicos en la extensión en que ellos impacten la probabilidad y resulten en pérdida proveniente de incumplimientos del préstamo. Este enfoque más prospectivo de pérdida de crédito esperada reemplazó la metodología anterior denominada de pérdida incurrida que fue aplicada en el IAS 39 [3].

Las provisiones por pérdidas en préstamos ahora reflejan mejor la distribución esperada de los resultados potenciales

El problema con el IAS 39 es el requerimiento de que la provisión por pérdida incurrida se debe basar en condiciones económicas a la fecha de presentación de reporte, sin tener en cuenta pronósticos económicos, tales como el potencial incremento en el desempleo, o su distribución. Además, la provisión solo podría ser reconocida cuando existía “evidencia objetiva” de que una pérdida había sido incurrida. Esto no tenía que ser un incumplimiento real, tal y como a menudo es citado, pero el enfoque ciertamente era mucho menos prospectivo como lo es en el caso paralas ECL según IFRS 9.

El enfoque de probabilidad ponderada del valor esperado, contenido en el IFRS 9, incrementa la subjetividad de un estimado ya difícil para los bancos. Sin embargo, de acuerdo con nuestro punto de vista, esta subjetividad es más que compensada por la mayor relevancia de la medida de ECL y la mayor capacidad de respuesta de la provisión cuando cambien las condiciones del crédito.

HSBC proporciona un buen ejemplo de las ECL basadas en pronósticos de supuestos económicos, junto con un enfoque de promedio ponderado del valor esperado. La primera tabla que aparece adelante muestra las variables económicas clave que la compañía ha usado en la estimación de las pérdidas esperadas al 30 de junio de 2020. La segunda muestra el rango de esas variables económicas clave para los diferentes escenarios usados en el cálculo del valor esperado, junto con las probabilidades relacionadas. La tabla final muestra el resultado de esos supuestos económicos en términos de la provisión por pérdida de crédito esperada.


HSBC usa cuatro escenarios en la determinación de la provisión de su probabilidad ponderada promedio de las ECL, incluyendo dos escenarios a la baja. La asimetría de la distribución puede ser vista por las diferentes probabilidades aplicadas a los escenarios al alza y a la bajo, lo cual se traslada en unas ‘ECL reportadas’ más altas que como sería el caso solo considerando el ‘escenario central’.

La distribución de los resultados potenciales presentada en las revelaciones de HSBC ilustra cómo la diferente provisión requerida podría ser en períodos subsiguientes. Sin embargo, la buena cosa acerca del IFRS 9 comparado con el IAS 39 es que toda la provisión esperada por las ECL se hace tan pronto como las condiciones del crédito se deterioran, en lugar de afectar las ganancias por varios períodos según el anterior IAS 39 “demasiado poco y demasiado tarde” del enfoque de pérdidas incurridas. El efecto de un subsiguiente incremento o reducción inesperado en la provisión debe ser el mismo en términos de valuación. Sin embargo, dada la asimetría de la distribución, la probabilidad de una futura reducción en la provisión es actualmente mayor que la probabilidad de un incremento. Por supuesto, esto se basa en el evento improbable de que la distribución escogida por la compañía sea realmente correcta.

Uso, en la presentación de reportes financieros, de la cantidad ‘más probable’

No todos los estándares IFRS usan promedios ponderados de la probabilidad para elementos inciertos. El IFRS 15 Ingresos ordinarios provenientes de contratos con clientes, cuando estiman la consideración del cliente que es variable, requieren el uso ya sea de un valor esperado o de la cantidad más probable [4]. La selección se basa en cuál medida “la entidad espera mejor prediga la cantidad de la consideración a la cual tendrá derecho…”. El IFRC 23 Incertidumbre en el tratamiento de los impuestos a los ingresos aplica un enfoque similar para medir las cantidades del impuesto y del impuesto diferido si hay incertidumbre sobre cómo las autoridades tributarias verán ciertas transacciones.

En ambos casos cuando el resultado es binario los estándares dicen que la cantidad más probable puede ser el mejor enfoque, mientras si el resultado es un rango de posibilidades o, en el caso de reconocimiento de ingresos ordinarios hay muchos contratos con características similares, entonces la probabilidad promedio ponderada es preferida.

La escogencia de media o modo puede no importar mucho para los inversionistas cuando se trata del reconocimiento de ingresos ordinarios, considerando el volumen y la naturaleza generalmente de corto plazo de las transacciones [5]. Este puede no ser el caso para la tributación donde el efecto podría ser más importante. De acuerdo con nuestro punto de vista, el enfoque de probabilidad ponderada del valor esperado sería mejor en todas las situaciones.

Algunos pasivos pueden no reflejar el rango de los resultados potenciales

El IAS 37 Provisiones cubre el rango de pasivos no-financieros tales como provisiones ambientales, garantías [warranties], costos de reestructuración y obligaciones legales. El estándar requiere que esos pasivos sean medidos al “mejor estimado de la cantidad requerida para liquidar la obligación”. La liquidación podría ser ya sea mediante transferencia a un tercero o, más probable, mediante pago de efectivo. El problema es que ‘mejor estimado’ no está definido y hay evidencia de que en la práctica son usados diferentes enfoques. Algunos contadores reclaman que el resultado de aplicar el estándar está más cerca a la probabilidad ponderada promedio; sin embargo, este puede no ser el caso para los pasivos que sean de naturaleza más binaria, donde puede haber mayor uso de la cantidad más probable [6].

Un problema adicional con el IAS 37 es que los pasivos solo son reconocidos cuando se estima que la probabilidad de un flujo de salida de efectivo sea mayor al 50%. Cuando estén involucrados varios elementos similares, tales como provisiones por garantías [warrants], esto no es un problema porque, para el portafolio en su conjunto, el pago de efectivo sería probable, si bien para cada garantía [warrant] individual puede que no.

El problema para los inversionistas es cuando la obligación se relaciona con una situación única tal como un reclamo legal. En este caso, si bien el resultado más probable puede ser cero, la probabilidad promedio ponderada puede ser importante. La nota del pasivo contingente dará detalles, pero desafortunadamente, no el resultado esperado. La excepción es cuando la obligación es adquirida como parte de una combinación de negocios, caso en el cual la probabilidad promedio ponderada del resultado esperado (en la forma de un valor razonable) es reconocida en el balance general y subsiguientemente actualizada.

Perspectivas para los inversionistas

  • Los pronósticos del analista son solamente un punto en la distribución de los resultados potenciales. Muchos de esos pronósticos pueden ser el resultado ‘más probable’ y no la más relevante probabilidad ponderada promedio.

  • Un cambio en la distribución de la utilidad futura potencial y de los flujos de efectivo futuros potenciales, particularmente el grado de asimetría, puede afectar el desempeño esperado de la probabilidad ponderada (y por consiguiente el valor), incluso si el resultado más probable permanece sin modificación.

  • Céntrense en la probabilidad ponderada de los valores esperados y no en los resultados más probables. La distribución y la variabilidad de los resultados potenciales importa, particularmente el impacto en el riesgo sistémico y en el potencial a la baja.

  • Si bien muchas medidas de contabilidad basadas en pronósticos de los flujos de efectivo futuros son probabilidad ponderada promedio, éste no siempre es el caso. Presten particular atención a cómo son medidas las provisiones inciertas y las obligaciones tributarias inciertas; pueden no reflejar todo el rango de resultados potenciales.

  • La consideración variable en transacciones de ingresos ordinarios puede no reflejar la verdadera probabilidad promedio del resultado esperado. El conservatismo inherente en esta situación puede crear un retraso en el reconocimiento de los ingresos ordinarios, si bien el efecto es probable que solo tenga el potencial de ser importante para las compañías de alto crecimiento.

Notas finales

[1] Para una distribución continua, el modo es el punto más alto en la distribución de la probabilidad.

[2] Vea nuestro artículo Disaggregation is key to understanding performance for more about non-recurring items and non-GAAP measures [La desagregación es clave para entender el desempeño].

[3] El IFRS 9 se volvió efectivo en el año 2018. Sin embargo, la mayoría de las compañías de seguro tienen la opción de diferir la aplicación del IFRS 9 hasta que el IFRS 17 se vuelva efectivo en el año 2023.

[4] Surge consideración variable cuando, por ejemplo, hay pagos de bonos o sanciones aplicadas a la consideración del cliente, dependiendo del desempeño del proveedor. La venta de licencias también tiene pagos variables dependiendo del uso de esa licencia y de las ganancias tenidas por el licenciatario. El IFRS 15 también aplica un grado de conservadurismo a la consideración variable, incluyendo el requerimiento de que ingresos ordinarios inciertos solo pueden ser reconocidos cuando el vendedor no espere que haya una “reversa importante”. Esto aleja a los ingresos ordinarios de la probabilidad ponderada del valor esperado. Si bien nosotros apreciamos la necesidad de un enfoque conservador para los ingresos ordinarios con respecto al gobierno y a la dirección, no pensamos que esta restricción, comparada con la probabilidad esperada del resultado esperado sin sesgos, produce las medidas más relevantes del desempeño para los inversionistas.

[5] Un mayor impacto para el reconocimiento de ingresos ordinarios puede ser la restricción aplicada cuando la consideración es incierta. El IFRS 15 requiere que consideración variable pueda ser reconocida como ingresos ordinarios solo “en la extensión en que sea altamente probable que una reversa importante no ocurrirá cuando la incertidumbre asociada con la consideración variable sea subsiguientemente resuelta”. La medición conservadora resultante de los ingresos ordinarios puede llevar a que la utilidad reportada subestime las verdaderas ganancias económicas, si bien es probable que el efecto en utilidades solo podría ser material para las compañías con crecimiento importante de los ingresos ordinarios.

[6] Incluso cuando el ‘mejor estimado’ se base en el resultado más probable, el IAS 37 sugiere que puede ser ajustado si la distribución no es simétrica. Sin embargo, este proceso no está claro y los consejos sobre cómo se debe hacer esto difieren. Este documento de reunión de la Junta de IASB explica con mayor detalle algunos de los desafíos de medición contenidos en el IAS 37, ¡si usted está interesado!

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