| Journal: | Producción + limpia |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000445098 |
| ISSN: | 2323-0703 |
| Authors: | Antonio Boada1 Diego Castaño1 |
| Institutions: | 1Corporación Universitaria Lasallista-CEIPA, Business School, Medellín, Antioquia. Colombia |
| Year: | 2019 |
| Season: | Jul-Dic |
| Volumen: | 14 |
| Number: | 2 |
| Pages: | 61-92 |
| Country: | Colombia |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Aplicado, descriptivo |
| Spanish abstract | Mediante el presente artículo, se documenta un novedoso procedimiento de valoración de acciones, mediante múltiplos financieros empresariales, pero con el apoyo técnicas estadísticas de proyección futura de escenarios, herramientas para simulación e incluso modelos bayesianos de valoración continua de los indicadores relativos en el tiempo. Objetivo. Desarrollar una técnica estadística financiera para valorar a mediano plazo el precio de la acción en el mercado secundario. Materiales y métodos. Esta metodología introduce un nuevo concepto de valoración, compenetrando la técnica tradicional de los múltiplos financieros, con la simulación probabilística de escenarios futuros mediante el uso de Risk Simulator y finalmente la creación de un indicador porcentual para estimar el precio de la acción en el mercado secundario, mediante un modelo lineal dinámico bayesiano de estas simulaciones previas. Resultados. En este trabajo se documentaron cinco fases, las cuales inician con un análisis de la información suministrada por Bloomberg en la empresas del sector eléctrico colombiano (Isagén, Celsia e ISA), para luego generar una estructura mediante el uso de múltiplos financieros definidos y documentados para su aplicación; con base en esta información estructural se procedió a la proyección de las variables utilizadas en la valoración para los futuros cinco años (hasta el 2020), con la finalidad de calcular los múltiplos financieros de los resultados teóricos y poder realizar simulaciones de Montecarlo en función de distribuciones de probabilidad establecidas para cada variable causal, según el comportamiento histórico de las mismas. Conclusiones: Finalmente, con estos valores de los múltiplos financieros determinados a través de la simulación y el precio real de la acción en el mercado, se calcula el Indicador Relativo de Comparación (IRC), el cual presentará valores |
| English abstract | Through this article, a new procedure for the valuation of shares is documented, through business financial multiples, but with the support of statistical techniques for the future projection of scenarios, tools for simulation, and even Bayesian models of continuous valuation of relative indicators in time. Objective: Develop a financial statistical technique to assess share price in the secondary market in the medium term. Materials and Methods: This methodology introduces a new concept of valuation, combining the traditional technique of financial multiples with the probabilistic simulation of future scenarios through the use of Risk Simulator and finally the creation of a percentage indicator to estimate the share price in the secondary market, by means of a Bayesian dynamic linear model of these previous simulations. Results: In this work five phases were documented, which begin with an analysis of the information provided by Bloomberg in the Colombian electricity sector companies (ISAGEN, CELSIA and ISA), and then generate a structure through the use of multiples financial policies defined and documented for its application. Based on this structural information, the variables used in the valuation for the future five years (until 2020) were projected, with the purpose of calculating the financial multiples of the theoretical results and being able to perform Monte Carlo simulations based on established probability distributions for each causal variable, according to their historical behavior. Conclusions:Finally, with these values of the financial multiples determined through the simulation, and the real price of the share in the market, the Relative Comparison Indicator (IRC) is calculated, which will present historical values, offering support for making projections through a Bayesian Dynamic Linear Model, in order to forecast in the medium term the average annual share value for each company |
| Portuguese abstract | Através de este artigo, um novo procedimento de avaliação de ações é documentado, através de múltiplos financeiros empresariais, mas com o suporte de técnicas estatísticas de projeção futura de cenários, ferramentas para simulação e até modelos bayesianos de avaliação continua dos indicadores relativos no tempo. Objetivo.Desenvolver uma técnica estatística financeira para avaliar à médio prazo o preço da ação no mercado secundário. Materiais e métodos.Esta metodologia introduz um novo conceito de avaliação, combinando a técnica tradicional dos múltiplos financeiros, com a simulação probabilística de cenários futuros através do uso de Risk Simulator e finalmente a criação de um indicador percentual para estimar o preço da ação no mercado secundário, através de um modelo lineal dinâmico bayesiano destas simulações previas. Resultados. Neste trabalho foi documentado cinco fases, as quais iniciam com una análise da informação fornecida pela Bloomberg nas empresas do setor elétrico colombiano (Isagén, Celsia e ISA), para logo gerar uma estrutura através do uso de múltiplos financeiros definidos e documentados para a sua aplicação; com base nesta informação estrutural foi procedido áprojeção das variáveis utilizadas na avaliação para os futuros cinco anos (até o 2020), com o fim de calcular os múltiplos financeiros dos resultados teóricos e poder realizar simulações de Montecarlo em função de distribuições de probabilidade estabelecidas para cada variável causal, segundo o comportamento histórico das mesmas. Conclusões: Finalmente, com esses valores dos múltiplos financeiros determinados através da simulação e o preço real da ação no mercado, se calcula o Indicador Relativo de Comparação (IRC), o qual apresentara valores históricos, oferecendo o sustento para realizar as projeções através de um Modelo Lineal Dinâmic |
| Disciplines: | Economía |
| Keyword: | Empresas, Finanzas públicas, Mercado de valores, Acciones empresariales, Mesa de dinero, Estadística financiera, Modelos bayesianos |
| Keyword: | Enterprises, Public finance, Securities market, Business shares, Trading desk, Financial statistics, Bayesian models |
| Full text: | http://revistas.unilasallista.edu.co/index.php/pl/article/view/2233/210210461 |
