INFORMACIÓN IMPORTANTE DE DDM: CRECIMIENTO, COSTO DEL CAPITAL Y SUPUESTOS REALISTAS

El Modelo de Descuento de Dividendos (DDM) es una herramienta de valoración ampliamente utilizada, especialmente para empresas que pagan dividendos. Sin embargo, su precisión depende de la fiabilidad de sus datos. El modelo, en esencia, estima el valor actual de una acción basándose en los dividendos futuros esperados y la tasa de rentabilidad requerida. Pequeños cambios en los supuestos pueden generar cambios drásticos en los resultados de la valoración, por lo que es esencial que analistas e inversores presten mucha atención a estos datos.

En el centro del cálculo del DDM se encuentran tres elementos fundamentales: la tasa de crecimiento esperada de los dividendos, el coste del capital y los supuestos subyacentes que configuran ambos datos. Cada uno de estos factores puede orientar la valoración en diferentes direcciones, dependiendo del optimismo o la prudencia de los datos.

Este artículo explora en profundidad la importancia de estos factores, ofreciendo información sobre cómo afectan a las valoraciones descontadas y los problemas comunes que pueden inducir a error en el análisis si no se abordan adecuadamente.

Tanto si se utiliza el Modelo de Crecimiento de Gordon (una variante del DDM que asume un crecimiento constante) como un DDM multietapa para empresas más complejas, la relación fundamental entre el descuento de los dividendos futuros y su valor actual se mantiene intacta. Por lo tanto, su fiabilidad determina la solidez de la valoración.

Por lo tanto, los profesionales que utilizan el DDM deben prestar especial atención a ciertas variables económicas, sectoriales y específicas de la empresa que inciden en las proyecciones de dividendos, las previsiones de crecimiento y los costes de capital. Estos datos no solo sirven como base mecánica del modelo, sino que también encapsulan las expectativas estratégicas integradas en las opiniones basadas en el mercado.

Comencemos con un análisis detallado de una de las variables más sensibles en el modelado de valoración: la tasa de crecimiento de los dividendos.

Entre los datos de entrada del Modelo de Descuento de Dividendos, la tasa de crecimiento de dividendos asumida influye significativamente en el valor patrimonial calculado. El modelo suele utilizar este dato en los cálculos de perpetuidad del Modelo de Crecimiento de Gordon o en distintas fases del Modelo de Descuento de Dividendos multietapa.

Cuando los analistas consideran la tasa de crecimiento de dividendos, suelen segmentarla en crecimiento a corto plazo (generalmente previsible a cinco o diez años) y crecimiento perpetuo a largo plazo. El reto reside en estimar ambos con precisión, especialmente este último, que teóricamente se extiende indefinidamente.

Un problema clave en la modelización del crecimiento es el sesgo de pronóstico. Los analistas pueden sobreestimar el potencial de una empresa basándose en el rendimiento reciente, los comentarios de la gerencia o el optimismo macroeconómico. De igual manera, subestimar riesgos como la presión competitiva, las recesiones cíclicas o los cambios regulatorios puede llevar a pronósticos de crecimiento insosteniblemente altos.

Para abordar esto, muchos profesionales comparan el crecimiento de dividendos a largo plazo con el crecimiento del PIB o las tasas de inflación. En una economía madura, un crecimiento a largo plazo superior a la expansión económica nacional puede considerarse especulativo. Las tasas históricas de crecimiento de dividendos, ajustadas a las tasas de pago y a los rendimientos de reinversión, también pueden proporcionar una base empírica.

También es esencial comprender qué impulsa el crecimiento de los dividendos. El crecimiento de las ganancias, el rendimiento de la reinversión (Rendimiento sobre el Capital * Tasa de Retención) y las políticas de pago, en conjunto, configuran la expansión de los dividendos. Por lo tanto, la proyección del crecimiento de los dividendos nunca debe realizarse de forma aislada; debe reflejar realidades operativas como la rentabilidad de la empresa y la estructura de capital.

Además, las tendencias específicas de cada sector son cruciales. En sectores con uso intensivo de capital, como los servicios públicos, por ejemplo, un crecimiento estable pero lento podría ser realista. Por el contrario, las empresas tecnológicas en fase inicial experimentan altas necesidades de reinversión, lo que hace que el crecimiento de los dividendos, e incluso su pago, sea menos práctico en los primeros años.

No alinear adecuadamente las expectativas de crecimiento con estas realidades estratégicas y sectoriales corre el riesgo de distorsionar los resultados. Incluso pequeñas variaciones en el crecimiento estimado (del 1% al 2%) pueden modificar las valoraciones en dos dígitos debido a la sensibilidad matemática del modelo, especialmente a medida que la tasa de crecimiento se aproxima a la tasa de descuento. En la práctica, el análisis de sensibilidad puede mitigar esta volatilidad. Al realizar pruebas de estrés a las valoraciones en escenarios plausibles de tasas de crecimiento, los analistas comprenden mejor los riesgos al alza y a la baja. En definitiva, incorporar supuestos de crecimiento realistas, basados ​​en datos y con validación cruzada es fundamental para la solidez de cualquier aplicación de DDM.

El segundo componente fundamental del DDM es la tasa de descuento, más específicamente, el coste del capital. Este dato representa la rentabilidad que los inversores necesitan para compensar el riesgo de poseer acciones. Dado que el DDM calcula el valor presente de los dividendos futuros, el coste del capital influye directamente en la compresión o amplificación de dichos valores.

Comúnmente, el Modelo de Valoración de Activos de Capital (CAPM) se utiliza para estimar el coste del capital mediante la fórmula:

Costo del capital = Tasa libre de riesgo + Beta × Prima de riesgo de mercado

Cada una de estas variables requiere una selección cuidadosa:

• Tasa libre de riesgo: Generalmente se aproxima mediante el rendimiento de los bonos gubernamentales a largo plazo, como los bonos del Tesoro estadounidense a 10 años. Los cambios en el entorno de las tasas de interés influirán directamente en esta tasa.
• Beta: Refleja la volatilidad de la acción en relación con el mercado en general. Una beta superior a 1 indica un mayor riesgo y, por lo tanto, un mayor coste del capital. Sin embargo, la beta suele ser inestable y retrospectiva.
• Prima de Riesgo de Mercado: Se estima típicamente a partir de los excesos de rentabilidad históricos de las acciones sobre los activos libres de riesgo, comúnmente en el rango del 4% al 6% en los mercados desarrollados.

El desafío, sin embargo, radica en estimar un coste del capital prospectivo utilizando estas cifras retrospectivas o aproximadas. Además, los riesgos específicos de la empresa, como el apalancamiento, la ciclicidad o los factores ESG, podrían justificar ajustes para producir una tasa de descuento que refleje mejor a la empresa.

En la práctica, existe una tendencia creciente a emplear modelos multifactoriales que incorporan variables adicionales más allá del CAPM, como el tamaño, el momentum o la rentabilidad. Esto resulta en cálculos del coste del capital más personalizados. Modelos como el modelo de tres factores de Fama-French pueden proporcionar estimaciones robustas, especialmente para empresas de pequeña capitalización o con exposición sectorial.

Otro elemento vital es la coherencia entre las estimaciones. Por ejemplo, si la tasa libre de riesgo elegida se basa en un bono del Tesoro estadounidense, las estimaciones de la prima de riesgo de mercado y la beta deben estar alineadas con un estándar del mercado de valores estadounidense. Los desajustes en los supuestos base pueden socavar la coherencia interna, lo que genera errores de valoración.

Lo que hace que el coste del capital sea especialmente influyente es su interacción con la tasa de crecimiento en el denominador del DDM. Si la tasa de crecimiento supuesta se acerca o supera el coste del capital, las valoraciones pueden escalar a niveles poco realistas o producir errores de división por cero. El análisis de sensibilidad y las comprobaciones de coherencia conservadoras son vitales para reducir estos riesgos.

Finalmente, las tecnologías emergentes y las herramientas de big data permiten a los analistas simular y modelar el coste del capital de forma más dinámica, utilizando indicadores financieros y macroeconómicos en tiempo real para ajustar las valoraciones y proporcionar perspectivas estratificadas para la toma de decisiones.