Las proyecciones financieras simulan el comportamiento del negocio en el tiempo a través de la evolución de sus Estados Financieros dependiendo de cómo se prevean los cambios en las variables clave del negocio y de su entorno más cercano. Así, la modelización avanzada en Excel permite obtener herramientas dinámicas para estudiar los efectos de los diferentes escenarios.
En la presente entrevista, Claudio Funez, director de Growwin, analiza en profundidad las ventajas de los modelos financieros automatizados, así como la importancia de optimizar parámetros de negocio para ganar en competitividad.
Un modelo financiero es una herramienta construida en Excel que permite proyectar en el tiempo (hacia el futuro) los Estados Financieros de una empresa. Puede proyectarse también el efecto en los mismos, de líneas de negocio independientes, de inversiones concretas o de proyectos aislados.
La mayor utilidad del modelo es que, una vez construido y reflejado (a través de los cálculos incorporados) un comportamiento representativo de las variables clave del negocio, podemos analizar el efecto estimado que determinados cambios en esas variables pueden tener en los ratios que se hayan definido como prioritarios. Por ejemplo, si modelizamos el negocio de una fábrica de golosinas y definimos como ratios principales el resultado, la caja generada, la rentabilidad del accionista o cualquier otro ratio que hayamos definido, podemos estudiar el efecto sobre los mismos cuando se modifican ciertas variables como: los precios de venta, los precios de compra de la materia prima, el coste eléctrico, el de personal, etc. Esto constituye una de las más completas y potentes herramientas de gestión de riesgos empresariales.
Si bien es cierto que siempre ha sido relevante el estudio de las proyecciones financieras a la hora de financiar un proyecto, ha sido durante la crisis cuando ha cobrado una importancia mayor por un aspecto básico: los bancos han tenido que elegir permanentemente entre seguir arriesgando en determinados clientes o cortar las líneas de financiación que ya tenían con ellos (sin duda es un resumen demasiado simple, pero servirá a estos efectos). Un modelo financiero sólido, con datos creíbles y que permita de forma dinámica entender el efecto que podrían tener en el futuro determinados acontecimientos en el mercado, se ha convertido en una herramienta fundamental de los procesos de refinanciación de deuda que se han vivido durante los peores años de la crisis.
En cualquier caso, esta es una aplicación muy concreta de los modelos financieros. Es fundamental su aportación a la planificación estratégica para discriminar sobre las grandes decisiones que tomar en las empresas:
Todas ellas requieren de un profundo estudio cualitativo y cuantitativo que termina siendo plasmado en un modelo financiero. Esta forma de actuar genera una serie de opciones o caminos diferentes que llamamos “escenarios” y que comprenden determinados parámetros que se estima que ocurran (o que no ocurran) en un momento determinado. Ese conjunto de acontecimientos termina generando un valor de nuestros ratios de estudio y nos indica cuáles de esos caminos nos acercan más a los objetivos del negocio y/o sus accionistas.
Todo proceso de control incorpora el análisis de diferentes tipos de información, pero si hay una que es fundamental es el tratamiento de los posibles valores de los ratios del negocio en el futuro.
En las organizaciones de cierto tamaño se ha convertido en una pieza fundamental en el proceso de Control de Gestión. Todo proceso de control incorpora el análisis de diferentes tipos de información, pero si hay una que es fundamental es el tratamiento de los posibles valores de los ratios del negocio en el futuro.
Podemos comparar con datos del negocio en el pasado, mensuales o acumulados, con empresas de la competencia, con datos medios del sector, etc., pero si hay una referencia que aporta valor al comparar y analizar las diferencias es el llamado presupuesto (o diferentes versiones de este). Es decir, poder comparar los valores que se proyectaron tiempo atrás para un momento dado, con los valores reales acontecidos llegado ese momento. Estas diferencias y el análisis del efecto de nuestras decisiones de forma permanente y constructiva suponen una de las herramientas más potentes para los gestores y directivos.
La estructura de un modelo financiero debería ser siempre bastante similar. Otra cosa es que cada modelista tiene su propia manera de ordenar la información dentro del modelo, y cada negocio es único y requiere que determinado tipo de dato o cálculo, gane (o pierda) relevancia en función de la actividad y/o de la fase concreta en que se encuentra el negocio. En cualquier caso, el modelo financiero tendrá las siguientes partes:
En función del objetivo del modelo, su estructura puede ser distinta y también la distribución de la información. Puede haber diferentes tipos de modelos para, por ejemplo:
Lo más importante a la hora de construir un modelo es atender siempre a las particularidades analíticas que presenta la actividad. Estudiar el comportamiento de los costes fijos y variables, y su evolución posible según se modifiquen las ventas.
Como ejemplo claro sobre la estructura de un modelo, podemos fijarnos en aquellos que se construyen específicamente para realizar ofertas. Generalmente tienen como objetivo la participación en un proceso de oferta o concurso en el que hay que conseguir un contrato ofertando más barato que los competidores, pero a un precio suficiente para que nuestro negocio cumpla con nuestros requisitos mínimos de rentabilidad (expresados a través del resultado, la caja, la TIR, etc.). En este caso, el objetivo del modelo es obtener ese precio “óptimo” que ofertar. Sin embargo, el precio de venta es una información de entrada del modelo imprescindible para calcular las ventas y, tras esto, el resto de los ratios (que necesitarán también utilizar el resto de las variables de entrada). Lo que ocurre con estos modelos es que la programación tiene que ser suficientemente dinámica para que, al modificar determinados parámetros, los ratios se recalculen de forma inmediata sin alterar la esencia del negocio que se está ofertando, y poder decidir así un escenario para determinados valores de esas variables clave que hacen óptimo esa otra variable que es el precio. Es decir, voy cambiando el precio, junto con otras premisas, hasta obtener el resultado óptimo. Pero no puedo construir un modelo alterando la lógica contable y mercantil, y establecer esos valores de los ratios como entrada, para que el valor calculado (de salida) sea el precio a ofertar. Sería como intentar meter la mano en el calcetín, tomar la punta y sacarla hacia el otro lado para darle la vuelta. La estructura de los datos del modelo y el orden de los cálculos responden a una secuencia normalizada que no podemos saltarnos, por lo que la estructura general de los modelos siempre es bastante similar en este sentido.
La programación tiene que ser suficientemente dinámica para que, al modificar determinados parámetros del modelo, los ratios se recalculen de forma inmediata sin alterar la esencia del negocio
La mejor manera de saber si un modelo financiero está bien concebido es atender a los requisitos de buen funcionamiento que debe cumplir el modelo:
Concebir un modelo correctamente requiere además anticiparse a la tipología del análisis al que se van a someter los resultados del mismo. Será importante conocer de antemano cuáles van a ser los ratios fundamentales que se van a estudiar y cuáles las principales variables que se querrán sensibilizar. Si no hemos programado bien el algoritmo que relaciona estas variables con los ratios elegidos, el modelo no servirá al objetivo y, en mi opinión, por muy correctos que sean los Estados Financieros, no estará bien concebido.
Otro aspecto importante, aunque este es algo más subjetivo, radica en evitar estructuras de cálculo que puedan producir referencias circulares o superposición de periodos en el horizonte temporal. Se trata de cuestiones que “teóricamente” Excel puede resolver a través de determinadas configuraciones, pero que generan una inestabilidad en el funcionamiento del modelo, penalizando la fiabilidad del mismo. Sería interesante, además, intentar evitar el uso de las macros, ya que la necesidad de estar ejecutando estas de manera recurrente para el buen funcionamiento del modelo, limita su inmediatez en el cálculo y su dinamismo. No obstante, es cierto que la creciente volatilidad de cada vez más variables hace que la complejidad de los modelos se venga incrementando, y ello exige, en algunas ocasiones, no poder evitar determinadas soluciones que afectan a esta recomendación.
Esta es una pregunta interesante. La modelización, en sí misma, incorpora el mismo tipo de riesgo que cuando realizamos una operación matemática en una calculadora. La máquina siempre va a devolver una solución correcta, pero si al teclear hemos cometido un error introduciendo las cifras o el signo de la operación, podemos dar por buena una solución que no es.
En los modelos existen muchos riesgos porque generalmente incorporan una gran cantidad de cálculos que además están concatenados entre sí, y es importante estar seguros de la fiabilidad de los mismos. El mayor riesgo que tiene un modelo financiero es tomar al pie de la letra el resultado de sus cálculos. Lo primero, sobre todo, es garantizar que los datos que se obtienen son fiables. Para ello es necesario incorporar en el modelo determinados controles internos y de cumplimiento lógico de la normativa contable. La herramienta debe ser sólida, fiable y transparente en sus cálculos para que los mismos puedan ser evaluados y/o corregidos con facilidad en caso de detectarse errores (aunque esto último es a veces difícil de conseguir cuando el nivel de dinamismo del modelo es muy elevado por la complejidad de su programación).
Una vez que el modelo funciona bien, hay que entender que no es más que una herramienta en la que hemos simplificado la realidad económica de un negocio o proyecto. Esta simplificación, necesaria para poder analizar su comportamiento, hace que haya que tomar los datos en su contexto y siempre bajo el predominio del sentido común y el instinto del empresario.
Ni el modelo financiero, ni los resultados concretos que aporte un escenario cualquiera, pueden ser un fin en sí mismos
Personalmente, practico una filosofía muy concreta en cuanto a la construcción de los modelos y su utilidad. Ni el modelo financiero, ni los resultados concretos que aporte un escenario cualquiera, pueden ser un fin en sí mismos. Lo importante no es obtener los datos de mi resultado del año próximo en el presupuesto. Por supuesto que esto es importante y que necesitamos partir de un valor de referencia, pero lo que más valor aporta en la modelización es poder resolver preguntas del empresario, del equipo directivo o de quien tome las decisiones.
Es, en este contexto, donde se pone de manifiesto que lo importante no es haber sido capaz de montar unas proyecciones financieras (esto es algo que podría hacerse en un folio), sino de obtener una herramienta dinámica, flexible y fiable con la que poder estudiar la respuesta a todas estas preguntas y a cientos de ellas más.
Los modelos financieros de alta calidad no son los más caros, los que tienen más hojas o los que usan cálculos o funciones de Excel más complejas. Los modelos de alta calidad tienen que cumplir antes que nada con la fiabilidad necesaria para que el empresario reconozca su negocio (dando por hecho el respeto de las normativas contable, fiscal, etc…). Acto seguido es fundamental que incorporen determinadas automatizaciones que permitan al usuario el análisis de las sensibilidades mencionadas de forma rápida y fiable.
Si el modelo es muy dinámico, muy flexible y muy fiable, podemos tomar mejores decisiones atendiendo al efecto previsto en el futuro de las mismas en función de la evolución esperada de los ratios determinados como fundamentales. Mientras más profunda, más amplia y dinámica pueda ser la forma de combinar valores diferentes de las variables clave y estudiar su comportamiento de forma aislada o conjunta, mayor información estará disponible para tomar decisiones meditadas, soportadas y, sobre todo, alineadas con nuestra estrategia.
Olvidamos muchas veces que un empresario puede tomar decisiones que parecen muy acertadas porque aportan beneficio contable (por ejemplo), pero eso no quiere decir que esa decisión nos está llevando por el camino que previamente hemos marcado para llegar donde queremos. Es decir, existen decisiones que parecen acertadas en el corto plazo, pero que nos alejan de llegar donde queremos en un plazo más largo.
El problema endémico para valorar este proceso es que hay multitud de empresas (sobre todo de tamaño pequeño y mediano) que simplemente no tienen estrategia. No han definido donde quieren estar. Es por ello que evaluar la toma de decisiones se convierte en algo casi exotérico dado que “no puedes estar perdido si no sabes hacia donde te diriges”.
La verdad es que yo diría que no (con matices). Para empezar, habría que definir qué capacidades debería tener un “experto en Excel”. Es una herramienta con multitud de utilidades y con un amplio rango de soluciones que aportar. El perfil de los usuarios es muy heterogéneo y difícil de evaluar. Puede haber usuarios con un altísimo nivel de uso en Excel, pero en áreas que no sean muy útiles para la modelización, por lo que es difícil responder de forma simple a esta pregunta.
Sin duda, un alto conocimiento de Excel ayuda mucho a generar estructuras más potentes en el tratamiento de la información y en el comportamiento de las variables a la hora de proyectarlas, así como a una programación más dinámica y versátil de la herramienta. Llegados a este punto, sería útil incorporar una visión más amplia de las capacidades que un modelista debería tener o adquirir para elaborar o trabajar con un buen modelo financiero:
Aquellos modelos más complejos van a requerir un mayor manejo de Excel y un conocimiento de funciones y funcionalidades diferentes.
Para trabajar con modelos es necesario mantener un equilibrio entre las tres materias. Es importante recordar aquí que “la fuerza de una cadena es la de su eslabón más débil”. Es decir, es preferible ir tomando experiencia con modelos y tener un nivel suficiente de conocimientos financieros para que con un nivel medio de Excel podamos trabajar con soltura con modelos de complejidad creciente.
Al margen de esto no podemos negar lo obvio. Aquellos modelos más complejos van a requerir un mayor manejo de Excel y un conocimiento de funciones y funcionalidades diferentes. Una vez obtenido un nivel equilibrado del resto de las materias, a medida que se crece en el nivel de Excel vamos siendo capaces de afrontar soluciones cada vez más complejas y completas a las necesidades de la toma de decisiones.
En este sentido, por ejemplo, el Taller práctico que impartimos con APD tiene un enfoque conceptual bastante amplio. Más que centrarse en las funciones concretas, profundiza en las diferentes formas de trabajar o solucionar cada situación, exponiendo las ventajas e inconvenientes que nos harán optar por una concreta en cada caso. Si somos capaces de manejar los conceptos y abstraer el comportamiento de las variables para deducir un algoritmo matemático, la programación en Excel podrá realizarse de diferentes formas. Si no tenemos claros los conceptos, lo que queremos hacer en realidad, para qué sirve o en qué momentos debe tomarse uno u otro valor, todo lo que intentemos hacer con complejas fórmulas de Excel o funciones muy avanzadas, será en vano.
Excel es una herramienta para calcular tan importante que ya es imposible concebir las finanzas sin una hoja de cálculo cualquiera (aunque Excel es, sin duda, la aplicación más extendida, en este ámbito, sin discusión). Pero cuando tenemos un problema en la programación tenemos que preguntarnos primero si seríamos capaces de calcular el dato con papel y lápiz, o usando una calculadora. Si no es así, Excel no nos servirá de nada, por muy expertos que seamos. En cambio, si tenemos claros los conceptos, cómo se descomponen, de qué variables dependen y cómo les afectan los cambios de estas, entonces siempre tendremos una forma de programarlo en Excel. Si nuestro nivel de Excel es muy alto, esto siempre será mucho más sencillo, rápido, consistente y dinámico, pero un nivel razonable puede ser perfectamente suficiente.
Esta mecánica de trabajo aporta un valor adicional muy importante para los participantes dado que este tipo de filosofía de trabajo en Excel es la semilla o el inicio del desarrollo de otro tipo de soluciones que los asistentes necesitan dar en su día a día, u otro tipo de herramientas Excel, con objetivos y uso diferentes al modelo financiero.
