APV y CCF: el pronóstico de los ingresos y el valor de las empresas

Autor: De Vivero Pérez, Héctor José
Přispěvatelé: Correa Lafaurie, Luisa Fernanda
Jazyk: Spanish; Castilian
Rok vydání: 2017
Předmět:
Zdroj: Repositorio EAFIT
Universidad EAFIT
instacron:Universidad EAFIT
Popis: En el presente documento se estructura un modelo para la valoración de empresas bajo condiciones de riesgo e incertidumbre, a partir de los ingresos -- El pronóstico de los ingresos es uno de los elementos más relevantes en el resultado del proceso de valoración de cualquier negocio -- Con base en los esquemas existentes de descuento de flujos de caja, específicamente del Valor Presente Ajustado (APV) y el Flujo de Caja de Capital (CCF), se formula un modelo de valoración expresando los flujos de caja como una función de los ingresos futuros -- El escudo fiscal también se vincula con los ingresos mediante indicadores de endeudamiento o de cobertura, para derivar una sola ecuación que permita calcular el valor de la empresa a partir del pronóstico de los ingresos -- En el caso de las empresas bajo riesgo, para el pronóstico de los ingresos se estiman los parámetros de su distribución de probabilidad con base en registros históricos y análisis de regresión apropiados -- El modelo propuesto se valida con la valoración de un grupo de estaciones de servicio
In the present paper a model for valuing companies under conditions of risk and uncertainty from the revenues is structured -- The forecast of the revenues is one of the most important elements in the result of the assessment of any business -- Based on the existing approaches for discount cash flows, specifically of the Adjusted Present Value (APV) and the Capital Cash Flow (CCF), a valuation model expressing the cash flows as a function of future revenues is formulated -- The tax shield is also linked to revenues through measures of leverage or coverage, to derive a single equation that allows you to calculate the value of the company from the revenue forecast -- In the case of companies at risk for the forecast of revenues its probability distribution parameters are estimated based on historical records and appropriate regression analysis -- The proposed model is validated with the evaluation of a group of gas stations
Databáze: OpenAIRE