Efectos de red, clave en el éxito de la compra de WhatsApp

La semana pasada conocimos que la red social por excelencia, Facebook, va a comprar la empresa de mensajería móvil WhatsApp por 19.000 millones de dólares en efectivo y acciones.

La combinación del envío de mensajes con la interacción social han hecho de WhatsApp la plataforma ideal para el envío de fotos, mensajes, videos, imágenes, etc.

En un post sobre los efectos de red en los negocios digitales comentábamos que en muchas redes sociales el atractivo de unirse a la red es mucho mayor cuando la red social ya tiene una base de usuarios grande con la que conectarnos.

Este fenómeno, que se conoce como efectos de red, no sólo aumenta el atractivo para unirse a la red sino que hace más difícil que los usuarios cambien una red social por otra. ¿Nos imaginamos dándonos de baja de Facebook para registrarnos en otra red social haciendo los contactos de nuevo, añadiendo otra vez la información, los álbumes de fotos, las aplicaciones, etc.?

Usuarios WhatsApp

Número de usuarios activos mensuales WhatsApp. Fuente: The Next Web; WhatsApp

Teniendo en cuenta que WhatsApp tiene más de 450 millones de usuarios en todo el mundo y los efectos de red que hemos comentado, la operación de compra parece lógica. Facebook intentará monetizar esa gran base de usuarios de WhatsApp subiendo la suscripción, con servicios de voz, insertando publicidad en un futuro o incuso prestando servicios de acceso a Internet a los usuarios.

Pero ¿Y si esas estrategias de monetización provocan una huída de usuarios de WhatsApp? ¿Y si esos efectos  de red que hacen el coste de sustitución por otra plataforma muy alto no están presentes en WhatsApp?

Pues parece que en las aplicaciones móviles los efectos de red pesan menos que en el desktop, ya que no es necesario construir otra vez tu red de contactos porque están en tu agenda. Además dispones de tus galerías de fotos en el móvil y puedes enviar notificaciones sin necesidad de emails.

Precisamente debido a que en el móvil las interacciones son más rápidas y sencillas y hay menos información, puede que los efectos de red cuenten menos y sea más fácil cambiar de aplicación.  Ya vimos el año pasado como una gran cantidad de usuarios migraron a Line cuando WhatsApp planteó cobrar una suscripción.

Ante estas nuevas reglas del juego que plantea el ecosistema móvil, Facebook ya ha movido ficha para sumar otra buena base de usuarios. Pero ¿Será suficiente con estas operaciones a precios tan desorbitados para mantener el liderazgo en un ecosistema con unas barreras de entrada y costes de sustitución tan bajos?  El tiempo dirá.

Hacia la omnicanalidad en los servicios financieros

En muchas ocasiones nuestro banco nos ha contactado por teléfono ofreciéndonos un producto con unas condiciones, al mismo tiempo nos ha llegado una carta con el mismo producto con otras condiciones y a través de la Web nos ofrece otro producto distinto. Es entonces cuando nos preguntamos si el banco piensa que somos un cliente diferente parta cada tipo de canal.

Cuando hablábamos en otro post de la transformación de la banca, comentábamos que no basta con implantar un nuevo canal online y que es necesario cambiar la organización y forma de operar para proporcionar un valor y experiencia únicos a los clientes.

Cada canal de la banca tiene una serie de características:

  • En la oficina bancaria se busca el contacto y la socialización.
  • En el canal online hay más información, más contenido y más velocidad.
  • En la plataforma móvil el acceso es más rápido, sencillo e intuitivo.
  • En el teléfono se indaga más el detalle, hay un contacto más directo y se resuelven las dudas al momento.

Son las diferentes características de cada canal las que hacen que el cliente use uno u otro dependiendo del momento y de dónde se encuentre. Pero el cliente quiere experimentar una marca única no una estrategia distinta por canal como ocurre en el enfoque multicanal.

El enfoque multicanal surgió cuando los bancos iban añadiendo canales nuevos con sus respectivos sistemas sin conseguir ofrecer un enfoque integrado para dirigirse a los clientes.

Es necesario que la banca adopte un enfoque omnicanal y proporcione al usuario una experiencia consistente e integrada con servicios, productos y asesoramiento personalizados.

Omnicanalidad en la bancaLa omnicanalidad, como se ve en el dibujo, proporciona una experiencia única independientemente del canal utilizado por el cliente.

La banca tiene los patrones de compra, los ingresos, ahorros, perfil de endeudamiento y pueden utilizar esta información que recibe de diferentes canales para tener un perfil completo y detallado de los hábitos y preferencias de los clientes.

Y tiene que utilizar esa valiosa información para implantar una estrategia omnicanal en la que ofrezca los mejores productos personalizados utilizando la mejor forma de llegar en cada momento.

Compras de empresas tecnológicas que pueden salir caras

En los últimos años estamos acostumbrados a las compras de startups o empresas tecnológicas de nicho por parte de los gigantes de Internet.

Estas compras se suelen realiza por diversos motivos:

  • Comprar una tecnología puntera.
  • Aumentar mercado o base de usuarios.
  • Aumentar los servicios.
  • Aprovechar las sinergias entre la capacidad de mercado y la base de clientes que ofrece el comprador y la potencialidad del producto de la empresa adquirida.
  • Incluso para eliminar competencia.

La pasada semana conocimos que Google llegaba a un acuerdo para la compra del fabricante de dispositivos inteligentes Nest Labs por 3200 millones dólares.

Nest Labs, que empezó a ser conocida por el lanzamiento de un termostato con control remoto y un detector de humos, cuenta con cerca de 300 empleados.

Estas compras normalmente se realizan a un precio superior al valor razonable reflejando las sinergias y el potencial que tendrá la empresa adquirida cuando se integre.

Fondo de comercio empresas de InternetEste exceso de precio pagado se contabiliza como fondo de comercio (goodwill) y es el intangible que representa la diferencia entre el precio pagado y el activo neto de la empresa adquirida.

Pero, ¿Qué ocurre si los activos adquiridos no aumentan su valoración con la integración tal como se había estimado?

El fondo de comercio no se amortiza sino que se establece un test de deterioro obligatorio y si la adquisición no ha dado los resultados estimados se registrará la pérdida correspondiente.

Por ejemplo hace un año y medio vimos como Microsoft tuvo que registrar una pérdida de valor de 4920 millones de euros por la compra de la empresa de publicidad AQuantive, que compró por 4990 millones. La compra no aceleró el crecimiento publicitario de Microsoft en la medida que se esperaba.

El pasado año Yahoo adquirió el sitio de blogging Tumblr por 1100 millones de dólares, reflejando 751 millones como fondo de comercio con la esperanza de que los 300 millones de visitantes únicos mensuales de Tumblr aumenten la presencia online de Yahoo.

Por lo tanto a veces las prisas por crecer o aumentar el mercado hacen que las grandes empresas de Internet paguen precios muy elevados por estas compañías que luego es necesario corregir. Esperemos que no sea el caso de las últimas adquisiciones de Google.

Las reglas del Banco Central Europeo (II)

Hace casi cinco meses de nuestro primer post sobre “el euro y el quantitative easing” y la situación no sólo no ha mejorado sino que ha empeorado.

¿Qué se ha hecho hasta ahora?

Como hemos comentado muchas veces, la política monetaria del Banco Central Europeo (BCE) tiene un objetivo que prevalece sobre todos los demás: la estabilidad de precios. Las épocas de elevada inflacción en la economía real quedaron para la historia dando lugar a una época en la que el sistema y los mercados financieros han aumentando su influencia en la economía real. Sin embargo, el BCE sigue anclado en la regla de Taylor para fijar su política monetaria.

Para poder hacer frente a la crisis financiera desde el BCE se han seguido las siguientes líneas:

  • La puesta en marcha, en julio de 2009, del primer Programa de Adquisiciones de Bonos Garantizados.
  • Para resolver las tensiones en los mercados de deuda, en 2008 se lanzó una política de plena adjudicación a tipo de interés fijo donde las pujas se cubren íntegramente a condición de que las entidades que pujen sean financieramente solventes y presenten activos de garantía suficientes.
  • Esta política se ha contemplado con operaciones de inyecciones de liquidez a 3 años anunciadas por el BCE el 8 de diciembre de 2011.
  • Por último, el programa de compra de deuda soberana cuyo propósito central es mantener el funcionamiento del mecanismo de transmisión de la política monetaria, promoviendo cierta normalización en el mercado de deuda de países como españa.

¿Qué se ha conseguido?

A través de estos mecanismos no convencionales el BCE ha conseguido estabilizar el sistema financiero y evitar el colapso de algún banco europeo por falta de liquidez.

Sin embargo, debido a que los fondos recibidos por los bancos han ido a los depósitos del BCE y a comprar deuda pública (para luego venderla), no han influido en la economía real. Y como la economía real es la tiene que devolver los préstamos a la banca, el negocio de la banca y los ratios de morosidad siguen deteriorándose.

Por lo tanto, las polítcas del BCE sólo han servido para estabilizar el sistema financiero moméntaneamete y no han influido en el bienestar de los ciudadanos.

¿Qué se debería haber hecho?

Al igual que la Reserva Federal o el Banco de Inglaterra, se debería haber adoptado una estrategia de relajación cuantitativa, para inyectar más liquidez en la economía a través de la compra directa de deuda pública. De esta forma, bajarían los gastos financieros de los gobiernos, lo que les permitiría hacer una inversión más productiva en lugar de gastar en intereses de la deuda, mejoraría la economía de las empresas y los hogares y por ende el sistema financiero. Los bancos reactivarían el crédito y se produciría así un circulo virtuoso.

Al aumentar la masa monetaria, se devaluaría el euro aumentando la competitividad y las exportaciones.

Y sobre todo, transmitiría la imagen a los mercados de que el banco central va a estar siempre respaldando a los países miembros del euro mientras estos acometen reformas, acometiendo una de las funciones básicas de cualquier banco central.

¿Por qué no se hace?

El egoísmo de los dirigentes alemanes, que sólo se acuerdan de los riesgos remotos de la inflacción cuando ésta ayuda a los demás no a ellos.

Los Hedge Funds y los mercados eficientes

En la última década hemos visto un gran desarrollo tanto en activos gestionados como en número, de los fondos de inversión alternativa (hedge funds). Estimaciones recientes cifran entorno a los 500.000 millones de dólares los activos gestionados por los hedge funds.

Las características que diferencian los hedge funds de los fondos de inversión son las siguientes:

  • Se gestionan activamente: Buscan hacer una gestión activa rechazando las teorías tradicionales de la hipótesis del mercado eficiente y la teoría de cartera (el modelo CAPM).
  • Utilizan políticas de inversión flexibles como alto apalancamiento, uso de derivados, posiciones a corto y a largo, concentración de inversiones, invertir en empresas en quiebra, etc.
  • Tienen estructuras legales particulares.
  • Para que los fondos puedan invertir a largo plazo, tener posiciones ilíquidas y disminuir la necesidad de liquidez, imponen a sus inversores limitaciones a la entrada y salida y períodos de mantenimiento mínimo.
  • Cobran comisiones por gestión e incentivos.
  • Los gestores de los hedge funds son también socios.
  • Se caracterizan por una transparencia limitada y por dirigirse a grandes inversores.

Cómo se ha comentado, los hedge funds rechazan en su mayoría la hipótesis de los mercados eficientes (EMH). Dicha hipótesis, en su forma fuerte, establece que en un mercado la competencia entre los participantes lleva a una situación de equilibrio en la que el precio de mercado de una acción constituye una buena estimación de su valor fundamental. De esta forma, el precio refleja toda la información existente y es imposible obtener un rendimiento superior al mercado.

Sin embargo, a la vista de los recientes booms y crisis financieras, está claro que los inversores en ocasiones se dejan llevar por comportamientos psicológicos de optimismo, pesimismo o euforia que dan lugar a valoraciones irracionales de los activos financieros. Estos comportamientos duran en ocasiones años, como la burbuja tecnológica de finales de los 90 o el boom inmobiliario iniciado en la década pasada.

Los hedge funds tampoco apuestan por la eficiencia de los mercados, ya que creen que los mercados no valoran todos los activos correctamente y establecen estrategias para explotar estas imperfecciones a través de un acceso más rápido a la información, mejores análisis de oportunidades y mejores costes de transacción.

Mientras no seamos conscientes de que las decisiones económicas las toman humanos y no máquinas, y que estos siempre están influidos por factores psicológicos, no seremos capaces de prevenir y detectar burbujas como la vivida.

Y mientras los hedge funds seguirán batiendo al mercado.

El desarrollo de las titulizaciones

En el pasado, un problema con los préstamos hipotecarios era que no se podían negociar en ningún mercado. De esta forma, los préstamos se originaban y mantenían en los bancos con las siguientes consecuencias:

  • El riesgo se concentraba en la industria bancaria que no podía cubrir o transmitir el riesgo.
  • Esto limitaba la cantidad de capital dispuesta a financiar los préstamos.

Para resolver estas cuestiones, se crearon las MBSs (mortgage-backed securities), desarrolladas ampliamente por Salomon Brothers al principio de los años 80. Las MBSs son titulizaciones que se pueden negociar y representan agrupaciones (pools) de préstamos hipotecarios.

Para ello se crea una entidad legal llamada SPV (special-purpose vehicle) que compra las agrupaciones de préstamos a la entidad originadora (banco) y emite títulos negociables respaldados por los activos inmobiliarios que son posteriormente adquiridos por los inversores.

El crecimiento de las titulizaciones fue alimentada por la desintermediación de los bancos como proveedores de capital. A través de las titulizaciones, los bancos consiguieron eliminar tanto los préstamos hipotecarios como sus obligaciones asociadas de sus balances. Esto permitía que los bancos tuviesen menos requerimientos de capital (esquivando las regulaciones bancarias) y pudieran aumentar su apalancamiento y dispersar su riesgo.

Una vez creada la estructura y vendidos los títulos a los inversores, los flujos de caja de los activos (que vienen del pago último de las hipotecas) menos los costes de servicio pasan a través del vehículo SPV para remunerar a los inversores.

Dependiendo de cómo se estructuren los títulos en el vehículo SPV, tenemos dos tipos de titulizaciones:

  • Cuando sólo hay una clase de activos y todos los inversores reciben los mismos flujos de caja proporcionales, tenemos una estructura pass-through.
  • Cuando en el SPV hay diferentes tipos de activos, estos son llamados tramos.

Sin embargo, la crisis financiera que empezó en el año 2007 ha demostrado que se cometieron varios errores en el proceso de titulizaciones:

  • Se creó un problema de riesgo moral ya que el hecho de que los bancos pudieran titulizar sus préstamos hipotecarios sacándolos de sus balances, fomentó que no se asegurara la calidad de los préstamos potenciando las hipotecas subprime.
  • Surgió un problema de selección adversa, ya que los bancos preferían titulizar préstamos con muy poca información crediticia de los hipotecados.
  • Las complejas estructuras de titulizaciones obtuvieron buenas calificaciones crediticias de las agencias de calificación, que no fueron diligentes en indagar en la calidad de las hipotecas que componían la compleja estructura.
  • Debido a la facilidad de las titulizaciones, el mercado hipotecario creció vertiginosamente hinchando los precios de la vivienda y provocando la mayor burbuja inmobiliaria de la historia.
  • Muchos bancos crearon vehículos de inversión estructurada que no eran más que bancos virtuales que compraban los préstamos hipotecarios del mismo banco. De esta forma, el riesgo continuaba en el banco. Cuando estos vehículos no pudieron vender sus títulos, el propio banco tuvo que reabsorber los activos hipotecarios en sus balances, incrementando sus necesidades de capital.

Por lo tanto, una vez más se ha visto que el modelo de originar y distribuir es útil para la gestión de riesgos cuando cada parte es diligente cumpliendo sus obligaciones y sobre todo cuando el riesgo se distribuye de verdad no acumulándose en un mismo sector cuyos protagonistas tiene múltiples vínculos.

Categorías de riesgos financieros

En este post continuaremos hablando del leitmotiv de este blog, el riesgo financiero. En los últimos años hemos visto grandes caídas en las bolsas, grandes fluctuaciones en los tipos de cambio y en los tipos de interés. Está claro que estás grandes variaciones en el valor de los activos han tenido gran impacto en las cuentas de instituciones financieras, empresas y familias.

La pregunta es si estas fluctuaciones estaban dentro del rango estimado aplicando la teoría de la probabilidad o si estaban fuera del alcance de nuestra predicción. Para responder a esta pregunta vamos a examinar las diferentes categorías de riesgos financieros existentes que mostramos a continuación:

  • Known Knowns: En esta categoría estarían los riesgos correctamente identificados y medidos. Este tipo de riesgos pueden ocurrir debido a una mala suerte o acontecimientos inesperados.                                                                     Por ejemplo, si en la estimación de las rentabilidades de una acción tenemos un VAR (value at risk) de 15% con un 99% de nivel de confianza y sufrimos unas pérdidas del 17% estaría dentro de lo estimado. Sin embargo, si tuviéramos bastantes veces pérdidas del 17% significaría que nuestro modelo está fallando y consecuentemente nuestro sistema de gestión de riesgos.
  • Known Unknowns: En esta categoría entran los riesgos que son conocidos pero no han sido correctamente identificados o medidos. Serían los riesgos del modelo debidos a que se pueden haber ignorado importantes factores de riesgo, pueden haberse estimado mal las distribuciones del modelo como las volatilidades y las varianzas o la exposición a los factores de riesgo puede haberse calibrado mal.                                                                                                              Por ejemplo, en los origines de la actual crisis financiera vimos como grandes bancos y aseguradoras habían tomado grandes posiciones en hipotecas titulizadas calificadas como triple A por las agencias de calificación. En este caso, los gestores de riesgo de las instituciones financieras no estimaron correctamente la posibilidad de una bajada del precio de la vivienda y confiaron demasiado en las agencias de calificación. Es un claro ejemplo de un known unknowns. Otro ejemplo de esta categoría sería el riesgo de liquidez. Muchos modelos asumen que las posiciones en el mercado pueden ser liquidadas con facilidad. Sin embargo, cuando el tamaño de las posiciones es elevado es muy probable que si tiene que ser liquidado, sea con bastantes pérdidas.
  • Unknown Unknowns: En esta categoría estarían los riesgos muy difíciles de medir y que en ocasiones están fuera de nuestro alcance. Por ejemplo en esta categoría estarían los riesgos regulatorios como la prohibición de las posiciones cortas o los cambios estructurales en los mercados financieros provocados por la regulación.                                                                                                           También encontraríamos en esta categoría el riesgo de la contraparte, ya que no es suficiente con conocer tu contraparte sino también la contraparte de tu contraparte. Se vio en el caso de Lehman Brothers que era imposible a priori estimar las consecuencias de su quiebra, ya que era necesario conocer todas las relaciones entre las instituciones financieras, lo que no está al alcance de ninguna institución financiera.

Por lo tanto, como se ha visto hay diferentes categorías de riesgos. Algunos riesgos ya están contemplados y se supone que estamos preparados para ellos. Otros, que son conocidos, es necesario mejorar nuestros modelos y poder identificarlos bien para poder tratarlos.

Por último, están los riesgos sistémicos que se escapan a los agentes y no es posible identificarlos y medirlos. Para estos, es necesario que los bancos centrales y los gobiernos actúen para poder mitigarlos. Está claro que la Reserva Federal no olvidará lo que supuso dejar caer a Lehman Brothers. Todos aprendimos ahí lo que era un Unknown risk.

Subprime, titulizaciones y correlación entre los defaults

En los años previos a la crisis financiera, hemos visto un enorme desarrollo de las titulizaciones estructuradas que consistían en la agrupación de un conjunto de activos (pooling) y la priorización de la estructura de activos (tranching).

Por ejemplo, las CDO (Collaterized Debt Obligation) son intereses titulizados en fondos de activos (colateral que puede ser un préstamo o un bono). El inversor que compra un CDO, soporta el riesgo de crédito del colateral. En la estructura del CDO hay diferentes tramos de títulos, ofreciendo a los inversores diferentes vencimientos y riesgos de crédito. Estos tramos son clasificados como Senior, Mezzanine y Equity de acuerdo con la diferente exposición al riesgo de crédito. Si existiera alguna insolvencia en el calendario de pagos, la deuda Senior tiene preferencia sobre el resto de tramos.

La capacidad del gestor del CDO para pagar los intereses de los tramos y devolver los principales en el vencimiento depende de las características de los activos subyacentes (colateral).

La mayor parte de las CDO emitidas en la última década tienen hipotecas subprime titulizadas como colateral.

Por ejemplo, consideramos dos titulizaciones idénticas llamadas bonos con la misma probabilidad de default y que pagan 0 si hay default y 1 en cualquier otro caso. Estructuramos los dos bonos en un portfolio con dos tramos, uno senior y otro junior (pooling and tranching). El tramo junior dará 1 sólo si ningún bono entra en default y 0 si cualquier bono entra en default. El tramo senior dará 0 sólo si ambos bonos entran en default. Está claro que para saber los flujos esperados de los tramos necesitamos saber la probabilidad de que los dos bonos entren en default que depende de su correlación.

Y lo curioso es que si los default de los dos bonos no están correlacionados, el tramo senior tendrá menos probabilidad de default que cualquiera de los dos bonos. Por ejemplo, si los dos bonos tienen una probabilidad de default del 10% y los defaults no están correlacionados, el tramo senior tendrá un 1% de probabilidad de default.

Por lo tanto, un aspecto central de las finanzas estructuradas es que usando un elevado número de titulizaciones en la agrupación de activos, una proporción mayor de los tramos tendrá un rating mayor que el rating medio de los colaterales.

Pero esta suposición se basa en que los defaults de los colaterales no están correlacionados. Si en el caso que hemos visto los default de los dos bonos estuvieran perfectamente correlacionados, el tramo senior heredaría el riesgo de los colaterales y no habría mejora.

En los años previos a la crisis financiera, se emitieron gran cantidad de productos que contenían titulizaciones de hipotecas de clientes de elevado riesgo y cuyos tramos senior se vendieron como libres de riesgo a gran cantidad de instituciones de inversión.

Sin embargo, se ha demostrado analíticamente y en simulaciones que las probabilidades de default dependen de un factor de riesgo común como los precios de la vivienda. Una caída del precio de la vivienda puede provocar un incremento en los default de hipotecas que se suponían que no estaban correlacionadas destruyendo las hipótesis en las que se basaban los productos estructurados.

Lo que ya estaba demostrado analíticamente se demostró en la práctica en el año 2008. Multitud de hipotecas entraron en default a la vez, provocando que los tramos senior previamente calificados por las Agencias de Rating como AAA vieran sus rating disminuidos a bono basura, provocando enormes pérdidas en todos los inversores que habían invertido en estos productos y desencadenando una de las mayores crisis financieras recientes.

Por lo tanto, es necesario revisar y tener mucho cuidado con las hipótesis que utiliza la ingeniería financiera para crear productos que diversifiquen y transfieran el riesgo y no caer en falsas ilusiones de disminución del riesgo.

Los Hedge Funds y la distribución normal

Como hemos comentado en algún post, la distribución normal es comúnmente utilizada para modelar la distribución de los rendimientos de una inversión. Adoptar esta distribución simplifica enormemente la gestión de riesgos ya que se utiliza la varianza de la distribución como medida de volatilidad.

Sin embargo, en determinados fondos como Hedge Funds no es posible asumir esta normalidad ya que las distribuciones presentan dos características conocidas como asimetría (skewness) y Kurtosis.  

  • Asimetría (skewness): Es una medida de la asimetría de la distribución de probabilidad de una variable aleatoria. Si es negativa implica que la cola izquierda de la distribución es más larga que la derecha. Si es positiva implica que la cola derecha de la distribución es más larga que la izquierda. En una distribución con esta característica es muy probable tener ganancias, pero si hay alguna pérdida puede ser significativa. Las pérdidas tienen muy poca probabilidad pero gran impacto.
  • Kurtosis: Es una medida de la amplitud de las colas. Una kurtosis positiva mayor que 3 (kurtosis de una distribución normal) produce colas anchas con acumulaciones de probabilidad en los extremos superiores a la distribución normal.

 En ocasiones, cuando se están evaluando los rendimientos pasados de una inversión es muy difícil medir los sucesos con muy baja probabilidad y alto impacto. Esto da lugar a que se modele la distribución de los rendimientos pasados con la distribución normal utilizando la varianza y el VaR (Value at Risk) como medida de volatilidad provocando una falsa creencia de gestión del riesgo.

 Por ejemplo el fondo LCTM (Long Term Capital Management), fundado en 1994 por John Meriwether, antiguo vicepresidente y jefe de ventas de bonos en Salomon Brothers, adoptaba una estrategia long-short entre los bonos de deuda rusa y americana apostando porque la deuda rusa se revalorizaría y su precio convergería con la americana. Para ello utilizaron la distribución normal para modelar los rendimientos esperados, menospreciando la probabilidad de una gran perdida  de valor en el precio de los activos. Cuando en el año 1998 el bono ruso y los mercados bursátiles se colapsaron como resultado del temor de los inversores a una devaluación del rublo, el fondo tuvo grandes pérdidas y posteriormente tuvo que ser rescatado.

 Por lo tanto, es necesario adaptar las clásicas medidas de VaR y volatilidad-varianza a las particularidades de determinados productos de inversión que se modelan mejor con distribuciones con asimetría (skewness) negativa y kurtosis positiva.

Ejemplos de Skewness

 

Ejemplos de Kurtosis

Facebook y la valoración de empresas de Internet

Una de las noticias más comentadas de este 2012 ha sido la planeada salida a Bolsa de la red social Facebook. Como sugieren algunos medios, Facebook quiere enamorar a Wall Street con su encanto social.

La compañía ha presentado su folleto de salida a Bolsa a la SEC, el regulador del mercado bursátil americano, sin especificar la cantidad de títulos que colocará ni la horquilla de precios. La compañía quiere captar 3.800 millones de euros con la operación, el doble de la financiación obtenida en su día por Google.

Facebook informó que en 2011 obtuvo un beneficio neto de 760 millones de euros, un 65% más que el año anterior, y que logró unos ingresos de 2.800 millones de euros (3.711 millones de dólares). Los analistas estiman que la compañía obtendrá durante el presente ejercicio una mejora de sus ingresos que cuantifican entre 6.500 y 6.900 millones de dólares.
Se estima que Facebook podría superar los más de 60.000 millones de euros de capitalización bursátil de Telefónica lo que se correspodería con un PER (mide la relación entre la capitalización de la sociedad y sus beneficios) de 80, de acuerdo a las previsiones. El PER tan elevado denota las grandes expectativas de crecimiento que los inversores depositan sobre la firma y que contrasta con el de las empresas del sector como Google, cuyo PER en 2011 se situó en 19,5, el de Apple, en 13 y el de Microsoft, en 11.

La pregunta que surge es si está siendo bien valorada Facebook y si la inversión supone un riesgo.

De la lección aprendida en la burbuja tecnológica de finales de los 90, la valoración de las empresas de Internet es una tarea compleja ya que es muy dificil estimar los flujos de caja de las empresas tecnológicas por estar en un mercado tan rápido, cambiante y en constante adaptación.

En el caso de Facebook, se une el hecho de que la salida a bolsa se produce cuando la empresa ya ha alcanzado un nivel considerable de madurez. Por lo tanto, los incrementos de ingresos en los que se ha basado la valoración son demasiado optimistas. Es más, en caso de aparecer un competidor o producirse un cambio de tendencia en el uso de las redes sociales, incluso podrían disminuir los ingresos.

También es necesario mencionar que este tipo de compañías cuentan con elevados activos intanblibles, los cuáles serían difíciles de liquidar en caso de ser necesario. En caso de que la empresa entrara en concurso de acreedores, ¿Que bienes se podrían liquidar para pagar a los acreedores?Todo ello hace que el riesgo de la inversión suponga una elevada tasa de descuento para los accionistas, que debería producir una valoración más realista. Los inversores deberían preguntarse si dos compañías como Telefónica y Facebook están igual de cubiertas frente a posibles riesgos para tener la misma capitalización.

Y como suele suceder en estos casos, hay muchos interersados en que la operación sea un éxito y los precios sean elavados. Entre ellos están los inversores que han apostado en los últimos años por la empresa como Accel Partners, Greylock, Meritech Capital o Peter Thie y las entidades colocadoras como Morgan Stanley que se repartirían elevadas comisiones.

El tiempo dirá si estamos ante otra exitosa salida a bolsa impulsada por medios interesados que provocará que miles de inversores paguen un sobreprecio por las acciones. De momento, más de un gestor de fondos de inversión ha comentado que apostará por bajadas de precios.