Entre la cantidad y la calidad: mi experiencia sobre la capacidad predictiva

Al no tener un tema interesante sobre el día a día de la economía y los negocios, he decidido escribir esta entrada sobre la experiencia que he acumulado en el objetivo más importante que tengo en mente cada vez que hago un trabajo: poder predecir el valor cuantitativo de las acciones y resultados que analizo.


Primeramente mi metodología de trabajo tanto en acciones como en consultoría estratégica es simple: hago 3 gráficos Oferta –Demanda a nivel macro, sectorial e individual y determino en cada uno los determinantes de las curvas, cualitativamente esto es más fácil analizar: simplemente se mueve un determinante lo que origina que se mueva una curva y así esto se traduce finalmente en un cambio en el excedente del producto (que es lo que finalmente se quiere conocer ya sea en acciones o consultoría).Esta metodología es algo diferente a la clásica metodología de los EEFF (en si del Estado de Ganancias y Pérdidas), pues esta última podríamos decir que es una metodología reactiva y mecánica que se concentra en saber de qué manera se determinara la utilidad no debido a los flujosfundamentales (ventas y egresos) sino a los artilugios financieros que se haga en la distribución de los costos, y en el caso de las acciones se busca un descalce (casi siempre es pequeñísimo) entre la valoración actual de las acciones y sus valoraciones financieras (EV/Ebitda, etc.)

Como podrán darse cuenta mi metodología lo que busca es el valor fundamental de los flujos: ingresos y egresos, que en el mediano y largo plazo el movimiento de estos flujos pueden tener una incidencia muy significativa en la utilidad, lo cual deja ridiculizada cualquier artilugio financiero que se haga para aprobar la inversión o la compra de acciones. Ahora esta metodología no es perfecta, pues realizarla necesita mucho tiempo e información, es aquí donde entra el dilema entre la cantidad y la calidad. Por un lado tenemos el enfoque sistémico que aboga por el usar la mayor cantidad de variables para explicar y predecir el comportamiento de una variable final y además buscar la interrelación que se dan entre estas variables y con el variable final a explicar y predecir,así que consta de dos pasos: coleccionar la mayor cantidad de variables y hallar la interrelación ente las variables para hallar el efecto neto, pero que herramienta vamos a usar para hallar la interrelación: ¿correlación, regresión, etc.? Aun asíimbuirsemás y más en estos artilugios matemáticos no garantiza que se será cada vez más predictivo, ya que lamentablemente el trabajo nunca será completo. Así que por el otro lado está el enfoque analítico, que se basa en analizar la relación entre dos variables lo más posible, el problema es que este es un análisis incompleto, pues no es posible ahondar mucho teóricamente y por tanto se pasa del uso de la racionalidad a las estadísticas que buscan comportamiento promedios, y ya es sabido que casi nunca han logrado predecir algo. Lo de bueno de este enfoque es que se concentra solo en las variables más relevantes.

¨Por tanto, la única gran verdad es que cuando incluyes más variables en tu análisis vas a tener mayor capacidad predictiva, pero el hacer análisis de interrelaciones o el análisis estadístico no garantiza mayor predictividad, solo la práctica y experiencia van lograr que estas herramientas sean útiles; recordando que estamos hablando de mercados, los cuales de por si son bastante complejos.

PD: no he metido nada de Porter, Hamel y otros ya que sus aportaciones son básicas y ya creo desfasados, he vuelto al origen: estrategia es microeconomía, desde de ahí no hay nada realmente nuevo.