¿Cuánto valen las cosas?

La respuesta parece bastante sencilla. Simplemente hay que observar en el mercado por cuanto se compran y venden artículos similares. Pero ¿qué pasa si tu casa tiene piscina pero la que se vendió justo al lado no tiene? A menos que se trate de un bien para el que existan réplicas exactas que se compren y vendan diariamente –como por ejemplo las acciones de una empresa que cotiza en Bolsa-, es muy difícil saber cuál es el valor de tu bien.

En el mundo de los negocios el problema se acentúa cuando las empresas necesitan contabilizar todo cambio de valor que se produzca en complicados instrumentos financieros -desde pólizas de seguros, opciones sobre acciones para empleados o exóticos derivados- para los cuales no existe ningún historial de ventas. No obstante, los estándares contables son muy estrictos y obligan a las empresas a justificar toda evaluación en lugar de simplemente utilizar una aproximación más o menos precisa o el precio de compra, tal y como se hacía en el pasado. Así pues, las empresas están volviendo la vista hacia modelos financieros cada vez más complicados que intentan deducir el valor utilizando una serie de indicadores.

“Lo que se está intentando calcular es: ¿Cuál sería el precio si vendieses este activo en el mercado? ¿Cuánto estaría alguien dispuesto a pagar?”, explicaba el profesor de Finanzas de Wharton Richard J. Herring. “La gente compra y vende basándose en estos modelos, pero es difícil ya que son extremadamente complejos y a los reguladores les preocupa que puedan ser fácilmente manipulados”.

Este dilema fue el tema central del la décima mesa redonda anual Wharton/Oliver Wyman Institute Risk celebrada a finales de mayo en Wharton y patrocinada por The Wharton Financial Institutions Center y el Instituto Oliver Wyman. La mesa redonda fue presentada por Herring, codirector de dicho Centro.

Tanto en Estados Unidos como en el resto del mundo, los responsables de la legislación contable están endureciendo las normas sobre cómo estimar el “valor justo” de los activos de difícil evaluación. Por ejemplo, el pasado mes de septiembre en Estados Unidos el Financial Accounting Standards Board (FASB) adoptó el Statement 157 que obliga a las empresas, siempre que sea posible, a utilizar datos de mercado en lugar de sus propios supuestos internos para valorar los activos.

Pero algunos críticos sostienen que los modelos informáticos de valoración se basan en supuestos tan inciertos que, en vez de emplearse en la contabilización de activos y pasivos –tal y como obliga la FASB-, ni siquiera deberían ser mencionados en los informes financieros. Las nuevas normas deberán cumplirse para todos los informes financieros elaborados durante los años fiscales posteriores al 15 de noviembre de 2007. “Es imposible verificar cuál es el valor justo… Todo modelo no es más que una opinión que representa muchos juicios de valor”, sostenía el crítico Mark Carey, gestor de proyectos financieros para el Consejo de la Reserva Federal durante su intervención en la mesa redonda.

A pesar de admitir que la Reserva Federal había “perdido la batalla” para minimizar el uso de la contabilización del valor justo, Carey advertía que permitir a las empresas emplear sus propios modelos de valoración, en lugar de modelos estándar, será fuente de problemas. “El problema es el fraude”, señalaba. “El motivo por el que la Reserva Federal está preocupada por este tema es porque las empresas quieren ocultar su insolvencia. Y eso se puede hacer fácilmente con un sistema basado en el valor justo”.

Seguros contra catástrofes

En opinión de Jay Fishman, presidente y consejero delegado de The Travelers Companies, los seguros constituyen un sector que cada vez emplea modelos más elaborados para estimar riesgos, fijar precios de las diferentes pólizas o calcular el valor actual de las pólizas del pasado. “Los modelos para catástrofes” por ejemplo predicen la probabilidad de que haya un terremoto, suceda un acto terrorista y otros acontecimientos que acaban convirtiéndose en reclamaciones a las aseguradoras.

En su presentación Insuring against Catastrophes: The Central Role of Models (Asegurándose contra las catástrofes: el papel central de los modelos), Fishman señalaba que las aseguradoras antes valoraban el riesgo de catástrofe analizando los eventos del pasado. Normalmente, calculaban las pérdidas sufridas tras un huracán de carácter medio para cada Estado, sin tener en cuenta los daños en las áreas costeras o los daños que podría causar un gran huracán. Antes de la llegada del huracán Andrew en 1992, el huracán más dañino había sido el Hugo, en 1989. El huracán Hugo costó a las aseguradoras unos 6.800 millones de dólares, mientras el Andrew costó 22.000 millones y dejó en situación de insolvencia a decenas de aseguradoras.

Los nuevos modelos para las catástrofes son mucho más complejos, explicaba Fishman, porque incorporan información sobre predicciones de trayectorias de tormentas realizadas por científicos, el tipo de construcción, la edad y peso de los edificios situados a lo largo de esas trayectorias y otros factores que al final determinan las pérdidas. Asimismo, las aseguradoras ahora tienen en cuenta los cambios en la frecuencia de las grandes tormentas provocados por factores como el incremento de la temperatura del mar a consecuencia del calentamiento global.

Gracias a estos modelos más sofisticados, Travelers ha incrementado los casos susceptibles de acogerse a daños por viento, incrementar su cobertura en caso de paralización de una empresa y modificado las primas para reflejar una mejor comprensión del riesgo, explica Fishman. No obstante, estos modelos presentan ciertos límites. No son buenos por ejemplo para contabilizar ciclos largos de patrones meteorológicos, ni tampoco para predecir el número de reclamaciones cuando una catástrofe es mayor de lo esperado. Por poner un caso, el Huracán Katrina provocó más daños en tierra firme que los modelos habían predicho, afirmaba Fishman.

Suavizando los pequeños contratiempos

Resultados similares se obtienen en modelos empleados por otros sectores, lo cual abre el debate sobre cómo deberían ser construidos los modelos. Las instituciones financieras tienen problemas por ejemplo para registrar los cambios diarios en los valores de los swaps de créditos impagados, obligaciones hipotecarias colaterales, opciones over-the-counter, bonos que apenas son intercambiados y otros valores para los que no existe un mercado líquido y transparente.

Resulta bastante habitual, decía Herring, que una gran institución financiera tenga 2.000 modelos de evaluación para los diferentes instrumentos. Y las penalizaciones por publicar unos resultados erróneos pueden ser severas, tal y como aprendieron los inversores de Enron y Long-Term Capital Management, o con las recientes rectificaciones que tuvo que realizar Fannie Mae.

El problema ha sido destacado recientemente con las consecuencias derivadas de los excesos en el mercado hipotecario secundario de estos últimos años. Estos préstamos normalmente estaban agrupados y se vendían a inversores en forma de bonos. Ahora, con la subida de los tipos de interés aumenta la probabilidad de que algunos propietarios no puedan hacer frente al pago de las mensualidades, debilitando así el valor de los bonos. Pero los modelos no pueden tener en cuenta estos factores porque las hipotecas secundarias son tan novedosas que apenas existen datos históricos. Además de esta incertidumbre, las instituciones financieras lo que quieren es protegerse a sí mismas, y los consumidores podrían sufrir las consecuencias, resultándoles más complicado conseguir préstamos. Si los modelos son mejores se podrían suavizar estos contratiempos.

Aunque los modelos de valoración deben estar adaptados a cada instrumento, deberían compartir algunos principios básicos, decía Thomas J. Linsmeier, miembro del FASB, señalando que el objetivo del Statement 157 es obtener un precio al que el activo pudiese ser vendido en una “transacción normal”; en otras palabras, no en caso de crisis o situación extraordinaria.

Muchos activos financieros son tan personalizados que no hay nada con qué compararlos en el mercado. Incluso cuando existe un activo similar que se comercializa, muchas ventas son transacciones privadas que no generan datos para que otros puedan utilizarlos como elemento de comparación, explicaba. En estos casos, el propietario del activo debería intentar determinar cuál debería ser considerado el “mercado principal” en que el activo podría venderse y comprarse, de forma que los datos procedentes de mercados de menor tamaño y menos representativos pudiesen excluirse para reducir el caos. “Para muchos instrumentos financieros existen muchos, muchos mercados en los que se pueden intercambiar…”, señalaba. “Si existe un mercado principal, utilicemos dicho mercado… en lugar de utilizar todos los mercados posibles”.

Cuando no existen datos sobre la compraventa de activos comparables, las empresas deberían acudir a precios de mercado de activos similares, sugería Linsmeier. Cuando tampoco se dispone de estos precios, las empresas deben basarse en sus propias estimaciones internas. Pero en lugar de emplear supuestos propios de la empresa, los cuales podrían estar sesgados para mejorar la imagen de la empresa, dichas estimaciones deberían estar basadas en los mismos supuestos que utilizaría un comprador externo, explicaba Linsmeier añadiendo que, en general, cualquier dato que proceda del mercado es preferible a las estimaciones internas de la empresa.

Sesgos y opciones sobre acciones

El problema de cómo la empresa puede introducir sesgos en su contabilidad queda ilustrado en el reciente debate sobre si las empresas deberían contabilizar como gasto las opciones sobre acciones emitidas para sus ejecutivos y otros empleados.

Los economistas normalmente están de acuerdo en que las opciones son un coste que las empresas deberían contabilizar como gasto, pero muchos grupos empresariales son contrarios a dicha opinión, señalaba Chester Spatt, economista jefe de la SEC (Securities and Exchange Commission). Los detractores sostienen que no es posible valorar de forma precisa las opciones años antes de que puedan ser ejercidas, ya que su valor futuro dependerá del valor de las acciones de la empresa en aquél momento.

“Parece sorprendente que las empresas que aparentemente no comprenden los costes de esta herramienta retributiva sean partidarias de utilizarla masivamente”, decía Spatt sugiriendo que las empresas efectivamente conocen el valor de sus opciones pero no quieren revelar su coste ante los accionistas, los cuales podrían pensar que los ejecutivos son retribuidos en exceso. Una contabilidad adecuada desanimaría a las empresas a emitir demasiadas opciones, señalaba.

Los mercados llevan mucho tiempo empleando modelos para calcular los valores presentes de activos cuyos valores futuros van a fluctuar de acuerdo con las condiciones del mercado, añadía Spatt. Por ejemplo, los brokers utilizan modelos para valorar las obligaciones hipotecarias colaterales cuyo valor futuro depende de cambios en los tipos de interés y del porcentaje de impagos de los propietarios de las viviendas.

Aunque se emplean modelos desde hace bastantes años y éstos parecen haber mejorado, incluso aquellos que los diseñan admiten que tienen fallos. “Creo que se debe investigar y debatir más sobre los enfoques a adoptar para cuantificar el riesgo con modelos”, afirmaba Darryll Hendricks, director general y director global de control cuantitativo de riesgos para UBS Investment Bank. Frecuentemente los supuestos empleados en modelos son erróneos, señalaba. En un modelo para valorar opciones sobre acciones, por ejemplo un input que se utiliza es la volatilidad de precios esperada para las opciones. Pero la volatilidad futura puede ser muy diferente a los patrones observados en el pasado, que es lo que se emplea como supuesto.

Para hacer que estos modelos sean lo mejor posible, una empresa debería comprobarlos de forma controlada y disciplinada antes de introducirlos y debería estar constantemente juzgando el modelo durante el periodo en que lo utilice, sostenía Hendricks. Por ejemplo, UBS debatía los resultados de sus modelos durante reuniones mensuales con los brokers que los utilizaban.

El empleo de modelos seguirá siendo controvertido, pero Herring cree que los modelos seguirán mejorando. Asimismo predice que las empresas cada vez compartirán más datos sobre sus modelos en propiedad, y que los usuarios progresivamente adoptarán mejores estándares para validar sus modelos, cerciorándose, por ejemplo, de que las evaluaciones sean realizadas por agentes externos de manera desinteresada, no por los que han diseñado el modelo.

Los avances en la capacidad informática y los análisis financieros han causado la proliferación de nuevos productos financieros en los últimos años, pero también deberían ayudar a mejorar los modelos empleados para cuantificar el valor de dichos productos, señalaba Herring. “Todo esto ha hecho posible crear estos nuevos productos y modelos. Pero también significa que hay mucha más presión para que los modelos funcionen”.

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