Valoración de ganancias anormales

LO QUE ES:
También llamado el modelo de ingreso residual, el modelo de valoración de ganancias anormales es un método para predecir los precios de las acciones.

COMO FUNCIONA (EJEMPLO):
En esta teoría, cada acción vale el valor en libros de la compañía si los inversionistas esperan que la compañía obtenga una tasa de rendimiento "normal" en el futuro. Las decisiones de la administración, y los resultados de las ganancias, son lo que hace que una acción valga más o menos que el valor de referencia de libros.

Entonces, por ejemplo, si el valor en libros por acción de la Compañía XYZ es de $ 5, cualquier resultado financiero inesperado hará que el precio de las acciones se desvíe de esa marca de $ 5. Esos resultados inesperados son atribuibles a la administración, ya sea por un rendimiento inferior o superior a los beneficios para los accionistas, e indican que la empresa no obtendrá una tasa de rendimiento "normal" en el futuro. Si la Compañía XYZ comienza a reportar las ganancias por acción para el trimestre que están por encima de las expectativas de Wall Street, la administración esencialmente obtiene el crédito por cualquier aumento en las acciones por encima del valor en libros por cada umbral de acciones. Del mismo modo, si la Compañía XYZ informa ganancias por acción menores a las esperadas, entonces la administración también será responsable de cualquier disminución en las acciones por debajo del valor contable por acción.

POR QUÉ IMPORTA:
La filosofía principal detrás del modelo de valoración de ganancias anormales es que la porción del precio de una acción que está por encima o por debajo del valor en libros es atribuible a la experiencia de la administración de la compañía. En consecuencia, se convierte en una herramienta útil para calcular cuál es el valor "real" de una acción. Sin embargo, es importante tener en cuenta que los analistas deben prestar especial atención a la incorporación de cambios en el valor en libros por acción causados por recompras de acciones y otros eventos inusuales que pueden distorsionar el análisis.

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