Valuation - Incertezas e complexidade - TC

TC School / Análise Fundamentalista

Valuation – Incertezas e complexidade

31/08/2021 às 16:15

TC School

No texto de hoje vamos continuar estudando sobre valuation. Como já elencamos no texto anterior, é importante que o investidor entenda os conceitos envolvidos na análise de um ativo no mercado de capitais. Portanto, discutiremos as incertezas e a complexidade do valuation dentro da análise fundamentalista.

No artigo a seguir, você irá encontrar:

  • A incerteza no valuatiuon
  • A complexidade do valuation

Boa leitura!

A incerteza no Valuation

Como sabemos, apesar dos meios serem matemáticos, o valuation é um processo que envolve muita subjetividade. Contudo, se existe uma máxima que se alinha muito bem ao presente método de avaliação é o seguinte: se fizermos as coisas certas obteremos os resultados corretos.

Agora, como saber se estamos fazendo o valuation de forma certa?

Para ficar mais fácil a explicação, devemos olhar por outro lado: as fontes de incerteza da nossa avaliação. Basicamente, elas se compõem em 3 grandes grupos: 

  1. Incertezas na projeção
  2. Incerteza da empresa
  3. Incerteza macroeconômica

Incerteza na projeção

Mesmo supondo a existência de informação perfeita, quando vamos traduzir esses estudos para inputs em nosso valuation, podemos traduzi-los de forma errada por diversos fatores, sendo o principal deles, a falta de estudo dedicado.

Assim, teremos projeções mau elaboradas e um modelo incerto!

Vale a pena a leitura do artigo: “Seleção adversa e risco moral” para entender como isso pode impactar os seus investimentos em bolsa de valores.

Incertezas da empresa

De longe, a maior incerteza presente nos valuations e na pessoa do avaliador.

Ninguém possui bola de cristal para identificar se de fato a empresa vai entregar aquele indicador projetado para aquele ano escolhido. Assim como, quando as ações da empresa avaliada irão entregar o preço alvo que foi projetado.

Incerteza macroeconômica

A pandemia do coronavírus é um grande exemplo, “ninguém” projetava que as operações das companhias aéreas, por exemplo, tivessem suas operações tão impactadas neste ano de 2020.

Assim, ainda mais quando tratamos do Brasil, as incertezas macroeconômicas são ainda maiores sobre os modelos de valuation.

Mas calma lá, não pense que valuation é só incerteza…. Assim como vários outros problemas/riscos inerentes ao mercado e que são inextinguíveis, nós devemos geri-los a fim de sermos mais assertivos em nossos investimentos.

Dessa forma, seguindo o raciocínio da máxima do início do texto, devemos buscar aplicar um método de avaliação mais correto para este cenário de incerteza que vivemos.

Uma das formas para isto é a utilização de modelos mais aprimorados de avaliação.

Do ponto de vista de construção e ajustamento, não necessariamente em complexidade (já adiantando, este será o próximo tema desta série) e sim um modelo que se adeque mais à situação da empresa avaliada.

Uma outra ferramenta seria a utilização de inferências probabilísticas sobre o valuation ou partes do valuation, a fim de mensurar de fato como se encontra o ajustamento do modelo.

Enfim, o essencial é estudar por partes, primeiro a empresa com o máximo de informações necessárias e úteis que são acessíveis de forma legal.

Após isto, compreendida de fato a empresa, buscar mensurar a relação dela com as variáveis macroeconômicas e “inputar” isto no modelo. Assim, se você estiver sendo honesto com seus estudos e o estiver fazendo da maneira correta, a incerteza não impactará tanto sua avaliação.

Lembre-se que, com a ajuda da estatística, você deverá tomar conhecimento do erro (incerteza) envolvido em sua avaliação, para poder trabalhar com margens de segurança!

A complexidade do Valuation

Em linha com o elencado acima, e com o pensamento médio das pessoas que estão começando a aprender valuation, as pessoas devem acreditar que o processo de avaliação que chega mais próximo à perfeição é aquele que seja o mais extenso e detalhado possível (complexo).

Quantidade não é qualidade

No entanto, para o nosso alívio, as coisas não funcionam bem assim. Tanto que o valuation pode ser associado a outra máxima: “quantidade não é qualidade”.

Aswath Damodaran é bem enfático em sua literatura ao discordar do argumento que o modelo mais complexo é o que mais se aproxima da precisão avaliativa.

Não há dúvidas que quanto mais informações detalhadas sobre os aspectos que envolvem a empresa, mais o analista (leia-se pessoa que realiza o valuation, não necessariamente alguém do mercado) irá compreender o case analisado.

Contudo, a partir do momento em que esse excesso de detalhamento passa a ser levado para dentro do valuation, ocorre o efeito inverso, onde o modelo passa a ser ainda mais difícil de compreender!

Isso porque, cada nova informação inserida na avaliação, automaticamente deve gerar um novo input a ser considerado no modelo, os quais cada um possuem um erro estatístico associado a eles.

Além disso, cabe ao analista dominar todas estas informações ao longo do tempo em que estiver utilizando a avaliação realizada, pois senão, haverá momentos em que não saberá explicar de onde vem ou como se chegou ao valor encontrado no valuation.

3 consequências da complexidade:

  1. A sobrecarga de informações sobre o modelo tornando-o inconsistente (Aswath Damodaran até cita uma frase bem marcante: “se entrar lixo, sairá lixo”);
  2. A síndrome da caixa preta, onde o analista perde o controle sobre o que está sendo fundamentado no modelo e não consegue mais explicar de onde aquilo foi gerado; e
  3. O embate entre as premissas geradas que se tornam pouco amigáveis à compreensão de qual delas será a mais importante para a geração de valor da empresa.

O princípio da parcimônia

Em resposta ao nível de complexidade do valuation, Aswath Damodaran nos fornece uma estratégia simples de ser aplicada: o princípio da parcimônia. Ou seja, os analistas devem buscar as explicações mais simples para o fato em voga, para finalmente prosseguir para as minúcias que envolvem a questão.

Um exemplo: se temos capacidade o suficiente para projetar 5 anos de Receita Líquida de uma companhia, porque tentar projetar 10 anos? Isso será apenas procurar problemas, e, inconscientemente, prejudicar a qualidade avaliativa. 

E, claro, isso não exclui o detalhamento que seu valuation deve ter, mas, existe um limite de “embelezamento” dela para que isto não gere distorções do valor a ser encontrado.

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Pablo Paz
Pablo Paz
Estagiário do TradersClub
Estudante de Economia da UFPB e membro do Projeto Quantum

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