Estadísticas Aplicadas a la Valoración Financiera
Las técnicas estadísticas forman la columna vertebral del análisis de valoración moderno. Trabajamos con datos reales del mercado español para construir modelos que ayudan a los analistas a tomar decisiones fundamentadas sobre activos, empresas y proyectos de inversión.
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Comparativa de Métodos Estadísticos en Valoración
Cada método estadístico tiene sus ventajas y limitaciones. Esta comparativa muestra cuándo aplicar cada técnica según el tipo de activo y la calidad de datos disponibles.
| Método Estadístico | Datos Históricos Necesarios | Aplicable a Startups | Precisión en Mercados Volátiles | Complejidad Técnica |
|---|---|---|---|---|
| Regresión Lineal Múltiple | Mínimo 36 meses | No recomendado | Moderada con ajustes | Intermedia |
| Análisis de Series Temporales | 60 meses ideal | Requiere historial | Alta con ARIMA | Alta |
| Método de Comparables | 12-24 meses | Sí, con ajustes | Variable según sector | Baja a intermedia |
| Simulación Monte Carlo | Estimaciones basadas en sector | Sí, útil para riesgo | Captura incertidumbre | Alta |
| Análisis de Correlación | 24 meses mínimo | Datos insuficientes | Moderada | Baja |
| Bootstrap y Remuestreo | Flexible según muestra | Con datos limitados | Robusta | Intermedia |
Nuria Esteve
Especialista en Modelización Estadística Financiera
15 años de experienciaNuestra Metodología de Enseñanza Estadística
He trabajado con analistas que llegan con temor a las matemáticas. Mi enfoque empieza con datos reales de empresas españolas cotizadas y construye la comprensión paso a paso, sin asumir conocimientos previos avanzados.
Fundamentos con Casos Reales
Comenzamos con análisis descriptivo de datos del IBEX 35. Los estudiantes aprenden a calcular medias, desviaciones y correlaciones usando hojas de cálculo antes de pasar a software especializado.
Construcción de Modelos Predictivos
Introducimos regresión lineal aplicada a valoración de acciones. Cada alumno construye su propio modelo predictivo usando variables fundamentales como PER, ROE y crecimiento histórico de ventas.
Análisis de Incertidumbre
La simulación Monte Carlo permite incorporar riesgo en las valoraciones. Practicamos con proyectos de inversión inmobiliaria y proyecciones de flujos de caja bajo distintos escenarios económicos.
Validación y Pruebas de Robustez
Enseñamos a cuestionar los modelos mediante backtesting y análisis de sensibilidad. Los estudiantes aprenden a identificar cuándo un modelo estadístico falla y cómo ajustarlo según nuevos datos del mercado.
Ejemplo práctico reciente: En enero de 2025, un grupo de estudiantes construyó un modelo de valoración para empresas del sector turístico español usando regresión múltiple. Incorporaron variables como ocupación hotelera, tipos de cambio y precio del combustible. El modelo mostró limitaciones durante períodos de alta volatilidad, lo que generó una discusión valiosa sobre las restricciones de cualquier herramienta estadística.