Colombia, gracias a su vocación económica, ha experimentado un crecimiento potencialmente alto en su industria de alimentos y bebidas. Esto se debe a que la mayoría de los insumos necesarios para la transformación se encuentran en la región, lo que resulta en menores costos de materias primas dentro del proceso productivo (DANE, 2020). Este factor se constituye como uno de los mayores impulsores de la competitividad del sector.
En el contexto internacional, la producción agroalimentaria opera bajo una dinámica que presenta tres tendencias claras: la entrada de nuevas empresas líderes mundiales, la expansión de las ya existentes y el aumento en la actividad de las empresas translatinas (Ludvigsen, 2016). No obstante, la cadena de valor de esta industria genera grandes retos en términos de transformación primaria (cosecha y poscosecha), secundaria (productos intermedios e ingredientes), terciaria (producto terminado) y comercialización.
El aspecto biotecnológico también constituye una barrera importante para alcanzar mejores niveles de competitividad. Existe una fuerte debilidad en infraestructura tecnológica para respaldar estudios de bioseguridad y pruebas clínicas exigidas en los mercados internacionales. Sólo hay algunas iniciativas aisladas de pocas universidades en investigación y desarrollo con grandes vacíos en transferencia de conocimiento hacia el sector.
El talento humano, también se considera otro factor crítico de competitividad que genera grandes restos en esta industria. A pesar de las pocas fuentes de información financiera corporativa en Colombia (Vecino, Rojas y Muñoz, 2015), existen razones suficientes de competitividad para que las empresas productoras de alimentos realicen sus ejercicios de planeación estratégica e incluyan planes financieros que permita establecer en términos monetarios los recursos necesarios para alcanzar sus objetivos estratégicos, tácticos y operativos en ambientes de gran incertidumbre (Weihrich, Cannice y Koontz, 2016).
El presente artículo de investigación, derivado de un proceso de consultoría financiera, tiene como objetivo desarrollar un modelo de planeación financiera que permita calcular las ganancias probables de una compañía de alimentos en Colombia, en un horizonte temporal de seis años. En la primera parte se realiza un contexto general de la industria en los últimos 20 años, así como las tendencias identificadas en el consumo de alimentos.
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Luego, se define el marco teórico de la investigación, cimentado en diferentes áreas del conocimiento como: contabilidad, costos, matemáticas financieras, finanzas corporativas, mercados financieros, macro y microeconomía, estadística, administración y probabilidades, gerencia y administración. En el siguiente acápite, la metodología define las 38 variables de entrada y de proceso asociadas a la variable de resultado, y propone un modelo de planeación financiera útil para las empresas de alimentos; posteriormente, en el capítulo de resultados se presenta un análisis financiero proyectado que permite estimar el comportamiento futuro de la liquidez, el endeudamiento, la rentabilidad y la generación de valor de la compañía, además los resultados probables de las ganancias de la compañía, a partir de técnicas de simulación Montecarlo y gráficos de tornado para los coeficientes de regresión.
Modelo de Planeación Financiera como Herramienta Empresarial
El proceso de elaboración de un modelo de planeación financiera como herramienta empresarial, permite comprender y visualizar la estrategia global del negocio a la luz de los siguientes tres tipos de decisiones: recursos comprometidos (inversiones), estructura de capital (capital y/o préstamos requeridos, riesgo) y dividendos para los accionistas (Sánchez, 2006). Con el fin de alcanzar una mejor efectividad en la construcción de estos modelos es recomendable utilizar el enfoque sistémico como lo muestra (Gutiérrez y Gutiérrez, 2019). Este, se centra en tres elementos: entradas, proceso y salida.
En los elementos de entrada, la situación actual hace referencia a los estados financieros básicos que recogen la situación económica y financiera de la organización de acuerdo con su desempeño histórico. El entorno, es el conjunto de variables exógenas, no controlables, de tipo social, ambiental, tecnológico, cultural o económico, de gran impacto sobre el valor de la organización. Las políticas, entendidas como las directrices, reglas y procedimientos que orientan la toma de decisiones y el manejo de situaciones repetitivas o recurrentes que ayudan a alcanzar los objetivos (David y David, 2017).
Por otro lado, los planes hacen referencia al conjunto de estimaciones programadas de manera sistemática sobre los recursos de la organización para obtener unos resultados deseados en el futuro, más conocidos como los presupuestos (Burbano, 2011). A partir de toda la información suministrada por las variables de entrada se establecen las relaciones matemáticas derivadas de los conceptos contables, a través de tres estados financieros básicos: el estado de situación financiera, o balance genera, que se define como un informe que representa la situación financiera o las condiciones de un negocio en un momento tal según se reflejan en los registros contables (Díaz, 2011); en segundo lugar, el estado de resultados muestra los ingresos, costos y gastos, así como la ganancia o pérdida resultante de las operaciones de una empresa durante un período de tiempo determinado (Guajardo y Andrade, 2018).
La proyección de los estados financieros origina las variables de salida, que según la teoría financiera moderna permite medir la capacidad de la empresa de generar valor en el futuro, a través de indicadores como: Flujo de Caja Libre (en adelante FCL), Weight Average Capital Cost (En adelante WACC), Earning Before Interest Taxes, Depreciation adn Amortization (en adelante EBITDA), Economic, Value Added (en adelante EVA) y Market Value Added (en adelante MVK). En suma, este proceso, es el que permite traducir a términos cuantitativos (financieros) todas las políticas, prácticas y estrategias contempladas en el plan de negocios mediante la modelación financiera, la cual permite la realización de proyecciones y estimaciones financieras. Pero la adecuada toma de decisiones en el ámbito financiero no puede quedarse en una tarea meramente analítica por el grado de incertidumbre de las variables. Por ello, la técnica de simulación es una herramienta poderosa e indispensable para evaluar estos casos y permite un mejor entendimiento del problema y la posibilidad de contar con información sumamente útil para tomar mejores de decisiones en escenarios más realistas (Machain, 2014).
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Variables Aleatorias y Distribuciones de Probabilidad
La generación de variables aleatorias no uniformes hace referencia a los posibles valores resultantes al realizar un experimento.
La distribución triangular se caracteriza por representar una magnitud de la que no se cuenta con datos y a través de la opinión de un experto se estima un mínimo y máximo absoluto, además de un valor modal.
La distribución PERT (Project Evaluation and Review Techniques) es un tipo de distribución que se asemeja a la triangular, pero con una curva de densidad suavizada. Técnicamente es un caso especial de la distribución Beta.
Investigación Correlacional-Causal y Valor Presente Neto (VPN)
Según Hernández, Fernández y Baptista (2010) las investigaciones de tipo correlacional-causal tienen como fin conocer la relación o grado de asociación que existen entre dos o más categorías o variables en un contexto particular. En este sentido, el propósito de la investigación es calcular el valor probable del VPN, cuyo resultado depende de los flujos de caja proyectados y la tasa de a la que se descuente dichos flujos (Sapag, Sapag y Sapag, 2014), mientras más positivo sea su valor, indica mayores ganancias para sus dueños (Ross, Westerfield y Jordan, 2014).
La Tabla 1 describe las 38 variables utilizadas en el modelo, la primera, es el valor Presente Neto (VPN) considerada como única variable de salida dada la importancia y el uso que tiene este concepto como criterio de rentabilidad en la evaluación de proyectos y la valoración de empresas. En este sentido, Evans y Rosenthal (2017) afirman que este indicador ayuda a los inversionistas a conocer el retorno de su inversión y la probabilidad de recibir dichos recursos en proporción a los riesgos asumidos.
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Las variables de entrada definidas en la tabla anterior representan todos aquellos inductores de valor exógenos, que derivan del comportamiento de los agentes económicos en el mercado y tiene gran impacto sobre el valor de las organizaciones. El PIB (manufactura) se utilizó para proyectar el crecimiento de las ventas, La TRM, UVR y DTF fueron la base de la proyección para el endeudamiento a tasa variable de la compañía. El IPC se utilizó para proyectar las cuentas de resultado, endeudamiento y la deflactación en el cálculo del WACC. El coeficiente Beta, la rentabilidad del mercado I accionario y la tasa libre de riesgo fueron utilizadas para el cálculo del riesgo del inversionista y posterior cálculo de la tasa utilizada para descontar los flujos de caja.
La Figura 2 muestra el método utilizado para la elaboración del plan financiero. En este se detalla el nivel de relacionamiento de todas las variables a partir de la elaboración de los presupuestos operativos y financieros, la proyección de los estados contables (estado de situación, estado de resultados y flujo de tesorería). Posterior a la construcción del modelo determinístico, se procedió a la aleatorización de las variables de entrada, para las cuales se tomaron datos históricos de los últimos siete años (2014-2020) de las variables macroeconómicas. A partir de estas series, se aplicaron las respectivas pruebas de bondad de ajuste para identificar los tipos de distribución probabilísticas que siguen estas series. Además de la fuente primaria, se tomó información histórica del Banco de la República, el DANE, Superintendencia Financiera, Bolsa de Valores de Colombia y Bloomberg para la aleatorización de las variables y la implementación del modelo probabilístico.
Las técnicas de análisis utilizadas fueron la simulación Montecarlo, optimización estocástica, gráficos de tornado para coeficientes de regresión y valores mapeados.
Portafolio de Productos y Políticas Financieras
La compañía cuenta con un portafolio de productos de 232 referencias, agrupadas en cuatro líneas: confitería, panadería, pastas y cárnicos. Según el comportamiento histórico de las ventas en los últimos siete años, se estima que el 65% se realizan al exterior.
Adicional a la proyección de ventas al exterior, la tabla anterior define otras 11 políticas financieras requeridas para la elaboración de sus presupuestos como paso inicial en el proceso de planeación financiera. La política de caja mínima y reparto de dividendos se utilizaron para proyectar el flujo de tesorería y el análisis de las decisiones de financiación; las políticas de cuentas por cobrar, inventarios y cuentas por pagar se utilizaron para proyectar y analizar las cuentas relacionadas con el capital de trabajo; Los costos de materias primas, gastos e ingresos se utilizaron para la proyección de otros ingresos, costos y gastos en el estado de resultados.
De otro lado, la aplicación de pruebas de bondad de ajuste para identificar el tipo de distribución y sus parámetros se definen en la Tabla 3. Según la tabla mencionada anteriormente, también se consideraron estocásticas las políticas relacionadas con el capital de trabajo neto operativo (Cuentas por cobrar, Inventarios y Cuentas por pagar); además, de las relacionadas con los ingresos y los costos.
Análisis de Liquidez, Endeudamiento y Rentabilidad
Al realizar 10.000 interaciones en el proceso de simulación Montecarlo, se evaluó el comportamiento probable de la liquidez, el endeudamiento, la rentabilidad y la generación de valor entre 2020 y 2026, como lo muestra la Figura 3. En el análisis de liquidez, entendida como la capacidad de cumplir con los compromisos de pago de la empresa con el monto y en el tiempo pactados (Rodríguez, 2012 y García, 1999) y medida a través de los indicadores como liquidez y prueba ácida, se observa una tendencia creciente para ambos. A pesar de que el ciclo de caja indica que la compañía tendría que financiar 96 días de capital de trabajo neto operativo (en adelante KTNO), las cifras indican que la compañía dispone de la liquidez suficiente para cumplir en el corto plazo con todas sus obligaciones y además tendría unos excedentes lo suficientemente grandes ($3,66 de activo corriente por cada $1 de deuda) para proponer nuevas inversiones o financiar nuevos proyectos.
Por otro lado, los indicadores de endeudamiento evidencian un bajo nivel en el corto y largo plazo. En principio, para 2020 la compañía financia el 36,7% de sus activos con deuda y para 2026 proyecta una reducción gradual hasta 18,11%. En este sentido, a futuro, la empresa dispone de un margen amplio para tomar nueva deuda del mercado de capitales en el escenario de requerir fuentes de financiación para sus proyectos.
Según los resultados de la ilustración anterior, los indicadores de rentabilidad no muestran un comportamiento favorable por su tendencia bajista hacia 2026. En principio, el margen bruto, presenta una disminución considerable entre 2020 y 2021, explicada por una proyección a la baja de $42.000 millones en los ingresos operacionales por dos razones: primero, una apreciación proyectada del peso colombiano frente al dólar americano, lo que afecta las ventas al exterior, I en las líneas de confitería y cárnicos principalmente. En 34l segundo lugar, se proyecta una disminución en las cantidades vendidas por efectos de la pandemia Covid-19. En suma, hay una disminución de $41.000 millones en la utilidad bruta que revela la caída del margen bruto para el primer año y posteriormente se estabiliza en los siguientes.
El análisis del margen operativo muestra un comportamiento similar al anterior, de allí, se deduce que su resultado no está alterado por los gastos de operación y la empresa proyecta un control sobre estos y espera que sus variaciones se den en función de la inflación y las ventas. El margen neto, por su parte, también muestra un comportamiento similar y en efecto, la proyección indica que los gastos e ingresos no operacionales no tendrían un impacto importante sobre las utilidades de los accionistas, que refleja una leve disminución al pasar de $12,85 en 2020 a $10.51 en 2026, por cada $100 de ventas.
La Rentabilidad Sobre el Activo (ROA por sus siglas en inglés) evidencia una disminución significativa del 54% al pasar de 39,27% al 17,98% entre el primer y último año de la proyección. Esta situación deja en evidencia una disminución en la capacidad de los activos operativos para generar utilidades. Las cifras proyectadas muestran inversiones significativas en activos fijos estratégicos que no se compensan con una mayor eficiencia operacional, ni el aumento de las utilidades en la operación del negocio.