Jorge Orlando Pérez - Análisis de estados financieros

Generalmente, resulta útil, como en este caso asignarle valor 100 % al Período base y en función al mismo determinar los correspondientes al resto de los Períodos.

En esta ocasión se verifica que el pasivo creció en el segundo Período un 14 % y en el tercero descendió un 19 % respecto al primero.

I.10.6. Análisis vertical

El análisis vertical también consiste en transformar a valores relativos pero no se trata, como en el caso anterior, de una serie de distintos Períodos, sino de importes correspondientes a una misma etapa, tomando una de ellos como valor base.

Por ejemplo, se quiere determinar la incidencia relativa de los distintos rubros del estado de resultados, en función al total de ventas.

Según los importes de la primera columna, obtendremos los siguientes valores porcentuales para la segunda columna:

De la misma manera, se puede efectuar dicho análisis vertical para componentes del estado patrimonial, en los que se necesite conocer su incidencia relativa.

I.10.7. Análisis de correlación y regresión

Cuando se trata de series prolongadas de tiempo, a veces resulta interesante advertir el grado de fuerza de la asociación entre dos variables —una dependiente y otra independiente—.

Supongamos que se quiere comprobar si existe correlación entre el gasto en publicidad y la cifra de ventas, y tenemos los siguientes valores:

En este caso, vemos que el coeficiente de determinación r² arroja un valor de 0,949171. Se puede interpretar como que prácticamente el 95 % de la variación de ventas, entre un Período y otro, es provocada por la variación del gasto en publicidad.

Aquí hay una relación lineal muy fuerte entre las dos variables. Debe tomarse en cuenta un Período de tiempo lo suficientemente prolongado y asegurarse que no existan otras variables no contempladas que estén influenciando en el modelo.

Determinada la correlación existente, surge la ecuación de la recta correspondiente.

En la situación anterior, la constante —ordenada al origen— arroja un valor de 40,62703 y el coeficiente angular —pendiente de la recta— es 3,801065. Por lo tanto, la función lineal nos quedará determinada por:

Y = 3,801065 X + 40,62703

X: (variable independiente) Publicidad

Y: (variable dependiente) Ventas.

Los cálculos anteriores se pueden determinar por computadora, en planilla de cálculo que contenga análisis de regresión.

Dado que existe una importante correlación entre las variables y establecida la función lineal, podemos proyectar los valores de ventas (variable dependiente) en función a lo gastado en publicidad (variable independiente).

Por ejemplo: para un importe de publicidad de $ 55.000, la cifra de ventas será la siguiente:

(3,801065 x 55.000) + 40,62703 = 209.099

Esto último es sólo una inferencia estadística; si bien es importante su empleo, hay que considerar que no siempre el futuro guarda relación con el pasado.

De resultar válida la deducción, permitiría al analista realizar consideraciones sobre la eficiencia del gasto publicitario y a su vez analizar políticas futuras en la materia.

Hay otras herramientas estadísticas como la regresión múltiple, que a veces pueden utilizarse.

No está dentro de los alcances de este libro el análisis profundo de dicha herramienta, el lector interesado puede recurrir entre otros autores a Berenson y Levine (1991).

I.11. Niveles de análisis

El analista llevará a cabo su investigación tan profundamente como sea posible. Para ello creemos oportuno reproducir los cuatro niveles de análisis que en su momento describió Myer (1965). Son los siguientes:

a - Nivel de las relaciones estructurales.

b - Nivel de los índices de tendencia.

c - Nivel de análisis de las variables.

d - Nivel de análisis de contexto. Es denominado en la traducción como nivel económico, pero creemos que resulta más esclarecedor y a su vez no da lugar a confusiones con una de las situaciones analizadas —la económica—, llamarlo análisis de contexto.

Veamos cada uno de los niveles fijados.

a - Nivel de las relaciones estructurales

Aquí se refiere a la aplicación de uno de los instrumentos descriptos: los ratios, que, como ya dijimos muestran un indicio de un determinado aspecto, sobre causas.

Ej.: una de las relaciones que analizaremos en el capítulo III, conocida como razón de endeudamiento, que se determina a través del siguiente cociente: Pasivo/Patrimonio

Suponiendo, que obtenemos los siguientes valores:

La misma establece por cada peso de recursos aportados por los propietarios, cuánto han aportado los acreedores. En este caso los cocientes arrojados son 0,25, 0,29 y 0,38 respectivamente.

Ahora bien, esto manifiesta que los acreedores tienen, en el Período 3, una mayor participación en la financiación de los recursos totales que en los dos anteriores. Pero no informa demasiado, salvo cuando se trata de valores extremos, muy elevados o muy bajos, tendríamos que recurrir al segundo nivel de análisis y verificar cómo han evolucionado estos dos componentes.

b - Nivel de las tendencias

En este caso se aplicará la técnica de análisis horizontal:

Podemos comprobar que la evolución operada en las relaciones estructurales, se debió a que el pasivo creció en mayor proporción al incremento operado en el patrimonio. Un aumento del 67 % del pasivo del tercer ejercicio respecto al primero, mientras que el patrimonio sólo creció un 8 %.

Sin embargo, deberíamos preguntarnos por qué causa ambos componentes experimentaron esa variación, para lo cual acudiríamos al tercer nivel.

c - Análisis de las variables

Investigaremos las causas que provocaron esa variación en el pasivo: ¿se tomaron pasivos para adquisición de maquinarias?, ¿para financiar activo de trabajo?, ¿los mismos se incrementaron por un manejo financiero inadecuado?