Modelos probabilísticos en la valuación de capital accionario: integrando Montecarlo con flujo de caja descontado

Fil: Rouges, Alberto Quinto. Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios; Argentina.

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Detalles Bibliográficos
Autores principales: Rouges, Alberto Quinto, Israelian, Marcos Aram
Otros Autores: Fernández Molero, Diego
Formato: Tesis Tesis de grado updatedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios 2025
Acceso en línea:https://repositorio.udesa.edu.ar/handle/10908/26179
Aporte de:
Repositorio Digital - Universidad de San Andrés (UdeSa) de Universidad de San Andrés
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spelling I37-R143-10908-261792025-12-23T03:01:19Z Modelos probabilísticos en la valuación de capital accionario: integrando Montecarlo con flujo de caja descontado Rouges, Alberto Quinto Israelian, Marcos Aram Fernández Molero, Diego Fil: Rouges, Alberto Quinto. Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios; Argentina. Fil: Israelian, Marcos Aram. Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios; Argentina. Este trabajo propone integrar simulaciones de Montecarlo al modelo de flujos de caja descontados (DCF) para mejorar la evaluación del riesgo y la incertidumbre en la valoración de empresas. Tradicionalmente, el DCF se complementa con análisis de sensibilidad o escenarios que asignan rangos fijos a variables clave, como ingresos o tasas de descuento. Sin embargo, estos enfoques estáticos no capturan adecuadamente la naturaleza probabilística de las variables ni ofrecen una visión completa del riesgo. Las simulaciones de Montecarlo, al modelar las variables de entrada como distribuciones probabilísticas, generan miles de escenarios posibles, proporcionando una distribución más realista de valoraciones y una mejor comprensión del riesgo. Mediante un estudio de caso sobre The Home Depot, se comparan dos modelos: un DCF tradicional y otro enriquecido con simulaciones de Montecarlo. El análisis evalúa la contribución de esta metodología en términos de precisión, profundidad analítica y apoyo a la toma de decisiones en contextos de alta incertidumbre. 2025-12-22T18:28:40Z 2025-12-22T18:28:40Z 2025? Tesis info:eu-repo/semantics/bachelorThesis info:ar-repo/semantics/tesis de grado info:eu-repo/semantics/updatedVersion https://repositorio.udesa.edu.ar/handle/10908/26179 spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ application/pdf application/pdf Universidad de San Andrés. Escuela de Negocios
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