Predicción de ingresos para empresas de escalamiento

EQT Motherbrain se complace en compartir un enfoque novedoso que ha desarrollado para predecir los ingresos de las empresas en expansión. Fue presentado recientemente en la 31.ª Conferencia Internacional ACM sobre Gestión de la Información y el Conocimiento (CIKM 2022) por Lele Cao, Sonja Horn, Vilhelm von Ehrenheim, Richard Anselmo Stahl y Henrik Landgren.

El problema de fondo

Predecir el futuro financiero de una empresa es una tarea compleja pero necesaria, crítica para la toma de decisiones de las empresas. Fundamentalmente, es una conjetura informada que se basa en el examen de los datos de rendimiento históricos. Sin embargo, como todos hemos visto, debido a elementos aleatorios que no pueden incorporarse en un modelo, los pronósticos pueden fallar fácilmente.

Los inversores confían en las previsiones financieras para determinar la valoración de una empresa. Ya sea basándose en flujos de efectivo futuros descontados o determinando la valoración sobre una base múltiple del EBITDA futuro, los pronósticos pueden hacer o deshacer una inversión. Para las empresas maduras con una larga trayectoria y flujos de efectivo resistentes, las desviaciones entre las predicciones y los resultados reales pueden no ser significativas. Pero para las empresas con datos históricos insuficientes y perspectivas de futuro intrínsecamente inciertas, como las nuevas empresas y las ampliaciones, esto parece diferente.

Una empresa nueva se mueve hacia el territorio de la ampliación cuando demuestra la escalabilidad y la viabilidad de su modelo de negocio y experimenta un ciclo acelerado de crecimiento de los ingresos. La obtención de capital externo suele acompañar a esta transición.

En comparación con la mayoría de las empresas maduras, las ampliaciones a menudo no son rentables. En consecuencia, los ingresos se convierten en una de las métricas más importantes al evaluar las ampliaciones, y la valoración generalmente se determina sobre una base múltiple de los ingresos futuros a partir de los cuales los profesionales de la inversión extrapolan los ingresos futuros de la empresa.

La previsión de ingresos normalmente se realiza de forma manual y empírica, lo que hace que la calidad dependa en gran medida de las experiencias de los profesionales de la inversión. Se consideran factores como el modelo de negocio, el panorama de la competencia, las tendencias del mercado y la economía de la unidad. La tarea es esencial para evaluar el atractivo de una inversión, ya que informa el cambio en la valoración durante el período de propiedad. Sin embargo, el nivel de automatización, objetividad, consistencia y adaptabilidad de este enfoque está lejos de ser óptimo.

Los métodos cuantitativos, como los enfoques estadísticos tradicionales o las metodologías basadas en IA recientemente desarrolladas, se han adoptado cada vez más en la previsión de empresas tradicionales y maduras. Pero, ¿por qué esto no se ha extendido al mundo de las start-ups y scaleups?

La respuesta está en los datos, que para las empresas inmaduras suelen ser propietarios y costosos de adquirir. Sin embargo, esto está cambiando: la ubicuidad de la digitalización significa que grandes cantidades de datos de alta calidad sobre empresas privadas son cada vez más accesibles al público.

Introduciendo SiRE

Llamamos a la respuesta a este desafío SiRE, un modelo de extrapolación de ingresos basado en simulación.

SiRE se basa en un filtro de Kalman, una metodología típicamente utilizada para la navegación y el control de aeronaves y naves espaciales. Es independiente del sector, lo que permite a los inversores aplicarlo en múltiples industrias. Solo necesita pequeños conjuntos de datos de unos pocos cientos de empresas en expansión para la capacitación, y la extrapolación puede comenzar a partir de series temporales de ingresos breves que permiten predicciones de ingresos incluso sin datos históricos granulares. Puede producir predicciones detalladas de múltiples años, acomodando los períodos de inversión típicos de 5 años y más. Cada predicción de ingresos viene con una estimación de confianza, lo que brinda a los inversores orientación sobre la certeza del resultado. El modelo es fácil de implementar y las predicciones son explicables, lo que promueve la transparencia para generar confianza y captar comentarios.

SiRE está diseñado bajo el supuesto principal de que es probable que el desarrollo de los ingresos repita los patrones históricos para empresas similares en una etapa similar. Cada punto de ingresos futuros se obtiene inicialmente mediante un muestreo de los estados de ingresos comparables, luego se ajusta con un filtro de Kalman que considera los puntos de ingresos históricos y previstos. La confianza de la predicción se calcula extrapolando varias veces.

Demostración de cómo usamos SiRE dentro de EQT

Entonces, ¿cómo lo usamos dentro de EQT? Capacitado en un conjunto de datos patentado de trayectorias de ingresos de nuestras empresas de cartera y otros datos que hemos recopilado durante casi tres décadas de inversión, SiRe se puede utilizar de dos maneras:

1. Al evaluar una posible inversión, podemos evaluar rápidamente el potencial de ingresos. Esto nos da una indicación simple de la probabilidad de posibles brotes en función de los datos que nos ha proporcionado la empresa.
2. Al recibir predicciones de ingresos de la gerencia y evaluar la probabilidad de que la empresa se desempeñe según lo planeado

Para obtener más información sobre SiRE y cómo funciona, encuentre una explicación del método en nuestro artículo y el código fuente aquí .