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dc.contributor.authorDel Río Correa, Andrés David
dc.contributor.authorSilva Fernández, Nicolás David
dc.coverage.spatialBucaramanga (Santander, Colombia)spa
dc.coverage.temporal2017spa
dc.date.accessioned2021-08-12T13:41:04Z
dc.date.available2021-08-12T13:41:04Z
dc.date.issued2017-10
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12749/13788
dc.description.abstractExiste un número significativo de indicadores y modelos financieros que precisan de información no recopilada o no generada por nuestro mercado. Un ejemplo es el factor de riesgo (β*Prima de riesgo de mercado) ligado al Costo del Patrimonio “Ke” y empleado en modelo CAPM que se utiliza ampliamente en el proceso de valoración de empresas. Existen numerosas propuestas para tratar este inconveniente, pero el principio es similar: importar la Beta del factor de riesgo de un mercado en el que esté disponible y realizar ajustes mediante adición de primas de riesgo, primas de tamaño, etc. Ahora bien, estos ajustes resultan poco útiles cuando los sectores analizados resultan distintos por legislación o dinámica propia de los mercados de cada nación o territorio, pues el riesgo del sector también difiere y con esto, el factor de riesgo. Ignacio Vélez Pareja propone en su documento denominado “Costo de Capital y Flujos de Caja para PYMES”, una técnica que permite calcular el factor de riesgo de una empresa a partir de una simulación de Monte Carlo que busca determinar la tasa denominada “Ku” o Costo del Patrimonio sin deuda, cuyos insumos son principalmente los datos contables de la empresa y la proyección de una serie de variables sistemáticas y no sistemáticas. El método es una adaptación enfocada a la valoración de empresas, fundamentado en la propuesta de Darcy Fuenzalida, Samuel Mongrut y Mauricio Nash en su documento titulado “Evaluación de Proyectos en Mercados de Capitales Incompletos”. En esta investigación se propone el uso de tal enfoque para proponer un intervalo de factor de riesgo para el sector de las empresas inmobiliarias pequeñas y micro de Bucaramanga. Se plantea seleccionar una muestra de 32 empresas representativas del sector, proyectar algunas variables y realizar la respectiva simulación para después hallar la tasa “Ku” y con ella el factor de riesgo.spa
dc.description.tableofcontentsObjetivos 1 Objetivo General 1 Objetivos Específicos 1 Capítulo I: Introducción y Antecedentes 2 Antecedentes y Estado del Arte 2 Capitulo II: Marco Teórico 9 Evaluación de Proyectos en Mercados de Capitales Incompletos 9 Costo de Capital y Flujo de Caja para PYMES – Ignacio Vélez Pareja 16 Capitulo III: Marco Metodológico 21 Fase 1: Análisis descriptivo, segmentación de empresas y ponderación de la muestra 21 Fase 2: Análisis y selección de las inmobiliarias y homogeneización de sus estados financieros 25 Homogeneización de los estados financieros 29 Fase 3: Hallazgo de las variables críticas de la simulación a través del análisis de sensibilidad, planteado por Fuenzalida, Mongrut y Nash. 29 Fase 4: Simulación de Montecarlo y estimación del factor de riesgo 38 Fase 5: Intervalo y distribución del factor de riesgo 44 Capítulo IV: Resultados 58 Capítulo V: Conclusiones 59 Referencias 60 Anexos 64 Anexo I 64 Anexo II 68 Anexo III 70 Anexo IV 71 Anexo V 72 Anexo VI 73 Anexo VII 74 Anexo VIII 76 Anexo IX 81 Anexo X 98spa
dc.format.mimetypeapplication/pdfspa
dc.language.isospaspa
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/*
dc.titleEstimación del factor de riesgo para las empresas inmobiliarias pequeñas y micro de Bucaramanga mediante simulación de Monte Carlo aplicada a datos contablesspa
dc.title.translatedRisk factor estimation for small and micro real estate companies in Bucaramanga using Monte Carlo simulation applied to accounting dataspa
dc.degree.nameIngeniero financierospa
dc.publisher.grantorUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABspa
dc.rights.localAbierto (Texto Completo)spa
dc.publisher.facultyFacultad Ciencias Económicas, Administrativas y Contablesspa
dc.publisher.programPregrado Ingeniería Financieraspa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.type.driverinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.type.localTrabajo de Gradospa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.subject.keywordsFinancial engineeringspa
dc.subject.keywordsFinancial analysisspa
dc.subject.keywordsFinancial managenmentspa
dc.subject.keywordsInvestigationspa
dc.subject.keywordsIndicatorsspa
dc.subject.keywordsFinancial modelsspa
dc.subject.keywordsRisk factor'sspa
dc.subject.keywordsCost of equityspa
dc.subject.keywordsCompany valuationspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABspa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UNABspa
dc.type.hasversioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersion
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
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dc.contributor.cvlacDel Río Correa, Andrés David [0001725234]spa
dc.subject.lembAnálisis financierospa
dc.subject.lembIngeniería financieraspa
dc.subject.lembGestión financieraspa
dc.subject.lembInvestigaciónspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repository.unab.edu.cospa
dc.description.abstractenglishThere is a significant number of financial indicators and models that require information not collected or not generated by our market. An example is the risk factor (β * Market Risk Premium) linked to the Cost of Equity “Ke” and used in the CAPM model that is widely used in the business valuation process. There are numerous proposals to deal with this problem, but the principle is similar: import the Beta of the risk factor from a market where it is available and make adjustments by adding risk premiums, size premiums, etc. However, these adjustments are of little use when the sectors analyzed are different due to legislation or dynamics of the markets of each nation or territory, since the risk of the sector also differs and with this, the risk factor. Ignacio Vélez Pareja proposes in his document called "Cost of Capital and Cash Flows for SMEs", a technique that allows calculating the risk factor of a company from a Monte Carlo simulation that seeks to determine the rate called "Ku" or Cost of equity without debt, whose inputs are mainly the company's accounting data and the projection of a series of systematic and non-systematic variables. The method is an adaptation focused on the valuation of companies, based on the proposal of Darcy Fuenzalida, Samuel Mongrut and Mauricio Nash in their document entitled “Project Evaluation in Incomplete Capital Markets”. In this research, the use of such an approach is proposed to propose a risk factor interval for the sector of small and micro real estate companies in Bucaramanga. It is proposed to select a sample of 32 representative companies of the sector, project some variables and carry out the respective simulation to later find the "Ku" rate and with it the risk factor.spa
dc.subject.proposalIndicadoresspa
dc.subject.proposalModelos financierosspa
dc.subject.proposalFactores de riesgospa
dc.subject.proposalCosto del patrimoniospa
dc.subject.proposalValorización de empresaspa
dc.type.redcolhttp://purl.org/redcol/resource_type/TP
dc.rights.creativecommonsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia*


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