Modelamiento Financiero a Mediano y Largo Plazo
Enviado por Bryard Conhuay Infantes • 7 de Septiembre de 2021 • Ensayo • 6.193 Palabras (25 Páginas) • 131 Visitas
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Universidad ESAN
Maestría en Finanzas
MAF 2020-1
Asignatura:
Modelamiento Financiero a Mediano y Largo Plazo
Profesor:
Carlos Aguirre Gamarra
TRABAJO GRUPAL LAIVE
Presentado por:
Luis Obrian Conhuay Infantes
Luis Pablo Otero Nuñez
Heinz Ramirez Cubas
Cesar Olivera Kalafatovich
Gerardo Arias Váscones
Abril 2021
LAIVE S.A.
1. Análisis de drivers de ingresos
La Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura (FAO) en su informe sobre leche y productos lácteos considera importantes aspectos relacionadas al consumo y demanda de estos, teniendo como conclusiones que el consumo per cápita de leche y productos lácteos es mayor en los países desarrollados, pero la diferencia con muchos países en desarrollo se está reduciendo. La demanda de leche y productos lácteos en los países en desarrollo está creciendo como consecuencia del aumento de los ingresos y el crecimiento demográfico.
Se tiene como base también que para es la zona no-OCDE la que impulsa la demanda mundial de productos lácteos según informes publicados por la FAO (Secretarías de la OCDE y de la FAO), citando nuevamente al crecimiento demográfico y al aumento de los ingresos como los factores principales del consumo de leche y productos lácteos.
En ese sentido, la empresa Laive S.A. al estar enfocada en la producción y comercialización de productos del sector lácteo, presentaría como principales variables que podrían explicar los ingresos de Laive S.A. son los siguientes:
- PBI Manufacturero
- PBI Comercio
- Crecimiento Demográfico
- Producción de Leche
- Nivel de Ingresos Poblacional
- Consumo Per cápita de Leche
Para poder realizar la proyección de los ingresos de Laive S.A. para los próximos 5 años, analizamos las variables señaladas con series de 10 años. Con respecto a las ventas de la empresa, podemos ver que el nivel de ventas mantiene un comportamiento constante y alentador, acompañado de una estructura de costos acorde al nivel de ingresos ordinarios lo cual nos permite poder interpretar y modelar aspectos importantes que serán determinantes en la estructura financiera de la compañía.
Evolución de las Ventas de Laive S.A. 2011-2020 (S/ millones)
Periodo | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 |
Ventas Laive | 340,740 | 397,585 | 453,279 | 472,346 | 495,043 | 526,124 | 591,173 | 612,275 | 598,671 | 615,132 |
Fuente: Estados Financieros de Laive SA
Tras realizar la evaluación de cada variable con respecto a la serie “Ventas de Laive S.A.”, más el sustento de la FAO antes señalado, utilizamos la variable de Crecimiento Demográfico para explicar la estimación de las ventas de Laive S.A.
Población Nacional (2011-2020)
| Hombres | Mujeres | Total | Tasa de crecimiento medio anual de la población total |
2011 | 14,359,189 | 14,546,536 | 28,905,725 | 0,74 |
2012 | 14,443,547 | 14,669,615 | 29,113,162 | 0,72 |
2013 | 14,537,066 | 14,804,280 | 29,341,346 | 0,78 |
2014 | 14,657,288 | 14,959,126 | 29,616,414 | 0,94 |
2015 | 14,821,760 | 15,142,739 | 29,964,499 | 1,18 |
2016 | 15,052,061 | 15,370,770 | 30,422,831 | 1,53 |
2017 | 15,336,495 | 15,637,497 | 30,973,992 | 1,81 |
2018 | 15,642,691 | 15,919,439 | 31,562,130 | 1,90 |
2019 | 15,938,284 | 16,193,116 | 32,131,400 | 1,80 |
2020 | 16,190,895 | 16,435,053 | 32,625,948 | 1,54 |
Fuente: INEI - Boletín de Análisis Demográfico N° 38
Proyección de Población Nacional (2021-2026)
| Hombres | Mujeres | Total | Tasa de crecimiento medio anual de la población total |
2021 | 16,394,177 | 16,641,127 | 33,035,304 | 1.25 |
2022 | 16,569,707 | 16,826,991 | 33,396,698 | 1.09 |
2023 | 16,727,018 | 16,998,826 | 33,725,844 | 0.99 |
2024 | 16,875,638 | 17,162,819 | 34,038,457 | 0.93 |
2025 | 17,025,096 | 17,325,148 | 34,350,244 | 0.92 |
2026 | 17,174,935 | 17,485,179 | 34,660,114 | 0.90 |
Fuente: INEI - Boletín de Análisis Demográfico N° 38
Esta variable se ajusta por tener un alto coeficiente de correlación, además de que el modelo presenta un R2 (bondad de ajuste) bastante bueno, y arroja resultados que guardan coherencia con los crecimientos observados los últimos años.
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