Valoración con Información Pública de la
Concesión del Aeropuerto Internacional
El Dorado
Daniel Fernando Cuadrado Becerra
200824048
Mario Alejandro Rojas Chaves
200820848
Asesor:
Índice General
1. Introducción ... 4
2. Objetivos ... 4
2.1. Generales ... 4
2.2. Específicos ... 5
3. Actores y Variables ... 5
3.1. Principales Actores ... 5
3.2. Principales Variables ... 5
4. Metodología ... 6
4.1. Marco Teórico ... 6
4.2. Formulación del Problema ... 7
4.3. Entorno ... 8
4.4. Estado del Arte ... 8
5. Modelaje de Pasajeros ... 9
5.1. Pasajeros Nacionales ... 10
5.2. Pasajeros Internacionales ... 13
5.3. Carga Nacional ... 16
5.4. Carga Internacional ... 19
6. Costo de Capital ... 22
6.1. Weighted Average Cost of Capital (WACC) ... 23
i.
Aspectos Generales ... 23
ii.
Costo de la Deuda ... 24
iii.
Costo del Equity ... 25
iv.
WACC ... 27
6.2. Capital Asset Pricing Model (CAPM) ... 27
7.1. Supuestos Macroeconómicos ... 28
7.2. Ingresos Operacionales ... 29
i.
Tasa Aeroportuaria ... 30
ii.
Tasa de Puentes de Abordaje ... 30
iii.
Tarifa Carro de Bomberos ... 31
iv.
Tarifa Uso de Counters ... 31
v.
Contraprestación Aerocivil ... 32
7.3. Costos Operacionales (OPEX) ... 33
7.4. Capital Expenditures (CAPEX) ... 33
7.5. Flujos de Caja ... 35
8. Valoración por Múltiplos ... 36
8.1. Canasta de Compañías Comparables ... 36
8.2. Entreprise Value (EV) / Ingresos ... 37
8.3. Entreprise Value (EV) / EBITDA ... 39
9. Análisis de Sensibilidad ... 40
9.1. Costo de Capital (C.O.) ... 40
9.2. Estructura de Capital ... 42
9.3. Tasa de Cambio ... 44
10. Conclusiones ... 45
11. Bibliografía ... 48
Introducción
Con el objetivo de analizar un tema de interés financiero en el contexto actual de la nación, se desarrolla en este Proyecto de Grado la valoración, con información pública, de la Concesión del Aeropuerto Internacional El Dorado de Bogotá. Según la ley 105 de 1993 el transporte en Colombia es considerado un servicio público y al Estado le corresponden las tareas de planeación, control, regulación y vigilancia de las actividades de transporte. Para el caso del transporte aéreo la ley define a la Aeronáutica Civil como la entidad encargada de este tipo de transporte (Senado, 1993). Teniendo en cuenta que la Real Academia de la Lengua Española define concesión como un “Negocio jurídico por el cual la Administración cede a una persona facultades de uso privativo de una pertenencia del dominio público o la gestión de un servicio público en plazo determinado bajo ciertas condiciones” (Real Academia Española), se observa que la “Administración” sería el Estado Colombiano y el servicio público en cuestión sería la prestación del servicio de transporte aéreo.
Mediante el contrato de concesión la Aerocivil cede las tareas de administración, expansión, modernización, operación, explotación y mantenimiento del Aeropuerto Internacional El Dorado de Bogotá al Concesionario por un periodo determinado. El concesionario a su vez encara la responsabilidad de llevar a cabo estas tareas en los plazos determinados así como la responsabilidad de realizar pagos en contraprestación a la Aerocivil en las fechas y montos preestablecidos (Aerocivil, Informe Concesión Aeropuerto El Dorado, 2012).
Para la realización de este proyecto se emplean los conceptos financieros y económicos planteados en un marco teórico inicial y de manera conjunta se realiza un análisis de la situación actual del proyecto y de su entorno. Posteriormente se desarrolla un modelo financiero de valoración con base en los postulados del marco teórico y los eventos relevantes que hayan afectado el contrato en los últimos años, con el objetivo de poder aplicar la metodología de valoración de flujos de caja descontados y valoración por múltiplos de mercado para encontrar el valor justo de este contrato de concesión.
Objetivos
Este trabajo tiene como propósito principal establecer el valor justo del contrato de concesión del Aeropuerto Internacional el Dorado de Bogotá D.C con base a las estipulaciones, características específicas y actores que están involucrados en este proceso. Para llegar a este resultado se han establecido ciertos objetivos generales y específicos los cuales son mencionados a continuación.
Generales
1. Establecer el valor justo del contrato de concesión del Aeropuerto Internacional el Dorado de Bogotá con base a las estipulaciones, características específicas y actores que están involucrados en este proceso, para el año 2013.
Específicos
1. Desarrollar un modelo de valoración mediante el uso de información pública y de conceptos financieros en materia de valoración de empresas, finanzas corporativas y análisis de inversión.
2. Desarrollar una investigación de fuentes públicas de datos para encontrar información de alta relevancia para el modelo de valoración.
3. Realizar un análisis estadístico y de sensibilidad respecto a los resultados obtenidos por el modelo.
4. Documentar los resultados finales en un reporte de valoración.
Actores y Variables
A continuación se presentan los principales actores involucrados en el desarrollo del proyecto y las principales variables de estudio.
Principales Actores
• Aeronáutica Civil (Aerocivil): entidad gubernamental encargada de las tareas de
planeación, control, regulación y vigilancia de las actividades de transporte aéreo en Colombia.
• Concesionario (OPAIN S.A.): Ganadora de la concesión encargada de realizar las tareas de
administración, expansión, modernización, operación, explotación y mantenimiento del Aeropuerto Internacional El Dorado de Bogotá D.C.
Principales Variables
• Pasajeros transportados: Para realizar las proyecciones de ingresos causados por el
aeropuerto se utilizan las estimaciones de pasajeros para los años de valoración (hasta el 2026). Para poder realizar una adecuada proyección de pasajeros es fundamental obtener los datos históricos de transporte durante los últimos años y generar una estimación estadística robusta para obtener resultados confiables.
• Carga transportada: El transporte de carga es otro rubro operacional que genera ingresos
para el aeropuerto. Debe realizarse una metodología similar a la desarrollada con las proyecciones de pasajeros para determinar cómo afectan las proyecciones de transporte de carga los flujos financieros para el periodo proyectado.
• Flujo de Caja Libre: Los flujos de caja libres corresponden al neto entre los ingresos y los
egresos que se espera genere el proyecto una vez en marcha (Córdoba). Estos flujos determinan la creación de valor que este proyecto generará y, por lo tanto, si es conveniente realizarlo. La valoración que se realizará se basa en un análisis de las proyecciones de los flujos de caja que generaría la concesión, por esta razón se determina esta como una de las variables claves del proyecto.
• Tasa de Cambio Peso/Dólar (COP/USD): La tasa de cambio muestra cuantos pesos hay que
dar por cada dólar en el mercado. Dado que la mayoría de los ingresos del proyecto se cobran en dólares, por ser la moneda de uso común en el aeropuerto, las variaciones en la tasa de cambio pueden tener efectos significativos en la valoración.
• Tasa de Descuento (C.O.): La tasa de descuento o costo de capital no es más que la
compensación que demanda (exige) un inversionista por el hecho de que los flujos que genera el proyecto son inciertos (riesgosos) y se recibirán en un período futuro. (Villarreal, Notas de Clase -‐ Finanzas)
Metodología
Marco Teórico
La valoración de la concesión se realiza mediante la elaboración de un modelo financiero a partir de las proyecciones de ingresos y egresos para finalmente aplicar la metodología de descuento de flujos de caja libres y obtener su valor presente neto. Con el objetivo de realizar la valoración mencionada previamente se emplearán conceptos de finanzas corporativas, análisis de inversión y valoración de empresas, entre otros.
En primera instancia se realiza una revisión de la bibliografía tanto de temas generales sobre valoraciones y concesiones así como trabajos más específicos sobre la concesión del aeropuerto de Bogotá. Con los conceptos previamente adquiridos y los nuevos temas observados en la literatura existente, se inicia el proceso de búsqueda de información pública disponible para realizar las proyecciones. La idea es realizar un modelo estadístico robusto que permita utilizar la información histórica sobre transporte de pasajeros y de carga para realizar proyecciones para los próximos años correspondientes a la duración de la concesión.
Tras lograr obtener unas proyecciones coherentes, se elaboran los flujos de caja libres mediante la metodología aprendida en el curso de Análisis de Inversión. Posteriormente se utilizarán las herramientas de finanzas corporativas para el cálculo de la tasa de descuento (W.A.C.C.) teniendo en cuenta los efectos de otras variables como los impuestos, costos de transacción y el riesgo país.
Finalmente, para cumplir el objetivo general de este proyecto, se utilizan las metodologías estudiadas sobre Valoración de Empresas para poder calcular, basado en los datos y proyecciones
previamente realizadas, el valor justo de la concesión sobre el Aeropuerto El Dorado de Bogotá D.C. Como aporte final al modelo de valoración, se utilizan conceptos de probabilidad y simulación de eventos discretos para realizar un análisis de sensibilidad sobre el valor encontrado, realizando cambios de magnitud en el valor de las variables claves.
Formulación del Problema
El incremento del flujo de pasajeros y de carga a principios del siglo XXI en el Aeropuerto y la importancia que el mismo representa para la región y las finanzas nacionales, acarreó la necesidad de mejorar las condiciones del mismo para poder mejorar su competitividad. Para mejorar en materia de costos, tasas aeroportuarias y calidad de los servicios sería necesario ampliar la capacidad del aeropuerto, mejorar las instalaciones y logística en materia de infraestructura y mejorar el sistema vial que facilite el acceso de pasajeros y transportadores al aeropuerto (Campo M. F., 2005).
La concesión permite a la Aerocivil ceder al Concesionario las actividades de mejora de infraestructura, operación y mantenimiento, por lo tanto fue necesario elaborar un contrato que estipulará todos los deberes de las partes. La valoración de la totalidad del contrato es fundamental para la concesión pues determina la cantidad de efectivo que se transará entre las partes y la totalidad de ingresos que el Concesionario esperará obtener.
Actualmente han transcurrido 7 años desde que se adjudicó el contrato y ya se ha avanzado en diversos frentes por parte del Concesionario. Según informa la Aerocivil, algunos de estos frentes se encuentran completados en un 100%, estos son: la ampliación de la terminal, el servicio de extinción de incendios, el edificio de carga de cuarentena y el nuevo edificio de la Aerocivil, entre otros. Quedan pendientes varios temas por completar en los años venideros como lo son mejora de plataformas y muelles (noreste y suroeste), entre otros (Aerocivil, Informe Concesión Aeropuerto El Dorado, 2012).
Sin embargo, este proceso no ha transcurrido tal como se tenía previsto desde el principio del contrato debido a que ocurrieron cambios importantes en las proyecciones del modelo financiero lo cual generó discusiones entre el Concesionario y la Aerocivil por la comisión cobrada. El punto de discusión clave está en las proyecciones de pasajeros y carga realizados por la Aerocivil debido a que con base a estos se realizaron proyecciones financieras y cálculos de valoración. Hacia el 2005 la Aerocivil calculaba que el tráfico proyectado para el 2020 sería de entre 14 y 16 millones de pasajeros (Campo M. F., 2005) pero para el año 2010 ya se habían superado los 18 millones de pasajeros (Portafolio, 2011), lo cual pronosticaba una meta de pasajeros y de ingresos significativamente inferior a la observada inicialmente. Esto generó controversia entre el concesionario y la Aerocivil pues los montos inicialmente pactados están subvalorados.
Como las variables claves de la valoración son las proyecciones de pasajeros y carga, se considera que la valoración realizada hacia el 2005 no es congruente con el valor real del proyecto dado el
volumen real de pasajeros observado en los últimos años. Por este motivo es necesario realizar una nueva valoración del contrato más aproximada a la realidad utilizando los conocimientos que se han observado los últimos años respecto a las variables claves del proyecto. A su vez se ajustarán otros detalles claves en el modelo financiero como las proyecciones de la tasa de cambio peso/dólar (COP/USD) y las posibles variaciones en la tasa de descuento ya que estas han sufrido cambios drásticos en los últimos años.
Entorno
Para el análisis del entorno se tendrán en cuenta los diferentes factores que pueden afectar la valoración, entre estos encontramos:
• Crecimiento de pasajeros: Como ya sucedió en el escenario real, los errores en las
proyecciones de tráfico de pasajeros pueden derivar en cálculos erróneos del valor de la concesión. Estos cambios no previstos están fuertemente determinados por el incremento del poder adquisitivo del consumidor colombiano y las ofertas por parte de las aerolíneas.
• Crecimiento de carga: Se observa un escenario similar al de los pasajeros, en el cual contar
con acertadas estimaciones sobre el crecimiento de transporte de carga es fundamental a la hora de realizar la valoración de la concesión.
• Nuevas tarifas/regulaciones: La existencia o el cambio de las condiciones legales bajo las
cuales funciona el mercado de transporte aéreo colombiano puede tener un impacto importante en la valoración. Para tener en cuenta todo el marco legal de forma robusta es necesario tener acceso a toda la documentación gubernamental relevante respecto a la fijación de precios y demás áreas de intervención de la Aeronáutica Civil.
• Partes interesadas (Aerocivil, OPAIN S.A.): La información que puedan suministrar las
partes interesadas referente a proyecciones, avance y desarrollo del proyecto son parte fundamental de la elaboración del modelo financiero. En este caso es fundamental poder contactar individuos dentro de la empresa que tengan disponibilidad, acceso y voluntad de compartir información pública para el desarrollo de la valoración.
Estado del Arte
Para la realización de este trabajo de grado se revisaron varios archivos de material bibliográfico existente que sirven de guía para la contextualización y realización del proyecto. Algunas de las fuentes consultadas para la realización de este trabajo son las siguientes:
• “Concesión del aeropuerto Jorge Chávez : evaluación del valor generado” por Alfredo
• “Análisis y valoración del riesgo financiero en concesiones de última generación. Caso de
estudio: concesión Aeropuerto Internacional el Dorado Bogotá D.C” por Andrés Fernando Cárdenas Mejía.
• “Análisis financiero de la ampliación del contrato de concesión del aeropuerto el Dorado”
por José Nicolás Ortegón Sánchez.
• “Valoración de la nueva propuesta para la modernización y administración del Aeropuerto
Internacional El Dorado de Bogotá a cargo de Opain y determinación de la remuneración adicional por parte del gobierno en contraprestación a las modificaciones frente al proyecto original” por Diana Melissa Montoya.
Modelaje de Pasajeros
Los errores en las proyecciones de tráfico de pasajeros y de tráfico de carga realizadas previamente, llevaron a cálculos erróneos del valor de la concesión. Para el contrato actual, la Aerocivil calculaba que el tráfico proyectado para el 2020 sería de entre 14 y 16 millones de pasajeros (Campo M. F., 2005) pero para el año 2010 ya se habían superado los 18 millones de pasajeros (Portafolio, 2011). Por esta razón, se procedió a recalcular las proyecciones haciendo uso de la nueva información de tráfico de pasajeros y tráfico de carga en conjunto con un modelo robusto de simulación. Esta proyección se basa en cuatro pasos principales y es realizada para el tráfico de pasajeros nacional e internacional y para el tráfico de carga nacional e internacional. A continuación se presenta el detalle del proceso.
El primer paso se basó en obtener la información para el tráfico de pasajeros y para el tráfico de carga nacional e internacional desde el año 1993 hasta el año 2010 y calcular los incrementos porcentuales de este tráfico para el intervalo de tiempo contemplado. Debido a que estos datos de tráfico están medidos en números de pasajeros transportados y en toneladas transportadas, se realizó una estandarización mediante la división de los datos utilizando un factor común porque algunos rubros cobrados en la concesión se expresan en términos de aviones que utilizan la terminal. El factor utilizado en este caso es el avión Boeing 747 de carga y de pasajeros, uno de los aviones más vendidos y utilizados en la historia para el transporte de pasajeros y carga (Rumerman, 2012). Con el objetivo de no alterar los datos obtenidos de la Aerocivil, se dividió el número de pasajeros transportados y el número de toneladas de carga transportada por la capacidad de este avión para obtener una estimación de la cantidad de aviones que utilizan la terminal.
El segundo paso se trata de proyectar el tráfico de la terminal con base en la información obtenida y procesada. Para esto se utilizó un modelo auto-‐regresivo de rezago 1 el cual contempla que el tráfico del año presente es una función del tráfico del año anterior más una tasa de crecimiento que se distribuye como una variable aleatoria, a continuación se presenta el modelo.
En el tercer paso se encuentra la distribución de probabilidad de la tasa de crecimiento del tráfico aéreo mediante la implementación de las series de datos obtenidas previamente en el complemento estadístico para Excel “Crystal Ball”, con este programa se utilizó una prueba de bondad de ajuste Kolmogorov-‐Smirnov para determinar esta distribución. Para el caso de estas proyecciones se utilizó esta prueba de bondad de ajuste debido a que, al contar con una muestra pequeña (18 datos), se necesita aplicar una metodología basada en estadística no paramétrica ya que el tamaño de la muestra no provee la suficiente confianza estadística para afirmar que los estimadores obtenidos de la muestra representan a los parámetros de la población (Banks, 2010).
Finalmente, tras realizar los 3 pasos mencionados previamente para el tráfico de pasajeros y de carga nacional e internacional, se utilizó una simulación de Monte Carlo de mil repeticiones para obtener las proyecciones y un intervalo de confianza respecto al número de pasajeros y aviones que utilizan la terminal tanto a nivel nacional como a nivel internacional. A continuación se presenta el desarrollo y los resultados de este proceso para los 4 tipos de tráfico mencionados, de manera detallada.
Pasajeros Nacionales
En primer lugar, se obtuvieron los datos del tráfico de pasajeros a nivel nacional para calcular el incremento anual en términos porcentuales y, para obtener el número de aeronaves que utilizan la terminal a raíz del tráfico de pasajeros con destino nacional, se estandarizó esta información utilizando el factor común mencionado previamente. A continuación se presentan los resultados.
Tabla 1. Tráfico Nacional de Pasajeros.1
1 Aerocivil. (2013). Estadísticas Operacionales.
Pasajeros Aviones Tasa de Crecimiento
1993 6,591,108 12,579 9.64%
1994 7,406,075 14,134 11.66%
1995 8,062,555 15,387 8.49%
1996 8,294,863 15,830 2.84%
1997 8,075,545 15,412 -‐2.68%
1998 7,950,308 15,173 -‐1.56%
1999 7,613,231 14,530 -‐4.33%
2000 7,466,330 14,249 -‐1.95%
2001 7,559,898 14,428 1.25%
2002 7,731,585 14,755 2.25%
2003 7,439,107 14,197 -‐3.86%
2004 7,698,304 14,692 3.42%
2005 7,764,426 14,818 0.86%
2006 8,354,011 15,943 7.32%
2007 8,784,900 16,766 5.03%
2008 8,992,537 17,162 2.34%
2009 10,168,085 19,405 12.29%
2010 13,246,946 25,281 26.45%
En segundo lugar, se calculó la distribución de probabilidad de la tasa de crecimiento del tráfico de pasajeros a nivel nacional, implementando las tasas de crecimiento históricas en el complemento de Excel “Crystal Ball” y utilizando una prueba de bondad de ajuste Kolmogorov-‐Smirnov. A continuación se presentan los resultados.
Gráfica 1. Distribución de Probabilidad, Tráfico Nacional de Pasajeros.
En tercer lugar, se utilizó esta distribución de probabilidad en conjunto con el modelo de proyección presentado previamente 𝑇𝑟á𝑓𝑖𝑐𝑜!=𝑇𝑟á𝑓𝑖𝑐𝑜!!!∗ 1+%∆𝑇𝑟á𝑓𝑖𝑐𝑜 para realizar una simulación de Monte Carlo de mil repeticiones. Esta simulación reveló la nueva proyección del tráfico de pasajeros y aviones a nivel nacional desde el año 2011 hasta el año 2026, año en que acaba el contrato de concesión. A continuación se presentan los resultados.
Tabla 3. Proyecciones de Tráfico Nacional de Aviones.
Finalmente, a partir de la simulación, se realizó un gráfico de tendencia y unos intervalos de confianza para la cantidad de aviones y la cantidad de pasajeros que utilizarán la terminal a nivel nacional. A continuación se observan los resultados.
Gráfica 3. Intervalo de Confianza, Tráfico Nacional de Aviones.
Pasajeros Internacionales
En primer lugar, se obtuvieron los datos del tráfico de pasajeros a nivel internacional para calcular el incremento anual en términos porcentuales y, para obtener el número de aeronaves que utilizan la terminal a raíz del tráfico de pasajeros con destino internacional, se estandarizó esta información utilizando el factor común mencionado previamente. A continuación se presentan los resultados.
Tabla 4. Tráfico Internacional de Pasajeros.2
2 Aerocivil. (2013). Estadísticas Operacionales.
Pasajeros Aviones CrecimientoTasa de
1993 1,788,020 3,413 14.03% 1994 2,104,489 4,017 16.30% 1995 2,383,274 4,549 12.44% 1996 2,438,291 4,654 2.28% 1997 2,676,959 5,109 9.34% 1998 2,788,002 5,321 4.06% 1999 2,835,535 5,412 1.69% 2000 2,924,405 5,581 3.09% 2001 3,051,176 5,823 4.24% 2002 2,884,135 5,505 -‐5.63% 2003 2,943,004 5,617 2.02% 2004 3,322,699 6,342 12.13% 2005 3,887,262 7,419 15.69% 2006 4,383,282 8,366 12.01% 2007 4,954,920 9,456 12.26% 2008 5,274,481 10,066 6.25% 2009 5,523,497 10,542 4.61% 2010 6,160,840 11,758 10.92% Año
En segundo lugar, se calculó la distribución de probabilidad de la tasa de crecimiento del tráfico de pasajeros a nivel internacional implementando las tasas de crecimiento históricas en el complemento de Excel “Crystal Ball” y utilizando una prueba de bondad de ajuste Kolmogorov-‐ Smirnov. A continuación se presentan los resultados.
Gráfica 4. Distribución de Probabilidad, Tráfico Internacional de Pasajeros.
En tercer lugar, se utilizó esta distribución de probabilidad en conjunto con el modelo de proyección presentado previamente 𝑇𝑟á𝑓𝑖𝑐𝑜!=𝑇𝑟á𝑓𝑖𝑐𝑜!!!∗ 1+%∆𝑇𝑟á𝑓𝑖𝑐𝑜 para realizar
una simulación de Monte Carlo de mil repeticiones. Esta simulación reveló la nueva proyección del tráfico de pasajeros y aviones a nivel internacional desde el año 2011 hasta el año 2026, año en que acaba el contrato de concesión. A continuación se presentan los resultados.
Tabla 6. Proyecciones de Tráfico Internacional de Aviones.
Finalmente, a partir de la simulación, se realizó un gráfico de tendencia y unos intervalos de confianza para la cantidad de aviones y la cantidad de pasajeros que utilizarán la terminal a nivel internacional. A continuación se observan los resultados.
Gráfica 6. Intervalo de Confianza, Tráfico Internacional de Aviones.
Carga Nacional
En primer lugar, se obtuvieron los datos del tráfico de carga a nivel nacional para calcular el incremento anual en términos porcentuales y, para obtener el número de aeronaves que utilizan la terminal a raíz del tráfico de carga con destino nacional, se estandarizó esta información utilizando el factor común mencionado previamente. A continuación se presentan los resultados.
Tabla 7. Tráfico Nacional de Carga.3
3 Aerocivil. (2013). Estadísticas Operacionales.
Toneladas Aviones CrecimientoTasa de
1993 112,125 904 18.92%
1994 143,351 1,155 24.57%
1995 142,814 1,151 -‐0.38%
1996 145,260 1,171 1.70%
1997 143,630 1,157 -‐1.13%
1998 125,146 1,009 -‐13.78%
1999 139,070 1,121 10.55%
2000 104,340 841 -‐28.73%
2001 106,873 861 2.40%
2002 124,733 1,005 15.45%
2003 137,967 1,112 10.08%
2004 138,117 1,113 0.11%
2005 146,802 1,183 6.10%
2006 152,531 1,229 3.83%
2007 152,006 1,225 -‐0.35%
2008 138,572 1,117 -‐9.25%
2009 108,777 877 -‐24.21%
2010 119,275 961 9.21%
Año
En segundo lugar, se calculó la distribución de probabilidad de la tasa de crecimiento del tráfico de carga a nivel nacional implementando las tasas de crecimiento históricas en el complemento de Excel “Crystal Ball” y utilizando una prueba de bondad de ajuste Kolmogorov-‐Smirnov. A continuación se presentan los resultados.
Gráfica 7. Distribución de Probabilidad, Tráfico Nacional de Carga.
En tercer lugar, se utilizó esta distribución de probabilidad en conjunto con el modelo de proyección presentado previamente 𝑇𝑟á𝑓𝑖𝑐𝑜!=𝑇𝑟á𝑓𝑖𝑐𝑜!!!∗ 1+%∆𝑇𝑟á𝑓𝑖𝑐𝑜 para realizar una simulación de Monte Carlo de mil repeticiones. Esta simulación reveló la nueva proyección del tráfico de carga y aviones a nivel nacional desde el año 2011 hasta el año 2026, año en que acaba el contrato de concesión. A continuación se presentan los resultados.
Tabla 9. Proyecciones de Tráfico Nacional de Aviones de Carga.
Finalmente, a partir de la simulación, se realizó un gráfico de tendencia y unos intervalos de confianza para la cantidad de aviones de carga que utilizarán la terminal a nivel nacional y la cantidad de toneladas que se transportarán. A continuación se observan los resultados.
Gráfica 9. Intervalo de Confianza, Tráfico Nacional de Aviones de Carga.
Carga Internacional
En primer lugar, se obtuvieron los datos del tráfico de carga a nivel internacional para calcular el incremento anual en términos porcentuales y, para obtener el número de aeronaves que utilizan la terminal a raíz del tráfico de carga con destino internacional, se estandarizó esta información utilizando el factor común mencionado previamente. A continuación se presentan los resultados.
Tabla 10. Tráfico Internacional de Carga.4
4 Aerocivil. (2013). Estadísticas Operacionales.
Toneladas Aviones CrecimientoTasa de
1993 380,741 3,067 3.28%
1994 407,231 3,281 6.73%
1995 408,010 3,287 0.19%
1996 385,477 3,105 -‐5.68%
1997 470,748 3,792 19.98%
1998 450,268 3,627 -‐4.45%
1999 392,288 3,160 -‐13.78%
2000 390,541 3,146 -‐0.45%
2001 374,832 3,020 -‐4.11%
2002 389,998 3,142 3.97%
2003 449,302 3,620 14.16%
2004 504,910 4,067 11.67%
2005 546,629 4,403 7.94%
2006 563,375 4,538 3.02%
2007 517,268 4,167 -‐8.54%
2008 511,095 4,117 -‐1.20%
2009 437,497 3,524 -‐15.55%
2010 485,914 3,914 10.50%
Año
En segundo lugar, se calculó la distribución de probabilidad de la tasa de crecimiento del tráfico de carga a nivel internacional implementando las tasas de crecimiento históricas en el complemento de Excel “Crystal Ball” y utilizando una prueba de bondad de ajuste Kolmogorov-‐Smirnov. A continuación se presentan los resultados.
Gráfica 10. Distribución de Probabilidad, Tráfico Internacional de Carga.
En tercer lugar, se utilizó esta distribución de probabilidad en conjunto con el modelo de proyección presentado previamente 𝑇𝑟á𝑓𝑖𝑐𝑜!=𝑇𝑟á𝑓𝑖𝑐𝑜!!!∗ 1+%∆𝑇𝑟á𝑓𝑖𝑐𝑜 para realizar una simulación de Monte Carlo de mil repeticiones. Esta simulación reveló la nueva proyección del tráfico de carga y aviones a nivel internacional desde el año 2011 hasta el año 2026, año en que acaba el contrato de concesión. A continuación se presentan los resultados.
Tabla 12. Proyecciones de Tráfico Internacional de Aviones de Carga.
Finalmente, a partir de la simulación, se realizó un gráfico de tendencia y unos intervalos de confianza para la cantidad de aviones de carga que utilizarán la terminal a nivel internacional y la cantidad de toneladas que se transportarán. A continuación se observan los resultados.
Gráfica 12. Intervalo de Confianza, Tráfico Internacional de Aviones de Carga.
Costo de Capital
Para la valoración de cualquier proyecto o activo mediante la metodología de flujos de caja descontados es de suma importancia el cálculo de dos componentes fundamentales del ámbito financiero como lo son los flujos de caja que generará el activo o proyecto y la tasa de descuento o costo de capital. Esta última tiene dos objetivos principales, el primero de ellos es tener en cuenta el cambio del valor del dinero en el tiempo y el segundo es compensar por el riesgo asociado a la generación de flujos de caja del activo o proyecto (Villarreal, Notas de Clase -‐ Finanzas). Inicialmente se puede descomponer el costo de capital en estos dos partes para exponer la estructura básica de la tasa a calcular. El valor del dinero en el tiempo se ve ajustado por la tasa libre de riesgo mientras que la incertidumbre de se ve representada por el risk premium. (Villarreal & Córdoba, 2010).
𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙 =𝑅𝑖𝑠𝑘 𝐹𝑟𝑒𝑒 𝑅𝑎𝑡𝑒+𝑅𝑖𝑠𝑘 𝑃𝑟𝑒𝑚𝑖𝑢𝑚
Para este proyecto se calculará el costo de capital mediante dos metodologías propuestas: El Weighted Average Cost of Capital (WACC) que es una metodología que toma en cuenta las fuentes de financiación como Equity y Deuda. A continuación se observa la formula general del cálculo del WACC tomando W como los pesos de financiación de la fuente i y K como el costo de capital de financiación de la fuente i. (Villarreal & Córdoba, 2010).
𝑊𝐴𝐶𝐶= 𝑤!𝐾! !
!!!
La segunda metodología considerada es el Capital Asset Pricing Model (CAPM) el cual en su forma más básica permite juntar la tasa libre de riesgo con el risk premium y el riesgo sistemático para encontrar la tasa apropiada de descuento. Este modelo no solo es útil para el cálculo de la tasa de descuento, sino que también es una metodología apropiada para el cálculo costo del Equity que se verá más adelante. Por último, cabe resaltar que las metodologías permiten probar la consistencia en los supuestos utilizados pues el costo de capital debe ser equivalente por ambas. (Villarreal & Córdoba, 2010).
Weighted Average Cost of Capital (WACC)
i. Aspectos Generales
Los componentes generales a tener en cuenta para el cálculo del WACC son la tasa libre de riesgo, que representa las expectativas de inflación que se tienen sobre la economía, y la prima por riesgo que los inversores desean por los riesgos adquiridos.
En esta metodología se realiza bajo la premisa de que se trabaja sobre un mercado que cumple con la forma fuerte o semi-‐fuerte de las hipótesis de eficiencia mercados en la que los precios existentes reflejen toda la información pasada y presente pública disponible (Villarreal, Notas de Clase -‐ Finanzas). Para mercados emergentes, en los cuales no existe la misma liquidez de los mercados desarrollados y/o en los que no se cumple la forma semi-‐fuerte del mercado, se deben hacer varios ajustes para que la metodología del WACC sea consistente en las valoraciones. Los componentes principales para el cálculo de la tasa de descuento según el WACC son (Villarreal & Córdoba, 2010):
• El costo de la deuda después de impuestos. • El costo del Equity.
• La estructura de Capital.
• Riesgo sistemático de la estructura de capital.
Para este caso se considera la siguiente fórmula, teniendo como únicas fuentes de financiación la deuda y el Equity:
𝑊𝐴𝐶𝐶= 1−𝜏 𝐷
𝐷+𝐸𝐾′!+ 𝐸 𝐷+𝐸𝐾!
Donde se tiene que:
𝜏 =𝑇𝑎𝑠𝑎 𝑖𝑚𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑎í𝑠 𝐾!! =𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝐷𝑒𝑢𝑑𝑎
𝐷
𝐷+𝐸 =𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑎 𝑙𝑎 𝐷𝑒𝑢𝑑𝑎 𝐸
𝐷+𝐸 =𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑐𝑖ó𝑛 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝑓𝑖𝑛𝑎𝑛𝑐𝑖𝑎𝑐𝑖ó𝑛 𝑐𝑜𝑟𝑟𝑒𝑠𝑝𝑜𝑛𝑑𝑖𝑒𝑛𝑡𝑒 𝑎𝑙 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦
El costo de la deuda hace referencia al costo en el que incurre la empresa al financiarse vía Deuda, mientras que el costo del Equity representa, para este proyecto, la rentabilidad mínima que los inversionistas buscan al asumir el riesgo inherente de este. Cabe resaltar el efecto considerado del escudo tributario (Tax shield) generado por la reducción del ingreso gravable. (Villarreal & Córdoba, 2010)
ii. Costo de la Deuda
Para el presente caso de estudio de OPAIN S.A. se debe considerar que se trabaja sobre una economía emergente y un mercado imperfecto, por lo que la tasa libre de riesgo no es suficiente para calcular el costo de la deuda. Para este caso se ajusta el costo de capital mediante el uso del riesgo país y del costo de intermediación (Villarreal & Córdoba, 2010) utilizando la metodología “building-‐up” que contempla el costo de la deuda como la suma de la tasa libre de riesgo, el margen de intermediación y el riesgo país.
El riesgo país puede ser definido como la diferencia entre el riesgo no diversificable que es generado para el inversionista por el hecho de invertir en una economía emergente donde se puede enfrentar a asimetrías de información, choques socio-‐político-‐económicos inesperados, altas volatilidades y mercados poco profundos e ilíquidos (Villarreal, Notas de Clase -‐ Valoración de Empresas). El costo de intermediación es el excedente que existe debido a los costos de transacción originados por el hecho de contraer deuda en un país emergente que puede incurrir en el riesgo default (Villarreal & Córdoba, 2010). De esta forma, bajo la metodología “building-‐up”, el costo de la deuda se calcularía como:
𝐾′!=𝑇𝑎𝑠𝑎 𝐿𝑖𝑏𝑟𝑒 𝑑𝑒 𝑅𝑖𝑒𝑠𝑔𝑜+𝑅𝑖𝑒𝑠𝑔𝑜 𝑃𝑎í𝑠+𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝐼𝑛𝑡𝑒𝑟𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑐𝑖ó𝑛
Para aplicar la metodología a Colombia se buscó en la base de datos de Damoradan la información relevante para el cálculo del costo de la deuda como lo son el riesgo país y el costo de intermediación. Para Colombia, considerado un país con Rating BB+, se reporta el riesgo país como 2% y el costo de intermediación como 3% (Damoradan, 2013). Para el cálculo de la tasa libre de riesgo se obtuvo un resultado de 1,85% al analizar los Bonos soberanos del gobierno de Estados Unidos con un plazo de 10 años, al ser considerados estos los más líquidos del mercado (Bloomberg, 2013). De esta forma el cálculo del costo de la deuda para OPAIN S.A. es:
iii. Costo del Equity
Como se mencionó anteriormente, se busca calcular el costo de oportunidad de los inversionistas con la metodología CAPM. La formulación del CAPM considera que es posible eliminar el riesgo diversificable mediante la constitución de un portafolio diversificado. El riesgo remanente es el riesgo no diversificable representado por un Beta independiente para cada activo (Villarreal & Córdoba, 2010). El modelo básico sería el siguiente:
𝐶𝐴𝑃𝑀 =𝑇𝑎𝑠𝑎 𝑙𝑖𝑏𝑟𝑒 𝑑𝑒 𝑟𝑖𝑒𝑠𝑔𝑜+𝐵𝑒𝑡𝑎∗𝑃𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑝𝑜𝑟 𝑅𝑖𝑒𝑠𝑔𝑜
Este modelo asume que el inversionista puede prestar y pedir prestado a la tasa libre de riesgo, costos de transacción inexistentes y un mercado eficiente, así que de la misma forma que se ajustó el costo de la deuda para una economía emergente, se ajustará la formula básica del CAPM para este caso. Para ajustar el modelo para el cálculo del Costo del Equity se utiliza como tasa libre de riesgo un costo de la deuda ajustado por riesgo país y costos de intermediación, además se ajusta este rubro ante la presencia de impuestos (Villarreal & Córdoba, 2010). De esta forma el cálculo es el siguiente:
𝐾! = 𝐾′! 1−𝑡 +𝐵!( 𝑅!−𝑅𝑓 +𝑅𝑃)
Donde se tiene que:
𝜏 =𝑇𝑎𝑠𝑎 𝑖𝑚𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑝𝑎í𝑠
𝐾′!=𝐶𝑜𝑠𝑡𝑜 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝐷𝑒𝑢𝑑𝑎 𝑎𝑗𝑢𝑠𝑡𝑎𝑑𝑜 𝑝𝑜𝑟 𝑒𝑙 𝑟𝑖𝑒𝑠𝑔𝑜 𝑝𝑎í𝑠 𝑦 𝑐𝑜𝑠𝑡𝑜𝑠 𝑑𝑒 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑚𝑒𝑑𝑖𝑎𝑐𝑖ó𝑛
𝐵! =𝑀𝑒𝑑𝑖𝑑𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝑟𝑖𝑒𝑠𝑔𝑜 𝑠𝑖𝑠𝑡𝑒𝑚á𝑡𝑖𝑐𝑜
𝑅𝑚−𝑅𝑓 =𝑃𝑟𝑖𝑚𝑎 𝑝𝑜𝑟 𝑟𝑖𝑒𝑠𝑔𝑜 𝑑𝑒𝑙 𝑚𝑒𝑟𝑐𝑎𝑑𝑜
𝑅𝑝=𝑅𝑖𝑒𝑠𝑔𝑜 𝑃𝑎í𝑠
El retorno esperado de los inversionistas depende del riesgo país, el riesgo sistemático y el costo de la deuda ajustado teniendo en cuenta el escudo tributario, el spread y el mismo riesgo país mencionado anteriormente (Villarreal & Córdoba, 2010). Para el caso específico de OPAIN S.A. se consolidó un conjunto de empresas comparables con el objetivo principal de estimar el Beta del Equity correspondiente para aplicar el modelo previamente explicado.
La metodología propuesta consiste en generar un criterio de selección (operativo o financiero) para encontrar empresas comparables. Una vez seleccionadas las empresas, se accederá a la base de datos Capital IQ (CapitalIQ, 2013) para encontrar los Betas apalancados de las empresas y las estructuras de capital. Mediante las formulas e identidades financieras, estos betas se des-‐ apalancan y son re-‐apalancados con la estructura de capital promedio de la canasta de empresas comparables, que será la que se asignará a la valoración de la empresa OPAIN S.A.
El criterio utilizado para la selección de las empresas para la canasta fue el flujo de pasajeros, teniendo como base un tráfico de pasajeros para el Aeropuerto El Dorado que toma un valor alrededor de 20’000.000 anuales, con esto en cuenta se generó un intervalo de aceptación de entre 10’000.000 y 30’000.000 de pasajeros anuales y mediante el uso de la base de datos se obtuvo la información de mercados eficientes europeos, asiáticos y latinoamericanos. La canasta generada también incluye las tasas impositivas para los países en cuestión (KPMG, 2013). La tabla consolidada es la siguiente:
Tabla 13. Canasta de Compañías Comparables.5
La fórmula financiera utilizada para des-‐apalancar los betas es la siguiente:
𝐵!=
𝐵!
1+ 1−𝑡 𝐷𝐸
El Beta apalancado promedio toma el valor de 𝐵!= 0,3128, y posteriormente se utiliza otra identidad financiera para calcular el Beta del Equity para OPAIN S.A. utilizando el dato obtenido previamente. La ecuación del calculó del Beta del Equity es la siguiente (Villarreal & Córdoba, 2010):
𝐵! =𝐵! 1+ 1−𝑡
𝐷 𝐸
Donde se tiene que:
𝐵! =𝐵𝑒𝑡𝑎 𝑑𝑒𝑙 𝐸𝑞𝑢𝑖𝑡𝑦
𝐵!=𝐵𝑒𝑡𝑎 𝐷𝑒𝑠𝑎𝑝𝑎𝑙𝑎𝑛𝑐𝑎𝑑𝑜 𝑑𝑒 𝑙𝑎 𝐶𝑎𝑛𝑎𝑠𝑡𝑎
𝑡=𝑇𝑎𝑠𝑎 𝑖𝑚𝑝𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑎 𝑑𝑒 𝐶𝑜𝑙𝑜𝑚𝑏𝑖𝑎
𝐷
𝐸 =𝐸𝑠𝑡𝑟𝑢𝑐𝑡𝑢𝑟𝑎 𝑑𝑒 𝐶𝑎𝑝𝑖𝑡𝑎𝑙
Para el caso específico de OPAIN S.A. se define entonces el Beta des-‐apalancado como el promedio de la canasta, es decir 0,3214. De la misma forma se define la relación D/E para la empresa como el promedio de la canasta comparable, es decir 0,49. Por último, se define la tasa
impositiva colombiana como un 33%, dato tomado directamente desde KPMG. Realizando los cálculos correspondientes se obtiene el valor del beta del Equity que permitirá calcular por la metodología CAPM el costo del Equity, 𝐵! =0,4259.
Finalmente, para realizar el cálculo del costo del Equity, se obtuvo la prima por riesgo del mercado como el promedio aritmético de la diferencia entre los retornos anuales del mercado y los Treasury Bonds. Para este caso el horizonte de tiempo elegido va desde 1928 hasta 2012 y la prima por riesgo del mercado estimada es 6.2%, este resultado fue verificado con los informes sobre el Equity Risk Premium publicados por Ibboston (Morningstar, 2012) y Damoradan (Damoradan, 2013).
Haciendo uso de la información calculada y el modelo presentado previamente se obtuvo el costo del Equity de la siguiente manera.
𝐾! = 𝐾′! 1−𝑡 +𝐵!( 𝑅!−𝑅𝑓 +𝑅𝑃)
𝐾! = 6,85% 1−33% +0,4259 6,2% +3% =8,51%
iv. WACC
Tras calcular el costo del Equity (𝐾!) y el costo de la deuda (𝐾!) teniendo en cuenta la economía
de un país emergente, se puede utilizar la estructura de capital promedio de la canasta de compañías comparables definida para OPAIN S.A. para calcular el WACC respectivo.
𝑊𝐴𝐶𝐶= 1−𝜏 𝐷
𝐷+𝐸𝐾′!+
𝐸 𝐷+𝐸𝐾!
𝑊𝐴𝐶𝐶= 1−33% 0,33 6,85% + 0,67 8,51% =7,23%
De esta forma se define que la tasa de descuento calculada con la metodología WACC es equivalente a un 7,23%. Esto implica que este es el costo de oportunidad del Concesionario y por ende, la tasa de descuentos para los flujos de caja de la valoración del contrato.
Por último, se buscará validar el cálculo del costo de capital al obtenerlo mediante la metodología CAPM aplicado a todo el contrato, y no únicamente al Equity. Con esta prueba se pretende demostrar la consistencia de los supuestos empleados a la hora de calcular la tasa de descuento incorporando costos de transacción, impuestos y riesgo país (Villarreal & Córdoba, 2010).
Capital Asset Pricing Model (CAPM)
La metodología de Capital Asset Pricing Model, que ha sido utilizada hasta ahora para el cálculo del costo del Equity, es un método alternativo para calcular el costo de capital. El cambio
metodológico realizado para calcular el costo de capital bajo la metodología CAPM es la incorporación del Beta apalancado para la empresa, el cual se toma como el promedio ponderado del beta de la deuda y el beta del Equity (Villarreal & Córdoba, 2010).
𝐵! =𝐷𝐷+𝐸𝐵!+𝐷𝐸+𝐸𝐵!
Para la simplificación del modelo se aproxima el Beta del Equity 𝐵! a cero, bajo la premisa de que la firma está obligada a pagar sus obligaciones con los prestamistas, por lo que el riesgo default para este caso sería cero (Villarreal & Córdoba, 2010). Para el caso de Opain entonces, se obtiene el siguiente Beta apalancado:
𝐵! = 𝐷
𝐷+𝐸𝐵!+ 𝐸 𝐷+𝐸𝐵!
𝐵! = 0,33 0 + 0,67 0,4259 =0,29
De esta forma se tienen todos los componentes necesarios para calcular el costo de capital o tasa de descuento mediante la metodología CAPM:
𝐶𝐴𝑃𝑀= 𝐾′! 1−𝑡 +𝐵!( 𝑅!−𝑅𝑓 +𝑅𝑃)
𝐶𝐴𝑃𝑀= 6,85% 1−33% + 0,29 6,2%+3% =7,23%
Se ha calculado entonces mediante las dos metodologías el costo de capital para la empresa y para descontar los flujos de caja generados por el proyecto del aeropuerto. La igualdad entre las metodologías CAPM y WACC permite validar los resultados obtenidos una vez que han sido en cuenta los ajustes necesarios para calcular la tasa de descuento en un mercado no eficiente en un país emergente.
Valoración por Flujos de Caja Libres
Supuestos Macroeconómicos
Con el objetivo de realizar las proyecciones de las tarifas y los rubros que obtiene OPAIN S.A. al administrar el aeropuerto, se deben realizar supuestos respecto a los posibles valores futuros que pueden tomar las variables macroeconómicas relevantes que afectan el contrato de concesión del Aeropuerto El Dorado de Bogotá D.C. Para obtener esta información se consultaron las bases de datos del Banco de la República de Colombia, Investigaciones Económicas Bancolombia y Euromonitor International, Fondo Monetario Internacional, y se obtuvieron las estimaciones hasta el año 2026 de la inflación colombiana, la inflación de Estados Unidos, la tasa de cambio peso colombiano vs dólar y el salario mínimo diario en pesos colombianos. A continuación se presentan los resultados obtenidos.
Tabla 14. Supuestos Macroeconómicos.6
Ingresos Operacionales
El contrato 60001690K de concesión para la operación, explotación comercial, mantenimiento y modernización y expansión del Aeropuerto Internacional El Dorado de Bogotá D.C. establece el área concesionada y los ingresos regulados de los cuales el Concesionario (OPAIN S.A.) obtendrá los ingresos operacionales respectivos. (Contrato 60001690K de Concesión para la Operación, Explotación Comercial, Mantenimiento y Modernización y Expansión del Aeropuerto Internacional El Dorado de Bogotá D.C., 2006).
En primer lugar se tiene que, con base en este contrato, se establece que el área concesionada es:
• Terminal de pasajeros.
• Carga nacional e internacional. • Torre de administración. • Torre de control.
• Centro de bienestar y servicios. • Área de aeronaves civiles. • Hangares.
• Bodegas y plataformas.
En segundo lugar se establece que, según la resolución 05496 de 2005 impuesta por la Aerocivil, los ingresos regulados son aquellos percibidos por el Concesionarios bajo la estructura tarifaria y
6 Bancolombia. (2013). Tabla Macroeconómicos Proyectados, Banco de la República de Colombia. Series Estadísticas, Euromonitor