Una forma de valorar un flujo de caja es calcular primero la rentabilidad esperada a partir del CAPM, y luego utilizar la rentabilidad esperada para descontar los flujos de caja futuros.
El problema aquí es que el rendimiento esperado del CAPM es un promedio $\mathrm{E}[R]$ y por lo tanto, por la desigualdad de Jensen:
$$\mathrm{E}\left[\frac{1}{R}\right] \ge \frac{1}{\mathrm{E}[R]}$$
Entonces me pregunto por qué la gente usa $\frac{1}{\mathrm{E}[R]}$ para descontar los flujos de caja.
Para aclararlo, utilizaré un ejemplo.Supongamos que sólo hay un flujo de caja de \$100 a year from now I want to value. According to CAPM, the expected return is $$ \bar {R}_a = R_f + \beta_a ( \bar {R}_m - R_f) $$
Tenga en cuenta que la devolución $R$ se define como $R=\frac{S_{t+1}}{S_t}$ .
Ahora el problema aquí es que $\bar{R}_a$ representa un rendimiento medio del año siguiente. El rendimiento real $R_a$ es una variable aleatoria que no se conoce en este momento. En otras palabras, $\bar{R}_a=\mathrm{E}[R_a]$ pero $R_a$ es aleatorio, y realizará diferentes valores en diferentes universos alternativos.
Sin embargo, lo que suelo ver es que valoramos el \$100 cashflow a year from now as $$\frac {100}{ \bar {R}_a}= \frac {100}{ \mathrm {E}[R_a]} $$
Pero ¿no debería valorarse como $$\mathrm{E} \left [ \frac{100}{R_a} \right] $$ ?
Pero según la desigualdad de Jensen: $$\mathrm{E} \left [ \frac{100}{R_a} \right] \ge \frac{100}{\mathrm{E}[R_a]} $$
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Es necesario proporcionar más información de fondo, por ejemplo, dónde y cómo la gente utilizó $1/E(R)$ como factor de descuento. Algunos ejemplos también ayudarán.
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Lo he aclarado y he añadido un ejemplo.
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Según mi experiencia, la mayoría de los profesionales de las finanzas no entienden la desigualdad de Jensen. A menudo les veo dividir las expectativas de forma claramente incorrecta. Véase, por ejemplo, la recomendación de Basilea de utilizar EAD * LGD * PD para calcular la pérdida esperada... cuando es evidente que están correlacionadas entre sí.