Adrián Moreno Molina - Vie, 03/10/2025 - 15:23
Metáfora del nuevo sistema bancario.
Serie: 'A vueltas con la Economía' (CVI)
El sector bancario europeo vive una metamorfosis profunda. Como ha subrayado Christine Lagarde, la banca de la eurozona ha mostrado resiliencia en un contexto VUCA marcado por nuevas reglas, política monetaria cambiante, disrupción tecnológica, entrada de fintech/neobancos y clientes con expectativas distintas. En este escenario, valorar correctamente a las entidades resulta crítico: hacen falta métodos transparentes, comparables y adaptables para sostener modelos de negocio viables a largo plazo (Rosenbaum & Pearl, 2021).
Tras la crisis de 2008, España aceleró la concentración del sector: menos entidades independientes y mayor peso de grandes grupos. La COVID-19 añadió presión (recesión y riesgo de impagos), lo que reforzó la importancia de los sistemas de gestión del riesgo de crédito capaces de anticipar repuntes de morosidad —como ha recalcado Margarita Delgado—. Aun así, la EBA destacó beneficios récord en 2022-2023 y la solidez de solvencia y rentabilidad, mientras que Pablo Hernández de Cos insiste en la necesidad de una rentabilidad sostenida y recurrente en el tiempo.
El frente regulatorio es decisivo
En el horizonte asoma MiFID III (complementaria de MiFID II, con aplicación estimada a finales de 2025 o inicios de 2026). En España, el impuesto extraordinario a la banca de 2022 grava márgenes de intereses y comisiones netas, afectando especialmente a entidades con negocio doméstico (p. ej., Unicaja o Ibercaja). Además, la Ley 26/2013 obliga a que las fundaciones bancarias reduzcan su participación por debajo del 50%, detonando ajustes accionariales (CaixaBank, Unicaja) y planes de salida a bolsa en otros casos (Ibercaja, Kutxabank).
Conviene distinguir los motivos de estas OPI: no buscan tanto financiar crecimiento como cumplir requisitos de gobierno corporativo y estructura de propiedad. El proceso se divide en una pre-comercialización (análisis, valoración y precio preliminar) y la OPI propiamente dicha, con “book-building” y roadshows para fijar el precio final antes de la admisión a cotización; el asegurador equilibra un precio alto para la empresa con un descuento que asegure tracción en el debut.
Valorar bancos no es igual que valorar empresas industriales, y hay cuatro rasgos que complican el uso de modelos habituales (Damodaran, 2013; Veselá, 2013):
- (1) Estructura financiera: la “materia prima” es el pasivo (depósitos y financiación), lo que dificulta definir deuda, capex y circulante; usar WACC y flujos libres estándar puede ser inadecuado.
- (2) Regulación estricta (Basilea I-III, MiFID I-II): pequeños cambios normativos alteran riesgos y retornos.
- (3) Concentración/oligopolio: economías de escala y menor competencia modifican márgenes y comparables.
- (4) Sensibilidad cíclica: picos de beneficios en expansiones y caídas bruscas en recesiones.
Por métodos, la literatura y la práctica distinguen cuatro enfoques (Deev, 2011):
- Estático (patrimonial): valor en libros, ajustado, de liquidación o de reposición.
- De mercado (relativo): múltiplos de comparables (PER, Precio/EBITDA, Pprecio/EBIT) y, en banca, métricas específicas (precio/depósitos, precio/oficinas).
- Dinámico (ingresos): descuento de flujos; en entidades financieras destacan el Descuento de Dividendos (DDM) y, con cautela, el flujo de caja libre sobre fondos propios (FCEE).
- Derechos contingentes: valoración por opciones (binomial, Black-Scholes-Merton).
Imagen del nuevos sistema bancario elaborada por IA.
¿Qué funciona mejor en banca?
Suele combinarse evidencia con modelos. Destacan DDM y múltiplos comparables, en especial PER y precio/valor en libros, además de enfoques mixtos como el modelo de exceso de rentabilidad. El FCEE puede apoyar, pero sufre por la escasa relevancia de capex y la volatilidad del circulante en bancos, por lo que conviene tratarlo con cautela (Damodaran, 2013; Veselá, 2013).
En la actualidad, la Inteligencia Artificial y el Big Data abren un nuevo paradigma: permiten procesar en tiempo real grandes volúmenes de datos, muchos invisibles al analista, para mejorar la estimación de riesgos, detectar señales tempranas de morosidad y calibrar múltiplos y primas por riesgo. No es una varita mágica y plantea dilemas éticos, pero su potencial para enriquecer la valoración y la toma de decisiones financieras es notable (Bueno-Campos & Rodríguez-López, 2022).
En definitiva, la banca se juega su futuro en dos tableros que se retroalimentan: transformar sus modelos de negocio y aprender a valorarse bien en un entorno incierto. Para inversores y supervisores, entender las especificidades del sector y elegir las herramientas adecuadas marcará la diferencia entre una foto borrosa y un diagnóstico nítido. Y, en clave de actualidad, ¿cómo valorarías al Banco Sabadell en la adquisición por parte de BBVA?
Referencias:
Bueno-Campos, E. & Rodríguez-López, M. (2022). El reto de la banca en la economía digital: un desafío organizativo y evolutivo. UIE Ediciones.
Damodaran, A. (2013). Valuing Financial Services Firms. Journal of Financial Perspectives, 1(1).
Deev, O. (2011). View of Methods of Bank Valuation: A Critical Overview. Financial Assets and Investing, 2(3).
Rosenbaum, J., & Pearl, J. (2021). Investment banking: valuation, LBOs, M&A, and IPOs. John Wiley & Sons.
Veselá, J. (2013). Some specifics of the valuation of bank stocks. European Financial Systems. Proceedings of the 10th International Scientific Conference, 349-355.
Editor: Universidad Isabel I
Burgos, España
ISSN: 2659-3971