DCF FCFF sobre ingreso bruto · Monte Carlo interactivo · datos al 2026-09-22 · precio de referencia editable
El ingreso neto de Visa no es un supuesto de este modelo: es un resultado. Se proyecta el ingreso bruto y la ratio de client incentives por separado, y el neto sale de la identidad neto = bruto × (1 − ratio). La ratio subió del 17,09% al 28,25% del bruto en once años sin una sola reversión anual, así que tiene sus propios dos controles y no vive escondida dentro del crecimiento.
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Drivers: media (μ) y desvío (σ)
bear / base / bull son editables: cambiarlos re-alimenta el tornado y re-deriva la
distribución (base→μ, spread→σ). Cada driver se muestrea de una normal truncada a su
rango válido; σ por defecto = max(|base−bear|, |bull−base|)/2 (el endpoint más lejano ≈ 2σ).
Los sliders μ/σ pisan ese default; σ=0 fija el driver. Todo recalcula en vivo.
Distribución del valor intrínseco
P10
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Mediana (P50)
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P90
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Media
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P(IV > precio)
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MoS mediana
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Línea dorada = precio actual ·
azul = mediana del IV.
Tornado: swing del IV (bear → bull)
Determinístico: cada driver se mueve de su bear a su bull dejando el resto en base.
La barra mide cuánto cambia el IV. El de arriba es el que más mueve la aguja.
Sensibilidad a la varianza (Monte Carlo)
Contribución de cada driver a la varianza del IV (correlación de rangos de Spearman,
normalizada). Azul = relación positiva ·
rojo = negativa. Es la "sensitivity chart" de Crystal Ball.
Contexto por variable: los drivers de cada driver
Para cada supuesto: dónde viene históricamente, qué dice la industria y los competidores, y de qué
depende que se cumpla. Sirve para calibrar los rangos bear/base/bull con criterio, no a ojo.
Motor: el ingreso NETO es una salida, no un supuesto. Se proyecta el ingreso bruto y la ratio de incentivos por separado y el neto sale de neto = bruto × (1 − ratio). FCFF = NOPAT − (net capex drag)·Neto − ΔNWC − costo de caja de litigio; TV = Gordon sobre el FCFF del año 10; descuento a WACC. Snapshot regenerable con
build_montecarlo.py. No es consejo de inversión.