CAGR: una tasa entre dos extremos, no toda la trayectoria
Comparar períodos de distinta duración puede resultar difícil. CAGR ofrece una tasa anual constante equivalente que une valor inicial y final, pero no cuenta qué ocurrió entre ambos.
Una tasa equivalente, no un promedio simple
Buscamos la tasa que, compuesta cada año, alcanza el final conocido. La fórmula es 100 × [(final ÷ inicial)^(1 ÷ años) − 1]. Es la tasa equivalente documentada para RRI de Microsoft; medir el período en años la hace anual.
El crecimiento total responde cuánto aumentó el valor final respecto al inicial. Dividir ese porcentaje entre los años ignora la composición y normalmente no da el mismo CAGR.
Referencias: Microsoft Learn: equivalent growth rate formula, RRI
Cuenta intervalos, no nombres de años
Desde principios de 2023 hasta principios de 2025 transcurren 2 años, aunque la lista contenga 2023, 2024 y 2025. Usa el tiempo transcurrido y mediciones de lo mismo en puntos comparables.
Puede servir un recuento anual de pedidos definido igual en ambas observaciones. Comparar ingresos de un mes con los de un año, o unidades distintas, no se vuelve correcto al anualizar. Comprueba primero qué representan los extremos.
Lo que dos números no demuestran
Una serie estable y otra que sube mucho y luego cae pueden compartir inicio, final y CAGR. La cifra no demuestra estabilidad, riesgo ni continuidad del crecimiento.
Este modelo exige valores inicial y final positivos, y duración positiva. No separa depósitos o retiradas intermedios del crecimiento ni calcula un rendimiento de flujos de caja. Si esos movimientos importan, la tasa entre extremos no basta.
De 400 a 625 pedidos en 2 años
Dos recuentos anuales comparables pasan de 400 a 625 con 2 años de separación. El factor es 625 ÷ 400 = 1,5625, cuya raíz cuadrada es 1,25: CAGR del 25%. El crecimiento total es 56,25%; la tasa anual no es 28,125%.
400, luego 500 y después 625 sigue un 25% anual constante. 400, luego 800 y después 625 da el mismo CAGR pese a la caída final. Esta comparación muestra por qué hacen falta observaciones intermedias y por qué el resultado no predice el año siguiente.