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¿RECOGE LA BETA DEL MERCADO DE LAS ACCIONES LA INFORMACIÓN CONTABLE QUE PUBLICAN LAS EMPRESAS? ESTUDIO CON DATOS DE PANEL DEL MERCADO DE CAPITALES ESPAÑOL 1992-2004 Autores: Carlota Menéndez Plans Neus Orgaz Guerrero Diego Prior Jiménez Universidad Autónoma de Barcelona Área temática : B) Valoración y Finanzas Palabras clave : información contable, beta, riesgo de mercado, ratios balance, ratios cash flow 1b
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¿RECOGE LA BETA DEL MERCADO DE LAS ACCIONES LA INFORMACIÓN
CONTABLE QUE PUBLICAN LAS EMPRESAS? ESTUDIO CON DATOS DE
PANEL DEL MERCADO DE CAPITALES ESPAÑOL 1992-2004
Autores:
Carlota Menéndez Plans
Neus Orgaz Guerrero
Diego Prior Jiménez
Universidad Autónoma de Barcelona
Área temática: B) Valoración y Finanzas
Palabras clave: información contable, beta, riesgo de mercado, ratios balance, ratios
cash flow
1b
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¿RECOGE LA BETA DEL MERCADO DE LAS ACCIONES LA INFORMACIÓN
CONTABLE QUE PUBLICAN LAS EMPRESAS? ESTUDIO CON DATOS DE
PANEL DEL MERCADO DE CAPITALES ESPAÑOL 1992-2004
Resumen
En este trabajo se desarrolla una investigación empírica sobre la relación existente
entre la beta del mercado de las acciones y un conjunto de información que incluye
información contable, índices de productividad, e información macroeconómica. Se
aplica la técnica de regresión con panel de datos para analizar una muestra de 69
empresas del mercado de capitales español entre 1992 y 2004. Los resultados
muestran que existe una cierta conexión entre las variables independientes y
dependientes pero que ésta es diferente según la cartera de mercado utilizada y según
la muestra analizada. Para la muestra total el mejor modelo se obtiene cuando la beta
del mercado se ha estimado a partir del Índice General de la Bolsa de Madrid (IGBM).
Encontramos sietes variables explicativas del riesgo que son una combinación de
información contable y macroeconómica. Lo mismo ocurre para la muestra de
empresas no financieras aunque las variables explicativas son diferentes. Para la
muestra de empresas financieras el mejor modelo se obtiene cuando la cartera de
mercado es el IBEX-35. Solo encontramos 3 variables explicativas del riesgo pero
obtenemos el modelo con la mayor R2 del estudio.
3
1- Introducción
La toma de decisiones en el ámbito financiero se fundamenta básicamente en dos
informaciones: la rentabilidad esperada y el riesgo de la inversión. Conocer el riesgo
de la inversión permite conocer la rentabilidad mínima exigida por el inversor o coste
de capital, que es una información básica para calcular el valor de mercado de una
empresa, el valor de mercado de las acciones o para decidir la viabilidad de una nueva
inversión. La rentabilidad mínima exigida comparada con la rentabilidad esperada nos
permite afirmar si una inversión es eficiente o no.
Tanto si se trata de una acción, de una empresa o de una cartera, disponer de una
medida del riesgo de la inversión, es básico para tomar decisiones de inversión
eficientes. Actualmente la medida del riesgo más popular, y más utilizada, es la beta,
que mide únicamente el riesgo sistemático de las acciones, es decir, el riesgo que no
se puede eliminar con una correcta diversificación. Es a través de la Línea del
Mercado de Títulos, uno de los principales resultados del Capital Asset Pricing Model,
que la beta se transforma en coste de capital o rentabilidad mínima exigida.
No obstante, sólo las empresas que forman parte del mercado de capitales disponen
de una beta. Por eso, en aquellas situaciones donde el mercado de capitales no pueda
proporcionar la medida correspondiente del riesgo, se hace imprescindible disponer de
un mecanismo alternativo que permita cuantificar el riesgo de la forma más objetiva
posible. En conclusión, cuantificar el riesgo de una inversión sin disponer de una beta
sigue siendo en el momento actual una importante cuestión, todavía pendiente de
resolver.
Estudios anteriores a éste establecen una relación entre la beta del mercado y cierta
información contable, denominada medidas contables del riesgo, aunque sin mostrar
homogeneidad en cuál es, exactamente, la información contable que mejor explica el
riesgo sistemático. La búsqueda de una conexión entre el mundo financiero y la
contabilidad es una línea de investigación en funcionamiento tal y como lo
demuestran los recientes trabajos de Naceur y Goaied (2004), Elmoatasem (2005),
Chen y Zhang (2007), Brimble y Hodgson (2007) y Agusman, Monroe, Gasbarro y
Zumwalt (2008).
La necesidad profesional de disponer de una metodología que permita medir el riesgo
de forma objetiva, así como la falta de homogeneidad en los resultados obtenidos en
4
investigaciones anteriores, justifican el interés por continuar esta línea de
investigación. Por otra parte, comprobar si existe conexión entre la beta del mercado
de las acciones y la información contable permite determinar hasta qué punto esta
última es útil en la toma de decisiones del mercado financiero. Son muchos los
trabajos que investigan cómo mejorar la calidad de la información contable con el
propósito de dotarla de mayor utilidad y así mejorar la eficiencia del mercado. Entre
ellos, Cabedo y Tirado (2004), Feltham, Robb y Zhang (2007), Lambert, Leuz y
Verrecchia (2007),
Así pues, el propósito de este trabajo es dar un paso más en la búsqueda de un
procedimiento objetivo para cuantificar el riesgo1 pero utilizando datos de un mercado
en crecimiento y expansión: el Mercado de Capitales Español.
Se utilizan como punto de partida los trabajos de Ismail y Kim (1989), Azofra,
Rodríguez y Vallelado (1997) y Giner, Laffarga y Larrán (1999), aunque el objetivo es,
si es posible, llegar un poco más lejos. De esa forma, se aportan diversos factores de
innovación: a) la amplitud del periodo estudiado, trece ejercicios económicos (desde
1992 a 2004) y una amplia gama de variables dependientes e independientes, b) la
definición de tres muestras diferentes: muestra de empresas financieras, muestra de
empresas no financieras y la muestra total (que contiene un total de 69 empresas), c)
de acuerdo con Elgers y Murray (1982), la utilización de dos índices de mercado
diferentes para medir la cartera de mercado y estimar la beta de las acciones, d) el uso
de las técnicas de estimación de panel data regression, y e) a las tradicionales
medidas contables y de cash flow, se añaden medidas de productividad global de los
factores y también indicadores macroeconómicos.
El caso de estudio analizado (el Mercado de Capitales Español) es interesante por una
serie de razones: a) es un mercado en constante crecimiento y en proceso de
modernización, donde conocer qué información es útil para medir el riesgo puede
contribuir a mejorar sustancialmente su eficiencia, b) la relación entre el riesgo de
mercado y la información contable puede ser diferente para cada país. En este
contexto, este trabajo se plantea establecer la relación indicada en un país
mediterráneo, alejado del área de influencia anglosajona, que es el medio en el que se
suelen realizar este tipo de trabajos, c) la española es una economía donde las
pequeñas y medianas empresas representan un peso importante de toda la actividad
1 Trabajos previos en este sentido son Menéndez, Orgaz y Pinyol (2007) y Menéndez, Orgaz y Pinyol (2008).
5
empresarial y, por lo tanto, son muchas las empresas que necesitan una metodología
para estimar el riesgo sin utilizar el mercado de capitales, y d) conocer el nivel de
relación entre la información contable y la beta del mercado permitirá valorar mejor la
necesidad de la reforma contable española, vigente para toda sociedad mercantil a
partir de 2008.
El artículo está organizado de la siguiente manera: después de la introducción
presentamos una revisión de la literatura existente y las hipótesis que queremos
demostrar, luego definimos cada una de las variables dependientes e independientes
analizadas. Posteriormente, en la parte empírica, describimos los datos y la
metodología utilizada, presentamos los resultados y como punto final las
conclusiones.
2. Variables y muestras que van a ser utilizadas en el contraste de las hipótesis
2.1. Variables dependientes
La variable dependiente, objeto principal de estudio, es el riesgo sistemático de las
acciones representado a través de la beta del mercado que hemos estimado mediante
la siguiente regresión2 :
itMtSiiit RR µβα ++=~~
[1]
donde:
i = 1, ..., 69, se refiere a las empresas incluidas en la muestra.
t = 1, …, 120, recoge el número de días activos de los mercados de acciones durante
el semestre s.
s = 1, …, 26, representa el número de semestre para los cuales se dispone
información.
itR~ simboliza la rentabilidad de la acción i en el momento t.
αi es la intersección de la recta de regresión con el eje de coordenadas.
βis corresponde al coeficiente beta de la acción i en el semestre s .
2 De acuerdo con Sharpe (1964).
6
MtR~
expresa la rentabilidad de la cartera de mercado en el momento t.
µit recoge el residuo aleatorio de la regresión, con E(µit) = 0 y varianza constante.
La rentabilidad diaria de cada acción, Rit, se ha calculado teniendo en cuenta el pago
de dividendos y el valor de los derechos preferentes de suscripción. Es decir:
++=
−1it
itititit P
DPSDIVPR
'ln
~ [2]
donde:
Pit es el precio final de la acción i en el momento t.
DIVit es el dividendo pagado por la acción i en el momento t.
DPSit es el valor teórico del derecho de suscripción de la acción i en el momento t.
P’it-1 es precio final de la acción i en el periodo t-1 ajustado por los splits que haya
realizado la empresa en el periodo t.
Por su parte, la rentabilidad de la cartera de mercado se calcula a partir de la siguiente
expresión:
1
ln−
=t
tMt I
IR [3]
donde:
It es el índice bursátil elegido como cartera de mercado al final del periodo t.
It-1 es el índice bursátil elegido como cartera de mercado al final del periodo t-1.
Dado que utilizamos dos índices bursátiles para medir la rentabilidad de la cartera de
mercado: el IGBM (Índice General de la Bolsa de Madrid, que, en 2008, incluye 125
empresas agrupadas en 6 grandes sectores y 28 subsectores) y el IBEX-35 (índice
que incluye las 35 empresas cotizadas con mayor capitalización), disponemos de dos
betas del mercado para cada empresa: ßIGBM y ßIBEX-35.
Además de la beta del mercado, también se han estimado medidas del riesgo
adicionales: a) el riesgo específico de la acción, resultado de calcular la desviación
típica semestral de los residuos aleatorios de la ecuación (1), b) el riesgo total de la
acción, es decir, la desviación típica semestral de la rentabilidad diaria de las acciones,
7
y, finalmente, c) la beta del activo o del proyecto de inversión, ßA,it, determinada a
partir de la siguiente ecuación3:
it
ititFPitA P
FP×= ,
,
ββ [4]
donde:
ßFPit es la beta de mercado de las acciones de la empresa i en el semestre t
(justamente, la estimada en la ecuación [1]).
FPit es el valor contable de los fondos propios de la empresa i en el semestre t.
Pit es el valor contable de todo el pasivo de la empresa i en el semestre t.
Al utilizar dos índices bursátiles, disponemos de dos medidas diferentes del riesgo
específico y de la beta del activo. Disponemos, por lo tanto, de un total de siete
variables dependientes.
2.2. Variables independientes
Las variables independientes, extraídas de la información contable, son en total 19.
Sin embargo, dado que se utilizan 4 denominadores diferentes para transformar la
información a valores relativos (el valor contable de los fondos propios –VCFP- las
ventas –VENT-, el activo total –AT- y los gastos financieros –GF-) y que la relación de
endeudamiento se determina de tres formas diferentes, el total de variables
independientes alcanza la cifra de 41.
Adicionalmente, para comprobar qué información del entorno económico afecta a los
indicadores de riesgo, se consideran 7 variables macroeconómicas (VM): el Euribor
(EUR), el tipo de interés legal (INTL), el índice de precios al consumo (IPC), la tasa de
paro (PAR), el índice de variación del Producto Interior Bruto (PIB), los índices
bursátiles Dow-Jones (DJ) y Standard and Poor’s (S&P 500).
A continuación se presentan los indicadores contables agrupados en tres grupos:
a) Variables de balance (VB)
3 El cálculo de la beta del activo recoincide con la expresión (9) de Bowman (1979), que determina el valor de la beta de las acciones de una empresa endeudada. Es también la expresión utilizada en Brimble y Hogdson (2007), aunque ellos utilizan valores de mercado y nosotros valores de mercado.
8
Liquidez (LI). Calculada como la relación (Activo Circulante/ Pasivo Circulante). Esta
ratio aparece no significativa en el trabajo de Beaver, Kettler y Scholes (1970) y en
Thompson (1976). Sin embargo, es una variable significativa con signo positivo en el
trabajo de Farrelly, Ferris y Reichenstein (1985) y en Elmoatasem (2005).
Endeudamiento (END). Se utilizan tres definiciones: i) END1 (Deuda Total/Activo
Total), ii) END2 (Deuda a Largo Plazo/Financiación a Largo Plazo), y, finalmente, iii)
END3 (Deuda a Largo Plazo/Fondos Propios).
Ryan (1997) hace notar que la relación de endeudamiento calculada con valores de
mercado mantiene una relación más estrecha con el riesgo de mercado. Sin embargo,
en esta investigación se utilizan valores contables para calcular la relación de
endeudamiento porque, justamente, la pregunta de investigación se plantea la utilidad
de la información contable para determinar el riesgo sistemático. Por otra parte,
determinar la relación de endeudamiento con valores de mercado es fácil en las
empresas que forman parte del mercado de capitales, pero difícil para las pequeñas y
medianas empresas, precisamente las más necesitadas de métodos alternativos para
cuantificar el riesgo4.
Tamaño (TA). Se ha calculado el logaritmo neperiano del activo total. Aparece con
signo negativo en el trabajo de Breen y Lerner (1973), y no es una variable explicativa
del riesgo en el estudio de Reeb, Kwok y Baek (1998). Sin embargo, en Melicher
(1974) y en Brimble y Hodgson (2007)5 el signo de la variable independiente es
positivo.
Payout (PA). El cálculo del payout corresponde a la relación entre el dividendo pagado
y el beneficio del accionista. Es una de las habituales medidas contables del riesgo.
Aparece como variable explicativa del riesgo sistemático, con signo negativo, en los
trabajos de Beaver, Kettler y Scholes (1970), Breen y Lerner (1973), Farrelly, Ferris y
Reichenstein (1985) y Elmoatasem (2005). Sin embargo, no es significativa en el
análisis empírico de Thompson (1976).
4 Existen también evidencias contradictorias con la utilización de valores de mercado. Así, Nunthirapakorn y Millar (1987) concluyen que la capacidad explicativa de la información calculada al coste histórico es igual -o mejor- que la información obtenida a partir de los precios de mercado. 5 Ambos utilizan el valor de mercado de los fondos propios para el cálculo de la variable independiente y esto puede influir en el signo de la relación.
9
Crecimiento (CR). Calculado a través del logaritmo neperiano de la relación entre el
activo total al final del ejercicio y el activo total al inicio del mismo ejercicio económico.
Thompson (1976) y Brimble y Hodgson (2007) encuentran que el crecimiento es una
variable explicativa y significativa, con signo positivo.
Valor añadido bruto (VAB). Es el resultado de restar al importe de los ingresos los
consumos intermedios. Karpik y Belkaoui (1990) muestran que la incorporación del
valor añadido mejora el poder explicativo del modelo. El valor añadido bruto es una
variable explicativa de la beta del mercado, aunque no en todos los modelos presenta
el mismo signo.
Valor añadido neto (VAN). Es el valor añadido bruto deducidas las dotaciones a la
amortización. En Karpik y Belkaoui (1990) aparece como variable explicativa y
significativa de la beta del mercado, con signo positivo.
Apalancamiento operativo (AO). Corresponde a la relación entre el beneficio antes de
intereses e impuestos (BAIT) y las ventas. Callahan y Mohr (1989) confirman una
relación positiva entre la beta del mercado y el endeudamiento operativo desde el
punto de vista teórico. Lord (1996) y Brimble y Hodgson (2007) también obtienen un
signo positivo. Sin embargo, Huffman (1989) encuentra una relación negativa entre el
riesgo sistemático y el apalancamiento operativo.
Apalancamiento financiero (AF). Se define como la relación entre el beneficio neto o
beneficio del accionista (BACC) y el beneficio de la explotación (BAIT). Huffman (1989)
evidencia una relación positiva y significativa con la beta del mercado mientras que en
Lord (1996) aparece una relación positiva y significativa con el riesgo total y no
sistemático, pero no significativa con la beta del mercado.
Beneficio del accionista (BACC). Es el beneficio neto proporcionado directamente por
la cuenta de resultados.
Beneficio de la explotación (BAIT). Es el beneficio resultante de restar a los ingresos
los gastos de explotación y las dotaciones a la amortización.
La relación entre el beneficio neto y el valor contable de los fondos propios es la
rentabilidad del accionista y la relación entre el beneficio de la explotación y el activo
10
total es la rentabilidad de la explotación. La relación entre el beneficio de la explotación
y las ventas es el apalancamiento operativo.
b) Variables de cash flow (VCF)6
Cash flow 1 (CF1). Es el cash flow operativo y se corresponde con el Flujo de Efectivo
de las actividades de Explotación del Estado de Flujos Efectivos, de acuerdo con las
NIIF.
Cash flow 2 (CF2). Corresponde al CF1 más las variaciones, positivas o negativas, del
cash flow de inversión.
Cash flow 3 (CF3). Se obtiene detrayendo de CF1 las dotaciones a la amortización
económica.
Son diversos los estudios que incorporan como variable independiente el Cash Flow.
No obstante, las definiciones del mismo son variadas y no siempre la variable
dependiente es la beta del mercado. Los resultados de las diferentes investigaciones
son dispersos pues no reflejan unanimidad en el signo de la relación. Se resumen a
continuación los resultados obtenidos:
Autor/es
Variable dependiente
Signo del coeficiente estimado para la variable independiente (Cash Flow)
Bildersee (1975) Beta del mercado - Rayburn (1986) Rentabilidad anual de las
acciones +
Ismail y Kim (1989) Beta del mercado + Karpik y Belkaoui (1990) Beta del mercado - Chariton y Ketz (1991) Precio de mercado de las
acciones +
Sloan (1996) Precio de mercado de las acciones
+
Brimble y Hodgson (2007)
Beta del mercado -
Conviene destacar que Ismail y Kim (1989) , Karpik y Belkaoui (1990) y Brimble y
Hodgson (2007) utilizan la misma variable dependiente y una definición de Cash Flow
muy similar obteniendo, sin embargo, signos diferentes.
6 Para las entidades financieras de la muestra las definiciones se calculan teniendo en cuenta el documento FASB-95.
11
Los denominadores valor contable de los fondos propios y activo total utilizados para
definir las variables independientes los hemos cuantificado siempre en valores
contables7. Utilizar valores de mercado es sólo fácil para las empresas que forman
parte de la Bolsa y que disponen, por lo tanto, de un precio de mercado de cada uno
de sus activos financieros. Además, utilizar el valor de mercado para definir las
variables independientes influye en el estudio de la relación debido a la influencia que
tiene la beta en el coste de capital 8y éste, en el precio de mercado de las acciones.
c) Variables de productividad (VPR)
Se trata de indicadores de productividad global de los factores que se estiman en el
entorno de los métodos de evaluación frontera no paramétrica. En el anexo se
presenta una breve síntesis de la forma de estimación y de la interpretación que
corresponde asignar a estos indicadores.
2.3. Muestra
La muestra está formada por 69 empresas del mercado de capitales español, de las
cuales 14 son financieras y las restantes son empresas representativas de los
diferentes sectores de la economía. Dada la dificultad para encontrar definiciones
equiparables, la muestra no incluye empresas aseguradoras y de inversiones, El
hecho de obtener pérdidas no ha sido causa de exclusión de ninguna empresa. El
periodo de estudio comprende desde 1992 hasta 2004. Un periodo amplio de tiempo
que, hasta donde llega nuestro conocimiento, es superior a cualquier estudio previo
relativo al riesgo financiero en el mercado de capitales español.
Los datos de la muestra se han obtenido:
a) de la Sociedad de Bolsas
b) de la Biblioteca de la Bolsa de Madrid
c) del anexo al Boletín de Cotización: Información semestral de las entidades
con valores negociados en Bolsa, editado por la Bolsa de Barcelona
d) De la página web de la Bolsa de Madrid
e) De la página web de la Comisión Nacional del Mercado de Valores
f) De la Comisión Nacional del mercado de Valores mediante la adquisición
g) de una base de datos contables para los años 1992-1995.
7 A pesar de que estudios anteriores utilicen valores de mercado para explicar la conexión entre la beta del mercado o el precio de mercado de las acciones y la contabilidad. 8 Véase el trabajo de Giner y Reverter (2006)
12
3. Metodología y resultados
Para analizar la relación entre las diferentes medidas de riesgo y las variables
contables enumeradas, estimamos modelos de panel de datos9. Utilizamos esta
metodología por ser la que mejor se ajusta a la estructura de datos y porque ofrece la
posibilidad de observar fenómenos de corte transversal y longitudinales, de carácter
permanente. Como es habitual en las estimaciones de panel de tipo estático, se utiliza
el test de Hausman para determinar qué tipo de estimación es preferible: modelo de
efectos fijos o modelo de efectos aleatorios.
La ecuación que va ser estimada es:
itimt
M
mmipt
P
ppift
F
ff
J
jijtjit VMVPRVCFVBR εµααααα ++++++= ∑∑∑∑
====
)()()()(1111
0
Donde:
Rit identifica la variable dependiente (la beta del mercado, el riesgo total, el riesgo
específico y el riesgo del activo) de la empresa i en el semestre t,
VBjit, VCFift, VPRipt, VMmt, son las variables contables, anteriormente mencionadas,
pertenecientes al grupo de variables de balance, de cash flow, de productividad y
variables macroeconómicas,
µi representa el error entre las unidades de la muestra,
? it simboliza el error para cada empresa considerando el tiempo.
El modelo anterior se aplica en 7 escenarios diferentes, de acuerdo con las 7 variables
dependientes definidas: dos betas del mercado, dos de riesgo específico, dos betas
del activo y una de riesgo total10.
A continuación se presenta la estadística descriptiva de las variables independientes
para la muestra total (las estadísticas descriptivas correspondientes a las muestra de
empresas financieras y no financieras no se apartan de los valores correspondientes a
la muestra total).
[Table 1 around here]
9 Utilizamos para ello el programa estadístico STATA versión 10.0. 10 Disponemos de dos medidas del riesgo específico y de la beta porque partimos de dos índices diferentes para estimar la beta del mercado.
13
De la información contenida en la tabla 1 cabe destacar: a) los valores mínimos de la
relación de endeudamiento 1 y 2, hecho que refleja la existencia en la muestra de
empresas prácticamente sin endeudamiento, lo cual sería contradictorio con los
postulados de la teoría financiera, b) la estadística del indicador BACC/AT, que
evidencia unos valores muy reducidos y con poca dispersión, c) la elevada desviación
típica del apalancamiento financiero y de las relaciones de los tres cash flows con los
gastos financieros y d) la media negativa del indicador CF2/VENT 11.
3.2. Resultados y discusión
A continuación presentamos los resultados del análisis de datos de panel para las tres
muestras estudiadas. Como punto de partida, se utilizaron dos técnicas diferentes para
determinar las variables independientes: a) escoger las variables independientes
significativas después de realizar un análisis factorial para tomar, dentro de cada
factor, el indicador de mayor peso, y b) escoger las variables independientes
significativas después de estimar una regresión simple con cada variable. Los modelos
que se exponen son los modelos obtenidos con la segunda técnica, pues la primera
ofrecía un peor ajuste. En primer lugar, como es habitual en este tipo de estimaciones,
el test de Hausman determina qué tipo de modelo (de efectos fijos o de efectos
aleatorios) es el más recomendado (en general, aparecía una clara superioridad del
modelo de efectos fijos). En segundo lugar se mejoró la robustez de los resultados,
una vez corregidos los problemas de heterocedasticidad y autocorrelación
existentes12.
3.3. Resultados del estudio empírico para la muestra total
La tabla 2 recoge el mejor modelo para cada una de las variables dependientes
analizadas. No aparece la variable dependiente riesgo total pues el modelo no revela
ninguna variable independiente significativa. Aunque disponemos de dos medidas del
riesgo específico sólo aparece una de ellas, pues el coeficiente de correlación entre
11 Para evitar problemas de colinealidad en la construcción de los diferentes modelos, los coeficientes de correlación entre las variables independientes han sido calculados para las tres muestras (dichos estadísticos no se han incluido en el trabajo). 12 Los problemas de correlación contemporánea, heteroscedasticidad y autocorrelación (Wooldridge, 2002) se han solucionado mediante la estimación de Errores Estándar Corregidos para Panel (Panel Corrected Standard Errors ó PCSE). Véase Beck y Katz (2001). Hemos seleccionado siempre la mejor estimación y dependiendo de la corrección realizada, disponemos o no de un valor de la R2
14
ambos riesgos es igual a 0,998. En cada celda se indica en primer lugar el valor del
coeficiente y entre paréntesis el valor del estadístico z.
[Table 2 around here]
Los datos obtenidos no permiten afirmar que exista una clara conexión entre la
información contable que divulgan las empresas españolas y las medidas de riesgo
calculadas con la información proveniente del Mercado de Capitales Español, tanto
para la beta del mercado como para otras medidas del riesgo. Los mejores resultados
se consiguen cuando la beta del mercado se estima a partir del ÍGBM, pues 4
indicadores contables y 3 variables macroeconómicas son significativas, siendo la R2
de tan sólo el 6,7%.
Son pocas las variables independientes que explican cada una de las medidas del
riesgo y son pocas las variables independientes que aparecen significativas en más
de un modelo, únicamente 2 indicadores contables y 3 indicadores macroeconómicos
son variables explicativas del riesgo en dos modelos diferentes. Así, por ejemplo, la
tasa de paro (T_PARO) explica el riesgo sistemático de las acciones, cuando la
cartera de mercado es el IGBM, y el riesgo total de las acciones.
Es importante destacar la poca similitud entre el modelo 1 y el modelo 2, a pesar de
que teóricamente el IBEX-35 es una cartera representativa del IGBM, razón por la cual
la beta estimada a partir del IBEX-35 tendría que ser prácticamente la misma que la
beta estimada a partir del ÍGBM13. Los datos de la muestra ponen de manifiesto que el
coeficiente de correlación entre ambas betas es igual a 0,014, valor
sorprendentemente bajo. En consecuencia, es razonable considerar que la beta
estimada a partir del IBEX-35 no es la mejor medida de riesgo del Mercado de
Capitales Español y, que por lo tanto, los resultados obtenidos en el modelo 2, que no
coinciden con lo esperado, son fruto de la poca representatividad del índice.
En el modelo número uno aparecen tres variables independientes significativas cuyo
signo no se corresponde con el esperado desde el punto de vista teórico. El indicador
BAIT/VCFP muestra un signo positivo cuando lo esperado sería un signo negativo (es
decir, una reducción del riesgo cuando aumenta el beneficio de la explotación por
unidad de fondos propios). No obstante, debemos considerar que el BAIT es un
13 A través del IBEX-35 se quiere representar lo que sucede en la totalidad del mercado de capitales español. El IBEX-35 tiene que medir el riesgo de mercado a partir de 35 acciones. No obstante, si tenemos en cuenta que tradicionalmente 5 de las 35 empresas representan más del 50% del índice, no parece tan extraño observar que la correlación entre las dos betas del mercado no sea muy elevada.
15
beneficio antes de considerar las cargas financieras derivadas del endeudamiento. Por
lo tanto, un elevado BAIT no tiene por qué significar automáticamente un mayor
Beneficio del Accionista (BACC) ni una mayor rentabilidad para el inversor. El signo
positivo obtenido explica que, en la muestra estudiada, un elevado BAIT está asociado
con un elevado nivel de endeudamiento y, en consecuencia, con un mayor riesgo de la
acción.
La relación CF1/VENT muestra un signo positivo, aunque el signo esperado era
negativo. Es lógico esperar que a mayor cash flow para el accionista por unidad
vendida menos riesgo represente la acción, aunque la muestra analizada indica lo
contrario. Una posible explicación sería la asociación existente entre el nivel de
facturación, ventas, y el riesgo sistemático de las acciones. Es decir, a mayor nivel de
facturación mayor riesgo de la acción. El signo positivo hallado coincidiría con el
obtenido en Ismail y Kim (1989) y en Giner et al. (1999) quienes encuentran un signo
positivo entre la beta del mercado y la relación resultado ordinario14/recursos propios,
también contrario a lo teóricamente esperado. Además, como ya ha quedado
indicado, los resultados de estudios anteriores presentan muy poca homogeneidad en
el signo de la relación.
El Índice de Precios al Consumo (IPC) revela un signo negativo (es decir, a mayor IPC
menor beta). Una posible explicación sería que un aumento del IPC podría tener un
efecto positivo en la cuenta de resultados de las empresas de la muestra, ya que un
cierto nivel de inflación significa una economía en crecimiento. La combinación de un
aumento del IPC con un tipo de interés muy bajo15, que incentiva el endeudamiento
doméstico destinado al consumo, se traduce en una mejora de los resultados
empresariales y, por lo tanto, en una reducción de la beta de las acciones.
Del modelo 3 cabe destacar el hecho de que el tamaño y la relación de
endeudamiento son variables significativas que explican el riesgo específico de la
acción, siendo el signo de la relación el esperado16. En el modelo 4, el Valor Añadido
Bruto es una variable explicativa de la beta del activo, de forma que a mayor VAB/AT
mayor riesgo tiene el proyecto de inversión. El modelo 5 expone una relación de
endeudamiento, el endeudamiento 2, como variable significativa y explicativa del
riesgo pero con signo negativo. Aunque este signo no tiene una explicación financiera 14 Definido como la suma del resultado de la explotación y el resultado financiero. 15 Establecido por el Banco Central Europeo. 16 Aunque existen trabajos que justifican que el tamaño reduce el riesgo sistemático de las acciones, entre ellos Elmoatasem (2005), en el estudio de Brimble y Hodgson (2007) el signo encontrado es positivo.
16
coherente, puede ofrecerse una justificación matemática ya que la beta del activo se
ha estimado a partir de la expresión (4), de forma que a mayor endeudamiento menor
relación Fp/P y, por lo tanto, mayor beta del activo.
3.4. Resultados del estudio empírico para la muestra de empresas no
financieras.
En la tabla 3 encontramos los resultados obtenidos del estudio de la muestra de
empresas no financieras (55 en total). Los resultados del estudio son muy parecidos a
los obtenidos con la muestra total, quizá algo mejores pues, aunque no encontramos
una clara relación entre las variables independientes y las medidas del riesgo, el
poder explicativo del modelo mejora un poco al ser la R2 del 7,3%. De nuevo, el mejor
modelo es el número 1, exhibiendo cinco indicadores contables y dos medidas
macroeconómicas significativas que explican el riesgo sistemático de las acciones.
[Table 3 around here]
El análisis de la muestra de empresas no financieras introduce pocas novedades
respecto a los resultados del apartado anterior. Las principales diferencias del modelo
1, respecto al anterior, son que ahora las variables independientes VAB/VENT y el
Euribor (EUR) se muestran como variables significativas y explicativas, y que la
variable IPC desaparece. El signo del indicador VAB/VENT es negativo, lo cual está
en línea con Karpik y Belkaoui (1990)17.
Como que el coeficiente de correlación entre ßIGBM y ßIBEX-35 adquiere un valor
exageradamente bajo (0,0287), consideramos de nuevo que el modelo 2 no es el
más idóneo para analizar la conexión entre la información contable y la beta del
mercado de las acciones, ya que el IBEX-35 no es una buena representación del
IGBM.
Las diferencias observadas en los restantes modelos son muy pocas. En los modelos
4 y 5 las diferencias más destacables son que sólo hay una variable independiente
que explique el riesgo del activo calculado a partir del IGBM y que el END2 deja de ser
una variable explicativa de la beta del activo estimada a partir del IBEX-35.
17 Hay que recordar que las variables son significativas y explicativas del riesgo pero el signo no se mantiene constante en los diferentes modelos que se exhiben en el estudio.
17
3.5. Los resultados del estudio empírico para la muestra de empresas
financieras.
Los modelos obtenidos con el estudio de la muestra de empresas financieras son
incluso peores a los indicados anteriormente. Por lo tanto, separar las muestras con el
propósito de conseguir una mayor homogeneidad entre la información contable
estudiada18 no ha significado una mejoría de los resultados, quizás debido a que el
número de empresas que forman la muestra es muy reducido y a que el riesgo
bancario es más difícil de observar con la mera contemplación de las Cuentas
Anuales. A pesar de que el sistema financiero es un sector con una elevada regulación
no existe, por ello, una mejor representación de los datos contables en la beta del
mercado de sus acciones. Cuando la beta del mercado se calcula a partir el IGBM,
sólo 2 variables independientes, justamente las macroeconómicas, son significativas.
Sin embargo, los resultados obtenidos son consistentes con los resultados de la
investigación desarrollada por Agusman y otros (2008) donde ningún indicador
contable es explicativo del riesgo sistemático de los bancos asiáticos.
[Table 4 around here]
En este escenario, el modelo que mejor explica la relación entre las variables
independientes y el riesgo sistemático es el modelo número dos, pues la R2 adquiere
el valor más alto de los modelos aquí presentados, y de toda la investigación. En el
modelo 2 tres indicadores contables explican el riesgo sistemático de las acciones
bancarias y los signos coinciden con los esperados.
Al igual que con las muestras anteriores, el coeficiente de correlación entre ßIGBM y
ßIBEX-35 es muy bajo y, por lo tanto, el resultado es sorprendente pues el IBEX-35 no es
un índice representativo del IGBM. Aunque es posible que IBEX-35 sea más
representativo de las empresas financieras que de las no financieras pues las
principales entidades financieras del país forman parte del mismo, representando
habitualmente más del 25% del peso del índice.
Los restantes modelos de la tabla 4 reflejan unos resultados muy débiles. Sólo una
variable independiente explica la beta del activo y únicamente dos variables
independientes explican el riesgo específico de las acciones, pero evidenciando una
18 Minimizar la dispersión de criterios contables.
18
de ellas un signo contrario al esperado. Respecto al riesgo total de las acciones, la
tasa de paro explica el riesgo pero con un signo contrario al esperado. Una explicación
del signo encontrado puede ser que, al medir el riesgo total de las acciones a través
de la desviación típica de la rentabilidad mensual de las acciones cuando el paro
aumenta, la economía se frena y se reduce la variabilidad de la rentabilidad y por lo
tanto, su desviación típica.
Como conclusión general, a pesar de no obtener un modelo que claramente explique
el riesgo del mercado de las acciones, los resultados confirman algunas de las
hipótesis inicialmente establecidas. El análisis de la muestra total y de la muestra de
empresas no financieras permite confirmar las hipótesis uno, dos, cuatro y cinco. Para
la muestra de empresas financieras los resultados admiten las hipótesis dos y cuatro.
La investigación permite confirmar que no sólo la información estrictamente contable
explica la beta de las acciones. Determinadas variables macroeconómicas y algunos
indicadores de productividad son variables explicativas del riesgo sistemático. El
S&P500 y la productividad 2 (PROD2) en la muestra total y en la muestra de empresas
no financieras, y la productividad 1 en la muestra de empresas financieras.
4- Conclusiones.
En este artículo estudiamos la relación existente entre la beta del mercado de las
acciones y un conjunto de información contable y macroeconómica, con el fin de
encontrar una metodología objetiva que posibilite cuantificar el riesgo de las acciones
de las empresas que no forman parte del mercado de capitales. Estudiamos la
conexión entre la beta del mercado, el riesgo específico, el riesgo total y la beta del
activo con información obtenida de la empresa y del entorno.
Los resultados obtenidos en este estudio se encuentran en la misma línea que los
obtenidos en trabajos anteriores, tanto para el mercado español como para otros
mercados. No se demuestra una conexión fuerte entre la información contable y la
principal medida de riesgo que nos ofrece la Bolsa, la beta del mercado. Por lo tanto,
ni la aplicación de la técnica de datos de panel, ni la ampliación de la información
contable, ni la combinación de información contable con información macroeconómica
ni el estudio de un amplio periodo de tiempo permite mejorar razonablemente los
resultados conseguidos con anterioridad. El modelo con mayor poder explicativo se
19
obtiene con la muestra de empresas financieras y cuando la beta se ha estimado a
partir del IBEX-35, se obtiene una R2 del 0,23.
No conseguir una relación clara y contundente entre la beta del mercado de capitales
español y la información contable, a pesar de la extensión del período analizado y de
la amplitud de variables dependientes e independientes estudiadas, nos lleva a
reflexionar sobre el papel que juega la información contable en la caracterización del
riesgo financiero. Así, la ausencia de unos buenos resultados pone en duda el nivel de
eficiencia de nuestro mercado.
Un nivel elevado de eficiencia se consigue cuando los precios de las acciones
incorporan no sólo la información obtenida de un análisis detallado de la información
contable sino también del análisis profundo del sector y de la economía. En un
mercado eficiente, los cambios en los precios y, por lo tanto, en la rentabilidad del
accionista deben recoger, entre otras, la información contable. En este sentido, si la
información contable fuese demasiado autista, porque imperan unas normas
demasiado encorsetadas y con poco fundamento económico, un efecto directo podría
ser que los agentes económicos tomasen sus decisiones sin prestar atención a la
información contable, con lo que el paradigma de utilidad quedaría en entredicho. Así,
los recientes cambios introducidos en la ordenación contable española pudieran paliar
este problema porque con la aplicación de las nuevas Normas Internacionales de
Contabilidad se avanza en la mejora de la calidad de la información contable.
El estudio refleja que la separación de las empresas de la muestra en empresas
financieras y no financieras no mejora los resultados, la conexión entre el mercado de
capitales y la contabilidad no es convincente. Los resultados son muy similares para la
muestra total y para la muestra de empresas no financieras, y para la muestra de
empresas financieras, únicamente tres indicadores son variables significativas.
Aunque de acuerdo con el marco teórico está justificada una relación significativa entre
el riesgo sistemático de las acciones y la relación de endeudamiento, el tamaño y el
payout, en ninguna de las muestras analizadas dichas relaciones aparecen
significativas. La relación de endeudamiento es una variable significativa cuando la
variable dependiente es el riesgo específico y la muestra es la total y la de empresas
no financieras.
20
Los resultados confirman la importancia de la elección de la cartera de mercado para
calcular la beta de las acciones. Los resultados son diferentes según la cartera
elegida, obteniéndose los mejores resultados cuando la cartera es el Índice General
de la Bolsa de Madrid. También resulta sorprendente la baja correlación existente
entre la beta estimada a partir del IGBM y la beta estimada a partir del IBEX-35 para
las tres muestras.
Aunque el estudio realizado no nos permite avanzar demasiado en la búsqueda de
cuál es la información contable que explica el riesgo del mercado, los resultados
obtenidos ponen de manifiesto la desconexión entre el mercado financiero y la
información contable, y la necesidad de tomar medidas para mejorar dicha relación.
Mejoría que esperamos se pueda observar con las Normas Internacionales de
Contabilidad utilizadas por las empresas del Mercado de Capitales Español desde el
2005. En este sentido, una potencial línea de investigación futura es, precisamente,
comprobar hasta qué punto la aplicación de estas normas mejoran la conexión entre
la beta del mercado de las acciones y la información contable.
Otra extensión futura de la línea de investigación es determinar hasta qué punto la
información contable que se revela es de calidad. Estudiar el fenómeno de la
contabilidad creativa como forma de manipular los resultados y su vinculación con el
riesgo de las acciones. Parece razonable presuponer que los inversores, conscientes
de una cierta manipulación, tomarán sus decisiones eliminando de las cifras contables
aquellas magnitudes que estiman pueden estar influenciadas por criterios
estrictamente discrecionales
21
Tabla 1. Estadísticas descriptivas Variables de balance
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
LI 1794 2,07 10,14 0,02 416,46 END1 1794 0,58 0,22 0,00 0,99 END2 1794 0,28 0,25 0,00 0,86 END3 1794 1,83 3,29 -9,36 55,02 TA 1794 11,91 1,96 2,93 17,78 PA 1794 0,28 1,44 -52 11,69 CR 1794 0,04 0,32 -6,91 6,91 VAB/VCFP 1794 0,30 0,56 -4,45 8,28 VAN/VCFP 1794 0,25 0,47 -3,65 6,23 VAB/VENT 1794 0,46 0,63 -11,09 16,74 VAN/VENT 1794 0,36 0,71 -11,57 15,50 VAB/AT 1794 0,13 0,96 -0,32 40,32 VAN/AT 1794 0,09 0,24 -0,52 9,17
VAB/GF 1426 19,11 41,27 -386,15 771,05
VAN/GF 1426 16,02 36,07 -355,28 546,56
AO 1794 0,13 0,52 -11,48 9,36
AF 1794 3,12 105,81 -228,33 4469,71
BACC/AT 1794 -0,002 0,69 -29,49 0,41
BACC/GF_ 1430 3,69 16,63 -87,66 428 BACC/VCFP 1794 0,04 0,88 -11,79 33,65 BACC/VENT 1794 0,10 0,80 -7,51 17,26 BAIT/AT 1794 0,002 1,017 -43 0,23
BAIT/GF 1426 5,52 20,70 -123,24 435,61
BAIT/VCFP 1794 0,06 0,45 -13,42 9,59 BAIT/VENT 1794 0,13 0,52 -11,48 9,36 Variables de Cash-Flow
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
CF1/VCFP 1794 0,09 0,82 -19,59 8,72 CF2/VCFP 1794 0,08 1,09 -14,66 12,89 CF3/VCFP 1794 0,03 0,75 -17,2984 8,44 CF1/VENT 1794 0,09 2,37 -33,8249 37,61 CF2/VENT 1794 -0,03 4,52 -123,3258 39,38 CF3/VENT 1794 0,01 2,31 -35,0604 37,52 CF1/AT 1794 0,08 1,34 -1,3407 56,83 CF2/AT 1794 0,07 1,61 -6,0203 67,13 CF3/AT 1794 0,04 0,61 -1,3644 25,68 CF1/GF 1426 10,98 49,31 -426 1111,44 CF2/GF 1426 9,47 73,73 -426 2151,83 CF3/GF 1426 7,89 44,22 -428 982,94
22
Variables de productividad
Variable Obs Mean Std. Dev. Min Max
PR1 1793 2,05 1,08 1 34,51 PR2 1793 2,03 1,08 1 34,51 PR3 1791 1,02 0,88 0,01 35,81 PR4 1792 1,00 0,32 0,09 13,83 PR5 1794 1,01 0,58 0,01 25,40
Variables macroeconómicas
Variable Obs Mean Std.Dev. Min Max EUR 1794 4,58 2,04 2,01 10,31 INTL 1794 6,63 2,38 3,75 10,00 IPC 1794 1,67 0,75 0,30 2,93 PAR 1794 17,18 4,91 10,46 24,38 PIB 1794 3,39 0,67 1,07 4,98 D-J 1794 0,03 0,07 -0,10 0,15 S&P500 1794 0,04 0,08 -0,12 0,16
Tabla 2. Estimación del modelo para la muestra total
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Var. depend. Var. independ.
Signo esperado
ßIGBM
ßIBEX-35
?
ßA(IGBM)
ßA(IBEX- 35)
a 0
-0,015 (-0,38)
-0,024 (-0,17)
0,04 (15,78)
0,237 (5,02)
0153 (14,95)
BAIT/VCFP
+/-
0,077 (4,10)
-0,069 (-2,47)
CF2/VCFP
-
-0,015 (-2,19)
CF1/VENT
-
0,007 (2,39)
VAB/VCFP
+/-
-0,033 (-1,35)
-0,016 (-1,65)
T-PARO
+
0,0088 (4,27)
0,0005 (6,89)
IPC
+
-0,026 (-2,17)
-0,002 (-3,90)
S-P500
+
0,634 (5,47)
0,246 (7,23)
PROD2
+
0,015 (1,82)
0,008 (0,72)
BAIT/GF
-
-0,001 (-1,38)
TA
+/-
0,046 (3,85)
-0,003 (-14,76)
PA
-
-0,017 (-2,90)
END1
+
0,009 (5,73)
END2
+
-0,303 (-25,16)
23
VAB/AT
+/-
0,108 (3,03)
EUR
+
0,021 (12,75)
DJ
+
0,312 (1,58)
0,337 (7,02))
R2 0,067 0,07 - - - N 1793 1425 1794 1794 1794
Tabla 3. Estimación del modelo para la muestra de empresas no financieras
Modelo nº1
Modelo nº2
Modelo nº3
Modelo nº4
Modelo nº5
Var. depend. Var. independ.
Signo esperado
ßIGBM
ßIBEX-35
?
ßA(IGBM)
ßA(IBEX- 35)
? 0 0,006 (0,19)
0,533 (17,26)
0,039 (14,44)
0,050 (10,20)
0,013 (0,82)
BAIT/VCFP
-
0,078 (4,14)
CF2/VCFP
-
-0,034 (-2,23)
CF1/VENT
-
0,009 (2,30)
VAB/VENT
+/-
-0,035 (-2,85)
VAB/GF
+/-
-0,001 (-2,65)
BACC/VCFP
-
-0,025 (-2,49)
AO
+
-0,022 (-1,16)
T-PARO
+
0,001 (6,91)
IPC
+
-0,001 (-3,23)
S-P500
+
0,953 (8,04)
0,442 (9,45)
PROD2
+
0,015 (1,95)
-0,006 (-0,54)
TA
-
-0,003 (-14,56)
END1
+
0,011 (5,97)
END2
+
-0,012 (-0,33)
VAB/VCFP
+/-
0,002 (2,18)
-0,009 (-1,39)
EUR
+
0,017 (3,30)
0,04 (15,86)
DJ
+
0,392 (1,98)
0,747 (9,77)
R2 0,073 0,055 - - - N 1429 1425 1430 1430 1430
24
Tabla 4. Estimación del modelo para la muestra de empresas financieras Modelo
nº1 Modelo nº2
Modelo nº3
Modelo nº4
Modelo nº 5
Modelo nº6
Var. depend. Var. indepd.
Signo esperado
ßIGBM
ßIBEX-35
s
?
ßA(IGBM)
ßA(IBEX-
35) ? 0
0,212 (1,20)
0,944 (8,83)
0,012 (29,59)
0,0144 (1,42)
-0,004 (-0,55)
T PARO
+
0,014 (3,55)
-0,001 (-3,52)
IPC
+
-0,064 (-2,80)
PROD5
+
-0,239 (-1,70)
PROD1
-
-0,000 (-0,01)
END3
+
0,005 (0,57)
VAB/AT
+/-
7,77 (2,96)
-0,022 (-2,79)
BACC/AT
-
-4,22 (-1,88)
PROD1
-
-0,46 (-8,76)
BAIT/VCFP
-
-0,002 (-1,94)
VAB/VCFP
+/-
0,001 (1,70)
CRE
+
0,000 (0,13)
EUR
+
-0,002 (-2,05)
PROD2
-
0,01 (1,91)
0,009 (1,89)
T_legal
+
0,006 (6,09)
DJ
+
0,346 (1,22)
R2 0,056 0,23 - 0,024 - - N 364 364 364 364 364
25
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