Introducción

Son muchas las decisiones empresariales que necesitan disponer de una medida objetiva del riesgo, por ejemplo, analizar si una nueva inversión puede crear valor para el accionista o calcular el valor de mercado de un negocio que deseamos comprar o vender. Conocer el riesgo nos permite determinar la prima de riesgo y, consecuentemente, el coste de capital o tasa de actualización¹ de los futuros flujos libres de tesorería, cuyo valor tiene una gran influencia en cualquier proceso de valoración, pues reduciendo (aumentando) la tasa de actualización aumenta (disminuye) el valor de mercado del activo que se valora. Por este motivo, es importante que esta tasa de actualización se fije de forma fiable y objetiva.

Para las empresas cuyas acciones cotizan en bolsa existen métodos. como por ejemplo el Capital Asset Pricing Model ² (CAPM), para estimar el riesgo de las acciones de forma objetiva³. El CAPM mide el riesgo calculando la variabilidad del precio de las acciones respecto a un índice bursátil de referencia. A esta medida del riesgo se la denomina comúnmente "beta de mercado". Para las empresas no cotizadas, las cuales representan más del 80% de la estructura empresarial española, el riesgo de mercado de las acciones (la beta de mercado) no se puede estimar porque desconocemos la serie temporal de los precios de las acciones. En consecuencia, si no encontramos la forma de paliar esta limitación, es posible que tomemos decisiones sobre estas empresas usando una información incompleta, poco precisa y, en algunas ocasiones, subjetiva.

Una posible vía de solución a este problema se inició con ^{Beaver, Kettler y Scholes (1970)}. Este trabajo busca qué variables contables explican el riesgo de mercado de las acciones de empresas cotizadas norteamericanas. A partir de este artículo seminal se desarrollan múltiples trabajos analizando la conexión entre la información revelada por las empresas y los movimientos de los mercados de capitales. Sin embargo, la inmensa mayoría de ellos continúa utilizando datos norteamericanos y sus resultados distan de ser concluyentes. Teniendo en cuenta que el riesgo de mercado no es el mismo en todas las economías, ^{Foster, Kasznik y Sidhu (2012)} muestran la importancia del factor país en el poder explicativo de los modelos, y parece lógico preguntarse qué relación hay en el mercado español entre la información contable y macroeconómica y el riesgo de las acciones.

Con este artículo queremos contribuir a la solución del problema anterior estudiando una muestra de empresas españolas con un doble propósito: 1) estudiar si existe una relación significativa y estable en el tiempo entre la información contable y macroeconómica y el riesgo de mercado de las acciones (o riesgo sistemático), y 2) comprobar si la aplicación de las Normas Internacionales de Información Financiera (NIIF) influye en la conexión entre la información y el riesgo sistemático de las acciones.

Conocer qué información explica el riesgo de las acciones es útil para el empresario, y también para el analista financiero, pues identifica qué características de la empresa y de la economía influyen en el riesgo de sus acciones. Esta información es una pauta que señala las variables a tener en cuenta para medir el riesgo de las PYME de una manera más objetiva, para posteriormente establecer la rentabilidad mínima exigida o coste de capital. Estudiar el impacto de las NIIF es útil, pues permite valorar si su implantación mejora el nivel de calidad de la información divulgada o si cambia la información que explica el riesgo.

El desarrollo de la investigación empírica nos permite confirmar que la información que explica el riesgo es una combinación de información contable y macroeconómica y que la información que explica el riesgo difiere para las empresas financieras e industriales.

El artículo sigue el siguiente orden. A partir de esta introducción encontramos una revisión de la literatura existente, posteriormente el diseño de la investigación y a continuación, en el cuarto apartado, comentamos los resultados más significativos de las diferentes estimaciones realizadas y, para finalizar, encontramos las conclusiones e implicaciones más importantes para la gestión empresarial de los resultados obtenidos.

Revisión de literatura

El punto de partida de la investigación que aquí se desarrollada se encuentra en el trabajo de ^{Beaver et al. (1970)}, considerado pionero en la búsqueda de una relación entre el riesgo sistemático de las acciones y la información contable de la empresa. Posteriormente aparecieron múltiples trabajos con el mismo fin: ^{Breen y Lerner (1973)}, ^{Lev y Kunitzky (1974)}, ^{Lev (1974)}, ^{Bildersee (1975)}, ^{Agusman, Monroe, Gasbarro y Zumwalt (2008)}, ^{Menéndez, Prior y Orgaz (2012)} y ^{Papadamou y Tzivinikos (2013)}.

La tabla 1 recoge el propósito y los resultados obtenidos en cada una de las investigaciones anteriores.

La literatura anterior muestra el gran interés por conocer qué información explica el riesgo de las acciones, y el último trabajo citado recoge el mismo interés pero teniendo en cuenta la adopción de las NIIF. Como ya hemos dicho, conocer esta información facilita la gestión, pues permite anticipar los cambios en el riesgo y, por lo tanto, los cambios en el coste de capital o tasa de actualización.

No obstante, existe también un gran interés en la comunidad financiera por conocer los efectos de la aplicación de las NIIF bien en el coste de capital (^{Li, 2010}) y, consecuentemente, en el riesgo, bien en la información contable (^{Landsman, Maydew y Thornock, 2012}) o bien sobre la liquidez de las acciones (^{Christensen, Hail y Leuz (2013)}.

Dado que el coste de capital depende del riesgo, a continuación nos centraremos en los principales estudios que analizan los efectos de la aplicación de las NIIF en el coste de capital de las acciones.

^{Li (2010)} muestra en su trabajo que en promedio la aplicación de las NIIF reduce el coste de capital de las acciones, y que el efecto es mayor en países con un sistema judicial fuerte y de calidad.

^{Landsman et al. (2012)} muestran en su investigación que, en 16 países que adoptan las IFRS (NIIF), el contenido informativo del anuncio de beneficios se incrementa en relación con 11 países que mantienen los estándares contables domésticos, aunque el efecto de la aplicación de las NIIF depende de la fuerza legal en la aplicación de las nuevas normas de contabilidad.

^{Christensen et al. (2013)} muestran con su investigación que existe una pequeña evidencia de que una voluntaria adopción de las NIIF significa un incremento en la liquidez de las acciones y una reducción en el coste de capital de los fondos propios, aunque los resultados son muy heterogéneos.

^{Han y He (2013)} muestran con su estudio que los cambios en el coste de capital de las empresas extranjeras en Estados Unidos se ven afectados por el uso de las NIIF en el país de origen.

^{Kim, Shi y Zhou (2014)} muestran mediante el análisis de una muestra de 21,608 empresas de diferentes países que la adopción voluntaria de las NIIF reduce el coste de capital de las acciones sobre todo en países con instituciones financieras y legales sólidas.

La literatura existente tanto en el estudio de las variables que explican el riesgo de las acciones como en el estudio de los efectos de las NIFF en el coste de capital o en el mercado de capitales muestra una homogeneidad y una tendencia en la técnica de análisis empleada. En la tabla 2 recogemos los trabajos más recientes en ambos campos y la técnica de estudio utilizada.

La información de la tabla 2 muestra que recientemente las técnicas más utilizadas son el modelo de regresión y el estudio con datos de panel estático, lo que justifica, en parte, que nos hayamos decantado por la segunda técnica, ya que permite incorporar al modelo de regresión la variable tiempo, proporcionando los resultados una información más exacta y precisa de la muestra analizada.

La técnica de datos de panel presenta ventajas respecto a la regresión por mínimos cuadrados, tal y como indican ^{Hsiao (2003)} y ^{Baltagi (2012)}. De acuerdo con los autores, la técnica de datos de panel proporciona al investigador más datos, incrementando los grados de libertad y reduciendo la colinealidad entre las variables explicativas. La técnica de datos de panel mejora la eficiencia de las estimaciones econométricas⁴.

Diseño de la investigación

El punto de partida del estudio es la estimación semestral del riesgo de las acciones (beta de mercado) de cada una de las 98 empresas que configuran la muestra. Medimos el riesgo utilizando el modelo CAPM, y calculamos, por lo tanto, la beta de mercado de las acciones calculando la covarianza entre la rentabilidad diaria de dichas acciones y la rentabilidad diaria del índice del mercado de referencia⁵. A continuación, mediante la técnica de datos de panel estático estudiamos la relación entre la beta de cada empresa y un amplio conjunto de variables independientes (que contienen información contable, financiera y del entorno macroeconómico).

En primer lugar estudiamos qué variables explicativas influyen en el riesgo sistemático de las acciones, utilizando para ello la muestra total y todo el periodo de estudio (2001-2011), pero como el objetivo principal es analizar el efecto de las NIIF sobre la relación entre la variable dependiente e independientes, a continuación incorporamos la variable dicotómica NIIF y posteriormente investigamos la relación entre las variables separando la muestra en 2 periodos temporales, 2001-2004, antes de la aplicación de las NIIF, y 2005-2011, después de la aplicación de las NIIF.

Para el desarrollo de la investigación utilizamos un total de 20 variables independientes, clasificables en 3 grandes bloques: a) VC o información obtenida directamente de la contabilidad (básicamente, del balance y de la cuenta de resultados); b) VCF o indicadores de tesorería, y c) VM o variables del entorno macroeconómico. En la tabla 3 presentamos cada variable e indicamos para cada una de ellas una referencia bibliográfica que justifica su utilización en el estudio.Con todo ello, postulamos el siguiente modelo:

donde: β _it es la medida del riesgo de mercado de las acciones de la empresa i en el periodo t . VC _jit identifica al indicador contable j obtenido de las cuentas anuales de la empresa i en el periodo t . VCF _fit identifica la variable de tesorería f de la empresa i en el periodo t . VM _mt identifica la variable de entorno macroeconómico m para el periodo t .

La muestra comprende empresas representativas de todos los sectores económicos de la economía española, de las cuales 14 son financieras y 84 industriales. Trabajamos con información contable semestral y consideramos todos los semestres comprendidos en el periodo 2001-2011. Para deflactar las variables expresadas en valores absolutos se utilizaron 4 denominadores: valor contable de los fondos propios (VCFP), ventas (VENT), gastos financieros (GF) y activo total (AT).

En las siguientes tablas podemos observar la estadística descriptiva de cada una de las variables de la muestra. La tabla 4 incorpora la estadística descriptiva de las variables procedentes de la información contable.

En la tabla 5 encontramos la estadística descriptiva de las variables de tesorería.

En la tabla 6 se muestra la estadística descriptiva de las variables macroeconómicas.

La estadística descriptiva nos revela que la muestra investigada es una muestra en la que las empresas tienen una media de la rentabilidad de la explotación (ROA) del 4.58% y una rentabilidad media del accionista (ROE) del 8.46%, siendo la desviación típica de esta última rentabilidad superior a la rentabilidad de la explotación. El margen de explotación, o beneficio antes de intereses e impuestos (BAIT)/VEN, variable estadísticamente significativa en todos los análisis realizados de la muestra de empresas industriales, tiene un valor medio igual al 8%, siendo sin embargo la desviación típica muy elevada.

Vemos también que:

Resultados

En este apartado presentamos los mejores modelos obtenidos después de:

En el siguiente apartado hacemos referencia a los resultados de estudiar la conexión entre el riesgo de mercado de la acción, la beta, y las variables independientes utilizando todo el periodo de estudio, 2001-2011, y en el apartado "Análisis del efecto que ejerce la introducción de las NIIF" se muestran los resultados de analizar cómo influye la introducción de las NIIF en dicha relación.

Análisis del efecto que ejerce la introducción de las NIIF

En este apartado estudiamos si la introducción de las NIIF afecta a la conexión entre el riesgo de las acciones y las variables explicativas. Para ello primero introducimos una variable dicotómica, NIIF, que toma valor 1 para los ejercicios 2005-2011 y 0 para los años 2001 a 2004. Posteriormente analizamos los efectos de las NIIF, pero estudiando por separado los 2 periodos: 2001-2004 y 2005-2011.

La incorporación de la variable dicotómica está justificada mediante la realización del test de Chow⁸, que nos revela los siguientes resultados⁹:

Por lo tanto, se muestra la existencia de un cambio estructural a partir del 2005 que justifica la variable dummy y el estudio de la muestra en 2 periodos diferentes, antes y después de 2005.

Conclusiones

La investigación empírica desarrollada en este estudio demuestra que una combinación de información contable y macroeconómica explica el riesgo sistemático de las acciones, aunque las variables que explican el riesgo varían según el tipo de empresa (financiera o no financiera) y según el periodo analizado.

El riesgo sistemático de las acciones de las empresas industriales está relacionado siempre, en todos los análisis realizados, con el tamaño (TA), con el ratio BAIT/VEN (margen de la explotación), con el Euribor (EUR), con la tasa de desempleo (TD) con el tipo de interés legal (TIL) y con el producto interior bruto (PIB). En todos los análisis realizados el tamaño muestra en general un signo positivo en la relación, y el ratio BAIT/VEN, el Euribor y la tasa de desempleo muestran un signo negativo. El TIL muestra una relación positiva con la variable dependiente en el estudio total y en el estudio del periodo 2005-2011 y una relación negativa y significativa en el periodo 2001-2004. Y el PIB revela una relación negativa en el análisis inicial, todo el periodo, pero positiva al introducir la variable NIIF y al estudiar el periodo 2005-2011.

Así pues, podemos concluir que el riesgo sistemático de una acción industrial se puede estimar observando 6 informaciones: 2 variables contables -el tamaño y el ratio BAIT/VEN (margen de la explotación)- y 4 variables macroeconómicas -Euribor, tasa de desempleo, TIL y PIB-.

Si tenemos en cuenta que la inmensa mayoría de las PYME son empresas industriales, estos resultados son de gran ayuda para poder medir objetivamente el riesgo de mercado de la actividad empresarial que no cotiza en la bolsa de valores.

Por lo tanto, para medir el riesgo de una acción de forma objetiva hay que tener en cuenta, además de la información macroeconómica, el tamaño de la empresa y el ratio BAIT/VEN. Así pues, 2 empresas del mismo sector económico y tamaño similar pueden tener riesgo diferente y, consecuentemente, un coste de capital diferente según el margen de la explotación obtenido, ratio BAIT/VEN.

El riesgo sistemático de las acciones de las empresas financieras viene determinado o explicado por el tamaño empresarial (TA), por el indicador BAIT/AT (ROA), por el Euribor (EUR), por la tasa de desempleo (TD), por el PIB y por el índice de precios al consumo (IPC): 2 variables contables y 4 macroeconómicas. El tamaño y el Euribor muestran una estabilidad a lo largo de los diferentes estudios en su significación estadística y en el signo de la relación. No ocurre lo mismo con los otros indicadores; así, el ROA es una variable significativa y positiva cuando estudiamos todo el periodo, pero con signo negativo en el análisis del periodo 2005-2011; la tasa de desempleo es siempre significativa con signo negativo, excepto en el periodo 2001-2004, en el cual no es una variable estadísticamente significativa. Respecto al PIB, esta información es siempre una variable con poder explicativo del riesgo con signo positivo, excepto en el estudio realizado con variable binaria, y el índice de precios al consumo es siempre una variable estadísticamente significativa con signo positivo, excepto en el periodo de estudio 2005-2011.

El estudio de las empresas financieras es el que nos ha proporcionado siempre los modelos con la R² más elevada.

El estudio del efecto de las NIIF mediante la variable dicotómica refleja que las variables que explican el riesgo sistemático son las mismas tanto para la muestra de empresas financieras como para la muestra de empresas industriales que los obtenidos en el estudio inicial, todo el periodo. Se observa alguna pequeña modificación en el nivel de significación estadística, pero no se producen cambios relevantes. La variable dicotómica es significativamente estadística y positiva para las empresas industriales, lo cual indica que se manifiesta un incremento en el riesgo de las acciones de estas empresas en el periodo 2005-2011. No obstante, la variable binaria de las empresas financieras, que también es significativa, presenta un signo negativo, lo cual quiere decir que con la aplicación de las NIIF se observa una reducción en el riesgo sistemático de las acciones financieras.

El estudio del efecto de las NIIF separando la muestra en 2 períodos, 2001-2004 y 2005-2011, refleja que para la muestra de empresas financieras la relación entre la variable dependiente e independientes es prácticamente la misma: existen muy pocas diferencias. En el periodo 2001-2004 aparecen 4 variables estadísticamente significativas: el tamaño, el Euribor, el PIB y el IPC, mientras que en el periodo 2005-2011 las variables con poder explicativo son el tamaño, el ratio BAIT/AT, el Euribor, la tasa de desempleo y el PIB. En el primer periodo, 4 variables explican el riesgo; en el segundo periodo, 5 variables explican el riesgo, que salvo por el IPC son las mismas variables que obtuvimos como variables explicativas del riesgo sistemático al estudiar todo el periodo temporal (2001-2011).

El modelo obtenido para el periodo 2005-2011 muestra una R² ligeramente superior a la R² obtenida en el análisis del periodo 2001-2004.

Para las empresas industriales, el estudio de los 2 periodos temporales evidencia algunas diferencias. En el periodo 2005-2011, 6 variables explican el riesgo sistemático de la acción: el tamaño, el ratio BAIT/VEN, el Euribor, la tasa de desempleo, el TIL y el PIB, mientras que en el 2001-2004 solo 4 variables explican el riesgo. Los resultados obtenidos del estudio del periodo 2005-2011 muestran una R² mucho mejor (0.3683) que la obtenida en el estudio del periodo 2001-2004 (0.1216).

En resumen, podemos concluir que:

La investigación confirma que existe conexión entre el riesgo y la información contable y macroeconómica, lo que demuestra que no solo la información contable explica el riesgo sistemático de una acción y, en consecuencia, su coste de capital.

El estudio realizado permite dar respuesta a los 2 objetivos inicialmente planteados, pues los resultados proporcionan información útil para tomar decisiones financieras racionales, tanto por los directivos de la empresa como para los profesionales externos, y también queda demostrado que la adopción de las NIIF afecta a la relación, ya que es una variable estadísticamente significativa.

Los resultados conseguidos tienen una directa implicación práctica para el empresario, pues representan un avance en cómo medir o estimar el riesgo cuando la empresa no cotiza en bolsa. El trabajo indica qué variables hay que considerar y observar para estimar el riesgo empresarial y, posteriormente, determinar la rentabilidad mínima exigida o tasa de actualización.

Los resultados nos dicen cómo actuar para que una variable muy importante en el ámbito de las decisiones financieras (el coste de capital) no se fije arbitrariamente y se determine de una forma más racional. El trabajo nos indica qué variables observar para podernos anticipar a un cambio en el riesgo y, por lo tanto, en la tasa de actualización o coste de capital de las acciones y poder desarrollar una gestión más eficiente. Evidentemente, esta investigación tiene las limitaciones propias del tamaño y de las características de la muestra analizada.

Los estudios realizados con datos de otros países (^{Landsman et al., 2012}, ^{Papadamou y Tzivinikos, 2013} y ^{Kim et al., 2014}) permiten una cierta comparación pero poca, ya que solo uno de los trabajos (^{Papadamou y Tzivinikos, 2013}) utiliza la misma variable dependiente. Este trabajo utiliza datos de los bancos griegos y muestra que con la aplicación de las NIIF aparecen más variables contables que explican el riesgo sistemático. La investigación concluye que la aplicación de las NIIF afecta al contenido informativo de las variables contables, y esto influye en el riesgo sistemático.

Respecto a los otros 2 trabajos (^{Landsman et al., 2012}, y ^{Kim et al., 2014}), el primero analiza los efectos de las NIIF en el contenido informativo del beneficio anual para una muestra de 27 países (16 que aplican las NIIF y 11 que no las aplican), y los resultados revelan que los países que han adoptado las nuevas normas muestran un incremento en la rentabilidad, y el segundo trabajo estudia los efectos de las NIIF en las empresas rusas. Los resultados muestran que el tamaño explica la rentabilidad de las acciones con signo negativo y que la información publicada por las empresas que aplican las NIIF está mejor valorada que la publicada por empresas que todavía no han adoptado las NIIF.