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Información tecnológica
versión On-line ISSN 0718-0764
Inf. tecnol. v.17 n.5 La Serena 2006
http://dx.doi.org/10.4067/S0718-07642006000500012
Información Tecnológica-Vol. 17 N°5-2006, pág.: 75-82 ECONOMIA Y GESTION Información y Volatilidad en el Mercado Financiero Information and Volatility in Financial Markets
Aldo H. Alonso (1,2), Ana M. Legato (1) y Mariano Valetutto (1) Resumen Este trabajo analiza la relevancia que tiene el proceso de información que vincula a las empresas con el mercado financiero y de capitales en particular. Además entrega evidencia empírica recogida en el mercado argentino sobre el impacto de factores específicos de las empresas respecto de la información revelada al mercado y en el comportamiento de las cotizaciones. A partir de la aplicación de un índice que mide la información que las empresas suministran voluntariamente al mercado, y mediante análisis de correlación y regresión, se logra soporte adicional sobre relaciones directas entre características propias de las empresas y el nivel de información que suministran. Los resultados muestran que existe una relación inversa entre información revelada y volatilidad propia de las acciones en el mercado argentino. Palabras claves: volatilidad, información voluntaria, mercado financiero, índice de información Abstract This study analyzes the relevance of the informational process linking enterprises with financial , and particularly with capital, markets. Empirical evidence is also presented which was gathered in the Argentinean market on the impact of specific factors on enterprises in relation to discretionary information revealed to the market, as well the impact on the behavior of quotations. Based on the application of an index which measures the level of discretionary information that enterprises provide the market, and by correlation and regression analyses, additional support is obtained for direct relations among particular characteristics of the enterprises and the levels of information which they provide. The results show that there is an inverse relation between information revealed and the specific volatility of company shares in the Argentinean market . Keywords: volatility, discretionary information, financial markets, disclosure index INTRODUCCION En trabajos anteriores los autores han expuesto la relevancia que asignan al proceso de información que vincula a las empresas con el mercado financiero y de capitales en particular, proponiendo que decisiones sobre información integren el trípode determinante del valor reconocido por el mercado junto con las referidas a inversión y financiamiento. Por otra parte, la cantidad y calidad de información suministrada al mercado ha constituido tema de numerosas elaboraciones del más diverso origen tendientes a determinar factores propios de las empresas asociados con tales características de la información revelada y en apoyo a la necesidad de regulación que morigere los efectos de la información asimétrica. Estos aspectos han exaltado la relevancia de la comunicación empresa-mercado como vínculo capaz de condicionar el acceso, la magnitud y las condiciones del financiamiento. Información como incumbencia financiera La función financiera debe aceptar la ampliación de sus incumbencias tradicionales para incluir expresamente su compromiso con la información destinada a la comunidad inversora, un rol que se confunde con el de aprender, decodificar y responder los mensajes que esa misma comunidad emite (Alonso, 2003). En efecto, es propio de la función financiera el rol de traducir a valor financiero (precio, cotización) toda creación de valor, sin importar el área donde se genere: recursos humanos, marketing, producción, gestión ambiental. Es una función que al presente adquiere relevancia especial atento a la competencia existente por los fondos (en préstamo y de capital). A esa comunidad inversora hay que hacerle llegar el mensaje financiero, expresado en los términos que el mercado entiende (rendimiento y riesgo) y prospectivamente, el aporte de valor que la empresa puede generar. Reglamentaciones difundidas por Marco teórico-fáctico y legal Entre las concepciones teóricas utilizadas para explicar los factores que influyen en la disposición de información por parte del mercado y de su revelación por parte de las empresas, se cuentan la del señalamiento y la que identifica los costos para el propietario. La teoría del señalamiento es un desarrollo que fue sugerido hace tiempo (Spence, 1973) para explicar la política de información financiera. Esta teoría plantea que la empresa envía señales al mercado con el fin de reducir asimetrías de información y conseguir un mejor costo de la financiación, así como un aumento del valor de la empresa. La asimetría de información entre la empresa y los inversores pueden producir problemas de selección adversa (Akerlof, 1970), de ahí que aquélla pueda aprovechar una ventaja informativa para incrementar su valor y evitar mayores costos de financiamiento. Cabe también la posibilidad de que las señales se empleen indebidamente en beneficio propio y en perjuicio de terceros, pero se supone que el mercado es capaz de interpretar la existencia de señales interesadas y penalizarlas. Desde la perspectiva del costo del propietario, existen dos tipos de costos que restringen el flujo de información empresa-mercado: aquellos relacionados con su elaboración y difusión y los derivados de la desventaja competitiva que se produce al revelar aspectos clave de la empresa. En varias investigaciones el costo de exponer tales aspectos ha resultado más importante que el de procesar y comunicar la información. La posibilidad de información desigual adquiere renovada importancia por el compromiso que sugiere la información suministrada por parte de las empresas: respecto de su situación y sobre anticipaciones de resultados por un lado, y por las apreciaciones que ello genera entre los inversores, por el otro. El tema está en el centro de un debate que abarca desde las ventajas prometidas por la exposición de la información, sobre todo información anticipada (o non GAAP) y los altos costos que derivan por abrir la posibilidad de litigios cuando las anticipaciones no concuerdan con la realidad posteriormente registrada. El tema se centra entonces en si hay que informar anticipaciones o pronósticos de los directivos o empresarios, si las razones que las justifican se hallan en disposiciones regulatorias o en el propio interés de los demandantes de fondos, si la misma debe ser compulsivamente brindada o es de carácter voluntario. Además, cómo se protege a una empresa que accede a brindar información requerida por la comunidad inversora pero que queda expuesta a demandas por mala praxis, esto es, cuáles son las salvaguardas eficaces (safe harbors) ante tal potencial de litigios. Por motivos como los señalados, la actitud de revelar información se evidencia fundamentalmente cuando se trata de información voluntaria. El conocimiento de las prácticas usuales de revelación de intangibles en los informes anuales o trimestrales (balances y memorias), como asimismo de las causas y los efectos de tal revelación, se erigen en temas del más alto interés. De esta forma, se asume una posición que se inscribe en la clasificación semifuerte de eficiencia de los mercados, considerando exclusivamente información de carácter público, en este caso la que el precio descuenta (Suárez, 1991). En este sentido Marcus y Wallace (1997) difundieron resultados de un estudio que demostró una relación directa entre la existencia de programas de relaciones con los inversores y la cantidad de analistas interesados en el stock de una compañía por un lado, y mayores price/earning ratios, por el otro. Una alternativa para reducir asimetrías Es admitido en el plano teórico y con mayor firmeza aún por practicantes de las finanzas, que la existencia de fuertes asimetrías en materia de información constituye un aspecto decisivo a la hora de definir el acceso y las condiciones del financiamiento en mercados eficientes. Mucho más en los considerados emergentes o en desarrollo, donde constituiría una fuente segura de segmentación. Con ese marco, una línea de investigación seguida por los autores concluyó en la propuesta de ofrecer a PyME regionales una calificación en términos muy accesibles por parte de un cluster institucional (Universidad, Cámaras Empresarias, Consejos Profesionales, entidades financieras). Se viabilizaría por su intermedio el acceso de dichas empresas a las ventajas posibilitadas por una información pertinente (Alonso, 1996) En estrecha vinculación con la referida línea investigativa, este trabajo ofrece resultados del procesamiento de información directa para identificar factores propios de las compañías capaces de determinar aspectos de la información (tipo, cantidad) que las mismas pueden o no revelar al mercado. O sea, comprueba si en el medio argentino se puede corroborar que ciertas características de las empresas determinan, como varias investigaciones lo han hecho en otros mercados, la cuantía y calidad de información referida, especialmente, a los activos intangibles y/o capital humano. Seguidamente se intenta verificar la hipótesis que plantea que el grado de información revelada por las empresas afecta la volatilidad propia de los títulos por ellas emitidos y medir el impacto que las diferencias en la información generan en el riesgo idiosincrásico de estos activos. DESARROLLO A efectos de cuantificar el suministro de información es habitual recurrir a un índice (disclosure index) que refleje la cantidad de información revelada por cada compañía. Lo adoptan por ejemplo, empleando información voluntaria y/o compulsivamente brindada, Choi (1973), Barret (1976), Firth (1979), Chow y Wong-Boren (1987), Cook (1989) Raffournier (1991), Marcus y Wallace (1997), Giner (1997). El índice adopta la forma:
Donde nj es la cantidad de ítems esperados respecto de la empresa j, X ij adquiere el valor 1 si el ítem i es revelado y 0 si no lo es; IIR es el Indice de Información Revelada que asume valores entre 0 y 1. Este índice relaciona directamente a través de un cociente, la cantidad de variables consideradas relevantes a los efectos de la mejor valoración de una empresa con la cantidad de variables que efectivamente ella comunica (Courtis, 1996). En este trabajo las variables consideradas son las que caen en la categoría de información voluntariamente suministrada, entendiendo que respecto de la compulsivamente ofrecida no cabría observar diferencias significativas. Adoptaron posturas equivalentes, entre otros, Firth (1979), Chow y Wong-Boren (1987, Raffournier (1991), García y Monterrey (1993). Por otra parte, el índice empleado en este trabajo no se ve afectado por ponderaciones de carácter subjetivo (sólo subyace la implicada por la elección de las variables consideradas relevantes). La literatura señala la crítica que merecieran Robbins y Austin (1986) por calificar variables cualitativas con una escala de 0 a 1 según arbitrio del evaluador, fundamentos que compartieron Cook (1989), Barret (1976), Raffournier (1991), Marcus y Wallace (1997). Definición de las variables En el universo de información que la empresa puede exponer a los diferentes interlocutores de este particular proceso de comunicación, se consideraron variables incluidas en los siguientes cuatro categorías relevantes: a) Información sobre el management y accionistas: el conocimiento de las habilidades y background del management es información valorada por el mercado dado que no sólo importa cuánto y cómo sino a cargo de quién está la gestión y como lo ha hecho en el pasado. Ejemplos de dichas variables: composición del directorio, información sobre accionistas mayoritarios, ejecutivos principales, etc. b) Información sobre resultados económico-financieros, históricos y proyectados, por caso la suministrada a través de series históricas y datos corrientes sobre resultados. c) Información sobre responsabilidad social de la organización: la necesidad de una gestión ética, y comprometida con cada uno de las interesados en la empresa garantiza la sustentabilidad de la misma. La inversión en filantropía, desarrollo social y control ambiental habla por sí misma de un compromiso con la sociedad en que está inmersa la empresa. d) Información sobre activos intangibles: está referida al capital humano, estructural y relacional. Siguiendo los lineamientos y definiciones propuestos en Rodríguez (2002), se consideran activos intangibles (capital intelectual) aquellos activos basados en la información y el conocimiento, carentes de sustancia física, difíciles de medir, que son responsables de la creación de valor y que pueden ser controlados e influidos por la voluntad de la empresa. Son ejemplos de variables observadas a este respecto: antigüedad, inversión en capacitación, rotación del personal; nuevos productos, inversión en hard y software, en sistemas de información, calidad total; calificaciones externas, medición de riesgos, comunicaciones con el público inversor, relaciones con proveedores, inversión en marketing y promoción en general. Respecto de los aspectos y las variables con capacidad de identificar por su intermedio a las empresas que más comunican a través de las asociaciones explicitadas por las hipótesis, se seleccionaron los siguientes: a) Tamaño: a efectos de medir dimensión se ha utilizado el total de activos al cierre del ejercicio. b) Endeudamiento: se adopta la razón total de pasivos / total de activos. c) Rentabilidad: se consideran las tradicionales medidas de rentabilidad sobre activos (ROI) y rentabilidad sobre fondos propios (ROE). d) Firma auditora: con la incorporación de esta variable cualitativa se pretende identificar si la revelación de información está relacionada con la notoriedad y el tamaño de la firma auditora. Esta variable adopta valor 1 (uno) si la firma auditora se encuentra en el grupo de las Big Five. Dichas variables han sido las más reiteradamente testeadas con resultados positivos según la literatura hasta aquí referida. También las destaca el meta-análisis elaborado por Ahmed y Courtis (1999), que lo afirma respecto de las cuatro aquí seleccionadas además de la calidad de empresas cotizantes, atributo que ostenta la totalidad de la muestra observada en este trabajo. La misma selección se ve soportada además por ser las variables que tipifican la línea de investigación seguida por los autores del presente trabajo (dimensión empresaria, información calificada, financiamiento), que también se beneficia de los resultados perseguidos. Para evaluar la relación riesgo-información, se recurre al modelo de un factor propuesto por Sharpe (1963), del que se toma la expresión Donde: Rit es el rendimiento del título i durante el período de tiempo t y RM es el rendimiento medio del mercado para el mismo período de tiempo. De esta forma, tomando la varianza del rendimiento se llega a la siguiente expresión:
Donde:s2 (Ri) es la varianza del rendimiento del activo i o riesgo total del activo; bii2(Rm) es el riesgo sistemático del activo i y si2 el riesgo propio o especifico del activo i (varianza de los errores). En base a los objetivos propuestos y las variables definidas, se establecen las siguientes hipótesis de trabajo: Hipótesis 1: Existe una relación positiva entre el tamaño de la empresa y la revelación voluntaria de información. Hipótesis 2: Existe una relación positiva entre el endeudamiento y la revelación de información voluntaria. Hipótesis 3: Existe una relación positiva entre la rentabilidad de la empresa y la revelación voluntaria de información. Hipótesis 4: Existe una relación negativa entre la revelación voluntaria de información y el riesgo idiosincrásico de la empresa. ANÁLISIS Y METODOS A efectos de contrastar las hipótesis formuladas en el apartado anterior se trabajó con un tamaño muestral representativo del 30% de las empresas que cotizaron en forma continua desde diciembre de 1994 a diciembre de 2003, período de análisis. Dicho tamaño muestral, permite hablar de un nivel de confianza del 90% y de un error del 10%. La muestra fue seleccionada en forma aleatoria, respetando la representatividad de todos los sectores económicos a excepción del financiero. Los datos correspondientes al período 94-99 son resultados anuales publicados por la Bolsa de Comercio de Buenos Aires que fueron consultados en su sede. Para el resto, período 2000-2003, se los obtuvo de su web site. Con el propósito de contrastar las hipótesis se realizó un análisis de regresión (lineal y no lineal), mediante el método de mínimos cuadrados ordinarios, previo análisis de correlación sobre las variables independientes a efectos de detectar eventuales problemas de multicolinealidad (se adoptó como límite un r ³ ± 0,70). RESULTADOS Factores de la información revelada Para probar la validez de las hipótesis 1 a 3 se tomaron como factores explicativos del suministro de información (IIR) las variables rentabilidad operativa (ROI), rentabilidad neta (ROE); endeudamiento (END), Activo Total (ACT) y auditoría (AUDA). Se consideró conveniente tomar el logACT, en lugar de los datos originales para satisfacer supuestos del modelo. Del análisis de la matriz de correlaciones, Tabla 1, se decide no incluir al ROI dado que se considera colineal con ROE y aporta muy poco al IIR. En dicha tabla, los signos * y ** indican, respectivamente, niveles de significación de 0,05 y 0,01 Del análisis de regresión múltiple (Tabla 2) se desprende que dos son los factores que afectan la revelación de la información: la rentabilidad neta y, en menor medida, el tamaño (Activo). Se interpreta al respecto que empresas de mayor tamaño revelan más información (por cada aumento unitario del logaritmo del activo, el IIR aumenta 0,122 puntos) para reducir por su intermedio los costos ocasionados por una relación de agencia y por costos políticos, mayores para estas empresas que para el resto. Se interpreta asimismo que las empresas de mayor tamaño están en condiciones de disponer y brindar más información con un menor costo marginal atento su necesidad de satisfacer otros destinatarios (bancos, fisco, proveedores, etc.). Tabla 1: Matriz de Correlaciones
Tabla 2: Resultados de la Regresión Múltiple. Variable dependiente: IIR
La información revelada aumenta un promedio de 0,741 unidades por cada punto porcentual de aumento de su rentabilidad. Impacto en volatilidad Respecto de la hipótesis 4, esto es s2(ra)= f (IIR), los resultados confirman la relación inversa entre información y volatilidad. Dada la relación no lineal entre s2 y IIR, el modelo que proporciona un mejor ajuste es el modelo log-log, log lineal o de elasticidad constante, cuya expresión algebraica, para la muestra, adopta la forma:
donde la transformación logarítmica: permite estimar los parámetros del modelo, empleando el método de MCO (mínimos cuadrados ordinarios). De este modo Para un año en particular, un mayor índice de información revelada (IIR) se corresponde con un menor riesgo. Más específicamente, por cada unidad de cambio en la información, la volatilidad medida por s2 disminuye, en promedio 1,957%. Si se observa la totalidad del período, este impacto en la volatilidad se reduce a 0,491% (Tabla 3). Aun en este caso, con valores de estimadores (en particular) y para el modelo (en general) que no resultan significativos (pruebas t y F respectivamente), tal comprobación no deja de aportar consistencia a la anterior conclusión teniendo en cuenta que en mercados menos eficientes, amplios y profundos, con una actividad de analistas y otros agentes usuarios de la misma sustancialmente menguada, es dable esperar una vinculación mucho más débil entre ambas variables. Tabla 3: Regresiones en función de la Información revelada. Variable dependiente: s2i (Riesgo Propio)
CONCLUSIONES Se ha corroborado en el contexto argentino la relación funcional, ya comprobada en otros lugares, entre variables clave propias de las empresas e información revelada. Adicionalmente, se prueba la relación inversa entre información y riesgo propio. Se concluye al respecto que mejor información (generación de confianza y previsibildad) constituye un impulsor del valor de las empresas. REFERENCIAS Alonso A., Globalización y Competitividad Vs. Asimetría Informativa y Deficiencias de Intermediación, Disertaciones XVI Jornadas Nacionales de Administración Financiera, SADAF (1996) Alonso, A., Información: Una incumbencia reciente de la Función Financiera, Publicaciones de CI-SADAF, vol. XXIII, n° 1, 53-61 (2003) Ahmed K. y J. K. Courtis, Associations between corporate characteristics and disclosure levels in annual reports: A meta-analysis, Brithish Accounting Review, p. 35-61 (1999) Akerlof G. A., The market for lemons: quality uncertainty and the market mechanism, Quarterly Journal of Economics, 84, August, p. 488-501 (1970) Barret M.E., Financial reporting praxtices: disclosure and comprehensiveness in an international setting, Journal of Accounting Research, 14, spring, p. 10-26 (1976) Choi F., Financial disclosure and entry to the European capital market, Journal of Accounting Research, 11, Autumn, p. 159-175 (1973) Chow, C. y A. Wong-Boren, Voluntary Financial Disclosure by Mexican Corporations, The Accounting Review, Vol. 62, N1 3, July, pp. 533-541 (1987) Cook, T., Disclosure in the corporate annual reports of Swedish companies, Accounting and Business Research, vol. 19, nº 74, 113-124(1989) Courtis, J.K, Disclosure Redundancy in Annual Reports, Accountability and Performance, Vol. 2, 1-16 (1996) Firth, J, The Effect of Size, Stock Market Listings, and Auditors on Voluntary Disclosure in Corporate Annual Reports, Accounting and Business Research, Vo. 9, Nº 36, 273-280 (1979) García M.A. y J. Monterrey, La revelación voluntaria en las compañías Españolas cotizadas en bolsa, Revista Española de Financiación y Contabilidad, Nº 74, 53-70 (1993) Giner, B., The influence of company characteristics and accounting regulation on information disclosed by Spanish firms, The European Accounting Review, p. 45-68 (1997) Marcus B. y S. Wallace, New Dimensions in Investor Relations: Competing for Capital in the 21st. Century, Wiley and Sons, USA (1997) Raffournier B., The Determinants of Voluntary Financial Disclosure by Swiss Listed Companies, The European Accounting Review, Vol.4, Nº 2, 261-280 (1991) Robbins, W. y K. Austin, Disclosure quality in governmental financial reports: an assessment of the appropriateness of a compound measure, Journal of Accounting Research, vol. 24, nº 2, 412-421 (1986). Rodríguez G., Factores explicativos de la revelación voluntaria de información sobre fuentes de ventaja competitiva empresarial, Revista Española de Financiación y Contabilidad, Vol. XXXIII, Nº 122 (2002). Sharpe, W.F., A simplified model for portfolio analysis, Management Science, vol IX, n° 2 (1963). Spence M., Job market signaling, Quarterly Journal of Economics, Nº 87, August, 29-30 (1973) Suárez, A., Decisiones Optimas de Inversión y Financiación en la Empresa, Ed. Pirámide, Madrid, España (1991).
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