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La divulgación de información en el mercado español: un estudio empírico. Mónica Espinosa Blasco

Tesis doctoral de la Universidad de Alicante. Tesi doctoral de la Universitat d'Alacant. 2004

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LA DIVULGACIÓN DE INFORMACIÓN EN EL MERCADO

ESPAÑOL: UN ANÁLISIS EMPÍRICO

TESIS DOCTORAL

Autora: Mónica Espinosa Blasco

Director: Marco Trombetta

Alicante, diciembre de 2004

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UNIVERSIDAD DE ALICANTE

Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales

Departamento de Economía Financiera, Contabilidad y Marketing



Con la presente Tesis Doctoral, se cierra la primera de las etapas

que espero recorrer en el largo camino de la investigación. Ha sido

un proceso en algunos momentos duro, pero que he llevado a

cabo con una enorme ilusión, y que me ha permitido entablar

relación con un gran número de personas a las que desde estas

líneas quiero expresar mi más sincero agradecimiento.

En primer lugar, quiero darle las gracias a Joaquín Marhuenda y a

Juan Carlos Gómez Sala, los dos últimos directores del

departamento de Economía Financiera, Contabilidad y Marketing

de la Universidad de Alicante, por permitirme formar parte de este

magnífico grupo tanto humano como profesional y por el apoyo

que siempre he recibido. Gracias por supuesto a todos mis

compañeros y amigos del departamento: Marina Balboa, Ana

Casado, David Abad, Joaquín Torres, Francis Benito, Juan Luis

Nicolau, Fernando Acedo, Juan Carlos Trujillo, María Pastor, Rosa

Ayela, Pascual Garrido, David Toscano, etc. por vuestro

compañerismo y apoyo. Gracias a Paco Poveda y Raúl Iñiguez, por

vuestro constante apoyo y ayuda, tanto a nivel profesional como

personal. A Carlos Forner, por su permanente predisposición a

ayudar. A Antonio Rubia y Ángel León, por vuestros, siempre

enriquecedores, comentarios y sugerencias. A Pablo Vázquez,

inmejorable compañero de despacho, gracias precisamente por

eso, por ser tan buen compañero. A Felipe Ruiz, por estar siempre

dispuesto a escuchar, y por tantas y tantas charlas que me han

aportado optimismo, serenidad e ilusión. A Belén Nieto y Gonzalo

Rubio, por vuestro apoyo, especialmente durante mi estancia en la

Universidad Carlos III de Madrid. A Ana Sabater y Sonia Sanabria,

por compartir conmigo tanto los buenos como los malos

momentos. A Juan España, por su imprescindible apoyo técnico. A



Carlos García y a Cristina Girones, por vuestro buen humor,

amabilidad y por el tiempo que me habéis dedicado. Y a Germán

López, que siempre será mi compañero, gracias en el sentido más

amplio de la palabra, por todo.

Quiero agradecer a Juan Carlos Gómez Sala, que en su día, me

asignara como director de tesis a Marco Trombetta. Gracias Marco

por tu dedicación durante estos años, por contagiarme tu

entusiasmo y por lo mucho que he aprendido a tu lado, tanto a

nivel profesional como personal. Por estar ahí siempre que lo he

necesitado, por transmitirme tus enriquecedores conocimientos y

porque por supuesto esta Tesis también es mérito tuyo, ya que no

solo la has dirigido sino que la mayor parte del trabajo lo hemos

realizado conjuntamente. Sin duda, esta Tesis jamás habría salido

adelante sin tu ayuda. Gracias por haberte preocupado tanto por

mí y por haber hecho más llevadero y gratificante este duro

trabajo.

Quisiera mostrar también mi agradecimiento a Mikel Tapia, por

permitirme trabajar con él en mi último capítulo. Gracias por tu

permanente buen humor, por tus sabios consejos y por tus

valiosísimos comentarios. Mis meses en la Universidad Carlos III

fueron muy enriquecedores, y gran parte de ello te lo debo a ti.

Me gustaría extender este agradecimiento a todas aquellas

personas que fueron mis compañeros durante mis seis meses de

estancia en Madrid: Alejandro Balbás, director del Departamento

de Economía de la Empresa de la Universidad Carlos III, por facilitar

mi estancia allí, a Rosa Rodríguez, Manolo Núñez, María Gutiérrez,



David Moreno, Josep Tribó, Susana Gago, etc. gracias a todos por

vuestra cordialidad y compañerismo.

No puedo dejar de nombrar a mis amigos, Nancy, Pilar, Vanesa,

Eva, Maryse, Edu, Víctor. Gracias por preocuparos por mí, por

animarme y, sobre todo, por escucharme.

Un lugar destacado de estos agradecimientos lo ocupas tú, Raúl,

porque siempre has estado ahí, a pesar de todo. Por tu apoyo, por

estar siempre dispuesto a escucharme, por tu infinita paciencia, por

tu cariño y por hacer que todo parezca más sencillo.

Y como no, le doy las gracias a mi familia. No sólo por estos últimos

años sino por toda una vida. A mis abuelos, por su enorme ilusión,

por su ánimo constante y por contagiarme sus ansias por disfrutar

de la vida. A mi hermano, Alejandro, porque sé lo mucho que te

preocupas por mí, y por ejercer en muchos momentos de hermano

mayor, siendo, como eres, el pequeño. A mi madre, por su apoyo

incondicional, su energía, su ilusión y por estar siempre ahí.

Cualquier agradecimiento es pequeño. Y por último a mi padre, la

persona que sin duda más ha confiado en mí y que más ilusión ha

depositado en esta Tesis. Papá, te la dedico a ti.



ÍNDICE

I N T R O D U C C I Ó N

Capítulo 1: Consecuencias de la divulgación de información en la reputación empresarial 16

1. Introducción

2. Revisión de literatura y planteamiento de hipótesis

2.1. Divulgación

2.2. Reputación

3. Datos

3.1. Selección de la muestra

3.2. Variable dependiente: datos de reputación empresarial

3.3. Datos de divulgación

3.4. Otras variables independientes

4. Resultados empíricos

4.1. Análisis univariante

4.2. Análisis multivariante

4.2.1. Modelos continuos

4.2.1.1. M.C.O

4.2.1.2. Modelos de simulación Bootstrap

4.2.2. Modelos de variable dependiente discreta

4.2.2.1. Modelos I jogit

4.2.2.2. Modelos l'obit

5. Interpretaciones y Conclusiones

ANEXO

17

18

18

22

27

27

28

29

31

33

33

37

38

38

42

45

45

49

52

54

Capítulo 2: Interacción entre la divulgación de información y el coste de capital

56

1. Introducción

2. Revisión de literatura

3. Desarrollo de hipótesis y diseño de la investigación

3.1. Desarrollo de las hipótesis

3.2. Selección de la muestra y variables

3.2.1 Selección de la muestra

3.2.2. Estimación del coste de capital

57

61

65

65

67

67

71



3.2.3. Datos de divulgación 76

3.2.4 Política contable 11

3.2.5. Otras variables independientes 80

4. Análisis empírico 82

4.1. Coeficientes de correlación 82

4.2 Análisis multivariante 82

4.2.1. Modelo "Clásico" 82

'-.2.1.1. A nálisis de subn/uestras a partir de los ajustes por devengo discrecionales

87

4.2.1.2. Análisis de subn/uestras a partir de vatios de provisiones 89

4.2.2 Modelo de interacciones 94

4.2.2.1. Ajustes por devengo discrecionales 95

4.2.2.2. Ratios de provisiones 97

5. Conclusiones 99

ANEXO 102

Capítulo 3: Análisis de la relación entre divulgación de información, liquidez y volatilidad 103

1. Introducción 104

2. Revisión de literatura 105

3. Datos y selección de la muestra 112

3.1 Medida de calidad de los informes anuales 112

3.2 Medidas de liquidez 113

3.3 Variables de control 116

4. Análisis empírico 117

4.1. Análisis cualitativo 117

4.2. Análisis multivariante 119

4.3. Análisis adicional 127

5. Conclusiones 133

CONCLUSIONES 136

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS 147

A P É N D I C E 159



INTRODUCCIÓN



Introducción

INTRODUCCIÓN

La información es un bien económico que juega un papel fundamental en la

asignación de los recursos de la economía. Los diversos grupos sociales

interesados en la actividad de la empresa demandan información, de manera que

puedan evaluar la actuación de la misma, y por tanto la de sus directivos a la vez

que estimar la situación futura.

La necesidad de financiarse en unos mercados de capitales cada vez más

sofisticados y complejos obliga a las empresas a facilitar una cantidad de

información superior a la que implica el mero cumplimiento de las obligaciones

legales en materia de información contable. Por ello, la estrategia de

comunicación económico-financiera ha venido asumiendo cada vez más

importancia en el marco general de la definición de la estrategia competitiva de la

empresa.

Aunque la Contabilidad no es la única fuente de información acerca de la marcha

de la empresa, presenta unas características que la hacen ser especialmente apta

para satisfacer las necesidades de los usuarios en dos aspectos fundamentales: el

financiero y el económico.

Mientras que el coste de elaboración y difusión de la información recae

íntegramente sobre la empresa, los beneficios asociados a la misma son

disfrutados por todos los usuarios. Por parte de los directivos, no resulta difícil

suponer un comportamiento reacio a proporcionar ciertos datos que pueden

perjudicar sus intereses o los de la propia empresa. En cambio, esta actitud de

entrada reticente a proporcionar información puede verse cambiada como

consecuencia de ciertas presiones ejercidas sobre los directivos de la entidad. Por

tanto, si consideramos a la empresa como un grupo de intereses contrapuestos,

8



Introducción

ésta o sus directivos estarán dispuestos a facilitar información siempre que los

costes increméntales derivados de una unidad adicional de información no

exceden a los beneficios increméntales.

Los motivos de la dirección para optar por un determinado procedimiento

contable o para divulgar un tipo concreto de información, son el centro de

atención de las teorías de agencia y de la red contractual, cuyo objetivo es

determinar el papel que ejerce la información financiera en las relaciones

contractuales establecidas entre los distintos grupos sociales interesados en la

marcha de la empresa.

Desde el punto de vista de la red contractual, la empresa es considerada como una

coalición de intereses representados por un nexo de contratos. Estos contratos que

reflejan, tanto de manera explícita (accionistas-directivos) como implícita

(clientes-directivos), relaciones de agencia, son muy interesantes desde el punto

de vista de la Contabilidad, puesto que son establecidos y supervisados a partir de

datos proporcionados por la información contable. Es el caso, por ejemplo, de la

remuneración de los directivos, que viene determinada normalmente a través de

un sistema de incentivos sobre el resultado de su acción, resultado que es

proporcionado a través de la información contable. Por este motivo, la relación

entre accionistas y directivos ha sido extensamente analizada por la teoría de

agencia.

Las teorías de la agencia y la señal se encuentran estrechamente relacionadas,

puesto que ambas parten de la hipótesis de que los individuos se comportan de

manera racional.

La teoría de la señal, se centra en el problema de la información asimétrica entre

el principal y el agente. Los directivos tienen incentivos para señalar la mayor

calidad de la empresa de manera que los costes asociados a la obtención de

financiación se vean reducidos. En cambio, si la empresa es peor que la media, la

9



Introducción

falta de señales será interpretada por el mercado como una empresa media y, por

tanto, los que soportarán el coste de asimetría de la información serán los

inversores.

Los directivos suelen tener información privilegiada sobre la situación de su

empresa y tienen interés en revelarla cuando perciben que la misma no está

recibiendo una valoración adecuada en los mercados, puesto que solamente de

esta manera pueden evitar caer en una situación de selección adversa. La literatura

teórica sobre revelaciones voluntarias en los mercados de capitales ha dado lugar

a un gran número de estudios centrados en el fenómeno de la selección adversa. El

primer resultado importante de dichos trabajos se conoce como el principio de

revelación total': en condiciones ideales no es posible ocultar información y toda

la información privilegiada será revelada.

Este resultado es consecuencia directa de la selección adversa. Las empresas con

información desfavorable sobre su estado no tienen interés en divulgarla y por

tanto, no facilitarán nada más que la información mínima obligatoria. Por el

contrario, las empresas que se encuentran en posesión de información favorable

tendrán interés en que ésta sea conocida por el mercado. Pero en esta situación, el

inversor potencial será capaz de darse cuenta que las empresas que simplemente

proporcionan la información mínima obligatoria son precisamente aquellas que

poseen información desfavorable. Por esta razón, el intento de ocultar información

por parte de estas empresas no tiene éxito ya que el mercado consigue descifrar la

información privilegiada que está en manos de los directivos, bien sea porque se

ha revelado directamente o porque se ha extrapolado de forma indirecta.

El principio de revelación total es solamente válido bajo unas hipótesis muy

restrictivas. Las fundamentales son las siguientes:

'Milgrom(1981)

10



Introducción

1. El directivo tiene que tener un objetivo claro sobre su divulgación. Es

decir, no tiene que tener ninguna duda sobre los efectos que quiere que su

revelación genere.

2. La divulgación tiene que ser verídica. El directivo puede decidir no

divulgar información, pero si lo hace tiene que revelar información

verdadera.

3. El directivo tiene que estar en posesión de toda la información relevante y

los inversores tienen que saber que el directivo posee toda esta

información.

En la realidad es muy difícil observar situaciones de divulgación total. La práctica

de la comunicación económico-financiera en los mercados está formada por una

variedad de situaciones. Podemos definir tres posibles estrategias de divulgación

de información relevante para una empresa:

a. Divulgación total. La empresa divulga toda la información que puede ser

de interés para los destinatarios de la comunicación.

b. Ausencia de divulgación. La empresa no divulga nada más que la

información obligatoriamente impuesta por la ley.

c. Divulgación parcial. La empresa revela solamente parte de la información

que posee y oculta el resto.

Los diversos estudios centrados en las prácticas de divulgación de información

financiera por parte de las empresas han desarrollado un gran número de

argumentos que justifican la inexistencia de una revelación total por parte de las

compañías en la práctica.

Un primer grupo de trabajos ha explicado la ausencia de revelación total a través

de la existencia de costes de divulgación2. Desde un punto de vista teórico la

existencia de este tipo de costes estaría en conflicto con la primera de las tres

2 Verrechia (1983) y Wagenhofer (1990)

11



Introducción

hipótesis del principio de revelación. El directivo de la empresa no tiene claro los

efectos que originará la divulgación de información, ya que pese a que quiere

aparecer como rentable y exitoso a los ojos de los inversores potenciales, tampoco

quiere transmitir información relevante que pueda ser utilizada por sus

competidores.

Un segundo grupo de trabajos se ha ocupado de estudiar los efectos de las

divulgaciones que no se pueden verificar3. En general, estas revelaciones no son

capaces de solucionar el problema de la selección adversa, por un motivo muy

sencillo: las empresas con información desfavorable siempre pueden mentir y

revelar información favorable. Ante esta situación, la divulgación de información

por parte de las empresas pierde totalmente su credibilidad y en consecuencia son

inútiles. Las revelaciones no fiables entran en conflicto con la segunda hipótesis

del principio de revelación total.

Por último, un tercer motivo que estaría en contra de la tercera hipótesis del

principio de revelación y puede explicar la ausencia de divulgación total es el

hecho de que si bien los directivos poseen más información de la empresa con

relación a potenciales agentes externos, eso no quiere decir que esta información

sea perfecta.

Todos los argumentos anteriormente mencionados nos dirigen a una única

realidad: las empresas, si bien en el contexto actual de los mercados de capitales,

tienen incentivos para proporcionar información adicional a la legalmente exigida,

no siguen una práctica de divulgación total de información, sino que

proporcionarán información a los inversores potenciales mientras que los

beneficios asociados a dicha práctica de divulgación no superen a los costes que la

misma genere.

3 Crawford y Sobel (1982) y Gigler (1994)

12



Introducción

Sin embargo, la Tesis que a continuación se desarrolla, no se centra en una

medida de la cantidad de información que las empresas proporcionan al mercado4,

sino que intentamos diferenciar a las empresas en función de la calidad de sus

informes anuales. Para hacer dicha diferenciación, confeccionamos un índice en el

que se incluyen parámetros tanto de divulgación voluntaria como obligatoria en el

informe anual. La lista de parámetros a tener en cuenta, así como la valoración

relativa a cada uno de ellos en función del grado de detalle o claridad con el que

se incluye en la memoria, nos la proporciona la revista española "Actualidad

Económica", que cada año realiza un ranking de las memorias más transparentes

del mercado continuo español. En la línea de otros trabajos5 que persiguen

confeccionar una medida similar a la nuestra, nuestro índice incluye parámetros

que han de ser divulgados de manera tanto obligatoria como voluntaria y que van

desde aspectos puramente relacionados con los estados financieros de la empresa

hasta características como el orden y la claridad con que se ha confeccionado el

informe.

Nuestra medida de "calidad" de los informes anuales de las empresas españolas,

es precisamente el nexo de unión de los tres capítulos en que se estructura la

presente Tesis Doctoral. Nuestro objetivo, una vez se ha puesto de manifiesto la

vital importancia que la información tiene en los mercados de capitales, es

precisamente analizar los efectos que la estrategia de comunicación financiera

puede tener en determinados aspectos de la empresa.

En concreto, nuestro primer capítulo se centra en las consecuencias que la mayor

o menor calidad de la divulgación puede tener en la reputación de la empresa. El

concepto multidimensional de reputación, es un valioso activo intangible

estrechamente vinculado al conocimiento que el mercado tiene de una empresa, y

por tanto a su valoración. Ello nos llevó a plantearnos que la estrategia de

4 Chow y Wong-Boren (1987), Raffournier (1995) 5Cooke(1989),Giner(1997)

13



Introducción

comunicación que la empresa lleve a cabo, puede de alguna manera intervenir en

la reputación asignada a la misma por el mercado.

En el segundo capítulo, nos planteamos de nuevo el efecto que la política de

divulgación de la empresa podría ejercer sobre una no menos importante variable

como es el coste de capital. El mejor conocimiento de la empresa que podría venir

asociado a informes anuales clasificados como de "buena calidad", implicaría un

menor riesgo para los potenciales inversores que se puedan estar planteando

invertir en la empresa. Si este fuera el caso, la rentabilidad requerida por los

inversores debería ser menor para aquellas compañías de las cuales disponen de

información considerada de calidad. No obstante, nuestro estudio incorpora una

novedosa variable que, bajo nuestro criterio, podría ejercer una gran influencia en

esta relación, como es la política contable de la firma, diferenciando así

considerablemente nuestro análisis de los estudios realizados previamente.

Finalmente, el tercer capítulo de la Tesis, analiza en qué medida la información

puede tener un efecto en el nivel de liquidez de las acciones de una empresa.

Mientras mejor informado se encuentre un inversor potencial con respecto a una

empresa, menos riesgo atribuirá a las acciones de la misma y por tanto, más

probabilidades existirán de que realice una compra. La presunción de una relación

negativa entre la selección adversa y la liquidez de la empresa nos lleva a

plantearnos el tema central de nuestro último capítulo, que persigue contrastar la

existencia de una relación entre la liquidez de la empresa y su política de

divulgación, teniendo en cuenta a su vez otras variables que pueden ejercer una

influencia notable en dicha relación, como es el caso de la volatilidad.

El objetivo de esta Tesis es, en definitiva, analizar los efectos de la divulgación de

información, en tres aspectos concretos, tomando como referencia un mercado

que ha sufrido un reciente proceso de crecimiento y modernización, como es el

español. Puesto que cada uno de los tres ensayos que se presentan constituye un

14



Introducción

trabajo con entidad propia, no deben sorprender ciertas repeticiones. No obstante,

éstas se han tratado de reducir en la medida de lo posible.

15



CAPÍTULO 1

CONSECUENCIAS DE LA DIVULGACIÓN DE INFORMACIÓN EN LA

REPUTACIÓN EMPRESARIAL



Consecuencias de la divulgación de información en la reputación empresarial

1. INTRODUCCIÓN

Las decisiones estratégicas de las compañías y sus resultados son continuamente

evaluados, no sólo por el mercado de capitales, sino por todos los grupos de interés1

de la empresa. Es este continuo proceso de evaluación lo que determina la reputación

de la empresa. Numerosos estudios previos han investigado las consecuencias de una

"buena" reputación. En este primer capítulo nos centramos en los determinantes de la

misma y, en particular, en la relación entre la calidad de la información de los

informes anuales de las empresas y su reputación.

La reputación, es por naturaleza, un concepto multidimensional que incluye aspectos

tanto financieros como sociales. Por este motivo, la información divulgada

periódicamente por las empresas en sus informes anuales parece ser un determinante

clave de la reputación empresarial.

De esta manera, en nuestro trabajo tratamos de entrelazar dos grandes ramas de la

literatura: la literatura de reputación empresarial y la de divulgación de información

financiera. Utilizando datos de reputación y de calidad de los informes anuales para

una muestra de empresas españolas, contrastamos la hipótesis de que la calidad del

informe anual y la reputación de la empresa están significativamente correlacionadas.

Después de controlar otros posibles determinantes, especialmente el tamaño,

encontramos evidencia significativa a favor de nuestra hipótesis: las empresas con

mayor calidad de información en sus informes anuales tienen más posibilidades de

figurar entre las 50 mejores compañías españolas en términos de reputación. Existe,

por tanto, una relación positiva entre divulgación y reputación empresarial.

1 La expresión "grupos de interés" hace referencia al término anglosajón stakeholders, en el que se

engloba a todas aquellas personas interesadas en la marcha de la empresa: accionistas, clientes,

proveedores...

17




La organización de este capítulo es la siguiente: en la segunda sección revisaremos la

literatura de reputación empresarial y la de divulgación de información financiera. A

continuación describimos la muestra y los datos que utilizamos para contrastar la

hipótesis de significatividad de la calidad de la revelación como determinante de la

reputación empresarial. En la sección 4 presentamos los resultados empíricos.

Finalmente proporcionamos las conclusiones.

2. REVISIÓN DE LITERATURA Y PLANTEAMIENTO DE HIPÓTESIS.

2.1 Divulgación

La separación de dirección y propiedad en las empresas da lugar a que los accionistas

requieran de información periódica, con el fin de incrementar su conocimiento acerca

de la actividad de la empresa, y de su situación económica y financiera. A su vez, la

necesidad de financiarse en unos mercados de capitales cada vez más complejos,

implica que las empresas divulguen un nivel de información superior al que el mero

cumplimiento de las obligaciones legales en materia de información contable

requiere.

Precisamente los motivos de la dirección para divulgar un tipo concreto de

información o para seleccionar un determinado procedimiento contable, son el tema

central alrededor del cual se desarrollan las teorías de agencia y de la red contractual,

cuyo objetivo es determinar el papel que desempeña la información financiera en las

relaciones contractuales entre los distintos grupos sociales interesados en la marcha

de la empresa. Estas teorías se encuentran estrechamente relacionadas, ya que ambas

parten de la hipótesis de que los individuos se comportan de manera racional, y se

centran en estudiar el problema de selección adversa generado por las asimetrías de

información.

18




Cuando la empresa no recibe una valoración apropiada por parte de los mercados, los

directivos tienen interés en divulgar la información privilegiada que disponen, con el

fin de evitar una situación de selección adversa.

La literatura teórica sobre divulgación, empezando con el trabajo de Milgrom (1981),

sostiene la idea de que incrementar la calidad de la divulgación puede ser un

mecanismo efectivo para reducir el problema de la selección adversa. Por tanto,

aquellas empresas que se vean afectadas por éste problema serán más transparentes

que el resto.

Lang y Lundholm (1993) ya proporcionan evidencia empírica sobre la existencia de

una relación positiva entre el nivel de selección adversa, medido a través de la

correlación entre beneficios y rentabilidad, y la medida de divulgación. Tomando

como medida de revelación de las empresas el índice AIMR (Association of

Investment Management and Research), confeccionado por analistas financieros

estadounidenses, muestran que la relación negativa existente entre la correlación entre

beneficios y rentabilidad y la medida de revelación, es consistente con el hecho de

que la correlación está capturando el efecto de la información asimétrica en un

contexto de selección adversa.

La estrategia de comunicación financiera de la empresa ha venido adquiriendo cada

vez mayor importancia en el marco de la estrategia competitiva de la empresa, sin

embargo, sigue siendo una pregunta sin respuesta si esta estrategia de comunicación

es un mecanismo efectivo para realzar la imagen de la misma. Las empresas con

mayores niveles de activos intangibles perciben la divulgación de información

contable obligatoria como un mecanismo de comunicación con los inversores

relativamente ineficiente. Por este motivo, estas empresas tienen incentivos para

proporcionar no sólo más información sino mejorar la calidad de la misma. En este

sentido, Amir y Lev (1996) muestran que tanto los beneficios como el patrimonio

19




neto de las empresas con niveles significativos de activos intangibles tienden a estar

infravalorados en relación a sus valores de mercado. Por otro lado, Gelb (2002)

confirma de nuevo esta situación y muestra que aquellas empresas que obtienen

puntuaciones superiores por parte de los analistas, en sus programas de relaciones con

los inversores o publicaciones voluntarias comparado con el informe anual, suelen

tener altos niveles de I+D y gastos de publicidad.

Hay una extensa literatura que utiliza los índices de divulgación para medir el

impacto de la misma. Estos índices varían considerablemente entre los diferentes

estudios. Algunos sólo consideran la actividad de revelación voluntaria (Firth,1979;

Chow y Wong-Boren, 1987; Raffournier,1991). En otros trabajos se adopta una

perspectiva más amplia, incluyéndose en el índice tanto divulgación de aspectos

voluntarios como obligatorios (Singhvi y Desai, 1971; Choi, 1973; Barret, 1976;

Cooke, 1989; Giner, 1997). Los índices basados en el contenido del informe anual, se

centran fundamentalmente en la calidad de la información divulgada, mientras que

los índices que se basan en la actividad de comunicación voluntaria adicional tienden

a medir cantidad de revelación.

Botosan y Plumlee (2002), extendiendo el trabajo de Botosan (1997), estudian el

efecto de la cantidad y calidad de la divulgación de información en el coste de capital.

Con su trabajo muestran que, mientras que una mejor revelación en el informe anual

reduce el coste de capital esperado, incrementar la cantidad de divulgaciones

voluntarias implicaría un aumento del mismo. Por tanto, una mejor calidad de la

revelación en el informe anual parece ser un medio de comunicación más efectivo

que un incremento de la revelación voluntaria.

Sengupta (1998) se centra en la relación entre calidad y cantidad de la divulgación y

coste de la deuda, y encuentra una relación significativamente negativa entre estas

dos variables. Los inversores perciben a las empresas con mejores niveles de

20




divulgación, como menos arriesgadas, y esto les permite obtener un menor coste de la

deuda. A su vez, pone de manifiesto que a medida que aumenta el nivel de

incertidumbre que el mercado tiene acerca de la empresa, la divulgación de la misma

también incrementa. Dado que su estudio no distingue entre informe anual (calidad) y

otra revelación (cantidad), es imposible decir cuál de estos dos componentes de la

revelación total es el que domina.

Lundholm y Myers (2002) analizan el contenido informativo de incrementos en la

calidad y cantidad de la revelación. En su trabajo ponen de manifiesto que un alto

nivel de divulgación en un año determinado está significativamente asociado con el

hecho de que las rentabilidades actuales proporcionan un mayor nivel de información

acerca de los beneficios futuros. Esto prueba la efectividad de la divulgación para

comunicar noticias sobre el futuro de la empresa, configurándola así como una

variable relevante para la actual valoración en el mercado de capitales.

Hutton et al. (2001), en lugar de usar una medida de la actividad de divulgación,

analizan una base de datos de noticias de prensa e investigan el efecto de estas

noticias sobre las revisiones de los pronósticos de los analistas y la rentabilidad de las

acciones. Sus resultados ponen de manifiesto que los anuncios de sorpresas negativas

de los beneficios siempre tienen un efecto negativo, mientras que los anuncios de

sorpresas positivas solo tiene un efecto positivo cuando van acompañados de

revelaciones adicionales que expliquen el motivo de dichas sorpresas.

2.2 Reputación

El concepto de reputación podemos abordarlo desde, al menos, dos puntos de vista

diferentes. En primer lugar, podemos definirlo centrándonos en sus efectos, para más

adelante estudiar qué factores se consideran determinantes de la reputación. Si nos

21




centramos de entrada en sus efectos, podemos definir la reputación como un recurso

intangible, que pertenece a la empresa y que puede contribuir a los resultados e

incluso a la supervivencia de la misma (Fombrun y Shanley,1990; Hall, 1992,1993;

Rao, 1994; Barney y Hansen, 1994)

De una "buena" reputación pueden derivar determinadas ventajas, como por ejemplo:

permitir a las empresas elevar los precios, (Klein y Leffler, 1981; Milgrom y Roberts,

1986b; Fishman y Robb, 2002), facilitar el acceso a los mercados de capitales (Beatty

y Ritter, 1986), atraer un mayor número de inversores (Milgrom y Roberts, 1986a) e

incrementar su valor de mercado (Cahuvin y Hirschey, 1994).

Deephouse (2000) se centra en el concepto de reputación, pero desarrolla una variante

que llama "reputación de los medios", que se define como la evaluación global de

una empresa presentada por los medios de comunicación. Este trabajo proporciona

evidencia empírica y teórica a la hipótesis de que la "reputación de los medios" es un

recurso estratégico que desemboca en una ventaja competitiva. Considera que una

fuerte reputación proporciona al menos tres beneficios estratégicos: la creación de

barreras competitivas, permite a la empresa reducir costes y por último otorga la

posibilidad de incrementar los precios. Afirma que para que la "reputación de los

medios" pueda ser considerada un recurso, debe añadir valor a la empresa por al

menos una de estas vías. El autor, utilizando una muestra de bancos comerciales

norteamericanos desde 1988 hasta 1992, demuestra que, en efecto, una reputación

favorable es un activo intangible que incrementa el valor actual de los resultados

económico-financieros de la compañía.

Roberts y Dowling (2002) proporcionan evidencia adicional acerca del valor

estratégico de la reputación empresarial. Utilizan una muestra de empresas

americanas entre los años 1984 y 1998, y demuestran que las empresas más rentables

tienen más probabilidades de mantener esta superioridad si la valoración de su

22




reputación es también elevada. De nuevo los resultados corroboran la idea de que la

reputación es un determinante vital de la ventaja competitiva de una empresa.

Mientras que parece existir una clara evidencia, tanto a nivel teórico como empírico,

que refuerza la idea de que la reputación beneficia la situación económico-financiera

de la empresa, es mucho menor el número de estudios que se centra en los factores

que determinan dicho activo.

Este es por tanto una importante área de investigación, ya que la reputación puede

también ser definida como el resultado de un proceso. Siguiendo esta línea

alternativa, podemos definir el concepto de reputación como un grupo de atributos

económicos y no económicos de una organización, generados a través de sus acciones

pasadas (Weigelt y Camerer,1988).

Para poder combinar los aspectos estratégicos e históricos de la reputación aceptamos

la definición dada por Fombrun (1996), según la cual la reputación es la percepción

de las acciones pasadas y de los proyectos futuros de la empresa, que describen la

apariencia general de sus principales componentes, cuando ésta es comparada con sus

rivales.

Los accionistas aplican distintos criterios a la hora de evaluar la actuación de la

empresa. Por tanto, la reputación de la misma debería generarse, principalmente, por

la información relativa a la empresa y a sus actuaciones que circula entre los grupos

de interés, entre los que cabe destacar a los intermediarios financieros especializados

(Daellenbach et al. 1998; Fombrun, 1996; Logsdon y Wartick ,1995). Dentro de los

factores contribuyentes a la determinación de la reputación de una empresa

encontramos comportamientos y resultados que no son directamente financieros.

23




Fombrun y Shanley (1990), en su trabajo pionero sobre determinantes de la

reputación, muestran que los grupos de interés construyen la reputación a partir de

una mezcla de señales que derivan de información contable y de mercado, pero

también a partir de la información que obtienen de los medios de comunicación y de

otros factores no económicos. Sin embargo, en su estudio no incluyen ninguna

medida de calidad y/o cantidad de información entre los posibles determinantes de la

reputación.

Rindo va y Fombrun (1999) afirman que la estrategia de comunicación de la empresa

es crucial a la hora de definir su imagen en el mercado y puede determinar su

habilidad para dominar a sus rivales. En este sentido, la estrategia de comunicación

de información financiera de la empresa ha de ser considerada como un posible

determinante de la reputación de la misma.

Sabaté y Puente (2003) desarrollan una nueva medida de reputación empresarial,

basada en una encuesta a directivos de bancos españoles. Con cada una de las

encuestas se solicitaba al encuestado, que valorara en una escala de 1 a 10, 15

atributos previamente seleccionados. Las encuestas se mandaron por correo a 123

ejecutivos del sector financiero español, y se obtuvo respuesta de 42 de ellos, lo que

supone un 34.15 por ciento del total, que los autores consideraron una cifra aceptable.

La aplicación de este instrumento para valorar la reputación del sector bancario

español, ha permitido resaltar el carácter bidimensional del concepto de reputación

para las entidades financieras: en primer lugar, y como aspecto más destacado, la

percepción de la empresa en cuanto a sus relaciones con sus grupos de interés

internos, clientes empleados y accionistas y, de manera secundaria, la percepción del

comportamiento de la empresa por parte de grupos de interés externos, la sociedad.

Este estudio, pone de manifiesto mediante un análisis factorial, que la transparencia

informativa de la empresa en las relaciones que ésta mantiene con sus grupos de

interés, es un elemento muy importante de la reputación corporativa.

24




Por tanto, es extremadamente importante entender la relación entre estas dos

variables para comprobar si el informe anual es una herramienta de comunicación

efectiva y si su transparencia y contenido informativo tiene un efecto positivo o

negativo en la reputación de la empresa. Este es el objetivo de la investigación

empírica que se presenta en la siguiente sección. A partir de una muestra de empresas

españolas que cotizan en el Mercado Continuo, en este capítulo contrastamos si la

información que las empresas divulgan en sus informes anuales afecta a su

reputación.

Dos estudios recientes han seguido una línea similar. Chalmers y Godfrey (2004)

investigan si la "presión social" está positivamente relacionada con la divulgación de

información sobre los derivados financieros. Utilizando una muestra de empresas

australianas encuentran evidencia positiva a favor de su principal hipótesis. Como

variable proxy de la "presión social" utilizan la afiliación de las compañías a

distinguidos "clubs"o asociaciones de empresas, y muestran que las compañías

miembros de estos "clubs" proporcionan una mayor cantidad de divulgación. Los

autores interpretan este resultado como evidencia de que el riesgo de soportar unos

"costes de reputación" (esto es, la exclusión de estas asociaciones) incentiva a las

empresas a proporcionar más información. Esta interpretación asume la existencia de

una relación positiva entre divulgación y reputación que realmente no está

directamente probada. Además, debido al elevado número de factores determinantes

de la decisión de afiliación, el uso de una medida más directa de la reputación, en el

caso de que fuera posible, parece más apropiado.

Toms (2002) contrasta una hipótesis muy similar a la que planteamos en el presente

estudio. Mediante una muestra de empresas del Reino Unido, encuentra evidencia

positiva de que la divulgación de información medioambiental tiene efecto en la

reputación medioambiental de la empresa.

25




Nuestro trabajo extiende el resultado de Toms (2002) en dos direcciones:

-En primer lugar, el hecho de centrarse exclusivamente en información

medioambiental y en la reputación asociada a este aspecto, sesga los resultados a

favor de la hipótesis que se está contrastando. Las cuestiones medioambientales son

muy sensibles, y por tanto están seguidas muy de cerca por los grupos de interés de la

empresa. Adicionalmente, la divulgación de información medioambiental es

proporcionada fundamentalmente de manera voluntaria. Por tanto, cabe esperar, que

aquellas empresas más abiertas a informar de sus actividades relacionadas con el

medioambiente tengan una mayor reputación medioambiental.

Sin embargo, este resultado no prueba que el esfuerzo realizado por la compañía en

proporcionar un informe anual más transparente en líneas generales, sea un

mecanismo efectivo para aumentar la reputación global de la empresa. Una mayor

transparencia acerca de, por ejemplo, estrategias, patentes o características de los

productos, generaría tanto costes como beneficios a la empresa, y por tanto debe ser

demostrado que aumenta su reputación global.

-En segundo lugar, Toms (2002) se basa en una muestra de empresas "a priori"

grandes que cotizan en la Bolsa de Londres. Debido a su tamaño y al mercado en el

que cotizan, estas compañías suelen ser seguidas muy de cerca por sus grupos de

interés. Este sesgo en la selección de la muestra puede de nuevo favorecer la hipótesis

objeto de contraste.

Nuestro trabajo intenta mitigar en la medida de lo posible este problema referente a la

selección de la muestra (nos basamos en todas las empresas que cotizan en el

Mercado Continuo, por tanto no nos centramos únicamente en las empresas grandes)

y pone de manifiesto que el tamaño es un determinante fundamental de la reputación

26




de la empresa. Además, el mercado español está todavía dirigido por un número

reducido de operadores activos, que tienen acceso a otras fuentes de información

distintas del informe anual, como reuniones con analistas o pronósticos de los

directivos que restarán importancia al mismo2. Estas características hacen del

mercado español un buen escenario para el contraste de nuestra principal hipótesis: la

existencia de una relación positiva entre la transparencia del informe anual y la

reputación empresarial.

3. DATOS

3.1 Selección de la muestra

La muestra inicial comienza con 239 observaciones empresa-año de empresas que

cotizan en el Mercado Continuo español en los años 1999 y 2000, para las cuales

disponemos de los datos de divulgación financiera. Eliminamos 49 observaciones por

falta de datos para las variables de control. La muestra final se compone de 190

observaciones empresa-año.

2 En el año 2001, el 28% de las acciones de la Bolsa de Madrid estaban en posesión de un grupo muy

reducido de inversores. Los inversores institucionales, que usualmente se considera que son los más

interesados en la divulgación financiera, poseían solo el 4,86% del número total de acciones.

27




3.2 Variable dependiente: datos de reputación empresarial

Como base para construir la variable dependiente, utilizamos el "Monitor Español de

Reputación Corporativa" (MERCO), como índice general de reputación empresarial.

Este índice, valora con una puntuación, de 0 a 1000, el concepto multidimensional de

reputación empresarial. Entre sus dimensiones, encontramos resultados económico-

financieros, calidad producto-servicio, cultura corporativa, presencia internacional e

Investigación y Desarrollo (I + D).

Este índice, es confeccionado por un Instituto de Investigación a partir de datos de

una muestra de 10.000 directivos de más de 2.150 empresas. Por medio de

cuestionarios, estos directivos citaban aquellas empresas que consideraban que

poseían una "buena reputación", tanto en su propio sector como en cualquier otro. A

partir de sus respuestas se confecciona esta medida. A comienzos del año siguiente se

publica el valor del índice pero tan sólo para las 50 primeras empresas (es por tanto

este el dato que disponemos para nuestro estudio).

El índice MERCO se calcula por primera vez para el año 2000 (publicado en 2001).

Nuestro estudio utiliza los valores del índice MERCO de las 50 empresas

"campeonas" en términos de reputación de los años 2000 y 2001, que se hicieron

públicos en 2001 y 2002 respectivamente. Anteriormente, para el mercado español,

no se conoce otra medida comúnmente aceptada de reputación empresarial, si bien en

algunos estudios se han planteado medidas como es el caso de Sabaté y Puente

(2003), que se ha comentado previamente. El índice MERCO, al igual que la medida

planteada en el estudio anteriormente citado, pretende seguir la línea del índice

Fortune americano.3 Para el contraste de nuestra hipótesis, utilizamos diversos

Este índice, que se publica a principios de cada año desde 1982, se obtiene a partir de encuestas a

directivos, ejecutivos, y analistas realizadas en otoño del año anterior, en las que se les pide que

valoren ocho atributos empresariales en una escala de 0 a 10. A pesar de que posiblemente ésta sea la

28




planteamientos econométricos, entre ellos, el modelo logit y el tobit. A través del

primero pretendemos estimar la probabilidad de ser incluido entre las 50 empresas

"campeonas" en cuanto a reputación en un año determinado, y para ello tomamos

como variable dependiente una variable dicotómica (Dmerco) cuyo valor es 1 si la

empresa en cuestión se encuentra entre las 50 empresas de mayor reputación que

establece el índice MERCO o 0 en caso contrario. Con el modelo tobit, apropiado

para muestras truncadas como la nuestra, la variable dependiente (Inmerco) tomará el

valor del índice MERCO para aquellas observaciones para las cuales éste sea

disponible, y el valor 0 para el resto.

Dado que el índice MERCO mide la reputación percibida de una empresa al final de

un año determinado, las percepciones de los directivos estarán basadas, al menos en

parte, en el comportamiento financiero previo de la empresa. Por esta razón,

decidimos utilizar valores retardados para nuestras variables independientes.

3.3 Datos de divulgación

Para analizar la información que divulgan las empresas, nos centramos en sus

informes anuales. Los datos acerca de la calidad de este tipo de información los

obtenemos de una revista económica ("Actualidad Económica"), que cada año analiza

la transparencia de los informes anuales de las empresas que cotizan en el Mercado

Continuo y en la Bolsa de Madrid.

medida de reputación corporativa más generalizada y que ha dado lugar a un mayor número de

estudios empíricos, no está exenta de críticas. Entre éstas, podríamos destacar, en primer lugar, que las

calificaciones se encuentran altamente correlacionadas con el comportamiento financiero de la

empresa. En segundo lugar, se considera que la elección de ejecutivos, directivos y analistas representa

una muestra limitada de los grupos de interés de la empresa. Y por último, las calificaciones de

Fortune existen tan solo para las empresas grandes estadounidenses.

29




Para confeccionar esta medida se valoran una serie de parámetros entre los que

encontramos, por ejemplo: información histórica, cuenta de resultados analítica,

composición del accionariado, porcentaje de acciones en manos del Consejo, orden y

claridad, diseño, remuneración de los directivos, rentabilidad de las acciones,

evolución del mercado o información on-line.

Un grupo de expertos asigna, para cada empresa, una puntuación a cada uno de estos

parámetros del informe anual. El listado con el detalle de las puntuaciones para cada

una de las empresas es posteriormente publicado, y a partir de ellas creamos nuestro

índice de revelación, como suma de puntos obtenidos por una empresa, dividido por

la puntuación máxima alcanzable. Además, hemos dividido el índice total en dos sub

índices4: "Información Anual" (IA) y "Otra Información" (Oí).

En el subíndice Información Anual, tratamos de incluir todos aquellos parámetros

relacionados con los estados financieros de la empresa, como el Informe de Gestión o

el informe de Auditoría.

La segunda categoría, denominada "Otra Información", incluye aquellos parámetros

del informe anual que proporcionan información no directamente vinculada a los

estados financieros de la empresa. Entre otros, encontramos: información on-line,

normas de buen gobierno, información acerca de los accionistas que tienen más de un

10% de las acciones de la empresa o el número de acciones que poseen los directivos.

Es importante destacar que el índice MERCO y el índice de calidad del informe anual

son confeccionados por dos organizaciones diferentes de manera independiente.

4 Detallado en el Apéndice de la Tesis.

30




3.4 Otras variables independientes

Como variables de control para nuestro estudio utilizamos las siguientes: tamaño de

la empresa, rentabilidad de las acciones y riesgo. Para la selección de nuestras

variables independientes nos basamos en el trabajo pionero de Fombrun y Shanley

(1990) y en el de Toms (2002). Hemos incluido tan solo aquellas variables que se

muestran significativas en estos estudios, con dos excepciones: accionistas

institucionales y rentabilidad contable previa. En el caso de los accionistas

institucionales, tenemos dos motivos para excluirlos. En primer lugar, la importancia

relativa de los accionistas institucionales en el mercado español es todavía

relativamente baja. En segundo lugar, la obtención de los datos acerca del

accionariado es una tarea bastante compleja, y debido a que su importancia relativa

todavía no es demasiado elevada, hemos decidido no incluirlos porque consideramos

que no es una variable significativa para nuestro estudio.

Con respecto a la rentabilidad contable pasada, se han considerado y utilizado varias

especificaciones de esta variable. Su inclusión nunca cambia los resultados relativos

al efecto que tiene la calidad de la divulgación en la reputación, y puesto que en la

mayoría de los casos no se muestra significativa se ha decidido eliminarla del

análisis5.

La elección final sigue la línea de estudios previos centrados en los efectos de la

divulgación como, por ejemplo, Botosan y Plumlee (2002) y Gelb (2002).

Como medida del tamaño de la empresa consideramos la capitalización de mercado a

final de los ejercicios 1999 y 2000. Estos datos los obtenemos de los Boletines

Anuales de la Bolsa de Madrid. Como esta variable presenta un alto grado de

5 Las tablas con los resultados se muestran en el Anexo del capítulo.

31




asimetría, y en consonancia con la literatura previa, utilizamos su logaritmo neperiano

en nuestro análisis (LNMVAL).

Como medida del comportamiento de la empresa en el mercado utilizamos las

rentabilidades anormales acumuladas (RAA), esto es:

12

RAA?0 =Y[(l + RAil) t=\

donde RAA""0 son las rentabilidades anormales acumuladas de la acción i para el

año 1999 ó 2000, y RA¡,r es la rentabilidad anormal de la acción i en el mes /.

Como medida de las rentabilidades normales optamos por la rentabilidad requerida

por los accionistas en relación al nivel de riesgo de cada compañía, según el CAPM.

Estimamos el componente de riesgo sistemático de cada acción mediante un Modelo

de Mercado para los T meses anteriores al mes t, esto es

Ru=al+fi,Rmt+e,

donde,

• R¡t es la rentabilidad de la acción i en el momento t

• a¡ es el término constante en la ecuación de regresión,

• Pi es el riesgo sistemático de la acción i

• e¡ es el término de error

• T=60

Las rentabilidades anormales mensuales (RA) para cada activo se calculan en cada

mes t como sigue:

32




M,=^,-[*/,+Á(^,,-*/,,)]

donde:

RAit, es la rentabilidad anormal de la acción i en el mes t

R¡,t es la rentabilidad actual de la acción / en el mes t

RmJ es la rentabilidad de mercado en el mes t

Rf,t es la rentabilidad del activo libre de riesgo6 en el mes t

Todos estos datos se obtienen de los boletines diarios de la Bolsa de Madrid.

El riesgo total de una acción se compone del riesgo sistemático, asociado al mercado

en su totalidad, y el riesgo no sistemático, que se refiere al riesgo específico de la

empresa al que la acción se refiere. Como medida del riesgo total consideramos la

desviación estándar de las rentabilidades anormales mensuales para cada año

(STDEV).

4. RESULTADOS EMPÍRICOS

4.1 Análisis univariante

La tabla 1 presenta los estadísticos descriptivos de nuestras variables independientes.

En esta tabla se aprecia que la media de la calidad de la divulgación es superior para

la categoría Información Anual que para la categoría Otra Información. Esto puede

interpretarse como evidencia de que las empresas dan más importancia a la

divulgación de información relacionada con los aspectos tradicionales del informe

anual que a otros aspectos más innovadores. Como se observa en la tabla 1, dividimos

6 Considerado como la tasa de interés media mensual de los repos sobre Bonos del Estado, publicada

en el Boletín de la Central de Anotaciones del Banco de España.

33




TABLA 1 Estadísticos Descriptivos. N=190

Panel A Muestra Completa

Media Mediana Máximo Mínimo Desv. Están.

N

TOT 05860 0.5800 0.9600 0.2000 0.1509

190

IA 0.6627 0.6779 0.9830 0.2203 0.1496

190

Oí 0.4756 0.4634 0.9512 0.0487 0.1875

190

LNMVAL 13.1972 13.1051 18.2089 9.5243 1.8113

190

RAA 0.0308 0.0217 0.8998 -1.0079 0.2987

190

STDEV 0.0736 0.0701 0.2957 0.0053 0.0371

190

Panel B Submuestras


N


N

Tests de igualdad de medias y Media

Mediana

medianas t

p-valor Wilcoxon

p-valor

TOT 0.5575 0.5600 0.8900 0.2000 0.1434

151

TOT 0.6961 0.6800 0.9600 0.4600 0.1284

39

TOT

5.4908 0.0000 4.9827 0.0000

DMERCO=0 IA

0.6372 0.6610 0.9491 0.2203 0.1469

151

Oí 0.4429 0.4390 0.9024 0.0487 0.1765

151

DMERCO=l IA

0.7614 0.7796 0.9830 0.4915 0.1159

39

IA

4.8939 0.0000 4.6969 0.0000

Oí 0.6022 0.5609 0.9512 0.2439 0.1769

39

01

5.0234 0.0000 4.6413 0.0000

LNMVAL 12.6440 12.8274 16.0830 9.5243 1.4313

151

LNMVAL 15.3389 14.8123 18.2089 12.8132 1.5191

39

LNMVAL

10.3505 0.0000 7.7721 0.0000

RAA 0.0579 0.0599 0.8998 -0.9314 0.2977

151

RAA -0.0738 -0.0286 0.5317 -1.0079 0.2822

39

RAA

2.4901 0.0136 2.3974 0.0165

STDEV 0.0725 0.0699 0.2957 0.0053 0.0353

151

STDEV 0.0780 0.0708 0.2942 0.0147 0.0434

39

STDEV

0.8145 0.4164 0.5715 0.5676

TOT = índice de calidad del informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima. IA = índice de calidad de la información relacionada con los estados financieros en el informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima. Oí = índice de calidad de otra información dentro del informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima. LNMVAL = logaritmo natural de la capitalización de mercado a 31 de Diciembre RAA = rentabilidades anormales acumuladas ajustadas por riesgo STDEV = desviación estándar de las rentabilidades anormales mensuales

Test de igualdad de medias = ANO VA test t Test de igualdad de medianas = test no paramétrico de Wilcoxon.

34




la muestra en dos subgrupos: aquellas empresas que pertenecen al grupo de

"campeonas" en cuanto a reputación y las restantes. Puede apreciarse que, realizando

el contraste tanto con el estadístico t como con el Wilcoxon, rechazamos la hipótesis

nula de igualdad de medias y medianas para la calidad de la divulgación. Las

empresas con una mayor reputación muestran mayor calidad en su divulgación, tanto

en la categoría de Información Anual como en la de Otra Información.

También rechazamos la hipótesis nula de igualdad de medias y medianas para el

tamaño de las empresas. Las empresas con más reputación son más grandes que

aquellas con menos reputación.

La tabla 2, muestra los coeficientes de correlación tanto de Pearson como de

Spearman entre las variables independientes. El tamaño está positivamente

relacionado con nuestras variables de calidad de la divulgación. Para comprobar la

posible existencia de un problema de múlticolinealidad obtenemos el índice de

Condición propuesto por Belsley et al. (1980) [Greene (1999)]. Según estos autores,

valores superiores a 20 son indicio de posibles problemas, aunque Novales (1998)

sólo considera problemáticos valores superiores a 25. En nuestro caso cuando

introducimos simultáneamente las variables de calidad de divulgación y tamaño en el

modelo de regresión el índice alcanza un valor de 21.441. De esta manera, podemos

rechazar la hipótesis de un problema serio de múlticolinealidad entre nuestras

variables independientes. Como comprobación adicional, hemos repetido todas

nuestras estimaciones utilizando variables ortogonalizadas, obteniendo resultados

muy similares.

Podemos también observar, que las rentabilidades anormales acumuladas están

negativamente relacionadas con el tamaño, el riesgo y con la calidad de la

divulgación.

35



TABLE 2 Panel A. Coeficientes de Correlación de Spearman.

(p-valores) n=190

IA

Oí

TOT

LNMVAL

RAA

STDEV

IA

1 0.6362

(0.0000) *** 0.9031

(0.0000) ***

0.4022 (0.0000) ***

-0.1198 (0.1070) -0.1422

(0.0410)**

Oí

1

0.8934 (0.0000) ***

0.4177 (0.0000) ***

-0.2081 (0.0042) ***

-0.0795 (0.2743)

TOT

i

0.4491 (0.0000)

***

-0.1831 (0.0118)**

-0.1327 (0.0681) *

LNMVAL

1

-0.2641 (0.0030) ***

0.0165 (0.8211)

RAA STDEV

-0.224 (0.002) ***

***P<0.01; **P<0.05; *P<0.10

Panel B. Coeficientes de Correlación de Pearson. (p-valores) n=190

IA

Oí

TOT

LNMVAL

RAA

STDEV

IA

1 0.6695

(0.0000) ***

0.9256 (0.0000)

*** 0.4509

(0.0000) ***

-0.1228 (0.0913)* -0.1244

(0.0873)*

Oí

1

0.9008 (0.0000) ***

0.4311 (0.0000) ***

-0.2000 (0.0057) ***

-0.0147 (0.8408)

TOT

1

0.4832 (0.0000)

*** -0.1737

(0.0165) ** -0.0802 (0.2714)

LNMVAL

1

-0.2826 (0.0001)***

0.0225 (0.7581)

RAA STDEV

1

-0.3813 . (0.0000) ***

***P<0.01; **P<0.05; *P<0.10 TOT = índice de calidad del informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima. IA = índice de calidad de la información relacionada con los estados financieros en el informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima. Oí = índice de calidad de otra información dentro del informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima. LNMVAL = logaritmo natural de la capitalización de mercado a 31 de Diciembre RAA = rentabilidades anormales acumuladas ajustadas al mercado STDEV = desviación estándar de las rentabilidades anormales mensuales

36


4.2 Análisis multivaviante

Nuestro objetivo es contrastar la existencia de una relación positiva entre la

reputación de una empresa y la calidad de la información que ésta divulga. Para ello,

y debido a las características de los datos de nuestra muestra, hemos utilizado

diferentes metodologías econométricas.

En primer lugar hemos realizado modelos de regresión continuos, en los que a través

del procedimiento de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO) pretendemos contrastar

la relación existente entre reputación y calidad de la divulgación. El problema que se

nos presenta al aplicar ésta metodología es que sólo disponemos de 39 datos, lo cual

supone que nuestros resultados no sean robustos. Para solucionar este problema

aplicamos un procedimiento bootstrap de simulación muestral.

Cuando las muestras son grandes, según el Teorema Central del Límite, asumimos

que la distribución que sigue una variable se aproxima a una distribución Normal.

Cuando la muestra es pequeña, como es nuestro caso, esta presunción no tiene porqué

cumplirse, y por ello, necesitamos conocer la verdadera distribución de los

parámetros cuya significatividad se pretende contrastar. Esto es precisamente lo que

llevamos a cabo al aplicar el bootstrap, ya que mediante la simulación de 10.000

pseudomuestras, inferimos la distribución empírica de los parámetros objeto de

nuestro estudio, para poder contrastar posteriormente su significatividad.

Adicionalmente, y a fin de evitar el sesgo de selección de la muestra, planteamos una

serie de modelos no lineales, con variable dependiente discreta. La nuestra, es una

muestra truncada, ya que disponemos del valor numérico del índice de reputación

sólo para aquellas empresas que forman parte del ranking de las 50 compañías

españolas con mejor reputación. Para hacer frente a este problema hemos llevado a

cabo regresiones logit y tobit, que nos permiten trabajar con toda la muestra, ya sea

37




utilizando una variable dependiente dicotómica (logit) o truncada (tobit). En el

presente apartado se comentarán detalladamente cada una de las metodologías

aplicadas.

4.2.1 Modelos continuos.

4.2.1.1 M.C.O

En primer lugar planteamos regresiones de Mínimos Cuadrados Ordinarios (M.C.O),

en las que nuestra variable dependiente es el logaritmo del índice de reputación

MERCO (LNMERCO). La variable LNMERCO tiene sólo 39 observaciones, esto es,

tan sólo para 39 observaciones empresa-año de nuestra muestra disponemos del

índice de reputación asignado por Análisis e Investigación, ya que el resto no se

encuentran dentro de la lista de empresas más valoradas en España. Por tanto, para

éstas observaciones de las que disponemos el valor del índice MERCO hacemos una

regresión continua aplicando la metodología Mínimos Cuadrados Ordinarios, a pesar

de su escaso número.

De manera inicial, planteamos regresiones simples en las que la única variable

independiente es cada una de las categorías de calidad de la divulgación (Modelos 1,

2 y 3).

Lnmerco = a + fixDISC + s

Adicionalmente planteamos un cuarto modelo, en el que aparecen dos variables

explicativas, ambas referidas a revelación. En lugar de incluir la variable TOT, en

este modelo aparecen las dos medidas en las que ésta se descompone, esto es, IA y

Oí. No obstante, dado que ambas categorías se encuentran altamente correlacionadas

y para evitar un problema de multicolinealidad, ortogonalizamos la variable IA

38




regresándola sobre Oí. De esta manera, las variables que finalmente se incluyen en el

modelo 4, son Oí y los residuos de la regresión anterior (RESIA).

Lnmerco = a + PxOI + j32RESIA + e

Como podemos apreciar en el panel A de la tabla 3, en todos los casos la medida de

divulgación es altamente significativa, y muestra el esperado signo positivo. El

último modelo, que incluye las dos medidas en las que descomponemos el índice de

calidad de divulgación, muestra que ambas son significativamente distintas de cero, si

bien, el coeficiente de la variable ortogonalizada IA es ligeramente superior. Una vez

planteado el modelo en su versión más simple, planteamos la especificación

completa, esto es incluyendo todas las variables de control que anteriormente se han

descrito:

Lnmerco = a + pxDISC + /32LNMVAL + &STDE V + faRAA + £

Los resultados de los modelos 5, 6 y 7 del panel B de la tabla 3, muestran los

coeficientes de las regresiones que tienen como variables explicativas el tamaño, las

rentabilidades acumuladas, la desviación estándar de la rentabilidad, y cada una de las

tres medidas de calidad. El modelo 8 de nuevo introduce las dos medidas en que se

descompone el índice de calidad de divulgación ortogonalizadas, RESIA y Oí. En los

modelos 5 y 7, las únicas variables significativas son el tamaño, y la correspondiente

categoría de calidad de la divulgación, éstas últimas con una significatividad en torno

al 10%. El modelo 6, solo muestra una variable significativa, la relativa al tamaño, ya

que en esta ocasión, la variable de calidad de la información, IA, presenta un p-valor

ligeramente superior al 10%. Por último, en el modelo 8, que incluye

simultáneamente a las dos categorías de divulgación, podemos observar que además

del significativo efecto positivo que el tamaño ejerce sobre la variable dependiente,

de las dos categorías de información incluidas en la especificación, tan solo Oí es

significativamente distinta de cero. Este resultado podría implicar que aquella

información no directamente vinculada a los estados financieros de la empresa es más

39



TABLA 3 Regresiones MCO

Variable dependiente: índice de reputación (Lnmerco) (p-valor). N=39

Panel A: Lnmerco= a + B,DlSC+e

Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Modelo 4 c

TOT

IA

Oí

RESIA

-2.94 (0.00)***

2.31 (0.00)***

-3.31 (0.00)***

2.59 (0.00)***

-2.15 (0.00)***

1.36 (0.00)***

-2.15 (0.00)***

1.36 (0.01)**

2.16 (0.03)**

Panel B: Lnmerco= a + B/D/SC+^LNMVAL+BjSTDEV+B^ RAA+e

Modelo 5 Modelo 6 Modelo 7 Modelo 8 c

TOT

IA

Oí

RESIA

LNMVAL

STDEV

RAA

-5.81 (0.00)***

1.08 (0.06)*

0.24 (0.00)***

1.28 (0.88) -0.01 (0.98)

-5.85 (0,00)***

1.10 (0.10)

0.23 (0.00)***

1.43 (0.48) -0.06 (0.85)

-5.73 (0.00)***

0.70 (0.08)*

0.25 (0.00)***

1.23 (0.54) 0.04

(0.90)

-5.50 (0.00)***

0.72 (0.08)*

0.60 (0.49) 0.24

(0.00)*** 1.28

(0.53) -0.01 (0.98)

Panel C: Lnmerco= a + BjDISC+fcLNMVAL+e

c

TOT

IA

Oí

RESIA

LNMVAL

Modelo 9

-5.67 (0.00)***

1.12 (0.05)**

0.23 (0.00)***

Modelo 10

-5.70 (0.00)***

1.06 (0.11)

0.23 (0.00)***

Modelo 11

-5.58

(0.00)***

0.74 (0.06)*

0.25 (0.00)***

Modelo 12

-5.42

(0.00)***

0.77 (0.05)**

0.45 (0.58)

0.24 (0.00)***

***P<0.01; **P<0.05; *P<0.10

TOT = índice de calidad del informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima. IA = índice de calidad de la información relacionada con los estados financieros en el informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima. Oí = índice de calidad de otra información dentro del informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima. LNMVAL = logaritmo natural de la capitalización de mercado a 31 de Diciembre RAA = rentabilidades anormales acumuladas ajustadas al mercado STDEV = desviación estándar de las rentabilidades anormales mensuales


valorada a la hora de determinar la reputación de la misma. En cualquiera de las

especificaciones planteadas observamos que el resto de variables explicativas, es

decir, las rentabilidades anormales acumuladas y el riesgo, nunca son significativas, y

por tanto, no parecen ejercer influencia alguna en la determinación de la reputación

empresarial.

En base a este último argumento, según el cual ni las rentabilidades anormales ni la

desviación estándar de las mismas son significativas en las anteriores

especificaciones, planteamos los cuatro últimos modelos, que se muestran en el panel

C de la tabla 3. En esta ocasión, incluimos como regresores únicamente aquellas

variables que en los anteriores casos se mostraban como significativas, esto es,

tamaño y las categorías de calidad de divulgación.

Lnmerco = a + fiDISC + fi2LNMVAL + e

Los resultados no difieren de los obtenidos anteriormente: el tamaño muestra en

todos los casos una alta significatividad, las variables TOT (Modelo 9) y Oí (Modelo

11) son significativas al 5 y 10 por ciento, respectivamente. La categoría IA (Modelo

10) aunque muestra un coeficiente positivo, sigue sin ser significativa, ya que de

nuevo su p-valor supera ligeramente el 10%. Y por último, en la especificación 12 se

observa de nuevo que mientras que Oí es significativamente distinto de 0 con una

probabilidad del 95%, la variable ortogonalizada IA no parece influir de manera

significativa en la variable dependiente.

De esta manera observamos la aparente existencia de una relación positiva y

significativa entre la calidad de la divulgación y la reputación empresarial, así como

el importante efecto que la variable tamaño tiene a su vez sobre dicha reputación.

41




Sin embargo, los resultados de éste modelo MCO no podemos considerarlos robustos

debido al escaso número de observaciones de que disponemos. Este problema lo

intentamos solventar a través de una metodología de simulación de muestreo que se

desarrolla en el siguiente apartado.

4.2.1.2 Modelos de simulación Bootstrap

La metodología que se detalla a continuación, tiene como finalidad, a partir de los

datos originales, simular una serie de variables (en nuestro caso 10.000) a través de

las cuales inferimos la verdadera distribución de los parámetros del modelo inicial.

En concreto, generamos los errores a partir de una función uniforme7 que genera

números aleatorios en el intervalo [0,1) y los acotamos entre el valor máximo y

mínimo de los residuos del modelo original. A su vez, imponiendo la hipótesis nula

(es decir, asumiendo que es cero el coeficiente de la variable que pretendemos

contrastar) generamos la variable dependiente. De esta forma obtenemos una nueva

muestra, y por tanto un nuevo estimador del coeficiente objeto de contraste.

Repetimos este proceso 10.000 veces, con lo cual conseguimos 10.000 estimadores

de la variable objeto de estudio, y por tanto obtenemos su distribución bajo la

hipótesis nula, pudiendo de esta manera contrastar su significatividad. Puesto que

nuestro objetivo es hacer un contraste de significatividad individual, imponemos la

hipótesis nula Ho: /?=0, y mediante la generación aleatoria de los errores a partir de

la función uniforme, obtenemos las nuevas variables del modelo. Ésta generación de

números aleatorios la acotamos entre los valores máximo y mínimo de los residuos

del modelo original, ya que de no hacerlo se produciría un cambio de escala que

afectaría a la variable cuya significatividad se pretende contrastar, y por tanto las

estimaciones de sus coeficientes carecerían de sentido.

7 Algoritmo de George Marsaglia's (1994)

42




Para realizar el contraste de significatividad, es necesario que la distribución esté

centrada en cero. Cuando asumimos normalidad en la distribución de los residuos del

modelo o la muestra es lo suficientemente grande, podemos obtener un estadístico de

contraste del cual conocemos su distribución o aproximación asintótica. Como en

nuestro caso contamos con una muestra de tamaño reducido y no podemos hacer

ningún supuesto acerca de la distribución de los residuos, la significatividad de los

parámetros se contrasta comparando el coeficiente obtenido de la regresión MCO,

con la región de aceptación de los coeficientes obtenidos a través de la técnica del

bootstrap.

TABLA 4 BOOTSTRAPS SIMPLES

Variable dependiente: índice de reputación (Lnmerco)

Lnmerco= a + fiíDISC+e

Variable Independien

te

3 t J).Ó5 t0.9S P

^0.05 ^0.95

Panel A: Lnmerco= a + fiíTOT+s TOT 2.3062 3.63 -1.690 1.690 2.3062 -1.2493 1.2550

Panel B: Lnmerco= a + piIA+e IA 2.5921 3.70 -1.690 1.690 2.5921 -1.4814 1.4885

Panel B: Lnmerco- a + B¡OI+s Oí 1.3597 2.79 -1.690 1.690 1.3597 -0.9211 0.9379

t: estadístico t convencional para contrastar si la media es significativamente distinta de cero; t005: percentil 0.05 tomado de una distribución t-Student con n-1 grados de libertad; t095: percentil 0.95 tomado de una

distribución t-Student con n-1 grados de libertad; /? coeficiente estimado de la variable de calidad de

divulgación; p ' : percentil 0.05 tomado de la distribución del coeficiente obtenida a partir de la técnica

bootstrap; fi : percentil 0.95 tomado de la distribución del coeficiente obtenida a partir de la técnica bootstrap; TOT: índice de calidad del informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima; IA: índice de calidad de la información relacionada con los estados financieros en el informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima; OÍ: índice de calidad de otra información dentro del informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima.

43




En primer lugar, según muestra la tabla 4, realizamos los bootstraps simples para cada

una de las variables de calidad de divulgación, es decir, regresamos la variable de

reputación corporativa sobre cada una de las tres variables de calidad únicamente. El

primer paso, como se ha comentado anteriormente, es estimar las tres regresiones por

MCO, utilizando únicamente los 39 datos disponibles. De ésta manera obtenemos los

estimadores de las tres variables de calidad, siendo significativos al 1% en cualquiera

de sus tres versiones. Para confirmar la robustez de éstos resultados aplicamos la

técnica bootstrap a cada una de las tres regresiones. Efectivamente, ésta metodología

vuelve a poner de manifiesto la elevada significatividad de las variables con p-valores

muy próximos a cero. En este sentido, observando los resultados obtenidos a partir

del modelo MCO y de ésta técnica de simulación de muestreo, parece bastante

probable la existencia de una relación positiva entre la reputación de la empresa y la

calidad de la información que ésta divulga.

A través de los modelos planteados inicialmente, hemos podido apreciar la relación

positiva y altamente significativa que vincula a la reputación corporativa con el

tamaño de la empresa. Con la finalidad de confirmar esto último, realizamos de nuevo

un bootstrap, de manera que ahora tenemos tres regresiones en las que las únicas

variables independientes son las de calidad de divulgación y tamaño.

Nuestro objetivo es comprobar si la variable de calidad de información es

significativa en presencia del tamaño, y para ello asumiendo la hipótesis nula de que

la variable de divulgación toma el valor cero, y generando de nuevo los residuos

aleatoriamente a través de una distribución uniforme, volvemos a obtener 10.000

nuevas muestras sobre las que estimar el modelo, que nos permiten inferir la

verdadera distribución de los parámetros bajo Ho.

Cuando estas regresiones eran estimadas por MCO, observábamos que el tamaño

tiene siempre un efecto positivo y significativo en la reputación. En el caso de las

44




categorías de información, sólo se muestran como significativas las de Información

Total y Otra Información a niveles del 5% y 10% respectivamente, mientras que la

calidad de la Información Anual parecía no tener ningún efecto sobre la variable

dependiente. Con la técnica de simulación de muestreo, tal y como muestra la tabla 5,

obtenemos una mayor significatividad de la calidad de la información en presencia

del tamaño en cualquiera de sus tres versiones, pasando los niveles de significatividad

al 1% en el caso de la categoría Información Total, un 5% para la categoría Otra

Información y un 10% para la categoría Información Anual. Esto nos lleva a una

conclusión importante, y es que a pesar de que el tamaño se muestra como un

determinante fundamental de la reputación, tenemos evidencia empírica a favor de la

existencia de una relación positiva entre la reputación de una empresa y la calidad de

la información que ésta divulga.

4.2.2 Modelos de variable dependiente discreta.

4.2.2.1. Modelos Logit

Mediante la especificación logit estimamos la probabilidad de que una determinada

empresa sea incluida dentro del listado de las 50 empresas más admiradas.

La tabla 6 presenta los resultados de las estimaciones del modelo logit completo, en el

que se incluyen todas las posibles variables explicativas. Como se aprecia en la tabla,

el tamaño presenta de nuevo un coeficiente positivo y altamente significativo. Las

empresas más grandes tienen más posibilidades de ser incluidas entre el grupo de

compañías "campeonas" en cuanto a reputación.

45



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Además, las variables de calidad de la divulgación, son también significativas: las

categorías de información total y otra información al 5% y la categoría de

información anual al 10%. Por tanto, la divulgación afecta positiva y

significativamente a la probabilidad de ser clasificado entre el grupo de las 50

empresas españolas con más reputación.

Sin embargo, seguimos interesados en aislar el efecto de la calidad de la divulgación

del efecto tamaño, para demostrar que la primera variable tiene un efecto positivo y

significativo sobre la reputación de la empresa, independientemente del efecto

tamaño. Para ello, planteamos de nuevo el modelo anterior pero solo para una

submuestra de empresas "grandes". Si seleccionamos un grupo de empresas donde el

tamaño varía mucho menos que en la muestra completa, entonces podemos asumir

que su efecto sobre la reputación de la empresa es tá, por lo menos en parte,

mitigado.

Seleccionamos como empresas "grandes" aquellas que se sitúan por encima de la

mediana de la variable tamaño, y consideraremos el resto como "pequeñas". A

continuación, estimamos el modelo logit anterior solo para el grupo de empresas

"grandes".

Como puede apreciarse, la significatividad de las variables de divulgación aumenta

(ahora son significativas con un p-valor inferior al 5%), mientras que la

significatividad de LNMVAL es muy parecida, si bien en algún caso decrece

ligeramente.

Este resultado lo interpretamos como evidencia significativa a favor de la hipótesis de

que la calidad de la divulgación tiene un efecto positivo en la reputación una vez que

controlamos el efecto tamaño.

47



TABLA 6

Regresiones Logit Variable dependiente: probabilidad de ser incluido entre las 50 empresas Españolas

más admiradas (p-valor)

Modelo

n

Constant

TOT

IA

Oí

RESIA

LNMVAL

RAA

STDEV

LR test

Akaike criterio

PANEL A: TOT

Model Modelo Completo Simplificado

190 -21.85

(0.00)***

4.89

(0.03)**

1.21

(0.00)***

0.11

(0.91)

6.31

(0.35)

86.63 (0.00)

0.61

(empresas grandes)

95

-19.30 (0.00)***

6.20

(0.01)**

1.01 (0.00)***

37.87 (0.00)

1.00

PANEL B: IA


190

-21.56 (0.00)***

3.88

(0.09)*

1.22

(0.00)***

-0.07

(0.94)

6.19

(0.35)

84.64

(0.00)

0.62

(empresas grandes)

95 -19.41

(0.00)***

5.42

(0.03)**

1.03

(0.00)***

36.04

(0.00)

1.02

PANEL C: Oí


190

-21.10

(0.00)***

3.30

(0.04)**

1.26

(0.00)***

0.24

(0.81)

5.72

(0.39)

86.21

(0.00)

0.61

(empresas grandes)

95 -18.31

(0.00)***

3.63

(0.03)**

1.09

(0.00)***

36.19 (0.00)

1.02

PANEL D: COMBINADO

Model Completo

190

-20.88

(0.00)***

3.69

(0.03)**

1.98 (0.45)

1.23

(0.00)***

0.17

(0.86)

6.19

(0.36)

86.79

(0.00)

0.62

Modelo Simplificado

(empresas grandes)

95

-17.51 (0.00)***

4.06

(0.02)**

3.66

(0.20) 1.01

(0.00)***

37.87

(0.00)

1.02

***P<0.01; **P<0.05; *P<0.10

TOT= índice de calidad del informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima IA= índice de calidad de la información relacionada con los estados financieros en el informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima 01= índice de calidad de otra información dentro del informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima LNMVAL= logaritmo natural de la capitalización de mercado a 31 de Diciembre RAA = rentabilidades anormales acumuladas ajustadas al mercado STDEV = desviación estándar de las rentabilidades anormales mensuales RESIA= residuos de la regresión de IA sobre Oí

48


Las dos últimas columnas de la tabla 6 muestran de nuevo tanto el modelo completo

como el simplificado, pero ahora introducimos simultáneamente las categorías

Información Anual (IA) y Otra Información (Oí) (en lugar de agruparlas en la

variable Total (TOT) o de incluirlas en regresiones separadas como hemos hecho

anteriormente). Para evitar un problema de multicolinealidad (IA y Oí presentan un

coeficiente de correlación significativo de más del 63%), ortogonalizamos la

categoría IA regresándola sobre Oí; en este sentido, las variables que incluimos en

nuestro modelo combinado son Oí y los residuos de la regresión anterior (RESIA),

aparte del resto de variables de control. Como puede observarse, ambas variables

muestran un comportamiento claramente diferente, esto es, mientras que Oí se

muestra positiva y significativamente (5%) relacionada con la variable dependiente,

el coeficiente de la variable ortogonalizada, RESIA, aunque es positivo, no es

significativo. Podemos también observar, como anteriormente, que el tamaño muestra

una elevada significatividad a la hora de determinar la probabilidad de que una

empresa sea incluida entre las 50 compañías españolas con mayor reputación,

mientras que las variables relativas a la rentabilidad y al riesgo continúan sin ser

significativas.

En la última columna, se muestran los resultados de modelo simplificado, en el cual

de nuevo incluimos tanto la variable Oí como RESIA para la submuestra de empresas

grandes. Como se observa en la tabla, el coeficiente de la variable Otra Información

(4.0557) aumenta considerablemente, mientras que el de la variable tamaño

disminuye de manera drástica. La variable Información Anual continúa sin estar

significativamente relacionada con la variable dependiente.

4.2.2.2 Modelos Tobit

Como se ha comentado anteriormente, estamos ante una muestra truncada, ya que a

todas las empresas que no alcanzan una de las 50 primeras posiciones en el ranking

49




de reputación establecido por el índice MERCO, se les ha asignado una misma

puntuación (en nuestro caso 0). Una técnica estándar de estimación para muestras

truncadas es el modelo tobit8. La ventaja que presenta la especificación de un modelo

tobit con respecto al logit es que el primero permite considerar la variación en los

valores de la variable dependiente para aquellas observaciones que no están

truncadas. Los resultados de las regresiones tobit se muestran en la tabla 7.

Como viene siendo usual, el tamaño es siempre muy significativo. Sin embargo, las

variables de calidad de la divulgación son también siempre significativas con el

esperado signo positivo. Además, se observa que cuando fraccionamos la variable

general de divulgación en sus dos componentes (IA y Oí), el índice Otra Información

es más significativo que el de Información Anual. Estos resultados confirman los

obtenidos mediante el modelo logit que se mostraban en la sección previa. Además,

se pone de manifiesto que el confeccionar informes anuales de mayor calidad, no solo

supone un incremento en las posibilidades de ser incluido dentro del grupo de

empresas españolas mejor consideradas, sino que además supone un aumento en el

nivel de reputación, para aquellas empresas que forman parte de este grupo.

Como se ha hecho para el modelo logit, hemos repetido el análisis para la submuestra

de empresas "grandes", eliminando las variables que anteriormente no eran

significativas. De nuevo la significatividad de las variables de divulgación aumenta.

Las dos últimas columnas de la tabla 7, muestran los resultados del modelo tobit

cuando se incluyen simultáneamente ambas categorías de divulgación: Otra

Información y la parte de la categoría Información Anual no relacionada con la

variable Otra Información (RESIA).

Greene(1999)

50



TABLA 7 Regresiones Tobit

Variable dependiente: índice de reputación (Inmerco) (p-valor)

c

TOT

IA

Oí

RESIA

LNMVAL

STDEV

RAA

Adj. R2

PANEL A:TOT Completo (n=190)

-2.99 (0.00)***

0.59 (0.01)**

0.17 (0.00)***

0.79 (0.32) 0.01

(0.98) 0.70

Grandes (n=95)

-2.84 (0.00)***

0.75 (0.00)***

0.16 (0.00)***

0.64

PANEL B: IA Completo (n=190)

-3.03 (0.00)***

0.50 (0.05)*

0.18 (0.00)***

0.82 (0.31) -0.02 (0.87) 0.70

Grandes (n=95)

-2.92 (0.00)***

0.72 (0.01)**

0.16 (0.00)***

0.63

PANEL C:OI Completo (n=190)

-2.94 (0.00)***

0.40 (0.01)**

0.18 (0.00)***

0.71 (0.37) 0.02

(0.86) 0.70

Grandes (n=95)

-2.79 (0.00)***

0.45 (0.01)**

0.17 (0.00)***

0.64

PANELD:COMBINADO Completo (n=190)

-2.87 (0.00)***

0.44 (0.01)**

0.24 (0.42) 0.17

(0.00)*** 0.76

(0.33) 0.01

(0.94) 0.70

Grandes (n=95)

-2.62 (0.00)***

0.49 (0.00)***

0.47 (0.15) 0.16

(0.00)***

0.64

***P<0.01; **P<0.05; *P<0.10

TOT= índice de calidad del informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima IA= índice de calidad de la información relacionada con los estados financieros en el informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima 01= índice de calidad de otra información dentro del informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima LNMVAL= logaritmo natural de la capitalización de mercado a 31 de Diciembre RAA = rentabilidades anormales acumuladas ajustadas al mercado STDEV = desviación estándar de las rentabilidades anormales mensuales RESIA= residuos de la regresión de IA sobre Oí

Los resultados muestran de nuevo la alta significatividad del signo positivo de las

variables tamaño y Oí (con niveles del 1% y del 5% respectivamente), mientras que

el resto de variables de nuevo parecen no tener una influencia significativa en la

variable dependiente. Finalmente, repetimos el análisis para la submuestra de

empresas "grandes", y nuevamente la variable Otra Información presenta un

coeficiente positivo, cuya significatividad ha incrementado (ahora es del 1%), el

51


coeficiente de la variable tamaño decrece ligeramente y la categoría Información

Anual permanece como no significativa.

5. INTERPRETACIONES Y CONCLUSIONES

El objetivo del presente capítulo es comprobar si la calidad de los informes anuales

de las empresas es un determinante significativo de su reputación. Para ello

utilizamos una muestra de empresas que cotizan en el Mercado Continuo, para las

cuales tenemos acceso a datos de calidad de divulgación y a los resultados de un

estudio sobre la reputación corporativa. Hemos obtenido dos claros resultados:

En primer lugar, de acuerdo con nuestro análisis, el tamaño de la empresa es un

determinante fundamental de la reputación de la misma. Es importante destacar que

hemos utilizado una variable de mercado como medida de tamaño. Ésta, es una

medida más visible que otras posibles candidatas como por ejemplo, el activo total.

Nuestra medida de tamaño, puede por tanto actuar como subrogado de otros factores

determinantes de la reputación. La visibilidad en los medios, por ejemplo, es uno de

los posibles determinantes de la reputación que no se ha incluido en nuestro análisis.

Su efecto puede ser capturado por el tamaño si pensamos que las empresas más

grandes suelen ser objetivo de un mayor número de noticias y artículos. Si este es el

caso, entonces nuestros resultados muestran que la visibilidad en los medios afecta

positivamente a la reputación.

También debemos tener en cuenta como se obtiene nuestra variable dependiente, la

medida de reputación. Según se ha descrito anteriormente, es un índice que se basa en

los resultados de un cuestionario. Por tanto, otra posible explicación para nuestros

resultados estaría relacionada con los efectos que el tamaño puede generar a la hora

de responder a dichos cuestionarios. Podría ocurrir que los directivos, a la hora de

nombrar a las empresas más admiradas, tuvieran tendencia a citar a aquellas de gran

tamaño. Si este hubiera sido el caso, entonces nuestros resultados tendrían, al menos,

dos implicaciones. Por una parte, querría decir que la variable de tamaño (basada en

52




el mercado) puede ser utilizada como un buen subrogado de los rankings de

reputación basados en encuestas, cuando éstos no fueran disponibles. Y por otra

parte, nos indicaría que esta medida de la reputación tiene, al menos, una posible

limitación, esto es, podría estar sesgada por los efectos coyunturales generados por el

tamaño.

Sin embargo, nuestro interés principal es el efecto de la calidad de los informes

anuales en la reputación de las empresas. Nuestro segundo resultado claro es que la

divulgación tiene un efecto significativo y positivo en la reputación. Este resultado

caracteriza la calidad de los informes anuales como un componente fundamental de la

proyección estratégica de una empresa que trata de lograr una posición dominante en

su mercado. En este sentido, añadimos otra característica a la lista de efectos

positivos empíricamente documentados de incrementar la calidad y/o cantidad de

divulgación.

Además, cuando descomponemos nuestra medida de calidad de la divulgación en sus

dos componentes: información (contable) anual más convencional y otra información,

observamos que es el componente Otra Información el que muestra el mayor efecto.

Este resultado proporciona evidencia empírica a favor de la reciente literatura acerca

de la pérdida de relevancia de la información contable tradicional como mecanismo

efectivo de comunicación entre la empresa y sus grupos de interés.

Dado el tamaño de la muestra, nuestros resultados son claramente preliminares, pero

muestran que el estudio de las consecuencias de la calidad de la divulgación en la

reputación empresarial, es un interesante campo para futuras investigaciones.

53




ANEXO

TABLAS CON RENTABILIDAD CONTABLE ENTRE LAS VARIABLES

DEPENDIENTES

TABLA 1

Regresiones Logit

Variable dependiente: probabilidad de ser incluido entre las 50 empresas españolas más admiradas (p-valor)

Modelo n

Constante

TOT

IA

Oí

RESIA

LNMVAL

RAA

STDEV

ROE

LR test

Akaike criterio

PANEL A:TOT

Completo 171

-20.73 (0.00)***

4.88 (0.03)**

1.15 (0.00)***

-0.07 (0.94) 4.78

(0.48) -0.01 (0.59)

79.83 (0.00) 0.68

Grandes 85

-19.67 (0.00)***

6.77 (0.01)**

1.02 (0.00)***

PANEL B: IA

Completo 171

-20.52 (0.00)***

3.82 (0.09)*

1.16 (0.00)***

-0.23 (0.81) 4.85

(0.48) -0.01 (0.61)

77.88 (0.00) 0.69

Grandes 85

-19.96 (0.00)***

6.28 (0.02)*

1.03 (0.00)***

PANEL C: Oí

Completo 171

-19.91 (0.00)***

3.41 (0.03)**

1.19 (0.00)***

0.07 (0.94) 4.14

(0.54) -0.00 (0.63)

79.58 (0.00) 0.68

Grandes 85

-18.29 (0.00)***

3.55 (0.04)**

1.09 (0.00)***

PANEL D: COMBINADO

Completo 171

-19.79 (0.00)***

3.79 (0.03)**

1.81 (0.49) 1.16

(0.00)*** 0.00

(0.99) 4.57

(0.51) -0.00 (0.60)

80.04 (0.00) 0.69

Grandes 85

-17.46 (0.00)***

4.18 (0.03)**

4.84 (0.11) 1.01

(0.00)***

TOT= índice de calidad del informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima IA= índice de calidad de la información relacionada con los estados financieros en el informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima 01= índice de calidad de otra información dentro del informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima LNMVAL= logaritmo natural de la capitalización de mercado a 31 de Diciembre RAA = rentabilidades anormales acumuladas ajustadas al mercado STDEV = desviación estándar de las rentabilidades anormales mensuales RESIA= residuos de la regresión de IA sobre Oí ROE= ratio beneficios dividido entre los fondos propios

54



Consecuencias de la divulgación de información en la reputación em¡

TABLA 2

Modelo n

Constante

TOT

IA

Oí

RESIA

LNMVAL

RAA

STDEV

ROE

R2aj.

Regresiones Tobit Variable dependiente: índice de reputación (Inmerco)

PANEL A:TOT Completo

171 -2.88

(0.00)*** 0.59

(0.02)**

0.17 (0.00)***

-0.02 (0.87) 0.61

(0.44) -0.00 (0.54)

0.69

Grandes 85

-2.86 (0.00)***

0.79 (0.00)***

0.16 (0.00)***

(p-valor)

PANEL B: IA Completo

171 -2.92

(0.00)***

0.50 (0.06)*

0.17 (0.00)***

-0.04 (0.74) 0.66

(0.42) -0.00 (0.56)

0.69

Grandes 85

-2.96 (0.00)*

0.81 (0.00)***

0.16 (0.00)***

PANEL C: Oí Completo

171 -2.82

(0.00)***

0.41 (0.02)**

017 (0.00)***

0.00 (0.99) 0.53

(0.51) -0.00 (0.57)

0.69

Grandes 85

-1.12 (0.00)***

0.81 (0.00)**

0.07 (0.00)***

PANEL D: COMBINADO Completo

171 -2.76

(0.00)***

0.45 (0.01)**

0.23 (0.45) 0.17

(0.00)*** -0.01 (0.93) 0.58

(0.47) -0.00 (0.54)

0.69

Grandes 85

-2.59 (0.00)***

0.48 (0.01)**

0.61 (0.07) 0.16

(0.00)***

TOT= índice de calidad del informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima IA= índice de calidad de la información relacionada con los estados financieros en el informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima 01= índice de calidad de otra información dentro del informe anual. Puntuación total dividido entre puntuación máxima LNMVAL= logaritmo natural de la capitalización de mercado a 31 de Diciembre RAA = rentabilidades anormales acumuladas ajustadas al mercado STDEV = desviación estándar de las rentabilidades anormales mensuales RESIA= residuos de la regresión de IA sobre Oí ROE= ratio beneficios dividido entre los fondos propios

55



CAPÍTULO 2

INTERACCIÓN ENTRE LA DIVULGACIÓN DE INFORMACIÓN Y EL

COSTE DE CAPITAL



Capítulo 2. Interacción entre la divulgación de información y el coste de capital

1. INTRODUCCIÓN

Los beneficios derivados de incrementos en la calidad o cantidad de información

divulgada por la empresa es uno de los temas más actuales de investigación en

contabilidad. Uno de estos beneficios que se ha analizado extensamente, es la

esperada reducción del coste de capital, sin embargo, la evidencia empírica acerca

de esta cuestión ha obtenido hasta la fecha resultados contrapuestos.

La falta de resultados concluyentes relativos a esta cuestión podría deberse, al

menos en parte, a dos cuestiones relacionadas con el diseño de la investigación:

1. Dificultades de medición. Tanto el coste de capital como la calidad de la

información son variables que no pueden observarse directamente por el

investigador. Por tanto, debemos confiar en percepciones individuales que

conllevan que los contrastes que se realicen impliquen un alto grado de

subjetividad.

2. Cuestiones relativas a la especificación de los modelos. Como proponen

Gietzmann y Trombetta (2003), los contrastes empíricos que se han

realizado hasta la fecha pueden estar afectados por un importante

problema de especificación, ya que no consideran el posible efecto que

tendría la elección de diferentes políticas contables.

Este trabajo, por tanto, pretende contribuir a la literatura existente que se centra en

los efectos de la divulgación sobre el coste de capital, tomando en consideración

estas dos importantes cuestiones.

A la hora de medir el nivel de divulgación, un gran número de autores han

utilizado índices, pero la naturaleza de éstos difiere considerablemente entre los

diversos estudios. Mientras que algunos de ellos sólo tienen en cuenta la

información divulgada de manera voluntaria (Chow y Wong-Boren, 1987;

Raffournier, 1995), en otros, se incluye tanto información divulgada de forma

57



Capitulo 2. Interacción entre la divulgación de información y el coste de capital

voluntaria como obligatoria (Cooke, 1989; Giner, 1997). Los índices que se basan

en la información que proporciona el informe anual, suelen estar más centrados en

medir la calidad de la información que se ha de divulgar obligatoriamente,

mientras que aquellos índices que se centran en la actividad de divulgación de

manera voluntaria tienden a medir la cantidad de divulgación.

Dado que en nuestro estudio solo consideramos la información que proporcionan

las empresas en sus informes anuales, nos centramos en la calidad de la

información que la empresa divulga. De esta manera, confeccionamos un índice

de calidad de la divulgación utilizando los datos publicados por la revista de

negocios "Actualidad Económica ", que cada año estudia los informes anuales de

las empresas que cotizan en el Mercado Continuo español.

Con respecto a la estimación del coste de capital, encontramos dos vertientes en la

literatura existente: estimaciones ex - ante, basadas en pronósticos de analistas, y

estimaciones ex -post, basadas en rentabilidades pasadas.

Las estimaciones ex - post han sido objeto de numerosas críticas por considerarse

inapropiadas1. Por esta razón, recientemente diversos trabajos han propuesto

nuevas alternativas para la medición del coste de capital basadas en el precio

actual de la acción y en los pronósticos de los analistas acerca de beneficios

futuros2. En nuestro trabajo, seguimos esta nueva vertiente y realizamos una

estimación ex - ante del coste de capital utilizando las previsiones de los analistas

como variable proxy de las expectativas del mercado.

El objetivo principal de este capítulo es realizar el contraste empírico del

equilibrio de interacción mostrado por Gietzmann y Trombetta (2003). La

característica distintiva de este equilibrio es que el coste de capital es determinado

simultáneamente por la calidad de la información divulgada por las empresas y

1 Véase, por ejemplo Elton (1999)

2 Algunos de ellos serán comentados en la siguiente sección.

58




por la política contable seleccionada. En equilibrio, las empresas clasificadas

como conservadoras son las que muestran un menor coste de capital,

independientemente de su divulgación. Por otro lado, las empresas agresivas

pueden reducir su coste de capital incrementando el nivel de información

divulgada. Este resultado podría ser una explicación a la dificultad que hasta la

fecha ha existido para encontrar significatividad estadística a la relación inversa

existente entre el coste de capital y la divulgación, como ocurre por ejemplo en

los trabajos de Botosan (1997) y Botosan y Plumlee (2002b). Si la elección de la

política contable es relevante, entonces la relación existente entre el coste de

capital y la divulgación no es monótona. Será negativa para las empresas

agresivas, pero en el caso de las conservadoras no cabe esperar relación alguna.

Por tanto, si no tenemos en cuenta la elección de la política contable en nuestra

especificación del modelo, no deberíamos esperar un coeficiente negativo y

significativo para nuestra medida de divulgación. La figura 1 proporciona la

intuición gráfica a esta idea3.

En el caso representado por la Figura 1, si estimamos un modelo simple de

regresión del coste de capital sobre la calidad de la divulgación, podríamos o no

encontrar una relación estadísticamente significativa porque estamos mezclando

dos modelos. Para las empresas con políticas contables agresivas, la relación es

claramente negativa, mientras que para las conservadoras no parece que exista una

relación.

La novedad de nuestro trabajo es precisamente la inclusión de esta variable proxy

de la política contable seleccionada por la empresa, en interacción con la variable

de calidad de divulgación, en la especificación empírica del modelo de coste de

capital. El modelo, por tanto, incluye una variable dicotómica que diferencia a las

empresas agresivas de las conservadoras.

3 Este gráfico es original de Gietzmann y Ireland (2004)

59




FIGURA 1

Coste de

Capital

x Empresas conservadoras

• « ^ ^ o o Empresas agresivas

¿^-x»a ° „ 0 o ^ ^ o

'"* "o "" ° ^^,,,^*,^^

x x X X X

X x x x X

Divulgación

Para confeccionar esta variable dummy, hemos seguido dos vías alternativas:

En primer lugar, lo hacemos a partir de los discretionary accruals o ajustes por

devengo discrecionales que proporciona el Modelo de Jones Modificado de

Dechow et al. (1995). En la línea de otros estudios previos, como Givoly y Hayn

(2000) y Gietzmann y Ireland (2004), clasificamos como empresas conservadoras

(agresivas) aquellas que muestran ajustes por devengo negativos (positivos).

En segundo lugar, los autores construyen una medida propia que pretende

diferenciar entre empresas agresivas y conservadoras, a través de una serie de

ratios obtenidos directamente de los informes anuales.

60




Los resultados proporcionados por el análisis empírico permiten concluir que la

elección de la política contable de la empresa se muestra como una variable con

un significativo poder explicativo en la relación existente entre el coste de capital

y la calidad de la divulgación. En el caso de las empresas clasificadas como

agresivas la relación es negativa, como esperábamos. Por otro lado, para las

empresas conservadoras la divulgación no aparece como un determinante

significativo del coste de capital. Esto lo interpretamos como evidencia positiva a

favor de la existencia del equilibrio de interacción que predicen teóricamente

Gietzmann y Trombetta (2003)4.

El capítulo se ha estructurado como sigue: en el siguiente apartado realizamos una

revisión de la literatura relevante. En la sección 3 presentamos nuestras hipótesis

y las variables que vamos a utilizar para contrastarlas. La sección 4 muestra los

resultados empíricos. Y finalmente mostramos las conclusiones de nuestro análisis

en la sección 5.

2. REVISIÓN DE LITERATURA

La existencia de una relación entre el coste de capital y la divulgación de

información ha sido tema central de un gran número de estudios, tanto teóricos

como empíricos. Desde el punto de vista teórico, se ha argumentado que la

divulgación disminuye la información asimétrica, y consecuentemente el coste de

capital de la empresa. Sin embargo, los resultados empíricos son muy diversos y

4 Gietzmann y Ireland (2004), contrastan la misma hipótesis utilizando una muestra de empresas

del Reino Unido. La diferencia con respecto a nuestro trabajo se encuentra en las variables

utilizadas. Gietzmann y Ireland (2004) miden cantidad de divulgación de un sector específico a

partir de una base de datos de noticias de prensa, mientras que nuestra medida de divulgación se

refiere a calidad en el contexto del informe anual. Gietzmann y Ireland (2004) también encuentran

evidencia positiva de la existencia del equilibrio de interacción.

61




dependen fundamentalmente del método utilizado tanto para obtener la variable

divulgación como la de coste de capital.

Mediante la divulgación de información privada las empresas tratan de evitar el

rechazo de los inversores potenciales a invertir en acciones poco líquidas, y de

esta manera, reducir el coste de capital. Siguiendo esta línea de argumentaciones,

Diamond y Verrechia (1991) muestran que las empresas pueden reducir su coste

de capital mediante la mejora de sus divulgaciones, lo que implica un aumento de

la liquidez de las acciones de la empresa y un incremento de la demanda de las

mismas por parte de los grandes inversores.

Otro posible beneficio de la divulgación de un mayor nivel de información por

parte de la empresa es una reducción del potencial riesgo de estimación que afecta

a la rentabilidad futura o pago de dividendos. Se entiende que los inversores

atribuyen un mayor riesgo sistemático a un activo del que se dispone poca

información que a un activo del cual hay más información disponible (Handa y

Linn (1993), Klein y Bawa (1976), Coles et a/.(1995), Clarkson et al. (1996))

Hay diversos estudios empíricos que se han centrado en los efectos de la

divulgación sobre el coste de capital de las empresas. Botosan (1997) muestra

que, entre las empresas con un bajo seguimiento de analistas, aquellas que

divulgan información de mayor calidad se ven beneficiadas con costes de capital

inferiores. En su análisis, Botosan (1997) se basa en una muestra de 115 empresas

y mide el coste de capital utilizando una versión del Modelo del Resultado

Residual. Botosan y Plumlee (2002b) estiman el coste de capital utilizando cuatro

métodos alternativos, y muestran que, una vez controlado el tamaño de la empresa

y la beta de mercado, una mayor divulgación está asociada a un menor coste de

capital. Hail (2002), basándose en una técnica de cálculo similar a la de Botosan

(1997), muestra que para una muestra de sección cruzada de 73 empresas no

financieras suizas, existe una relación negativa y significativa entre el coste de

capital de las empresas y su divulgación. Este resultado, además, se da de manera

general, incluso para aquellas empresas seguidas por un elevado número de

62




analistas. Leuz y Verrechia (2000) muestran que, incrementar la divulgación,

entendiendo el aumento de la divulgación como el paso de cumplir los GAAP

locales a los internacionales, implica una disminución en las horquillas de precios

y un mayor volumen de negociación, una vez controlados determinadas

características de la empresa. En esta línea, Welker (1995) también documenta

una relación negativa y significativa entre la divulgación, medida con el índice

AIMR, y las horquillas de precios de la empresa. Healy et al. (1999) muestra que

la rentabilidad de las acciones y la intermediación en el mercado de capitales

mejora cuando la divulgación voluntaria aumenta. Otros, como Marquardt y

Wiedman (1998) proporcionan evidencia acerca de la creencia de los directivos de

que aumentando la divulgación voluntaria se reduce la información asimétrica y,

consecuentemente el coste de capital.

Cuando nos centramos en la estimación del coste de capital podemos diferenciar

dos corrientes alternativas: por un lado encontramos estudios que se basan en

rentabilidades pasadas (estimaciones ex - post) y por otro lado, encontramos

también un gran número de trabajos que aproximan el coste de capital como la

tasa de rentabilidad que utiliza implícitamente el mercado para valorar a la

empresa (estimación ex - ante).

La utilización de una aproximación ex -post no está libre de críticas, y después de

numerosas revisiones del CAPM y del modelo de tres factores de Fama y French

(1997), se concluye que estas estimaciones del coste de capital son imprecisas. En

realidad, se identifican tres tipos de problemas potenciales asociados al uso de

rentabilidades pasadas para obtener la prima por riesgo: i) dificultades al

identificar el modelo correcto de valoración de activos, ii) imprecisión en las

estimaciones de los factores de descuento, iii) imprecisión en las estimaciones de

los factores de las primas por riesgo.

Este tipo de críticas han favorecido la aparición de variables proxy alternativas

para el coste de capital. Existen diversos estudios que adoptan la perspectiva ex -

ante, como Botosan y Plumlee (2002a), Gebhardt et al.(2001), Claus y Thomas

63




(2001) o Gode y Mohanram (2002)5. Estos estudios obtienen el coste de capital

implícito para cada empresa como la tasa interna de rentabilidad que iguala el

valor teórico de las empresas, calculado por algún modelo de valoración

multiperíodo, y el precio actual de la acción. Para llevar esto a cabo, es necesario

obtener los pronósticos de diversas variables contables (principalmente beneficios

y valor contable de los fondos propios) durante un periodo determinado y

establecer un valor terminal apropiado para capturar el valor de estas variables

contables más allá del horizonte de predicción. A pesar de que la metodología

general es la misma para todos los trabajos que adoptan la versión ex - ante, se

han propuesto diferentes fórmulas para el cálculo de la variable proxy del coste de

capital, dependiendo del modelo de valoración adoptado y de las hipótesis

realizadas acerca de su evolución futura y del valor terminal.

Guay et al. (2003) llevan a cabo un análisis comparativo de cuatro de los proxies

empíricos del coste de capital ex - ante y de la medida clásica ex - post del

modelo de tres factores de Fama y French (1997). Para realizar la comparación se

basan en la habilidad de cada una de las medidas para predecir rentabilidades a

uno, dos y tres años. A partir de una muestra de empresas norteamericanas en el

período comprendido entre 1982 y 2000, evidencian lo siguiente: a) la medida ex

-post de Fama y French (1997) no es capaz de predecir de forma significativa las

rentabilidades futuras y sufre de errores de estimación considerables, b) en media,

la medida propuesta por Gebhardt et al. (2001) se comporta relativamente mejor

que el resto de medidas ex - ante de cara a la predicción de rentabilidades futuras.

Por todos estos motivos, decidimos utilizar para nuestro estudio tan solo medidas

ex -ante del coste de capital.

Además, todos los estudios que han realizado análisis comparativos entre las

diversas variables proxy del coste de capital ex - ante muestran que todas ellas

5 Easton et al. (2002) también utilizan el modelo de valoración del resultado residual pero para

estimar simultáneamente el coste de capital esperado y la tasa de crecimiento.

64




están muy correlacionadas y que en la mayoría de casos las diferencias entre ellas

no son estadísticamente significativas6. Por tanto, entre las posibles medidas ex -

ante del coste de capital utilizamos para nuestro estudio dos: la medida que

proponen Gebhardt et al. (2001) y una media entre de nuevo la medida de

Gebhardt et al. (2001) y las tres medidas propuestas por Easton y Monahan

(2003).

3. DESARROLLO DE HIPÓTESIS Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN.

3.1 Desarrollo de las hipótesis

El problema de la selección adversa, asociado a las asimetrías de información, da

lugar a costes de transacción por la compra y venta de acciones. Las empresas que

afrontan una mayor información asimétrica, muestran menores niveles de liquidez

en sus acciones, y por tanto los potenciales compradores son más reacios a invertir

en ellas. Mejorar la calidad de la divulgación de la empresa reduce la información

asimétrica, y por tanto el problema de la selección adversa. Además, debería

suponer una mejora de la capacidad del inversor para predecir el crecimiento

futuro, y de esta manera reducir el riesgo y el componente de información

asimétrica del coste de capital de la empresa.

En consecuencia, y siguiendo esta línea de argumentaciones planteamos la

siguiente hipótesis:

Hi: Existe una relación negativa entre el coste de capital de la empresa y la

calidad de la información que ésta divulga en su informe anual.

6 Chen et al. (2004), Guay et al. (2003), Hail y Leuz (2003). Para un análisis detallado puede

consultarse el trabajo de Trombetta (2004).

65




Sin embargo, la relación existente entre la divulgación y el coste de capital, no

está del todo clara. Por ejemplo, Botosan (1997) no encuentra una relación

estadísticamente significativa entre ambas variables para la totalidad de su

muestra, en cambio, si que demuestra que la existencia de esta inversa asociación

entre divulgación y coste de capital se da para aquellas empresas poco seguidas

por los analistas. De este modo, nos planteamos que la hipótesis anteriormente

planteada puede depender en gran manera de la política contable seleccionada por

la empresa. La adopción de políticas contables agresivas puede parecer demasiado

arriesgada a los inversores y por tanto provocar un mayor nivel de divulgación por

parte de las empresas, que tratan de garantizar al mercado una buena proyección

futura. Por tanto, el mercado podría penalizar a aquellas empresas que adoptan

una política contable agresiva asignándoles un mayor coste de capital. Como

muestran Gietzmann y Trombetta (2003), la política contable seleccionada por la

empresa puede servir como mecanismo de señalización que afecte al coste de

capital. Las empresas con mejor perspectiva de futuro pueden diferenciarse de

aquellas con peores perspectivas mediante la elección de una política contable de

corte conservador. Por tanto, una política contable conservadora reduciría el coste

de capital de la empresa. Sin embargo, una vez que la fase de elección de la

política contable (señalización) ha tenido lugar, las empresas todavía pueden

ejercer alguna influencia sobre el coste de capital a través de las decisiones

relativas a la divulgación. Aquellas empresas que han seleccionado previamente

una política contable agresiva pueden tratar de reducir su coste de capital a través

de una mayor transparencia, mientras que las empresas que han optado por una

política contable conservadora pueden conformarse con el coste de capital que

muestran pensando que es suficientemente bajo y por tanto, prefieren evitar los

costes asociados a la divulgación de información.

De esta manera, la segunda hipótesis que proponemos para que sea objeto de

contraste es la siguiente:

66




H2: Existe una relación negativa entre el coste de capital y la calidad de la

información divulgada en el informe anual para aquellas empresas que han

adoptado una política contable agresiva, mientras que no existe relación entre

ambas variables para aquellas empresas que adoptan una política contable

conservadora.

3.2 Selección de la muestra y variables

3.2.1 Selección de la muestra

Inicialmente nuestra muestra se componía de todas las empresas no financieras

del Mercado Continuo español, para las cuales disponemos de los datos de calidad

de la divulgación entre los años 1998 y 2001 (ambos incluidos). Calculamos la

variable coste de capital a final de junio de los años 1999, 2000, 2001 y 2002,

respectivamente, porque consideramos que para esa fecha los informes anuales de

las empresas ya están disponibles para el mercado.

Excluimos de la muestra inicial todas aquellas empresas para las cuales alguno de

los datos necesarios para la obtención de las estimaciones del coste de capital,

como por ejemplo, la predicción de beneficios por acción de los analistas, no se

encuentra disponibles.

Por último, eliminamos también de la muestra todas aquellas observaciones para

las cuales nos falta alguna de las variables necesarias, bien para el análisis

empírico, o bien para la estimación de los ajustes por devengo discrecionales. Los

detalles acerca de la selección de la muestra aparecen en la Tabla 1.

Finalmente, la muestra definitiva se compone de 250 observaciones empresa-año,

correspondientes al periodo comprendido entre 1998 y 2002.

Dado que la misma empresa puede aparecer en uno o más años del periodo objeto

de análisis podemos experimentar un problema de dependencia temporal.

67




Tratamos de hacer frente a esta situación llevando a cabo regresiones año a año y

agregando posteriormente los resultados basándonos en la metodología propuesta

por Fama y Macbeth (1973).

El mercado español representa un caso interesante de estudio, debido al veloz

proceso de modernización que ha experimentado en los últimos años. El alcance

de este cambio se ve reflejado, entre otros, en algunos hechos como los que

comentaremos a continuación.

En términos de capitalización de mercado, la tasa de crecimiento medio anual

entre 1991 y 2001 ha sido del 21%. Por tanto, el mercado en 2001 era seis veces

mayor que lo era en 1991.

TABLA 1

Proceso de Selección de la Muestra

Muestra inicial

Instituciones financieras

Observaciones perdidas para el

coste de capital

Observaciones perdidas para el

resto de variables

MUESTRA FINAL

2002

121

21

31

6

63

2001

124

20

25

15

64

2000

117

20

33

18

46

1999

158

26

31

24

77

Total

520

87

120

63

250

Percent

100%

16.7%

23.1%

12.1%

48.1%

Todavía más interesante es la evolución en la distribución de las acciones. En

1992, el 16.64% de las acciones que cotizaban estaban en manos del Estado, tan

solo un 1.65%o correspondía a fondos de inversión y un escaso 1.12% pertenecía a

otras empresas no financieras. En 2001, debido al proceso de privatización, las

acciones que pertenecían al Estado disminuyeron hasta situarse en torno al 0.21%,

mientras que el porcentaje de participación de otras empresas no financieras

68




alcanzó un nivel del 21.73%. Además, la participación de los fondos de inversión

creció hasta situarse en el 4.86%. Finalmente, la participación de inversores

extranjeros también ascendió de manera considerable, pasando de un nivel del

30.61% en 1991 al 35% en 2001.

En un mercado que está sufriendo tal crecimiento, los aspectos relacionados con

factores determinantes del coste de capital, adquieren una importancia

fundamental, dado que el número de inversores tanto privados, como

institucionales y extranjeros que adquieren acciones es muy elevado. Por esta

razón, parece bastante probable que la importancia de la investigación

fundamental y de la transparencia en la valoración haya aumentado.

Por otro lado, el español es todavía un mercado donde un grupo de "familias"

controlan casi el 28% de las acciones. Por tanto, no parece tan obvio que la

divulgación tenga un papel vital en la determinación del coste de capital, en un

mercado donde un número considerable de transacciones todavía se negocian de

manera personal.

De esta manera, si detectáramos que la calidad de la divulgación desempeña un

papel determinante en un mercado con estas características, entones cabría esperar

que ésta ejerza todavía una influencia mayor en otros mercados más desarrollados.

La elección de la política contable la consideramos una variable clave que debe

ser considerada cuando tratamos de estudiar los rendimientos de una empresa, y

en particular, cuando nos centramos en la estrategia de comunicación financiera

de la misma. Givoly y Hayn (2000) afirman que existe evidencia que pone de

manifiesto que las empresas se han vuelto más conservadoras en los últimos años.

García y Mora (2004) proporcionan evidencia a favor de la existencia de

conservadurismo en Europa, tanto en el balance como en los beneficios. Afirman

a su vez, que en España, al igual que en el resto de los países continentales, es más

destacada la existencia de conservadurismo en el balance.

69




En primer lugar, a modo de comprobación preliminar, pretendemos determinar la

existencia de conservadurismo en nuestra muestra, y para ello contrastamos la

magnitud de la reacción de los beneficios ante buenas y malas noticias.

Utilizamos la regresión inversa de Basu (1997), tomando rentabilidades anuales

negativas y positivas como variable proxy de malas y buenas noticias

respectivamente. Basu (1997) afirma que bajo un ambiente de conservadurismo,

los beneficios son más sensibles o reaccionan con mayor rapidez ante la

publicación de "malas" noticias. Para contrastar esta idea, propone el siguiente

modelo:

X,/Pt.,= a + /?1D+/?2Rt+/#5DRt + ¿? (1)

donde,

• X, son los beneficios por acción antes de impuestos

• Pt-¡ es el precio de la acción al principio del periodo

• R, es la rentabilidad de la empresa en el periodo comprendido entre los 9

meses anteriores al final del ejercicio t hasta los 3 meses posteriores a su

cierre

• D es una variable dicotómica cuyo valor es 1 en el caso de que hayan

malas noticias (esto es, la rentabilidad es negativa o cero) y 0 en caso

contrario.

El coeficiente del término de interacción,/?3, mide el diferencial en cuanto a

sensibilidad de los beneficios ante malas noticias. Por tanto, podremos afirmar

que existe conservadurismo en los beneficios para el caso español, si éste es

significativamente positivo.

Los resultados obtenidos al estimar la regresión inversa de Basu (1997) se

muestran en la Tabla 2. Efectivamente, tenemos evidencia empírica de la

existencia de conservadurismo en los beneficios, puesto que el coeficiente del

70




término de interacción/?3, es 0.13, y es estadísticamente significativo a un nivel

del 1%.

La existencia de ambos tipos de conservadurismo y el proceso de modernización y

crecimiento experimentado por el mercado español, nos proporciona un

interesante contexto en el que analizar las consecuencias que la calidad de la

divulgación y la política contable tienen en el coste de capital de las empresas.

TABLA 2

Conservadurismo en los Beneficios: Basu (1997)

X,/Pt.i= a + /?! D + /32 Rt + /?3 DR, + s

Constante /?,

Coeficiente 0.08 0.01 -0.01 0.13

P-valor (0.00)*** (0.56) (0.63) (0.00)***

R2Aj. F-statistic

0.11

(0.00)***

Notas: Xt son los beneficios por acción antes de impuestos, Pt-1 es el precio de la acción al principio del periodo, Rt es la rentabilidad de la empresa en el periodo comprendido entre los 9 meses anteriores al final del ejercicio t hasta los 3 meses posteriores a su cierre, D es una variable dicotómica cuyo valor es 1 en el caso de que hayan malas noticias (esto es, la rentabilidad es negativa o cero) y 0 en caso contrario.

3.2.2 Estimación del coste de capital

El coste de capital es la variable dependiente de nuestro modelo. Como se ha

señalado anteriormente, vamos utilizar dos medidas alternativas ex - ante del

coste de capital, ambas basadas en los pronósticos de beneficios de los analistas.

En primer lugar, utilizaremos la medida propuesta por Gebhardt et al. (2001),

basada en el Modelo del Resultado Residual. De acuerdo con este modelo, el

71



precio de la acción puede ser expresado como el valor en libros de los fondos

propios, más una suma infinita de resultados residuales descontados:

P=bvt+fX,+< rbv'^ (2) ' ' tí (1 + rY

donde

• Pt es el precio de cierre en el momento t

• Bvt es el valor contable de los fondos propios en el momento t

• Xt son los beneficios en /

• r es el coste de capital

Sin embargo, por requerimientos de carácter práctico, necesitamos definir un

período de pronóstico explícito. Además, debemos determinar un "valor

terminal", es decir, una estimación del valor de la empresa posterior al período

explícito de pronóstico.

De acuerdo con la metodología propuesta por Gebhardt et al. (2001), utilizamos

un procedimiento en tres etapas para obtener el valor intrínseco: 1) En primer

lugar, utilizamos pronósticos explícitos de beneficios para los tres primeros años,

2) En segundo lugar, obtenemos los pronósticos de beneficios a través de una tasa

lineal de crecimiento/decrecimiento del ratio ROE del año t+3 al ROE medio del

mercado en el año t+T, 3) Por último, consideramos el último resultado residual

como perpetuo para calcular el "valor terminal".

Obtenemos por tanto la siguiente estimación en un horizonte finito y con un valor

terminal para cada una de las empresas:

p =bv | V X¡+T ~ r¿Vt+T-\ , y Xt+r ~ rebVl+r-\ |

X,+13 ~rJ3Vt*\l Q\ (\ + re)

T % (l + rj re(JL + re)12

72


donde,

•P tes el precio de cierre en el momento t

• xl+z consenso del pronóstico de los analistas para obtener predicciones de

los beneficios por acción a uno, dos y tres años7. A partir del año t+3 y hasta

t+12 las predicciones de beneficios se obtienen a través de una tasa lineal de

crecimiento/decrecimiento del ROE en t+3 al ROE medio del mercado.

Como ROE medio de mercado consideramos la mediana de los ROEs de las

empresas de nuestra muestra en los últimos 5 años.

• ¿v,+res el valor contable futuro esperado de los fondos propios en el

momento t+ z, asumiendo la relación del excedente limpio. Los dividendos

netos futuros esperados para el periodo (t+r -1, t+ r ) se obtienen utilizando

el ratio medio dzpayout de la empresa en los últimos 5 años.

La anterior relación, la resolvemos a través de un proceso iterativo de manera que

obtenemos una estimación del coste de capital ex - ante condicionada a la

información actualmente disponible. A esta estimación la llamaremos rriv.

Una vez obtenida la estimación del coste de capital utilizando la metodología

propuesta por Gebhardt et al. (2001), y utilizando los mismos datos, calculamos

otras tres estimaciones ex - ante.

Estas tres medidas alternativas del coste de capital se basan en el modelo de

valoración desarrollado por Ohlson y Juetter- Nauroth (2001), también conocido

como Abnormal Earnings Growth Valuation Model. La fórmula de valoración

general de este modelo es la siguiente:

7 Estos datos los obtenemos de la base de datos JCF Quant.

8 Utilizamos el programa Mathematica©

9 En el Anexo del capítulo se muestra un ejemplo del cálculo de rriv para una empresa concreta.

73




p = * ,+i | yx'^+rd'+^ - ( l + r)x,+r_, = x,+1 | & CBAt+r

" 7* r r ~2r(\ + r)T

Todas las variables se definen igual que antes, excepto dlt que es la tasa de reparto

de dividendos en el momento t, y CBA, que es la tasa de crecimiento de los

beneficios anormales.

Partiendo de esta fórmula de valoración general, cada una de las tres variables

proxy se obtiene realizando ciertas asunciones que restringen los parámetros del

modelo10. Las expresiones correspondientes para cada una de las tres medidas son

las siguientes:

a) Price to Forward Earnings model (PEF)

•~ ( r .+D 2 - 1 ()

b) Price to Earnings Growth model (PEG)

Pt = X,+2 X'+l (6)

' (ref

c) Modified Price to Earnings Growth models (MPEG)

p _ Xt+2 + re"(+l Xl+\ /n\

(O2 l }

A las estimaciones del coste de capital obtenidas a partir de las ecuaciones (5), (6)

y (7) las llamaremos rpef, rpeg y rmpeg respectivamente.

10 Dado que el objetivo de nuestro trabajo no es contrastar las propiedades específicas de las tres

estimaciones, no mostramos la derivación específica de cada una de las tres expresiones. Si el

lector está interesado puede acudir a Easton y Monahan (2004) o Chen et al. (2004).

74




Finalmente, calculamos la media de nuestras cuatro estimaciones (rr¡v, rpef, rpeg,

rmpeg) y la llamamos ravrg.

TABLA 3

Estadísticos Descriptivos de las Estimaciones del Coste de Capital

Panel A:Estadísticos Descriptivos de las Estimaciones del Coste de Capital

Percentil

Variable

r riv r pef r_peg

r_mpeg r_avrg

N

250 247 250 250 250

Media

9.41 8.16 10.40 12.70 10.14

Min

1.52 0.33

0 0

2.52

Qi

7.05 5.35 7.48 8.94 7.39

Q2

8.68 7.35 9.67 10.91 9.00

Q3

10.62 9.87 12.19 13.84 11.67

Max

85.96 26.38 43.38 79.42 34.08

Desviación

Estándar

6.27 4.26 6.21 8.55 4.73

Panel B: Coeficientes de Correlación de Spearman entre las Estimaciones del Coste de Capital.

Variable r nv r_pef r_peg r_mpeg

r_pef r_peg

r_mpeg r_avrg

0.81*** 0.53*** 0.54*** Q 77** *

0.54*** 0.72***

Q QQ***

0.84*** 0.92 * * *

Notas: r_riv es la estimación del coste de capital obtenida a partir del modelo de Resultado Residual, r_pef es la estimación obtenida a partir del modelo Price to Forward Earnings, r_peg deriva del modelo Price to Earninag Growth, r_mpeg se obtiene a partir del modelo Modified Price to Earninag Growth. Estas tres estimaciones se obtienen en base a restricciones sobre los parámetros de la fórmula general del modelo de valoración Abnormal Earnings Growth. Por último, r_avrg es la media aritmética de las 4 estimaciones anteriores.

En la Tabla 3 se muestran tanto los estadísticos descriptivos como los coeficientes

de correlación de las estimaciones del coste de capital. La correlación entre las

cinco estimaciones es siempre significativa y positiva. Este resultado, en línea con

la literatura previa, confirma la idea de que a pesar de que los valores absolutos de

las distintas estimaciones pueden ser bastante diferentes, la elección de una

75




estimación particular en lugar de otra, no debe afectar de una manera significativa

a los resultados del análisis. Este es nuestro caso, y para lograr una mayor

brevedad y concisión mostraremos únicamente los resultados para las

estimaciones que hemos denominado rrjv y ravrg.

3.2.3 Datos de divulgación

Nuestra variable proxy de la calidad de la divulgación se basa en los datos que

regularmente pública una revista de negocios ^'Actualidad Económica'1''). Ésta,

estudia cada año los informes anuales de las empresas que cotizan en el Mercado

Continuo español. Un grupo de expertos se encarga de asignar puntuaciones a

determinados parámetros, con el objetivo de lograr una puntuación que valore la

calidad de la información proporcionada en el informe anual. Entre los parámetros

que se puntúan encontramos: datos históricos, cuenta de resultados analítica,

composición del accionariado, porcentaje de acciones en manos de los directivos,

orden y claridad del informe, diseño, número de ramas, remuneración de los

directivos, rentabilidad de las acciones, evolución del mercado, información on-

line .

A cada uno de los parámetros que se valoran se le asigna una puntuación. Con

estas puntuaciones creamos nuestra medida de calidad de la divulgación, como la

suma de puntos obtenidos dividido por la puntuación total. Por ejemplo, CEPSA

en el año 2000 recibe una puntuación de 54, y como la puntuación máxima que se

puede alcanzar es 100, el índice de calidad de divulgación para esta empresa es de

0.54.

Al contrario de lo que ocurre con las puntuaciones AIMR12 que utilizan

numerosos estudios americanos, en nuestro caso, las puntuaciones de los informes

11 La lista completa de parámetros se muestra en el Apéndice de la Tesis.

12 Las puntuaciones asignadas por Association for Investment Management and Research (AIMR)

son llevadas a cabo por el Corporate Information Committee (CIC), tienen como objetivo valorar

76




anuales para todas las empresas incluidas en la muestra, son siempre llevadas a

cabo por el mismo grupo de expertos. Además, la lista de parámetros valorados es

también la misma para la muestra completa analizada. Esto garantiza consistencia

entre empresas e industrias.

3.2.4 Política contable

Nuestro objetivo es diferenciar aquellas empresas que están llevando a cabo una

política contable más agresiva de aquellas que aplican una de corte más

conservador. Esta diferenciación la realizamos de dos formas alternativas.

En primer lugar, y en línea con Gietzmann y Ireland (2004), utilizamos el Modelo

de Jones Modificado de Dechow, Sloan y Sweeney (1995) para obtener los ajustes

por devengo discrecionales para cada empresa, utilizando los datos contables que

proporciona la base de datos COMPUSTAT13.

Partiendo de los ajustes por devengo o accruals totales (TA), que se definen como

la diferencia entre el resultado ordinario y el flujo de caja de las operaciones,

obtenemos los ajustes por devengo discrecionales (DA), a través de la

modelización del componente no discrecional de los accruals totales (NDA).

tanto la cantidad como la calidad de la información divulgada por las empresas norteamericanas.

Para ello, se crea un subcomité para cada sector, integrado por, aproximadamente 13 analistas, que

se responsabilizan de analizar y puntuar las prácticas de divulgación de las empresas de su sector.

Para estandarizar el proceso de evaluación, el CIC confecciona una lista de criterios que cada uno

de los subcomités debe utilizar para valorar la revelación de las empresas. Finalmente se

proporcionan puntuaciones generales para las empresas y rankings por industrias. Entre el gran

número de estudios que utilizan este índice como medida de divulgación podemos citar los de

Welter (1995) o Healy et al. (1999)

13 Givoly y Hayn (2000) también diferencian entre empresas conservadoras y agresivas basándose

en los ajustes por devengo.

77




Siguiendo el Modelo de Jones Modificado propuesto por Dechow et al. (1995)

calculamos en primer lugar los ajustes por devengo totales (TA) según la ecuación

(8):

TAt = A (CA,- CASHt) - A (CL,- CBORRt) - DEPN, (8)

donde,

• CA es el activo circulante

• CASH es el dinero en efectivo y equivalentes

• CL es el pasivo circulante

• CBORR es la porción circulante de la deuda a largo plazo

• DEPN es depreciación y amortización

Todos estos datos nos los proporciona la base de datos COMPUSTAT. Una vez

que hemos obtenido los ajustes por devengo totales (TA), estimamos la siguiente

regresión por mínimos cuadrados ordinarios (MCO) para los ajustes por devengo

no discrecionales (NDA):

NDA,=PX

donde,

ASSETS,_, j + /32

&REV, AREC,

ASSETS,_{ ASSETS,^, + /?3

yASSETS,_ly/ + £, (9)

• ASSETS es el activo total

• REV es la cifra de ventas

• PPE es el activo fijo

• REC son los derechos de cobro.

Una vez obtenidos los coeficientes de esta regresión, obtenemos los ajustes por

devengo discrecionales (DA) como diferencia entre los ajustes por devengo

totales (TA) y los no discrecionales (NDA), esto es:

78




TA. í i A

ASSETS,^

1 ASSETS,,, j

( «nzrT/ A n r - ^ A

,„„„„„ n á n n T , „ n n ASSETS ASSETS, AREV, AREC,

?,_, ASSETS,^ j

r

ASSETS ,^ j

(10)

Finalmente, hemos definido esta primera medida de política contable de la

empresa como una variable dicotómica cuyo valor es 1 para aquellas empresas

cuyos ajustes por devengo discrecionales (DA) son positivos (consideradas

agresivas) y 0 para aquellas empresas que sean clasificadas como conservadoras

(las que muestren DA negativos).

La segunda alternativa que hemos considerado para diferenciar a las empresas

entre agresivas y conservadoras, se basa en una medida de construcción propia.

Para llevarla a cabo, nos hemos centrado en determinados aspectos contables que

consideramos que pueden ser objeto de manipulación por parte de los directivos,

con el objetivo de afectar al resultado del ejercicio. En particular, fijamos nuestra

atención en las cuentas referentes a cuatro tipos de provisiones: las provisiones

para riesgos y gastos del grupo 1 del actual PGC, las provisiones por depreciación

de existencias del grupo 3, las provisiones por depreciación de valores

negociables del grupo 2 y las provisiones por operaciones de tráfico del grupo 4.

Para cada empresa y año, el valor de cada una de estas provisiones lo dividimos

respectivamente por pasivo total, existencias, activos financieros y derechos de

cobro. Posteriormente obtenemos la mediana de cada uno de estos ratios para cada

año. Finalmente creamos una variable dicotómica cuyo valor es 0 si 3 o 4 de los

ratios estimados para la empresa se sitúan por encima del valor de la mediana y 1

en caso contrario (si menos de 3 ratios se sitúan por encima de la mediana).

La idea sobre la cual basamos la confección de esta variable es la siguiente: las

empresas cuyos ratios de provisiones muestran valores altos pueden estar más

79




interesadas en reducir la cifra de beneficios que aquellas empresas con menores

valores en sus ratios de provisiones, y esto puede interpretarse como una política

contable de corte más conservador. Para la creación de esta medida hemos

considerado diferentes conceptos del informe anual, pero la selección definitiva,

descrita con anterioridad, se compone de aquellas cuentas que pensamos que son

las más susceptibles de ser utilizadas de manera discrecional por parte de los

directivos. La principal ventaja de esta medida es, en nuestra opinión, que se

obtiene directamente del informe anual, al contrario que otras alternativas

indirectas como por ejemplo el Modelo de Jones (1991) o el Modelo de Jones

Modificado propuesto por Dechow, Sloan y Sweeney (1995) que proporcionan los

ajustes por devengo.

Por tanto, en nuestro estudio realizamos la distinción entre empresas agresivas y

conservadoras a partir de estas dos medidas alternativas, y con ambas obtenemos

resultados bastante similares que se mostrarán a continuación.

3.2.5 Otras variables independientes

El coste de capital ex - ante es simplemente una aproximación empírica de un

concepto inobservable como es el coste de capital. Una forma de justificar la

validez de esta medida, es estudiar la relación que muestra con otras variables que

representan factores de riesgo de la empresa, como hacen por ejemplo Botosan y

Plumlee (2002a), Gebhardt et al. (2001), Hail (2002) y Chen et al. (2004). Para la

elección de estas variables de control nos basamos en la selección que utilizan

dichos estudios previos.

En concreto, las medidas de riesgo que incluimos en nuestro análisis son las

siguientes:

80




i) Nivel de endeudamiento

El coste de capital de una empresa debería incrementar con la cuantía de la deuda

que forma parte de su estructura de capital, ya que el nivel de deuda incrementa la

volatilidad de los beneficios futuros. Diversos trabajos empíricos como Hail

(2002), Botosan y Plumlee (2002a) o Gebhardt et al. (2001), demuestran esta

relación positiva. Sin embargo, si el nivel de endeudamiento es visto como una

noticia positiva o negativa por los inversores, no está demasiado claro desde el

punto de vista de las asimetrías de información.

Como medida de endeudamiento de mercado consideramos el ratio pasivo

exigible dividido por la capitalización de mercado. Los datos se obtienen de la

base de datos COMPUSTAT.

ii) Beta

El CAPM {Capital Asset Pricing Model) sugiere que la beta de mercado de una

acción debería estar positivamente correlacionado con su coste de capital. Sin

embargo, la literatura previa no ha podido demostrar esta relación de manera

consistente. Es el caso por ejemplo de Gebhardt et al. (2001), mientras que otros

como Hail (2002) confirman la esperada relación positiva para el mercado suizo.

Obtenemos la beta de cada acción a partir de un Modelo de Mercado para los 60

meses anteriores al mes t, requiriendo al menos, 12 rentabilidades mensuales.

iii) Tamaño

El tamaño de la empresa puede ser considerado como una variable proxy de la

disponibilidad de información, ya que el nivel de información disponible es

superior para las empresas grandes que para las pequeñas. Conforme aumenta el

nivel de información divulgado por la empresa, los inversores perciben los

beneficios futuros con menos riesgo, y esto implica una reducción del coste de

81




capital. Esta relación, esperamos que sea aún más fuerte en un mercado todavía en

proceso de desarrollo, como es el caso del mercado español. Por tanto, esperamos

que las empresas de mayor tamaño tengan un menor coste de capital que aquellas

más pequeñas. Como variable proxy del tamaño consideramos el logaritmo de la

capitalización de mercado.

4. ANÁLISIS EMPÍRICO

4.1 Coeficientes de correlación

En la Tabla 4 se muestran los estadísticos descriptivos de las variables de control

y los coeficientes de correlación entre variables dependientes e independientes.

Podemos observar, como esperábamos, que la variable calidad de divulgación,

está negativamente correlacionada con las dos variables proxy del coste de capital

consideradas. Este resultado proporciona una primera evidencia a favor de la

hipótesis Hi: el coste de capital ex - ante decrece conforme aumenta el nivel de

calidad de la divulgación

Además, el coste de capital está positivamente relacionado con el nivel de

endeudamiento, y de manera inversa con el tamaño de la empresa. Estos

resultados proporcionan validez a nuestras medidas de coste de capital. Sin

embargo, no encontramos correlación significativa entre nuestra medida de riesgo

(Beta) y el coste de capital.

4.2 Análisis multivariante

4.2.1 Modelo "Clásico"

Como hemos puesto de manifiesto cuando realizábamos la descripción de nuestra

muestra, muchas de las empresas que la componen se incluyen más de un año.

82




Esta es la razón por la cual, además de las regresiones MCO ordinarias en pool u

observaciones empresa-año, también llevamos a cabo regresiones anuales que nos

permitan obtener los coeficientes y estadísticos t según la metodología propuesta

por Fama y MacBeth (1973).

TABLA 4 Estadísticos Descriptivos para las Variables de Control

Panel A: Estadísticos Descriptivos

Variable

Disc

Beta

Leverage Lnmkvalue

N

250

250

250 250

Media

0.60

0.86

0.49 6.44

Min

0.17

0.12 0

2.83

Percentil

Qi

0.53

0.41

0.10 5.11

Ch

0.61

0.83

0.33 6.41

Q3

0.69

1.25

0.70 7.60

Max

0.93

4.59

4.21 11.28

Desviación

Estándar

0.14

0.66

0.58 1.72

Panel B: Coeficientes de Correlación de Spearman

Variable

r_avrg Disc Beta

Leverage Lnmkvalue

r_riv

Q 77*** -0 19***

-0.07 0 44*** -0.46***

r_avrg

-0.20*** 0.05

0.31*** -0.38***

Disc

0.01 0.05

Q 4Q***

Beta

-0.05 -0.23***

Leverage

-0.10

Notas: r r iv es la estimación del coste de capital obtenida a partir del Modelo del Resultado Residual. Ravrg, es la media de las cuatro estimaciones obtenidas del coste de capital, esto es, rriv, r_pef, r_peg y r_mpeg.DISC es nuestro índice de calidad del informe anual obtenido para los años 1998,1999, 2000 y 2001 .BETA se obtiene a partir de un Modelo de Mercado para los 60 meses anteriores al mes t, requiriendo al menos, 12 rentabilidades mensuales, dentro del período comprendido entre el 30 de Junio de 1999 y el 30 de Junio de 2002. LEVERAGE es el ratio deuda total entre la capitalización de mercado al principio de cada año. LNMKVALUE es el logaritmo neperiano de la capitalización de mercado al principio de cada año.

83




En primer lugar, realizamos la siguiente regresión "clásica" del coste de capital

sobre la calidad de la divulgación y otras variables de control, con el fin de

contrastar la hipótesis Hi:

r, = a + P,DISC,_, + p2BETA, + P¿EVt_x + PALNMKVAL,_, +e, (11)

donde,

• rt es nuestro proxy del coste de capital (rr¡v, raVrg)

DISCt es el índice anual de calidad de la información divulgada en el

informe anual

• BETAt es la beta de mercado

• LEVt es el ratio de endeudamiento

• LNMKVALt es el logaritmo de la capitalización de mercado

La tabla 5 muestra los resultados de la estimación de la anterior regresión. En

primer lugar, podemos confirmar de nuevo las relaciones previstas de ambas

medidas del coste de capital ex - ante con las variables independientes. Los

coeficientes obtenidos tanto con la muestra completa (todas las observaciones

empresa-año) como con la metodología de Fama y MacBeth (1973), corroboran

que el coste de capital está significativamente relacionado con las variables

tamaño y nivel de endeudamiento. En la literatura previa sobre coste de capital, se

ha mostrado en numerosas ocasiones que estos dos factores tienen un efecto sobre

dicha variable. Nuestra medida de riesgo, beta, no es significativa, pero de nuevo

esta conclusión sigue la línea de los estudios previos, en los cuales los resultados

acerca de si la beta de mercado puede ser considerado un factor determinante del

coste de capital son mixtos.

Con respecto a la hipótesis Hi los resultados son dispares. La calidad de la

divulgación muestra el esperado coeficiente negativo en todas las regresiones,

pero el único caso en que éste es significativo se observa en la regresión completa

(observaciones empresa-año) en la que como variable dependiente consideramos

84




la medida de coste de capital que hemos denominado rr¡v. En el resto de

regresiones el coeficiente no es significativo.

Por tanto, rechazamos la hipótesis Hi ya que nuestros primeros resultados no

muestran una clara relación inversa entre la calidad de la divulgación y el coste de

capital.

Sin embargo, tal y como proponen de manera teórica Gietzmann y Trombetta

(2003), el coste de capital podría estar determinado conjuntamente por la calidad

de la divulgación y por la política contable seleccionada por la empresa.

Las empresas que llevan a cabo una política contable agresiva, pueden parecer a

los inversores demasiado "arriesgadas", de manera que el mercado podría

penalizarlas cargándoles un coste de capital superior. De esta manera, cabría

esperar que las empresas conservadoras muestren un coste de capital inferior al de

las agresivas. Esta situación, sin embargo, podría inducir a este tipo de empresas a

proporcionar mejor información al mercado, con el objetivo de reducir el efecto

negativo que la elección de una política contable agresiva ejerce sobre el coste de

capital. Por tanto, aquellas empresas cuya política contable pueda ser considerada

como agresiva, podrían reducir su coste de capital aumentando la calidad de la

información que divulgan. Este es el argumento teórico que subyace tras nuestra

hipótesis H2.

Para realizar el contraste de esta hipótesis, nos basaremos de nuevo en la regresión

(11) pero esta vez diferenciando entre dos submuestras: una, compuesta por las

empresas que hemos clasificado como agresivas y la otra, constituida por las

empresas conservadoras. A la hora de realizar esta distinción en función de la

política contable seleccionada por la empresa, se nos presentan dos vías

alternativas, ya que dicha variable la hemos aproximado, como hemos comentado

anteriormente, a través de dos procedimientos distintos: por un lado basándonos

en los ajustes por devengo discrecionales que proporciona el Modelo de Jones

85




Modificado, y por otro a través de nuestra propia medida de política contable,

obtenida a partir de diversos ratios de provisiones.

TABLA 5 MODELO "CLÁSICO"

n=250 (estadístico t entre paréntesis)

Pool

Variable r riv r avrg

Dependiente

14.61 17.05 Constante

(7.35)*** (11.53)***

-5.24 -2.85 Disc

(-1.86)* (-1.36)

0.67 -0.22 Beta

(1.21) (-0.53)

3.28 1.73 Leverage

(5.19)*** (3.68)***

-0.66 -0.91 LnMkvalue

(-2.77)*** (-5.15)***

R2 0.18 0.20

P(F-Stat) (0.00) (0.00)

Fama y McBeth (1973)

r_riv r_avrg

13.93 17.19

(11.66)*** (6.49)***

-5.06 -0.67

(-0.83) (-0.28)

1.55 1.10

(1.19) (0.68)

5.27 2.39

(1.53)* (2.24)**

-0.80 -1.14

(-11.83)*** (-3.21)***

0.38 0.27

Notas: : rr iv es la estimación del coste de capital obtenida a partir del Modelo del Resultado Residual. Ravrg, es la media de las cuatro estimaciones obtenidas del coste de capital, esto es, rriv, r_pef, r_peg y r_mpeg. DISC es nuestro índice de calidad del informe anual obtenido para los años 1998,1999, 2000 y 2001 .BETA se obtiene a partir de un Modelo de Mercado para los 60 meses anteriores al mes t, requiriendo al menos, 12 rentabilidades mensuales, dentro del período comprendido entre el 30 de Junio de 1999 y el 30 de Junio de 2002. LEVERAGE es el ratio deuda total entre la capitalización de mercado al principio de cada año. LNMKVALUE es el logaritmo neperiano de la capitalización de mercado al principio de cada año. Utilizamos la metodología de Fama y MacBeth (1973) para hacer frente al posible problema de dependencia temporal. Los coeficientes de los parámetros se obtienen como la media aritmética de los coeficientes obtenidos a partir de las regresiones anuales. Los estadísticos t son los ratios de la media de los coeficientes estimados dividido entre el cociente de la desviación estándar de los coeficientes obtenidos a partir de las regresiones anuales entre la raíz cuadrada del número de años.

86




4.2.1.1 Análisis de submuestras a partir de los ajustes por devengo discrecionales.

En la tabla 6 y 7 mostramos los resultados de estimar nuevamente la anterior

regresión, para cada una de las dos submuestras de empresas agresivas y

conservadoras, respectivamente. Dicha distinción, como se ha comentado

previamente, se basa en este caso en el signo de los ajustes por devengo

discrecionales que proporciona el Modelo de Jones Modificado: aquellas

empresas que presentan accruals positivos, en este caso 109, son consideradas

agresivas, mientras aquellas que los muestren negativos, un total de 141, son

clasificadas como conservadoras.

Como podemos observar, el mismo modelo se comporta de manera bastante

distinta dependiendo de cada muestra. En el caso de la submuestra de empresas

agresivas (tabla 6), los determinantes clásicos del coste de capital son menos

significativos que en los casos en los que incluíamos la muestra completa (es

decir, sin diferenciación en función de su política contable) o de la submuestra de

empresas conservadoras. Pero por otro lado, la variable calidad de la divulgación

muestra siempre el esperado coeficiente negativo, que es significativo en tres de

los cuatro casos. Solo en el caso de la regresión por Fama y McBeth para la

variable dependiente rriV el estadístico t es demasiado bajo.

Si nos centramos en la submuestra de empresas conservadoras (tabla 7),

observamos que las variables que se han venido considerando como determinantes

clásicos del coste de capital (LEV y LNMKVAL) son siempre significativas y

muestran el signo esperado, mientras que la variable calidad de divulgación nunca

es significativa e incluso, en tres de los cuatro casos muestra un coeficiente

positivo.

Estos primeros resultados muestran una primera evidencia a favor de la hipótesis

H2. La calidad de la divulgación reduciría el coste de capital de aquellas empresas

87




TABLA 6 SUB-MUESTRA DE EMPRESAS AGRESIVAS

(Basadas en los ajustes por devengo) (estadístico t entre paréntesis)

Pool Fama y McBeth (1973)

Variable

Dependiente

Constante

Disc

Beta

Leverage

LnMkvalue

R2

P(F-Stat)

r_nv

17.42 (494)***

-11.78

(-2.21)**

-0.52

(-0.54)

4.35

(4.07)***

-0.40

(-0.82)

0.19

(0.00)

r_avrg

16.52

(8.75)***

-7.93

(-2.77)***

0.18

(0.36)

1.44

(2.51)**

-0.47

(-1.81)*

0.20

(0.00)

r_nv

19.25

(3.26)***

-8.54

(-1.39)

-3.36

(-0.83)

8.44

(1.24)

-0.72

(-2.61)***

0.46

r_avrg

15.82

(5.66)***

-5.26

(-2.17)**

0.99

(0.35)

3.02

(1.38)

-0.56

(-2.12)**

0.35

Notas: r r iv es la estimación del coste de capital obtenida a partir del Modelo del Resultado Residual. R_avrg, es la media de las cuatro estimaciones obtenidas del coste de capital, esto es, rriv, r_pef, r_peg y rtnpeg. DISC es nuestro índice de calidad del informe anual obtenido para los años 1998,1999, 2000 y 2001 .BETA se obtiene a partir de un Modelo de Mercado para los 60 meses anteriores al mes t, requiriendo al menos, 12 rentabilidades mensuales, dentro del período comprendido entre el 30 de Junio de 1999 y el 30 de Junio de 2002. LEVERAGE es el ratio deuda total entre la capitalización de mercado al principio de cada año. LNMKVALUE es el logaritmo neperiano de la capitalización de mercado al principio de cada año. Utilizamos la metodología de Fama y MacBeth (1973) para hacer frente al posible problema de dependencia temporal. Los coeficientes de los parámetros se obtienen como la media aritmética de los coeficientes obtenidos a partir de las regresiones anuales. Los estadísticos t son los ratios de la media de los coeficientes estimados dividido entre el cociente de la desviación estándar de los coeficientes obtenidos a partir de las regresiones anuales entre la raíz cuadrada del número de años.

88




que adoptan una política contable de corte agresivo, pero no tendría ningún efecto

en las compañías que se deciden por una política contable más conservadora.

A continuación, repetimos el análisis, esta vez realizando la clasificación entre

empresas agresivas y conservadoras en base a nuestra propia medida.

4.2.1.2 Análisis de submuestras a partir de los ratios de provisiones.

Las tablas 8 y 9 muestran los resultados de estimar de nuevo la ecuación (11)

diferenciando entre empresas agresivas y empresas conservadoras, pero en esta

ocasión, para dicha distinción, nos basamos en nuestra propia medida de política

contable.

Para la construcción de esta variable, tal y como hemos comentado con

anterioridad, fijamos nuestra atención en las cuentas referentes a cuatro tipos de

provisiones, a partir de las cuales construimos cuatro ratios que nos permiten

diferenciar entre empresas agresivas y empresas conservadoras, a través del

procedimiento anteriormente detallado.

Si nos centramos en los resultados referentes a la submuestra de empresas

agresivas que nos proporciona la tabla 8, observamos que de nuevo la variable

calidad de la divulgación muestra siempre el esperado coeficiente negativo, sin

embargo, solamente son significativos los coeficientes proporcionados por las

regresiones en pool (observaciones empresa-año), pero no cuando aplicamos la

metodología de Fama y MacBeth (1973). Con respecto al resto de variables de

control incluidas, los resultados muestran la misma tendencia que venían

presentando en los casos anteriores. Observamos que la variable tamaño muestra

un coeficiente negativo, que es significativamente distinto de cero en el caso en el

que utilizamos la metodología de Fama y MacBeth (1973), pero no para lo

coeficientes obtenidos con el pool.

89




TABLA 7

SUB-MUESTRA DE EMPRESAS CONSERVADORAS (Basadas en los ajustes por devengo)

(estadístico t entre paréntesis)


Variable

Dependiente

Constante

Disc

Beta

Leverage

LnMkvalue

R2

P(F-Stat)

r_riv

12.11

(6.06)***

0.41

(0.15)

1.92

(3.36)***

1.90

(2.80)***

-0.88

(.4.04)***

0.26

(0.00)

r_avrg

16.93

(7.63)***

0.74

(0.25)

-0.52

(-0.81)

2.11

(2.80)***

-1.14

(.4,73)***

0.23

(0.00)

r_nv

11.03

(5.77)***

-0.55

(-0.20)

2.40

(1.21)

3.16

(2.21)**

-0.82

(-4.21)***

0.44

r_avrg

16.43

(4.44)***

2.20

(0.97)

0.95

(0.85)

2.78

(2.07)**

-1.29

(-2.56)**

0.29

Notas: r r iv es la estimación del coste de capital obtenida a partir del Modelo del Resultado Residual. Ravrg, es la media de las cuatro estimaciones obtenidas del coste de capital, esto es, rriv, r_pef, r_peg y rmpeg.DISC es nuestro índice de calidad del informe anual obtenido para los años 1998,1999, 2000 y 2001.BETA se obtiene a partir de un Modelo de Mercado para los 60 meses anteriores al mes t, requiriendo al menos, 12 rentabilidades mensuales, dentro del período comprendido entre el 30 de Junio de 1999 y el 30 de Junio de 2002. LEVERAGE es el ratio deuda total entre la capitalización de mercado al principio de cada año. LNMKVALUE es el logaritmo neperiano de la capitalización de mercado al principio de cada año. Utilizamos la metodología de Fama y MacBeth (1973) para hacer frente al posible problema de dependencia temporal. Los coeficientes de los parámetros se obtienen como la media aritmética de los coeficientes obtenidos a partir de las regresiones anuales. Los estadísticos t son los ratios de la media de los coeficientes estimados dividido entre el cociente de la desviación estándar de los coeficientes obtenidos a partir de las regresiones anuales entre la raíz cuadrada del número de años.

90




El nivel de endeudamiento de nuevo presenta en todos los casos un coeficiente

positivo, y en esta ocasión la significatividad es elevada con la excepción de la

regresión por Fama y MacBeth (1973) que toma rr¡v como variable proxy del coste

de capital. Por último, conviene señalar que, como ocurría en los primeros análisis

que hemos realizado, la variable beta no parece ejercer un papel significativo en la

determinación del coste de capital.

En la tabla 9 se recogen los resultados relativos a la submuestra de empresas que

hemos catalogado de conservadoras en base a los ratios de provisiones. En primer

lugar, podemos destacar que la medida de calidad de los informes anuales no es

significativa en ninguno de los cuatro casos, como tampoco lo es nuestro proxy de

riesgo sistemático, beta. El nivel de endeudamiento está relacionado de manera

directa con el coste de capital, como pone de manifiesto su signo positivo, pero

esta relación muestra una significatividad mayor cuando consideramos rriv como

variable proxy del coste de capital. Por último, podemos observar, que la variable

tamaño, reafirma su relación inversa con la variable dependiente, si bien, solo son

significativamente distintos de cero los coeficientes obtenidos a partir de la

metodología propuesta por Fama y MacBeth (1973).

Los resultados en base a submuestras que diferencian entre empresas agresivas y

conservadoras a partir de esta medida de confección propia, no son tan

significativos como los que obtenemos en el caso en que nos basamos en los

ajustes por devengo discrecionales que proporciona el Modelo de Jones

modificado, aunque los resultados siguen en ambos casos, la misma dirección.

Con el fin de proporcionar mayor robustez al análisis, llevamos a cabo una última

especificación, que es la que se detalla a continuación.

91




TABLA 8

SUB-MUESTRA DE EMPRESAS AGRESIVAS (Basadas en los ratios)



Variable

Dependiente

Constante

Disc

Beta

Leverage

LnMkvalue

R2

P(F-Stat)

r_nv

10.64

(3.59)***

-11.04

(-2.82)***

1.52

(1.86)*

4.84

(4.59)***

0.16

(1.11)

0.17

(0.00)

r_avrg

14.78

(8.95)***

-11.02

(-5.05)***

0.27

(0.59)

1.44

(3.60)***

0.01

(0.17)

0.19

(0.00)

r_nv

13.75

(59.27)***

-5.89

(-0.73)

1.09

(0.75)

5.38

(1.29)

-0.72

(-2.68)***

0.34

r_avrg

17.95

(6.50)***

-3.38

(-0.87)

1.02

(0.70)

1.84

(1.70)*

-1.10

(-3.62)***

0.26

Notas: r_riv es la estimación del coste de capital obtenida a partir del Modelo del Resultado Residual. Rav rg , es la media de las cuatro estimaciones obtenidas del coste de capital, esto es, r_riv, r_pef, r_peg y r_mpeg. DISC es nuestro índice de calidad del informe anual obtenido para los años 1998,1999, 2000 y 2001.BETA se obtiene a partir de un Modelo de Mercado para los 60 meses anteriores al mes t, requiriendo al menos, 12 rentabilidades mensuales, dentro del período comprendido entre el 30 de Junio de 1999 y el 30 de Junio de 2002. LEVERAGE es el ratio deuda total entre la capitalización de mercado al principio de cada año. LNMKVALUE es el logaritmo neperiano de la capitalización de mercado al principio de cada año. Utilizamos la metodología de Fama y MacBeth (1973) para hacer frente al posible problema de dependencia temporal. Los coeficientes de los parámetros se obtienen como la media aritmética de los coeficientes obtenidos a partir de las regresiones anuales. Los estadísticos t son los ratios de la media de los coeficientes estimados dividido entre el cociente de la desviación estándar de los coeficientes obtenidos a partir de las regresiones anuales entre la raíz cuadrada del número de años.

92




TABLA 9 SUB-MUESTRA DE EMPRESAS CONSERVADORAS

(Basadas en los ratios) (estadístico t entre paréntesis)


Variable

Dependiente

Constante

Disc

Beta

Leverage

LnMkvalue

R2

P(F-Stat)

r_nv

12.34

(4.73)***

-4.86

(-1.56)

-0.39

(-0.63)

2.22

(3.72)***

-0.05

(-0.49)

0.19

(0.00)

r_avrg

13.74

(3.35)***

-4.13

(-0.84)

-0.29

(-0.30)

1.80

(1.91)*

-0.06

(-0.37)

0.03

(0.00)

r_nv

16.14

(7 91)***

-2.52

(-1.25)

0.56

(0.84)

2.54

(3.31)***

-0.96

(-5.35)***

0.39

r_avrg

20.49

(6.27)***

0.50

(0.17)

0.46

(0.31)

1.83

(1.83)*

-1.46

(-4.36)***

0.31

Notas: rr iv es la estimación del coste de capital obtenida a partir del Modelo del Resultado Residual. R_avrg, es la media de las cuatro estimaciones obtenidas del coste de capital, esto es, rriv, r_pef, r_peg y rmpeg. DISC es nuestro índice de calidad del informe anual obtenido para los años 1998,1999, 2000 y 2001.BETA se obtiene a partir de un Modelo de Mercado para los 60 meses anteriores al mes t, requiriendo al menos, 12 rentabilidades mensuales, dentro del período comprendido entre el 30 de Junio de 1999 y el 30 de Junio de 2002. LEVERAGE es el ratio deuda total entre la capitalización de mercado al principio de cada año. LNMKVALUE es el logaritmo neperiano de la capitalización de mercado al principio de cada año. Utilizamos la metodología de Fama y MacBeth (1973) para hacer frente al posible problema de dependencia temporal. Los coeficientes de los parámetros se obtienen como la media aritmética de los coeficientes obtenidos a partir de las regresiones anuales. Los estadísticos / son los ratios de la media de los coeficientes estimados dividido entre el cociente de la desviación estándar de los coeficientes obtenidos a partir de las regresiones anuales entre la raíz cuadrada del número de años.

93




4.2.2 Modelo de interacciones

En el presente apartado planteamos un segundo contraste de la hipótesis H2. En

esta ocasión planteamos un modelo de regresión con términos de interacción, que

permita contrastar si la elección de la política contable y la calidad de los informes

anuales de las empresas "interactúan" a la hora de determinar el coste de capital

de la empresa. De esta manera, planteamos el siguiente modelo de interacciones

para la muestra completa:

rt = a + ppiSC^ + J32BETA, + fcLEVt_x + fiALNMKVAL,_x

+P5DA GG,_X + +J36DA GG,_, *DISC,_X + faDA GG,_X * BETA, (12)

+fi,DAGG,_x *LEV^+j39DAGGl_l *LNMKVAL,_X +e,

donde,

• rt es el proxy de nuestra medida de coste de capital (rr¡v, ravrg)

• DISCt es el índice de calidad del informe anual

• BETAt es la beta de mercado

• LEVt es el ratio de endeudamiento

• LNMKVALt es el logaritmo de la capitalización de mercado

• DAGGt-i es una variable dicotómica cuyo valor es 1 para las empresas

agresivas y 0 para las conservadoras.

De nuevo, la especificación de este modelo dependerá del procedimiento que

seleccionemos para definir la variable dicotómica DAGG. Como ocurría en el

apartado previo, realizaremos el contraste en base a los dos métodos alternativos

que hemos considerado en nuestro estudio para distinguir entre empresas

agresivas y conservadoras: por un lado los ajuste por devengo discrecionales que

proporciona el Modelo de Jones Modificado y por otro, en base a los ratios de

provisiones de nuestra propia medida.

94




4.2.2.1 Ajustes por devengo discrecionales

Estimamos la ecuación (12) teniendo en cuenta que definimos DAGGt.i como una

variable dicotómica que toma el valor 1 cuando la empresa presenta ajustes por

devengo discrecionales positivos y 0 en caso contrario.Los resultados relativos a

la estimación de esta especificación se muestran en la tabla 10.

Como esperábamos, los coeficientes de la parte "clásica" del modelo son los

mismos que los de la regresión para la submuestra de empresas conservadoras del

apartado 4.2.1.1, por tanto, no repetiremos los comentarios de nuevo. Sin

embargo, es importante señalar nuevamente que para las empresas conservadoras

no hay evidencia de que exista un efecto de la calidad de la divulgación sobre el

coste de capital.

Si nos centramos en las interacciones del modelo de regresión, debemos destacar

los siguientes aspectos:

El coeficiente de la variable dicotómica de política contable DAGGt-i, nunca es

estadísticamente distinto de cero. Por tanto, no hay evidencia de la existencia de

un efecto fijo provocado por el hecho de que una empresa sea agresiva en el coste

de capital.

Sin embargo, el coeficiente del término de interacción de la política contable con

la calidad de la divulgación muestra siempre un coeficiente negativo y

significativo, tal y como esperábamos. Este resultado proporciona de nuevo

evidencia a favor de la hipótesis de que las empresas cuya política contable es

agresiva, reducen el componente de información asimétrica del coste de capital

por medio de la calidad de la información que proporcionan. Si combinamos este

resultado con el que habíamos señalado anteriormente relativo a la ausencia de un

efecto directo de la calidad de la divulgación en el caso de las empresas

conservadoras, podemos concluir que nuestras estimaciones proporcionan

95




TABLA 10 MODELO DE INTERACCIONES (Basado en los ajustes por devengo)

n=250 (estadístico t entre paréntesis)


Variable

Dependiente

Constante

Disc

Beta

Leverage

LnMkvalue

Dagg

Dagg*disc

Dagg*beta

Dagg*leverage

Dagg*lnmkvalue

R2

P(F-Stat)

r_nv

12.11

(4.33)***

0.41

(0.11)

1.92

(2.41)**

1.90

(2.01)**

-0.88

(-2.89)***

5.31

(1-35)

-12.20

(-2.17)**

-2.44

(-2.23)**

2.44

(1.93)*

0.48

(0.99)

0.21

(0.00)

ravrg

16.93

(8.09)***

0.74

(0.26)

-0.52

(-0.86)

2.11

(2.97)***

-1.14

(-5.02)***

-0.42

(-0.14)

-8.66

(-2.06)**

0.70

(0.85)

-0.67

(-0.71)

0.67

(1.86)*

0.22

(0.00)

r n v

11.03

(5.77)***

-0.55

(-0.20)

2.40

(1.21)

3.16

(2.21)**

-0.82

(-4 21)***

8.22

(1.07)

-7.99

(-1.82)*

-5.75

(-0.99)

5.28

(0.94)

0.10

(0.22)

0.45

ravrg

16.43

(4 44)* **

2.20

(0.97)

0.95

(0.85)

2.78

(2.07)**

-1.29

(-2.56)**

-0.61

(-0.17)

-7.46

(-2.63)**

0.54

(0.39)

2.85

(0.79)

0.23

(0.64)

0.35

Notas: r_riv es la estimación del coste de capital obtenida a partir del Modelo del Resultado Residual. R_avrg, es la media de las cuatro estimaciones obtenidas del coste de capital, esto es, rriv, r_pef, r_peg y rmpeg. DISC es nuestro Índice de calidad del informe anual obtenido para los años 1998,1999, 2000 y 2001.BETA se obtiene a partir de un Modelo de Mercado para los 60 meses anteriores al mes t, requiriendo al menos, 12 rentabilidades mensuales, dentro del período comprendido entre el 30 de Junio de 1999 y el 30 de Junio de 2002. LEVERAGE es el ratio deuda total entre la capitalización de mercado al principio de cada año. LNMKVALUE es el logaritmo neperiano de la capitalización de mercado al principio de cada año. DAGG es una variable dicotómica cuyo valor es 1 para las empresas cuya política contable se ha clasificado como agresiva y 0 en caso contrario. Utilizamos la metodología de Fama y MacBeth (1973) para hacer frente al posible problema de dependencia temporal. Los coeficientes de los parámetros se obtienen como la media aritmética de los coeficientes obtenidos a partir de las regresiones anuales. Los estadísticos / son los ratios de la media de los coeficientes estimados dividido entre el cociente de la desviación estándar de los coeficientes obtenidos a partir de las regresiones anuales entre la raíz cuadrada del número de años.

96




evidencia a favor de la existencia del equilibrio de interacción propuesto por

Gietzmann y Trombetta (2003).

En el siguiente apartado mostramos los resultados de plantear esta misma

especificación, pero realizando la distinción entre empresas conservadoras y

agresivas en base a nuestra medida de ratios de provisiones.

4.2.2.2 Ratios de provisiones

La variable DAGGt-i incluida en la ecuación (12) de nuevo asigna el valor 1 a las

empresas agresivas y el 0 a las conservadoras, pero en esta ocasión para la

distinción entre unas y otras nos basamos en nuestra medida de ratios de

provisiones descrita con anterioridad. La tabla 11 muestra los resultados.

Al igual que ocurría en el caso anterior, en el que la especificación se basaba en

los ajustes por devengo, los coeficientes de la parte "clásica" del modelo

coinciden exactamente con lo obtenidos en el análisis por submuestras para el

caso de las conservadoras, presentado en el apartado 4.2.1.2, por tanto, de nuevo

obviaremos los comentarios.

De nuevo en este caso, el coeficiente de la variable dummy de política contable

DAGGt-i, nunca es significativamente distinto de cero, por tanto descartamos una

vez más la existencia de un efecto fijo en el coste de capital como consecuencia de

que la empresa haya seleccionado una política contable agresiva.

Centrándonos ahora en el coeficiente del término de interacción que relaciona

política contable con calidad de la divulgación (DAGG*DISC) observamos que

está siempre relacionado de manera inversa con el coste de capital, no obstante,

para esta especificación, en ninguno de los casos el coeficiente asociado a este

término de interacción es significativamente distinto de cero.

97




TABLA 11 MODELO DE INTERACCIONES

(Basado en los ratios) n=250



Variable

Dependiente

Constante

Disc

Beta

Leverage

LnMkvalue

Dagg

Dagg*disc

Dagg* beta

Dagg*leverage

Dagg*lnmkvalue

R2

P(F-Stat)

r_nv

12.34

(2 74)***

-4.86

(-0.90)

-0.39

(-0.37)

2.22

(2.15)**

-0.05

(-0.28)

-1.70

(-0.33)

-6.18

(-0.97)

1.91

(1.50)

2.62

(1.90)*

0.21

(0.97)

0.16

(0.00)

r_avrg

13.74

(4.04)***

-4.13

(-1.02)

-0.29

(-0.37)

1.80

(2.31)**

-0.06

(-0.46)

-1.04

(0.27)

-6.88

(-1.45)

0.56

(0.59)

0.28

(0.27)

0.08

(0.46)

0.14

(0.00)

r_nv

16.14

(7.91)***

-2.52

(-1.25)

0.56

(0.84)

2.54

(3.31)***

-0.96

(-5.35)***

-2.39

(-1.31)

-3.37

(-0.47)

0.54

(0.39)

2.85

(0.79)

0.23

(0.64)

0.39

ravrg

20.49

(6.27)***

0.50

(0.17)

0.46

(0.31)

1.83

(1.84)*

-1.46

(-4.36)***

-2.53

(-0.83)

-3.88

(-0.71)

0.56

(0.64)

0.01

(0.01)

0.36

(8.62)***

0.30

Notas: r_riv es la estimación del coste de capital obtenida a partir del Modelo del Resultado Residual. R_avrg, es la media de las cuatro estimaciones obtenidas del coste de capital, esto es, rriv, r_pef, r_peg y rmpeg. DISC es nuestro índice de calidad del informe anual obtenido para los años 1998,1999, 2000 y 2001 .BETA se obtiene a partir de un Modelo de Mercado para los 60 meses anteriores al mes t, requiriendo al menos, 12 rentabilidades mensuales, dentro del período comprendido entre el 30 de Junio de 1999 y el 30 de Junio de 2002. LEVERAGE es el ratio deuda total entre la capitalización de mercado a! principio de cada año. LNMKVALUE es el logaritmo neperiano de la capitalización de mercado al principio de cada año. DAGG es una variable dicotómica cuyo valor es 1 para las empresas cuya política contable se ha clasificado como agresiva y 0 en caso contrario. Utilizamos la metodología de Fama y MacBeth (1973) para hacer frente al posible problema de dependencia temporal. Los coeficientes de los parámetros se obtienen como la media aritmética de los coeficientes obtenidos a partir de las regresiones anuales. Los estadísticos I son los ratios de la media de los coeficientes estimados dividido entre el cociente de la desviación estándar de los coeficientes obtenidos a partir de las regresiones anuales entre la raíz cuadrada del número de años.

98



Capítulo 2, Interacción entre la divulgación de información y el coste de capital

Como ocurría anteriormente, apreciamos que los resultados que obtenemos

cuando realizamos la distinción entre empresas agresivas y conservadoras en base

a nuestra propia medida de ratios de provisiones, si bien siguen la misma

tendencia, no son tan significativos como los que proporcionan las mismas

especificaciones pero clasificando por el Modelo de Jones Modificado.

Los ajustes por devengo (accruals) discrecionales que proporciona el Modelo de

Jones Modificado, es una medida aceptada por la literatura previa para clasificar a

las empresas en función de su grado de agresividad. No obstante, y pese a que los

resultados no son tan robustos, consideramos pertinente incluir entre los

resultados de nuestro análisis los proporcionados por la medida alternativa que los

autores proponen, para proporcionar una visión más amplia de una tarea difícil y

cargada de connotaciones subjetivas: la de diferenciar a las empresas en función

de su política contable.

5. CONCLUSIONES

El objetivo de nuestro estudio es analizar la relación existente entre la calidad de

la información que proporcionan las empresas en sus informes anuales y su coste

de capital. En particular, queremos contrastar la existencia del equilibrio de

interacción propuesto en el modelo teórico de Gietzmann y Trombetta (2003). Las

empresas podrían reducir el componente de selección adversa de su coste de

capital por medio de dos posibles canales de comunicación: por un lado, la

elección de una determinada política contable, dentro del las opciones permitidas

en el marco de la regulación contable y por otro, la elección del nivel de

divulgación de información relevante. Gietzmann y Trombetta (2003) muestran

que estos dos canales de comunicación podrían interactuar, en el sentido de que la

elección relativa a la divulgación de información, podría depender de una manera

significativa de la elección de la política contable de la empresa. Las empresas

que adoptan una política contable conservadora, podrían no sentirse en la

99




necesidad de proporcionar más información o información de mayor calidad dado

que su "calidad" ya se habría puesto de manifiesto al seleccionar la política

contable menos ventajosa. Por otro lado, las empresas que adoptan una política

contable agresiva pueden utilizar el canal de la divulgación para mitigar las

consecuencias negativas que la elección de la política contable más ventajosa

conlleva.

Para contrastar nuestra hipótesis nos basamos en una muestra de empresas que

cotizan en el mercado continuo español entre 1998 y 2002, para las cuales

disponemos de los datos de calidad de sus informes anuales. El mercado español,

proporciona un marco apropiado para llevar a cabo este tipo de estudio, ya que

pese al rápido crecimiento que ha protagonizado en los últimos años, es todavía

relativamente pequeño y muy influenciado por un grupo reducido de "familias".

Estas circunstancias podrían llevarnos a pensar que en este mercado el coste de

capital no debería reaccionar en gran medida ante las divulgaciones de las

empresas, y como consecuencia si encontráramos evidencia a favor de un "efecto

divulgación" en este mercado, el efecto debería ser aún mayor en el caso de

mercados de capitales más desarrollados.

La interacción entre la elección de la política contable y la divulgación puede

también proporcionar una posible explicación a los diferentes resultados

obtenidos hasta ahora en la literatura empírica con respecto al esperado efecto

positivo de la transparencia sobre el coste de capital: la elección de la política

contable puede ser la variable omitida en los modelos planteados hasta la fecha.

Nuestros resultados confirman esta idea. En primer lugar planteamos un modelo

"clásico" de la relación entre la calidad de la divulgación y el coste de capital sin

tener en cuenta la elección de la política contable. Con esta especificación no

obtenemos evidencia significativa clara a favor de la existencia de una relación

inversa entre la calidad de la divulgación y el coste de capital. Sin embargo, si

tenemos en cuenta la elección de la política contable, a través de los dos

procedimientos alternativos que se han descrito anteriormente, encontramos que

100




esta relación inversa existe para las empresas agresivas, mientras que no es

significativa para aquellas empresas que seleccionan una política contable de corte

más conservador.

La evidencia empírica corrobora la necesidad de considerar siempre una

especificación más amplia de la estrategia de comunicación de la empresa. El

centrarse tan solo en un canal de comunicación, ya sea la calidad o cantidad de

divulgación o la elección de la política contable, no proporcionaría las

conclusiones oportunas puesto que ambas vías de comunicación parecen

interactuar conjuntamente de manera significativa.

101



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CAPÍTULO 3

ANÁLISIS DE LA RELACIÓN ENTRE DIVULGACIÓN DE

INFORMACIÓN, LIQUIDEZ Y VOLATILIDAD



Análisis de la relación entre divulgación de información, liquidez y volatilidad

1. INTRODUCCIÓN

La transparencia de los informes anuales de las empresas se ha convertido en un

importante tema de debate en los últimos años. A ambos lados del Atlántico,

empresas que parecían gozar de una buena "salud financiera", han anunciado de

manera inesperada que estaban atravesando problemas de solvencia y en pocos

meses o semanas han quebrado. Estas situaciones han puesto en duda la utilidad

de los informes anuales de las empresas como fuentes de información para la toma

de decisiones de inversión.

Pero estas dudas en cuanto a la relevancia de la información contable para

valoración de las acciones no es algo nuevo. Lev (1989), ya cuestionaba la

utilidad de los beneficios como información relevante en los mercados de

capitales.

Sin embargo, el debate reciente, ha desviado su centro de atención de la utilidad

de la "información contable" a la importancia de la "transparencia" de la

información proporcionada por la empresa. La reacción pública ante los últimos

escándalos ha cuestionado las actuales normas de contabilidad, fundamentalmente

en aquellos aspectos cuantificables y que derivan directamente de las cuentas de la

empresa. Pero también se han planteado cuestiones relativas a aspectos no

cuantificables, tanto relacionados con el gobierno corporativo (composición del

consejo, conexiones con otras empresas...) como con otros aspectos no

cuantificables que no proporcionan directamente las cuentas anuales (evaluación

del riesgo, pronósticos de mercado...). Ante esta situación, es de vital importancia

comprender el efecto que ejerce la transparencia en el funcionamiento de los

mercados de capitales.

104




Utilizando una muestra de empresas que cotizan en el Mercado Continuo,

tratamos de estudiar si las diferencias en los niveles de calidad de los informes

anuales provocan algún efecto en la liquidez de las acciones de la empresa.

El trabajo se estructura como a continuación se detalla: en la siguiente sección

realizamos una revisión de la literatura previa y planteamos las hipótesis objeto de

contraste. En la sección 3 se resume el proceso de selección de la muestra así

como las variables incluidas para la realización del estudio. En el apartado 4 se

muestran los resultados obtenidos y por último, se concluye en la sección 5.

2. REVISIÓN DE LITERATURA

Los posibles efectos de la cantidad y calidad de la divulgación en el mercado de

capitales han sido estudiados de manera bastante extensa, tanto desde una

perspectiva teórica como empírica.

Como señala Dye (2001), desde un punto de vista teórico, existen dos grandes

ramas de la literatura sobre divulgación: divulgación obligatoria de información y

divulgación voluntaria de información.

Los modelos sobre revelación obligatoria de información (o exógena) se plantean

normalmente como extensiones al modelo de equilibrio general de valoración de

activos. Suponemos por simplicidad que sólo existe un activo con riesgo. Los

inversores adversos al riesgo reciben alguna información (divulgación) sobre el

valor de este activo y posteriormente comienzan la negociación. Verrechia (2001)

llama a estos modelos "association-based disclosure models", y tienen como

objetivo encontrar una relación entre divulgación y liquidez desde un punto de

vista teórico y derivar relaciones matemáticas entre divulgación y precios y/o

volumen.

105




La literatura teórica sobre revelación voluntaria de información (endógena) es una

extensión del análisis económico de las asimetrías informativas. Si estudiamos

una situación donde la información es imperfecta y/o incompleta, entonces

cualquier información proporcionada por alguno de los agentes informados a

otro(s) menos informado(s) afectaría al nivel de información asimétrica y, por

tanto, podría afectar al equilibrio final del modelo.

El "principio de revelación completa" ("Unravelling result"), de Milgrom (1981)

indica que en equilibrio, no se puede mantener oculta la información "valiosa".

Esta predicción va en contra de lo observado en los mercados, donde las

empresas, de manera habitual, esconden información al mercado. Por este motivo,

los modelos de revelación de información voluntaria, han tratado de explicar

porqué solo tenemos divulgación "parcial" en equilibrio en lugar de revelación

"total". Sin embargo, la intuición básica del "principio de revelación completa"

original, es todavía válida en algún caso, ya que por ejemplo, las empresas que

están convencidas de que tienen buenas noticias tienen incentivos para

divulgarlas. Si no lo hacen, es porque hay otros elementos que lo impiden (como

por ejemplo, costes de la divulgación que sobrepasan a los beneficios).

La razón por la cual la revelación pública de información puede ser un

determinante fundamental de la liquidez es bastante intuitiva. Kyle (1985) muestra

como la liquidez está inversamente relacionada con el nivel de selección adversa

presente en el mercado. Así, según este modelo, la liquidez es inversamente

proporcional a la cantidad de información poseída por el agente con información

("insider") respecto a la demanda de los agentes que acuden al mercado por

razones de liquidez. El modelo se compone del creador de mercado, inversores

informados y negociadores de liquidez. El primero observa el flujo de órdenes, y

establece los precios a los cuales se producen las transacciones. En ningún

momento el creador de mercado conoce qué inversor posee una ventaja

informativa, ni tampoco qué tipo de información se encuentra en posesión del

inversor mejor informado. En cambio, el creador de mercado observa el flujo de

órdenes y establece unos precios de equilibrio que representan el valor esperado

106




del activo. Por tanto, el modelo se centra en el problema de selección adversa al

que han de hacer frente el conjunto de creadores de mercado frente a los

inversores mejor informados.

Mayor cantidad de información pública en manos de los agentes que interaccionan

en el mercado debería implicar una mayor liquidez y por lo tanto una menor

selección adversa. Este es el resultado que obtiene Tapia (1996). Por tanto, parece

lógico extender este análisis a través del estudio del efecto que tiene la revelación

pública de información sobre la liquidez y el nivel de selección adversa. En este

contexto, la divulgación debería reducir la selección adversa y por tanto, reducir la

horquilla de precios o spread e incrementar la liquidez del mercado.

Todos estos argumentos configuran la primera de nuestras hipótesis:

H¡: Conforme aumenta la calidad de los informes anuales de las empresas, mayor

será la liquidez asociada a sus acciones.

Sin embargo, esta no es la única relación prevista por la literatura previa. De

nuevo desde un punto de vista teórico, Kim y Verrechia (1994), por ejemplo,

proporcionan una posible explicación para la relación contraria. Si los anuncios

públicos se interpretan de forma diferente entre los inversores, entonces es posible

que se produzca un incremento de la información asimétrica. Si este fuera el caso,

entonces la divulgación reduciría la liquidez del mercado.

Los modelos de revelación voluntaria no estudian directamente el efecto de la

divulgación sobre la liquidez. Normalmente se centran en los efectos de la

divulgación de información sobre la valoración de la empresa, y predicen que una

mayor transparencia estaría relacionada con un precio de equilibrio más alto o con

un menor coste de capital1. La justificación a este resultado es similar a la

presentada para los modelos de divulgación de información obligatoria:

1 Sin embrago, Gietzmann y Trombetta (2003) y Espinosa y Trombetta (2004) muestran que esta

relación es más complicada si se pueden utilizar varios canales de comunicación.

107




proporcionar información de manera pública reduce el nivel de selección adversa

del mercado. Por tanto, si pensamos que la liquidez es una función inversa de la

selección adversa, entonces la divulgación de información voluntaria debería

incrementar la liquidez del mercado.

Como puede apreciarse, tanto en el caso de información voluntaria como en el de

información obligatoria, el efecto de la divulgación sobre la liquidez no es directo,

siempre tiene lugar a través de la selección adversa.

Otro importante aspecto a tener en cuenta es el mecanismo de negociación de los

mercados de capitales. Podemos distinguir entre mercados dirigidos por órdenes y

mercados dirigidos por precios. La principal diferencia entre ambos es si se

permite o no la existencia de creadores mercado que efectúen transacciones por su

cuenta. Los mercados dirigidos por órdenes, como el español, pueden ser descritos

por el modelo propuesto en Glosten (1994). Este autor presenta un modelo teórico

de revisiones de precios debidas a información proporcionada por la negociación a

través de un mecanismo basado en el libro de órdenes límite. Este es el contexto

en el que se estima la relación entre divulgación y liquidez. De acuerdo con el

modelo de Glosten, las medidas de liquidez son medidas directas de la selección

adversa.

Desde un punto de vista empírico, es también difícil asumir un modelo económico

para estimar la selección adversa,2 así como determinar una medida apropiada

para medir la divulgación de información. En este sentido, de nuevo nos

centramos en divulgación voluntaria, obligatoria o una combinación de ambas.

Además, podemos diferenciar entre "cantidad" de divulgación (cuánto se divulga)

o "calidad" de la misma (hasta qué punto es informativo aquello que se divulga).

2 Madhavan (2000) ofrece una extensa revisión de literatura de microestructura.

108




La mayoría de los estudios empíricos utilizan índices que miden cantidad, calidad

o una combinación de los dos.3 Encontramos al menos tres trabajos que han

utilizado este tipo de medidas para estudiar la relación existente entre divulgación

y liquidez. En concreto, todos ellos miden el nivel de divulgación utilizando como

medida los ratios anuales publicados por el Corporate Communication Comittee

ofthe Association for Investment Management and Research (AIMR). Se trata de

los trabajos de Welker (1995) y Healy, Hutton y Palepu (1999), que miden la

liquidez con la horquilla relativa, y el de Heflin, Shaw y Wild (2002), que utiliza

la horquilla efectiva y la profundidad. Todos ellos encuentran una relación

positiva y significativa entre la calidad de la divulgación y la liquidez.

A pesar de que éste es ya un resultado importante, creemos que existen buenas

razones para ampliar la investigación relativa a la relación existente entre

divulgación y liquidez de manera empírica.

Como ya hemos comentado, desde un punto de vista teórico el impacto de la

divulgación sobre la liquidez no es directo, sino que su efecto se produce a través

del mecanismo de transmisión de la selección adversa. Por tanto, un contraste

empírico debería tener en cuenta este efecto indirecto explícitamente. Bushee y

Noe (2000) proporcionan un buen ejemplo de este tipo de metodología. Para

estudiar el efecto de la revelación sobre la volatilidad, llevan a cabo dos

regresiones: la primera contrasta el efecto de la divulgación en la composición del

accionariado y la segunda contrasta el efecto de la composición del accionariado

sobre la volatilidad. A través de esta metodología muestran que el efecto de la

divulgación sobre la volatilidad viene mediado por la composición del

accionariado. Un contraste más directo hubiera mostrado simplemente, la

existencia de un efecto de la revelación sobre la volatilidad, sin proporcionar un

entendimiento claro acerca de cómo se ha motivado dicho efecto. En este trabajo

Hutton et al. (2001) es una excepción, ya que en lugar de usar una puntuación para medir la

actividad de divulgación, analiza una base de datos de noticias de prensa que clasifica mediante un

"contení análisis "

109




vamos a seguir una metodología similar para contrastar si en el efecto que la

divulgación tiene sobre la liquidez interviene la volatilidad.

Desde el punto de vista de los estudios que relacionan explícitamente volatilidad y

liquidez los resultados empíricos no van en una única dirección. Domowitz et al.

(2000) muestran que mayores niveles de volatilidad reducen la liquidez, tomando

como variable proxy de la misma el volumen de negociación. Beltran et al.

(2004), a partir de datos de 6 títulos belgas que se negocian en la plataforma

Euronext, en el periodo comprendido entre el 2 de Diciembre de 2002 y el 30 de

Abril de 2003, muestran que no se produce un deterioro significativo en la

provisión de liquidez ante incrementos en la volatilidad, sin embargo, la

negociación se encarece en periodos de alta volatilidad afectando en este sentido a

la dinámica del mercado. Los resultados de su análisis demuestran que los

coeficientes asociados a las medidas de liquidez no cambian de manera

significativa ante cambios en la volatilidad. En cambio, los valores esperados de

las variables proxy de liquidez, son habitualmente más significativos en los

periodos de alta volatilidad, resultado que ya había puesto de manifiesto la

literatura previa relativa a microestructura. En esta línea, Foster y Viswanathan

(1993), a partir de una muestra de empresas que cotizan en la Bolsa de Nueva

York en 1998, obtienen que, los volúmenes de negociación intra-diarios son

superiores conforme aumenta la volatilidad de las rentabilidades.

Todo ello, pone de manifiesto que la relación entre volatilidad y liquidez, no es

fácilmente demostrable, lo cual supone un incentivo adicional para llevar a cabo

nuestro análisis.

A la hora de realizar el estudio de la relación existente entre divulgación y

liquidez, en este trabajo no vamos a estimar la selección adversa de los activos a

analizar. Como muestran Van Ness et al. (2001) los resultados obtenidos en

cuanto a la magnitud de la misma dependerán en gran medida del modelo que se

utilice para estimar la selección adversa. Además estos autores comparan las

medidas de selección adversa y spread con diversas medidas de volatilidad. Sus

110




resultados muestran como el spread recoge parte de la selección adversa y está

relacionado con la volatilidad.

Por tanto, nuestra segunda hipótesis objeto de contraste se plantea como sigue:

H2: La volatilidad ejerce un papel fundamental en la relación existente entre la

calidad de la información divulgada por una empresa y su liquidez.

Por otro lado, y como se ha comentado anteriormente, la literatura teórica sobre

revelación no siempre establece que la relación entre divulgación y liquidez debe

ser positiva. Kim y Verrechia (1994) proporcionan un buen fundamento para

justificar la existencia de la relación opuesta. De manera adicional, es importante

señalar que, para medir el impacto de las decisiones informativas en la liquidez,

hay que considerar de manera simultánea tanto los costes de inmediatez

(horquillas de precios) como la profundidad del mercado. El primer trabajo que

puso de manifiesto este carácter bidimensional de la liquidez fue el de Lee et al.

(1993). De esta manera, un análisis que tan solo considerara una de las

dimensiones de la liquidez se encontraría sesgado, ya que los resultados

dependerán en gran medida de la variable utilizada como proxy de la misma. Por

tanto, y en base a esta peculiaridad de la variable principal de nuestro análisis,

establecemos nuestra última hipótesis:

H3: El efecto total de la calidad de la información divulgada por la empresa sobre

la liquidez, dependerá de la medida de liquidez que consideremos.

Además de estos factores, los tres estudios que se centran en determinar la

relación existente entre divulgación y liquidez de manera empírica utilizan el

mismo proxy para la revelación y se centran exclusivamente en el mercado

norteamericano. Por estos motivos, consideramos interesante comprobar si en un

mercado diferente y utilizando una variable proxy distinta para la divulgación, se

sigue manteniendo la relación positiva. Por otro lado, y con el objetivo de

contrastar la hipótesis H3, realizamos de manera simultánea el análisis para cuatro

111




variables proxy alternativas de la liquidez. Además, ninguno de los estudios

anteriores ha tenido en cuenta la posibilidad de que la liquidez y la divulgación se

determinen de manera simultánea. Las empresas poco líquidas podrían decidir

revelar más información o mejorar la calidad de la que están divulgando. Un

problema similar ha sido ya considerado en estudios que se centran en establecer

una relación entre divulgación y coste de capital (Hail (2002)), pero no se ha

tenido en cuenta para la relación entre divulgación y liquidez.

3. DATOS Y SELECCIÓN DE LA MUESTRA

Nuestra muestra inicial se compone de las empresas que cotizan en el Mercado

Continuo entre los años 1994 y 2000, para las cuales disponemos de los datos de

calidad de sus informes anuales así como medidas ex - ante y ex - post de

liquidez. Dependiendo de las variables que incorporemos a las regresiones, éstas

se estiman en base a muestras que oscilan de entre 658 hasta 704 observaciones

empresa-año.

Dado que la misma empresa puede aparecer en uno o más años del periodo objeto

de análisis podemos experimentar un problema de dependencia temporal.

Tratamos de hacer frente a esta situación llevando a cabo regresiones año a año y

agregando posteriormente los resultados basándonos en la metodología propuesta

por Fama y Macbeth (1973).

3.1 Medida de calidad de los informes anuales

Nuestra medida de calidad de la divulgación procede de una revista económica

{"Actualidad Económica") que cada año, publica un ranking que clasifica a las

empresas que cotizan en el Mercado Continuo, en función del nivel de

transparencia de sus informes anuales.

112




Un grupo de expertos valoran determinados aspectos relativos a la información

que contienen los informes anuales, y de esta manera confeccionan una

puntuación que mide la calidad de la información que la empresa proporciona. Al

contrario de lo que ocurre en el caso del índice AIMR americano4, en el caso

español, el grupo de expertos que puntúa los informes anuales es el mismo para

todas las empresas consideradas. Esto garantiza consistencia entre las distintas

industrias.

Entre los parámetros incluidos en el índice, se encuentran: datos históricos, cuenta

de resultados analítica, composición del accionariado, acciones en manos del

Consejo, orden y claridad del informe, diseño, número de ramas, remuneración de

los directivos, rentabilidad de las acciones, evolución del mercado, información

on - Une5.

Los expertos asignan a cada uno de los parámetros considerados una puntuación.

Posteriormente con estas puntuaciones confeccionamos nuestro índice de

divulgación como suma de puntos obtenidos entre la puntuación máxima. Por

ejemplo, CEPSA en el año 2000 recibe una puntuación total de 54, y la

puntuación máxima alcanzable eran 100 puntos. Por tanto el índice de calidad de

la divulgación para esta empresa es de 0.54.

3.2 Medidas de liquidez

En nuestro estudio consideramos varias medidas de liquidez. La principal razón

por la cual estudiamos los efectos de la divulgación sobre diferentes medidas de

liquidez se debe a un problema bidimensional de la liquidez. El primer trabajo que

4 En el índice AIMR, utilizado por diversos trabajos que estudian el mercado norteamericano, el

grupo de expertos que analiza la información proporcionada por las empresas difiere para cada

industria.

5 La lista completa de parámetros considerados se proporciona en el Apéndice de la Tesis.

113




trató de afrontar este problema es el de Lee et al. (1993). Estos autores muestran

como los especialistas de la Bolsa de Nueva York afrontan el riesgo de

información asimétrica ajustando tanto los costes de inmediatez (horquillas de

precios) como la profundidad de mercado. La principal implicación es que no es

posible sacar conclusiones definitivas acerca de la liquidez del mercado

analizando únicamente los costes de inmediatez o la profundidad de manera

aislada. A su vez, otros estudios, como por ejemplo el de Jones y Lipson (2001) o

el de Chordia et al. (2001) entre otros, destacan la importancia de considerar

ambas dimensiones simultáneamente de cara a medir el impacto de las decisiones

políticas y eventos informativos en la liquidez.

Por tanto, se producen cambios en el nivel de liquidez tanto si los costes de

inmediatez y la profundidad se alteran en sentido contrario como si uno de ellos

cambia y el otro permanece constante. Para afrontar este problema, en nuestro

trabajo hemos calculado cuatro variables diferentes de liquidez:

i) Horquilla de precios (Bid-ask spreads): se obtiene como la media

anual de las horquillas diarias relativas. Estas horquillas de precios

diarias se calculan como la media de los mejores precios de oferta y de

demanda divididas por su punto medio.

ii) La profundidad: es una medida agregada del número de acciones

disponibles en el mejor nivel del libro de órdenes límite. Se calculan

anualmente igual que la horquilla de precios relativa.

iii) El índice de Calidad del Mercado (ICM) sugerido por Bollen y Whaley

(1998): para evitar el problema de la bidimensionalidad6, numerosos

autores proponen medidas alternativas para considerar

simultáneamente tanto a la horquilla de precios como a la

' Ver Lee, Mucklow y Ready (1993)

114




profundidad.7 El ICM se define como la media de la profundidad

dividida por la horquilla relativa. Utilizamos medidas diarias para

ambas variables. La fórmula es la siguiente:

(Prof. Oferta + Prof. Demanda)/2 Horquilla relativa

iv) La última medida de liquidez que consideramos es la que propone

Amihud (2002). Esta variable mide, de manera sencilla e intuitiva, el

impacto en el precio de una transacción de 1 euro. De este modo, ésta

es una medida de la elasticidad del libro de órdenes. Utilizamos la

alternativa ajustada al mercado como medida de liquidez.

El ratio de Amihud (2002) se define como sigue:

^ G , = i r l i &\Rj*\

Dj, t í vjd,

donde Rjdt y Vjdt son, respectivamente, la rentabilidad y el volumen en

euros del día d en el mes t, y Djt es el número de días para los cuales

disponemos de observaciones de la acción y en el mes t. Cuando una

acción específica tiene un alto valor de ILIOjt, significa que los precios

se alteran considerablemente como respuesta al volumen de

negociación y, por tanto, la acción se considera poco líquida. Es

importante destacar que Hasbrouck (2002) señala que esta medida

parece ser la más apropiada entre las consideradas habitualmente para

capturar el lambda de Kyle. Además, Martínez et al. (2004) y Acharya

y Pedersen (2004), muestran que la medida de liquidez agregada de

Amihud es valorada como medida de riesgo de liquidez agregado.

7 Entre estas medidas encontramos las que proponen Pascual et al. (2004), Martínez et al. (2004) o

Bestoneía/. (2000)

115




Para obtener la medida de liquidez de la acción ajustada al mercado, en

primer lugar calculamos una media entre todas las acciones:

•'ví y'=i

donde Nt es el número de acciones de nuestra muestra disponibles en el

mes t. Finalmente, construimos el ratio ajustado al mercado como

sigue:

MAILQ,, = 'ILQ,

3.3 Variables de control.

i) Volatilidad

En nuestro estudio, empleamos dos medidas alternativas para la variable

volatilidad. La primera, a la que hemos llamado VOLAT, se define como la

desviación estándar de las rentabilidades diarias de cada acción para cada año,

dividido por la misma medida para el índice de mercado IBEX-35. Este ratio nos

proporciona una medida de volatilidad idiosincrática relativa a la volatilidad de

mercado. Valores por encima de 1 indican un grado de volatilidad superior a la

volatilidad media del activo independientemente considerado.

La segunda medida de volatilidad que hemos utilizado es un ratio similar, en el

que sustituimos la desviación estándar por el cuadrado de las rentabilidades

diarias de cada acción para cada año. Esta medida la utilizamos como variable

instrumental en análisis posteriores.

ii) Tamaño

Como medida del tamaño de la empresa utilizamos el logaritmo de la

capitalización de mercado a 30 de Junio de cada año. Las empresas más grandes

116




suelen ser vistas por los inversores como menos arriesgadas, ya que el nivel de

información disponible es normalmente superior para este tipo de empresas.

López y Marhuenda (2002), ponen de manifiesto, que las compañías de mayor

tamaño muestran un mayor seguimiento por parte de los analistas, que

proporcionan a los inversores información depurada y procesada acerca de la

empresa. Por todo ello, esperamos que la relación entre nuestro proxy de tamaño y

la liquidez sea positiva.

iii) Volumen efectivo

El volumen efectivo lo medimos mediante el logaritmo de la media anual de los

volúmenes diarios efectivos (número de acciones por precio de la transacción)

para cada año.

4. ANÁLISIS EMPÍRICO

4.1 Análisis cualitativo

La tabla 1 proporciona los estadísticos descriptivos de nuestras variables para cada

año incluido en el análisis. Podemos observar que la mediana de la calidad de la

divulgación experimenta un periodo constante de crecimiento entre 1993 y 1998,

pero posteriormente desciende hasta el nivel en el que nos situábamos en 1995.

La horquilla relativa, muestra una tendencia decreciente hasta el año 1998, en el

que experimenta un ligero ascenso, para mantenerse constante posteriormente.

Puede también apreciarse una disminución de la desviación estándar de esta

medida de liquidez a lo largo de los años.

En los últimos años incluidos en nuestro análisis observamos un descenso de la

profundidad. Además, y al contrario de lo que ocurría en el caso de la horquilla

117




TABLA 1

Mediana, Desviación Estándar y Número de Observaciones de las Variables

1996 1997 1998 1999 2000

O60 062 065 058 0.58

0.16 0.16 0.16 0.16 0.15

138 142 125 103 122

Mediana 1.21 1.01 ~094 083 088 088 0.88

Desv.Est 1.78 1.76 1.26 1.09 1.27 0.61 0.73

N 120 122 130 146 154 132 134

Mediana L85 L91 L98 L85 L56 Ü 4 1.17

Profundidad/1000 Desv.Est 18.90 31.56 35.71 105.98 280.13 896.84 141.32

N. 120 122 130 146 154 145 134

Mediana L65 224 232 lj\ 2M L69 1.72

ICM/1000 Desv.Est 54.59 105.45 89.23 90.31 156.96 392.32 163.38

N 120 122 130 146 154 132 134

Mediana Ol í OH (U8 (U2 027 036 0.25

Amihud Desv.Est 3.00 3.64 2.84 4.43 1.93 1.68 1.75

N 110 115 119 126 135 124 124

Mediana LIO 049 044 088 L09 088 0.69

Volatilidad Desv.Est 3.02 1.91 1.55 0.90 1.58 1.39 2.09

N 117 123 122 130 137 142 145

Mediana 23.72 28.88 61.88 99.51 77.48 75.71 91.04

Volumen Efectivo Desv.Est 104.37 155.63 258.98 494.41 721.18 1040.26 1194.51

N 120 122 130 146 154 145 134

Mediana 1051 10.58 10.70 ÍTTl 11.27 ÍToi 11.13

LnTamaño Desv.Est 1.58 1.64 1.70 1.63 1.61 1.72 1.72

N. 106 108 115 125 119 130 134 NOTAS: La Horquilla relativa se calcula como la media anual de las horquillas de precios diarias. La profundidad es una medida agregada de las acciones disponibles en el libro de órdenes límite. ICM es la profundidad media dividida por la horquilla relativa. Utilizamos observaciones diarias para ambas variables. MAILIQ es una medida que refleja la respuesta asociada a un euro de volumen de negociación. Se define como la media del ratio rentabilidad dividido por el nivel de efectivo. Para cada activo construimos una medida que tiene en cuenta el nivel de liquidez del mercado (MAILIQ). DISC es la variable retardada de calidad de la divulgación para el periodo de 1993 a 1999. VOLAT es la desviación estándar de las rentabilidades diarias de cada acción y para cada año, dividida por la misma medida para el índice de mercado del SIBE, IBEX 35, en el periodo 1994-2000. El Volumen Efectivo se define como el logaritmo de la media anual de los volúmenes diarios efectivos (número de acciones por precio de transacción)

Años 1993 1994 1995

Mediana 0.53 0.55 0.60

Calidad 0.13 Desv.Est 0.15 0.16

Divulgación

N 131 137 133

Horquilla

Relativa

118




relativa, la desviación estándar ha seguido en los últimos años una clara tendencia

creciente, a excepción del último año. El ratio ICM crece a lo largo de los años

incluidos en nuestra muestra, exceptuando los últimos años. En cuanto a la

variable volatilidad, venía manifestando hasta 1997 una tendencia creciente. A

partir de este año, comienza un declive que se mantiene hasta el último año

incluido en nuestra muestra.Por último, el tamaño, experimenta un crecimiento

constante hasta 1997, año en el que comienza una tendencia decreciente de la que

se recupera parcialmente en el último año.

En la tabla 2 se muestran los coeficientes de correlación de Spearman.

A la vista de los coeficientes, observamos que la variable calidad de la

divulgación está altamente correlacionada con el resto de variables, exceptuando

la profundidad. El elevado coeficiente de correlación que muestra la divulgación

con el tamaño y el volumen puede originar un problema de multicolinealidad. Esta

es la razón por la cual ortogonalizamos estas variables en el resto del análisis. Las

variables calidad de los informes anuales y volatilidad muestran una alta

correlación, lo cual confirma de manera inicial el importante papel que la

volatilidad puede desempeñar a la hora de determinar la relación entre la

divulgación y la liquidez. Por último, en la tabla 2 se puede apreciar que los

coeficientes de correlación entre la variable calidad de la divulgación y las

medidas de liquidez (a excepción de la profundidad) son todas significativas y

muestran el signo esperado.

4.2 Análisis Multivaviante

Con el objetivo de realizar el contraste empírico de nuestra hipótesis, planteamos

el siguiente modelo de regresión:

LIQ, = a + ftDISC,^ + j32RSIZEt + 03VOLAT, + fit REFFEC, + e, (1)

119




TABLA 2

COEFICIENTES DE CORRELACIÓN DE SPEARMAN

ICM

LnTamaflo

LnEfec

Prof.

Volat

Horq.Relat

Divulgación

MAILIQ

-0.67

(0.00)***

-0.73

(0.00)***

-0.80

(0.00)***

-0.37

(0.00)***

0.16

(0.00)***

0.85

(0.00)***

-0.32

(0.00)***

ICM

0.39

(0.00)***

0.68

(0.00)***

0.88

(0.00)***

-0.01

(0.87)

-0.74

(0.00)***

0.17

(0.00)***

LnTamaflo

0.74

(0.00)***

0.07

(0.04)**

-0.33

(0.00)***

-0.71

(0.00)***

0.48

(0.00)***

LnEfec

0.40

(0.00)***

-0.20

(0.00)***

-0.81

(0.00)***

0.33

(0.00)***

Prof.

0.15

(0.00)***

-0.37

(0.00)***

-0.02

(0.56)

Volat

0.24

(0.00)***

-0.32

(0.00)***

Horq.Relat

-0.39

(0.00)***

NOTAS: La Horquilla relativa se calcula como la media anual de las horquillas de precios diarias. La profundidad es una medida agregada de las acciones disponibles en el libro de órdenes límite. ICM es la profundidad media dividida por la horquilla relativa. Utilizamos observaciones diarias para ambas variables. MAILIQ es una medida que refleja la respuesta asociada a un euro de volumen de negociación. Se define como la media del ratio rentabilidad dividido por el nivel de efectivo. Para cada activo construimos una medida que tiene en cuenta el nivel de liquidez del mercado (MAILIQ). DISC es la variable retardada de calidad de la divulgación para el periodo de 1993 a 1999. VOLAT es la desviación estándar de las rentabilidades diarias de cada acción y para cada año, dividida por la misma medida para el índice de mercado del SIBE, IBEX 35, en el periodo 1994-2000. El Volumen Efectivo se define como el logaritmo de la media anual de los volúmenes diarios efectivos (número de acciones por precio de transacción)

'Estadísticamente significativo al 10% ** Estadísticamente significativo al 5% *** Estadísticamente significativo al 1%

donde,

• LIQ es una de las 4 medidas de liquidez descritas en la sección anterior

(horquilla relativa, profundidad, ICM o Amihud)

• DISC es el índice de calidad de la divulgación del año anterior

120




• RSIZE son los residuos de la regresión MCO del logaritmo de la

capitalización de mercado a 30 de junio del año t sobre el índice de la

calidad de la divulgación del año t-1.

• VOLAT es la media anual de la desviación estándar de las rentabilidades

diarias de la acción dividido por la media anual de la desviación estándar

diaria de las rentabilidades del índice de mercado IBEX 35, calculado para

el año t.

• REFFEC son los residuos de la regresión MCO del logaritmo de la media

anual del volumen efectivo diario (número de acciones por precio de la

transacción) sobre el logaritmo de la capitalización de mercado y el índice

de calidad de la divulgación. Todas las variables se calculan para el año t.

En la tabla 3, se muestran los resultados de las regresiones MCO para cada una de

las medidas de liquidez que utilizamos en nuestro estudio.

Podemos observar que la calidad de la divulgación tiene un efecto positivo y

significativo sobre la liquidez. Además, esta relación se mantiene para cada una

de las cuatro medidas de liquidez consideradas, y tanto para las regresiones en

pool como para los coeficientes obtenidos a través de la metodología de Fama y

MacBeth (1973), aunque en este caso el coeficiente de la calidad de la

información vinculado a la medida de ¿liquidez de Amihud no es

significativamente distinto de cero. En concreto, la calidad de los informes

anuales está negativamente relacionada con la horquilla relativa y el ratio de

iliquidez de Amihud (2002) mientras que se encuentra positivamente vinculada a

la profundidad y al ratio ICM de Bollen y Whaley (1998)8. Por tanto, en base a

estos resultados aceptaríamos la hipótesis Hi ya que parece existir una

8 Aunque no se incluye en los resultados, hemos repetido el mismo análisis pero utilizando en

lugar de datos anuales, datos de los 4 meses correspondientes al periodo comprendido entre

Agosto y Noviembre. Los resultados obtenidos son similares tanto en términos de coeficientes

como de significatividad.

121



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significativa relación positiva entre la calidad de los informes anuales de las

empresas y su liquidez.

El tamaño y el volumen efectivo también ejercen un efecto significativo sobre la

liquidez en la dirección esperada, esto es, un coeficiente negativo asociado a la

horquilla relativa y a la medida de iliquidez de Amihud (2002) y un coeficiente

positivo vinculado al índice ICM y a la profundidad9.

Sin embargo, queremos centrar nuestra atención en el efecto de la volatilidad

sobre las medidas alternativas de liquidez que hemos seleccionado para nuestro

estudio. Los resultados de las regresiones en pool, son idénticos a los obtenidos

por medio de la metodología de Fama y MacBeth (1973), salvo que en este último

caso el coeficiente asociado al índice ICM no es significativo. Podemos observar

que, un incremento de la volatilidad implica un crecimiento de la horquilla

relativa y de la medida de iliquidez de Amihud (2002), es decir, supone una

reducción de la liquidez. En cambio, por otro lado observamos que una mayor

volatilidad tiene un efecto positivo sobre la profundidad y sobre el índice ICM de

Bollen y Whaley (1998), por lo que implicaría un incremento de la liquidez. Por

tanto, el efecto de la volatilidad sobre la liquidez depende claramente de la medida

de liquidez utilizada.

Esta ambigua relación entre la volatilidad y la liquidez, nos lleva a la siguiente

fase de nuestro análisis, que pretende contrastar la hipótesis H2. La volatilidad

podría presentar un problema de endogeneidad con respecto a alguna de las

variables incluidas en nuestras regresiones. En este caso, el efecto de la calidad de

la divulgación sobre la liquidez puede deberse al efecto que ejerce la divulgación

sobre la volatilidad. En otras palabras, podemos tener un efecto indirecto de la

revelación sobre la liquidez, además del efecto directo que ya se ha puesto de

manifiesto anteriormente. Además, dado que el efecto de la volatilidad sobre la

9 Estos resultados son consistentes con la literatura previa. Mirar Madhavan (2000)

123




liquidez depende de la medida de liquidez que estemos considerando, el efecto

indirecto de la calidad de la divulgación sobre la liquidez, en caso de existir,

también va a depender de la medida de liquidez utilizada.

Para estudiar la existencia de este efecto indirecto de la divulgación sobre la

liquidez, estimamos un sistema de ecuaciones utilizando la metodología de

Mínimos Cuadrados Ordinarios en 2 etapas (2SLS). En la primera etapa

estimamos la siguiente ecuación:

VOLAT, =a + S.DISC, , + 82RSIZE, + 5.VOLSQ, + REFEC, + e, (2)

La nueva variable que incluimos como instrumento (VOLSQ) es la media anual

del cuadrado de las rentabilidades diarias. Por medio de esta primera etapa del

análisis podremos determinar la relación existente entre la divulgación y la

volatilidad que, a su vez, permitirá conocer el efecto que de manera indirecta

ejerce la calidad de los informes anuales de las empresas en la liquidez de sus

activos.

En la segunda etapa, estimamos la ecuación (1) incluyendo como medida de la

volatilidad la predicción obtenida a partir de la ecuación (2).

En la tabla 4 mostramos los resultados obtenidos al estimar este sistema de

ecuaciones: en el Panel A, podemos observar los coeficientes estimados en el

primer estadio de la regresión. Todas las variables instrumentales son

significativas, a excepción del volumen efectivo. Pero en particular, nos interesa

el efecto de la calidad de la divulgación sobre la volatilidad, ya que el signo de

este coeficiente determinará el efecto indirecto de la divulgación sobre la liquidez.

De acuerdo con los resultados que mostramos en la tabla 4, la calidad de los

124




TABLA 4

REGRESIONES 2SLS

LIQ, =a + ¡3,DISC,_X + J32RSIZE, + fcVOLAT, + &REFFEC, + e,

(p- valor entre paréntesis)

Panel A: 1a etapa

Variable Dependiente

Volatilidad 704

N Constante DISC RSIZE VOLAT (instr.)

REFEC Adj.R2

F-statistic

1.76 JO00J

Panel B: 2a etapa

Variable Dependiente N Constante DISC RSIZE VOLAT REFEC

Adj.R2

F-statistic

""6.47" (0.00)***

0.06 (0.00)***

0.11 (0.00)***

0.18 (0.00)***

"0r?f3 685 Relativa

Prof.

ICM

MAILQ

704

685

681

1.43 (0.00)*" -15.93 (0.04)** -29.07

(0.00)**' -0.01 (0.99)

-1.56 (0.00)*"

24.52 (0.00)**'

50.64 (0.00)**'

-1.67 (0-12)

-0.23 (0.00)**

2.86 (0.01 r 10.50

(0.00)** -0.20

(0.03)"

0.36 (0.00)***

4.94 (0.07)* 5.29

(0.00)*** 1.07

(0.11)

-0.35 (0.00)**

3.00 (0.00)**

5.09 (0.00)**

-0.68 (0.00)**

NOTAS: LIQ. Es una de las cuatro variables proxy de liquidez/iliquidez (Horquilla relativa, profundidad, ratio ICM o Amihud). La Horquilla relativa se calcula como la media anual de las horquillas de precios diarias. La profundidad es una medida agregada de las acciones disponibles en el libro de órdenes límite. ICM es la profundidad media dividida por la horquilla relativa. Utilizamos observaciones diarias para ambas variables. MAILIQ es una medida que refleja la respuesta asociada a un euro de volumen de negociación. Se define como la media del ratio rentabilidad dividido por el nivel de efectivo. Para cada activo construimos una medida que tiene en cuenta el nivel de liquidez del mercado (MAILIQ). DISC es la variable retardada de calidad de la divulgación para el periodo de 1993 a 1999. RSIZE es nuestro proxy para el tamaño de la empresa, que se obtiene a partir de los residuos de la regresión de la variable tamaño (Lnsize) sobre la calidad de la divulgación. Incluimos de esta manera una variable ortogonalizada para evitar un problema de multicolinealidad. VOLAT es la desviación estándar de las rentabilidades diarias de cada acción y para cada año, dividida por la misma medida para el índice de mercado del SIBE, IBEX 35, en el periodo 1994-2000. REFECT es la variable proxy del nivel de negociación, y lo obtenemos a partir de los residuos de la regresión del logaritmo de la media de volumen efectivo sobre las variables logaritmo del tamaño y calidad de la divulgación, de manera que de nuevo obtenemos una variable ortogonalizada que evita la multicolinealidad.

•Estadísticamente significativo al 10% ** Estadísticamente significativo al 5% *** Estadísticamente significativo al 1 %

informes anuales de las empresas tiene un efecto negativo y significativo sobre la

volatilidad, es decir, una mayor calidad en la información divulgada por las

125




empresas implicará una menor volatilidad del precio de sus acciones, tal y como

esperábamos10.

En el panel B se muestran los coeficientes estimados en la segunda etapa, para

cada una de las cuatro medidas alternativas de liquidez. El efecto directo de la

calidad de la divulgación permanece significativo con el signo esperado para tres

de las cuatro medidas de liquidez. La excepción es la medida de iliquidez de

Amihud (2002), ya que cuando tenemos en cuenta la endogeneidad de la variable

volatilidad, la calidad de los informes anuales no ejerce una influencia directa

sobre esta medida de liquidez.

Además, la variable endógena volatilidad, no tiene un efecto significativo en la

determinación de la medida de iliquidez de Amihud (2002) y es solo ligeramente

significativa y con signo positivo en el caso de la profundidad. Esto implica que

para estas dos medidas de la liquidez, el efecto indirecto de la calidad de la

divulgación carece de importancia.

Con respecto a la horquilla relativa, tanto el efecto directo como el indirecto de la

divulgación siguen una misma dirección. Una mayor calidad en los informes

anuales reduce la horquilla relativa de manera directa, y también de una manera

indirecta a través de la reducción de la volatilidad. Estos resultados están avalados

por un R2 del 47%.

Sin embargo, cuando nos fijamos en el ratio ICM de Bollen y Whaley (1998), los

dos efectos actúan en sentido contrario. La calidad de la divulgación tiene un

efecto directo positivo, pero muestra también una influencia indirecta negativa, ya

que la calidad de los informes anuales reduce la volatilidad y como consecuencia

disminuye el ICM. Una posible explicación para esta relación la encontraríamos

en los resultados obtenidos para la variable profundidad. Aunque el p-valor es del

10 Dado que no distinguimos entre diferentes tipos de accionistas, nuestro resultado es similar al

obtenido por Bushee y Noe (2000).

126




6%, el efecto indirecto de la calidad de la divulgación sobre la profundidad es

negativo. Reduciendo la volatilidad, la calidad de los informes anuales reduce la

profundidad, aunque al mismo tiempo también minora la horquilla relativa de

precios. La combinación de ambos efectos puede ser la explicación a los

resultados obtenidos para el índice ICM.

Estos resultados ponen de manifiesto que, efectivamente, el efecto de la calidad de

los informes anuales de las empresas sobre la liquidez de sus activos se ve

claramente influenciado por la volatilidad de los mismos, y a su vez, la magnitud

de este efecto dependerá en gran medida de la medida de liquidez que

consideremos. De esta manera, proporcionamos evidencia empírica tanto de la

hipótesis Hl como de H2.

4.3 Análisis adicional

Los resultados obtenidos a partir de los modelos anteriores proporcionan

evidencia de la existencia de un efecto de la calidad de los informes anuales sobre

la liquidez. Para profundizar en la comprensión acerca de la relación entre ambas

variables, llevamos a cabo dos análisis adicionales.

En primer lugar, queremos verificar si el efecto de la calidad de los informes

anuales depende del nivel inicial de divulgación. En segundo lugar, tratamos de

comprobar cómo afectan los cambios en la calidad de la divulgación a cambios en

los niveles de liquidez.

Para contrastar la existencia de posibles diferencias debidas al nivel inicial de

calidad de los informes anuales, dividimos nuestra muestra para cada año en tres

grupos de acuerdo con su nivel de divulgación. Cada uno de estos tres grupos esta

compuesto por el mismo número de empresas. Y una vez que hemos realizado la

clasificación, definimos dos variables dicotómicas: DI, que toma el valor 1 si la

empresa pertenece al grupo de menor calidad en la divulgación y 0 en caso

contrario; y D2, que toma el valor 1 si la compañía ha sido caracterizada como de

127




calidad media en su divulgación y O en caso contrario. Por lo tanto, el grupo que

omitimos es el referente a las empresas con mayor calidad en sus informes

anuales.

El nivel inicial de calidad de los informes anuales puede tener un efecto fijo sobre

la liquidez (coeficiente de la variable dummy) y/o puede ejercer un efecto

marginal de la divulgación sobre la liquidez (coeficiente del término de

interacción). Para estudiar estos dos posibles efectos de manera simultánea,

planteamos el siguiente modelo de regresión:

LIQl=a + ftDi+/32D2+ADISC,_l+0A(Di*DISCl_l)

+j35(D2*DISCl_l) + j36RSIZEt+j37VOLATl+j3sREFEC,+sl

Los resultados se muestran en la tabla 5. Como puede apreciarse, el efecto del

nivel inicial de calidad del informe anual depende sustancialmente de la medida

de liquidez que utilicemos. Para el caso de la horquilla relativa, los resultados

difieren en función de si consideramos los resultados en pool o a partir de la

metodología de Fama y MacBeth (1973). Los resultados de la regresión en pool

muestran que las empresas con mayores niveles de calidad en la información que

proporcionan se comportan de manera diferente a las empresas clasificadas como

de calidad media o baja, mientras que las compañías incluidas dentro de estos dos

últimos grupos muestran un comportamiento similar. Los coeficientes de las

variables dicotómicas son ambos positivos, significativos y prácticamente de la

misma magnitud. Esto significa que las empresas de informes anuales de calidad

baja o media muestran horquillas relativas superiores a las que presentan las

empresas de mayor calidad en su divulgación, y este efecto fijo es similar en

magnitud para ambos grupos. Los coeficientes de los dos términos de interacción,

son ambos negativos, significativos y de nuevo muy similares. Esto implica que el

efecto marginal de la calidad de la divulgación sobre la liquidez es mayor para las

empresas de niveles de calidad de sus memorias medios y bajos que para las

128




TABLA 5 MODELOS DE INTERACCIÓN


Variable Dependiente

N

Constante

DI

D2

DISC

DDISC1

DDISC2

VOLAT

RSIZE

REFEC

R2 Ajust.

Horquilla Relativa

685 1.03

(4.13)*** 1.02

(2.85)*** 1.23

(2.63)*** -0.82

(-2.64)*** -1.69

(-2.49)** -1.69

(-2.27)** 0.23

(3.67)*** -0.25

(14.57)***

-0.35 (-8.39)***

0.49 (0.00)

Regresiones Pool

Prof

704 7.72

(0.42) -14.72 (-0.81) -22.09 (-1.04) -3.42

(-0.14) 9.86

(0.40) 24.81 (0.82) 4.26

(3.36)*** 2.71

(2.71)***

3.09 (6.50)***

0.08 (0.00)

ICM

685 26.53 (0.78) -36.58 (-0.99) -46.98 (-1.19) -16.46 (-0.37) 23.86 (0.50) 45.21 (0.87) 5.03

(2.56)** 10.36

(4.22)***

5.11 (5.71)***

0.12 (0.00)

Amihud

681 -0.67

(-0.70) 3.83

(2.39)** -0.77

(-0.57) -0.08

(-0.12) -7.45

(-2.19)** 1.64

(0.76) 0.75

(1.63) -0.23

(-2.49)**

-0.68 (-3.08)***

0.20 (0.00)

Horquilla Relativa

685 0.74

(3.77)*** 0.75

(1.51) 0.60

(0.49) -0.76

(-2.75)*** -1.12

(-1.03) -0.40

(-0.18) 0.37

(4.12)*** -0.23

(-12.51)***

-0.25 (-1.99)**

0.58

FamayMacBeth(1973)

Prof

704 -9.36

(-0.32) 1.26

(0.04) -23.96 (-0.71) 15.87 (0.41) -12.16 (-0.29) 33.18 (0.70) 3.99

(2.75)*** 3.45

(2.55)***

2.85 (4.31)***

0.12

ICM

685 33.45 (0.73) -34.20 (-0.69) -78.93 (-1.40) -20.75 (-0.34) 20.46 (0.34) 100.57 (1.33) 0.83

(0.23) 11.62

(5.17)***

6.12 (4.29)***

0.17

Amihud

681 -1.66

(-1.41) 3.21

(1.75)* 0.84

(0.40) -0.14

(-0.19) -7.02

(-1.70)* -0.89

(-0.25) 1.33

(3.77)*** -0.23

(-1.69)* -0.74

(-4.91)***

0.35

NOTAS: LIQ. Es una de las cuatro variables proxy de liquidez/iliquidez (Horquilla relativa, profundidad, ratio ICM o Amihud). La Horquilla relativa se calcula como la media anual de las horquillas de precios diarias. La profundidad es una medida agregada de las acciones disponibles en el libro de órdenes límite. ICM es la profundidad media dividida por la horquilla relativa. Utilizamos observaciones diarias para ambas variables. MAILIQ es una medida que refleja la respuesta asociada a un euro de volumen de negociación. Se define como la media del ratio rentabilidad dividido por el nivel de efectivo. Para cada activo construimos una medida que tiene en cuenta el nivel de liquidez del mercado (MAILIQ). DISC es la variable retardada de calidad de la divulgación para el periodo de 1993 a 1999. RSIZE es nuestro proxy para el tamaño de la empresa, que se obtiene a partir de los residuos de la regresión de la variable tamaño (Lnsize) sobre la calidad de la divulgación. Incluimos de esta manera una variable ortogonalizada para evitar un problema de multicolinealidad. VOLAT es la desviación estándar de las rentabilidades diarias de cada acción y para cada año, dividida por la misma medida para el índice de mercado del SIBE, IBEX 35, en el periodo 1994-2000. REFECT es la variable proxy del nivel de negociación, y lo obtenemos a partir de los residuos de la regresión del logaritmo de la media de volumen efectivo sobre las variables logaritmo del tamaño y calidad de la divulgación, de manera que de nuevo obtenemos una variable ortogonalizada que evita la multicolinealidad. DI es una variable dicotómica cuyo valor es 1 si la empresa pertenece al grupo de menor calidad en la divulgación y 0 en caso contrario; D2 es una variable dicotómica cuyo valor es 1 si la compañía pertenece al grupo de calidad media en su divulgación y 0 en caso contrario. DDISC1 es el término de interacción D1*DISC. DDISC2 es el término de interacción D2*DISC.

* Estadísticamente significativo al 10% ** Estadísticamente significativo al 5% *** Estadísticamente significativo al 1%

129




empresas clasificadas en el grupo de alta calidad de divulgación. De nuevo, el R2

de la regresión es casi del 50%, muy por encima del correspondiente al resto de

regresiones. Si nos basamos en los resultados obtenidos a partir de la metodología

de Fama y MacBeth (1973), no es posible hacer esta diferenciación entre grupos

de empresas, ya que tanto el coeficiente de las variables dummy como el de los

términos de interacción no aparecen como significativos.

Con respecto a las variables de profundidad y al índice ICM de Bollen y Whaley

(1998), los resultados obtenidos tanto para las regresiones enpool como con Fama

y MacBeth son muy similares. Ninguno de los términos relacionados con las

variables dicotómicas se muestra significativo, esto es, ni los coeficientes de los

términos de interacción ni los coeficientes de las variables dummy. Esto significa

que en este caso, la calidad de la divulgación no tiene ni un efecto fijo ni marginal

sobre estas dos medidas de liquidez, cuando clasificamos a las empresas en

función de la calidad de sus informes anuales.

Si nos centramos en la última medida, el ratio de iliquidez de Amihud (2002),

parece que la divulgación tiene dos tipos de efectos sobre la misma. Tanto el

efecto fijo como el marginal son significativos para aquellas empresas incluidas

dentro del grupo de "baja calidad", mientras que ninguno de estos efectos tiene

lugar para el caso de las empresas de niveles de calidad medios y altos. En este

caso, las empresas que muestran bajos niveles de calidad en sus informes anuales

son generalmente menos líquidas, pero dentro de este grupo, el nivel de iliquidez

es menor para las empresas con mejores memorias. A estas conclusiones llegamos

tanto a partir de los resultados obtenidos con la metodología de Fama y MacBeth

como con el pool.

A continuación, y con el objetivo de contrastar cómo afectan los cambios en los

niveles de calidad de los informes anuales a cambios en la liquidez, planteamos un

nuevo modelo:

130




VAR _ LIQ, =a + ftVAR_ DISC^ + ¡32VAR _ RSIZE, +

fcVAR _ VOLA T, + &VAR _ REFEC, +e,

donde VAR_ representa la variación porcentual para cada año, de manera que:

VAR y = i ¿ - _ i - t y

1¡-\

donde Y hace referencia a cualquiera de las variables incluidas en nuestro estudio.

Estimamos la regresión anterior utilizando la metodología de Mínimos Cuadrados

Ordinarios en 2 etapas (2SLS), y los resultados se muestran en la tabla 6.

Los resultados difieren ligeramente con respecto a los presentados en el análisis

por niveles anterior. Observando el panel B de la tabla podemos apreciar que tan

solo para dos de las medidas de liquidez (horquilla relativa e índice ICM) el efecto

directo de las variaciones de la calidad de la divulgación es positivo y

significativo, es decir, un incremento (disminución) de la calidad de los informes

anuales supone un aumento (descenso) de la liquidez.

Además, si nos fijamos en el panel A (primera etapa) de la tabla 6, podemos

apreciar que el efecto de las variaciones de la calidad de la divulgación, sobre los

cambios de la volatilidad es también positivo. Y esto es contrario a lo que

obteníamos en la regresión por niveles. Bushee y Noe (2000) llegan a un resultado

similar cuando llevan a cabo su análisis de variaciones, y lo intentan justificar

haciendo referencia al efecto de la divulgación sobre la composición del

accionariado de la empresa. Una variación positiva de la divulgación está asociada

con una variación positiva en el número de accionistas transitorios. Dado que este

tipo de inversores se caracteriza por la utilización de estrategias de negociación a

corto plazo, no es sorprendente que un incremento del número de acciones en

131




TABLA 6

REGRESIONES 2SLS CON VARIACIONES

(p- valor entre paréntesis)

VAR_Liq=a + j3]VAR_DISC + /32VAR_SIZE + /3iVAR_VOLAT + j34VAR_REFEC + e

Panel A: Ia etapa Variable

Dependiente

VarVolatilidad

N

505

Panel B: 2a etapa Variable

Dependent

Var Horquilla Relativa

Var_Prof

VarJCM

VarAmihud

N

489

505

489

491

Constante

0.04 (0.00)***

Constante

0.02 (0.31) 0.20

(0.08)* 0.21

(0.00)*** 0.91

(0.00)***

VAR_DISC

0.20 (0.04)**

VAR_DISC

-0.43 (0.00)***

0.21 (0.48) 0.78

(0.00)*** -6.84 (0.19)

VAR_RSIZE

0.01 (0.42)

VARRSIZE

-0.01 (0.04)**

-0.01 (0.83) -0.01 (0.58) -0.01 (0.49)

VARJVOLAT (instr.)

0.18 (0.00)***

VARVOLAT

0.14 (0.08)* -0.10 (0.19) -0.17

(0.00)*** 4.47

(0.23)

VAR_REFEC

-0.01 (0.19)

VARREFFEC

-0.01 (0.00)***

0.01 (0.33) 0.01

(0.03)** -0.01 (0.46)

Adj.R2

F-statistic

0.57 (0.00)***

Adj.R2

F-statistic

0.08 (0.00)***

-0.01 (0.98) 0.01

(0.29) 0.04

(0.00)***

NOTAS: LIQ. Es una de las cuatro variables proxy de liquidez/iliquidez (Horquilla relativa, profundidad, ratio ICM o Amihud). La Horquilla relativa se calcula como la media anual de las horquillas de precios diarias. La profundidad es una medida agregada de las acciones disponibles en el libro de órdenes límite. ICM es la profundidad media dividida por la horquilla relativa. Utilizamos observaciones diarias para ambas variables. MAILIQ es una medida que refleja la respuesta asociada a un euro de volumen de negociación. Se define como la media del ratio rentabilidad dividido por el nivel de efectivo. Para cada activo construimos una medida que tiene en cuenta el nivel de liquidez del mercado (MAILIQ). DISC es la variable retardada de calidad de la divulgación para el periodo de 1993 a 1999. RSIZE es nuestro proxy para el tamaño de la empresa, que se obtiene a partir de los residuos de la regresión de la variable tamaño (Lnsize) sobre la calidad de la divulgación. Incluimos de esta manera una variable ortogonalizada para evitar un problema de multicolinealidad. VOLAT es la desviación estándar de las rentabilidades diarias de cada acción y para cada año, dividida por la misma medida para el índice de mercado del SIBE, IBEX 35, en el periodo 1994-2000. REFECT es la variable proxy del nivel de negociación, y lo obtenemos a partir de los residuos de la regresión del logaritmo de la media de volumen efectivo sobre las variables logaritmo del tamaño y calidad de la divulgación, de manera que de nuevo obtenemos una variable ortogonalizada que evita la multicolinealidad.

•Estadísticamente significativo al 10% ** Estadísticamente significativo al 5% *** Estadísticamente significativo al 1%

manos de este tipo de accionistas implique un incremento de la volatilidad del

precio de las mismas.

132




Volviendo de nuevo al panel B de la tabla, podemos apreciar que para las medidas

de liquidez a las que estábamos haciendo referencia anteriormente (horquilla

relativa e ICM), el efecto de la volatilidad sobre la liquidez es negativo. Por tanto,

podemos concluir que para estas medidas el efecto indirecto de la calidad de la

divulgación sobre la liquidez es negativo. No obstante, la magnitud de los

coeficientes nos hace pensar que el efecto general que ejercen las variaciones de la

calidad de los informes anuales de las empresas sobre las variaciones de la

liquidez es positivo. Para las otras dos medidas de liquidez (profundidad y ratio de

Amihud) ni el efecto directo ni el indirecto de las variaciones de la divulgación es

significativamente distinto de cero.

5. CONCLUSIONES

Los recientes escándalos financieros que han tenido lugar a ambos lados del

Atlántico, han dado lugar a que la transparencia informativa se convierta en tema

central de debate público sobre la regulación del mercado.

En este trabajo investigamos si la calidad de los informes anuales está

significativamente relacionada con una variable fundamental relacionada con el

funcionamiento del mercado de capitales: la liquidez.

A partir de una muestra de empresas españolas que cotizan en el Mercado

Continuo entre los años 1994 y 2000, para las cuales disponemos de la medida de

calidad de los informes anuales, hemos contrastado la hipótesis de que mayor

transparencia o calidad en la información que las empresas proporcionan está

asociada con mayores niveles de liquidez.

En términos generales, los resultados de nuestras regresiones confirman el

resultado previo de que la calidad de la divulgación tiene un efecto positivo sobre

la liquidez del mercado (Ht). Sin embargo, nuestros resultados también ponen de

manifiesto el hecho de que la magnitud y significatividad de este efecto depende

133




de la medida de liquidez que utilicemos (H3). Además, también demostramos que

la volatilidad puede ejercer un papel fundamental en esta relación (H2). El efecto

indirecto que la divulgación tiene sobre la liquidez a través de la volatilidad puede

ir en dirección contraria a la que tendría en el efecto directo. Cuando realizamos el

análisis por niveles encontramos que esto es exactamente lo que ocurre para el

caso del índice ICM de Bollen y Whaley (1998). Cuando repetimos el análisis

para las variaciones de nuestras variables de nuevo observamos que el efecto

directo y el indirecto tienen signo contrario para el índice ICM y también para la

horquilla relativa.

Finalmente, demostramos que el efecto de la divulgación sobre la liquidez puede

depender del nivel inicial de calidad de la divulgación. Sin embargo, de nuevo la

elección de la medida de liquidez afecta de una manera significativa a los

resultados, siendo en todos los casos más fiables los resultados relativos a la

horquilla de precios, ya que muestran mayores R ajustados

La conclusión principal de nuestro análisis es que la relación entre la divulgación

y la liquidez no puede ser estudiada sin tener en cuenta dos cuestiones

fundamentales: a) la naturaleza multidimensional del concepto liquidez y la

consecuente dificultad a la hora de seleccionar la medida apropiada; b) la

posibilidad de que existan efectos indirectos significativos que surgen a través del

efecto de la divulgación sobre ciertas variables intermedias.

En este trabajo utilizamos cuatro medidas alternativas de liquidez /¿liquidez y

consideramos la volatilidad como una de las posibles variables intermedias. La

utilización de otras medidas de liquidez/iliquidez y/o otras posibles variables

intermedias está abierta para investigaciones futuras.

134



CONCLUSIONES



Conclusiones

CONCLUSIONES

La transparencia y la calidad de los informes anuales de las empresas se han

convertido en temas de vital importancia y en centro de atención de numerosas

investigaciones. Este interés, se ha visto incrementado sustancialmente tras los

recientes escándalos financieros que han tenido lugar tanto en EEUU como en

Europa, y han planteado nuevas cuestiones entre las que cabría destacar hasta qué

punto la información contable obligatoria constituye un sistema de información

eficiente. Circunstancias tales como la necesidad de financiarse en unos mercados

de capitales cada vez más sofisticados y complejos, obligan a las empresas a

facilitar una cantidad de información superior a la que implica el mero

cumplimiento de las obligaciones legales en materia de información contable. Por

ello, la estrategia de comunicación económico-financiera ha venido asumiendo

cada vez más importancia en el marco general de la definición de la estrategia

competitiva de la empresa. Además, la continua evolución de los procedimientos

de organización y desarrollo de las actividades económicas y de los instrumentos

financieros utilizados para financiar dichas actividades han llevado tanto a los

académicos como a los profesionales a cuestionar el modelo tradicional de

comunicación financiera de la empresa basado en la información proporcionada

en los estados contables, así como determinados prácticas como la valoración de

los activos según el principio del coste histórico.

Esta tensión entre la evolución del mundo de los negocios y la rigidez del modelo

contable clásico ha generado en muchas empresas la necesidad de considerar la

posibilidad de revelar de manera voluntaria información relevante de la empresa,

mejorando el nivel de la tradicional información contable.

Nuestro objetivo, en cambio, en la presente Tesis no ha sido cuantificar la

información que las empresas proporcionan al mercado sino diferenciar a las

mismas en función de la calidad de sus informes anuales. Con este fin, utilizamos

136



Conclusiones

un índice en el que se incluyen parámetros tanto de divulgación voluntaria como

obligatoria en el informe anual y que van desde aspectos puramente relacionados

con los estados financieros de la empresa hasta características como el orden y la

claridad con que se ha confeccionado el informe. La lista de parámetros a tener en

cuenta, así como la valoración relativa a cada uno de ellos en función del grado de

detalle o claridad con el que se incluye en la memoria, nos la proporciona la

revista española "Actualidad Económica", que cada año realiza un ranking de las

memorias más transparentes del mercado continuo español.

A pesar de que las ventajas de proporcionar una mayor cantidad de información o

mejorar la calidad de la misma han sido frecuentemente citadas en la literatura

previa, la evidencia empírica no siempre ha obtenido resultados concluyentes. De

esta manera, nuestro objetivo es profundizar en tales cuestiones a través de un

análisis empírico que permita mejorar nuestro conocimiento acerca de algunas de

las consecuencias derivadas de la divulgación de información por parte de las

empresas.

Concretamente, nos centramos en tres aspectos que consideramos fundamentales e

interesantes para ser objeto de nuestra investigación, y que dan forma a cada uno

de los tres capítulos que componen la presente Tesis Doctoral.

En el primer capítulo, analizamos las consecuencias que la mayor o menor calidad

de los informes anuales de las empresas pueden tener en la reputación de las

mismas. El concepto multidimensional de reputación, es un valioso activo

intangible estrechamente vinculado al conocimiento que el mercado tiene de una

empresa, y por tanto a su valoración. Ello nos llevó a plantearnos que la estrategia

de comunicación que la empresa lleve a cabo, puede de alguna manera intervenir

en la reputación asignada a la misma por el mercado. A pesar de que en mercados

como el americano este tema ha sido objeto de numerosos estudios, en nuestro

país no existe evidencia de estudios empíricos previos relativos a este tema. En

Estados Unidos, se publica cada año desde 1982 el índice Fortune de las empresas

137



Conclusiones

americanas más admiradas. Esta medida se confecciona a partir de encuestas a

distintos colectivos entre los que destacan ejecutivos, directivos y analistas, que

puntúan de 0 a 10 una serie de atributos de la empresa. Numerosos estudios se han

basado en esta medida como variable proxy de la reputación de la empresa, y han

puesto de manifiesto la existencia de una relación positiva entre ésta y los

rendimientos de la misma. Sin embargo, las conclusiones extraídas a partir de los

anteriores resultados presentan unos límites, ya que esta medida de reputación no

está exenta de críticas. Algunas de las más destacables podrían ser, por ejemplo,

su alta correlación con los resultados de la empresa, el limitado grupo de personas

a los que se dirigen las encuestas que posteriormente permiten confeccionar la

medida y que el ratio Fortune solo se dispone para empresas de gran tamaño. Esta

serie de limitaciones hace que se plantee la posibilidad de utilizar otro tipo de

medida como la que plantea Deephouse (2000). En su estudio, utiliza una variable

que denomina Reputación de los Medios y que define como la evaluación general

de una empresa presentada en los medios de comunicación. Utilizando esta

medida, muestra que una reputación favorable es un importante activo intangible

que permite mejorar la situación económico-financiera de la empresa.

En el caso español, desde el año 2000 disponemos del Monitor Español de

Reputación Corporativa (MERCO), un índice que valora con una puntuación, de 0

a 1000, el concepto multidimensional de reputación empresarial. Entre sus

dimensiones, encontramos resultados económico-financieros, calidad producto-

servicio, cultura corporativa, presencia internacional e Investigación y Desarrollo

(I + D).

Este índice, es confeccionado por un Instituto de Investigación a partir de datos de

una muestra de 10.000 directivos de más de 2.150 empresas. Por medio de

cuestionarios, estos directivos citaban aquellas empresas que consideraban que

poseían una "buena reputación", tanto en su propio sector como en cualquier

otro. A partir de sus respuestas se confecciona esta medida. A comienzos del año

138



Conclusiones

siguiente se publica el valor del índice pero tan sólo para las 50 primeras

empresas.

El objetivo de nuestro primer capítulo es analizar si la calidad de los informes

anuales de las empresas del mercado continuo español está relacionada de manera

significativa con la reputación de las mismas.

Utilizando los datos de los dos primeros años en los que se confecciona este

índice MERCO, esto es, 2000 y 2001, obtenemos dos claros resultados: que el

tamaño es un determinante fundamental del nivel de reputación de una empresa y

que efectivamente, existe una relación positiva y significativa entre la calidad de

la divulgación y su reputación. Este resultado, pone de manifiesto que la calidad

de los informes anuales de las empresas juega un papel primordial en la

proyección estratégica de las mismas, añadiendo así otra característica más a la

larga lista de efectos positivos empíricamente documentados de incrementar la

calidad y/o cantidad de divulgación.

El segundo capítulo de la Tesis se centra en la relación existente entre la calidad

de la divulgación y el coste de capital de las empresas. Desde un punto de vista

teórico, encontramos modelos que predicen que los incrementos de la cantidad o

la calidad de la información divulgada están relacionados con precios de

equilibrio más altos o menores costes de capital. La justificación a este resultado

no es más que el hecho de proporcionar información de manera pública reduce el

nivel de selección adversa del mercado, y por tanto el riesgo esperado de dicha

acción.

Sin embargo, está relación en principio tan clara, no ha podido ser demostrada

empíricamente de manera unánime. El ejemplo más claro de esta situación sería el

trabajo de Botosan (1997), donde se pone de manifiesto que aquellas empresas

que divulgan información de mayor calidad se ven beneficiadas con costes de

139



Conclusiones

capital inferiores. No obstante, este resultado solo es cierto para el caso de

empresas que no muestren un alto grado de seguimiento por parte de los analistas.

Entre los motivos por los cuales los resultados empíricos relativos a esta cuestión

no son tan concluyentes como cabría esperar en un principio, encontramos

básicamente dos:

i) Dificultades de medición. Tanto el coste de capital como la calidad de

la información son variables que no pueden observarse directamente

por el investigador. Por tanto, debemos confiar en percepciones

individuales que conllevan que los contrastes que se realicen

impliquen un alto grado de subjetividad.

ii) Cuestiones relativas a la especificación de los modelos. Como

proponen Gietzmann y Trombetta (2003), los contrastes empíricos que

se han realizado hasta la fecha pueden estar afectados por un

importante problema de especificación, ya que no consideran el

posible efecto que tendría la elección de diferentes políticas contables.

Este trabajo, por tanto, pretende contribuir a la literatura existente que se centra en

los efectos de la divulgación sobre el coste de capital, tomando en consideración

estas dos importantes cuestiones.

Como medida de calidad de los informes anuales tomamos el índice que se ha

descrito previamente para el primer capítulo, ya que esta medida es común en los

tres capítulos y constituye el nexo de unión entre los mismos.

Con respecto a la estimación del coste de capital, la literatura previa establece dos

vertientes diferenciadas: por un lado, las estimaciones ex - ante, basadas en

pronósticos de analistas, y por otro, las estimaciones ex - post, que toman como

base rentabilidades pasadas. Ambas vertientes han dado lugar a numerosas

críticas, sin embargo recientemente diversos trabajos han propuesto nuevas

alternativas para la medición del coste de capital basadas en el precio actual de la

140



Conclusiones

acción y en los pronósticos de analistas acerca de los beneficios futuros. Para

nuestro estudio, seguimos esta nueva vertiente y realizamos una estimación ex -

ante del coste de capital utilizando las previsiones de los analistas como variable

proxy de las expectativas del mercado.

El objetivo primordial de nuestro segundo capítulo es proporcionar evidencia

empírica acerca de la existencia o no del equilibrio de interacción mostrado de

manera teórica por Gietzmann y Trombetta (2003). La característica distintiva de

este equilibrio es el hecho de que el coste de capital está determinado

simultáneamente por la calidad de la información divulgada por las empresas y

por la política contable seleccionada. En este equilibrio, las empresas clasificadas

como conservadoras son las que muestran un menor coste de capital,

independientemente de su divulgación. Por otro lado, las empresas agresivas

pueden reducir su coste de capital incrementando la cantidad de información

divulgada. Este resultado podría ser una explicación a la dificultad que hasta la

fecha ha existido para encontrar signifícatividad estadística a la relación inversa

existente entre el coste de capital y la divulgación, como ocurre por ejemplo en el

trabajo anteriormente referenciado de Botosan (1997).

La característica distintiva de nuestro trabajo es la inclusión de esta variable proxy

de la política contable seleccionada por la empresa, en interacción con la variable

de calidad de divulgación, en la especificación empírica del modelo de coste de

capital. El modelo, por tanto, incluye una variable dicotómica que diferencia a las

empresas agresivas de las conservadoras. La confección de esta variable

dicotómica se ha realizado de dos maneras alternativas:

Por un lado, a partir de los discretionary accruals o ajustes por devengo

discrecionales del Modelo de Jones Modificado de Dechow et al. (1995),

considerando como empresas conservadoras (agresivas) aquellas que muestran

ajustes por devengo negativos (positivos). Por otro lado, y como forma alternativa

de diferenciar a las empresas en función de su política contable, construimos una

141



Conclusiones

medida propia que diferencia entre empresas agresivas y conservadoras a partir de

una serie de ratios obtenidos directamente de los informes anuales.

Basándonos en una muestra de empresas españolas en el período comprendido

entre 1999 y 2002, nuestros resultados ponen de manifiesto que la elección de la

política contable de la empresa se muestra como una variable con un significativo

poder explicativo en la relación existente entre el coste de capital y la calidad de la

divulgación. En el caso de las empresas clasificadas como agresivas la relación es

negativa, como esperábamos. Por otro lado, para las empresas conservadoras la

divulgación no aparece como un determinante significativo del coste de capital.

Esto lo interpretamos como evidencia positiva a favor de la existencia del

equilibrio de interacción que predicen teóricamente Gietzmann y Trombetta

(2003) y pone de manifiesto que la estrategia de comunicación de una empresa

viene determinada de manera simultánea por dos variables que están en constante

interacción: las decisiones acerca de la política de divulgación de información de

la empresa y la elección de la política contable de la misma.

Por último, en el tercer capítulo, realizamos un análisis de la relación existente

entre la calidad de los informes anuales de las empresas y la liquidez de sus

acciones.

La liquidez ha sido considerada como una de las principales variables a la hora de

estimar el grado de información asimétrica al que se enfrentan los inversores, por

tanto cabe esperar la existencia de una relación entre ambas variables. De hecho,

la literatura previa ha puesto de manifiesto la existencia de dicha relación, aunque

ésta depende en gran medida de las variables proxy de liquidez utilizadas, así

como de las variables incluidas u omitidas en los modelos de regresión.

Desde un punto de vista teórico, la relación entre la divulgación y la liquidez ya

estaba implícita en el modelo de Kyle (1985). En este modelo, la liquidez está

inversamente relacionada con el nivel de selección adversa presente en el

142



Conclusiones

mercado. Por tanto, es lógico extender este análisis a través del estudio del efecto

que tiene la revelación pública de información sobre el nivel global de selección

adversa. La intuición nos dice que la divulgación debería reducir la selección

adversa y por tanto, incrementar la liquidez del mercado. Sin embargo, esta

relación no tiene porqué cumplirse. De nuevo desde un punto de vista teórico,

Kim y Verrechia (1994), por ejemplo, proporcionan una posible explicación para

la relación contraria. Si los anuncios públicos se interpretan de forma diferente

entre los inversores, entonces es posible que se produzca un incremento de la

información asimétrica. Si este fuera el caso, entonces la divulgación reduciría la

liquidez del mercado.

Desde el punto de vista empírico, encontramos tres trabajos que ya han

demostrado la existencia de una relación positiva entre divulgación y liquidez.

Welker (1995) y Healy, Hutton y Palepu (1999) lo hacen tomando como medida

de liquidez la horquilla relativa mientras que Heflin, Shaw y Wild (2002) miden la

liquidez por medio de la horquilla efectiva y la profundidad.

A pesar de que estos resultados son importantes, encontramos interesante ampliar

el estudio acerca de la relación entre liquidez y divulgación principalmente por

dos razones: en primer lugar, porque incluimos diferentes medidas de liquidez que

ponen de manifiesto que la significatividad y el signo de la relación dependen en

gran medida de la variable considerada, y en segundo lugar, porque la aplicación

de una metodología Two Stages Least Squares (TSLS) o Mínimos Cuadrados en

Dos Etapas, nos permite apreciar que el efecto total que la calidad de la

divulgación ejerce en la liquidez, no se debe únicamente al efecto directo de la

primera variable sobre la segunda, sino también, a un efecto indirecto que la

calidad de la divulgación ejerce sobre la volatilidad. Además, el signo de esta

relación indirecta no tiene porqué coincidir con el signo positivo de la relación

directa.

143



Conclusiones

Como medidas de liquidez hemos considerado además de las tradicionales como

son la horquilla relativa y la profundidad, el ratio Market Quality Index o índice

de Calidad de Mercado (ICM) de Bollen y Whaley (1998) que relaciona las

anteriores variables mediante el cociente de la profundidad media entre la

horquilla relativa. La última medida incluida en nuestro estudio es el ratio de

Amihud (2002), que podría ser considerado como una medida de la elasticidad del

libro de órdenes.

A partir de una muestra de empresas que cotizan en el mercado continuo español

entre 1994 y 2000, los resultados de nuestras regresiones confirman el resultado

previo de que la calidad de la divulgación tiene un efecto positivo sobre la

liquidez del mercado. Sin embargo, nuestros resultados también ponen de

manifiesto el hecho de que la magnitud y significatividad de este efecto depende

de la medida de liquidez que utilicemos. Además, también demostramos que la

volatilidad puede ejercer un papel fundamental en esta relación. El efecto

indirecto que la divulgación tiene sobre la liquidez a través de la volatilidad puede

ir en dirección contraria a la que tendría en el efecto directo. Esto es exactamente

lo que ocurre para el caso del índice ICM de Bollen y Whaley (1998) cuando

realizamos el análisis por niveles. Los resultados que se desprenden del análisis

para las variaciones de nuestras variables de nuevo muestran que el efecto directo

y el indirecto tienen signo contrario para el índice ICM y también para la horquilla

relativa, aunque observando las magnitudes de los coeficientes en valor absoluto,

podemos concluir que el efecto global de la calidad de la divulgación sobre la

liquidez continuará siendo positivo.

Por tanto, cabría destacar de este tercer capítulo dos cuestiones fundamentales que

determinan la naturaleza de la relación entre divulgación y liquidez: a) la

naturaleza multidimensional del concepto liquidez y la consecuente dificultad a la

hora de seleccionar la medida apropiada; b) la posibilidad de que existan efectos

indirectos significativos que surgen a través del efecto de la divulgación sobre

ciertas variables intermedias.

144



Conclusiones

No es el objetivo de la presente Tesis Doctoral establecer resultados y

conclusiones definitivas, antes al contrario, pretenden establecer la base sobre la

cual se desarrollen posteriores investigaciones. La autora expresa así su voluntad

de seguir avanzando en este estudio mediante la ampliación de las muestras de

cada uno de los tres capítulos, así como la introducción de nuevas metodologías

que contribuyan a proporcionar robustez a los resultados hasta ahora obtenidos.

145



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157



APÉNDICE



Apéndice

1) La carta del Presidente: Si se firma durante el primer cuarto del año, se le

asigna un punto. Al contenido de la carta se le asignará hasta 5 puntos si se

incluye una clara definición de la estrategia de la empresa. (Escala: de 0 a 6

puntos)

2) Datos históricos: se asignarán dos puntos si se proporcionan los principales

datos del balance y la cuenta de pérdidas y ganancias del año t-2. Cuatro puntos si

aparece esta información para el año t-3 y seis puntos si aparece para el año t-4.

(Escala: de 0 a 6 puntos)

3) Datos básicos: ocho puntos si aparecen resúmenes de los principales datos

contables, y de los ratios financieros y de mercado. Tanto la cantidad como la

calidad de los datos son evaluados. (Escala: de 0 a 8 puntos)

4) Cuenta de resultados analítica: si aparece una cuenta de resultados que

explique en cascada y en términos porcentuales sobre ingresos o activos totales

medios las distintas partidas del año t comparados con los del año t-1, se les

asignará hasta 6 puntos. Si solo se incluyen datos del año t, se le asignaran 4

puntos. (Escala: de 0 a 6 puntos)

5) Informe de gestión: seis puntos si se incluye toda la información legal

requerida: por ejemplo, evolución del negocio y situación actual de la empresa,

acontecimientos que han sucedido después del cierre, evolución previsible de la

compañía, compra de acciones propias y actividades de I+D. La claridad y la

159



Apéndice

cantidad de la información se premiarán con hasta 12 puntos. (Escala: de 0 a 12

puntos)

6) Orden y claridad: se valora la claridad, la concisión y la precisión en el

lenguaje, así como si la información se proporciona siguiendo el orden lógico y

esperado. (Escala: de 0 a 3 puntos)

7) Diseño: Tratamiento gráfico, calidad del diseño y fotografías. (Escala: de 0 a 2

puntos)

8) Filiales: se asignan dos puntos si se proporciona información acerca de la

actividad, domicilio, participación, fondos propios y resultados de las diferentes

filiales. Se otorgan cuatro puntos si se incluyen los dividendos que se reciben de

las participadas y su valor en libros. Seis puntos si se incluyen los balances y

cuentas de resultados. (Escala: de 0 a 6 puntos)

9) Análisis por actividad: desglose del negocio por categorías de actividades y

mercados geográficos. Se asignarán cuatro puntos si se incluye un análisis

completo de la contribución a los resultados generales de cada una de estas áreas.

(Escala: de 0 a 4 puntos)

10) Informe de auditoría: cuatro puntos para los informes sin salvedades, dos

para los que presentan excepciones o incertidumbres y cero si el auditor indica

limitaciones o deniega su opinión. El coste de auditoría se valorará en una escala

de cero a dos puntos. (Escala: de 0 a 6 puntos)

11) Accionistas: se asignarán dos puntos si se especifica a los accionistas que

poseen más del 10% de las acciones de la empresa. Cuatro puntos si se especifica

el porcentaje total del capital y seis si se incluye información adicional. (Escala:

de 0 a 6 puntos)

160



Apéndice

12) Acciones del consejo: se asignan dos puntos si se informa de los accionistas

que controlan más de un diez por ciento. Cuatro puntos si se especifica el

porcentaje de capital y seis si hay información adicional. (Escala: de 0 a 6 puntos)

13) Remuneración de los consejeros: si se proporciona información sobre el

total de las remuneraciones de manera global se asignan dos puntos. Cuatro

puntos si se desglosan las diferentes partidas. Y seis puntos si se incluye la

remuneración consejero por consejero. (Escala: de 0 a 6 puntos)

14) Retribución ligada a la acción: descripción de los planes, beneficiarios,

condiciones de ejercicio, coste para la empresa y demás características. Para

lograr la máxima puntuación, las opciones concedidas a consejeros y altos

directivos deben de proporcionarse de manera detallada por individuo. (Escala: de

0 a 4 puntos)

15) Otra información: hasta cuatro puntos serán asignados a aquellas empresas

que ofrezcan información relevante que permita conocer su situación real.

Algunos parámetros que aquí se considera serían: el grado de concentración de las

ventas y de los suministradores, la cuota de mercado, análisis de mercado,

volumen de los canales de distribución, información sobre calidad o iniciativas

medioambientales, son algunos de los datos que se tienen en cuenta. (Escala: de 0

a 4 puntos)

16) Información on-line: La inclusión del informe anual de la empresa en su

página web se valora en una escala de dos puntos. Si también se incluyen los

informes trimestrales se añaden dos puntos más. (Escala: de 0 a 4 puntos)

17) Normas de buen gobierno: completa y detallada información sobre las

normas de buen gobierno adoptadas por la sociedad. Para lograr la máxima

puntuación, la compañía debe explicar hasta qué grado ha llevado a cabo las

recomendaciones incluidas en el Informe Olivencia (Escala: de 0 a 5 puntos)

161



Apéndice

18) Evolución bursátil: tres puntos si se incluye información sobre la evolución

de la cotización, volumen de contratación y días de negociación. Cuatro puntos si

se incluyen ratios bursátiles. Cinco si la cotización se compara con el índice

general de la Bolsa de Madrid o el Ibex-35, y seis si también se incluye el índice

sectorial. (Escala de 0 a 6)

Estos 18 parámetros proporcionan la puntuación total de calidad de la divulgación

asignada a cada una de las empresas que componen las respectivas muestras

vinculadas a los tres capítulos que conforman la presente Tesis. Se trata de

información obtenida directamente de los informes anuales de las empresas que

cotizan en la Bolsa de Madrid y en el Mercado Continuo. Para el segundo y tercer

capítulo se han considerado todos estos parámetros en su conjunto, como medida

global de la calidad de la información proporcionada por las empresas en sus

informes anuales.

En cambio, en el primer capítulo, hemos considerado oportuno descomponer este

índice global en dos subíndices, a los cuales hemos denominado "Información

Anual" y "Otra Información".

En la categoría "Información Anual", se incluyen aquellas partidas vinculadas

directamente con los estados financieros de las empresas, y que permiten valorar

la calidad de la información proporcionada en estos estados obligatorios, así como

su claridad, concisión e incluso el diseño con el que han sido presentados. Dentro

de este subíndice se valorará, entre otras cosas, el grado de detalle en información

relativa a los directivos, los éxitos logrados por la empresa, información

desglosada en función de los productos o mercados geográficos, información

relativa a las filiales de la empresa...

La categoría "Otra Información", se compone principalmente de información no

directamente vinculada a los estados financieros anuales de la empresa. Dentro de

este subíndice se valora, por ejemplo, que la empresa proporcione información de

aquellos accionistas cuya participación supere el 10%, información relativa a la

162



Apéndice

evolución de la acción en el mercado, normas de buen gobierno adoptadas por la

sociedad...

Por último, la categoría "Total", hace referencia a la consideración de las

puntuaciones asignadas a todos los parámetros sin diferenciación por categorías o

subíndices, es decir, de manera general. Esta es la forma en que se incluye la

medida de divulgación en los capítulos dos y tres de la presente Tesis.

DESCOMPOSICIÓN DEL ÍNDICE DE DIVULGACIÓN EN CATEGORÍAS

CAPÍTULO 1

INFORMACIÓN ANUAL La carta del Presidente

Datos históricos Datos básicos

Cuenta de resultados analítica Informe de gestión Orden y claridad

Diseño Filiales

Análisis por actividad Informe de auditoría

OTRA INFORMACIÓN Accionistas

Acciones del consejo Remuneración de los consejeros

Retribución ligada a la acción Otra información

Información on-line Normas de buen gobierno

Evolución bursátil

u ?•- " F R S í Q A Ü DE A IC.AWTE

Comisión de Doctor

Reunido, el Tribunal que suscribe en t:¡ a de la feche

acordó otorgar, por l?W<fa'04&la Tesis Doctoral de Don/Dña.

la calificación de

Ji? &KeS4¿t£*7£ Q\)MiA *>&£ f'O

Al icante.-"^ -de .J2lStxCsiáél£r de..d=*£}£_ El S e c r e t a r i o ,

El P r e s i d e n t e ,

^CMIUXÁ^ ,

163

tesis doctoral de la universidad de alicante. tesi doctoral de la...

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