el impacto de noticias ambientales en el valor de las
TRANSCRIPT
1
El impacto de noticias ambientales en el valor de las firmas: el caso del
derrame petrolero de Repsol - YPF en Comodoro Rivadavia, Argentina
Juan Pablo Pachón Sáenz
Asesor: Jorge H. García López
Facultad de Economía
Universidad de los Andes
Junio, 2011
RESUMEN
Este trabajo contribuye a la creciente literatura que estudia la respuesta de los mercados de
capitales a la divulgación de noticias ambientales. Existen varios estudios que apoyan la
teoría de que la reacción de diferentes actores ante estas interacciones puede llegar a crear
incentivos para el control de la polución, tanto en países desarrollados como en países en
desarrollo.
En este trabajo se lleva a cabo un estudio de evento, mediante un modelo de mercado, para
determinar el impacto de la divulgación de noticias sobre el derrame petrolero que
protagonizó Repsol-YPF, en la región argentina de Comodoro Rivadavia y la posterior
indemnización a las víctimas, en el valor de la firma. Los resultados indican que no es
posible rechazar la hipótesis nula de que los eventos de derrame petrolero e indemnización
a las víctimas no tuvieron impacto en el retorno de las acciones de la firma petrolera. Es
importante, sin embargo, identificar las causas de este resultado para poder implementar
sistemas de información, como los que existen en países desarrollados, y llenar así los
vacíos que dejan los recursos limitados para la aplicación de las regulaciones ambientales.
Palabras clave: valor de la firma; manejo ambiental; estudio de evento
Clasificación JEL: Q25; G14
2
I. INTRODUCCIÓN
El deterioro del medio ambiente es una de las mayores preocupaciones que existen hoy en
día y éste se deriva, principalmente, del uso insostenible de los recursos naturales y de la
contaminación que generan los agentes económicos. Para corregir este tipo de fallas de
mercado, se ha recomendado tradicionalmente la intervención del Estado. Sin embargo, es
claro que la regulación estatal puede generar más distorsiones de las que resultarían si los
agentes internalizaran las acciones que los llevan a afectar a terceros (Baumol y Oates,
1988 y Sterner, 2003). Por otra parte, existe un uso creciente de programas voluntarios, en
cuanto a la protección ambiental se refiere. Alberini y Segerson (2002) llevan a cabo un
estudio que hace énfasis en la necesidad de generar incentivos adecuados para la
participación de los agentes, es decir que las firmas contaminantes deben percibir, ex ante,
algún tipo de ganancia o beneficio como resultado de su participación en estos programas.
Estos incentivos se pueden caracterizar en tres grupos: utilidad o satisfacción personal,
incentivos del mercado e incentivos creados por el Gobierno. Como se discute en detalle
posteriormente, el mercado de capitales puede llegar a generar incentivos que reduzcan el
nivel de contaminación al interior de las firmas. El uso de ésta alternativa podría llegar a
tener un mejor resultado que un programa obligatorio en el que un actor como el Gobierno
tenga un rol activo como ente regulador y recaudador de impuestos, ya que se ahorrarían
los costos de posibles litigios y las firmas podrían diseñar programas eficientes teniendo en
cuenta las particularidades de su industria y su producto.
Estudios empíricos recientes han demostrado que las noticias ambientales tienen un
impacto, especialmente en los países desarrollados, en los mercados de capitales. Se ha
resaltado, además, que por este medio se pueden llegar a crear incentivos para el control de
la polución (Konar y Cohen, 1997 y Hamilton, 1995). Esto resulta particularmente
interesante para países en desarrollo, que se caracterizan por tener mercados de capitales
poco desarrollados, al igual que un monitoreo y un comando y control deficientes. Esto
último se debe, principalmente, a la aplicación poco efectiva de las regulaciones
ambientales y a un presupuesto reducido (Dasgupta et al., 2001 y Gupta y Goldar, 2005).
Estas dificultades se suman a los problemas, ya de por sí complicados, de la medición de
los niveles tolerables de contaminación y del impacto económico de un nivel de
3
contaminación mayor al óptimo. La gran importancia de la información, y de las
herramientas que ésta le brinda a varios medios no gubernamentales, radica en que las
firmas podrían inclusive, de manera voluntaria, ir más allá de los estándares regulatorios
establecidos por ley en sus diferentes países, si está en su interés hacerlo. Esto quiere decir
que así no exista un control estatal fuerte sobre las acciones de las firmas contaminantes,
otros actores tales como ONGs, comunidades locales, grupos ambientalistas y los mismos
consumidores, pueden llegar a ejercer una presión suficientemente significativa para alterar
el comportamiento ambiental de las firmas y así reducir sus emisiones (Konar y Cohen,
1997). Según esto se podría argumentar que la inhabilidad de las instituciones formales
para proveer incentivos de control de polución, mediante los canales tradicionales de
regulaciones y castigos, no sería un impedimento determinante para el control de la
polución (Dasgupta et al., 2001).
Durante los últimos años, la visión de que el costo en el que tienen que incurrir las firmas
para llevar a cabo medidas de protección ambiental reduce su rentabilidad, ya no es la
predominante (Ambec et al., 2011). Algunos investigadores argumentan que la inversión en
protección ambiental y en tecnologías limpias es, por el contrario, una herramienta
importante de competitividad: esta inversión no es considerada como un gasto de recursos
que podrían ser utilizados en una actividad más rentable, sino que en sí genera valor a la
firma. (Porter y van der Linde, 1995).1 Cohen et al. (1997) estudian los retornos de
acciones listadas en el S&P 500 desde 1987 hasta 1991, comparando un portafolio “bueno”
con uno “malo”, en términos de desempeño ambiental. La conclusión a la que llegan es que
el cumplimiento de las regulaciones ambientales no tiene un impacto neto nocivo para el
desempeño financiero de las firmas. De hecho para el 80% de los portafolios comparados,
los “buenos” tuvieron un mejor desempeño que los “malos”, pero solo 20% de estas
comparaciones arrojaron resultados significativos. Es decir que, aunque no existe evidencia
significativa de una prima de invertir en tecnología verde, definitivamente existe una
evidencia significativa de que no hay una penalidad por invertir en ella.
1 A un nivel agregado, la competitividad depende de la productividad promedio o el valor creado por unidad de labor y por unidad de capital invertido. La productividad se puede medir como la relación que existe entre las características y la calidad del producto y la eficiencia con la que este es producido.
4
En este trabajo se pretende examinar el impacto que tuvo un derrame de petróleo que se
registró en el año 2010 en la región de Comodoro Rivadavia, Argentina, cuyo responsable
fue la empresa Repsol-YPF. Este derrame ocasionó varios daños en el espacio público y en
la propiedad privada de algunos habitantes de la región.2 La compañía asumió la
responsabilidad del incidente, rápidamente actuó para reparar los daños y además informó
públicamente que indemnizaría a las víctimas del incidente. La difusión de esta noticia se
dio principalmente en portales web de noticias regionales y en otros relacionados con redes
internacionales que siguen de cerca la actividad petrolera mundial tales como Oilwatch.
Trabajos anteriores estudian el impacto que tienen los incidentes ambientales sobre el valor
de las firmas, aunque no consideran que las empresas contaminantes reaccionan de
diferentes formas y pueden emprender actividades de mitigación y compensación a las
víctimas, afectando así de forma positiva la percepción de los inversionistas. En este trabajo
se va a analizar el comportamiento de los retornos de la firma Repsol-YPF desde el
momento en el que ocurrió el incidente hasta cinco días después de que se produjo la
indemnización a las víctimas, basándose en un modelo de mercado y estudiando
individualmente cada uno de los eventos.
En la siguiente sección se repasan los fundamentos teóricos del estudio por medio de la
revisión de literatura pertinente al trabajo actual. La sección III presenta el marco teórico.
La sección IV presenta el estudio de caso. La sección V presenta el marco empírico y los
datos mientras que la sección VI presenta los resultados principales. Y finalmente se
concluye en la sección VII.
II. REVISIÓN DE LITERATURA
Economías desarrolladas, como la estadounidense, han tenido una mayor inclinación, en los
últimos años, hacia mecanismos descentralizados para promover un manejo ambiental
autorregulado, que no requiera de acciones de comando y control, las que, además de
costosas, no siempre obtienen los resultados esperados. La provisión pública del Toxic
Release Inventory (TRI), que es una fuente de desempeño ambiental de las diferentes
2 El portal Observatorio Petrolero Sur y el diario regional en línea Patagónico.net, del sur del Chubut, fueron los medios que reportaron la serie de noticias.
5
firmas estadounidenses, se ha convertido en un mecanismo descentralizado para disminuir
la polución al darle en los últimos años a consumidores, inversionistas, organizaciones no
gubernamentales, periodistas y en general a una gran parte de la población, según lo
demuestra Khanna et al. (1998), información valiosa que influye en su toma de decisiones.
Instrumentos de descentralización de este tipo, pueden llegar a ser usados para promover un
manejo ambiental flexible y autorregulado, en cuanto la conciencia de las personas se
mueve hacia la necesidad de implementación de tecnologías verdes, y lleva a consumidores
e inversionistas a tener una mayor preferencia hacia firmas con un mayor desarrollo en este
sentido. Esto impulsa a la totalidad de las firmas a moverse en esa dirección, reduciendo
sus emisiones y llevando a cabo acciones que sean más amigables con el medio ambiente.
En un escenario de este estilo, el Estado puede reducir sus costos de comando y control en
sus labores de regulación.
Hamilton (1995), quien también toca el tema de la importancia del TRI como medio de
difusión sobre el estado ambiental de las firmas particulares, señala que la publicación de
este informe ha incitado a los periodistas a cubrir más noticias de este estilo, en la medida
en que la magnitud de los desastres provocados es mayor. Además de esto, el TRI les ha
dado a los inversionistas una información más completa y ha infundido en ellos
preocupación sobre el impacto que la polución pueda llegar a tener sobre la situación
financiera de las firmas. Según el reporte del Centro de Investigación y Manejo de
Desechos (WMRC por sus siglas en inglés)3, la prevención de la polución se ha convertido
en un punto muy importante dentro de las estrategias corporativas por las siguientes
razones: (1) Reducción de costos: los desechos le representan a las plantas recursos
desperdiciados y son pasivos potenciales, (2) Cumplir las expectativas del cliente: los
consumidores cada vez demandan en mayor cantidad productos que son amigables con el
medio ambiente, (3) Conservar la armonía con la comunidad: quiéranlo o no, las firmas
existen en medio de un entorno y éste se va a ver afectado de manera directa o indirecta por
sus acciones.
Dentro de los estudios de eventos ambientales que se han llevado a cabo de los países en
desarrollo, se destacan los de Gupta y Goldar (2005) y Dasgupta et al. (2001). El primero 3 Ver Bierma, T. J. y F. L. Waterstraat (1995). “Pollution Prevention and Business Management: Curricula for Schools of Business and Public Health, Vol. 1. Modules 1-3”, pg. 3-8.
6
llevó a cabo un estudio sobre la penalización del mercado al comportamiento ambiental
insostenible por parte de algunas firmas en los sectores de papel, automóviles, y químicos
en India. Esta medición se dio a través de los retornos anormales negativos, que se
presentaron ante un comportamiento no amigable, en términos de manejo medioambiental.
El resultado de este estudio es que existe una relación positiva y significativa entre el
desempeño ambiental de las firmas y los retornos anormales de sus acciones. La difusión de
un sistema de información en el que se mida el desempeño ambiental de las firmas, tiende a
reducir el retorno a las inversiones en las empresas que se vean expuestas, producto de los
incidentes ambientales que provoquen. El segundo estudio refuta la teoría que dice que las
firmas en los países en desarrollo no tienen incentivos para invertir en control de polución,
debido a que el sistema ambiental del Estado, que se encarga de la regulación ambiental, no
es riguroso ni estricto. Este trabajo encuentra que, por el contrario, existen otros actores
diferentes a un ente regulador como el Estado, tales como las comunidades y los
accionistas, quienes toman decisiones basándose en la información sobre el manejo
ambiental de las firmas y, de esta manera, influyen sobre las decisiones de estas en este
sentido.
III. MARCO TEÓRICO
La teoría economía financiera neoclásica establece que en los mercados de capitales, los
precios de las acciones proveen la mejor estimación insesgada del valor de los activos de
una compañía. Esto quiere decir que el precio de las acciones refleja el valor presente
descontado de los flujos de caja futuros, que se obtienen a partir de todos los activos
tangibles e intangibles de la firma (Fama, 1970). Todo esto se desprende del Teorema
Fundamental de Finanzas, que establece que en los mercados de capitales eficientes no hay
posibilidad de arbitraje. Esto es equivalente a decir que existe una regla lineal positiva de
valoración para el precio de todos los activos y que existe una demanda óptima finita para
un agente que prefiere más a menos. Como se verá más adelante, el cumplimiento de este
supuesto será clave para llevar a cabo la metodología de estudio de evento.
Cuando se habla de eficiencia en la economía, en general se hace referencia a una eficiencia
en el sentido de Pareto, que básicamente dice que, dada una distribución inicial de bienes
para un conjunto de individuos, no es posible llevar a cabo una redistribución que mejore la
7
utilidad de un sujeto, sin que la de otro empeore. Cuando se usa el término eficiencia de
mercado en finanzas, se refiere a la eficiencia de éste en términos de información. Esto
quiere decir que, dado que los precios son el resultado de decisiones de agentes
individuales, estos precios dependen de la información subyacente a esas decisiones.
Adicional a esto, Milgrom y Stokey (1982) y Tirole (1982) postulan el teorema de no-
intercambio que establece que, asumiendo que los mercados son eficientes ex ante, no hay
interferencias irracionales en la fijación de los precios y que la estructura por la que las
personas adquieren información es de conocimiento común. Esto quiere decir que, así una
parte del conocimiento sea privado, no es posible generar utilidades a partir de ningún tipo
de información, dado que cualquier intercambio que se dé, revelará dicha información y
esta será incorporada a los precios de mercado (Ross, 2009).
Actualmente, millones de personas tienen la posibilidad de acceder casi inmediatamente a
grandes flujos de información, lo que permite que ésta se incorpore rápidamente al precio
de las acciones. El modelo de caminata aleatoria propone que el movimiento del precio de
las acciones es completamente aleatorio y se define a partir del ruido blanco, que está
representado, en gran medida, por este flujo de información. Es bajo este esquema, que la
provisión de nueva información ambiental es recibida por inversionistas, cuyas expectativas
sobre el desempeño de las firmas se ven alteradas, y terminan por reflejarse en el valor de
sus acciones. El resultado del desempeño ambiental actual es observable en el futuro, razón
por la cual el impacto del derrame petrolero en Comodoro Rivadavia se manifiesta algunos
días después: se crea la expectativa de pasivos futuros, producto de las tareas de limpieza y
de las posibles demandas que tendría que afrontar la compañía. En el momento en el que
las expectativas de los retornos se encuentren a la baja, las acciones estarán sobrevaluadas,
lo que impulsará a los tenedores de acciones a vender. De la misma manera, las medidas
que esta tomó en torno al incidente, modificarán las expectativas y la información la
asimilará el mercado algunos días después de conocerse las acciones y pronunciamientos.
8
Varios estudios se han llevado a cabo en países desarrollados, cuyos mercados de capitales
por lo general son eficientes en una forma fuerte4, estudiando el impacto que han tenido las
noticias ambientales en el mercado de capitales, encontrando que, en la mayoría de los
casos, el precio de las acciones se ha visto afectado por estas. Este efecto se ha visto
acentuado en los últimos años, debido al surgimiento de sistemas de información sobre el
desempeño ambiental de las firmas, tales como el TRI en Estados Unidos, el perfil
ambiental corporativo del Investor Responsibility Research Center (IRRC), que describe la
postura de cada corporación con respecto a la política ambiental internacional, y el Global
Ethical Standard (GES) Alert Service, que contiene información sobre los incidentes
ambientales que ocurren en las firmas de países desarrollados, entre otros. El hecho de que
en estas fuentes de desempeño ambiental, se incluyan firmas que pueden llegar a ser
sustitutas en un portafolio de inversión, hace de ésta información una herramienta de
competitividad y cumple la función de ser un benchmark, tanto del desempeño ambiental
particular de las firmas en el tiempo, como de su desempeño con relación a sus
competidoras (Khanna et al. 1998). Es por esta razón, que las firmas incluso podrían llegar
a niveles de emisión menores a las que dicta la ley, para posicionarse como firmas líderes y
tener un goodwill más alto.
Para los países en desarrollo, el impacto que pueden llegar a tener las noticias ambientales
sobre el valor de las firmas no es del todo claro, dado que en estos países, a los mercados de
capitales les falta constituirse completamente y gran parte de estos no son eficientes, no
existen fuentes de información centralizada sobre el desempeño ambiental de las firmas y la
regulación ambiental no es rigurosa ni estricta. Las causas de la falta de desarrollo
financiero en estos países están relacionadas con ciertas imperfecciones de mercado, tales
como: costos de transacción, falta de información oportuna, el costo de adquirir nueva
información y la posibilidad de una incertidumbre mayor sobre el futuro (debida a una
volatilidad mayor en sus mercados de capital) (Mason, 1972; Wai y Patrick, 1973). En
cuanto a este último punto de la volatilidad, vale la pena mencionar que, cuando ésta es
4 En los mercados que son eficientes en una forma fuerte los precios de mercado incorporan y reflejan toda la
información disponible, pública o privada, pasada o expectativas futuras, del mercado. En los mercados que siguen una forma débil o semi-fuerte, por el contrario, los precios de las acciones se ajustan a sus valores históricos y a información parcial de la firma, respectivamente.
9
muy alta, hace imprecisa la información que se obtiene a partir de los precios de los activos.
Esto lleva a que los precios se formen erróneamente y, por ende, de modo ineficiente
(Bulletin da la Banque de France, 2001).
Estos países, cuyos mercados de capitales no se encuentran completamente constituidos,
por lo general siguen las formas semi-fuertes y débiles. De acuerdo a esto, se podría llegar a
pensar que las noticias ambientales no tienen un impacto significativo en el valor de las
acciones. Para que un mercado de capitales sea eficiente, éste debe ser grande y tener
liquidez (que se caracteriza por grandes volúmenes de transacciones). En una gran parte de
los países en desarrollo, en los que el mercado doméstico no es muy grande, una mayor
integración financiera es una condición que contribuye a lograr mercados de capitales
eficientes, tanto por su contribución al tamaño como a la liquidez. La gran integración
financiera que ha venido ocurriendo en las últimas décadas a nivel global, aunque ha sido
beneficiosa para los países en desarrollo de forma directa e indirecta, también ha traído
consigo algunos riesgos y costos potenciales. Dentro de los beneficios directos, se destacan
los del modelo internacional de valoración de activos (IAPM), que predice que la
liberalización financiera puede reducir los costos de capital de las acciones, permitiendo
que el riesgo se comparta entre los participantes externos y domésticos. Esto implica que el
precio del índice bursátil doméstico será mayor, en cuanto el mercado asuma esta
liberalización del mercado accionario, y que la inversión física aumentará, dado que
algunos proyectos que antes tenían un valor presente neto (VPN) negativo, después de la
liberalización tendrán un VPN positivo.5 Dentro de los efectos indirectos, se pueden
destacar la transferencia de conocimientos y el fortalecimiento de los mercados financieros
domésticos, por medio de las reformas del sector. A pesar de estos beneficios, la
integración financiera también puede generar riesgos y costos de no manejarse de la manera
adecuada, dentro de los que se destacan una mayor susceptibilidad a una alta volatilidad,
producto del llamado “efecto manada” de inversionistas extranjeros y reversiones de flujos
de capital o sudden stops, entre otros.6 América Latina ha sido una región que se ha visto
golpeada varias veces por crisis internacionales que terminan contagiando a sus economías,
5 Ver Henry, P. (2000) “Stock Market Liberalization, Economic Reform, and Emerging Market Equity Prices”, pg. 1-3. 6 Ver R.N. Agarwal. (2000). “Financial Integration and Capital Markets in Developing Countries: A study of Growth, Volatility and Efficiency in the Indian Capital Market”, pg. 3-5.
10
dado que las fluctuaciones en los mercados de capitales se encuentran cada vez más
sincronizadas, alrededor del mundo. Algunos ejemplos de esto son la crisis soberana
mundial de los 1980s, la crisis mexicana de 1994-1995 y la crisis asiática de la década de
1990. Hoy en día, sin embargo, los países en desarrollo se han mostrado mucho más fuertes
y con una capacidad mucho mayor de responder a crisis financieras internacionales, como
la que ocurrió entre 2007 y 2009 en Estados Unidos. La menor exposición a los choques
internacionales en el sector financiero, ante la crisis, se puede explicar por una reducción
generalizada del endeudamiento en los años previos y una mayor acumulación de reservas
internacionales, entre otras.7 Estos son indicios de que, aun así existan cosas por corregir en
los mercados de capitales en Latinoamérica, el Teorema Fundamental de Finanzas se puede
llegar a cumplir. Por otro lado, de la Torre et al. (2007) llevan a cabo un estudio en el que
se analiza el estado del mercado de capitales en América Latina, y este confirma que el
desempeño del mercado bursátil en América Latina es menor al esperado, dados los
fundamentos económicos e institucionales. Esto quiere decir que, a pesar de que se han
hecho reformas importantes encaminadas a la integración y desarrollo financiero, y las
condiciones macroeconómicas e institucionales han mejorado, el mercado de capitales de la
región sigue siendo subdesarrollado, si se le compara con otras regiones, incluso algunas
igualmente en desarrollo. Estas diferentes consideraciones sugieren que, aunque se han
conseguido mejoras en términos de capitalización, volumen de negociaciones y liquidez, la
región aún cuenta con un mercado de capitales rezagado con otros países del mundo.
Existe una preocupación generalizada por parte de los ambientalistas, relacionada con la
posibilidad de que empresas multinacionales hayan decidido “escapar” a “paraísos de
polución”, en los que puedan llevar sus operaciones contaminantes a un escenario en el que
las regulaciones ambientales sean más laxas y donde tengan la posibilidad de contaminar
más, sin las posibles consecuencias que esto tendría, en medio de unas leyes y una
regulación más estrictas. Es importante tener en cuenta esta teoría para este estudio, ya que
en 1999 YPF se fusionó con Repsol, una firma multinacional española, que actualmente
lleva a cabo actividades de exploración y explotación petrolera en Argentina. Al respecto,
7 Cabe anotar que el menor impacto que sufrió la región con respecto al mundo desarrollado no fue producto, exclusivamente, de un mercado de capitales más desarrollado. Otros factores como el alto precio de los commodities y la gran demanda de China por estos, al igual que buenas políticas monetarias contracíclicas, tuvieron un efecto mitigador de la crisis en América Latina.
11
Dowell et al. (2000) analizan la veracidad de la teoría de que existe una “carrera hasta el
fondo” en la que los países subdesarrollados minimizan los costos de tecnologías limpias y
asumen una posición permisiva hacia la contaminación que estas empresas llevan a cabo,
como un instrumento de competitividad. Según esta teoría, el objetivo final de las firmas en
países en desarrollo sería atraer una mayor inversión de empresas multinacionales y,
aquellas firmas que tengan estándares ambientales menores, serán las más exitosas. La
conclusión de este trabajo es que regulaciones ambientales laxas y permisivas, solamente
atraen firmas con un bajo valor de mercado, mientras que las empresas que se rigen por los
estándares mundiales (así el país en donde estén operando no lo exija) tienen un mayor
valor de mercado. Esta ventaja comparativa que poseen estas firmas les permitirá, en un
contexto cada vez más globalizado, superar a las firmas que tienen unos estándares
ambientales más bajos, sean estas locales o extranjeras. Esto quiere decir que no es claro
que esta carrera hasta el fondo otorgue ventajas a quienes la emprenden. Como ya se
mencionaba anteriormente, Dasgupta et al. (2001) demuestran que, aun así el Estado no
lleve a cabo una regulación ambiental estricta, existen otros actores como las comunidades
y los accionistas, quienes castigan o premian a las firmas e influyen en su valor.
En cuanto a la falta de una entidad en donde la información sobre desempeño ambiental de
las firmas, los países desarrollados han usado diferentes herramientas como la prensa, las
comunidades y las ONGs, para difundir información sobre los incidentes ambientales en los
que participan las diversas firmas. Este mensaje ha llegado, tanto a inversionistas como a
consumidores, y ha tenido un impacto significativo en su toma de decisiones posterior,
como lo prueban Dasgupta et al. (2001) y Gupta et al. (2005). El primero de estos hace un
análisis de las noticias ambientales (positivas y negativas) que han sido difundidas por los
diarios de mayor circulación de los países en desarrollo analizados – Chile, México,
Argentina y las Filipinas. El segundo utiliza una base de datos de una ONG, líder en
materia ambiental, llamada Centro de Ciencia y Medio Ambiente que, por medio de su
proyecto de Calificación Verde, recopila información ambiental sobre los sectores de Papel,
manufactura automotriz y químicos en India.8 En ambos casos, los resultados sugieren que
8 Cabe anotar que este proyecto se enfoca exclusivamente a estos sectores y el reporte de los informes ambientales depende en gran medida a la información voluntaria suministrada por las firmas.
12
la información puede ser usada como un medio de regulación, ya que la señal que esta
envía es efectivamente capturada por los mercados de capitales.
La literatura económica se ha preocupado, desde hace muchos años, por medir los efectos
que tiene un suceso económico en el valor de las firmas y para esto usualmente se lleva a
cabo un estudio de evento. El propósito principal de estos estudios, para determinar el
impacto que una serie de sucesos tiene en el valor de los retornos de una firma, es el de
medir cuál sería el valor del retorno de la acción en condiciones normales (para esto se
define una ventana de estimación) y, posteriormente, analizar, por medio de una ventana de
evento, la perturbación que este evento tuvo en el retorno realizado. Existen varios modelos
que se pueden emplear para calcular el retorno normal de una acción, que se dividen en dos
grupos: los estadísticos y los económicos. Dentro de los estadísticos, los más usados son el
modelo de retorno con media constante, el modelo de mercado y el modelo de factores.
Dentro de los modelos económicos, los más usados son el modelo fundamental de fijación
de precios de activos de capital CAPM y la teoría del arbitraje APT. El modelo de mercado,
que es el que se usará en este trabajo, se explicará en la sección V, que trata el marco
empírico.
IV. ESTUDIO DE CASO
YPF es la empresa líder en Argentina en la actividad de exploración y producción de
hidrocarburos, refinación y marketing, y química. Además de ser la empresa más grande
del país, es la empresa con mayor inversión y la segunda mayor exportadora. A pesar de
esto y de ser una de las empresas más tradicionales de Argentina, existe resistencia popular
a su operación, lo cual se debe, principalmente, a los incidentes ambientales en los que se
ha visto involucrada. Un informe elaborado por la subsecretaría de medio ambiente en
Argentina en el 2009, ubicó a YPF como la firma que acumula la mayor cantidad de
eventos de impacto ambiental. Ésta posteriormente se comprometió a llevar a cabo 201
tareas de restauración. Este contexto en el que se encuentra YPF, lo agrava el hecho de que
los incidentes ambientales relacionados con derrames petroleros generalmente tienen una
mayor difusión y un mayor impacto, debido a que las consecuencias de estos son más
visibles que otro tipo de incidentes. Para poner un ejemplo, una gran mancha de petróleo
13
que se extiende en el mar y cubre a miles de animales marinos como focas, delfines y peces
es una imagen impactante. Otro tipo de incidente, como la contaminación del aire, puede
generar enfermedades respiratorias agudas, entre otras, pero sus efectos no son plenamente
atribuibles a una firma particular y tampoco son tan visibles.
Uno de los portales de internet que hizo mayor eco en la noticia del derrame petrolero,
ocurrido en Comodoro Rivadavia, lleva por nombre Observatorio Petrolero Sur. Este portal
se creó a mediados de 2008, como respuesta a una política de federalización implementada
en Argentina a mediados de la década de 1990, en la que las provincias asumieron el pleno
control y dominio de sus recursos naturales. Este portal surge como respuesta a la
promoción regional de la actividad petrolífera y denuncia la campaña agresiva de licitación
de áreas de exploración y explotación de hidrocarburos. Con críticas sobre la ausencia de
controles sobre la producción y la complacencia del Estado, por medio de subsidios, hace
las siguientes denuncias: “deterioro de la salud de la población, tanto de las generaciones
expuestas como de las futuras; contaminación del agua, erosión de suelos y pérdida de
biodiversidad.” Entre los principales objetivos de este portal, se encuentran: “difundir y
producir material informativo, dando cuenta de las consecuencias de la matriz energética
hidrocarburífera en la sociedad actual” y “dar visibilidad a las problemáticas a través de
diferentes estrategias comunicacionales”. En este sentido, se puede ver que así el Gobierno
no esté en la capacidad de hacer cumplir las regulaciones ambientales, o incluso dé
excesiva libertad a las firmas petroleras, existen más personas y organizaciones que tienen
sus ojos puestos en la operación de estas y ejercerán una presión constante.
Comodoro Rivadavia, la ciudad más populosa de la Provincia de Chubut y la capital
del Departamento Escalante, es también considerada la capital nacional del petróleo. Está
ubicada al centro este de la Patagonia, en el eje de la zona hidrocarburífera del golfo San
Jorge, zona que contribuye a la mayor parte del crecimiento de ésta ciudad. El incidente
ocurrió más exactamente en el barrio Máximo Abásolo, que es aledaño al puerto de
Comodoro, lugar de donde sale la mayor parte de exportaciones de petróleo al resto del
mundo. En este lugar también se encuentra un gasoducto, que en su momento fue el más
largo del mundo, y conecta a Comodoro Rivadavia con Buenos Aires. Es por estas razones
que la petrolera Repsol-YPF tiene la mayor parte de su actividad concentrada en esta zona
14
y, asimismo, los problemas ambientales más frecuentes. El derrame tuvo lugar el 17 de
febrero de 2010 y ocurrió por la avería de una válvula de un pozo, cuyo cerco de protección
no era lo suficientemente grande, ubicado en la zona de Extensión. El suceso afectó a 15
familias, además ocasionar daños en la locación y en las calles contiguas.
Después de las reparaciones en el espacio público, que se llevaron a cabo al día siguiente
del incidente, se procedió a la limpieza en el interior de las viviendas. Algunas de las
familias afectadas decidieron que la petrolera se hiciera cargo de las reparaciones, mientras
que otras prefirieron recibir una indemnización económica que osciló entre los 5.000 y
30.000 pesos argentinos (entre aproximadamente 1.300 y 7.400 dólares), dependiendo de
los daños.
V. MARCO EMPÍRICO
La serie de tiempo, que comprende la ventana de estimación, tanto del precio de la acción
de la firma Repsol YPF, como del índice del Mercado de Valores de Buenos Aires
(Merval), es no estacionaria, algo que es común para esta clase de series de tiempo
financieras. (Para las estadísticas descriptivas de ambas series de tiempo ver Anexo I).
Haciendo un análisis del correlograma y de la autocorrelación de sus rezagos, se puede ver
que los precios podrían seguir una caminata aleatoria, razón por la que sus primeras
diferencias, que en este caso serían los retornos de la acción, serían estacionarias. Usando el
criterio de raíz unitaria, se llega a la misma conclusión de no estacionareidad de ambas
series de tiempo de los precios, usando un modelo de caminata aleatoria con variaciones
que tiene la siguiente forma:
∆�� = �� + ���� + �
Tomando las primeras diferencias de estas dos series de tiempo, no se puede rechazar la
hipótesis nula de raíz unitaria, algo que permite tratar a ambas series como estacionarias.
(Ver anexos II y III). Esta condición de estacionareidad, es necesaria para poder llevar a
cabo una regresión con el método tradicional de Mínimos Cuadrados Ordinarios MCO y
éste modelo estaría bien especificado. (Para las estadísticas descriptivas de los retornos de
ambas series de tiempo ver anexo IV).
15
La primera tarea para poder llevar a cabo un estudio de eventos, es definir el suceso y el
período en el que los retornos de la firma YPF serán analizados: este período se denomina
la ventana de evento. El segundo paso es, partiendo de una ventana de estimación, calcular
los retornos normales de la firma. El tercer paso para este estudio de eventos es la
estimación de los retornos anormales. El cuarto y último paso, consiste en determinar si los
retornos anormales son estadísticamente significativos, llevando a cabo una hipótesis nula
de un retorno anormal acumulado igual a cero.
La ventana de estimación se define desde antes de que suceda el evento y normalmente no
lo incluye, porque el objetivo de ésta es precisamente analizar el comportamiento del precio
de la acción en condiciones normales, razón por la que se debe aislar de eventos anormales.
El estudio estadístico de los retornos normales asume que los retornos de los activos siguen
una distribución normal conjunta y son independientes e idénticamente distribuidos a través
del tiempo. Esto quiere decir que es posible expresar la relación de los retornos de forma
lineal, i.e. E(Y|xj) = a + bxj para un j particular, donde Y es el retorno de una acción
específica y xj es una de las variables explicativas del modelo. Este supuesto, aunque fuerte,
empíricamente ha arrojado resultados razonables.
El modelo de mercado9, que asume una relación lineal entre el retorno de mercado y el
retorno de la acción particular, es el más usado para modelar los retornos normales. Este
modelo se basa en el supuesto de que los mercados de capitales son lo suficientemente
eficientes, como para evaluar la difusión de la información en los retornos esperados de las
firmas. El mercado de capitales argentino sigue las formas débil y semifuerte10 y, aunque su
capitalización bursátil tiene una tendencia creciente a través del tiempo (Tabla I), en los
últimos años esta ha caído de manera significativa. Se puede ver que las dos caídas
importantes de los últimos años se debieron a la crisis económica argentina de comienzos
del siglo XXI y a la reciente crisis financiera que comenzó en el mercado hipotecario
estadounidense. El hecho de que los niveles de capitalización bursátil argentinos hayan
caído de esta forma, algo que actualmente los ubica por debajo de países de la región como
9 Ver MacKinlay, C.A. (1997), para la explicación, y las ventajas del uso, del modelo de mercado en los estudios de evento. 10 Ver Zablotsky E. E. (2001).
16
Brasil, Chile, Perú y Colombia, le impone cierto límite al supuesto de eficiencia tratado en
el marco teórico.
Tabla I Capitalización del Mercado de Valores de
Buenos Aires (Merval) 1996-2010 (en millones de dólares)
Año Capitalización bursátil
1996 44.679,00
1997 59.252,00
1998 45.332,00
1999 83.887,41
2000 166.068,29
2001 192.499,26
2002 103.433,96
2003 38.927,34
2004 46.432,02
2005 61.477,59
2006 79.730,41
2007 86.684,20
2008 52.309,39
2009 48.932,43
2010 63.909,79
Fuente: World Development Indicators & Global Development Finance
El modelo de mercado tiene la siguiente forma:
�� �� = �� � + �� ���� + �� �� (1)
����������� ��� = 0 y ������ ��� = ��� !"
donde t es el tiempo y RMt representa el retorno del índice del Merval en el período t, y εYPFt
es el término del error para la firma YPF. Para la estimación de este modelo se usarán datos
diarios, obtenidos de Bloomberg, para poder capturar mejor el efecto puntual de los eventos
a analizar.
La ecuación (1) normalmente se estima a partir de una ventana de estimación que tenga un
rango de 120 a 210 días11 y los parámetros αYPF y βYPF determinarán el retorno normal de la
acción. Krivin et al. (2003) no le dan mucha importancia a la determinación de la duración
11 MacKinlay (1997) propone este rango de días para calcular la ventana de estimación en los estudios de evento. Tanto Dasgupta et al. (2001), como Gupta y Goldar (2005) utilizan, en sus estudios, una longitud de la ventana de estimación dentro de este rango.
17
T1 T
2 T
0 t
Ventana de
estimación
Ventana de
evento
del período que se utilizaría para estimar este retorno normal, previo al evento de interés;
simplemente se debe tener cuidado de no incluir en éste otros eventos que pudieran alterar
el comportamiento normal de los precios. Para el ejercicio de este trabajo la ventana de
estimación irá desde mayo 4 de 2009 hasta el 16 de febrero de 2010, siendo este un período
de 287 días. Debido a que no todos los días se transan estos activos financieros, al final se
usan 163 observaciones comprendidas en este período. La estimación del modelo (1) se
puede hacer por medio de la estimación de MCO, teniendo en cuenta las aclaraciones sobre
la estacionareidad de los retornos de ambas series de tiempo.
Es en este punto en donde vale la pena recordar el Teorema Fundamental de Finanzas, ya
que lo que aquí se denomina el comportamiento normal de los precios, debe ser aleatorio y
no debe haber posibilidad de arbitraje. En el momento en el que se divulga una noticia
inesperada por el mercado, es donde se dará una perturbación en este comportamiento: es
en ese momento en el que las expectativas del mercado se desvían y se presentan retornos
anormales.
El procedimiento para encontrar los retornos anormales de la firma YPF se puede explicar a
partir de la siguiente figura:
Figura I
( ] ( ]
La ventana de estimación va desde t = T0 + 1 hasta t = T1. La ventana del evento va desde
t = T1 + 1 hasta t = T2. En teoría, en un mercado de capitales eficiente en forma semi-fuerte,
no se espera un movimiento de precios significativo después del día en el que ocurre un
evento, dado que esta información se vuelve de dominio público rápidamente y el mercado
se ajusta. En la realidad se observa, sin embargo, que el mercado se demora en procesar la
información y que el ajuste total toma unos cuantos días más. Aunque no existe un
consenso sobre la determinación de la longitud de la ventana del evento, Krivin et al.
proponen tres criterios importantes que se deben tener en cuenta a la hora de tomar la
decisión, que siguen siendo, sin embargo, ad hoc, basándose en la persistencia del valor de
18
la acción12: (1) los retornos anormales del precio de la acción, (2) alta actividad transable
anormal de la acción, y (3) alta volatilidad anormal en el precio de la acción.
En cuanto al primer criterio, se debe decir que la reacción del mercado ante un evento
persiste hasta el primer día en el que los retornos anormales dejan de ser estadísticamente
significativos. La explicación para esto es que si los retornos anormales siguen siendo
significativos, a medida que pasan los días, el mercado ha seguido incorporando nueva
información.
El segundo criterio obedece a la lógica de que si el mercado se está acomodando a la nueva
información, la actividad será mayor de lo normal, tratando de aprovechar un momento en
el que la acción este subvalorada para comprar o el momento en el que esté sobrevalorada
para vender.
El tercer criterio sugiere medir la longitud de la ventana del evento, basándose en la
persistencia de la volatilidad anormal significativa. La intuición se deriva del primer
criterio, dado que si existe persistencia en los retornos anormales, quiere decir que el precio
de la acción es volátil (el rango sobre el que los precios fluctúan es mayor al que se observa
en condiciones normales). Los precios se están acomodando a medida que se divulga y se
incorpora nueva información.
El derrame petrolero ocurrió el 17 de febrero de 2010 y se justifica que T1 sea el día del
incidente. Esto se puede afirmar porque no hay forma de anticipar un evento de esta
naturaleza, contrario a lo que pasaría con el anuncio de los dividendos o las ganancias de
una firma, por ejemplo, en donde se tiene información sobre el historial de las ganancias o
la información se puede filtrar, algo que alteraría el comportamiento del mercado de
capitales, incluso antes de que el anuncio se lleve a cabo.13
La ventana de evento para el derrame petrolero iría desde el 18 de febrero hasta el 24 de
febrero, basándose principalmente en el criterio del comportamiento de los retornos
12 La persistencia es la tendencia que tiene el precio de una acción a continuar con la misma senda y dirección de crecimiento. 13 Patell y Wolfson, 1984 demuestran que la variación del precio de la acciones, como respuesta a anuncios corporativos de dividendos o ganancias, se evidencia antes del anuncio y la mayor parte de esta se da dentro de los 10 minutos posteriores al anuncio.
19
anormales, que sugiere que la noticia siguió teniendo un impacto en éstos fuera de lo
común.
La ventana de evento para la indemnización iría desde el 25 de febrero hasta el 10 de
marzo, intervalo en el que se encuentra el día en el que se anunció la indemnización, que
fue el 3 de marzo. Para este caso, se toma el inicio de la ventana de evento algunos días
antes de la divulgación de la noticia, porque, en los días anteriores a esta, miembros de la
petrolera tuvieron contacto con los miembros de la comunidad afectada por el derrame y se
podía ver la voluntad de asumir la responsabilidad. De igual manera se podía intuir,
producto de los encuentros previos, que la firma repararía a las víctimas. En este caso, la
ventana se determinó por medio de los criterios de volumen de las acciones transadas y de
los retornos anormales que muestran una persistencia positiva.
Los retornos anormales no son más que diferencia entre el retorno actual y el retorno
normal estimado por los parámetros del modelo (1) (su error de predicción), y se expresan
de esta manera:
�#� �� = �� �� − �%� � − �&� ���� (2) ,
para una acción particular i en un momento del tiempo t.
Los retornos anormales tienen una distribución normal conjunta con una media condicional
de cero y una varianza condicional �"��#� ���:
�"��#� ��� = �'� !" + �( )1 +
�+,-.,/ �01,02
3 (3)
Donde L es la longitud del período y 4�/ es la media del portafolio de mercado:
4�/ = 15 6 ���78
�97:;�
De la ecuación (3) la varianza condicional tiene dos componentes. El primero �'-" es el
ruido de la ecuación (1) y el segundo es la varianza adicional producto del error de
muestreo en �< y �< y se pueden considerar cero, en la medida en que la ventana de
estimación sea lo suficientemente grande.
20
Teniendo en cuenta que se va a considerar, para cada evento, una ventana de más de un
período (día), es necesario agregar cada uno de los días que componen las ventanas de
eventos mediante la siguiente ecuación para los retornos anormales acumulados:
�##� ��=�, ="� = ? �#� ���0�9�8 ,
donde @� < =� < =" < @". A medida que L es mayor, la varianza de los RAA para la acción
sería: �� �" �@�, @"� = �@" − @� + 1��'� !" .
Para probar la hipótesis nula de un retorno acumulado igual a cero, se formula un test
normal teniendo en cuenta que �##� ��@�, @"�~C�0, �� �" �@�, @"�:
D = �##��� �" �@�, @"���/"~C�0,1�
VI. RESULTADOS PRINCIPALES La regresión del modelo de mercado (1) arroja el siguiente resultado:
Tabla II
(1) VARIABLES Repsol Merval 0.601*** (0.0636) Constante -0.000799 (0.00140) Observaciones 163 R-cuadrado 0.357
Errores estándar en paréntesis *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Fuente: Bloomberg
donde se puede ver que el coeficiente estimado de β es significativo.
El hecho de que el valor de beta sea positivo, quiere decir que existe una relación positiva
entre los retornos del Merval y los retornos de la petrolera. La interpretación del β, en este
21
modelo, es que por cada aumento del 10% que tenga el portafolio, la acción particular
aumenta aproximadamente 6%. Una acción, cuyo beta es mayor a 1, tiende a ser más volátil
y más riesgosa, pero al mismo tiempo entrega unos retornos mayores, en la medida que los
retornos del mercado muestren una tendencia creciente. Dado que el beta particular de la
firma Repsol-YPF se encuentra cercano a la unidad, que en este caso refleja una relación
cercana al uno a uno de los retornos de las acciones de Repsol-YPF con los retornos del
Merval, se puede considerar que esta acción es de riesgo moderado.
La efectividad de la implementación de un estudio de eventos depende, en gran medida, del
porcentaje de observaciones de retornos de la firma Repsol-YPF, que son explicados por el
índice del Merval (en otras palabras el R2 de la regresión). En este caso, se puede observar
que la regresión arroja un R2 de 0.357, un nivel explicativo aceptable para llevar a cabo un
estudio de este estilo. En el gráfico I, se puede observar el diagrama de dispersión entre los
retornos del portafolio (que en este caso está compuesto por las acciones del Merval) y los
retornos de la acción particular de la firma Repsol-YPF. Esta relación, comúnmente, se
denomina como un modelo de un solo índice. La línea ajustada, representa el beta que
arroja el modelo de mercado.
Gráfico I
-.1
-.05
0.0
5.1
Ret
orno
s R
epso
l YP
F
-.1 -.05 0 .05 .1Retornos Merval
Repsol Fitted values
Fuente : Bloomberg - cálculos del autor
Diagrama de dispersión Repsol YPF y Merval
22
Para obtener el valor de �"��#� ��� de la ecuación (3), es suficiente calcular el valor de la
varianza de los errores de la regresión (1) �'� !" , puesto que la ventana de estimación es lo
suficientemente grande. Este valor es igual a 0,000306923.
Estimando la ecuación (2), que expresa los retornos anormales acumulados, para diferentes
rangos de días dentro de la ventana de evento del derrame petrolero, se obtienen los
siguientes resultados:
Tabla III
Fecha Retorno
estimado Retorno Realizado
Retorno
Anormal
18/02/2010 0,00791472 0,005555556 -0,002359164
19/02/2010 -0,000658332 -0,005524862 -0,00486653
22/02/2010 0,002223251 0 -0,002223251
23/02/2010 -0,013637067 0 0,013637067
24/02/2010 -0,001954619 0 0,001954619
Retorno anormal acumulado 0,00614274
Se puede observar que el RAA para los cinco días posteriores al derrame petrolero es
positivo, aunque su valor de Z, igual a 0,123966063, hace que este retorno sea no
significativo. Es posible, sin embargo, que analizando diferentes rangos de días posteriores
al derrame, algunos de los retornos resulten significativos. Para este propósito se agregan
los RAA para diferentes rangos de días y se obtiene la siguiente tabla:
Tabla IV
Días después del
derrame RAA
Día 1 -0,00235916
Días 1 y 2 -0,00722569
Días 1, 2 y 3 -0,00944895
Días 1, 2, 3 y 4 0,00418812
Días 1, 2, 3, 4 y 5 0,00614274
Llevando a cabo, de nuevo, el resto de las operaciones matemáticas enunciadas en el marco
empírico, se llega a la conclusión de que el valor de todos los RAA es no significativo.
23
Para el segundo evento, es necesario tener en cuenta que el derrame petrolero, que ocurrió
el 17 de febrero, es una de las variables que puede llegar a afectar directamente el precio de
la acción de Repsol-YPF. Tomando esto en consideración, sería un error utilizar una
ventana de estimación que contenga solamente los datos previos al derrame, para calcular
los retornos en una situación normal, dado que la “normalidad” de la situación de la firma
ha cambiado. En esta nueva realidad, al no incluir los días que se encuentran en medio de
los dos eventos en la ventana de estimación, se estaría omitiendo el efecto que podría seguir
causando la difusión de esta nueva información, incluso después de los cinco días incluidos
en la primera ventana de evento. Es por esta razón que es importante, para analizar el efecto
que tuvo la indemnización a las víctimas en los retornos, aislar el efecto del derrame que
sigue existiendo.
La ecuación (3) controlaría el efecto que persiste del derrame petrolero, para, de esta
manera, poder capturar los efectos de la indemnización, mediante otra ventana de evento.
Esto se logra por medio de la inclusión de la variable dummy F�G=HI���JI, que toma el
valor de 1 para los días posteriores al derrame.
�� �� = �� � + �� ���� + KF�G=HI���JI + �� �� (3)
����������� ��� = 0 y ������ ��� = ��� !"
Los resultados de la regresión (3) se resumen en la siguiente tabla:
Tabla V
(1) VARIABLES Repsol Merval 0.590*** (0.0614) Postderrame 0.00117 (0.00626) Constante -0.000756 (0.00137) Observaciones 171 R-cuadrado 0.355 Errores estándar en paréntesis
*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 Fuente: Bloomberg
24
De esta regresión se puede observar que, al igual que en la ecuación (1), el coeficiente de β
es positivo y significativo. También se puede observar que el R2 resultante de la regresión
(3) de 0.355 es prácticamente igual al que se obtuvo de la ecuación (1), lo cual nos indica
que el nivel explicativo del modelo se encuentra dentro de un nivel aceptable. El
coeficiente de la dummy (γ) no es significativo, lo cual quiere decir que no se puede
rechazar la hipótesis nula de que este valor sea cero. De acuerdo a esto, para la ventana de
evento del suceso de la indemnización de las víctimas, se obtienen los siguientes resultados:
Tabla VI
Fecha Retorno
estimado Retorno Realizado
Retorno
Anormal
25/02/2010 -0,020320951 -0,011111111 0,00920984
26/02/2010 0,002993429 0 -0,002993429
02/03/2010 0,017504189 0,011235955 -0,006268234
03/03/2010 0,001856323 0,008888889 0,007032566
04/03/2010 -0,001408041 -0,008810573 -0,007402532
05/03/2010 0,004151533 0,022222222 0,018070689
08/03/2010 0,002893057 0,032608696 0,029715638
09/03/2010 0,00315366 -0,010526316 -0,013679975
10/03/2010 0,003738995 0,010638298 0,006899303
Retorno anormal acumulado 0,040583866
Llevando a cabo todos los cálculos de los RAA de la segunda ventana con la nueva
varianza �"��#� ��� = 0,00029455, estos tampoco resultan significativos. Llevando a cabo
pruebas con diferentes rangos de días, como en la primera ventana de estimación, se llega a
la conclusión que los resultados tampoco son significativos.
El valor de los RAA de la primera ventana tiene signo positivo, contrario al esperado. El
signo esperado para estos RAA era negativo, dado que el primer evento es el del derrame,
por lo que se esperaría que este incidente tuviera un efecto negativo en el retorno de las
acciones de Repsol-YPF. Por otra parte, el valor de los RAA para la segunda ventana, la de
la indemnización, tiene el signo esperado (positivo), lo que indicaría que la voluntad de la
firma de remediar el incidente que ocasionó, habría tenido un impacto positivo entre los
participantes del mercado. Sin embargo, ninguno de estos dos resultados es significativo, lo
25
que quiere decir que no se puede rechazar la hipótesis nula de que estos dos eventos no
tuvieron un impacto en los retornos de la firma Repsol-YPF.
VII. CONCLUSIONES
En este documento no se ha podido rechazar la hipótesis nula de que los eventos de
derrame petrolero e indemnización a las víctimas, de la firma Repsol-YPF en la región de
Comodoro Rivadavia, Argentina, no tuvieron impacto en los retornos de su acción. Se
puede decir que, para este caso específico, los actores no estatales no ejercieron una
influencia importante en la determinación de los precios, es decir que estos no castigaron a
la firma por el derrame ni la premiaron por haber indemnizado a quienes resultaron
afectados por el incidente. A continuación se mencionan algunas posibles causas para estos
resultados.
Un problema que enfrentan la mayor parte de las bolsas en América Latina, que se
evidencia también en el Merval, es que estas son “altamente ilíquidas y segmentadas, con
las negociaciones y capitalización concentradas en pocas acciones”,14 y además la
integración financiera se ha dado en un contexto de debilidad de los mercados de capitales
domésticos, una situación que ha hecho que las grandes empresas emigren a bolsas
internacionales. Estas situaciones de iliquidez hacen que en las operaciones de mercado la
fijación de los precios sufra modificaciones significativas, lo que perjudica la eficiencia.
A la luz de los resultados, vale la pena mencionar de nuevo la importancia de una fuente
centralizada de información, que contenga el desempeño ambiental de las firmas
participantes en el mercado de capitales, para que efectivamente éste se pueda autorregular
y para que las prácticas de las compañías, en este sentido, se vean reflejadas en los precios
de sus acciones. Para este caso particular, el hecho de que la noticia no se difundiera en los
principales medios de comunicación argentinos claramente tuvo que ver con el resultado.
Esto sugiere que este tipo de noticias necesita un espacio más amplio en el que la
responsabilidad que las firmas tienen, tanto con los ciudadanos como con el medio
14 De la Torre et al., (2007), “Capital Market Development Wither America?”.
26
ambiente, se pueda controvertir y se lleven a cabo decisiones con una información más
completa.
Este último punto es importante, dado que muchas veces los inversionistas de países
desarrollados ven a los países en desarrollo como un todo, considerando sus activos como
de una misma clase, sin detenerse a hacer un análisis más profundo de las particularidades
de cada uno de los diferentes países y de su mercado de capitales e instituciones
financieras. Este es un hecho que exacerba el “efecto manada” y genera especulación, algo
que a su vez hace el mercado más volátil. Esto sucede, entre otras, porque en muchos casos
no existe la suficiente transparencia por una información incompleta sobre estos mercados.
Es de esta manera como se genera un círculo vicioso, en el que los mercados de capitales de
países en desarrollo difícilmente lograrán ser eficientes, a menos que se desarrollen dichos
sistemas de información, que contribuyan a la transparencia. Es debido a esta falta de
transparencia, que la serie de noticias pudo no haber llegado de manera oportuna a un grupo
de personas más grande, y, en este sentido, el estudio se pudo haber hecho teniendo en
cuenta la información de un número mayor de días para ambos eventos.
Otra posible causa para que los resultados de este estudio resultaran no significativos es que
la magnitud del evento no fue lo suficientemente grande (15 familias afectadas es un
número pequeño si se le compara con cientos de damnificados y con deterioros ambientales
mayores) como para convertirse en una noticia nacional, cubierta por los medios de
comunicación masivos de la República de Argentina.
En los países en desarrollo el ajuste del mercado es más lento si se compara con los países
desarrollados, es por esta razón que sería importante, para posibles estudios posteriores,
usar la teoría de difusión para ver cómo los mercados se ajustan a eventos de este tipo.15
15 (Boardman et al., 1997). Esta es una teoría alternativa a la de los estudios de evento, que trata de determinar la velocidad de difusión de la información y su impacto en el mercado de capitales. Se basa principalmente en el estudio de eventos cuya información puede no ser asimilada por este mercado de forma inmediata, tales como cambios regulatorios.
27
REFERENCIAS
Agarwal, R.N. (2000). “Financial integration and capital markets in developing countries: A study of growth, volatility and efficiency in the Indian capital market”. Institute of Economic Growth. Delhi University Enclave.
Alberini, A. y K. Segerson (2002), “Assessing voluntary programs to improve environmental quality”. Environmental and Resource Economics 22: 157– 184. Ambec, S., M.A. Cohen, S. Elgie, P. Lanoie (2011). “The Porter hypothesis at 20: Can environmental regulation enhance innovation and competitiveness?”. Resources for the Future Discussion Paper.
Baumol, W.J., W.E. Oates (1988). “The theory of environmental policy,” Journal of Public Economics Vol. 5, Issues 1-2
Bierma, T. J. y F. L. Waterstraat (1995). “Pollution prevention and business management: Curricula for schools of business and public health, Vol. 1. Modules 1-3”. Waste management and research center reports. Illinois State University.
Boardman, A., I. Vertinsky y D. Whistler (1997). “Using information diffusion models to estimate the impacts of regulatory events on publicly traded firms”. Journal of Public Economics 63, 283–300.
Bodie, Z., A. Kane, y A. Marcus (2006). Investments, séptima edición. Boston: McGraw-Hill/Irwin. 999.
Bulletin de la Banque de France (2001), “The financial cycle: factors of amplification and possible policy implications for financial and monetary authorities.” No. 95.
Cohen, M. A., S.A. Fenn y S. Konar (1997). “Environmental and financial performance: Are they related?”.
"Comodoro Rivadavia." Wikipedia, The Free Encyclopedia. Wikimedia Foundation, Inc. 22 de julio de 2004. Web. 3 de marzo de 2011.
“Comodoro Rivadavia: YPF indemnizó a los afectados por el derrame de petróleo”. Observatorio Petrolero Sur. Martes 2 de marzo, 2010. <http://opsur.wordpress.com /2010/03/02/comodoro-rivadavia-ypf-indemnizo-a-los-afectados-por-el-derrame-de-petroleo/>.
Dasgupta, S., B. Laplante, y N. Mamingi (2001), “Pollution and capital markets in developing countries”. Journal of Environmental Economics and Management 42: 310–335.
28
De la Torre, A., J. C. Gozzi y S. L. Schmukler (2007), “Capital market development wither America?”. World Bank Policy Research Working Paper 4156.
“Derrame de petróleo afecta la Extensión del Abásolo”. Crónica. 19 de febrero de 2010. <
http://diariocronica.com.ar/notas/notas.php?idnota=155538>.
“El municipio gestionó con éxito subsidios por un derrame de crudo”. Patagónico.net. Miércoles 3 de marzo de 2010. < http://www.elpatagonico.net/index.php ?item=nota&idn=69555&ref=hoy>.
Engle, R. F. (1982). "Autoregressive conditional heteroscedasticity with estimates of the variance of United Kingdom inflation". Econometrica 50: 987-1007.
Gujarati, D. (2004) Econometría, cuarta edición. México D.F.: McGraw-Hill. 972.
Gupta, S. y B. Goldar. (2005). “Do stock markets penalize environment-unfriendly behaviour? Evidence from India”. Ecological Economics 52: 81– 95.
Hamilton, J. T. (1995), “Pollution as news: media and stock market reaction to the Toxics Release Inventory data”. Journal of Environmental Economics and Management 28: 98–113.
Henry, P. (2000). “Stock market liberalization, economic reform, and emerging market equity prices”. The Journal of Finance. Vol. LV No. 2.
Khanna, M. y W. R. H. Quimio, y D. Bojilova (1998), “Toxic release information: a policy tool for environmental protection”. Journal of Environmental Economics and Management 36: 243–266.
Konar, S. y M. Cohen (1997), “Information as regulation: the effect of community right to know laws on toxic emissions”. Journal of Environmental Economics and Management 32: 109–124.
Krivin, D., R. Patton, E. Rose, y D. Tabak (2003), “Determination of the appropriate event window length in individual stock event studies”. NERA Economic Consulting. Lundgren, T. y R. Olsson (2010), “Environmental incidents and firm value”. Centre for Environmental Incidents and Firm Value (CERE). Umeå School of Business.
MacKinlay, C.A. (1997). “Event studies in economics and finance”. Journal of Economic Literature Vol. 35, No. 1, pp. 13-39.
Mason, Robert Tempest, (1972). “The creation of risk aversion by imperfect markets”, American economic Review, vol. 62.
Milgrom, P. y N. Stokey, (1982). “Information trade and common knowledge”, Journal of Economic Theory, Vol. 26, No. 1.
29
Patell, J. M. y M. A. Wolfson (1984). “The intraday speed of adjustment of stock prices to earnings and dividend announcements”. Journal of Financial Economics 13, 223-252. Porter, M. y C. van der Linde (1995). “Toward a new conception of the environment-competitiveness relationship”. Journal of Economic Perspective 9(4), 97-118. Ross, S. A. (2009). Neoclassical Finance. New Jersey: Princeton University Press. 120.
“Sancionarían a YPF por el derrame de petróleo en Comodoro”. InfoGlaciar Periódico Digital. Sábado, 20 se febrero de 2010. < http://www.infoglaciar.com.ar/index.php? sancionarian-a-ypf-por-el-derrame-de-petroleo-en-comodoro&catid=16:asia&Itemid=33>.
Sterner, T. (2003). “Policy instruments for environmental and natural resource management”. RFF Press, Washington D.C.
Tirole, J. (1982). “On the possibility of speculation under rational expectations”. Econometrica 50, 1163-8. Wai, U.T. y Patrick, H.T. (1973). “Stock and bond issues and capital markets in less developed countries”, International Monetary Fund Staff papers, 302.
"YPF." Wikipedia, The Free Encyclopedia. Wikimedia Foundation, Inc. 22 de julio de 2004. Web. 28 de febrero de 2011.
Zablotsky E. E. (2001), “Eficiencia del mercado de capitales. Una ilustración.” Universidad del CEMA, Argentina.
ANEXOS
Anexo I: Estadísticas descriptivas del precio de Repsol-YPF y del Merval
Repsol-YPF Merval Cuenta 163 163
Máximo 109 2401,75 Mínimo 73 1352,88 Rango 36 1048,87
Desviación estándar
8,77935943 310,870823
Media 95,5644172 1962,86834
30
Anexo II: Prueba Dickey-Fuller para los retornos del Merval
(1) VARIABLES D.retmerval L.retmerval -0.955*** (0.0757) Constante 0.00188 (0.00173) Observaciones 106 R-cuadrado 0.605
Errores estándar en paréntesis *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Fuente: Bloomberg
Anexo III: Prueba Dickey-Fuller para los retornos de Repsol-YPF
(1) VARIABLES D.retrepsol L.retrepsol -1.098*** (0.0990) Constante 0.00251 (0.00195) Observaciones 106 R-cuadrada 0.542
Errores estándar en paréntesis *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1
Fuente: Bloomberg
Anexo IV: Estadísticas descriptivas del retorno de Repsol-YPF y del Merval
Repsol-YPF Merval Cuenta 163 163
Máximo 0,081395349 0,0749524 Mínimo -0,06521739 -0,069069 Rango 0,14661274 0,1440214
Desviación estándar
0,021846177 0,02170633
Media 0,001522777 0,00386127