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Investigacióny Estudios

Publicación cuatrimestral de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuadorhttp://ojs.supercias.gob.ec/

Vol. 2

2Enero - Abril 2018

ISSN: 2602-831X

2

AUTORIDADES SUPERINTENDENCIA DE COMPAÑÍAS, VALORES Y SEGUROS DEL

ECUADOR

Superintendente de Compañías, Valores y Seguros Mgs. Suad Manssur Villagrán

Intendente de Compañías Ab. Víctor Anchundia Places

Intendente de Mercado de Valores

Ing. Carlos Murillo Cabrera

Intendente de Seguros Ab. Paúl Franco Pombo

Intendente de Planificación, Tecnología y Desarrollo

M.Sc. Álvaro Acosta Ávila

CONSEJO EDITORIAL

EDITOR EN JEFE M.Sc. Segundo Camino Mogro

EDITOR ASISTENTE Econ. Paúl Vera Gilces

Econ. Natalia Bermúdez Barrezueta

CONSEJO CIENTÍFICO

Ph.D. José Gabriel Castillo, ESPOL, Ecuador

Ph.D. Xavier Ordeñana, ESPAE Graduate

School of Management, Ecuador

Ph.D. Laura Varela, Universidad da Coruña,

España

Ph.D. Renato Jácome, Universidad Politécnica

de Madrid, España

Ph.D. (c) Jorge Calderón, Universidad de

Especialidades Espíritu Santo, Ecuador

Ph.D. (c) José Luis Castillo Burbano,

ESPOL, Ecuador

Ph.D. (c) Jorge García Regalado, Universidad

de Guayaquil y Universidad Agraria, Ecuador

Ph.D. (c) César Freire Quintero, Universidad

Católica de Santiago de Guayaquil y

Universidad Agraria, Ecuador

Ph.D. (c) Andres Chiriboga, Max Planck –

Sciences Po Center (MaxPo), Francia

Ph.D. (c) Bernard Moscoso, Barcelona School

of Economics, España

Mgs. Elba Calderón Farfán, Universidad

ECOTEC, Ecuador

M.Sc. Grace Armijos Bravo, Universidad

ECOTEC, Ecuador

M.Sc. Juan Carlos Campuzano, ESPOL,

Ecuador

M.Sc. Paúl Carrillo Maldonado, Banco

Interamericano de Desarrollo, Ecuador

MBA. Erick Paul Murillo, Universidad de

Guayaquil y Universidad Católica de Santiago

de Guayaquil, Ecuador

MBA. Javier Castillo Jurado, Universidad de

Especialidades Espíritu Santo, Ecuador

3

ÍNDICE

Editorial Mgs. Suad Manssur Villagrán

4

Preámbulo Msc. Segundo Camino Mogro

5

Anuncio de reforma tributaria en Ecuador: evidencia desde los impuestos ambientales. Paúl Carrillo-Maldonado

6

Desarrollo financiero en Ecuador: Análisis de la concentración del sector cooperativo de ahorro y crédito del segmento 1. Paúl Regalado-Álvarez Viviana Espinoza-Loayza

20

Caso de Estudio: Cambios en la Rentabilidad en una Reestructuración de Obligaciones. Jean Loffredo

37

Modelización Estocástica de Probabilidad de Ruina para empresas de seguro en la rama de vehículos en Ecuador. Alonso Verdezoto

56

Análisis Sectorial: Panorama de la Inversión Empresarial en el Ecuador 2013-2017. Segundo Camino-Mogro Natalia Bermúdez-Barrezueta Patricio Avilés

79

4

EDITORIAL

a Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador, por medio de la Intendencia Nacional de Planificación, Tecnología y Desarrollo y de la Dirección Nacional de Investigación y Estudios, presentó el proyecto de la creación de una revista

científica institucional que aborde temas empresariales del Ecuador y del mundo. En diciembre de 2017 lanzamos el primer volumen y número. Los resultados a partir de esa publicación han sido muy satisfactorios: la revista ha tenido más de 15 mil visitas y las investigaciones han servido para marcar un camino investigativo en los temas de interés público y privado sobre las organizaciones reguladas por esta institución.

La información es dinámica y la investigación busca encontrar respuestas a preguntas que antes, tal vez, no eran tan importantes o urgentes de atender, o no se podían responder por falta de acceso a la estadística. La transformación digital que emprendemos busca resolver problemas de acceso a la información pública. Pretendemos que a partir de ella se genere un debate científico, intelectual, investigativo, que no recaiga solo en opiniones, sino en evidencias y datos, a partir de los cuales se contribuya al desarrollo económico y productivo del país. Por ello, buscamos fortalecer la relación Universidad – Instituciones – Empresas para encontrar respuestas a problemas complejos y aún sin solución, pero que siguen siendo estudiados por los investigadores ecuatorianos.

Nuestro trabajo busca mejorar permanentemente, dando facilidades a la ciudadanía para que pueda acceder a información pública relevante y de este modo fortalecer la investigación local. Esperamos que nuestra revista X–Pedientes Económicos se vuelva un referente académico, ojalá que no solo a nivel nacional.

Mgs. Suad Manssur Villagrán Superintendente de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador

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5

PREAMBULO

enemos el gusto de presentar la Revista X-Pedientes Económicos Volumen 2, número 2, correspondiente al período enero-abril 2018, en este segundo volumen se incluyen nuevamente dos trabajos ganadores del 1er Concurso de Investigación Científica en mercado societario, valores y

seguros del Ecuador que realizó la Superintendencia de Compañías en el mes de junio de 2017; además un estudio sectorial y un estudio sobre las cooperativas de ahorro y crédito del Ecuador. Los trabajos representan una importante contribución a las áreas societarias, del sector bursátil y de seguros los cuales se describen a continuación.

En el área Societaria, Carrillo-Maldonado evalúa el impacto de la reforma tributaria ambiental de 2011 en las empresas del Ecuador y demuestra que el anuncio tuvo mayor efecto que la misma vigencia de la reforma en el precio del consumidor y del productor. Por otro lado y enfocándose en las Cooperativas de Ahorro y Crédito del Ecuador, Regalado-Álvarez y Espinoza-Loayza analizan la evolución de la concentración del sector de Cooperativas de Ahorro y Crédito del segmento 1 en el Ecuador durante el periodo comprendido entre los años 1994 al 2016 y encuentran existe un nivel bajo de concentración, manteniendo una tendencia creciente en la última década en la estructura de mercado de este sector.

En el área de mercado de valores, Loffredo demuestra que el rendimiento por invertir en una Obligación que se reestructura puede verse afectado y al relacionarlo con un potencial nuevo plazo, el inversionista tendrá un mejor criterio para tomar una decisión. Además propone una metodología para medir dicho efecto y se plantea su empleo cada vez que un emisor solicite la aprobación de la reestructuración por parte de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador.

En el área de seguros, Verdezoto desarrolla un modelo estocástico bajo la Simulación de Monte Carlo, que calcula la probabilidad de ruina para la empresa escogida y denominada como ABC de seguros en la rama de vehículos en Ecuador, y comprueba que no es suficiente el valor mínimo de reserva que establece la Ley de Seguros para garantizar una probabilidad de éxito en dotación de reserva para cubrir riesgos y para esto, la modelización estocástica propuesta ayuda a prevenir la insolvencia de una compañía de seguros.

Finalmente se presenta un Estudio Sectorial, Camino et al. estudia la inversión empresarial durante el período 2013-2017 en Ecuador, a través de un análisis descriptivo de las inversiones realizadas por nuevas constituciones y domiciliaciones, como también por aumento de capitales de compañías existentes pertenecientes a distintos sectores y finalmente de la Inversión Extranjera Directa (IED).

Esperamos que estos artículos rigurosamente revisados sean de utilidad para los investigadores en las áreas presentadas. Reciban todos los autores nuestro sincero agradecimiento por escoger X-Pedientes Económicos para la divulgación, así como también a los evaluadores que participaron en la revisión de los artículos y a nuestros lectores la gratitud de siempre por su solidaridad.

M.Sc. Segundo Camino Mogro Editor en Jefe de la Revista X-Pedientes Económicos

T

X-Pedientes Económicos, Vol. 2 (2), Enero – Abril 2018, pp. 6-19

Anuncio de reforma tributaria en Ecuador: evidencia desde los

impuestos ambientales

Tax Reform Announcement in Ecuador: evidence from the environmental taxes

Paul Carrillo-Maldonado1

Fecha de recepción: 22/01/2018, Fecha de aceptación: 22/02/2018

RESUMEN

En Ecuador han existido varias reformas tributarias con diferentes objetivos. El presente documento tiene el objetivo de evaluar el impacto de la reforma tributaria ambiental de 2011. Este evento permite medir el impacto de anunciar la medida y también de la implementación, debido a su naturaleza exógena a la actividad económica. Se utiliza el enfoque narrativo de los modelos autorregresivos para estimar el efecto en los precios y la actividad económica en el sector de plásticos. Los resultados muestran que el anuncio tuvo mayor efecto que la misma vigencia de la reforma en el precio del consumidor y del productor. Sin embargo, no se encuentra evidencia en la oferta y demanda del sector.

Palabras claves: Efecto anticipado, Política fiscal, Precios, Series de Tiempo.

Clasificación JEL: H30, E62, E31, C32

ABSTRACT

In Ecuador there have been several tax reforms with different objectives. The purpose of this document is to evaluate the impact of the 2011 environmental tax reform. This event allows us to measure the impact of announcing the measure and of the implementation because of its exogenous to economic activity. The narrative approach of the fiscal policy literature is used to estimate the effect on prices and economic activity in the plastics sector. The results show that the announcement had a greater effect than the validity of the reform on the consumer and producer prices. However, no evidence is found in the supply and demand of the sector.

Key words: Anticipated effect, fiscal policy, prices, time series.

JEL Codes: H30, E62, E31, C32

1 Banco Interamericano de Desarrollo (BID)-Quito-Ecuador, correos: [email protected]; [email protected]. Las opiniones, los errores y las omisiones son responsabilidad exclusiva del autor y no del BID.

mailto:[email protected]


Anuncio de reforma tributaria en Ecuador • Carrillo-Maldonado

7

I. INTRODUCCIÓN

n teoría, los gobiernos proveen información a los agentes económicos (hogares y empresas) con el afán de reducir la asimetría y facilitar las decisiones de asignación eficiente de la economía. Tanto las empresas como los hogares utilizan esta información en conjunto con su idiosincrasia para formar sus

expectativas y tomar sus decisiones de consumo e inversión (Carrillo y Emran, 2012). En este sentido, es fundamental que las autoridades gubernamentales entreguen datos con un alto nivel de certeza y en el momento preciso.

En la literatura, la información que entrega el gobierno acerca de una política podría tener diversos impactos en los agentes, según como se la emitió. Kuttner (2001) muestra que existen diferentes respuestas del mercado de futuros en Estados Unidos, ante modificaciones en la tasa objetivo de fondos; en esta investigación se muestra que cambios anticipados tienen un bajo impacto en las tasas de interés; en cambio, si el ajuste es inesperado, este provoca grandes cambios en las tasas. Mariscal, Powell y Tavella (2014) evidencian que la implementación de las metas de inflación en varios países latinoamericanos ha logrado que los shocks de inflación tengan un impacto relativamente pequeño en las expectativas de mediano plazo. Con estos resultados, los autores concluyen que estos regímenes de inflación han conllevado a que los bancos centrales tengan mayor credibilidad.

En Ecuador también se ha evaluado cómo la información de las instituciones públicas impacta en las expectativas de los agentes. A nivel de microdatos, Carrillo y Emran (2012) exponen que la información de precios tiene un impacto en las expectativas de las personas con mejor educación, edad avanzada y de género masculino. Los autores logran concluir esto después de evaluar el impacto que tuvo un error computacional en el cálculo del Índice de Precios al Consumidor publicado por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INEC) entre enero de 2005 y abril de 2006, considerado como un experimento natural. Para Carrillo y Emran este impacto no es bajo, ya que una sobreestimación de la inflación en aproximadamente tres puntos porcentuales provocó que el porcentaje de hogares con expectativas de mayor inflación anual pase de 79% a 89%.

En la política fiscal, los casos son similares, ya que tanto estudios empíricos como teóricos han evidenciado diferencias en los efectos de cambios anticipados e inesperados (sorpresivos) del gasto público y los impuestos. En general, estos resultados se deben al tiempo que transcurre entre el anuncio y la implementación de la política fiscal. Investigaciones teóricas como Hall (1971) o Mertens y Ravn (2011) muestran que anuncios de recortes en los impuestos tienen impacto negativo en la economía antes de su implementación, aunque al entrar en vigencia podrían provocar efectos positivos. En la parte empírica, varios documentos muestran que los cambios anticipados tienen efecto sobre la implementación de la política (Mertens y Ravn, 2012; Romer y Romer, 2010). En esta discusión, se propone también que existen reformas exógenas y endógenas; las últimas buscan estimular la economía debido a una posible recesión en un futuro próximo (Romer y Romer, 2010).

Las reformas de política fiscal han sido recurrentes en Ecuador. Estas han tenido diferentes objetivos como mejorar la progresividad de los impuestos, transparencia de finanzas públicas, gestión tributaria, entre otras

E


8

(ver Servicio de Rentas Interna, SRI, 2012)2. Sin embargo, la reforma de 2011, donde se implementaron impuestos ambientales (verdes), tiene algunas características que permiten evaluar el anuncio y la implementación de las reformas en Ecuador. Según sus declaraciones, el gobierno ecuatoriano introduce los impuestos verdes con el objetivo de promover el reciclaje y disminuir la contaminación ambiental en el país (SRI, 2011a, 2011b). De manera inicial, se anunció que se introducirían nuevos tributos a los vehículos, al consumo de botellas plásticas no retornables y de fundas plásticas. Antes de este anuncio, no había existido ningún intento por implementar este tipo de impuestos en la economía ecuatoriana3. Bajo la definición de Romer y Romer (2010) se puede clasificar como una reforma exógena y se podría evaluar su impacto en el país. Además, existió un periodo de 6 meses, aproximadamente, entre el anuncio y la implementación, lo cual también permite conocer el efecto de cada instancia.

El presente documento aporta a la literatura de política fiscal evidenciando el impacto de esta reforma exógena en los precios del consumidor, del productor, la oferta y la demanda de los plásticos. Para la evaluación se utiliza el enfoque narrativo de Ramey y Shapiro (1998) y Romer y Romer (2010) en los modelos autorregresivos y datos mensuales de precios y actividad económica publicados por el INEC entre 2005 y 2013. La evaluación se concentra solamente en el sector de plásticos, debido a que no existió una reforma tributaria específicamente en el sector que pudiera sesgar el comportamiento. En cambio, el sector automotriz se vio simultáneamente afectado por reformas arancelarias y tributarias, que podrían confundir los efectos.

Los resultados muestran que el anuncio tuvo mayor impacto, en los precios del consumidor, que la misma implementación. Además, se presenta un efecto inflacionario en el precio de los productos después de la implementación. Con la metodología propuesta no se encuentra una evidencia robusta de impacto en la actividad económica, tanto por el lado de la oferta como de la demanda. Estas estimaciones están en la línea con Carrillo y Emran (2012), en cuanto a la formación de expectativas de precios basadas en la información que entrega el gobierno. La evaluación permitiría evidenciar el impacto el anuncio y la implementación de una medida tributaria.

El documento tiene la siguiente estructura: la segunda sección presenta el anuncio y la implementación de los impuestos ambientales de 2011; la tercera parte detalla la metodología empleada para la evaluación de la reforma; en el cuarto apartado se expone y discute los resultados; y, la última sección expone las conclusiones del trabajo.

II. IMPUESTOS VERDES: SU ANUNCIO

En Ecuador, antes de 2011, no existió ningún esfuerzo por implementar impuestos con fines ambientales, ya que la conciencia sobre el cuidado del medio ambiente aún era incipiente y las autoridades creían que los instrumentos fiscales eran “neutrales” ante esta temática (Almeida, 2014). De hecho, solo desde la vigencia de la Constitución de 2008 se logró implementar conceptos innovadores, se reconocieron los derechos a la Naturaleza y se proclamó que la población tiene el derecho de vivir en un ambiente sano y ecológicamente

2 SRI (2012) realiza un análisis cualitativo de las reformas tributarias entre 2007 y 2011, identificando su impacto en la recaudación.

3 Hasta lo que el autor conoce solamente existe el estudio de Oliva, Rivadeneira, Serrano, Martín, y Cadena (2011) que evalúa la posibilidad de impuestos verdes sobre la emisión de CO2 de las empresas y su carácter progresivo.


9

equilibrado. Además, el Plan de Desarrollo (Plan Nacional para el Buen Vivir) de 2009-2013 menciona que se debe implementar políticas que reduzcan los riesgos relacionados con la salud y el medio ambiente (Almeida, 2014).

A finales de mayo e inicios de junio de 2011, el gobierno ecuatoriano anuncia que se realizará una reforma tributaria con un componente ambiental, mediante la cual se implementarían impuestos a los automóviles, las fundas o bolsas plásticas y las botellas plásticas. Varias autoridades del gobierno mencionaron que esta introducción de nuevos tributos no tenía ningún carácter recaudatorio, pero que los recursos obtenidos se destinarían para programas de salud y medio ambiente (SRI, 2011a, 2011b)4. Con este anuncio nacieron también varias críticas por parte de los sectores afectados (automotriz, fundas, botellas), argumentando que los consumidores finales serían los únicos perjudicados con estas medidas5.

Debido a las críticas mencionadas, las autoridades tuvieron que realizar varios cambios a las propuestas iniciales, en especial al impuesto vehicular. Como ya se indicó, no existían estudios sobre el impacto de la contaminación ambiental de estos bienes ni tampoco de las actividades relacionadas en el país. Ya en noviembre de 2011, se aprobó la Ley de Fomento Ambiental, con el impuesto ambiental a la contaminación vehicular y el impuesto redimible a las botellas no retornables, los cuales entraron en vigencia en enero de 2012. Esta investigación se concentra en el impuesto a las botellas plásticas, por lo que se puede revisar el documento de Almeida (2014) para tener mayor detalle de la evolución que tuvo el impuesto a la contaminación vehicular entre la propuesta inicial y el diseño aprobado, y las críticas a sus diferentes diseños.

El impuesto a las botellas plásticas no retornables se introdujo con el afán de disminuir la contaminación ambiental y estimular el proceso de reciclaje de las botellas de plástico PET (Polyethylene Terephthalate), del cual están hechas. Así se modificaría el comportamiento de los consumidores, desincentivando el consumo de botellas PET a favor de envases retornables, pero sobre todo se incentivaría el adecuado tratamiento de los residuos de este producto altamente contaminante (Almeida, 2014). El Gráfico 1 muestra la evolución tanto de la recaudación como la devolución de este tributo, donde se muestra que lo recaudado fue inferior al reembolso por reciclaje en 2013.

La medida impuso una tarifa de dos centavos por cada botella plástica no retornable utilizada. Este valor se podía devolver al consumidor siempre y cuando entregue en los establecimientos autorizados. El impuesto tiene el siguiente mecanismo: 1) se gravan los dos centavos a las embotelladoras e importadores, conforme a las unidades vendidas, y estos trasladan el impuesto a los consumidores finales; 2) los consumidores podrían solicitar la devolución siempre que devuelvan la botella en los centros de acopio o en las empresas recicladoras autorizadas, o botar en la basura sin reclamar los dos centavos; 3) los recolectores (o minadores de basura) podrán recoger los envases, llevar a las lugares autorizados y solicitar el dinero; y 4) las recicladoras tendrán derecho a la devolución del impuesto que entregaron a las consumidores finales y minadores.

4 Para más referencia, se puede revisar los siguientes artículos de prensa: http://www.eltelegrafo.com.ec/noticias/economia/1/impuestos-verdes-son-analizados-en-carondelet, http://www.elcomercio.com/actualidad/negocios/finanzas-aclara-impuesto-verde-a.html

5 Revisar http://www.elcomercio.com/actualidad/negocios/impuesto-pagaran-clientes.html

http://www.eltelegrafo.com.ec/noticias/economia/1/impuestos-verdes-son-analizados-en-carondelet

http://www.elcomercio.com/actualidad/negocios/finanzas-aclara-impuesto-verde-a.html

http://www.elcomercio.com/actualidad/negocios/impuesto-pagaran-clientes.html


10

Esta reforma ya descrita muestra características claves para medir tanto el impacto del anuncio de una reforma, como el de implementación. En primera instancia, las autoridades introdujeron esta medida con un carácter exógeno, es decir, sin el objetivo de estimular la economía, según la definición de Romer y Romer (2010). Es más, el país estaba en pleno proceso de crecimiento, de acuerdo con los datos del Banco Central. Además, se puede argumentar que tiene un efecto anticipado, dado por el anuncio previo en junio de 2011, y uno de implementación en enero de 2012. Mertens y Ravn (2011, 2012) muestra que 90 días (tres meses o un trimestre) es un periodo que tiene resultados robustos para diferenciar estos dos efectos. En este documento se considera el anuncio a la fecha en que se comunicó esta medida, a diferencia de Mertens y Ravn (2012) que le toman a la fecha de aprobación de la ley.

Gráfico 1: Recaudación y devolución del Impuesto redimible a las botellas plásticas no retornables. Elaborado por Servicio de Rentas Internas (2014).

III. METODOLOGÍA

El documento se concentra en el sector de plásticos, tanto en los precios como en la producción. No se analizan otros sectores (por ejemplo, el sector automotriz) o la economía en general, como es el caso de la literatura citada, debido a que no existe una clasificación exhaustiva sobre los fines de las reformas fiscales realizadas en Ecuador, como la observada en Romer y Romer (2010)6. Un análisis en el sector de vehículos debería ser cauteloso, ya que el impuesto ambiental a este producto tuvo varias modificaciones entre el

6 SRI (2012, cap. 8) muestra una clasificación de las reformas tributarias, pero podrían estar sesgadas debido que la institución forma parte del gobierno.


11

anuncio y la implementación; además, este sector ha tenido varias reformas tributarias y arancelarias que se deberían considerar al momento de la evaluación7.

Para el sector de plásticos se consideraron datos mensuales entre enero de 2005 y diciembre de 2013 de los Índices de Precios al Consumidor (IPC) y al Productor (IPP), y el Índice de Nivel de Actividad Registrada (INA-R). Se consideró al IPC de bebidas no alcohólicas como el precio final de las botellas plásticas, el promedio entre los IPP de productos plásticos como el costo de producción de la materia prima de las botellas (es decir, el plástico)8, la oferta es el INA-R de fabricación de plásticos y la demanda de este bien es un promedio de los índices de las actividades que ocupan el plástico9. Se debe aclarar que el precio final que se considera en el análisis es el último de la cadena productiva, ya que no existe un precio de mercado de este bien publicado por el INEC, sino de los bienes que lo utilizan como insumo. El anexo muestra en detalle los índices seleccionados para el análisis. Además, todas estas variables fueron desestacionalizadas con X-13ARIMA-SEATS10 y transformadas a logaritmo.

El modelo considerado en esta sección se basa en la literatura del enfoque narrativo previamente citada. Este modelo parte de la propuesta de Box y Tiao (1975) para analizar la dinámica entre los problemas económicos y ambientales. La propuesta pretende capturar el efecto dinámico en la evolución de una variable provocado por un evento exógeno (Bhattacharya, Dasgupta, y Neethi, 2012). El modelo autorregresivo se expresa de la siguiente forma:

∑

∑

∑

(1)

Donde es la variable en análisis (precio final, precio productor, oferta o demanda), es el rezago de

la variable de interés, es la variable dicotómica (dummy) para evaluar el anuncio o la implementación,

es un vector de variables de control, y es el error. Se consideró incluir una constante y tendencia ( ) para

separar el carácter determinístico de la variable. Los parámetros y son los rezagos de la variable endógena y de las exógenas (controles), los cuales fueron determinados con el Criterio de Información de Akaike (Akaike Information Criteria, AIC), como recomienda Ivanov y Kilian (2005) para modelos autorregresivos con datos mensuales. En el modelo se incluyó rezagos de la variable dicotómica para evaluar su efecto dinámico después de la medida, pero solamente cinco para que no se superpongan el anuncio con

la implementación. , , , , son los coeficientes estimados del modelo por medio de Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO).

7 En el mismo tiempo el sector automotriz tuvo cupos de importación, devolución del IVA en chasises y carrocerías para el transporte público, límite de deducción de gastos para vehículos con avalúo mayor a 35.000 dólares.

8 Se realizó un promedio ponderado, pero no se encontró variación en los resultados.

9 La oferta y demanda se deflactó con el precio del productor y del consumidor para tener valores de producción siguiendo la metodología del Índice de Producción de la Industria Manufacturera (IPI-M) del INEC. No se utilizó el IPI-M porque no cubre el período de análisis. Ver http://www.ecuadorencifras.gob.ec//documentos/web-inec/Estadisticas_Economicas/IPI-M/Abril-2016/Nota%20metodologica%20IPI-M.pdf

10 X-13ARIMA-SEATS es un programa estadístico gratuito de United States Census Bureau, el cual combina los modelos ARIMA, la metodología SEATS del Banco de España y el proceso no paramétrico de X-11 para estimar modelos autorregresivos con ajuste estacional. Para mayor detalle sobre el software y su metodología se puede revisar https://www.census.gov/srd/www/x13as/.

https://www.census.gov/srd/www/x13as/


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Una diferencia fundamental con la literatura del enfoque narrativo es la presentación de los resultados. Los documentos citados presentan sus estimaciones con la función de impulso respuesta para evidenciar el efecto promedio de todos los cambios fiscales implementados. No obstante, en esta investigación no se realiza dicha

estimación ya que la dummy solamente recoge la reforma tributaria de 2011.

IV. RESULTADOS

La presente sección expone los efectos del anuncio y la implementación de la reforma tributaria de 2011, con la metodología antes descrita, para el sector de plásticos. De manera inicial, el Gráfico 2 muestra la evolución de las variables del sector y las agregadas como primera evidencia de que solamente existió un efecto en el producto de plásticos.

No se observa ningún cambio de nivel en las variables agregadas, ni tampoco en la recaudación de impuestos del sector11. Este mismo comportamiento también se presenta tanto en la oferta como en la demanda de plásticos. Sin embargo, en el IPC de las Bebidas no alcohólicas se observa un cambio de nivel justo en los meses donde se anunciaron e implementaron los impuestos verdes. En el IPP de plásticos también se observa un incremento posterior a la implementación de la medida.

Gráfico 2: Evolución de las variables (sin desestacionalizar) del sector de plásticos y agregadas entre enero de 2005 y diciembre de 2013. Elaborado por el autor.

Al momento de analizar la política fiscal, la literatura se concentra en el cambio inesperado del gasto público o de los impuestos. En el presente estudio se traduce en estimar el impacto de la vigencia de los nuevos

11 Esta variable contiene la recaudación del impuesto al valor agregado, impuesto a la renta e impuesto a los consumos especiales.


13

tributos verdes en el mercado de plásticos. La Tabla 1 presenta la estimación de la ecuación (1) con un incremento de los precios al consumidor de las bebidas no alcohólicas en el primer mes de implementación (enero de 2012). El impacto varía entre 2.6% y 2.7% dependiendo de si se consideran controles o no. En los meses subsiguientes no se observa nuevos ajustes de precios.

La medida también muestra un impacto en el precio del productor en el quinto mes de vigencia de los nuevos impuestos, con un coeficiente que fluctúa entre 4.4% y 4.7%. Al igual que en el IPC, solamente se observa un ajuste de precios en ese mes y no en otros. Los resultados muestran que la medida tiene un efecto temporal en el ajuste de precios, en línea con las estimaciones de Carrillo-Maldonado (2015) para el PIB. Se evidencia también que la implementación medida no tuvo ningún impacto en la oferta y demanda de plásticos.

Mes a partir de la

Implementación

IPP Plásticos IPC Bebidas no

alcohólicas Oferta Plásticos Demanda Plásticos

Sin controles

Con controles

Sin controles

Con controles

Sin controles

Con controles

Sin controles

Con controles

2012-01 -0.3189 -0.5603 2.6993** 2.5796** -4.8493 -6.8958 -6.8811 -8.0473

(1.2917) (1.3285) (0.9028) (0.9343) (6.4923) (6.5938) (5.9295) (6.3356)

2012-02 -0.2621 -0.1515 0.3811 0.2020 -0.9380 -2.3093 -0.7077 2.5419

(1.2929) (1.3278) (0.9153) (0.9477) (6.5080) (6.6153) (5.7638) (6.3439)

2012-03 -0.7236 -0.6888 0.5588 0.5843 1.1326 1.3425 1.7190 3.2251

(1.2939) (1.3140) (0.9149) (0.9385) (6.5040) (6.5496) (5.7504) (5.9763)

2012-04 -0.0674 -0.2100 0.3985 0.3790 1.8747 1.7540 -0.3212 0.5604

(1.2968) (1.3114) (0.9159) (0.9375) (6.4954) (6.5228) (5.7499) (5.9317)

2012-05 4.7102*** 4.4032** -0.0113 -0.0169 2.6106 0.8895 2.6247 2.2574

(1.2971) (1.3172) (0.9158) (0.9412) (6.4933) (6.5393) (5.7304) (5.9573)

2012-06 -1.4850 -1.7933 -0.3645 -0.3575 -0.4338 -3.4841 4.8371 4.1637

-0.3189 -0.5603 (0.9130) (0.9493) (6.4970) (6.6224) (5.7336) (6.0573)

R2 0.9839 0.9852 0.9963 0.9965 0.3615 0.4096 0.4898 0.5181 Adj. R2 0.9817 0.9818 0.9960 0.9959 0.2997 0.2998 0.4068 0.3804

***p < 0.001, **p < 0.01, *p < 0.05

Nota: los controles son los impuestos principales en el sector antes impuestos y los términos de intercambio. Tabla 1: Efecto de la implementación de reforma tributaria en las variables del Sector de Plásticos. Elaborado por el autor

Los hacedores de política pública deberían tener cuidado con lo antes expuesto, debido que los agentes económicos pueden modificar su comportamiento ante el anuncio de la introducción de los impuestos ambientales; es decir, existe un efecto anticipado de la medida, tal como la literatura ya lo reconoce. Este impacto de anunciar de manera anticipada, y no implementar inmediatamente, se observa en la Tabla 2, donde resaltan los ajustes en los precios de manera temporal y el incremento de la demanda. Por un lado, el IPP del productor de plásticos tiene un decrecimiento entre 4% y 4.4% en el segundo mes del anuncio, dependiendo del modelo. Los precios al consumidor final tienen un incremento en el mismo mes de anuncio de la medida, con un valor que varía entre 5.7% y 5.9%. Estos resultados contrarios podrían deberse a la ambigüedad y las fuertes críticas que existió en el anuncio de la reforma en el mes de junio, provocando que los productores ajusten su precio a la baja y el IPC se incremente, con un periodo de desfase. Por otro lado, se observa un incremento de 13.8% a 14.2% en la demanda de este bien, en el mes de junio, por parte de los embotelladores, probablemente para abastecerse de esta materia prima antes que suba su costo al implementarse el nuevo impuesto.


14

Mes a partir del Anuncio



Sin controles

Con controles

Sin controles

Con controles

Sin controles

Con controles

Sin controles

Con controles

2011-06 -0.4874 -0.6598 5.6943*** 5.9053*** 4.0473 1.6021 13.7695* 14.2078*

(1.6392) (1.7066) (0.7526) (0.7992) (6.5511) (6.7990) (5.6542) (6.0408)

2011-07 -3.9628* -4.3951* 0.8116 1.1881 -0.1123 -0.4126 -1.4814 -0.8449

(1.6386) (1.6764) (0.7394) (0.9880) (6.5603) (6.7588) (5.8153) (6.2340)

2011-08 1.0792 0.6859 -1.0187 -0.5116 -2.6802 -5.1473 -1.7943 -3.7225

(1.6728) (1.7165) (0.7416) (0.9837) (6.5287) (6.7291) (5.7857) (6.1871)

2011-09 -1.0770 -0.6134 0.1552 0.1988 -2.1935 -2.3770 3.7183 4.4881

(1.3473) (1.3761) (0.7384) (0.9925) (6.4958) (6.7293) (5.7916) (6.0466)

2011-10 -0.4272 -0.3321 0.4283 -0.0196 -3.7374 -2.9079 -3.6456 -2.5167

(1.3459) (1.3647) (0.7387) (0.9947) (6.4689) (6.6473) (5.7884) (6.0110)

2011-11 -0.5038 -0.3236 0.0063 -0.9097 -3.1936 -1.3925 5.0446 5.8043

(1.3436) (1.3752) (0.7395) (1.0134) (6.4712) (6.6640) (5.8105) (6.0558)

R2 0.9824 0.9840 0.9975 0.9979 0.3639 0.4151 0.5182 0.5451 Adj. R2 0.9801 0.9804 0.9973 0.9973 0.3023 0.2982 0.4397 0.4152

***p < 0.001, **p < 0.01, *p < 0.05

Nota: los controles son los impuestos principales en el sector antes impuestos y los términos de intercambio. Tabla 2: Efecto del anuncio de reforma tributaria en las variables del Sector de Plásticos. Elaborado por el autor

Al evaluar el impacto conjunto de la medida se encuentran resultados similares a los ya presentados, pero menor magnitud (Tabla 3). Se evidencia que el precio al consumidor se incrementó en un 4.2% en el primer mes, donde el anuncio de reforma tuvo mayor peso. En el IPP también se ratifica el ajuste negativo inicial pero solamente existe significancia estadística en el modelo sin controles; mientras que, la estimación con controles muestra el efecto posterior de la implementación expuesto en la Tabla 1. Al observar los dos eventos, el impacto del anuncio en la demanda ya no tiene significancia estadística, aunque se mantiene el signo positivo en el primer mes.

Estos resultados muestran que existió un ajuste anticipado de los agentes económicos de este sector ante la medida. Sin embargo, el ajuste de precios no tuvo la misma dirección entre el de productor como de consumidor final. Es probable que el ajuste en la demanda y el precio final se deba a nivel de concentración que tiene este sector, en especial en la parte de bebidas como lo evidencia Coello-Montecel (2017).

Mes a partir del Anuncio e

Implementación



Sin controles

Con controles

Sin controles

Con controles

Sin controles

Con controles

Sin controles

Con controles

Mes 0 -0.5709 -1.1019 4.2148*** 4.2145*** -0.5604 -3.1977 3.6116 3.3675

(1.0380) (1.1047) (0.5179) (0.5460) (4.6876) (4.8734) (4.0729) (4.4231)

Mes 1 -1.7995 -2.2036* 0.6579 0.6114 -0.6185 -1.6020 -0.8140 0.9267

(1.0372) (1.0877) (0.5249) (0.5605) (4.6811) (4.8691) (4.0521) (4.4410)

Mes 2 -0.1698 -0.9256 -0.1560 -0.0648 -0.8524 -2.3392 0.0661 0.1909

(1.0529) (0.9888) (0.5272) (0.5505) (4.6584) (4.7868) (4.0578) (4.3097)

Mes 3 -0.6037 -0.6444 0.3324 0.3015 -0.2327 -0.2919 1.7584 2.5009

(0.9618) (0.9884) (0.5237) (0.5433) (4.6594) (4.7263) (4.0615) (4.2262)

Mes 4 2.0365* 1.7638 0.2674 0.3288 -0.6551 -1.0022 -0.1218 0.1423

(0.9663) (0.9830) (0.5240) (0.5406) (4.6597) (4.6975) (4.0583) (4.1982)

Mes 5 -1.0302 -1.0985 -0.1059 -0.0780 -1.9002 -2.5196 4.8430 4.9882

(0.9895) (1.0030) (0.5239) (0.5394) (4.6631) (4.6870) (4.0630) (4.2038)

R2 0.9830 0.9844 0.9977 0.9977 0.3570 0.4148 0.4886 0.5132 Adj. R2 0.9807 0.9811 0.9975 0.9973 0.2948 0.2977 0.4054 0.3741


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***p < 0.001, **p < 0.01, *p < 0.05

Nota: los controles son los impuestos principales en el sector antes impuestos y los términos de intercambio. Tabla 3: Efecto del anuncio e implementación de reforma tributaria en las variables del Sector de Plásticos. Elaborado por el autor

Los resultados antes expuestos se estimaron con la variable dependiente en nivel; es decir, se obtuvo el efecto de la reforma en el logaritmo del IPP, del IPC, de la demanda y de la oferta en el sector de plásticos. Para buscar sensibilidad en el impacto, y obtener conclusiones robustas, se estimaron dos modelos adicionales. La primera especificación toma el crecimiento mensual (la primera diferencia) de las variables

de la ecuación (1), excepto ; la estimación se realizó sin y con controles. La segunda alternativa es un modelo de Vectores Autorregresivos (VAR) entre las variables del sector y los controles, donde las dummies de la reforma son exógenas. Estos modelos se encuentran en Edelberg, Eichenbaum, y Fisher (1999), Mertens y Ravn (2012) y Romer y Romer (2010).

Los Gráficos 3 y 4 muestran los coeficientes y sus intervalos de confianza de la ecuación (1) y de las especificaciones adicionales, con y sin controles. En el Gráfico 3 se evidencia que el efecto temporal del anuncio en el IPC es robusto con todos los modelos. Entre todas las especificaciones, el impacto promedio es 6% en el primer mes con significancia estadística. El ajuste negativo del IPP es coincidente en los modelos de nivel y diferencias, en promedio -4%, pero no existe significancia estadística en los multivariados. Se observa que el impacto promedio en la demanda es 16.1%, pero con intervalos de confianza entre 2.2% y 33.3%. Además, se ratifica que no existe impacto alguno en la oferta.

IPP

IPC

Oferta

Demanda

Gráfico 3: Efecto del anuncio de reforma tributaria en las variables del Sector de Plásticos con varios modelos. Elaborado por el autor


16

La misma robustez se observa al estimar el efecto de la implementación con los modelos propuestos. El Gráfico 4 presenta estos resultados, donde se ratifica un incremento estadísticamente significativo del IPP, en promedio 4.6%, en el quinto mes de vigencia de la reforma. Además, se evidencia el ajuste del IPC en 2.4% en el mismo mes de implementación, aunque no existe significancia estadística en todos los modelos. Los mismos resultados consistentes se obtiene para la oferta y demanda de plásticos, producto de implementación del impuesto.

En resumen, se observa que la reforma tuvo un impacto por su anuncio, el cual fue mayor al efecto que se obtuvo por la implementación de la medida. El IPC tiene un incremento de manera instantánea, probablemente por la concentración del sector. El IPP tiene ajustes contrarios entre el anuncio (negativo) y la vigencia (positivo), y en diferentes periodos al precio final. Por último, se evidencia que la actividad económica en el sector no se modificó en el período analizado.

IPP

IPC

Oferta

Demanda

Gráfico 4: Efecto de la implementación de reforma tributaria en las variables del Sector de Plásticos con varios modelos. Elaborado por el autor

V. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

En teoría, las políticas económicas deberían implementarse de manera inmediata para que tengan los resultados esperados. Sin embargo, la evidencia empírica muestra que el anuncio previo a la entrada en vigencia tiene un menor impacto de lo que debería. El presente documento evidencia que el impacto de las


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reformas tributarias depende de la información que entrega el gobierno, basándose en la introducción de los impuestos ambientales en 2011.

La reforma tributaria ambiental se anunció en junio de 2011 y se aprobó en noviembre; no obstante, entró en vigor en enero de 2012. Esta entrega de información en diferentes momentos creó las condiciones necesarias para evidenciar el efecto anticipado y de implementación de la política fiscal. El análisis se concentra en el precio final al consumidor, al productor y en la actividad económica del sector de plástico, debido a que no habían ocurrido cambios tributarios simultáneos que afectaran a esta industria. Basado en la literatura de política fiscal, se utiliza el enfoque narrativo en modelos autorregresivos para evaluar el efecto de la medida.

Los resultados evidencian que el anuncio de la reforma tiene mayor impacto que la misma implementación, debido que los agentes modifican sus expectativas. Se observa un incremento de 5.9% y de 2.4% del precio al consumidor en el primer mes de anuncio e implementación, respectivamente. Además, el IPP tiene un ajuste contrario entre el efecto anticipado y la vigencia, ya que el segundo tuvo un impacto de 4.6% recién en el quinto mes; mientras que, el anuncio provocó un ajuste negativo de 4%, sin tener significancia estadística.

Las estimaciones también muestran que no existe efecto en la actividad económica del sector. Al evaluar los argumentos de la reforma, se evidencia que no existió un cambio de comportamiento que hiciera que se redujera la demanda de plásticos. Sin embargo, pudiera existir un incremento en la actividad económica relacionada con el reciclaje de las botellas embotelladas en PET.

Esta evidencia muestra la importancia de la entrega de información certera y de implementar inmediatamente las políticas públicas para que las expectativas de los agentes no tengan impacto en las reformas. Tal como se muestra el efecto de anuncio tiene mayor repercusión en el comportamiento de los agentes que el de implementación. Estos resultados, coinciden con Carrillo y Emran (2012), en la formación de expectativas de los precios en la economía ecuatoriana. Además, se expone que los efectos en las variables pudieran depender de la concentración del sector.

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AGRADECIMIENTOS

El autor agradece al editor y dos referees anónimos por sus sugerencias. Además, estoy agradecido por los comentarios de Ana Rivadeneira Alava y Andrés Peña M. Las opiniones, los errores y las omisiones son responsabilidad exclusiva del autor y no del BID. Se puede encontrar el código de la presente investigación en la página web https://sites.google.com/site/paulacarrillomaldonado.

ANEXO: DATOS Variable Descripción

Precio final IPC de Aguas minerales, refrescos, jugos de frutas y de legumbres

Precio productor

Promedio de: IPP de Artículos para el envasado de mercancías, de materiales plásticos IPP de Semimanufacturas de materiales plásticos IPP de Otros productos plásticos

Oferta

INA-R de “Fabricación de productos de plástico” Se deflactó con la siguiente expresión:

( )

Demanda

Promedio de: INA-R de Elaboración de productos lácteos INA-R de Elaboración de bebidas INA-R de Venta al por mayor de materias primas agropecuarias, animales vivos, alimentos, bebidas y tabaco INA-R de Venta por menor de alimentos, bebidas y tabaco en almacenes especializados Se deflactó con la siguiente expresión:

( )

Fuente: INEC (2017a, 2017b, 2017c)

https://sites.google.com/site/paulacarrillomaldonado/


Desarrollo financiero en Ecuador: Análisis de la concentración del sector cooperativo de ahorro y crédito del segmento 1

Financial development in Ecuador: Analysis of the concentration of the savings and credit cooperative sector of segment 1

Paul Regalado-Álvarez1, Viviana Espinoza-Loayza2†


RESUMEN

El presente trabajo se enfoca en el análisis de la evolución de la concentración del sector de Cooperativas de Ahorro y Crédito del segmento 1 en el Ecuador, durante el periodo comprendido entre los años 1994 al 2016. Para realizar este análisis se ha recurrido a la información existente en la Superintendencia de Economía Popular y Solidaria del Ecuador, a través de los boletines financieros históricos. Para medir el nivel de concentración se determinaron los índices de Herfindahl-Hirschman, Índice de dominancia e Índice de Dominancia de Kwoka. Las variables estudiadas fueron: activos totales, cartera bruta total y depósitos totales. Los resultados obtenidos evidencian empíricamente un nivel bajo de concentración, manteniendo una tendencia creciente en la última década en la estructura de mercado de las cooperativas de ahorro y crédito del sistema financiero popular y solidario del segmento 1.

Palabras claves: COACS; IHH; Índice de dominancia; Kwoka

ABSTRACT

This paper focuses on the analysis of the evolution of the concentration of the credit union sector of segment 1 in Ecuador, during the period between 1994 to 2016. To carry out this analysis has used the information in the Superintendency of Popular and solidarity economy of Ecuador, through the historical financial bulletins. To measure the concentration level, the indexes of Herfindahl-Hirschman, dominance index and Kwoka dominance index were determined. The variables considered were total assets, total gross portfolio and total deposits. The results obtained empirically demonstrate a low level of concentration, maintaining a growing trend in the last decade in this financial sector.

Key words: COACS; IHH; Dominance Index; Kwoka

1 Universidad Técnica Particular de Loja, Barrio San Cayetano Alto, Calle Marcelino Champagnat, Loja-Ecuador, email: [email protected] 2 Universidad Técnica Particular de Loja, Barrio San Cayetano Alto, Calle Marcelino Champagnat, Loja-Ecuador email: [email protected] †Autor de Correspondencia

Desarrollo financiero en Ecuador: Análisis de la concentración del sector cooperativo de ahorro y crédito del

segmento 1• Regalado-Álvarez y Espinoza-Loayza

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I. INTRODUCCIÓN

as cooperativas de ahorro y crédito (de aquí en adelante COAC) conjuntamente con los bancos públicos como privados y las mutualistas de ahorro para la vivienda, constituyen la mayor parte de la intermediación en el sistema financiero del Ecuador (Código Orgánico Monetario y Financiero,

2014). La participación de las COAC sobre el total del sistema financiero en volumen de depósitos y cartera de crédito es significativamente baja en relación a los bancos, aunque la especialización obtenida en la financiación a los sectores populares en actividades agrícolas, de microempresas y el acceso a productos financieros de sus asociados a bajo costo les han permitido alcanzar una notable importancia en términos cualitativos.

El cooperativismo a nivel mundial ha tenido un importante protagonismo en el desarrollo de las finanzas populares y Ecuador no ha sido la excepción, pues su crecimiento ha sido notable a partir de la crisis financiera del año 1999, permitiendo visibilizar a sectores productivos que se creían no eran relevantes en los índices financieros macroeconómicos y eran vistos desde un enfoque de economía subterránea, alternativa y muchas veces menospreciada por los gobiernos de turno.

El artículo 309 de la Constitución de la República del Ecuador, dispone que el sistema financiero nacional se compone de los sectores público, privado y del popular y solidario, que intermedian recursos del público. De acuerdo a lo que establece el artículo 78 de la Ley Orgánica de la economía Popular y Solidaria (LOEPS) el Sector Financiero Popular y Solidario lo integran las cooperativas de ahorro y crédito, entidades asociativas o solidarias, cajas y bancos comunales, y cajas de ahorro. (Asamblea Nacional, 2011).

El desarrollo y crecimiento que ha venido teniendo el sector, han permitido que desde el gobierno haya una real voluntad política para la creación de la Superintendencia de Economía Popular y Solidaria (SEPS). Para el año 2012, en conformidad a lo establecido en la Ley Orgánica de Economía Popular y Solidaria (LOEPS), se llevó a cabo el proceso de transición de las competencias entre la superintendencia y las instituciones del sector público, que a la fecha de promulgación de la ley, tenían a su cargo el control y supervisión de las organizaciones del sector de la economía popular y solidaria y del sector financiero popular y solidario: la Dirección Nacional de Cooperativas (Dentro del Ministerio de Inclusión Económica y Social) y la Superintendencia de Bancos y Seguros. Dicho proceso concluyó en diciembre del año 2012, dando paso a la Superintendencia de Economía Popular y Solidaria como institución supervisora y de control en enero del año 2013. (Superintendencia de Economía Popular y Solidaria, 2016).

En el artículo 447 del Código Orgánico Monetario y Financiero ecuatoriano se indica que las cooperativas se ubicarán en los segmentos que la Junta determine. El segmento con mayores activos del Sector Financiero Popular y solidario se define como segmento 1, e incluirá a las entidades con un nivel de activos superior a USD 80'000.000,00 (ochenta millones de dólares de los Estados Unidos de América); monto que será actualizado anualmente por la Junta aplicando la variación del índice de precios al consumidor, como se puede observar en la Tabla 1. (Junta de Política y Regulación Monetara y Financiera, 2015)

L



22

Segmento Activos (USD)

1 Mayor a 80,000,000.00

2 Mayor a 20,000,000.00 hasta 80,000,000.00

3 Mayor a 5,000,000.00 hasta 20,000,000.00

4 Mayor a 1,000,000.00 hasta 5,000,000.00

5 Hasta 1,000,000.00

Cajas de ahorro, Bancos y cajas comunales

Fuente: Superintendencia de Economía Popular y Solidaria

Tabla 1. Segmentación de las COAC del Sistema Financiero Popular y Solidario

En este escenario solamente 37 de 970 Cooperativas (a diciembre de 2014) se encontraban bajo el control de la Superintendencia de Bancos y Seguros (SB) y las restantes estaban adscritas al Ministerio de Inclusión Económica y Social (MIES) a través de la Dirección Nacional de Cooperativas, organismo que no ejercía un control real y eficiente en estas instituciones, situación que permitió un inadecuado y poco responsable control de las mismas, resultando muchas veces en el cierre de sus operaciones, la incertidumbre de sus depositantes y la desconfianza en el sistema financiero popular y solidario.

Por lo tanto, la importancia de esta investigación radica en conocer la evolución de la estructura de mercado de las COAC dentro del sistema financiero ecuatoriano, ya que no existen estudios que permitan obtener información actualizada sobre la concentración del mercado, medida a través de los indicadores planteados en este trabajo. El análisis de concentración se centrará en las COACS clasificadas en el segmento 1, esto debido a que son las instituciones financieras que cuentan con mayor volumen de información financiera, según los datos que reportan la SB y la SEPS. Las COACs clasificadas en el segmento 2 tan solo reportan información desde el 2015, siendo muy poco los años para ser considerados en el análisis; del segmento 3 no existe información reportada hasta la fecha de acuerdo a los informes de la SEPS.

El resto del artículo se encuentra estructurado de la siguiente manera, la sección dos muestra la revisión de literatura respecto de indicadores de concentración, partiendo de los preceptos generales sobre organización industrial hasta llegar a situar investigaciones realizadas en el ámbito financiero en el país. La tercera sección incluye la metodología utilizada, así como las variables consideradas para el estudio y los indicadores de concentración seleccionados. La cuarta sección presenta los resultados con su respectiva discusión y finalmente las conclusiones que se desprenden del estudio realizado.

II. REVISIÓN DE LA LITERATURA

El sistema financiero de un país está formado por el conjunto de instituciones, activos y mercados, cuyo propósito es el de canalizar el ahorro que generan las unidades económicas con superávit, hacia las unidades económicas con déficit (Adams, 2009). De igual manera que en otras industrias el grado de competencia en el sector financiero puede ser muy importante e incidir en la eficiencia, calidad e innovación de los servicios financieros que ofrecen las instituciones, surgiendo un vínculo entre competencia y estabilidad (Claessens & Laeven, 2004).



23

En este sentido, diferentes investigaciones empíricas se han diseñado para proporcionar evidencia sobre cómo la estructura del mercado influye en el desempeño de las instituciones financieras ya que estiman la relación entre las medidas de la estructura del mercado bancario y el rendimiento. La concentración en las áreas del mercado local es la medida relevante de la estructura del mercado (Gilbert, 1984). Así mismo Maudos & Pérez (2003) analizaron el grado de competencia de los bancos y cajas de ahorros españolas a través del índice de Lerner y el contraste de Panzar y Rosse (1987) que dio como resultado un mercado de competencia imperfecta debido a la existencia de barreras económicas como las extensas redes de oficinas y cajeros y el capital intangible derivado de la reputación y las relaciones personales con una amplia masa de clientes de pequeño tamaño.

Alba et al. (2016) a través del cálculo de los índices de concentración de Herfindahl-Hirschman (IHH) y el Índice de Dominancia (ID), lograron identificar que el nivel de competencia de la banca mexicana para el periodo 2000-2014 mantenía un alto grado de concentración y dominancia, mismos que no han variado en relación a periodos anteriores al de su estudio, sumado a ello se aprecia que más del setenta por ciento de la iniciativa privada bancaria proviene de capital extranjero. También evidencian en su estudio que la estructura de la industria, la rentabilidad de la banca y las restricciones por capitalización explican el desarrollo financiero. En este sentido, El cálculo del índice de concentración IHH explica el desarrollo financiero a través de la competencia de los bancos, pero el índice de concentración ID no logra hacerlo. También, los índices de concentración IHH e ID, permitieron estimar el grado de la concentración de los bancos en Nicaragua. Rivas & Salinas (2016) mostrando que el mercado nicaragüense está en crecimiento, evidenciando a la vez un creciente nivel de concentración bancaria, para las variables activos, depósitos y créditos.

El mercado financiero ecuatoriano y su evolución a consecuencia de cambios regulatorios, avances tecnológicos y la globalización, han permitido nuevas condiciones de competencia entre los actores inmersos en el sistema siendo un factor preponderante la concentración de las instituciones financieras y el poder que podrían ejercer sobre el mercado. Diversos estudios han tratado de explicar las diferentes variaciones del grado de competencia del sector financiero en torno al paradigma estructura-conducta-resultados (ECR).

Sánchez y Espinoza (2016) en su estudio de la relación entre la concentración, y riesgo de los bancos utilizando el índice de Herfindahl-Hirschman (IHH), como medida de concentración del mercado, y siguiendo la metodología establecida por el Banco Central del Ecuador, no se evidencian las características del mercado de crédito de los bancos ecuatorianos, tomando en cuenta escalas para un nivel bajo de concentración entre 0 y 1000, nivel medio de concentración entre 1000 y 1500 y un nivel alto de concentración entre 1500 y 10000 dichos rangos si evidencian las características del mercado de crédito de los bancos ecuatorianos. Entre las investigaciones realizadas al sistema financiero, se incluyen aquellas que miden el grado de concentración del sistema, por medio del índice Herfindahl y Hirschman (Flor, 2013; Baquero, 2013; Uzcátegui, Camino, & Morán, 2018; Espinoza & Sánchez, 2015; Rivera, 2016), utilizando el ratio de concentración IHH. A nivel de concentración se puede concluir que Ecuador dispone de un sistema bancario concentrado, aunque este no ejerza poder de mercado (Flor, 2013); su estructura es de tipo oligopolio, concentrándose la participación en siete entidades financieras (Uzcátegui, Camino, & Morán, 2018). En términos de competencia, los trabajos realizados para el caso ecuatoriano se han orientado a medir el nivel de competencia de la banca privada, bajo el enfoque de paradigma estructura-conducta-desempeño (Flor, 2013; Tobar, 2013; Uzcátegui, Camino, & Morán, 2018) y mediante el indicador de Panzar-Rosse (Baquero, 2013). Por su parte otros estudios tendientes a medir el impacto del sistema financiero en el desarrollo, se caracterizan por ser básicamente descriptivos, incluyendo análisis de



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indicadores de captaciones y colocaciones, pero no existe estudios que aborden este tema a profundidad o por medio de metodologías distintas a la descripción de variables.

III. METODOLOGÍA

Esta investigación se respalda en una metodología de corte analítica – descriptiva y de correlación. El cálculo de la evolución del nivel de concentración, se realizó para las cuentas: activos totales, cartera total y depósitos de las COACs pertenecientes al segmento 1; variables seleccionadas ya que la concentración bancaria, se entiende como el esquema de mercado en el que pocos bancos tienen la mayor proporción del total de la oferta de mercado, y para el sector cooperativo esto se evidencia en las captaciones y colocaciones (Espino & Carrera, 2006). Dada la información disponible en la SEPS, se calcularon los indicadores de concentración: Herfindahl–Hirscham (IHH), índice de dominancia (ID) e índice de dominancia de Kwoka (K) para el período comprendido entre 1994 al 2016.

En conformidad a la normativa ecuatoriana en su informe “Herramientas técnicas utilizadas para el análisis de concentraciones económicas” (2014) se determina, que el IHH es una medida de la concentración económica en un mercado, el cual indica que mientras más alto es el índice, más concentrado y menos competitivo es el mercado. El índice IHH toma valores dentro del rango de 1 y 10.000 puntos. Siendo 1, el nivel en el cual no hay concentración absoluta y 10.000 el nivel donde hay monopolio. (Superintendencia de Control y Poder de Mercado, 2014)

Datos

La información se obtuvo a partir de los boletines financieros publicados por la Superintendencia de Economía Popular y Solidaria (SEPS), sobre los activos totales, cartera bruta total y captaciones totales a nivel nacional. El número de las COAC varia a través del periodo de análisis (Véase Tabla 2) por el ingreso y salida de las mismas, situación que se presenta por diversos factores tanto macroeconómicos, legislativos y normativos en el Ecuador en el periodo de análisis.

AÑO 94 95 96 97 98 99 0 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 13 14 15 16

COAC 24 26 26 26 25 25 26 27 27 28 33 37 37 38 36 37 37 39 39 39 37 24 26

Fuente: Superintendencia de Economía Popular y Solidaria. Elaboración: los autores Tabla 2. Número de COAC Periodo 1994 – 2016

Variables

Para determinar el nivel de concentración del sector cooperativo de ahorro y crédito del Ecuador, se consideró analizar en función de tres variables, como lo son: activos, cartera y depósitos. La cartera y los depósitos constituyen cuentas importantes del balance, que reflejan el grado de intermediación financiera, razón por la cual se consideraron para efectos de este estudio.

Estas variables incluyen:

Activo; se incluye el volumen total de activos de cada entidad financiera.

Cartera; incluye el volumen de cartera bruta colocada, considerando las provisiones.



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Depósitos; dentro de esta variable se incluyen los depósitos a la vista y depósitos a plazo.

Índices de concentración

El cálculo de la evolución del nivel de concentración, considera tres índices IHH, ID y K. sobre los activos totales, cartera bruta total y captaciones totales de las COAC a nivel nacional.

a. Índice de Concentración Herfindahl–Hirschman (IHH)

Es uno de los indicadores más utilizados para cuantificar el nivel de concentración de un mercado. Este indicador considera el número total de las COAC y muestra la participación de cada una de estas en el sistema financiero popular y solidario. Este indicador se calcula de la siguiente manera:

∑ (

)

∫

Donde Xi son los activos, la cartera de crédito o los depósitos de la i-ésima COAC y X los activos, cartera de crédito o los depósitos. De ahí que Xi /X sea la participación porcentual de los activos, cartera de crédito o los depósitos de la i-ésima COAC en el mercado y N sea el número total de las COAC en el sistema. El rango en el que se define el indicador es 0<IHH<10.000, donde un sistema con una cifra menor a 1.000 se considera de baja concentración, entre 1.000 y 1.800 como de concentración media o moderada y un índice superior a 1.800 se considera como de alta concentración. No obstante, se han podido constatar que los rangos del indicador sean adecuados al mercado de créditos ecuatoriano. (Banco Central del Ecuador, 2015)

Se considera que:

IHH > 1.500 como mercado altamente concentrado

IHH > 1.000 & < 1.500 mercado medianamente concentrado

IHH < 1.000 mercado competitivo

b. Índice de Dominancia (ID)

Se le considera como una modificación del índice IHH, con la singularidad que, si dos o más COAC se fusionan en una, el ID puede disminuir. El ID coincide con el IHH cuando se tienen COAC del mismo tamaño, si la concentración incluye a la COAC de mayor tamaño se incrementa el ID. (Navarro & Palacio, 2009)

Para nuestro estudio este índice varía entre 0 y 10.000, correspondiendo a un mercado competitivo o monopolizado. Su fórmula de cálculo es la siguiente:

∑ (

)

∫

0 < ID < 10.000



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Dónde:

Participación de cada COAC (j) en el total del sistema cooperativo del segmento uno

(XT), para los activos, cartera total y depósitos.

IHH= Indicador estimado para los activos, cartera total y depósitos del sistema cooperativo del segmento uno.

De igual manera que el IHH, entre mayor sea el ID mayor concentración del mercado. (Rivas & Salinas, 2016)

c. Índice de Dominancia de Kwoka (K)

Mide las diferencias entre las participaciones de las COAC en el sistema cooperativo del segmento uno, permite conocer el nivel de asimetría que existe entre los agentes. Este índice analiza la estructura del mercado, cuando K muestra un nivel de asimetría alto es porque se presenta dominancia de una o más cooperativas. Entonces cuando se produce una integración o fusión en el mercado de las COAC y K se incrementa de manera considerable, se puede determinar que ha aumentado la dominancia. El índice varía entre 0 y 1, mientras más cercano a 1 se encuentre, estaríamos frente a una estructura de mercado monopólica. Su forma de cálculo sería:

∑

0 < K < 1

Donde i S corresponde a la participación de la COAC i, �1 es la participación de la COAC con mayor poder de mercado y �� es la participación de la COAC con menor influencia. Para el cálculo de este índice es necesario que cada una de las i S ´s estén ordenadas de mayor a menor. (Kwoka, 1977)

IV. RESULTADOS

Para iniciar con la presentación de los resultados, se incluye la evolución de cada variable para los años considerados en el estudio. Como se aprecia en el Gráfico 1, los activos del sector cooperativo han tenido una tendencia positiva a lo largo de los años. La crisis financiera de 1999, beneficio al sector cooperativo de ahorro y crédito, ya que estas entidades se convirtieron en una nueva opción de intermediación, luego del desplome y desconfianza generada en el sector bancario. Es así que al 2016 los activos de las COACs crecieron 60 veces más en relación con el año 1994, pasando de 105 millones de dólares a 6 mil millones de dólares.

En cuanto a la cartera total colocada, esta muestra un comportamiento similar que los activos, su crecimiento ha sido constante, siendo así que el 2016, la cartera colocada por este sector cerró en 4 mil millones de dólares, mostrando un crecimiento de 50 veces más que lo registrado en 1994. (Véase Gráfico. 2)

Finalmente, los depósitos al igual que las dos variables antes indicadas, presentan una tendencia de crecimiento en los 23 años considerados, las captaciones con el público para este sector crecieron 80 veces entre 1994 al 2016, además en volumen presentan mayor crecimiento que la cartera, lo cual es positivo, ya



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que los depósitos constituyen la principal fuente de fondeo de una entidad financiera. El sector presento un total de captaciones al 2016 de 5 mil de millones de dólares.

Fuente: Superintendencia de Economía Popular y Solidaria. Elaboración: los autores

Gráfico 1. Evolución de los activos, COACs segmento 1.

Fuente: Superintendencia de Economía Popular y Solidaria. Elaboración: los autores.

Gráfico 2. Evolución de la cartera, COACs segmento 1.

Fuente: Superintendencia de Economía Popular y Solidaria. Elaboración: los autores.

Gráfico 3. Evolución de los depósitos, COACs segmento 1.



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En lo que respecta a los indicadores de concentración, en la Tabla 3 se indica el comportamiento de los índices IHH, ID y K para la variable activos, como se puede observar los tres valores presentan una tendencia decreciente hasta el año 2006; siendo sus niveles más bajos 442.20, 764.34 y 0.000372 respectivamente, con un total de 37 cooperativas. A partir del año 2007 con 39 cooperativas en el mercado los valores de los índices presentan una tendencia creciente llegando hasta el año 2016 con los valores más altos: IHH 690.66 ID 2483.34 y K 0.007887 con 26 cooperativas en el mercado.

En concordancia con los rangos establecidos por el Banco Central para el caso ecuatoriano en lo referente al índice IHH, las COAC del segmento 1 se encuentran en un mercado competitivo, debido a que el nivel de concentración en el periodo de análisis está por debajo de los 1000 puntos. El rango de variación del índice ID muestra un incremento considerable, aunque se encuentra por debajo de 2500 puntos permite observar el grado creciente de dominancia que vienen teniendo las tres COAC que lideran el mercado al 2016, Juventud Ecuatoriana Progresista, Jardín Azuayo y Policía Nacional. El índice K, mismo que mide la asimetría del mercado no es representativo en este análisis, aunque se incrementa de igual manera que los otros dos índices, su rango de variación está muy por debajo de 1, esto debido a que no se produjeron adquisiciones ni fusiones de las COAC con menor participación en la estructura de mercado, haciendo una relación del 0 a 100%, el nivel de asimetría del mercado en su punto más alto en el año 2016 sería del 7.88%.

ACTIVOS COACS SEGMENTO 1

AÑO IHH ID K COAC

1994 643.46 1146.53 0.0011 24

1995 614.55 1185.02 0.0013 26

1996 627.22 1281.13 0.0017 26

1997 620.87 1187.19 0.0013 26

1998 611.05 1057.27 0.0014 25

1999 611.05 1057.27 0.0014 25

2000 652.72 1361.46 0.0031 26

2001 620.79 1117.72 0.0016 27

2002 596.11 1015.11 0.0009 27

2003 584.76 1073.44 0.0014 28

2004 507.61 943.23 0.0005 33

2005 460.72 847.17 0.0008 37

2006 442.20 764.34 0.0003 37

2007 449.11 779.54 0.0004 38

2008 464.11 846.18 0.0005 36

2009 472.91 982.95 0.0010 37

2010 493.29 1182.25 0.0019 37

2011 518.70 1656.65 0.0040 39

2012 533.69 1738.26 0.0043 39

2013 556.84 1880.17 0.0050 39



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2014 608.21 2147.16 0.0058 37

2015 687.76 2132.93 0.0060 24

2016 690.66 2483.34 0.0078 26

Fuente: Superintendencia de Economía Popular y Solidaria. Elaboración: los autores. Tabla 3. Índices de concentración de activos 7otales COAC segmento 1

Al examinar los índices de concentración para la cartera de crédito (Véase Tabla 4), se observa que los patrones de variación se asemejan a los del activo, con la diferencia que la tendencia decreciente va hasta el año 2007. En lo que respecta al IHH para la cartera de crédito permite ver una estructura de mercado “competitiva” ya que el rango de variación está por debajo de 1000, mismo que oscila entre 428.16 y 698.31. El ID se encuentra por debajo de 2500, cuyo rango de variación se encuentra en su punto más bajo en el año 2007 con un valor de 697.76 y su valor más alto 2268.16 en el año 2016. El índice K no es representativo ya que la asimetría de la estructura del mercado es muy baja en relación a 1, su rango de variación está entre 0.000493 y 0.005367 lo que en términos porcentuales significaría un 5.36% en el año 2016.

CARTERA COACS SEGMENTO 1

AÑO IHH ID K COAC

1994 681.67 1237.01 0.0014 24

1995 660.83 1386.04 0.0020 26

1996 689.71 1509.44 0.0022 26

1997 663.21 1349.78 0.0018 26

1998 638.55 1165.74 0.0021 25

1999 638.55 1165.74 0.0021 25

2000 686.08 1619.45 0.0046 26

2001 639.46 1248.90 0.0023 27

2002 603.08 1050.91 0.0009 27

2003 548.53 882.36 0.0006 28

2004 491.11 845.93 0.0006 33

2005 441.05 736.92 0.0004 37

2006 429.57 697.76 0.0002 37

2007 428.16 734.83 0.0004 38

2008 447.15 827.52 0.0006 36

2009 462.97 1013.63 0.0008 37

2010 491.61 1253.13 0.0014 37

2011 495.93 1508.07 0.0025 39

2012 523.67 1735.29 0.0036 39

2013 542.01 1791.75 0.0036 39

2014 608.47 2198.52 0.0050 37



30

2015 682.65 2061.93 0.0047 24

2016 698.31 2268.16 0.0053 26

Fuente: Superintendencia de Economía Popular y Solidaria. Elaboración: los autores. Tabla 4. Índices de concentración de cartera bruta total COAC segmento 1

De la misma manera que la cartera de crédito, los depósitos de las COAC del segmento 1 mantienen similitud con los rangos de variación de los activos (Véase Tabla 5). El índice IHH muestra una estructura “competitiva” de mercado, pues el rango de variación se encuentra por debajo de 1000 en concordancia con lo que establece el Banco Central para el caso ecuatoriano, mismo que oscila entre 488.44 en el año 2006 y su valor más alto 750.94 en el 2016. Para el caso del ID cuyo rango de variación esta entre 953.48 como su valor más bajo en el año 2007 y 3032.68 como su valor más alto en el año 2016, mismo que está sobre los 2500, lo que indica que la dominancia de las COAC líderes del mercado en la variable depósitos es más alta que en los activos y cartera de crédito. El índice K muestra una asimetría de la estructura del mercado mayor en relación a los activos y cartera de crédito, aunque sigue siendo baja en relación a 1, permite identificar que la dominancia de las COAC con mayor participación en el mercado va en una tendencia creciente, su rango de variación está entre 0.000725 y 0.01198 lo que en términos porcentuales significaría un 11.98% en el año 2016.

DEPOSITOS COACS SEGMENTO 1

AÑO IHH ID K COAC

1994 672.19 1088.83 0.0010 24

1995 657.64 1148.99 0.0009 26

1996 668.03 1286.80 0.0016 26

1997 653.93 1257.18 0.0015 26

1998 652.83 1188.18 0.0012 25

1999 652.83 1188.18 0.0012 25

2000 705.74 1698.63 0.0041 26

2001 667.35 1323.17 0.0017 27

2002 631.83 1133.96 0.0010 27

2003 638.34 1328.46 0.0017 28

2004 542.37 1099.17 0.0008 33

2005 491.06 970.36 0.0007 37

2006 488.44 957.05 0.0007 37

2007 489.92 953.48 0.0007 38

2008 510.75 1085.76 0.0010 36

2009 516.95 1241.30 0.0016 37

2010 542.17 1500.69 0.0029 37

2011 579.58 2173.08 0.0064 39

2012 593.63 2225.21 0.0066 39

2013 603.80 2231.78 0.0067 39

2014 655.64 2457.06 0.0077 37



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2015 731.66 2580.32 0.0091 24

2016 750.94 3032.68 0.0119 26

Fuente: Superintendencia de Economía Popular y Solidaria. Elaboración: los autores. Tabla 5. Índices de concentración depósitos totales COAC segmento 1

Análisis de estadística descriptiva y correlación por periodos

A continuación, se presenta el análisis estadístico descriptivo y correlacional de las variables: activos totales, cartera bruta total y depósitos totales, dicho análisis se realiza por periodos, mismos que se encuentran divididos de la siguiente manera:

De 1994 a 1999 (Periodo Sucre, llamado de esta manera en referencia a la moneda que mantenía el Ecuador antes de la pérdida del señoreaje a consecuencia de la crisis financiera del año 1999)

De 2000 a 2007 (Periodo dolarización sin regulación de tasas de interés)

De 2008 a 2014 (Periodo dolarización con regulación de tasas de interés)

En este análisis no se consideran los años 2015 y 2016 a causa de los cambios normativos y de control de parte de la Superintendencia de Economía Popular y Solidaria debido a que distorsionan los datos.

Para el primer periodo (1994-1999) para los activos totales, la desviación estándar de las variables IHH, ID y K los datos están a 12.79, 80.81 y 0.000214 respectivamente, lo que indica que estos datos no están muy dispersos con respecto a su valor medio para IHH y K, caso contrario sucede con la variable ID cuya desviación está muy por encima del valor medio. El comportamiento de las desviaciones tanto para cartera bruta total IHH 19.95, ID 133.56 y K 0.000329 como para los depósitos totales IHH 8.70, ID 80.19 y K 0.000293 es similar a la de los activos totales (Véase Tabla 6).

Activos totales Cartera bruta total Depósitos totales

Variables IHH ID K IHH ID K IHH ID K

Media 623.43 1171.43 0.0014 666.79 1329.60 0.0019 660.92 1193.99 0.0012

Error típico 5.72 36.14 0.0000 8.92 59.73 0.0001 3.89 35.86 0.0001

Mediana 620.87 1185.02 0.0013 663.21 1349.78 0.0020 657.64 1188.18 0.0012

Desviación estándar 12.79 80.81 0.0002 19.95 133.56 0.0003 8.70 80.19 0.0002

Varianza de la muestra 163.57 6530.24 4.5932 398.05 17839.13 1.0802 75.68 6431.02 8.6072

Curtosis 0.92 1.24 0.6763 -0.41 -0.73 0.8637 -2.44 -1.46 -2.0672

Coeficiente de asimetría 1.09 -0.14 0.6387 -0.39 0.14 -1.1420 0.56 -0.16 0.4141

Rango 32.41 223.86 0.0005 51.16 343.70 0.0008 19.36 197.97 0.0006

Mínimo 611.05 1057.27 0.0011 638.55 1165.74 0.0014 652.83 1088.83 0.0009

Máximo 643.46 1281.13 0.0017 689.71 1509.44 0.0022 672.19 1286.80 0.0016

Fuente: Superintendencia de Economía Popular y Solidaria. Elaboración: los autores. Tabla 6. Estadística descriptiva periodo 1994 – 1999 COAC Segmento 1



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En lo que corresponde a la correlación en este periodo, el grado de asociación se muestra irregular para todas las variables (Véase Tabla 7). Para los activos totales, la relación de las variables es directa a excepción de IHH y K done es inversa, pero indican un grado de asociación débil entre todas las variables. Para cartera bruta total, la relación también es inversa para IHH y K pero el grado de asociación es moderado para IHH e ID siendo de 0.6532. Para los depósitos totales la relación es inversa para IHH e ID pero existe un fuerte grado de asociación para ID y K siendo este de 0.9226.

Activos totales

Cartera bruta total

Depósitos totales

IHH ID K IHH ID K IHH ID K

IHH 1 IHH 1 IHH 1

ID 0.28289 1 ID 0.6532 1 ID -0.2768 1

K -0.3685 0.4329 1 K -0.2361 0.43914 1 K 0.0287 0.9226 1

Fuente: Superintendencia de Economía Popular y Solidaria. Elaboración: los autores. Tabla 7. Correlación periodo 1994 – 1999 COAC Segmento 1

Para el periodo (2000-2007) la desviación estándar de las variables IHH, ID y K tanto para activos totales, cartera bruta total como para depósitos totales se incrementa considerablemente en relación al periodo (1994-1999) lo que indica que estos datos están más dispersos con respecto a su valor medio en todas las variables (Véase Tabla 8).



Media 539.25 987.75 0.001 533.38 977.13 0.001 581.88 1183.04 0.001

Error típico 29.74 70.67 0.000 35.81 112.80 0.000 31.43 91.13 0.000

Mediana 546.18 979.17 0.000 519.82 864.14 0.000 587.10 1116.57 0.000

Desviación estándar 84.13 199.87 0.000 101.29 319.05 0.001 88.90 257.76 0.001

Varianza de la muestra

7077.31 39949.57 8.719 10259.4 101790.29 2.253 7903.8 66437.6 1.380

Curtosis -2.04 0.39 3.212 -1.61 1.35 3.825 -2.03 1.24 4.839

Coeficiente de asimetría

0.04 0.76 1.715 0.36 1.36 2.007 0.12 1.21 2.133

Rango 210.52 597.12 0.002 257.91 921.70 0.004 217.30 745.15 0.003

Mínimo 442.20 764.34 0.000 428.16 697.76 0.000 488.44 953.48 0.000

Máximo 652.72 1361.46 0.003 686.08 1619.45 0.004 705.74 1698.63 0.004


En lo que corresponde a la correlación en este periodo, el grado de asociación se presenta muy fuerte para todas las variables, incrementándose significativamente en relación al periodo anterior (1994-1999) cuyo grado mínimo es de 0.7955 para las variables IHH y K en depósitos totales y su máximo 0.9725 en cartera bruta total (Véase Tabla 9).



33

Activos totales

Cartera bruta total

Depósitos totales


IHH 1 IHH 1 IHH 1

ID 0.94607 1 ID 0.9359 1 ID 0.9067 1

K 0.8241 0.9481 1 K 0.8403 0.97256 1 K 0.7955 0.9626 1


Para el análisis del tercer periodo (2008-2014) la desviación estándar de las variables ID y K, tanto para activos totales, cartera bruta total como para depósitos totales se incrementa, lo que indica que los datos están aún más dispersos que en el periodo anterior (2000-2007) para estas variables. Caso contrario ocurre con la variable IHH donde la desviación estándar disminuye tanto para activos totales, cartera bruta total como para depósitos totales. (Véase Tabla 10).



Media 521.11 1490.52 0.003 510.26 1475.42 0.002 571.79 1844.98 0.004

Error típico 19.13 185.15 0.000 20.47 180.87 0.000 19.64 209.07 0.001

Mediana 518.70 1656.65 0.004 495.93 1508.07 0.002 579.58 2173.08 0.006

Desviación estándar

50.62 489.86 0.002 54.17 478.53 0.001 51.97 553.15 0.002

Varianza de la muestra

2562.2 239967.6 4.212 2934.1 228993.1 0.000 2700.4 305978.

3 7.832

Curtosis -0.01 -1.66 -1.915 0.84 -0.84 -1.360 -0.64 -2.04 -2.178

Coeficiente de asimetría

0.70 -0.13 -0.206 0.90 0.10 0.271 0.36 -0.44 -0.433

Rango 144.10 1300.98 0.005 161.32 1370.99 0.004 144.88 1371.30 0.006

Mínimo 464.11 846.18 0.000 447.15 827.52 0.000 510.75 1085.76 0.001

Máximo 608.21 2147.16 0.005 608.47 2198.52 0.005 655.64 2457.06 0.007


El grado de asociación es este periodo es casi perfecto para todas las variables, incrementándose significativamente en relación al periodo anterior (2000-2007) ya que todas las variables superan el 0.95 en depósitos totales, cartera bruta total y depósitos totales. (Véase Tabla 11).

Activos totales

Cartera bruta total

Depósitos totales


IHH 1 IHH 1 IHH 1

ID 0.9652 1 ID 0.9705 1 ID 0.9521 1

K 0.9537 0.9987 1 K 0.9603 0.9904 1 K 0.9478 0.9995 1




34

V. CONCLUSIONES Y DISCUSIÓN

Los resultados obtenidos demuestran que el sector cooperativo de ahorro y crédito ecuatoriano está en constante desarrollo, evidencian una concentración baja con una tendencia creciente en la última década (2007 – 2016).

El mercado cooperativo ecuatoriano presenta una estructura de mercado competitiva, pues el IHH se encuentra por debajo de 1000 en las tres variables analizadas, el ID indica un bajo nivel de dominancia en las variables activos y cartera de crédito y moderado en los depósitos, la desigualdad existente entre las COAC medida a través del índice K, permiten observar un nivel bajo de dominancia de las COAC líderes del mercado.

El índice IHH evidencia las características del mercado, no así los índices ID y K, ya que durante el periodo analizado no se evidencian adquisiciones o fusiones entre las COAC del segmento 1, mismas que permitirían medir con claridad el grado de dominancia resultante luego de dichas operaciones de concentración.

La concentración medida por cada variable, demuestra que no existe diferencia en el comportamiento de la concentración, desde el 2007, los activos, la cartera y los depósitos presentan tendencia creciente. El sector cooperativo de ahorro y crédito en cuanto a los depósitos presenta un mayor índice de concentración en relación con las otras dos variables, aunque en general el mercado se caracteriza por ser de baja concentración.

A pesar de que existe en el país una ley y superintendencia que regulan el control de poder de mercado, dado los resultados que presenta el sector cooperativo, se observa que en lugar de que los mercados tienen a la baja concentración, el comportamiento es contrario. Surge por ello la necesidad de evaluar la normativa existente frente a la realidad del mercado financiero.

Incluir análisis de cooperativas de los segmentos 2, 3 y 4 constituye un aporte importante para evaluar de manera completa a todo el sector cooperativo, ya que en estos segmentos es donde se han venido dando las fusiones y absorciones, lo que permitiría determinar el grado de asimetría en la estructura de mercado, esto debido a que en las cooperativas del segmento 1 por el tamaño de las mismas no son comunes este tipo de operaciones. Sin embargo, el no disponer con información financiera de estos sectores, existe una limitante para el desarrollo de este objetivo.

Sería interesante evaluar indicadores de competencia del mercado, en términos de eficiencia del sistema, ya que, si bien el mercado debe tender la competencia perfecta, ello no quiere decir que mercados que se presentan alta concentración sean menos eficientes que aquellos de baja concentración, esto sería una futura línea de investigación que englobe a todo el sistema financiero.

Para futuros estudios sería importante analizar concretamente la concentración a nivel regional, ya que un reducido número de cooperativas tienen presencia a nivel nacional, es decir no compiten entre Sí, debido a que siguen operando en su territorio tradicional.



35

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ESTUDIO DE CASO

Cambios en la Rentabilidad en una Reestructuración de Obligaciones

Changes in Profitability in a Restructuring Obligation

Jean Paul Loffredo1


RESUMEN

Cuando un emisor de Obligaciones propone realizar una reestructuración de las condiciones financieras, el tenedor de los títulos se enfrenta a un trade-off y para tomar una decisión sustentada necesita conocer todos los elementos involucrados, especialmente su rentabilidad. No obstante, este último elemento no ha sido debidamente considerado en las reestructuraciones realizadas en el mercado de valores del Ecuador. En este trabajo se demuestra que el rendimiento por invertir en una Obligación que se reestructura puede verse afectado y al relacionarlo con un potencial nuevo plazo el inversionista tendrá un mejor criterio para tomar una decisión. Además se propone una metodología para medir dicho efecto y se plantea su empleo cada vez que un emisor solicite la aprobación de la reestructuración por parte de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador.

Palabras claves: Restructuración, Bolsa, Obligaciones, Bonos, Valoración.

ABSTRACT

When a bonds issuer proposes a restructuring of the financial conditions the investor faces a trade-off and, for taking a supported decision, he needs to know all the involved aspects, specially its profitability. Nevertheless, this aspect has not been considered in the restructuring processes made in the Ecuadorian stock markets. In this paper it is demonstrated that the yield of a bond that is restructured could be affected and if it is related with the potential new term the investor will have a better criteria for taking his decision. Moreover, it’s proposed a methodology to measure this effect and it’s proposed its use when an issuer is going to make a restructuring which has to be approved by the “Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros” of Ecuador.

Key words: Restructuring, Financial Markets, Bonds, Valuation.

1 Corporación Financiera Nacional del Ecuador, Guayaquil-Ecuador, correo: [email protected]. Las opiniones, los errores y las omisiones son responsabilidad exclusiva del autor y no de la CFN.

Cambios en la Rentabilidad en una Restructuración de Obligaciones • Loffredo

38

I. INTRODUCCIÓN

En los mercados financieros es común que se den reestructuraciones de diferentes tipos de operaciones ya sea un préstamo bancario, títulos de deuda, títulos de intermediación financiera, etc.2 Estas reestructuraciones pueden ser fruto de una libre negociación, de una acordada -aunque única y necesaria- alternativa al default, o de una simple imposición.

En el caso de emisiones de bonos (denominados Obligaciones en Ecuador) es una práctica común en los mercados de valores del mundo el tratar de normar dichas reestructuraciones al punto de especificar las condiciones de las mismas en el “Offering Memorandum”3 con el objeto de que el inversionista tenga claro el proceso que se seguiría de llegar el caso.

Las modificaciones a las características de las emisiones de bonos pueden ser de diversos tipos, como un cambio en el destino de los recursos que el emisor va a obtener con la colocación de los mismos, una variante en algún mecanismo de garantía o un cambio en las condiciones financieras. Este último tipo implica un nuevo panorama respecto a una variable importante que un inversionista analizaría: su rentabilidad en función del plazo de inversión, la cual puede distar de aquella inicial que pudiera haber motivado la inversión en primera instancia.

La presente investigación analiza el efecto de una modificación en las condiciones financieras y se centra en las Obligaciones, aunque la metodología puede ser aplicada a una reestructuración de títulos de renta fija en general. De la base de datos de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador (SCVS) existen 47 resoluciones aprobatorias de alguna reforma a la oferta pública de Obligaciones, y de este total existen 4 en las que se modificó las condiciones financieras: RYC S. A., Frutera del Litoral Cía. Ltda., Compañía Agrícola e Industrial Alfadomus Cía. Ltda., y Hotel Boulevard SA.4

II. IMPORTANCIA Y JUSTIFICACIÓN

En Ecuador cualquier reforma o modificación de las características de una emisión debería enmarcarse en los principios rectores del mercado de valores. En el Código Orgánico Monetario y Financiero, Libro II, Ley Mercado Valores (LMV) se establece en un artículo innumerado, a continuación del artículo primero, que “Los principios rectores del mercado de valores que orientan la actuación de la Junta de Política y Regulación Monetaria y Financiera, de la Superintendencia de Compañías y Valores y de los participantes son: 1. La fe pública; 2. Protección del inversionista; 3. Transparencia y publicidad; 4. Información simétrica, clara, veraz, completa y oportuna; 5. La libre competencia; 6. Tratamiento igualitario a los participantes del mercado de valores; 7. La aplicación de buenas prácticas corporativas. 8. Respeto y fortalecimiento de la potestad normativa de la Junta de Política y Regulación Monetaria y Financiera, con sujeción a la Constitución de la República, las políticas públicas del Mercado de Valores y la Ley; y, 9. Promover el financiamiento e inversión en el régimen de desarrollo nacional y un mercado democrático,

2 En el caso de Ecuador abundan ejemplos: el congelamiento de depósitos bancarios privados por un año (1999), el diferimiento de ciertos pagos de capital en Bonos del Estado (1999), canje de Bonos Global por Bonos Brady (2000), etc.

3 Prospecto de emisión publicado al realizar una emisión de títulos

4 Existe otra emisión en que se modificó las condiciones financieras, La Fabril S.A., pero esto ocurrió antes de que los títulos fuesen colocados por lo que no hubo una afectación a ningún inversionista.


39

productivo, eficiente y solidario.”. El segundo principio puede verse vulnerado en el caso de una reestructuración por lo cual amerita un correcto análisis de las potenciales consecuencias sobre los inversionistas.

En la legislación local no existe algún apartado especial en la LMV para tratar las reestructuraciones. Una lejana referencia al respecto se encuentra en el artículo 168 de dicha ley, el cual establece las funciones de la Asamblea de Obligacionistas y en penúltimo párrafo se menciona que: “…Se requerirá de la resolución unánime de los obligacionistas de la clase y emisión correspondiente, para efectuar modificaciones que afecten las tasas de interés o su forma de reajuste, el plazo y forma de amortización de capital, el plazo y forma de pago de intereses, modificación de garantías o modalidad de pago, contempladas en el contrato original”.

Otra referencia se encuentra en la Codificación de Resoluciones Monetarias, Financieras, de Valores y Seguros (CRMFVS), en cuyo Libro II, Título II, Capítulo III, Sección III, Art. 24 se menciona: “Modificaciones a las características de la emisión: En relación con la aplicación del penúltimo inciso del artículo 168 de la Ley de Mercado de Valores, la resolución unánime deberá entenderse como el acuerdo de todos los tenedores de las obligaciones en circulación de la clase y emisión correspondiente.

La modificación a las condiciones de la emisión de obligaciones antes referida, deberá ser aprobada por la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros o por la Superintendencia de Bancos o de la Superintendencia de Economía Popular y Solidaria, según corresponda, para lo cual el emisor deberá enviar la escritura modificatoria y el adendum del prospecto de oferta pública. Dicho adendum deberá ser remitido a las bolsas de valores para su difusión.” No existe tampoco un listado mínimo de información que el emisor deba dar a conocer al inversionista tenedor de sus títulos ante una propuesta de reestructuración. Por consiguiente, si bien existe un principio rector que habla de la protección al inversionista, no existen lineamientos específicos a seguir en el caso de una reestructuración.

Por lo que, el tenedor de las obligaciones, ante una propuesta de reestructuración por parte del emisor, se enfrenta a un trade-off en el que deberá sopesar las consecuencias de aceptarla o no. Por un lado, deberá aceptar una muy probable extensión del plazo de la Obligación, o una modificación del cronograma de amortización del capital (dado que por lo general el emisor que propone un cambio de las condiciones financieras es porque atraviesa problemas de liquidez), entre otros. Por otro lado, de no aceptar la propuesta, deberá enfrentar la incertidumbre de si recuperará la inversión realizada y el tiempo que esto conllevaría.Se puede sintetizar este trade-off con la Tabla 1:

Aceptación de Propuesta de Reforma

No Aceptación de Propuesta de Reforma

Costos:

Costos:

Extensión de plazo (por lo general)

Incertidumbre sobre el cobro efectivo del servicio de deuda

Cambios en la Liquidez proyectada

Costos Legales para establecer procedimientos de cobro

Efecto sobre Rendimiento

Costos de ejecución de garantías (colateral con un precio de mercado

inferior)

Tabla 1: Trade-off sobre aceptación de propuesta de reforma de reestructuración. Elaborado por el autor


40

Uno de los costos de aceptar la propuesta de reforma es el potencial efecto sobre el rendimiento. El efecto puede ser negativo o positivo, y en este último caso, a pesar de ser positivo puede no ser suficiente para compensar los otros costos que conlleva la reestructuración. La metodología propuesta para medir el rendimiento y relacionarlo con el nuevo plazo puede servir para que el organismo de control la aplique como uno de los requisitos a incluir por parte del emisor a los tenedores de obligaciones al momento de presentar una propuesta de reestructuración, lo cual beneficiará especialmente a los inversionistas individuales.

III. Hipótesis y Objetivo

H0: “la reestructuración de las condiciones financieras en una Obligación puede tener un efecto sobre el rendimiento de su tenedor”.

El objetivo de esta investigación es demostrar que este efecto puede existir y es medible. Una vez determinado el nuevo rendimiento, al relacionarlo con el nuevo plazo se obtendrá un indicador que servirá para la toma de decisión de los inversionistas.

IV. METODOLOGÍA

Dado que inicialmente se requiere determinar si se modifica el rendimiento del inversionista luego del cambio en las condiciones financieras, es necesario medir el rendimiento en el flujo original y en el reestructurado. A continuación, se comparará el nuevo rendimiento con el nuevo plazo.

Para valorar un flujo de efectivo se pueden emplear algunos criterios siendo los dos más comunes la Tasa Interna de Retorno (TIR) y el Valor Actual Neto5 (VAN). Más adelante se determina cuál es el más adecuado entre ambos métodos.

En primer lugar, se proyecta el flujo que el inversionista recibiría por los pagos del título a partir de las tablas de amortización original y reestructurada. Se los valorará empleando como punto focal la fecha de emisión original. Un análisis alternativo sería el emplear diferentes fechas de valoración en función del momento en que se realiza la reestructuración, o el momento en que un inversionista cualquiera adquirió la Obligación en el mercado secundario, sin embargo, el emplear la fecha de emisión como fecha de valoración permite comparar los dos flujos como si el inversionista hubiera tenido la opción de elegir en ese momento uno de ellos. Se calcula la TIR de cada flujo construido a partir de los pagos que se recibe por cada título (con signo positivo) y su valor de compra, suponiendo que se paga el valor nominal (con signo negativo). La fórmula empleada del Valor Actual (VA) es:

∑

Donde Fi es el pago del título a realizarse en el período i, REA es el rendimiento efectivo anual del inversionista (empleado en este caso como tasa de descuento) y pvi es el plazo por vencer para el pago.

5 En la práctica ambos métodos tienen una preferencia superior al 70% según Mackevicius, Tomasevic (2010)


41

El VAN se obtiene a partir de la fórmula anterior, restando al Valor Actual el Valor Nominal (VN) del título:

∑

El REA empleado en la valoración equivaldrá a la TIR de la inversión en el título cuando se cumpla:

Finalmente se calculará, para los flujos original y reestructurado, la siguiente relación:

(

)

Donde Rrp es la relación Rentabilidad/Plazo en cada caso, TIR es la tasa interna de retorno del flujo, en tanto por uno y P es el plazo original en días del título. En caso de una disminución de esta relación en el flujo reestructurado, el rendimiento del inversionista no aumenta en la misma proporción en que aumenta el plazo de su inversión, lo cual podría estar en contra de sus expectativas al momento de adquisición del título (asumiendo una estructura de tasas en el mercado representada por una curva de rendimientos ascendente6). Para el análisis se toma tres emisiones de obligaciones cuyas condiciones financieras fueron modificadas:

Emisor Fecha de Asamblea de Obligacionistas

Resolución Aprobatoria de Superintendencia de Compañías, Valores

y Seguros del Ecuador

Fecha de Resolución

Compañía Agrícola e Industrial Alfadomus 20-sep.-16 SCVS.INMV.DNAR.16 - 5422 17-oct.-16

Hotel Boulevard S.A. 19-feb.-16 SCVS.INMV.DNAR.16 - 2524 18-may.-16

Frutera del Litoral Cía. Ltda. 19-sep.-16 SCVS.IRQ.DRMV.2016 - 2909 30-nov.-16

Tabla 2: Emisores seleccionados. Elaborado por el autor

Se han seleccionado estos casos para mostrar un efecto progresivo sobre el rendimiento, como se mostrará más adelante. Por otro lado, es importante destacar que en las convocatorias a las asambleas de obligacionistas donde se “conoció” y “resolvió” las modificaciones de las condiciones financieras de estas emisiones, no se adjuntó ningún informe detallando la propuesta de cambio. Tampoco se mostró el cálculo del nuevo rendimiento.

6 Es comúnmente conocido que una típica curva de rendimientos tiene pendiente positiva. (Campbell, 1995)


42

V. RESULTADOS

A continuación, se muestran los resultados para las tres reestructuraciones analizadas, luego de realizar las respectivas valoraciones en base a la metodología previamente establecida.

Primer Caso – Compañía Agrícola e Industrial Alfadomus

Alfadomus modificó el flujo de pago de sus Obligaciones en septiembre de 2016, luego de cinco años de transcurrida su colocación. Originalmente el plazo era de siete años con pagos de capital semestrales, con dos semestres de gracia. La modificación consistió en una extensión del plazo en seis semestres más y la eliminación de un pago de capital intermedio, compensándolo con pagos futuros adicionales (ver tablas en Anexos 1.A y 1.B). La tasa de interés se mantuvo constante.

Para el análisis se considera como fecha de valoración la fecha de inicio del flujo original, 28/mar/2017, y se emplea un valor nominal de USD 100, con lo que se obtienen los siguientes resultados:

TIR Plazo (años) Relación Rentabilidad/Plazo

Flujo Original 9,2025% 7 1,30

Flujo Reestructurado 9,2025% 10 0,91

Tabla 3: Caso Alfadomus. Elaborado por el autor

Desde el punto de vista de la Tasa Interna de Retorno, el rendimiento es el mismo en ambos flujos: 9,2025%, si bien no hubo una disminución, tampoco hubo ninguna compensación por la ampliación del plazo. Como consecuencia la relación Rentabilidad/Plazo baja de manera importante, en un 30% (de 1,30 a 0,91). Al no haber un incentivo para aceptar la reestructuración, desde la perspectiva de la rentabilidad, el inversionista basaría su decisión en otro tipo de elementos como aversión al riesgo, aversión a una extensión de plazo, necesidades futuras de liquidez, etc.

Si se desea determinar el rendimiento de los dos flujos desde el punto de vista del Valor Actual Neto, la conclusión de cuál es más rentable dependerá de la tasa de descuento empleada (rendimiento deseado por el inversionista). Esto ocasiona que este criterio no sea concluyente. En el Grafico No 1 se aprecia cómo ante diferentes tasas de descuento el VAN del flujo original puede ser mayor o menor que el reestructurado. Así, un inversionista, cuyo costo de oportunidad sea el 8%, considerará más rentable la Obligación con las nuevas condiciones financieras (a pesar del plazo más largo), mientras que otro inversionista con un costo de oportunidad del 10%, preferirá la Obligación original pues, aunque ambos VAN sean negativos, en el flujo original “pierde” menos. Si la tasa de descuento es justo 9,25% ambos flujos son igual de rentables7. Los diferentes resultados de tasa de descuento y VAN se muestran en el Anexo 1.C.

7 Este punto de intersección de las dos curvas, que se puede observar en el gráfico, se denomina “Fisher’s point” y a partir del mismo los criterios de TIR y VAN difieren. (Keef, Roush 2001)


43

Gráfico 1: Diferencias en VAN entre Flujo Originas Vs. Flujo Reestructurado, Caso Alfadomus. Elaborado por el autor.

Debido a que el VAN se basa en la tasa de descuento que aplica cada inversionista en particular, lo cual puede arrojar resultados contradictorios, no es el criterio adecuado para comparar los rendimientos de las Obligaciones antes y después de la reestructuración, por lo que será preferible emplear el criterio de la Tasa Interna de Retorno, pese a que muchos autores sugieren emplear justamente el VAN al comparar proyectos excluyentes (Arshad, 2012). Desde otro punto de vista, una de las desventajas de usar la TIR, es que puede presentar múltiples valores en aquellos flujos de efectivo que presenten más de un cambio de signo (Magni, 2012) sin embargo esta desventaja no se presentará debido a que los flujos de los bonos no siguen esa estructura.

A partir del criterio de la TIR, en la reestructuración de las condiciones financieras de Compañía Agrícola e Industrial Alfadomus se mantuvo el mismo rendimiento, versus una extensión del plazo de tres años. La relación Rentabilidad/Plazo disminuyó.

Segundo Caso – Hotel Boulevard

Hotel Boulevard modificó sus Obligaciones, Serie A y Serie B, en febrero de 2016, casi tres años a partir de su colocación original. El plazo original para la Serie B era de siete años con pagos trimestrales de capital. El cambio consistió en la extensión del plazo en dos trimestres más y la eliminación de cuatro pagos de capital intermedios, compensándolos con valores mayores en los pagos futuros (ver tablas en Anexos 2.A y 2.B) y una mayor tasa de interés en los cuatro trimestres afectados únicamente.

Los resultados, empleando como fecha de valoración la fecha de inicio del flujo original, 18/jun/2013, y utilizando un valor nominal de USD 100, se muestran a continuación:



Flujo Reestructurado 8,2809% 7,5 1,09

Tabla 4: Caso Hotel Boulevard. Elaborado por el autor

Desde el enfoque de la TIR, el cambio en las condiciones financieras tuvo un efecto positivo en el rendimiento, aunque muy leve. En este caso, el inversionista deberá evaluar si el incentivo del aumento en

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

50

0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% 20%

Valo

r Act

ual U

SD

Tasa de Descuento

Alfadomus VAN Flujo Original VAN Flujo Reestruturado


44

el rendimiento es suficiente para aceptar el aumento en el plazo. Un elemento que ayudará en su decisión es la relación Rentabilidad/Plazo, la cual baja de 1,16 a 1,09 (en un 6%).

Al igual que en el primer caso, si se emplea el criterio del VAN para medir el rendimiento, se obtienen conclusiones diferentes en función de la tasa de descuento empleada tal como se observa en el Gráfico No 2. A partir de una tasa del 8,50% un inversionista consideraría como más rentable el flujo original (pierde menos) mientras que a tasas de descuento inferiores un inversionista elegiría el flujo reestructurado.

Gráfico 2: Diferencias en VAN entre Flujo Originas Vs. Flujo Reestructurado, Caso Hotel Boulevard. Elaborado por el autor.

Según el criterio de la Tasa Interna de Retorno, la reestructuración de las condiciones financieras de Hotel Boulevard Serie B sí tuvo un efecto positivo en el rendimiento de los inversionistas (+0,04%), versus una extensión del plazo de seis meses. La relación Rentabilidad/Plazo se redujo levemente.

Tercer Caso – Frutera del Litoral

En este último caso, Frutera del Litoral, reestructuró sus Obligaciones, Series A, B y C, en septiembre de 2016, luego de que ya debía haber terminado la Serie A, que tenía un único pago de capital al vencimiento. El plazo original de esta serie era de dos años y pagos trimestrales de interés (ocho cupones). La modificación consistió en una extensión del plazo en cuatro años difiriendo el único pago de capital original a lo largo del nuevo plazo (ver tablas en Anexos 3.A y 3.B). Una nueva tasa de interés, más alta, se empezó a pagar desde el noveno cupón.

A continuación, se muestra los resultados empleando como fecha de valoración el 15/ago/2014 que fue la fecha de emisión de los títulos, y utilizando un valor nominal de USD 100:



Flujo Reestructurado 8,9424% 6 1,47

Tabla 5: Caso Frutera del Litoral. Elaborado por el autor

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% 20%

Valo

r Act

ual U

SD

Tasa de Descuento

Hotel Boulevard VAN Flujo Original VAN Flujo Reestructurado


45

La reestructuración, desde el punto de vista de la TIR, muestra un flujo con mayor rendimiento. El inversionista deberá analizar si este mayor rendimiento (casi 70 puntos básicos) es suficiente para compensar una extensión de plazo de cuatro años. Un elemento a considerar, con mayor relevancia en este caso, es la relación Rentabilidad/Plazo, la cual baja en un 64% (de 4,06 a 1,47), debido en gran medida al aumento del plazo en casi tres veces.

Tal como se observó en los casos anteriores, el empleo del VAN como criterio no es conveniente ante diferentes resultados en dependiendo de la tasa de descuento empleada, siendo una tasa del 9,68% el punto a partir del cual se consideraría más rentable el flujo original.

Gráfico 3: Diferencias en VAN entre Flujo Originas Vs. Flujo Reestructurado, Caso Frutera del Litoral. Elaborado por el autor.

Empleando el enfoque del Tasa Interna de Retorno, la reestructuración de las condiciones financieras de Frutera del Litoral Serie A, sí tuvo un impacto en el rendimiento de los inversionistas (+0,70%), versus una extensión del plazo de cuatro años. No obstante, la relación Rentabilidad/Plazo se redujo de manera ostensible.

VI. CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

A partir de los resultados obtenidos en las emisiones analizadas se verifica la hipótesis de que una reestructuración de las condiciones financieras de una Obligación puede tener un efecto sobre el rendimiento de su tenedor y éste deberá evaluar si es suficiente ante una ampliación en el plazo.

El conocer dicho efecto es un elemento importante, aunque no el único, que considerará un inversionista al momento de decidir si acepta o no una propuesta de reestructuración. Sin embargo, normativamente no hay exigencia a los emisores de medir ese efecto y comunicarlo a los tenedores de los títulos al momento de proponer una reestructuración.

-40

-30

-20

-10

0

10

20

30

40

0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% 20%

Val

or

Act

ual

USD

Tasa de Descuento

Frutera del Litoral VAN Flujo Original VAN Flujo Reestructurado


46

No obstante, es claramente apropiada su pertinencia para preservar el principio rector del mercado de valores referente a la “protección del inversionista”, razón por la cual, la Superintendencia de Compañías, como ente regulador del mercado de valores local, puede normar la medición de tal efecto en aras de preservar el principio mencionado.

En el presente estudio se introduce un indicador basado en la relación Rentabilidad/Plazo y se lo compara antes y después de una reestructuración. En estudios posteriores se podrá afinar este indicador, empleando por ejemplo una curva de rendimientos para obtener un rendimiento “ideal” a partir del nuevo plazo reestructurado. Así también, se puede agregar variantes respecto a diferentes fechas de valoración (en esta investigación se empleó siempre como fecha focal de la valoración la fecha de emisión).

REFERENCIAS

Arshad, A. (2012). Net present value is better than internal rate of return. Interdisciplinary Journal of

Contemporary Research in Business, 4(8), 211-219.

Campbell, J. Y. (1995). Some lessons from the yield curve. Journal of economic perspectives, 9(3), 129-152.

Keef, S. P., & Roush, M. L. (2001). Discounted cash flow methods and the fallacious reinvestment

assumption: a review of recent texts. Accounting Education, 10(1), 105-116.

Mackevičius, J., & Tomaševič, V. (2010). Evaluation of investment projects in case of conflict between the

internal rate of return and the net present value methods. Ekonomika, 89.

Magni, C. A. (2013). The internal rate of return approach and the AIRR paradigm: a refutation and a

corroboration. The Engineering Economist, 58(2), 73-111.

DOCUMENTOS PÚBLICOS

Asesorsa S.A. - Convocatoria Asamblea de Obligacionistas de Compañía Agrícola e Industrial Alfadomus

Estudio Jurídico Pandzic & Asociados S.A. - Convocatoria Asamblea de Obligacionistas de Frutera del Litoral Cía.

Ltda.

Estudio Jurídico Pandzic & Asociados S.A. - Convocatoria Asamblea de Obligacionistas de Hotel Boulevard S.A.

Superintendencia de Compañías – Resolución SCVS.INMV.DNAR.16 – 5422

Superintendencia de Compañías – Resolución SCVS.INMV.DNAR.16 - 2524

Superintendencia de Compañías – Resolución SCVS.IRQ.DRMV.2016 - 2909


47

ANEXO 1.A

Alfadomus - Tabla Original

Fecha de Valoración 28-mar.-11

Rendimiento Efectivo Anual 9,2025%

Valor Presente Neto 0,0000

Número de Cupón

Fecha de Vencimiento

Saldo de Capital

Pago de Capital

Tasa de Interés Nominal

Pago de Interés

Flujo días por vencer

valor presente

0 28-mar.-11 100,00

0 0,00

1 28-sep.-11 100,00 0,00 9,0000% 4,50 4,50 180 4,31

2 28-mar.-12 100,00 0,00 9,0000% 4,50 4,50 360 4,12

3 28-sep.-12 96,00 4,00 9,0000% 4,50 8,50 540 7,45

4 28-mar.-13 92,00 4,00 9,0000% 4,32 8,32 720 6,98

5 28-sep.-13 86,00 6,00 9,0000% 4,14 10,14 900 8,14

6 28-mar.-14 80,00 6,00 9,0000% 3,87 9,87 1080 7,58

7 28-sep.-14 70,00 10,00 9,0000% 3,60 13,60 1260 9,99

8 28-mar.-15 60,00 10,00 9,0000% 3,15 13,15 1440 9,25

9 28-sep.-15 50,00 10,00 9,0000% 2,70 12,70 1620 8,55

10 28-mar.-16 40,00 10,00 9,0000% 2,25 12,25 1800 7,89

11 28-sep.-16 30,00 10,00 9,0000% 1,80 11,80 1980 7,27

12 28-mar.-17 20,00 10,00 9,0000% 1,35 11,35 2160 6,69

13 28-sep.-17 10,00 10,00 9,0000% 0,90 10,90 2340 6,15

14 28-mar.-18 0,00 10,00 9,0000% 0,45 10,45 2520 5,64

100,00

42,03 142,03

100,00


48

ANEXO 1.B

Alfadomus - Tabla Reestructurada

Fecha de Valoración 28-mar.-11



Número de Cupón


Saldo de Capital

Pago de Capital


Pago de Interés


valor presente

0 28-mar.-11 100,00

0 0,00

1 28-sep.-11 100,00 0,00 9,0000% 4,50 4,50 180 4,31

2 28-mar.-12 100,00 0,00 9,0000% 4,50 4,50 360 4,12

3 28-sep.-12 96,00 4,00 9,0000% 4,50 8,50 540 7,45

4 28-mar.-13 92,00 4,00 9,0000% 4,32 8,32 720 6,98

5 28-sep.-13 86,00 6,00 9,0000% 4,14 10,14 900 8,14

6 28-mar.-14 80,00 6,00 9,0000% 3,87 9,87 1080 7,58

7 28-sep.-14 70,00 10,00 9,0000% 3,60 13,60 1260 9,99

8 28-mar.-15 60,00 10,00 9,0000% 3,15 13,15 1440 9,25

9 28-sep.-15 50,00 10,00 9,0000% 2,70 12,70 1620 8,55

10 28-mar.-16 50,00 0,00 9,0000% 2,25 2,25 1800 1,45

11 28-sep.-16 48,00 2,00 9,0000% 2,25 4,25 1980 2,62

12 28-mar.-17 46,00 2,00 9,0000% 2,16 4,16 2160 2,45

13 28-sep.-17 42,00 4,00 9,0000% 2,07 6,07 2340 3,43

14 28-mar.-18 38,00 4,00 9,0000% 1,89 5,89 2520 3,18

15 28-sep.-18 32,00 6,00 9,0000% 1,71 7,71 2700 3,98

16 28-mar.-19 26,00 6,00 9,0000% 1,44 7,44 2880 3,68

17 28-sep.-19 20,00 6,00 9,0000% 1,17 7,17 3060 3,39

18 28-mar.-20 14,00 6,00 9,0000% 0,90 6,90 3240 3,12

19 28-sep.-20 8,00 6,00 9,0000% 0,63 6,63 3420 2,87

20 28-mar.-21 0,00 8,00 9,0000% 0,36 8,36 3600 3,47

100,00

52,11 152,11

100,00


49

ANEXO 1.C

Alfadomus – Comparación de Flujos

Tasa de Descuento VAN Flujo Original VAN Flujo Reestructurado Diferencia

1,0000% 36,3326 44,6400 8,3074

2,0000% 30,9585 37,7093 6,7507

3,0000% 25,8853 31,2701 5,3847

4,0000% 21,0923 25,2794 4,1871

5,0000% 16,5606 19,6988 3,1382

6,0000% 12,2726 14,4932 2,2207

7,0000% 8,2122 9,6315 1,4193

8,0000% 4,3645 5,0852 0,7207

9,0000% 0,7158 0,8288 0,1130

9,2025% 0,0000 0,0000 0,0000

10,0000% -2,7467 -3,1611 -0,4144

11,0000% -6,0347 -6,9054 -0,8708

12,0000% -9,1591 -10,4233 -1,2642

13,0000% -12,1300 -13,7321 -1,6021

14,0000% -14,9569 -16,8477 -1,8908

15,0000% -17,6484 -19,7844 -2,1360

16,0000% -20,2126 -22,5554 -2,3428

17,0000% -22,6570 -25,1727 -2,5157

18,0000% -24,9886 -27,6473 -2,6587

19,0000% -27,2140 -29,9892 -2,7752

20,0000% -29,3391 -32,2077 -2,8685


50

ANEXO 2.A

Hotel Boulevard Serie B - Tabla Original

Fecha de Valoración 18-jun.-13



Número de Cupón


Saldo de Capital

Pago de Capital


Pago de Interés


valor presente

0 18-jun.-13 100,00

0 0,00

1 18-sep.-13 96,43 3,57 8,0000% 2,00 5,57 90 5,46

2 18-dic.-13 92,86 3,57 8,0000% 1,93 5,50 180 5,29

3 18-mar.-14 89,29 3,57 8,0000% 1,86 5,43 270 5,12

4 18-jun.-14 85,71 3,57 8,0000% 1,79 5,36 360 4,95

5 18-sep.-14 82,14 3,57 8,0000% 1,71 5,29 450 4,79

6 18-dic.-14 78,57 3,57 8,0000% 1,64 5,21 540 4,63

7 18-mar.-15 75,00 3,57 8,0000% 1,57 5,14 630 4,48

8 18-jun.-15 71,43 3,57 8,0000% 1,50 5,07 720 4,33

9 18-sep.-15 67,86 3,57 8,0000% 1,43 5,00 810 4,18

10 18-dic.-15 64,29 3,57 8,0000% 1,36 4,93 900 4,04

11 18-mar.-16 60,71 3,57 8,0000% 1,29 4,86 990 3,91

12 18-jun.-16 57,14 3,57 8,0000% 1,21 4,79 1080 3,77

13 18-sep.-16 53,57 3,57 8,0000% 1,14 4,71 1170 3,64

14 18-dic.-16 50,00 3,57 8,0000% 1,07 4,64 1260 3,52

15 18-mar.-17 46,43 3,57 8,0000% 1,00 4,57 1350 3,40

16 18-jun.-17 42,86 3,57 8,0000% 0,93 4,50 1440 3,28

17 18-sep.-17 39,29 3,57 8,0000% 0,86 4,43 1530 3,16

18 18-dic.-17 35,71 3,57 8,0000% 0,79 4,36 1620 3,05

19 18-mar.-18 32,14 3,57 8,0000% 0,71 4,29 1710 2,94

20 18-jun.-18 28,57 3,57 8,0000% 0,64 4,21 1800 2,84

21 18-sep.-18 25,00 3,57 8,0000% 0,57 4,14 1890 2,73

22 18-dic.-18 21,43 3,57 8,0000% 0,50 4,07 1980 2,63

23 18-mar.-19 17,86 3,57 8,0000% 0,43 4,00 2070 2,54

24 18-jun.-19 14,29 3,57 8,0000% 0,36 3,93 2160 2,44

25 18-sep.-19 10,71 3,57 8,0000% 0,29 3,86 2250 2,35

26 18-dic.-19 7,14 3,57 8,0000% 0,21 3,79 2340 2,26

27 18-mar.-20 3,57 3,57 8,0000% 0,14 3,71 2430 2,18

28 18-jun.-20 0,00 3,57 8,0000% 0,07 3,64 2520 2,09

100,00

29,00 129,00

100,00


51

ANEXO 2.B

Hotel Boulevard Serie B - Tabla Reestructurada

Fecha de Valoración 18-jun.-13



Número de Cupón


Saldo de Capital

Pago de Capital


Pago de Interés


valor presente

0 18-jun.-13 100,00

0 0,00

1 18-sep.-13 96,43 3,57 8,0000% 2,00 5,57 90 5,46

2 18-dic.-13 92,86 3,57 8,0000% 1,93 5,50 180 5,29

3 18-mar.-14 89,29 3,57 8,0000% 1,86 5,43 270 5,11

4 18-jun.-14 85,71 3,57 8,0000% 1,79 5,36 360 4,95

5 18-sep.-14 82,14 3,57 8,0000% 1,71 5,29 450 4,79

6 18-dic.-14 78,57 3,57 8,0000% 1,64 5,21 540 4,63

7 18-mar.-15 75,00 3,57 8,0000% 1,57 5,14 630 4,47

8 18-jun.-15 71,43 3,57 8,0000% 1,50 5,07 720 4,33

9 18-sep.-15 67,86 3,57 8,0000% 1,43 5,00 810 4,18

10 18-dic.-15 64,29 3,57 8,0000% 1,36 4,93 900 4,04

11 18-mar.-16 64,29 0,00 8,2500% 1,33 1,33 990 1,07

12 18-jun.-16 64,29 0,00 8,2500% 1,33 1,33 1080 1,04

13 18-sep.-16 64,29 0,00 8,2500% 1,33 1,33 1170 1,02

14 18-dic.-16 64,29 0,00 8,2500% 1,33 1,33 1260 1,00

15 18-mar.-17 61,71 2,57 8,0000% 1,29 3,86 1350 2,86

16 18-jun.-17 59,14 2,57 8,0000% 1,23 3,81 1440 2,77

17 18-sep.-17 56,57 2,57 8,0000% 1,18 3,75 1530 2,68

18 18-dic.-17 54,00 2,57 8,0000% 1,13 3,70 1620 2,59

19 18-mar.-18 51,43 2,57 8,0000% 1,08 3,65 1710 2,50

20 18-jun.-18 48,86 2,57 8,0000% 1,03 3,60 1800 2,42

21 18-sep.-18 46,29 2,57 8,0000% 0,98 3,55 1890 2,34

22 18-dic.-18 43,71 2,57 8,0000% 0,93 3,50 1980 2,26

23 18-mar.-19 41,14 2,57 8,0000% 0,87 3,45 2070 2,18

24 18-jun.-19 38,57 2,57 8,0000% 0,82 3,39 2160 2,11

25 18-sep.-19 36,00 2,57 8,0000% 0,77 3,34 2250 2,03

26 18-dic.-19 33,43 2,57 8,0000% 0,72 3,29 2340 1,96

27 18-mar.-20 25,07 8,36 8,0000% 0,67 9,03 2430 5,28

28 18-jun.-20 16,71 8,36 8,0000% 0,50 8,86 2520 5,08

29 18-sep.-20 8,36 8,36 8,0000% 0,33 8,69 2610 4,88


52

30 18-dic.-20 0,00 8,36 8,0000% 0,17 8,52 2700 4,69

100,00

35,80 135,79

100,00

ANEXO 2.C

Hotel Boulevard Serie B – Comparación de Flujos

Tasa de Descuento VAN Flujo Original VAN Flujo Reestructurado Diferencia

1,0000% 24,7682 30,4213 5,6531

2,0000% 20,7620 25,3845 4,6225

3,0000% 16,9662 20,6590 3,6927

4,0000% 13,3670 16,2211 2,8541

5,0000% 9,9513 12,0494 2,0981

6,0000% 6,7074 8,1241 1,4168

7,0000% 3,6242 4,4274 0,8032

8,0000% 0,6916 0,9427 0,2511

8,2840% 0,0000 0,1255 0,1255

8,2809% -0,1063 0,0000 0,1063

9,0000% -2,0998 -2,3450 -0,2452

10,0000% -4,7587 -5,4497 -0,6910

11,0000% -7,2932 -8,3841 -1,0909

12,0000% -9,7107 -11,1598 -1,4491

13,0000% -12,0183 -13,7877 -1,7694

14,0000% -14,2223 -16,2777 -2,0554

15,0000% -16,3288 -18,6389 -2,3101

16,0000% -18,3434 -20,8797 -2,5364

17,0000% -20,2712 -23,0081 -2,7369

18,0000% -22,1172 -25,0312 -2,9140

19,0000% -23,8859 -26,9556 -3,0697

20,0000% -25,5815 -28,7876 -3,2061


53

ANEXO 3.A

Frutera del Litoral Serie A - Tabla Original

Fecha de Valoración 15-ago.-14



Número de Cupón


Saldo de Capital

Pago de Capital


Pago de Interés


valor presente

0 15-ago.-14 100,00

0 0,00

1 15-nov.-14 100,00 0,00 8,0000% 2,00 2,00 90 1,96

2 15-feb.-15 100,00 0,00 8,0000% 2,00 2,00 180 1,92

3 15-may.-15 100,00 0,00 8,0000% 2,00 2,00 270 1,88

4 15-ago.-15 100,00 0,00 8,0000% 2,00 2,00 360 1,85

5 15-nov.-15 100,00 0,00 8,0000% 2,00 2,00 450 1,81

6 15-feb.-16 100,00 0,00 8,0000% 2,00 2,00 540 1,78

7 15-may.-16 100,00 0,00 8,0000% 2,00 2,00 630 1,74

8 15-ago.-16 0,00 100,00 8,0000% 2,00 102,00 720 87,06

100,00

16,00 116,00

100,00


54

ANEXO 3.B

Frutera del Litoral Serie A - Tabla Reestructurada

Fecha de Valoración 15-ago.-14



Número de Cupón


Saldo de Capital

Pago de Capital


Pago de Interés


valor presente

0 15-ago.-14 100,00

0 0,00

1 15-nov.-14 100,00 0,00 8,0000% 2,00 2,00 90 1,96

2 15-feb.-15 100,00 0,00 8,0000% 2,00 2,00 180 1,92

3 15-may.-15 100,00 0,00 8,0000% 2,00 2,00 270 1,88

4 15-ago.-15 100,00 0,00 8,0000% 2,00 2,00 360 1,84

5 15-nov.-15 100,00 0,00 8,0000% 2,00 2,00 450 1,80

6 15-feb.-16 100,00 0,00 8,0000% 2,00 2,00 540 1,76

7 15-may.-16 100,00 0,00 8,0000% 2,00 2,00 630 1,72

8 15-ago.-16 100,00 0,00 8,0000% 2,00 2,00 720 1,69

9 15-nov.-16 88,00 12,00 9,2500% 2,31 14,31 810 11,80

10 15-feb.-17 83,00 5,00 9,2500% 2,04 7,04 900 5,68

11 15-may.-17 78,00 5,00 9,2500% 1,92 6,92 990 5,47

12 15-ago.-17 73,00 5,00 9,2500% 1,80 6,80 1080 5,26

13 15-nov.-17 69,00 4,00 9,2500% 1,69 5,69 1170 4,31

14 15-feb.-18 65,00 4,00 9,2500% 1,60 5,60 1260 4,15

15 15-may.-18 61,00 4,00 9,2500% 1,50 5,50 1350 3,99

16 15-ago.-18 57,00 4,00 9,2500% 1,41 5,41 1440 3,84

17 15-nov.-18 53,00 4,00 9,2500% 1,32 5,32 1530 3,70

18 15-feb.-19 49,00 4,00 9,5000% 1,26 5,26 1620 3,58

19 15-may.-19 45,00 4,00 9,5000% 1,16 5,16 1710 3,44

20 15-ago.-19 41,00 4,00 9,5000% 1,07 5,07 1800 3,30

21 15-nov.-19 37,00 4,00 9,5000% 0,97 4,97 1890 3,17

22 15-feb.-20 30,00 7,00 10,0000% 0,93 7,93 1980 4,95

23 15-may.-20 15,00 15,00 10,0000% 0,75 15,75 2070 9,62

24 15-ago.-20 0,00 15,00 10,0000% 0,38 15,38 2160 9,20

100,00

38,10 138,10

100,00


55

ANEXO 3.C

Frutera del Litoral Serie A – Comparación de Flujos

Tasa de Descuento

VAN Flujo Original

VAN Flujo Reestructurado

Diferencia

1,0000% 13,8518 32,8846 19,0329

2,0000% 11,7654 27,9465 16,1812

3,0000% 9,7385 23,2687 13,5302

4,0000% 7,7689 18,8343 11,0654

5,0000% 5,8543 14,6277 8,7734

6,0000% 3,9928 10,6346 6,6418

7,0000% 2,1824 6,8415 4,6592

8,0000% 0,4211 3,2362 2,8150

8,2432% 0,0000 2,3864 2,3864

8,9424% -1,1952 0,0000 1,1952

9,0000% -1,2927 -0,1930 1,0997

10,0000% -2,9607 -3,4565 -0,4958

11,0000% -4,5847 -6,5644 -1,9797

12,0000% -6,1661 -9,5259 -3,3598

13,0000% -7,7065 -12,3495 -4,6430

14,0000% -9,2072 -15,0432 -5,8360

15,0000% -10,6697 -17,6145 -6,9448

16,0000% -12,0952 -20,0703 -7,9752

17,0000% -13,4849 -22,4171 -8,9322

18,0000% -14,8401 -24,6610 -9,8208

19,0000% -16,1619 -26,8075 -10,6455

20,0000% -17,4515 -28,8620 -11,4105


Modelización Estocástica de Probabilidad de Ruina para empresas de seguro en la rama de vehículos en Ecuador.

Stochastic Modeling of Ruin Probability for insurance companies in the vehicle branch in Ecuador.

Alonso Verdezoto1


RESUMEN

La Ley de Seguros en Ecuador establece varias condiciones para proteger a las compañías de seguros, y a su vez, el de sus asegurados, con la finalidad que le permitan cumplir con todas sus obligaciones. Estas condiciones son, por ejemplo, un valor mínimo de reservas que debe tener una compañía de seguros (USD. 8,000,000.00), así como la posibilidad de realizar actividades de inversión para poder dotarse y cubrir los riesgos aleatorios. Sin embargo, por el dinamismo que tiene esta actividad, las condiciones que establece la Ley no son suficientes para evitar la ruina de una compañía de seguros. En tal virtud, es importante buscar mecanismos que permitan proteger a estas empresas. En este sentido, este trabajo desarrolla un modelo estocástico bajo la Simulación de Monte Carlo, que calcula la probabilidad de ruina para la empresa escogida y denominada como ABC de seguros en la rama de vehículos, siendo este un modelo colectivo de no vida bajo las primicias del modelo de los autores D. Daykin et al., ya que se ajusta a las variables financieras y económicas de una empresa de seguro. Bajo los parámetros de la empresa ABC, entre ellas una dotación de reserva inicial no muy lejano a USD. 8,000,000.00 como indica la Ley; se obtiene una probabilidad de 73%, siendo muy alta y preocupante para poder continuar con la actividad. Como solución se vuelve a simular el modelo con los mismos parámetros a excepción de la reserva inicial, incrementándolo a USD. 9,000,000.00, obteniendo como resultado una probabilidad de ruina de 0%. Con estos resultados se comprueba que no es suficiente el valor mínimo de reserva que establece la Ley de Seguros para garantizar una probabilidad de éxito en dotación de reserva para cubrir riesgos y para esto, la modelización estocástica propuesta ayuda a prevenir la insolvencia de una compañía de seguros.

Palabras claves: modelo colectivo, seguros de no-vida, reclamos, función reversa.

ABSTRACT

The Insurance Law in Ecuador imposes several conditions to protect insurers in order to allow them to fulfill all their obligations. These conditions are, for example, a minimum value of the reserves (USD 8,000,000.00), as well as the possibility of carrying out investment activities in order to cover different kinds of risks. However, due to the dynamism of this activity, the conditions established by the Law are not sufficient to avoid the ruin of an insurance company. In such, it is important to find new mechanisms to protect these companies. This work develops a stochastic model under the Monte Carlo Simulation, which calculates the probability of ruin for a chosen car insurer company, denominated ABC. This is a collective model of non-life under the scoops from the model of the authors D. Daykin et al., since it is adjusted to the

1 Universidad Carlos III de Madrid y Escuela Superior Politécnica del Litoral, Guayaquil – Ecuador, correo: [email protected].

Modelización Estocástica de Probabilidad de Ruina para empresas de seguro en la rama de vehículos en Ecuador • Verdezoto

57

financial and economic variables of an insurance company. Under the parameters of the ABC company, including an initial reserve around USD. 8,000,000.00 as indicated by the Law; a 73% probability is obtained which is quite high and troublesome. With this result it is not possible to continue with the activity. As a solution, the model is simulated again with the same parameters except for the initial reserve, increasing it to USD. 9,000,000.00, which result in a ruin probability of 0%. With these results it can be concluded that the minimum reserve value established by the Insurance Law is not sufficient to guarantee solvency and to cover risks. In this regard, the proposed stochastic modeling helps to prevent the insolvency of an insurance company.

Key words: Collective model, non-life insurance, claim, reverse function.

I. INTRODUCCIÓN

a actividad del seguro es muy dinámica, en especial el de vehículos, debido a que siempre existe la incertidumbre que suceda un accidente o un evento que perjudique tanto al vehículo como a los tripulantes o a terceros, y este perjuicio al ser valorado puede sobrepasar lo que la compañía pueda

cubrir. Para esto; el ente regulador de las compañías de seguros señala a través de la Ley de Seguros, el monto mínimo que una compañía debe tener en sus reservas, esto es USD. 8,000,000.00, y adicionalmente indica que, además de realizar la actividad de cobertura de riesgos también puedan realizar inversiones, con la intención de que pueda solventar la totalidad de eventualidades de sus asegurados. En la literatura, la información que entrega el gobierno acerca de una política podría tener diversos impactos en los agentes, según como se la emitió. Kuttner (2001) muestra que existen diferentes respuestas del mercado de futuros en Estados Unidos, particularmente ante modificaciones en la tasa objetivo de fondos; en esta investigación se muestra que cambios anticipados tienen un bajo impacto en las tasas de interés; en cambio, si el ajuste es inesperado, este provoca grandes cambios en las tasas. Mariscal et al. (2014) evidencian que la implementación de las metas de inflación en varios países latinoamericanos ha logrado que los shocks de inflación tengan un impacto relativamente pequeño en las expectativas de mediano plazo. Con estos resultados, los autores concluyen que estos regímenes de inflación han conllevado a que los bancos centrales tengan mayor credibilidad.

A pesar que existan regulaciones, las mismas no son suficientes para que garantice la solvencia de una compañía, debido a que cada empresa es distinta ya sea por el tamaño medido por montos de primas netas, por su riesgo medido en monto de siniestralidades, por los indicadores financieros o decisiones propias que tengan cada una de las empresas en estrategias comerciales. Bajo estos precedentes, se plantea un modelo estocástico que ayude a la empresa de seguro para este caso el de seguros generales: ramo vehículos a calcular la probabilidad de ruina de dicha empresa bajo ciertos parámetros; garantizando probabilísticamente que la empresa no caiga en ruina en el año siguiente, de acuerdo a las condiciones actuales de la empresa a testear, sus indicadores financieros e indicadores macroeconómicos.

El modelo a plantear es un modelo colectivo de no vida, bajo las primicias del modelo de los autores D. Daykin, T. Pentikäinen y M. Pesonen, en el cual, indican que dentro de las operaciones que tiene una empresa de seguros, se encuentran las operaciones financieras y pueden ser vistos en términos de una serie de entradas y salidas de efectivo o como activos y pasivos de la empresa. El modelo colectivo se basa en la teoría de riesgo que es asociada principalmente con los seguros de vida, y considerados como riesgos individuales, hasta que los trabajos de los suecos Lundberg (1909) y Cramér (1930) demostraron la

L


58

incidencia de los siniestros en forma colectiva sin referencia a las políticas individuales de las empresas, conociéndose como la teoría colectiva de riesgo, a la que se ajusta los seguros de no vida.

La importancia de este trabajo de investigación surge de la generación de un modelo que combina los tres sectores sociales en la economía, ya que influyen en la toma de decisiones de una compañía de seguros, estos son: el sector público por medio del Estado a través de la Ley de Seguridad Social con el caso de reserva mínima, sector externo a través de las tasas de intereses e inflación, y el sector privado a través de competitividad entre compañías seguros. Así mismo, este trabajo tiene como objetivo determinar la probabilidad de ruina de las compañías que operan en el ramo ya mencionado luego de un año de aplicación del monto mínimo requerido.

El modelo propuesto se lo realiza en Visual Basic para aplicación en EXCEL (en adelante VBA), para poder visualizar el comportamiento de la compañía bajo los parámetros planteados, y saber si tendrá baja o alta probabilidad que la empresa no tenga recursos suficientes para respaldar posibles siniestros futuros.

El presente trabajo de investigación está compuesto en ocho secciones, siendo este, La instrucción en la primera sección, como segunda sección la hipótesis a demostrar, luego en la sección tres se muestra el modelo propuesto, en el cual se presenta las variables que las conforma, en la cuarta sección se puede observar la aplicación del modelo, en esta sección se considera una empresa de seguros denominada ABC a la que se le aplica el modelo, así como la modelización de cada variable que conforma el modelo propuesto. Como quinta sección se presenta la Metodología, en la sexta sección se plantea los escenarios en los cuales se aplica el modelo propuesto, la séptima sección corresponde a los resultados y discusión finalizando con la sección ocho donde se muestran las principales conclusiones.

II. HIPOTESIS

1. Las compañías de seguros de la rama vehículos serán solventes luego de 1 año, con las condiciones actuales tanto de la compañía como del ente regulador.

2. El modelo propuesto se ajusta a la actividad aseguradora del ramo de vehículos.

III. MODELO PROPUESTO

Como se mencionó en la parte introductora el modelo propuesto, es un modelo colectivo de riesgo; debido a que los riesgos de no-vida (en este caso el de ramo de vehículos) son heterogéneos; esto quiere decir que sus patrones de riesgos individuales no son significativos en la inferencia ya que por asegurado hay un número de observaciones pequeños, siendo más significativo si se los consideraba como un todo a cada uno los riesgos de todos los asegurados.

El modelo propuesto por Daykin et al. (1993), analiza las fluctuaciones del excedente de una compañía de seguros; consideran a la actividad de seguros desde un enfoque más global, en el que involucran lo actuarial, financiero y contable. Por lo que parten de un balance financiero en el que hay activos y pasivos; y su exceso es el fondo de accionistas, el cual lo denominan margen de solvencia U(t) o reserva de riesgo, también se conoce como excedente (en Estados Unidos) o margen del activo (en el Reino Unido). Este margen de solvencia es el capital libre que deben hacer frente a los riesgos que afronta la compañía.

U(t) = A(t) – L(t) (1)


59

Donde,

A(t): Activos de la compañía de seguros L(t): Pasivos de la compañía de seguros U(t): Margen de Solvencia o Reserva de riesgo

Continuando con el modelo y no alterando la definición inicial, las operaciones financieras de una compañía de seguros pueden ser vistos en términos de flujo de efectivo o caja (una serie de entradas y salidas de efectivo), obteniendo la siguiente ecuación:

U(t) = U(t-1) + B(t) + J(t) – S(t) – E(t) – R(t) – D(t) (2)

Act(t) Pas(t)

Donde, U(t-1): Reserva Inicial o anterior B(t): Primas (ingresos) J(t): Inversiones (rendimientos) S(t): Siniestralidad Agregada E(t): Gastos R(t): Coste neto de reaseguro D(t): Dividendos Act(t): Activo Pas(t): Pasivo

Este modelo depende de su reserva inicial más las primas cobradas menos los siniestros totales, además como parte de ingreso incluye los rendimientos de las inversiones que va realizar la compañía y como egreso los gastos que posee, el coste neto de contratar un reaseguro y los dividendos que corresponde dar a los accionistas.

Siendo este un proceso estocástico en tiempo continuo más completo y dinámico, ya que no solo involucra el tiempo, sino que se considera el valor del dinero en el tiempo, por lo que, las variables también dependerán de las fluctuaciones que tengan la tase de interés e inflación.

(3)

Donde, i = Tasa de interés π = Inflación

Otros autores señalan que el modelo debe ser lo más sencillo posible y manteniendo las características importantes del proceso, se denota los ingresos por primas netas de gastos y netas de reaseguros P(t) como:

P(t) = B(t) - E(t) - R(t) (4)

Llegando a tener un modelo estocástico para una compañía de seguros más sencillo y elegante:

U(t) = U(t-1) + P(t) + J(t) – S(t) – D(t) (5)


60

Por limitaciones de información, el modelo a seguir en el trabajo queda de la siguiente manera:

U(t) = U(t-1) + P(t) + J(t) – S(t) (6)

Siendo,

P(t) = B(t) - E(t) (7)

IV. APLICACIÓN DEL MODELO

Se escoge una compañía mediana, de las 28 entidades reportadas en la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador, para esto se considera su ranking de primas neta emitida (4%) y ranking de siniestralidad (6%), denominándola como compañía ABC. Una vez escogida la empresa, se parte de su balance general de una compañía como indica Daykin et al. (1993), siendo el siguiente:

ACTIVO 90,890,193.00 PASIVO 86,623,614.00

PATRIMONIO 8,266,579.00

TOTAL: 90,890,193.00 TOTAL: 90,890,193.00

Tabla 1: Balance General al 30/11/2016. Elaborado por el autor

Siendo el patrimonio (8,266,579.00 Usd.) la reserva inicial U(t-1) con que se inicia el modelo, no pudiendo ser menor a 8,000,000.00 Usd. de acuerdo a la Ley General de Seguros en su artículo innumerado luego del artículo 14 que indica:

“El capital pagado no podrá reducirse a una cantidad inferior al mínimo legal y se incrementará por decisión de la junta general de accionistas o por disposición del Superintendente de Compañías, Valores y Seguros.”

En el cual la cantidad mínima legal es la que señala el artículo 14:

“El capital pagado mínimo legal para la constitución de las compañías que conforman el sistema de seguros será el siguiente: a) De seguros, será de USD 8'000.000 (ocho millones de dólares de los Estados Unidos de América). “.

A continuación, se modelizará las otras variables, para poder llegar al objetivo de que a través de simulaciones se pueda calcular la probabilidad de ruina.

Siniestralidad agregada St.

La Siniestralidad agregada, que sigue una Distribución de Poisson compuesta, es la suma aleatoria acumulada de las reclamaciones al tiempo t.

(8)

La teoría colectiva de riesgo propone determinar distribuciones de probabilidades del monto total de las reclamaciones por portafolios homogéneos y ya no por cada póliza que contiene dicho portafolio; construyéndose a partir de las variables aleatorias:


61

Variable: Frecuencia de siniestros Nt

Monto de siniestros X1, X2, …, XN(t) Tiempos entre-arribo Y(t)

Definición: Número de reclamaciones contingentes en un periodo determinado con intervalo [0, t]

variables aleatorias mutuamente independientes e idénticamente distribuidas (i.i.d), e independientes del tiempo de ocurrencia de reclamos (siniestros) y denominan así a los pagos de siniestros por la compañía dentro de t.

son variables aleatorias i.i.d, y denominan así a los tiempos que transcurren entre dos reclamaciones sucesivas

Distribución: Proceso de Poisson {N(t)}

de intensidad constante λ, en el intervalo de tiempo: 0 ≤ t < ∞.

Distribución Gamma con parámetros:

α > 0

θ > 0

Distribución exponencial con

parámetro λ.

Tabla 2: Variables de la Siniestralidad Agregada. Elaborado por el autor

Como se observa cada variable sigue una distribución (como hipótesis) y cada distribución tiene su parametrización, de manera que, para encontrar los parámetros de dichas variables, se optó por utilizar la información expuesta en la página web de la Superintendencia de Compañías y de la Agencia Nacional de Tránsito (ANT) (ANT, 2017).

Para la variable Tiempo Inter-arribo se indicó que sigue una distribución exponencial con parámetro λ, que es el número promedio de siniestros, siendo este mismo parámetro utilizable para la variable Nt que sigue una distribución de Poisson; para calcularlo, se toma la información más reciente que tenga la ANT, esta es, “Siniestros según día y hora de ocurrencia a Nivel Nacional” desde enero de 2017 a julio 2017 y la información de la Superintendencia de Compañías y Seguros en el que se obtiene el ranking de compañías de seguros por siniestros netos, escogiendo este periodo y no un 2016 o 2015, debido a que; se desea saber una probabilidad en un tiempo futuro.

Tabla 3: Número de siniestros diarios. Fuente: Agencia Nacional de Transito. Elaborado por el autor

Como se puede observar a nivel nacional, el número de siniestros por día no supera en el peor de los casos a 120 siniestros por día, y tampoco es inferior a 60 accidentes por día, teniendo una media de alrededor de 80 siniestros por día, siendo los días sábado y domingo los más expuestos en siniestros.

De acuerdo a ABC S.A., su ranking de siniestros es del 6% del total de siniestros para el ramo de vehículos, es decir, el numero promedio de accidente de tránsito reportados en cada día de la semana, se toma el 6% de la tabla de siniestros diarios a nivel nacional y obtener la media condicional, siendo este el parámetro que se está buscando.

MES LUNES MARTES MIERCOLES JUEVES VIERNES SABADO DOMINGO

ene-17 68.8 69.8 73.5 69.75 78 92 96.4

feb-17 78.75 72.75 75.5 81.25 91.5 96.5 96.75

mar-17 66.25 64 65 69.6 80.4 90.25 91.5

abr-17 66.5 73.5 71.25 75.5 78.25 92.4 90.4

may-17 67.6 73.2 64.4 70.5 93.25 94.75 93.25

jun-17 75 64 62.75 68.6 84.8 106 98.5

jul-17 72.4 70.5 70.75 71.5 79.25 96.4 91.8


62

MES LUNES MARTES MIERCOLES JUEVES VIERNES SABADO DOMINGO

ene-17 4.128 4.188 4.41 4.185 4.68 5.52 5.784

feb-17 4.725 4.365 4.53 4.875 5.49 5.79 5.805

mar-17 3.975 3.84 3.9 4.176 4.824 5.415 5.49

abr-17 3.99 4.41 4.275 4.53 4.695 5.544 5.424

may-17 4.056 4.392 3.864 4.23 5.595 5.685 5.595

jun-17 4.5 3.84 3.765 4.116 5.088 6.36 5.91

jul-17 4.344 4.23 4.245 4.29 4.755 5.784 5.508

E[X/Y] 4.24542857 4.18071429 4.14128571 4.34314286 5.01814286 5.72828571 5.64514286

Tabla 4: No. De Siniestros diarios promedio para la Compañía ABC. Fuente: Agencia Nacional de Transito. Elaborado por el autor

Aplicando una de las propiedades de media condicional se obtiene:

E[E[X/Y]] = E[x] (9)

λ = E[x] = 4.75 ≡ 5

Esto quiere decir, que la compañía ABC tiene en promedio 5 siniestros por día y sigue una distribución exponencial para determinar el tiempo inter-arribo y una distribución Poisson para determinar el número de siniestros que incurre en cada día. Para obtener el parámetro de Monto de siniestro (o Cuantía de siniestro), es necesario saber el costo medio de la compañía, esto se lo obtiene dividendo el coste total de siniestros para el número de siniestros ocurridos, de manera que con la información obtenida de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros, esta es, el Costo de Siniestro de la compañía escogida, y el porcentaje de participación en siniestros para el mismo periodo; además del número de siniestros a nivel nacional por el mismo periodo (información de la ANT, obtenemos el coste medio de siniestro de la siguiente manera:

Descripción jun-17

A Coste de Siniestro Total de la Compañía ABC $5,767,076.86

B No. de Siniestros a nivel nacional 2,392.00

C % de siniestro de la Compañía ABC 6%

d=b*c No. de Siniestros de la Compañía ABC 143.52

e=a/d Coste medio de Siniestro mensual 40,183.09

Tabla 5: Cálculo de cuantía de siniestro. Elaborado por el autor

Teniendo en cuenta que el Coste medio de Siniestro es mensual, transformándolo a diario, es de 1,339.44 2USD. Con estos parámetros obtenidos, ya tenemos completa la variable siniestralidad agregada para su simulación conjunta con las demás.

2 Se calcula el valor diario asumiendo que los meses son de 20 días


63

Prima B(t)

La prima de un seguro, es el precio del seguro, es decir, el valor económico que debe aportar el asegurado por la transferencia del riesgo bajo las coberturas estipuladas en la póliza que durante el tiempo de vida de la póliza el asegurador está obligado en cumplir.

Por lo que, esa transferencia de riesgo se la puede valorar como el valor esperado de la siniestralidad agregada, siendo este la prima pura, no obstante, el asegurador también debe tomar en cuenta otros gastos que involucran al siniestro, como los gastos de peritación, de procedimiento, etc.; estos gastos los denominamos gastos de gestión interna. Y por último el coste de gastos de actividad comercial como son comisiones, premios. Estos se los denomina gastos de gestión externa.

A estos gastos se los puede representar con un solo ratio, conocido como Recargo de Seguridad Relativo (σ). De manera que, la prima va estar conformado por la media o Esperanza de la Siniestralidad Total en un año E[S1] más un recargo representado por E[S1] σ, como se muestra en la ecuación siguiente:

[ ] [ ] (10)

Simplificando,

[ ] (11)

Donde,

[ ] [ ] [ ] (12)

E[N1]: Media de número de siniestros E[X]: Media de cuantía de siniestros

Para el parámetro de la prima esto es, el Recargo de Seguridad Relativo, se considera un 25.05%, ya que las comisiones para el tipo de compañía que se va a simular esta entre 15% a 26% de acuerdo a la tabla de la Superintendencia de Compañías de seguros denominado “Ranking de comisión de Asesores- Productores de Seguro por Ramo” (ver Anexo No.1). En dicha tabla, se muestra 20 compañías de brokers, tomando las 12 últimas, ya que los clientes de estas son compañías de seguros con características similares a la testeada, tanto en los ratios de siniestralidad como en el porcentaje de primas emitidas.

Gastos E(t)

Para este modelo, se toma la aproximación de Daykin et al. (1993), en que indican que los gastos de una compañía de seguros son asumidos por un ratio constante de los ingresos de la prima.

(13)

Para el caso del parámetro para gastos, consideramos la tasa del gasto administrativo que posee la compañía a julio 2017 esta es 24.64%, obtenida de los indicadores financieros a julio del 2017.

Estructura Temporal de los Tipo de interés ETTI(t)


64

Para el modelo propuesto se va utilizar una tasa de tipo de interés a corto plazo, siendo este principal factor influyente en la dinámica de la estructura temporal de tipo de interés (ETTI), escogiendo el modelo de Vasicek.

Modelo de Vasicek.

Es un modelo lineal donde su elasticidad de varianza es cero (Y = 0), esto da la posibilidad de tener tasas de interés negativo, que anteriormente era inverosímil pero actualmente en el mercado ya se puede observar, y de acuerdo a (Montoya, 2009) la ecuación queda de la siguiente forma:

(14)

Discretizando la ecuación a través del método de Euler queda de la siguiente manera:

√ (15)

Para obtener los coeficientes del modelo, se genera una regresión lineal suavizada a través del programa SPSS, tomando como data el historial de la tasa mensual activa efectiva referencial de los últimos diez años (BCE, 2017) obteniendo los siguientes resultados:

Modelo

Coeficientes no estandarizados

Coeficientes estandarizados

t Sig. B Error estándar Beta

1 (Constante) ,261 ,052

4,985 ,000

ln_X ,885 ,023 ,891 38,882 ,000

Tabla 6: Coeficientes a. Elaborado por el autor a. Variable dependiente: ln_Y

Modelo R R

cuadrado R cuadrado

ajustado Error estándar de la estimación

Estadística de cambios

Durbin-Watson

Cambio de cuadrado de

R Cambio en F df1 df2

Sig. Cambio

en F

1 ,891a ,793 ,793 ,09056 ,793 1,511,796 1 394 ,000 2,685

Tabla 7: Resumen del modelob. Elaborado por el autor a. Predictores: (Constante), ln_X

b. Variable dependiente: ln_Y

La correlación es 0.891. Su cuadrado, 0.793, lo que indica una proporción de variación explicada de 79.3%. Además, se observa que el estadístico Durbin Watson es d > 2, de manera que en los residuos hay ausencia de autocorrelación, lo que indica de que su no distribución es aleatoria.

Por lo tanto, el modelo lineal es el siguiente:

(16)


65

Siendo,

β: 0.261

Θ: 0.885

Por otra parte, el modelo Vasicek discretizado es:

√ (17)

Desglosando la ecuación:

√ (18)

√ (19)

Se obtiene la misma ecuación de regresión lineal:

{ √

(20)

Siendo más factible calcular α, ya que μ es la media de la serie histórica, en el caso de σ será el valor de la desviación de los residuos del modelo lineal, y con el supuesto de que:

Entonces los parámetros para el modelo Vasicek son:

μ = 8.90%

σ = 0.23

Modelización de la tasa de Inflación

La tasa de inflación es el ratio de crecimiento generalizado en el nivel general de precios de un conjunto de productos, cuantificando a través del Índice de precio al consumo (IPC), siendo esta un indicador económico muy usado y el conjunto de productos se lo denomina como la cesta de productos de una familia.

(21)

El modelo aplicar para describir el comportamiento del IPC es el Modelo de Wilkie (1986), que es un proceso autoregresivo de primer orden AR(1), el mismo que lo utilizó Pentakaien et al. (1989).

Inflación: Modelo de Wilkie

El modelo de Wilkie (1986) para la inflación es una estructura cascada de causalidad unidireccional, siendo este también un proceso autorregresivo de primer orden AR(1) siendo el siguiente:

(22)

Donde,


66

It : es la fuerza de la inflación A, B y C son constantes A: coeficiente autoregresivo que controla le tendencia de regresión a la media B: es la tasa promedio de la inflación C: es la desviación estándar Z (t) es una variable aleatoria unitaria normal. Para obtener los coeficientes de este modelo, se hace el mismo procedimiento que se realizó para tasa de interés efectiva, obteniendo los siguientes resultados:

Media Desviación estándar N

LN_Y 11,935 ,68203 126

LN_X 12,196 ,60584 126

Tabla 8: Estadísticos descriptivos. Elaborado por el autor

Como se observa en la Tabla 9, son significativos ambos coeficientes.

Coeficientesa

Modelo

Coeficientes no estandarizados

Coeficientes estandarizados

t Sig. B Error estándar Beta

1 (Constante) -,116 ,041

2,806 ,006

ln_X 1,074 ,030 ,954 35,339 ,000

Tabla 9: Coeficientes a. Elaborado por el autor a. Variable dependiente: ln_Y

De acuerdo a la Tabla anterior los coeficientes son significativos al modelo (Sig.=0 < 0.005), realizando el mismo proceso con el mismo supuesto, se llega a tener los coeficientes del modelo de para la inflación, siendo:

Entonces los parámetros para el modelo son:

μ = 1.21

σ = 0.30

Inversiones J(t)

Para la variable inversiones se considerará lo que establece la Ley General de Seguros en su artículo 23:

“Las compañías de seguros y compañías de reaseguros deben invertir sus reservas técnicas, al menos el sesenta por ciento (60%) del capital pagado y la reserva legal, en títulos del mercado de valores, fondos de inversión, instrumentos financieros y bienes raíces, en los segmentos y porcentajes definidos por la Junta de Política y Regulación Monetaria y Financiera, …”

Tesorería


67

La variable tesorería no es netamente una variable de inversión, ya que, tomando la primicia de las finanzas sobre el valor del dinero en el tiempo, en la práctica todo empresario al menos deposita su dinero en algún banco o realiza póliza para que ese dinero genere una rentabilidad mínima en el tiempo y no se vea afectado por la inflación. Al tener un modelo de reserva estocástica continua, entonces esta variable se la proyecta con el modelo clásico determinista de capitalización continua.

(23)

Siendo la ecuación recursiva, la que se va aplicar a la simulación:

(24)

Donde, i: es la tasa de interés compuesta, siendo esta la rentabilidad libre de riesgo a través del ETTI

Renta fija - Bonos

Los bonos son una inversión más segura y en cierto nivel adversa al riesgo (en especial los bonos del Gobierno o Letras del Tesoro), con relación a las inversiones de renta variable, en el que el asegurador puede adquirir algunos tipos de bonos: Bono cupón cero, Bono tipo fijo, Bono a tipo flotante. Para la valoración del bono, se lo puede obtener mediante el valor presente de interés continuo, o por la ecuación diferencial de los tipos de interés.

En el caso del valor presente de interés continuo se toma la misma metodología que se usó para la valoración de Tesorería, es decir, partiendo de una capitalización discreta se llega a un valor presente con interés continuo, siendo la ecuación:

(25)

Con respecto a la ecuación anterior, Vasicek (1977) muestra el cálculo del precio de un bono en t que pagara 1 euro en T como lo indica (Montalvo, 1998):

(26)

Donde,

(27)

* ( )

+ (28)

Donde,

Siendo,

α: es constante, que es la velocidad de reversión a la media del proceso del modelo de Vasicek en el cálculo del ETTI

μ: es constante, que es la media del proceso del modelo de Vasicek en el cálculo del ETTI.


68

Y r(t) es el tipo de interés modelizado con Vasicek. Se realiza la simulación de esta variable bajo el supuesto que la compañía va invertir en bono del Estado con vencimiento 2020 (BCE, 2017), con los siguientes datos:

PRECIO EUROBONOS ECUATORIANOS

BID ASK

YIELD/BID YIELD/ASK

Bono Ecuatoriano Vencimiento 2020 106.048 106.605

7.192 7.684


8.799 8.700


8.799 8.700

Tabla 10: Precio Eurobonos Ecuatorianos. Fuente: BCE. Elaborado por el autor

Inmuebles

Los inmuebles es parte de los activos de una compañía de seguro que, aunque no sea de fácil liquidez en momento de su venta, arrendar parte de ella si lo es. De manera que, para valorar el inmueble hay que tener consideración los rendimientos que tiene por la parte ocupacional en alquiler.

Para obtener esta evolución de rentabilidad en el mercado inmobiliario, consideramos como mínimo la tasa libre de riesgo, adicionando una prima sobre dicha tasa, más un movimiento aleatorio ( ), siendo su tasa de rentabilidad el siguiente:

(29)

Donde, rfree,t: es la tasa libre de riesgo. iniciando con una tasa de 8.10% Prima = es la prima histórica de rentabilidad en el mercado inmobiliario.

ϵt: es el componente aleatorio que sigue una N(0,σt). Una vez, teniendo la tasa de rendimiento, se obtiene el valor de mercado del inmueble actualizándolo a dicha tasa de rentabilidad de forma continua:

(30)

Adicionalmente, el inmueble puede generar ingresos por alquiler, ya sea todo el inmueble o una parte de ella, para ello incluimos en la ecuación estocástica de reserva los ingresos de alquileres, siendo su modelización el siguiente:

(31)

Donde, ralq,t: es el rendimiento que se obtiene por alquilar parte del inmueble Ocp: % de ocupación del inmueble.

Para modelizar la variable inmueble es necesario del parámetro prima histórica de rentabilidad del inmueble. Para esto, se obtiene previamente la rentabilidad bruta por alquiler del inmueble y de acuerdo a los asesores inmobiliarios, este oscila entre 7.00% y 10.00% en el sector Samborondón en el 2015 (Lozano, 2015); de manera que, el supuesto aplicable a esta variable es que la compañía tiene un inmueble valorado en


69

200,000.00 USD. Para calcular la prima histórica, fijamos la rentabilidad en 9.00%, a este restamos la tasa libre de riesgo esta es 8.38%, tiendo como resultado 0.68% considerando este como la prima historia de la rentabilidad de inmuebles.

Con este parámetro ya se puede modelizar la tasa de mercado inmobiliario y el valor actual del inmueble. Ahora con respecto al alquiler, se necesita saber el rendimiento cobrado por alquiler, que no es más que el rendimiento bruto por alquiler que ya se fijó en 9,00% y el porcentaje de ocupación, que se fija en 100%.

Renta Variable – Acciones

Como renta variable se ha optado por la adquisición de acciones como uno de los mecanismos de inversión, que tiene el asegurador en invertir parte de su excedente para obtener una rentabilidad acorde al tipo de acción a invertir, para esto la proyección de valores bursátiles ayudará al asegurador a tomar una buena decisión.

Para la valoración de las acciones se toma como patrón las fluctuaciones del precio de la acción, esta se modeliza a través del Modelo Browniano Geométrico, que es un modelo de un factor, que explica la evolución continua del precio de las acciones en un determinado intervalo de tiempo, pertenece al grupo de modelos de mercados de valores.

Aplicando el Cálculo de ITO se obtiene una ecuación recursiva bajo el modelo Browniano Geométrico aplicable al modelo.

(

) (32)

Donde, Pt-1: es el precio de la acción del periodo anterior b: es la media histórica del tipo de interés

σ: es la volatilidad Zt: sigue una distribución N(0,t) Por lo que, el valor del activo de renta variable en el periodo t es: J(t)acc: Pt* Núm. de acciones donde, Núm. De acciones = Valor a invertir / Precio por acción

Para obtener los parámetros de las acciones, se da el supuesto de que el asegurador va invertir cierta cantidad en la empresa española Gas Natural SD, S.A.; entonces se toma los precios de las acciones diarias de los últimos 5 años de esta empresa (Finance YAhoo, 2017), que pertenece al grupo empresarial del índice bursátil IBEX35; no obstante, el asegurador puede invertir en cualquier mercado internacional incluyendo el ecuatoriano.

Para poder estimar los parámetros, se los obtiene a través de los valores de los precios de la acción en logaritmos neperianos, que son los rendimientos de la acción:

(

) (33)


70

Con estos rendimientos se obtiene la media y la volatilidad, que son los parámetros para el modelo del precio de la acción:

N Válidos 1277

Perdidos 0

Media ,00062

Mediana ,00095

Moda ,000

Desviación estándar ,015176

Varianza ,000

Rango ,176

Mínimo ,098

Tabla 11: Estadísticos descriptivos. Elaborado por el autor

De manera que los parámetros son: b = 0.0062

σ = 0.0151

Y el precio inicial es 20.08 euros por acción, que es el último que cotizo, el de julio de 2017; siendo el tipo de cambio de cierre el 31 de julio del 2017 de 1.18 USD./Euro, por lo que equivale a 23.69 Usd. el precio de la acción.

V. METODOLOGÍA

Una vez, teniendo el modelo para cada variable y los parámetros de los mismos, se deberá aplicar en conjunto dichas variables para obtener la reserva de la empresa bajo el modelo propuesto, para esto, se realiza el método de Simulación de Monte Carlo. Este método ayudará a resolver conjuntamente las ecuaciones estocásticas planteadas anteriormente, tratando de aproximar el valor de la función de reservas, generando eventos o caminos aleatorios muchas veces que sea necesario, a los que se llamarán simulaciones.

Su funcionamiento es reproducir el evento tantas veces el usuario lo indique, es decir, n veces, siendo n los

caminos aleatorios independientes del proceso estocástico que conduce al valor de la reserva Ui(s), s ϵ (0,t), y se va obtener la probabilidad de ruina de tiempo finito; considerando el número de visitas que no concluyeron el camino aleatorio debido a que sus reservas llegaron a estar por debajo del mínimo establecido

sobre el número total de simulaciones. Para la obtención de la probabilidad ruina ᴪi(u,t), se considerará cada camino aleatorio que concluye el proceso con un valor de 0 y cada camino aleatorio que no concluye el proceso como 1, siendo esto una variable dicotómica del evento. Se suma los 1 que se obtiene cuando termine los n caminos y se divide sobre estos n y así, se obtiene el estimador puntual de probabilidad de ruina, que no es más que la media muestral del número total de simulaciones n, es decir, la proporción de ensayos exitosos (1) sobre la muestra total generada.

{

∑

(34)


71

Por su naturaleza dicotómica, obteniendo probabilidad de éxito p = ᴪi(u,t) y probabilidad de fracaso q = (1-

ᴪi(u,t)) se puede deducir que sigue una distribución binomial. Ahora bien, para aplicar este modelo, se debe generar muestras independientes de la distribución especificada de cada variable que conforma la ecuación de reserva, generando números aleatorios que siguen una distribución uniforme U(0,1), a través de la función inversa de cada distribución, para esto se utiliza algoritmos computacionales que en este caso se lo realiza a través de VBA para Excel, pero deben seguir los siguientes pasos:

Se genera el número aleatorio

Se especifica la Función de Distribución a aplicar

(35)

Se aplica la función inversa en ambos miembros

( ) (36)

Se despeja el numero deseado x de la función de distribución

(37)

VI. ESCENARIO

Una vez obtenido los parámetros para cada variable, se tiene el siguiente escenario a simular:

No. de simulaciones: 1000

Patrimonio: 8,266,579.00

Reserva mínima: 8,000,000.00

Tasaa libre de riesgo: 8.10%

spread: 50

Estructura de Capital

Renta Fija: 20%

Renta Variable: 20%

Inmuebles: 20%

Tesorería: 40%

Parámetros Actuariales

No. de siniestros: 5

alpha: 1

beta: 1,339.44

Media cuantía de siniestro: 1,339.44

Recargo de seguridad: 0.25

Prima recargada: 8,374.83

Tabla 12: Escenario. Elaborado por el autor


72

Parámetros Financieros

ETTI: Vasicek Renta Variable: Acciones

Velocidad (a): 0.12 Precio por Acción: 23.69

Media (b): 8.9 Tasa media histórica: 0.0062

Volatilidad (s): 0.23 Volatilidad: 0.0151

Inflación Renta Fija: Bono

Inflación inicial: 1.12% Vencimiento: 20 años

Velocidad (A): -0.07 Interés Medio: 7.91%

Media (B): 1.21 Cupón: 0.4

Volatilidad (C ): 0.3 Frecuencia Cupón: Annual

Inmueble

Ocupación: 100%

Rend x arriendo: 9%

Prima de Rentab histórica: 0.68

Tabla 12A: Escenario. Elaborado por el autor

De manera que, se va realizar 1000 simulaciones para calcular la probabilidad de ruina de una empresa ABC dentro de 1 año, cuyo Patrimonio destinado a reservas es de 8,266,579.00 usd. y va invertir el tope establecido por la Ley, esto es, 60% de la reserva, invirtiendo equitativamente en Bonos, acciones e inmuebles. Con el modelo propuesto y formulado en VBA, se corre el programa para obtener la probabilidad de ruina de la empresa ABC acorde a los parámetros obtenidos y estrategia seleccionada (Ver Anexo No.2).

VII. RESULTADOS Y DISCUSION

Como se observa en el Gráfico No.1, no todos los caminos aleatorios llegan a los 12 meses con éxito es decir por encima de 8 millones de dólares, que es la condición para no estar en ruina u operativo como lo indica la Ley; y esto equivale a que la probabilidad de ruina para la Empresa ABC es de 73%, siendo ésta muy alta, debido a que la empresa comenzó con un patrimonio muy cerca al mínimo establecido, de manera que cualquier evento macroeconómico (tasa de interés o inflación) o microeconómico (deficiencia operativa, disminución de suscriptores, alta competencia) podría ocasionar que la compañía no cumpla con la Ley, que es de tener como mínimo 8 millones de dólares como solvencia.


73

Gráfico 1: SIMULACION 1: CAMINOS ALEATORIOS. Elaborado por el autor

De manera que, se comprueba que a pesar de considerar lo señalado por la Ley de Seguros, una empresa de seguros puede llegar a no ser solvente en su año siguiente; ya que su actividad económica es muy dinámica y también puede depender de variables macroeconómicas. Una de las bondades que tiene el modelo, es que se puede modificar cualquier parámetro en el que la empresa decida y este proyecta resultados bajo los nuevos parámetros. Pudiendo darse múltiples modificaciones pero no todas pueden ser satisfactorias; por ejemplo, se puede subir el recargo de seguridad, como consecuencia la prima aumentará, por lo que ayudaría atenuar la ruina de la compañía ABC; pero este recargo de seguridad está limitado por razones comerciales. Ya que al cobrar mayores primas para cubrir un riesgo que la competencia lo cubriría por menor prima, se estaría perdiendo cuota de mercado, que a través del tiempo perjudica a la empresa.

Otras de las opciones sería en modificar la Estructura de Capital, es decir, modificar los porcentajes de participación del capital en las diferentes rentabilidades que se consideró para esta empresa, las mismas que con la primera corrida del modelo están cuasi equitativas, ya que como se observa en el Tabla No. 11 todos tienen 20% a excepción de tesorería que tiene 40%, entonces se puede decidir en pasar de una estrategia conservadora a una agresiva, por ejemplo, se puede invertir más en renta variable (subir de 20% a 40%) que en fija (bajar de 20% a 10%) y en inmuebles (bajar de 20% a 10%); pero no sería una solución viable ya que bajo una estrategia conservadora se obtuvo una probabilidad alta, si consideramos una estrategia agresiva el desenlace seria el mismo. De manera que, como opción para poder bajar la probabilidad de ruina para la empresa ABC es, aumentar el patrimonio inicial, mediante una aportación de los accionistas para recuperar la solvencia proyectada, dotando un valor adicional de 733,421.00 USD.; por lo que se iniciaría con un patrimonio de 9,000,000.00 USD.; habiendo una brecha de 1 millón con el mínimo legal. Con esta nueva aportación y ceteris paribus para los otros parámetros, se vuelve a simular; y como se observa en el grafico siguiente ya no hay camino aleatorio que este por debajo de los 8 millones de dólares, es decir la probabilidad de ruina es 0%.


74

Gráfico 2: SIMULACION 2: CAMINOS ALEATORIOS. Elaborado por el autor

VIII. CONCLUSIONES

Se comprueba que el mundo de seguros es muy dinámico y su principal factor que es la aleatoriedad de siniestro, hace que deba existir un monto considerable para cualquier eventualidad no controlada que pueda afectar a los clientes. En este caso concreto, la compañía con los datos estimados (e hipotéticos) actuales, no es una compañía solvente para el transcurso del siguiente año, a pesar que cumpla con los requisitos ahora. De manera que, el modelo es muy útil para prevenir insolvencia en una compañía en algún momento del tiempo.

Esto se dio por la reserva mínima que se tiene que es para toda empresa de seguros, no siendo garantía que realmente vaya ser solvente. Por lo que se debería modificar la condición de reserva mínima y no plantearlo de manera absoluta (monetaria), ya que como se ha mencionado en reiteradas ocasiones la actividad económica de las compañías de seguros es muy dinámica, siendo una mejor opción de medición un porcentaje de sus provisiones técnicas considerando el margen de riesgo que posee cada compañía de seguros, y a su vez el Estado a través de su ente regulador, podría proponer rangos de porcentaje a nivel de ramos de acuerdo al sector analizado. Se espera que este trabajo de investigación sea de soporte y de iniciativa para muchas investigaciones sobre el sector de seguros, en las que pueden continuar con el modelo, aprovechando un modelo robusto y de acoplamiento; ya sea mejorando las variables propuestas o agregando otras no consideradas como el caso de participación de dividendos u otras condiciones que la Ley de Seguros establece y así no solo que se aplique al ramo de vehículos sino a los otros ramos existentes. Adicionalmente, se espera que exista el interés de este tipo de investigación a las empresas de seguros, ya que actualmente es difícil obtener una base de datos al detalle en la que se pueda encontrar este tipo de información que facilite las investigaciones.


75

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ANEXOS

ANEXO No. 1 Ranking de comisión de Asesores- Productores de Seguro por Ramo

Nombre de Institución Código de Institución

Credencial Valor de Comisión Porcentaje

SERVISEGUROS S.A. 1480 00049 1,516,299.90 273.53%

COLCORDES SOCIEDAD ANONIMA 1527 00352 1,122,201.03 202.44%

ECUAPRIMAS CIA. LTDA. 1588 10127 1,058,900.43 191.02%

QUALITYSEG S.A. AGENCIA ASESORA PRODUCTORA DE SEGUROS

3981 10338 840,503.07 151.62%

ZHM SEGUROS S.A. AGENCIA ASESORA PRODUCTORA DE SEGUROS

1545 00591 566,270.25 102.15%

LA MISION S.A. SEGUMISION 1629 10237 514,617.15 92.83%

CIAROS S. A. 1569 10058 414,920.26

74.85%

ATESEGU ATS S.A. 1492 00103 329,469.00 59.43%

ROSENEY SALCEDO Y ASOCIADOS S.A. RSA

1609 10187 246,542.94 44.47%

ECUAPATRIA CIA. LTDA. 1473 00016 145,132.56 26.18%

AGENCIA PRODUCTORA DE SEGUROS "JALILBROKERS S.A."

3894 10306 134,766.84 24.31%

DEL PACIFICO CIA. LTDA. 1587 10126 127,047.10 22.92%

INSEGEN S.A. 1574 10089 123,330.77 22.25%

CONSOLTI S.A. 3693 10273 104,746.81 18.90%

DATILES SEGUDATILES S.A. 1579 10106 104,096.40 18.78%

PLAZA CIA. LTDA. 1508 00174 94,681.95 17.08%

INTELBROKER S.A. AGENCIA ASESORA PRODUCTORA DE SEGUROS

3954 10326 86,492.29 15.60%

SERVIBROKER S.A. AGENCIA ASESORA PRODUCTORA DE SEGUROS

3970 10332 85,005.85 15.33%

MARSEGUROS S.A. 1559 10021 83,569.00 15.08%

Media: 25.03%

Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador


78

ANEXO No. 2 RESULTADOS DEL PROGRAMA EN VBA

Problema:

Solución:


Análisis Sectorial: Panorama de la Inversión Empresarial en el

Ecuador 2013-2017.

Sectorial Analysis: Overview of the Business Investment in Ecuador 2013-2017.

Segundo Camino-Mogro1, Natalia Bermudez-Barrezueta2, Patricio Avilés3†


RESUMEN

A nivel mundial, el 2017 significó un año de leve recuperación para la inversión empresarial. El Ecuador, sin embargo, tuvo un entorno complejo para la activación de esta inversión, debido a la repercusión del decrecimiento económico en el 2016, ocasionado por los bajos precios de las materias primas y apreciación del dólar americano. En el presente análisis se muestra un panorama general de la inversión empresarial durante el período 2013-2017, a través de un análisis descriptivo de las inversiones realizadas por nuevas constituciones y domiciliaciones, como también por aumento de capitales de compañías existentes pertenecientes a distintos sectores de la economía ecuatoriana y finalmente de la Inversión Extranjera Directa (IED) ya que es un importante componente de la inversión en el Ecuador. Encontramos que en promedio un 41.5% de la inversión empresarial total durante el período 2012-2017, corresponde a IED. Aunque en el 2017, el Ecuador tuvo dificultades en la captación de IED por parte de las empresas respecto al 2016, en donde la inversión societaria proveniente del extranjero se canalizó en el sector de Minas y explotación petrolera; en el 2017 el Sector Manufacturero tuvo mayor protagonismo y además se convirtió en el sector que más recibió IED (27%); por otro lado, encontramos que a pesar que la inversión empresarial del 2017 es menor a la del 2016, esta se encuentra en mejores niveles que la del 2013 donde la economía se encontraba en una fase de expansión.

Palabras claves: Inversión Societaria, Inversión Empresarial, Inversión Extranjera Directa, Ecuador.

ABSTRACT

Worldwide, 2017 meant a year of slight recovery for business investment. Ecuador, however, had a complex environment for the activation of this investment, due to the impact of the economic decline in 2016 caused by a decrease in oil prices and the appreciation of the US dollar. The present document shows a general overview of business investment during the period 2013-2017 through a descriptive analysis of investments made by companies such as new constitutions of businesses and companies’ domiciliation, as well as capital increase of existing companies belonging to different sectors of the Ecuadorian economy. Finally, we analyze the Foreign Direct Investment (FDI) that took place in Ecuador during this period, since this is an important component of business investment. We find that, on average, 41.5% of total business investment during the 2012-2017 period corresponds to FDI. Although in 2017 Ecuador had difficulties in attracting FDI with respect to 2016, year in which corporate investment coming from abroad was mainly directed to the Mining and oil exploitation sector, in 2017, the Manufacturing Sector played a greater role and became the sector that received most of the FDI (27%). On the other hand, we find that, though in 2017 business investment was lower than in 2016, it was higher than in 2013, when the economy was in an expansion phase.

Key words: Business Investment, Enterprise Investment, Foreign Direct Investment, Ecuador.

Los hallazgos, interpretaciones y conclusiones expresados en este documento son de responsabilidad de los autores y no reflejan necesariamente las políticas o los puntos de vista de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). 1 Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador y Universidad Católica de Santiago de Guayaquil, Guayaquil - Ecuador, [email protected] [email protected] 2 Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador, Guayaquil - Ecuador, [email protected] 3 Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador, Guayaquil - Ecuador, [email protected] †Autor de Correspondencia





Análisis Sectorial: Panorama de la Inversión Empresarial en el Ecuador 2013-2017 • Camino et al.

80

I. INTRODUCCIÓN

a inversión representa el flujo de producción que se utiliza para aumentar o mantener el stock de capital de la economía. De manera que, un aumento en el stock de capital provee el crecimiento de la capacidad productiva. Es por esto que, las decisiones de adquisiciones nuevas de capital de las

empresas y de las familias desempeñan un rol significativo en el crecimiento económico (Larraín & Jeffrey, 2002). En el contexto internacional, a nivel latinoamericano, la inversión ha sido históricamente inferior a la del resto de regiones. América Latina registró niveles de inversión tanto pública como privada de un 16,7% y un 21,9% del PIB en 1990 y 2013, mientras que estos niveles fueron de un 30,2% y un 26,5% en Asia Oriental y el Pacífico, un 21,8% y un 23,3% en Asia Meridional y un 26,7% y un 23,7% en Europa y Asia Central en los mismos años, respectivamente. A nivel regional, mejoraron los niveles de inversión (pública y privada) durante el período considerado. Los países que han mostrado un mayor dinamismo incluyen el Estado Plurinacional de Bolivia (que ha pasado del 12,2% al 21,2% del PIB entre 1990 y 2014), Colombia (del 16,8% al 26,3%), el Ecuador (del 19,3% al 29%), Haití (del 12,5% al 27,5%), Nicaragua (del 17,4% al 26,4%), Panamá (del 6,4% al 29,8%) y el Perú (del 13,5% al 24,7%) (CEPAL, 2015)

La inversión tradicionalmente se divide en dos grupos, inversión fija y variación de existencias. La inversión fija, es también llamada Formación Bruta de Capital Fijo (FBKF).4 La palabra “fijo” se usa para destacar que, contrariamente a los inventarios, estos bienes estarán fijos en la economía durante un período largo y se usarán para producir nuevos bienes (De Gregorio, 2007). La formación bruta de capital fijo incluye las adquisiciones públicas y privadas, que para Ecuador representan en promedio anual 13% y 14% del PIB respectivamente, durante el período 2010 – 2015 según el Banco Central del Ecuador (BCE) (2014). Por

otro lado, la variación de existencias corresponde a los cambios que puedan darse en los inventarios. Las empresas pueden acumular inventarios voluntaria o involuntariamente. En este sentido, las fluctuaciones sorpresivas de la actividad económica están muy relacionadas con la acumulación y desacumulación de inventarios (De Gregorio, 2007). En Ecuador, la variación de existencias representa en promedio anual 1,22% del PIB, durante el periodo 2010 a 2015 según el BCE (2018).

Brito & Iglesias (2017) mencionan que, en el contexto económico, político y social, el cambio de posturas ideológicas y políticas con diferentes grados de intervención del Estado en la actividad económica ha dado paso a las diferencias en la inversión privada y pública en América Latina; y Ecuador no es la excepción, la participación de la inversión privada y pública sobre el PIB cambió desde el año 2005. Es importante señalar que para América Latina (AL), la participación de la inversión pública cayó sostenidamente desde inicios de los años 80, pasando de 37% en 1982 hasta un 20% en 1998 cifra que se mantuvo hasta 2005, para luego incrementarse, registrando niveles por sobre el 25% al final del periodo (CEPAL, 2017)5. En Ecuador, la participación de la inversión pública se ha incrementado desde el 2005 como proporción de la inversión total del 20% hasta 46,4% en el 2015. La máxima proporción alcanzada en este periodo fue de 57,8% en el 2013, según cifras del Banco Central de Ecuador (2015).

Una de las razones por las que la inversión (privada) es fundamental para los países latinoamericanos es su asociación con aumentos en la productividad. A medida que se acumula capital (especialmente productivo), las nuevas unidades en el proceso productivo incorporan mayor progreso tecnológico e innovación (Naciones Unidas, CEPAL, 2017). La inversión empresarial, incluye a las compañías anónimas, de responsabilidad limitada, de economía mixta y sucursales de compañías extranjeras (caso ecuatoriano). La

4 Correspondiente a inversión en activos fijos según el Sistema de Cuentas Nacionales 2008 (SCN 2008). https://unstats.un.org/unsd/nationalaccount/docs/SNA2008Spanish.pdf

5 Porcentajes calculados sobre la inversión total.

L

https://unstats.un.org/unsd/nationalaccount/docs/SNA2008Spanish.pdf


81

inversión empresarial ecuatoriana que se analiza en el presente estudio se genera a través de dos fuentes: constituciones y domiciliaciones de nuevas compañías, y aumentos de capital de las compañías ya existentes. Los aumentos de capital han sido superiores históricamente comparados con constituciones de sociedades alcanzando un monto de USD 1.209 millones de dólares en el 2017 y un 88% del total de la inversión empresarial. Sin embargo, el número de empresas que realizaron aumentos de capital (1.902 empresas) es menor en comparación con las constituciones y domiciliaciones (8.617 empresas), en el año 2017.

Según el Global Entrepreneurship Monitor (2016), el monto promedio requerido para iniciar un negocio es de USD 2.000 en Ecuador, aunque jurídicamente para poder aperturar y operar una compañía en el Ecuador se necesita un monto inicial de USD 400 si se trata de una Compañía de Responsabilidad Limitada y USD 800 para las sociedades anónimas6. En esta línea, en el 2017, las actividades económicas que representaron un mayor protagonismo dentro de la inversión por constituciones y domiciliaciones son las actividades del sector financiero y de seguros (55,8%), y el sector industrial (22,1%). Mientras que en aumentos de capital los sectores económicos más representativos son: el sector comercial (23,9%) y el sector industrial (20,7%).

Las empresas en general necesitan operar en mercados donde puedan generar cierto nivel de utilidad de tal manera que puedan recuperar su inversión en un tiempo prudencial. Es por esto que surge la necesidad de operar también en mercados internacionales, que permitan la obtención de mayores rendimientos sobre la inversión. En esta línea, Prakash y Razin (2001) mencionan la importancia de trabajar en el mejoramiento del entorno para que las inversiones de todo tipo de capital, tanto nacional como extranjero, tengan un efecto beneficioso en los países en desarrollo, no obstante, se señalan algunos posibles riesgos como: cambios en la dirección de la IED a través de ciertas transacciones financieras; excesivos problemas de selección adversa y ventas apresuradas; posibilidad de obtener beneficios limitados debido al apalancamiento; y un porcentaje alto de IED con respecto al total de flujos de capital hacia un país, quizás refleje la debilidad antes que la solidez de las instituciones (e.g. inversiones golondrinas).

En particular, algunos investigadores han argumentado que la IED no solo mejora la productividad al aumentar directamente la actividad innovadora debido a la presencia de empresas extranjeras, sino que también aumenta la posibilidad que las empresas locales del país anfitrión participen en investigación y desarrollo (I+D) y otras actividades de innovación (Inter-American Development Bank, 2017). La inversión extranjera directa, como porcentaje del PIB en Ecuador en el 2015 y 2016 fue 1,33% (USD 1.322 millones) y 0,77% (USD 755 millones)7 respectivamente. Además, durante los últimos años, los sectores con mayores montos en inversión extranjera directa son las actividades de explotación de minas y canteras, el comercio y las actividades financieras y de seguros. La inversión extranjera directa dirigida a la constitución y domiciliación de compañías, así como a aumentos de capitales de empresas existentes, fue 40,8% de la inversión empresarial total en el año 2017.

En este sentido, el objetivo de este documento es realizar un análisis descriptivo de manera general de la inversión societaria en el periodo 2013 – 2017 en el Ecuador; para lo cual se utilizó información de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros del Ecuador que además de ser la institución reguladora de las empresas que operan en el sector societario, de mercado de valores y de seguros, es la encargada de registrar la información sobre nuevas constituciones, aumentos de capital y recepción de la IED de las empresas en los diferentes sectores económicos.

6 Ver instructivo societario de la Superintendencia de Compañías Valores y Seguros. Obtenido de http://bit.ly/2F74ZbC.

7 Las cifras del PIB utilizadas son provisionales del Banco Central del Ecuador. Obtenido de https://www.bce.fin.ec/index.php/component/k2/item/763


82

El documento se encuentra dividido en cuatro secciones. En la sección segunda se realiza un análisis de la inversión total, segmentado tanto por constituciones y domiciliaciones, así como también por aumentos de capital, además se segrega por sector industrial, tamaño de empresas, tipos de compañías y provincias. En la sección tercera se realiza un análisis de la inversión extranjera directa y su participación dentro de los distintos sectores económicos, así como una desagregación por provincias y tamaño. Finalmente, en la sección cuarta se presentan las reflexiones finales del estudio y la implicancia en política pública.

II. EVOLUCIÓN DE LA INVERSIÓN EMPRESARIAL

INVERSIÓN EMPRESARIAL TOTAL

La inversión societaria total está compuesta por dos componentes: la nueva inversión, que proviene de la constitución y domiciliación de compañías, y los aumentos de capital de las compañías existentes.

Tradicionalmente, la inversión proveniente de los aumentos de capital de las compañías ha tenido mayor protagonismo, superando la inversión resultante de la constitución de nuevas compañías tal como se muestra en el Gráfico 1. Este hecho se produce puesto que las compañías que se encuentran desarrollando actividades productivas perciben la necesidad de expandir sus operaciones para lo cual incrementan su capital a fin de lograr una fortaleza patrimonial que les permitirá apuntalar sus operaciones a través de recursos propios y ganar una mayor participación de mercado.

Gráfico 1. Participación de capital invertido por componentes de la inversión empresarial total. Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por autores.

A pesar de que el monto de capital invertido resultante de la constitución y domiciliación de compañías es inferior al monto invertido por las compañías que realizan aumento de capital, el número de compañías participantes en este componente se ha mantenido superior en cada año del presente estudio como se observa en el Gráfico 2. La constitución de compañías por parte de los usuarios se realiza mediante un proceso simplificado vía electrónica que permite la optimización del tiempo del empresario ecuatoriano.8 Sin embargo, muchas de estas empresas que se constituyen no sobreviven en el tiempo y el número es menor cuando se trata de compañías que sobreviven y realizan inversiones en aumentos de capitales. Según un

8 Resolución de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros No. 8, publicada en el Registro Oficial Suplemento 278 de 30 de junio de 2014. http://www.supercias.gob.ec/bd_supercias/descargas/lotaip/a2/Proceso-registro-cias.pdf

8,1% 5,1% 6,3% 6,2% 12,0%

91,9% 94,9% 93,7% 93,8% 88,0%

2013 2014 2015 2016 2017

Constituciones y Domiciliaciones Aumentos de Capital

http://www.supercias.gob.ec/bd_supercias/descargas/lotaip/a2/Proceso-registro-cias.pdf


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informe emitido por el Instituto Nacional de Estadísticas y Censos (INEC)9, el 93% de las muertes empresariales se producen en microempresas y pequeñas empresas, el 5% en empresas medianas y el 2% en empresas grandes, evidenciando de esta forma la fragilidad de las empresas de menor tamaño ante shocks en la economía ecuatoriana (Instituto Nacional de Estadísticas y Censos, 2017). Existen distintos factores en el tiempo que determinan la duración de una empresa; por ejemplo, la eficiente administración financiera y contabilización de sus operaciones, el desarrollo de alternativas innovadoras que permitan la diferenciación del bien o servicio ofertado, las estrategias para enfrentar la competencia, junto a ciertos aspectos macroeconómicos son algunos de los determinantes de la supervivencia empresarial (Van Praag, 2003; Banbury & Mitchell, 1995). En esta línea, el tiempo transcurrido entre la constitución y cierre de la compañía, junto con la creación de nuevas empresas son importantes factores que inciden en el crecimiento económico, competitividad, innovación y generación de empleo en una economía (Haltiwanger, Jarmin, & Miranda, 2013; Kantis & Federico, 2014).

Gráfico 2. Monto invertido y número de compañías que conforman la inversión empresarial total por componentes para el período 2013-2017. Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por autores.

Entre el año 2013 y 2017, se crearon en promedio 8.726 compañías, es decir, 3.8 veces el promedio de compañías que experimentaron un aumento de capital en ese mismo período de tiempo. En este período, el monto de la inversión empresarial alcanza un total de USD 9.503 millones, de los cuales, USD 8.832 millones corresponden a inversión proveniente del aumento de capitales de las compañías, mientras que sólo USD 671.13 millones componen la inversión empresarial por constitución y domiciliación. Por lo tanto, la proporción invertida en aumentos de capitales es 13 veces mayor a lo correspondiente a inversión por constitución y domiciliación de compañías. En el Gráfico 2, se puede observar el comportamiento de estos dos componentes durante el período de estudio.

9 El informe “Panorama Laboral y Empresarial del Ecuador 2017” emitido por el INEC, contiene un análisis de supervivencia empresarial (sección 3.3) que se realiza en base a información de empresas proveniente del Directorio de Empresas y Establecimientos (DIEE) proporcionada por el Servicio de Rentas Interna (SRI).

103 119 191 94 165

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2.229

2.824

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8.000

9.000

10.000

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500

1.000

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2013 2014 2015 2016 2017

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ro d

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Constituciones y Domiciliaciones (USD) Aumentos de Capital (USD)

No. Cías constituciones y domiciliaciones No. Cías aumentos de capitales


84

El año 2015 se muestran los niveles más elevados de la inversión empresarial. Específicamente, en este año la inversión societaria asciende a US$ 3.015 millones: USD 191 millones por constitución y domiciliación de 9.198 compañías; y, USD 2.824 millones por aumentos de capital en 2.902 empresas existentes. Este año pudo haber sido favorecido por el buen desempeño económico de los años anteriores, en cierta parte al alto precio del petróleo percibido en los años 2011, 2012, 2013 y 2014.10 A finales del 2014, se comenzó a evidenciar la caída del precio de este commodity, ocasionado por la excesiva oferta y una débil demanda en el mercado petrolero a nivel internacional, debido a los avances tecnológicos de nuevas alternativas y técnicas de extracción de crudo, así como al desarrollo de nuevas alternativas de energías sustentables, alcanzando finalmente el precio más bajo en el 2016.11

La inversión empresarial en el Ecuador para el 2016 disminuyó en un 50 % con respecto al año anterior; asimismo, se evidencia una caída del 15% en el número de compañías constituidas y un decrecimiento del 31% en el número de compañías que realizaron aumentos de capital, explicado en parte por la contracción económica que sufrió la economía ecuatoriana en este año, debido a los bajos precios del petróleo y a la apreciación del dólar americano, además del terremoto ocurrido en abril del mismo año, el cual ocasionó millones de dólares en pérdidas para el país.

En el 2017, el país estuvo acompañado de un débil crecimiento económico junto a tasas negativas de crecimiento inflacionario (situación conocida como estancamiento económico), debido a los bajos precios del crudo, que según proyecciones internacionales permanecerán en este nivel durante los próximos 10 años (Guerrón, 2018).12 A pesar del bajo precio experimentado en el 2017 (USD 45,17 por barril de petróleo WTI) comparado al 2013 (USD 97.87 por barril de petróleo WTI), el monto total invertido por las sociedades en el 2017 presenta una variación positiva del 9% respecto al 2013. Este incremento se explica en su mayoría al aumento de nuevas compañías; sin embargo, la inversión por aumento de capitales gracias al aporte de los empresarios para fortalecer las compañías existentes en el período de análisis sigue siendo significativa. El crecimiento promedio anual de la inversión entre el 2013 y 2017 es del 1,82 %. Las inversiones por aumento de capital crecieron en promedio un 13,7% anual, mientras que a pesar de que el monto de inversión por constituciones y domiciliaciones es menor, este componente creció a una tasa promedio anual del 25,2%.

Las provincias con mayores montos de inversión societaria en el país son Pichincha y Guayas, con participaciones conjuntas entre 61% y 87% tal como se muestra en el Gráfico 3. En el 2013, 2014 y 2016 Pichincha representó el 45%, 46% y 44% de la inversión empresarial en el país, respectivamente; mientras que en segundo lugar estuvo Guayas con un 34%, 23% y 35%. En el 2015 y 2017 Guayas ocupó el primer lugar con participaciones del 33% y 53% de la inversión societaria total, respectivamente.

10 En el 2011, 2012, 2013 y 2014, el precio promedio del barril de petróleo West Texas Intermediate (WTI) estuvo en USD 95.03, USD 94.15, USD 97.87, USD 93.17, respectivamente, de acuerdo con cifras del Banco Central del Ecuador. https://contenido.bce.fin.ec/home1/estadisticas/bolmensual/IEMensual.jsp.

11 El barril de petróleo WTI en febrero del 2016 alcanzó un precio promedio a nivel internacional de USD 30.33, de acuerdo con cifras del Banco Central del Ecuador. https://contenido.bce.fin.ec/home1/estadisticas/bolmensual/IEMensual.jsp.

12 Boletín Macroeconómico del Ecuador No.1. Marzo 2018: http://www.ciec.espol.edu.ec/sites/default/files/Boletin%20Macroeconomico.pdf

https://contenido.bce.fin.ec/home1/estadisticas/bolmensual/IEMensual.jsp


85

Gráfico 3. Inversión empresarial por provincias para el período 2013-2017. Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por autores.

Por otro lado, las provincias de Azuay y Manabí también contribuyen a la inversión empresarial aunque en menor proporción. En el 2013 y 2014, Azuay y Manabí representaron 3% y 7% de la inversión empresarial total. Para el 2015, la proporción invertida en Manabí incrementó a un 17%, mientras que Azuay disminuyó su participación al 2% de la inversión total. Este incremento de participación en Manabí se debe principalmente al aumento de capital de la compañía de economía mixta, ubicada en Manta, “Refinería del Pacífico Eloy Alfaro (RDP)”, de USD 434 millones. Asimismo, en el 2016 Manabí representa el 6% de la inversión total, explicada principalmente por la inversión en constitución del Terminal Portuario de Manta (TPM) S.A. (USD 10 millones). Azuay por otro lado, mantiene una participación promedio del 5% de la inversión total durante el periodo 2012-2017, siendo la empresa con mayor capital invertido en este período, “Inv Minerales Ecuador S.A. INVMINEC” con aproximadamente USD 38 millones aportados en el 2014.

Durante el período 2013 – 2017 la provincia Pichincha (Gráfico 4) concentró la mayor parte de la inversión empresarial en tres sectores: el sector de Explotación de minas y canteras (B), el sector Comercio (G) y el sector de las Industrias Manufactureras (C)13. En el 2013, el 25% de la inversión empresarial en esta provincia estuvo concentrado en el sector Comercio, y en segundo lugar se situó el sector de actividades profesionales con un 13%. Este último sector incluyó la inversión (USD 65 millones) realizada por parte de la “Corporación Quiport S.A.” en el 2013, con capital extranjero.

En el 2014 y 2016, el sector de Explotación de minas y canteras fue protagonista en Pichincha con aproximadamente un 25% y 51% respectivamente, de la inversión empresarial total en estos años; las inversiones más significativas de capital estuvieron a cargo de empresas como: “Shaya Ecuador S.A.” (USD 284 millones de dólares en el 2016) que realizó un aumento de capital con fondos extranjeros, y “Operaciones Río Napo Compañía de Economía Mixta” (USD 160 millones en el 2014) cuyo aumento de capital se efectuó con fondos nacionales. En el 2015, el sector Comercio contribuyó a la inversión empresarial de Pichincha con un 36% del total. Por otro lado, en el 2017 el sector de Explotación de minas y canteras tuvo una escaza participación de la inversión empresarial total (3,3 %) debido a la disminución de

13 En la actualidad aún existe un problema de domiciliación fiscal debido a que muchas de las empresas se registran ubicando un domicilio pero se localizan en otras provincias o cantones, pudiendo surgir así problemas en la información estadística.

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s

PICHINCHA GUAYAS MANABI AZUAY OTRAS TOTAL


86

proyectos petroleros en este año, siendo más relevante la inversión empresarial en el sector Comercio (33.53%) con un aumento del 63% respecto al 2016.

Por otro lado, Guayas al igual que Pichincha, alberga empresas que realizaron inversiones societarias entre el 2013 y 2017 en los sectores Comercio e Industrias Manufactureras. Adicionalmente, en esta provincia, los sectores de Agricultura, ganadería y silvicultura (A), así como de Actividades financieras y de seguros (K) también mantienen participaciones importantes dentro de la inversión empresarial total de la provincia. El sector de las Industrias Manufactureras ocupó en promedio durante este período un 25% de la inversión societaria total realizada anualmente en Guayas, siendo el año 2013 el de mayor participación (34%); sin embargo, los niveles más altos de inversión en este sector, se encuentran en el 2015 y 2017 con USD 218 y USD 168 millones, respectivamente, incluyendo inversiones de compañías como: “Industrias Lácteas Toni” (USD 46 millones en 2015) y “Compañía Cervecera Ambev Ecuador S.A.” (59 millones en 2017).

Asimismo, el sector Comercio mantuvo un promedio anual de participación del 23% durante el periodo de estudio. El sector de Actividades financieras y de seguros ocupó una participación promedio anual del 18% durante el periodo 2013-2017, siendo el 2015 el año con mayor participación (27%), explicada principalmente por la inversión extranjera directa en aumentos de capitales de la compañía “Skyvest Ec Holding S.A.” (USD 164 millones). Finalmente, el sector agrícola (A) ocupa en promedio un 13% de la inversión total anual en Guayas. Para esta provincia, el 2017 muestra los niveles más altos de inversión societaria en el sector agrícola comparado con años anteriores; aproximadamente un 19% de la inversión societaria total en Guayas corresponde a inversión en este sector, siendo la compañía que realizó mayor aportación de capital, “Reybanpac Rey Banano del Pacifico C.A.” (USD 57 millones).

Gráfico 4. Inversión total empresarial de Pichinchas y Guayas por sectores económicos para el período 2012-2017, expresada en millones de dólares. Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por autores. a Notas: La categoría otros sectores incluye el capital invertido por las empresas pertenecientes a los 17 sectores económicos restantes que no se muestran en el gráfico.

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118

85

64

143

189

306

96

156

75

28 31

20

23

203 319 275

128

207

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

2013 2014 2015 2016 2017

Pichincha

OTROS SECTORES

M. ACTIVIDADES PROFESIONALES

G. COMERCIO

C. INDUSTRIAS MANUFACTURERAS

B. EXPLOTACIÓN DE MINAS Y CANTERAS.

32 93 122 44

136

144 124

218 110

168

93 150

191 167 101

85 43 268

90 141

74 127 201 109 180

0%

10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

2013 2014 2015 2016 2017

Guayas

OTROS SECTORES

K. ACTIVIDADES FINANCIERAS Y DE SEGUROS

G. COMERCIO

C. INDUSTRIAS MANUFACTURERAS.

A. AGRICULTURA, GANADERÍA Y SILVICULTURA


87

Adicionalmente, en el Gráfico 5 se muestran los tipos de compañías que más aportan con capital a la inversión empresarial y que la que más participación obtiene son las Sociedades Anónimas, representando entre 78% y 93% del total de inversión empresarial. Las compañías de responsabilidad limitada participan con capitales en un 17% a 7% durante el período 2012-2017. En el 2017, las compañías de responsabilidad limitada ocuparon un 17% de la inversión total. Las compañías de economía mixta tienen mayor protagonismo en el 2015, debido a que en este año se realizan montos significativos de inversión en compañías con participación estatal como la RDP en Manta.

Gráfico 5. Inversión empresarial por tipo de compañía en millones de dólares. Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por autores. a Nota: La categoría “Sucursal Extranjera” se considera en la elaboración del gráfico; sin embargo, no se muestran valores explícitamente por representar una pequeña participación en la Inversión empresarial total.

CONSTITUCIÓN Y DOMICILIACIÓN DE COMPAÑÍAS

Las compañías que inician sus operaciones se deben constituir con un capital mínimo de cuatrocientos dólares si se tratan de compañías de responsabilidad limitada, ochocientos dólares en el caso de corresponder a compañías anónimas y dos mil dólares si fuesen sucursales de compañías extranjeras, de acuerdo con el Art. 102 de la Ley de Compañías y al instructivo societario emitido por la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS) sobre la Constitución de Compañías.14

La SCVS emplea a partir del tercer trimestre del 2014 el Sistema de Constitución electrónica y desmaterializada de Compañías para simplificar el proceso de constitución y registro de compañías. Este sistema tiene como objetivo mejorar la eficiencia en el proceso de constitución de las compañías a través de la modernización del canal de comunicación entre la administración pública y los usuarios, para reducir los costos transaccionales de constitución. Además tiene como objetivo disminuir la cantidad de días que le

14 Ley de Compañías: http://www.supercias.gob.ec/bd_supercias/descargas/lotaip/a2/Ley-Cias.pdf Instructivo Societario emitido por la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros: https://www.supercias.gob.ec/bd_supercias/descargas/ss/instructivo_soc.pdf

1.100 1.964 2.342

1.407 1.149

15 161 435

4

1

144 216 235 95 224

1 6 2 1 0

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10%

20%

30%

40%

50%

60%

70%

80%

90%

100%

2013 2014 2015 2016 2017

SOCIEDAD ANÓNIMA ECONOMÍA MIXTA

RESPONSABILIDAD LIMITADA SUCURSAL EXTRANJERA

http://www.supercias.gob.ec/bd_supercias/descargas/lotaip/a2/Ley-Cias.pdf

https://www.supercias.gob.ec/bd_supercias/descargas/ss/instructivo_soc.pdf


88

puede tomar a un empresario poder constituir su compañía15. En el año 2017 el 39% de las empresas constituidas en Ecuador utilizaron este nuevo sistema16.

Como se muestra en el Gráfico 6, del total de capital invertido en constituciones y domiciliaciones, el sector económico que posee una mayor participación es el sector de Actividades Financieras y de Seguros (K) ocupando un 33%, 46% y 56%, para los años 2013, 2015 y 2017, respectivamente. En el 2014, las empresas que aportaron con inversión proveniente de constituciones y domiciliaciones fueron, en su mayoría, aquellas pertenecientes al sector de Industrias Manufactureras (C) con un 47%.

Gráfico 6. Composición sectorial de la inversión empresarial por constitución y domiciliación de compañías para el período 2013-2017. Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por autores.

Por otro lado, en el año 2016 las empresas que mayor protagonismo tuvieron dentro de este componente fueron aquellas pertenecientes al sector de la Construcción (F), y de Transporte y Almacenamiento (H), con una participación individual del 23%. En este año, la economía ecuatoriana se contrajo en un 1.5% del PIB,17 provocando que el sector de Actividades Financieras y de Seguros sea el más afectado en cuanto a participación del monto invertido por empresas constituidas en el 2016, con una caída de la participación (18%) en 28 puntos porcentuales respecto al año anterior (46%). En esta línea, el monto total invertido en la constitución y domiciliación de nuevas compañías para este año (USD 93,8 millones) disminuyó en un 51% respecto al 2015 (USD 190,8 millones).

En el año 2017, el 82% del monto total invertido en la constitución y domiciliación de compañías se concentró en tres sectores: las Actividades Financieras y de Seguros ocuparon un 56%, el sector de

15 El proceso de constitución de compañías en Ecuador no solo depende de la SCVS, sino también del SRI, Función Judicial (Notarías) y Sistema Financiero Nacional.

16 Para un mayor detalle de información véase: http://www.supercias.gob.ec/portalConstitucionElectronica/

17 Ver informe de Estadísticas Macroeconómicas Presentación Estructural. Junio 2017. Banco Central del Ecuador. https://www.bce.fin.ec/index.php/estadisticas-economicas.

103 119

191

94

165

0

50

100

150

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2013 2014 2015 2016 2017

Millo

ne

s de

dó

lares

C. Industrias Manufactureras F. Construcción

G. Comercio H. Transporte y almacenamiento

K. Actividades financieras y de seguros L. Actividades inmobiliarias

Otros 15 sectores Total constituciones (USD)

http://www.supercias.gob.ec/portalConstitucionElectronica/

https://www.bce.fin.ec/index.php/estadisticas-economicas


89

Industrias Manufactureras un 22% y el sector de Comercio un 4% del total; los 19 sectores restantes participan con un 18% del total invertido en este componente.

En el Gráfico 7 se muestra el monto promedio invertido por cada compañía en la constitución y domiciliación de una nueva empresa. Para el año 2017 este monto asciende a USD 19.096, presentando un incremento del 63% aproximadamente, respecto al año 2013 (USD 11.694). Es decir, las empresas que inician sus operaciones lo hacen con un mayor respaldo patrimonial y capital de trabajo, necesarios para el desempeño óptimo de las actividades propias del emprendimiento empresarial. También este monto promedio en el año 2017 es superior a los años 2014 y 2016, de tal manera que las empresas que realizan constituciones y domiciliaciones de compañías en el Ecuador lo realizan con una mayor cantidad de dinero en media de todas las empresas.

Gráfico 7. Promedio por compañía destinado a la inversión por constitución y domiciliación de compañías para el período 2013-2017. Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por autores.

AUMENTOS DE CAPITALES

El capital de una compañía está conformado por las aportaciones de cada uno de los socios. De esta manera, todo aumento de capital autorizado será resuelto por la Junta General de Accionistas (Ley de Compañías, 2014).18

En cuanto a la inversión por aumento de capitales de compañías existentes, el sector manufacturero se mantuvo protagonista durante el 2013, 2014 y 2015, representado un 28%, 26% y 28% respectivamente del total de inversión en esta categoría (Gráfico 8). Sin embargo, en el 2016 esta participación se contrae ocupando tan sólo un 18% del total. Este fenómeno se podría explicar debido a la contracción de la economía ecuatoriana que afectó de manera significativa a la industria manufacturera en el 2016. Las industrias manufactureras recuperan levemente su protagonismo para el año 2017 con una participación dentro de la inversión total del 21%. Sin embargo, en este último año el sector comercio es el de mayor participación con un 24% sobre el total.

El 72% del capital invertido en este componente, en el 2013, se concentra en 4 sectores económicos: Industrias Manufactureras (28%), Comercio (21%), Actividades financieras y de seguros (11%), Agricultura (7%) y Explotación de minas y canteras (6%). Los 16 sectores restantes componen el 28% del total.

18 La última modificación de esta ley tuvo lugar en el 2014.

11.694 12.888

20.748

12.058

19.096

-

5.000

10.000

15.000

20.000

25.000

2013 2014 2015 2016 2017

USD


90

Para el 2017, los sectores protagonistas dentro de la inversión por aumento de capitales varían en cuanto a proporción, respecto al año 2013. El 72% del capital invertido se concentra en los siguientes sectores: En primer lugar, se encuentra el sector comercio con un 24% de participación, seguido por el sector manufacturero y el sector agrícola con un 21% y 18%, respectivamente. Asimismo, los sectores de actividades financieras y seguros, y construcción tan sólo ocuparon un 8% y 2%, respectivamente, del total invertido por las compañías en aumento de capitales.

Gráfico 8. Porcentaje de monto invertido por aumento de capital por sector económico para el período 2013-2017. Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por autores.

Para el análisis de la inversión empresarial por tamaño,19 se han considerado únicamente aquellas empresas que realizaron aumentos de capital, puesto que el tamaño es establecido en función de variables financieras reportadas a la SCVS por compañías con al menos un año de funcionamiento en el mercado. Por este motivo, en el análisis por tamaño se excluyen a aquellas compañías constituidas por primera vez, ya que estas no reportan sus estados financieros de manera inmediata.

Además, se denominan como “No definido” a aquellas compañías que no presentaron balances el año anterior al de análisis, debido a este problema, su tamaño actual no se puede determinar para estos casos. Del total de compañías que realizaron aumentos de capitales en el año 2013, 20 se encuentran en esta categoría, con aproximadamente USD 1.5 millones de capital invertido en este año; en el 2014, son 111 con un total invertido por aumento de capital de USD 228 millones; en el 2015, son 136 las compañías con tamaño no definido y un monto invertido total de USD 86 millones; en el 2016, son 36 compañías con USD 3,78 millones invertido por aumento de capitales; finalmente, en el 2017 las compañías no definidas son 104 y alcanzan un total invertido de USD 88 millones (Gráfico 9).

19 La clasificación por tamaño se la realiza en base a la definición del inciso segundo del Artículo 53 del “Código Orgánico de la Producción, Comercio e Inversiones”.

1.158

2.229

2.824

1.412 1.210

-

500

1.000

1.500

2.000

2.500

3.000

0%

10%

20%

30%

40%

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70%

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90%

100%

2013 2014 2015 2016 2017

Mill

on

es

de

dó

lare

s

A.agricultura, ganadería,silvicultura y pesca B. Explotación de minas y canteras

C. Industrias Manufactureras G. Comercio

K. Actividades financieras y de seguros Otros 15 sectores

Total aumentos de capital (USD)


91

Gráfico 9. Inversión en aumento de capital por tamaño de compañía para el período 2013-2017. Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por autores.

Los aumentos de capitales de empresas grandes se han mantenido por encima de USD 660 millones durante el periodo 2013 - 2017. Sin embargo, en el 2014 y 2015 los montos de inversión superaron los USD 1,600 millones. Del 2013 al 2014 las empresas aumentaron sus montos de inversión en USD 1,007 millones, alcanzando en el 2015 un monto máximo de USD 1,720 millones; cifra que disminuyó en 43% para el 2016 (USD 977 millones). En el 2017 la inversión societaria en aumentos de capitales disminuyó en un 34% con respecto al 2016 y en un 2.7% respecto al año inicial del período de análisis (2013) alcanzando un nivel de USD 643 millones. Las grandes empresas representan la mayor proporción de la inversión empresarial por aumentos de capital en todos los años del periodo con más del 50% de participación.

En este sentido, las medianas empresas invirtieron un promedio anual de USD 251 millones durante el periodo 2013 a 2017, este monto representa el 22% de la inversión promedio de las grandes empresas del periodo 2013 a 2017. En el 2013 se reportó un nivel de inversión societaria inferior a USD 14 millones, que representa el 1,2% del total de inversión empresarial por aumentos de capital de ese año. Para el 2014 el monto de inversión aumentó en USD 158 millones alcanzando un total de USD 172 millones. Para el 2015 la inversión de medianas empresas se incrementó nuevamente alcanzando un monto de USD 637 millones, cifra que representó el mayor monto del periodo y que representó el 23% de la inversión empresarial por aumento de capitales de ese año. En el 2016, contrario a los periodos anteriores, las medianas empresas disminuyeron sus montos de inversión en 65% alcanzando USD 223 millones, cifra que se mantuvo con una ligera variación para el 2017, de USD 211 millones.

Las pequeñas empresas aportaron en promedio 10% a la inversión empresarial por aumentos de capital en el periodo 2013 - 2017. En el 2013 los aumentos de capital superaron el monto promedio de inversión del periodo 2013 - 2017, alcanzando un monto máximo de USD 204 millones. Para el 2014, el monto de inversión descendió hasta USD 54 millones, cifra que representó menos del 1% de la inversión empresarial por aumentos de capital. A partir del año 2015, las pequeñas empresas mantuvieron montos de inversión promedio de USD 93 millones.

-

200

400

600

800

1.000

1.200

1.400

1.600

1.800

GRANDE MEDIANA PEQUEÑA MICROEMPRESA NO DEFINIDO

Mill

on

es

de

dó

lare

s

2013

2014

2015

2016

2017


92

Las microempresas reportaron niveles de inversión más variados durante el periodo 2013 a 2017. En el 2013 la inversión de las microempresas fue 1.3 veces la inversión de las pequeñas empresas, además este fue el monto máximo alcanzado en el periodo (USD 271 millones). En el 2014 este monto disminuyó un 94% situándose en USD 17 millones. El año 2015 fue el segundo año del periodo con mayor monto de inversión, que representó USD 261 millones. Para el 2016 el monto de inversión decreció nuevamente llegando a un total de USD 70 millones. Finalmente, en el 2017 el monto de inversión se incrementó un 84% con respecto al año anterior alcanzando los USD 151 millones.

Gráfico 10. Inversión promedio en aumento de capital por tamaño de compañía para el período 2013-2017. Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por autores.

Durante el período 2013-2017, las grandes empresas invierten en promedio anual USD 1.134 millones en aumentos de capitales, siendo 556 las compañías pertenecientes a esta categoría. Por otro lado, las empresas medianas invierten solo el 22% del monto de inversión promedio anual de las grandes. Las pequeñas empresas invierten en promedio USD 107 millones anuales y el número de empresas en promedio por año es 1.3 veces el número promedio anual de las empresas grandes. Las pequeñas empresas conforman la categoría con mayor número de empresas en promedio que invierten en aumentos de capitales durante el período de estudio. Sin embargo, las microempresas invierten en promedio anual 1.4 veces más que las pequeñas empresas. Además, representan el menor número de compañías en promedio anual que invierten en aumentos de capitales (Gráfico 10).

El promedio anual de inversión empresarial por aumentos de capitales durante el período 2013-2017 fue de USD 1.766,4 millones. Este total se constituye en su mayoría por compañías grandes (64%),20 debido a que estas empresas realizan montos elevados de inversión para desarrollar sus actividades productivas. Sin embargo, de acuerdo con el número de compañías que realizaron aumentos de capitales en el período 2012-2017, la categoría de empresas pequeñas es la que cuenta con el mayor número de sociedades; en promedio, 719 (31%) compañías “Pequeñas” invirtieron anualmente durante este período.

Las empresas clasificadas como grandes registraron en el año 2013 una inversión de USD 661 millones, que corresponde al 57,1% del total invertido por aumentos de capital a nivel nacional. En Pichincha se registra el mayor valor de inversión por USD 277.8 millones, seguida por Guayas que registró una inversión por USD

20 Participación promedio anual de las compañías “Grandes” durante el período 2013-2017.

1.134 251 107 154 120

556 543

719

354

139

-

200

400

600

800

1.000

1.200

GRANDE MEDIANA PEQUEÑA MICRO NO DEFINIDO

Mill

on

es

de

dó

lare

s

Promedio invertido anual (USD) No. Cías promedio anual


93

216.3 millones, Manabí USD 17.3 millones, Azuay USD 42 millones y en las restantes provincias se registró una inversión total de USD 107.3 millones.

En el año 2017, el comportamiento de las compañías grandes a nivel de provincia es similar al que se registra en años previos, sus inversiones son de USD 643.4 millones, que corresponde al 53.2% del total invertido por aumentos de capital a nivel nacional, destacándose la provincia del Guayas en donde se registra el mayor valor de inversión por USD 356.8 millones, Pichincha que registra una inversión de USD 207.2 millones, Azuay USD 22.5 millones, Manabí USD 17.8 millones, las restantes provincias presentan inversiones por USD 39 millones.

Gráfico 11. Inversión realizada por Aumentos de Capital de Compañías grandes, por Provincia en el 2013 y 2017 Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por autores

Los aumentos de capital realizados por las compañías medianas se realizaron mayormente, en Guayas y Pichincha, excepto en el año 2015, en el que la provincia de Manabí representó el 70 % del total. Guayas aportó en mayor proporción en los años 2013 y 2016, aunque alcanzó su monto máximo en el 2016 con USD 109 millones. En Pichincha se realizaron inversiones que cubren un monto de USD 114 millones, que representan el 54% de la inversión total por aumentos de capital de ese año. También se destaca la inversión realizada por la provincia del Azuay, que es la tercera con mayores montos de inversión en el periodo 2013 a 2017. Por su parte, Manabí mantuvo montos de inversión menores a USD 6 millones en todos los periodos, excepto en el 2015, año en el que se aportaron USD 434 millones para la construcción de la Refinería del Pacífico.

En el 2017, el monto total por inversiones de las medianas empresas fue de USD 210 millones, que representa el 17% de la inversión nacional en este mismo año. Pichincha, representa 54% de la inversión, que equivale a un monto de USD 114 millones, en Guayas las medianas empresas realizaron inversiones por USD 55 millones que representan el 26%, en la provincia de Azuay se reportaron inversiones por USD 12 millones y en Manabí el monto de invertido alcanzó USD 2 millones.

42,0% 40,7% 33,3%

52,5%

32,2%

32,7% 24,5%

30,5%

31,6%

55,5%

16,2% 24,2%

31,5%

4,3% 6,1%

661

1668 1720

977

643

0

200

400

600

800

1000

1200

1400

1600

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2000

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100%

2013 2014 2015 2016 2017

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PICHINCHA GUAYAS

MANABI AZUAY

OTRAS Total invertido por grandes empresas


94

Gráfico 12. Inversión realizada por Aumentos de Capital de Compañías medianas por provincia, en el 2013 y 2017. Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por autores

Las pequeñas empresas realizaron aportes de capital en el año 2013 por USD 204 millones, que representa la mayor inversión de todo el periodo. En Pichincha se registra el mayor valor de inversión de ese año por USD$ 105 millones, seguida por Guayas que registró una inversión por USD$ 53 millones, que representan el 52% y 26% de la inversión total por aumentos de capital de las pequeñas empresas de ese año. En el año 2017, el comportamiento de las compañías pequeñas a nivel de provincias es similar al que se registra en años previos, el monto de la inversión es de USD$ 99.4 millones, que corresponde al 8.2% del total invertido por aumentos de capital a nivel nacional, destacándose la provincia de Guayas en donde se registra el mayor valor de inversión por USD$ 46.2 millones. Pichincha registra una inversión de USD$ 32.2 millones, Santo Domingo de los Tsáchilas USD$ 4.2 millones y Los Ríos USD$ 3.6 millones, las restantes provincias presentan inversiones por USD$ 13.1 millones.

Gráfico 13. Inversión realizada por Aumentos de Capital de Compañías pequeñas por provincia, en el 2013 y 2017. Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por autores

27% 41%

12% 16%

54%

49% 32%

13%

49%

26% 3% 3%

70% 3%

1%

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100

200

300

400

500

600

700

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20%

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60%

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100%

2013 2014 2015 2016 2017

Millo

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ado

PICHINCHA GUAYAS

MANABI AZUAY

OTRAS Total invertido por medianas empresas

52% 37%

50% 53% 32%

26% 38%

26% 30% 47%

2% 5% 6% 1% 2%

-

50

100

150

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250

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20%

40%

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2013 2014 2015 2016 2017

Millo

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lares %

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PICHINCHA GUAYAS

MANABI AZUAY

OTRAS Total invertido por pequeñas empresas


95

Las microempresas realizaron los mayores aportes de capital en el 2013 y 2015 que suman en cada año USD 270 millones y USD 261 millones. En el 2013, Pichincha representa la mayor proporción de inversión por USD$ 129 millones, seguida por Guayas que registró una inversión por USD$ 128 millones, que representan el 48% y 47% de la inversión por aumentos de capital de las microempresas (Ver Gráfico 14). En el 2015 Pichincha y Guayas siguen reportando los mayores niveles de inversión con el 57% y 25% de participación. Además la provincia del Azuay incrementa su monto de inversión a USD 2 millones (cifra que se mantiene con valores cercanos hasta el 2017.

En el año 2017, el panorama de inversión por provincias continúa con una tendencia similar al del 2015, el monto de la inversión total fue de USD$ 150 millones, que corresponde al 12% del total invertido por aumentos de capital a nivel nacional. Se destaca la provincia de Guayas, que aportó en 71% con un monto de USD 106 millones. Seguida de Pichincha que registra una inversión de USD$ 21 millones y Manabí con un monto de USD 6 millones que representa el 4%.

Gráfico 14. Inversión realizada por Aumentos de Capital de microempresas por provincia, en el 2013 y 2017. Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por autores

III. INVERSIÓN EXTRANJERA DIRECTA (IED)

De acuerdo con el FMI, la Inversión Extranjera Directa “surge cuando una unidad residente en una economía realiza una inversión que le confiere el control o un grado significativo de influencia sobre la gestión de una empresa que es residente de otra economía (Empresa de Inversión Directa)”, es decir, ocurre cuando el inversionista directo posee participaciones directas de capital que le confieren un poder del 10% o más en la empresa de inversión directa. En Ecuador, la IED proviene de sociedades o personas naturales, que no residen en el país y que destinan recursos en la constitución o domiciliación de compañías, así como en el aumento de capital de compañías ya existentes en el Ecuador.

48%

25%

7%

46%

14%

47%

57% 87%

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71%

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-

50,0

100,0

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250,0

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20%

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2013 2014 2015 2016 2017

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nes d

e dó

lares %

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rcen

taje

de

cap

ital

ap

ort

ado

PICHINCHA GUAYAS

MANABI AZUAY

OTRAS Total invertido por microempresas


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Durante el período 2013-2017, la inversión extranjera directa (IED),21 tanto en compañías nacionales como en sucursales de compañías extranjeras mercantiles en el país, alcanza un total de USD 3.776,3 millones, con un promedio anual de USD 755,3 millones. La IED por constituciones y domiciliaciones de empresas entre el 2013 y 2017, ocupa tan solo 4.57% (USD 172,6 millones y 3.016 empresas) del total, mientras que la IED por aumentos de capitales en empresas ya existentes corresponde al 95.4%, equivalentes a USD 3.603,7 millones (1.929 compañías) durante el período de análisis. Es decir, los montos de capital que conforman en su mayoría a la IED, provienen de los aumentos de capitales de compañías existentes, reflejando un comportamiento similar a la inversión empresarial total.

El 2015 (Ver Gráfico 15) refleja el monto máximo alcanzado por la IED entre el 2013 y 2017, con un total de USD 960.6 millones de dólares. En este año, la IED significó un 31.87% de la inversión empresarial total. Por otro lado, el 2013 corresponde al valor mínimo de la IED en este período, con un monto de USD 553,3 millones. En el 2017, las IED es de USD 560,6 millones, reflejando un decrecimiento del 27% con respecto al año anterior, explicado principalmente por una caída del flujo en aumentos de capitales de compañías existentes de aproximadamente 31% respecto al 2016.

Gráfico 15. IED Autorizada en el período 2013 – 2017. Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por autores.

INVERSIÓN EXTRANJERA DIRECTA POR SECTORES ECONÓMICOS

La inversión extrajera directa durante el período de análisis se concentró en cinco sectores económicos descritos en el Gráfico 15. Uno de los sectores que experimentó grandes variaciones es el de la agricultura, que mostró un aumento de 17 puntos porcentuales en la inversión extranjera total pasando del 3% en 2013 al 20% en el 2017. Por su parte, el sector de actividades financieras y de seguros disminuyó su participación en 14% alcanzado 2% de la inversión extranjera directa total en el 2017. Durante el último año los sectores: industrias manufactureras, comercio y agricultura representaron el 71% de la inversión extranjera directa total. Además, se destaca una menor concentración de la inversión extranjera con el aumento de montos de inversión en sectores como construcción (13%), actividades inmobiliarias (2%) y actividades profesionales científicas y técnicas (3%) con respecto a los periodos anteriores.

En el 2013, el sector comercio que representó el 23% de la inversión extranjera total se sitúa con el mayor monto de inversión, sin embargo, el sector de industrias manufactureras ocupa el segundo lugar con una diferencia de USD 4.4 millones, que representan menos del 1%. Otros sectores con montos de participación importantes son las actividades financieras y de seguros (16%) y la explotación de minas y

21 Se considera la IED de sociedades no financieras privadas (se excluyen sociedades financieras y sin fines de lucro)

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canteras (12%). Este último experimentó un gran incremento, alcanzado una proporción máxima del 47% en el 2016. Sin embargo, en el 2017 experimentó una variación negativa del 44% con respecto al año anterior, cayendo al 3% de la inversión extranjera directa total. Por su parte, la industria manufacturera también ha experimentado cambios importantes disminuyendo su monto en el 2016 al 9%, de manera contraria en el 2017 se incrementó con una variación positiva de 18% alcanzado una proporción del 27% de la inversión extranjera directa total.

Gráfico 16. Porcentaje del monto de inversión extranjera directa de compañías por sector económico para el período 2013-2017. Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por autores.

IED POR AUMENTOS DE CAPITAL, DOMICILIACIONES Y CONSTITUCIONES

La IED proveniente de constituciones y domiciliaciones experimentó una variación negativa de 14% con respecto al 2013 con un monto de USD 48 millones en el 2017, sin embargo en el año 2014 descendió alcanzando un monto mínimo de USD 21 millones que representa menos del 2% de la inversión extrajera directa total de ese año. Por su parte la IED proveniente de aumentos de capitales alcanzó un monto máximo en el 2015 de USD 939 millones que representa el 98% del total de la IED, cifra que disminuyo, hasta caer en USD 512 millones de dólares en el 2017. A diferencia de las constituciones y domiciliaciones, los aumentos de capitales crecieron un 3% durante el periodo 2013 a 2017.

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Gráfico 17. Inversión extranjera directa y número de compañías por aumentos de capital, constituciones y domiciliaciones para el período 2013-2017. Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por autores.

Aunque los montos de IED provenientes de aumentos de capital son mayores, el número de empresas

constituidas supera en cada año del periodo, al número de empresas que realizaron aumentos en su capital.

En el 2017, a través de IED se constituyeron 552 empresas, mientras que 313 aumentaron sus capitales. Los

aumentos de IED en el 2015 se deben a inversiones de países como Estados Unidos, Perú y China. Entre los

contratos más grandes firmados durante el periodo, destaca el sector minero con la empresa Ecuacorriente

en el 2015 y Shaya Ecuador S.A., filial de Schlumberger en el 2016. La empresa colombiana de gestión y

desarrollo de infraestructuras Grupo Odinsa22 que tomó el control de la concesionaria del Aeropuerto

Mariscal Sucre de Quito (Corporación Quiport). Además de la construcción del Puerto de Aguas

Profundas en Posorja (Guayas) por parte de la firma DP World originaria de Dubai.

AUMENTOS DE CAPITALES DE IED POR TAMAÑO DE EMPRESAS

Las empresas grandes tuvieron la mayor proporción de la IDE por aumentos de capital todos los años en el periodo 2013 a 2017, ocupando más del 50% del total. Además, alcanzaron su monto máximo en aumentos de capitales de IED en el año 2014, que equivale a más de USD 800 millones, sin embargo, a partir de este año se destaca una disminución con una tasa de variación negativa promedio de 27%. Por otro lado, las medianas empresas invirtieron en promedio anual USD 62 millones, monto que es superado por las microempresas, cuyo promedio anual fue de USD 89 millones. Las pequeñas empresas por su parte alcanzaron la máxima inversión en el 2013, monto que cayó en un 92% hasta alcanzar menos del 1% de la

22 Ver informe: La Inversión Extranjera Directa en América Latina y el Caribe (CEPAL, 2017) https://www.cepal.org/es/publicaciones/42023-la-inversion-extranjera-directa-america-latina-caribe-2017.

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Aumentos de Capital Constituciones y Domiciliaciones

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participación de la IDE por aumentos de capital del 2014. Desde el 2015 se mantuvieron, sin alcanzar montos de inversión superiores a USD 38 millones. Finalmente, las microempresas alcanzaron montos de inversión superiores a USD 67 millones en el 2013, 2015 y 2017, con un total de 482 empresas en todo el periodo, cifra que supera al número de medianas y pequeñas empresas con aumentos de capital provenientes de IED. Sin embargo, en el 2014 las microempresas experimentaron una variación negativa de inversión del 99% con respecto al año anterior descendiendo al monto mínimo USD 1 millón.

Gráfico 18. Inversión extranjera directa por aumentos de capital y tamaño de empresa para el período 2013-2017. Fuente: Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Elaborado por autores.

IV. REFLEXIONES FINALES E IMPLICACIONES EN POLÍTICA

La inversión empresarial es una de las principales fuentes de la inversión total en una economía. En el Ecuador la inversión, conformada por la FBKF y la variación de existencias, ha mantenido un comportamiento similar al PIB.23 Las fluctuaciones en la inversión a lo largo del tiempo podrían tener un gran impacto en el funcionamiento de una economía (Wai & Wong, 1982), por lo que este factor es un importante determinante del crecimiento económico.

Gran parte de la inversión privada, pública y mixta se realiza a través de sociedades con capital nacional o extranjero. Esta inversión se canaliza hacia los distintos sectores económicos a través de las compañías participantes, dependiendo de la demanda y oferta de bienes y servicios en una economía, generando de esta manera fuentes de empleo, y aportando a la innovación y desarrollo tecnológico del país. Latino América cuenta con grandes oportunidades de innovación debido a la ventaja comparativa que mantiene en cuanto a recursos naturales respecto a otras regiones a nivel mundial (Crespin, 2015). Sin embargo, un problema asociado al aprovechamiento de esta ventaja comparativa, son los elevados costos de innovación, investigación y desarrollo (I+D), necesarios para aumentar la competitividad en algunos sectores de la economía. Así mismo Camino et al. (2016) encuentran que Ecuador ha perdido competitividad en ciertas

23 Boletín Macroeconómico del Ecuador No1: http://www.ciec.espol.edu.ec/sites/default/files/Boletin%20Macroeconomico.pdf

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materias primas principalmente en el banano y flores a nivel mundial, que aunque sus exportaciones crecieron en los últimos años, estos productos han perdido eficiencia en la inserción en nuevos mercados internacionales.

En este contexto, las empresas cada día se encuentran con nuevas necesidades, debido a que tanto la demanda y oferta de bienes y servicios se transforma a través de los años. El Ecuador se ha mantenido como una economía altamente dependiente del petróleo durante los últimos 45 años.24 Sin embargo, a finales del 2014 se comienza a evidenciar los primeros indicios de la caída del precio del crudo, ocasionado por la excesiva oferta a nivel mundial debido a las nuevas técnicas de extracción como el fracking que Estados Unidos comienza a implementar en este año, lo cual ocasiona una disminución del dinamismo económico. En el contexto de la inversión empresarial, los flujos ingresados a la economía aún dependen altamente de los niveles de exportación petrolera y particularmente del precio del barril de petróleo. Sin embargo, el 2017 presentó niveles de inversión societaria mayores al 2013 a pesar del bajo precio (USD 45,17 el barril) que el petróleo mantuvo a nivel internacional en este año (2017).

La Inversión Extranjera Directa (IED) alcanzó en Ecuador un valor máximo de USD 939 millones en el 2015, ocupando un 31,9% de la inversión empresarial total. Estos flujos se dirigieron en un 27% al sector de minas y explotación de cartera, en el cual se registraron inversiones de empresas petroleras. El 2017, a pesar de alcanzar niveles más bajos de IED (561 millones) con respecto al 2015 y 2016, ésta fue 1.4% mayor a la IED realizada en aumentos de capitales y constituciones de compañías en el país en el 2013, donde el precio del petróleo alcanzó los USD 98 por barril. Además la IED en el último año estuvo concentrada en su mayoría en el Sector Manufacturero (27%). Este sector recibió inversiones societarias con capitales provenientes del exterior de aproximadamente USD 151 millones. El sector manufacturero es considerado uno de los sectores más importantes para el desarrollo económico debido a la capacidad que tiene para generar empleo, generar productos con un alto valor agregado y además porque impulsa la innovación de producto y proceso, que ayuda a generar mejoras en la productividad laboral y empresarial que constituyen un factor importante en el crecimiento económico. En el Ecuador este sector aporta al Valor Añadido Bruto del PIB un 12% en promedio desde el año 2000 y según la SCVS (2017) los ingresos por venta de las empresas que operan en este sector crecieron un 2.81% del año 2014 al 2015 y representan alrededor del 22% del total de ingresos por ventas de todos los sectores económicos del Ecuador.

Finalmente, es importante implementar mejoras en la efectividad y progresividad de la política industrial particularmente dinamizar el plan de atracción de inversiones, fomento de Centros de Desarrollo Productivo, Industrial e Innovación, Incentivos a la inversión a través de la provisión de energía a costo diferenciado, atracción de inversión mediante promoción y negociación específica para mejorar la diversificación de la inversión en los distintos sectores económicos y establecer mecanismos que mejoren la confianza en las empresas del país, adecuando la economía a la dinámica internacional. Al diversificar los sectores de inversión económica, se disminuyen distintos riesgos asociados con la quiebra empresarial y además se promueve la productividad, generación de empleo con el fin de dirigirse hacia un desarrollo sustentable y continuar con la reducción de la pobreza.

24 El inicio de la explotación petrolera comienza con el primer Boom Petrolero del País en 1972.


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AGRADECIMIENTOS

Los autores agradecen la ayuda brindada por Emily Alvarado, los comentarios y sugerencias de Paúl Carrillo y Grace Armijos. Finalmente los autores se muestran agradecidos por las sugerencias y comentarios de dos revisores anónimos que con sus observaciones permitieron mejorar el documento.

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