los determinantes de la estructura de capital de las
TRANSCRIPT
LOS DETERMINANTES DE LA ESTRUCTURA DE CAPITAL DE LAS EMPRESAS
EN COLOMBIA: UN ANÁLISIS DE PANEL DE DATOS DINÁMICO BASADO EN
INFORMACIÓN PÚBLICA
GUSTAVO ADOLFO CHAPARRO CARDOZO
Proyecto de Grado para optar al título de Administrador de Empresas
Asesor
Eric F. Rodríguez L. Ph.D.
UNIVERSIDAD DE LOS ANDES
FACULTAD DE ADMINISTRACIÓN
BOGOTÁ D.C.
Junio de 2007
II
RESUMEN
En el presente proyecto de grado, se realiza un análisis de los determinantes de la
estructura de capital para un panel dinámico conformado por 2000 compañías
listadas en la base de datos de la Superintendencia de Sociedades (años 1998 a
2005). Se encontró que el tamaño de la firma, la proporción de activos tangibles y el
crecimiento son atributos específicos de la firma que están positivamente
relacionados con su grado de apalancamiento financiero; mientras que la
rentabilidad, y la volatilidad de los ingresos están negativamente asociados al nivel
de endeudamiento de la firma. El signo de estas relaciones sugiere que tanto la
teoría “pecking order” como la teoría “trade-off” son validas al explicar la estructura
de capital de las compañías colombianas integrantes de la muestra.
Palabras Clave: Estructura de Capital, Apalancamiento Financiero, Panel de Datos
Dinámico, Colombia, Teoría Trade-off, Teoría Pecking Order.
III
TABLA DE CONTENIDO Introducción 1. Capítulo 1: Teorías de Financiamiento Corporativo
1.1. El Teorema Modigliani – Miller 1.2. La teoría Trade-Off
1.2.1. Impuestos 1.2.2. Costos de Bancarrota
1.3. Costos de Agencia 1.3.1. Transferencia del riesgo 1.3.2. El problema de sub-inversión 1.3.3. La hipótesis del flujo de caja libre
1.4. Costos de Información y Efectos de Señalización 1.4.1. Señalización con la proporción de deuda 1.4.2. Teoría Pecking Order
2. Capítulo 2: Determinantes de la Estructura de Capital
2.1. Valor colateral o Tangibilidad de los Activos 2.2. Crecimiento 2.3. Rentabilidad 2.4. Tamaño 2.5. Volatilidad y Riesgo Operacional 2.6. Unicidad 2.7. Escudos Fiscales no Provenientes de Deuda 2.8. Clasificación Industrial 2.9. Hipótesis
3. Capítulo 3: Datos y Metodología
3.1. Metodología 3.2. Datos 3.3. Análisis de varianza para las razones de endeudamiento por sector
4. Capitulo 4: Análisis de Panel de Datos y Resultados 5. Capítulo 5: Conclusiones 6. Referencias 7. Anexos
IV
LISTA DE TABLAS
Tabla 1: Determinantes, signo reportado y autor…………………………………........39
Tabla 2: Variables Independientes y relación esperada……………...……………..…41
Tabla 3: Estadística Descriptiva…………………………………………………….........53
Tabla 4: Coeficientes de correlación de Pearson entre variables…………………….57
Tabla 5: Razones medias de apalancamiento por sector – Año 2005……………….59
Tabla 6: ANOVA……………………………………………………………...…………….59
Tabla 7: Pruebas de homogeneidad de varianzas………………….....................……60
Tabla 8: Pruebas robustas de igualdad de medias....................................................60
Tabla 9: Rankings de apalancamiento por industria..................................................62
Tabla 10: Resultados Dinámicos................................................................................64
Tabla 11: Velocidad de ajuste para diferentes países................................................67
Tabla 12: Comparación de los resultados con las teorías Trade-Off y Pecking
Order...........................................................................................................................70
Tabla 13: Determinantes del apalancamiento financiero...........................................70
V
LISTA DE FIGURAS
Figura 1: Estructura óptima de capital en la teoría Trade-Off....................................10
Figura 2: La estructura óptima de capital según la teoría de Agencia.......................11
Figura 3: Esquema gráfico de un panel de datos......................................................48
Figura 4: End. 1 (DF+CxP/TA)...................................................................................55
Figura 5: End. 2 (DF/TA)............................................................................................55
Figura 6: End. 3 (DF/Capital).....................................................................................55
Figura 7: End. 4 (DFA/Cap Aj)...................................................................................55
Figura 8: Ln(Ing Op) (TAM)........................................................................................56
Figura 9: EBIT/TA (RENT).........................................................................................56
Figura 10: AF/TA (TANG)..........................................................................................56
Figura 11: % Crecim TA (CRECIM)...........................................................................56
Figura 12: D.E. % Cambio Ing (VOL).........................................................................57
Figura 13: CV/Ing Op (UNIC).....................................................................................57
Figura 14: Apalancamiento por sector – 2005...........................................................61
VI
LISTA DE ANEXOS
Anexo 1: Estimador Arellano-Bond de dos pasos usando definición de
endeudamiento No. 1 (end1): DF+CP/TA para el periodo 1998-2005.
Anexo 2: Estimador Arellano-Bond de dos pasos usando definición de
endeudamiento No. 2 (end2): DF/TA para el periodo 1998-2005.
Anexo 3: Estimador Arellano-Bond de dos pasos usando definición de
endeudamiento No. 3 (end3): DF/CAP para el periodo 1998-2005.
Anexo 4: Estimador Arellano-Bond de dos pasos usando definición de
endeudamiento No. 4 (end4): DFA/CAPA para el periodo 1998-2005.
Anexo 5: Estimador Arellano-Bond de un paso usando definición de endeudamiento
No. 1 (end1): DF+CP/TA para el periodo 1998-2005.
Anexo 6: Estimador Arellano-Bond de un paso usando definición de endeudamiento
No. 2 (end2): DF/TA para el periodo 1998-2005.
Anexo 7: Estimador Arellano-Bond de un paso usando definición de endeudamiento
No. 3 (end3): DF/CAP para el periodo 1998-2005.
Anexo 8: Estimador Arellano-Bond de un paso usando definición de endeudamiento
No. 4 (end4): DFA/CAPA para el periodo 1998-2005.
Anexo 9: Estimador Arellano-Bond de dos pasos usando definición de
endeudamiento No. 1 (end1): DF+CP/TA para el periodo 1998-2006.
VII
Anexo 10: Estimador Arellano-Bond de dos pasos usando definición de
endeudamiento No. 2 (end2): DF/TA para el periodo 1998-2006.
Anexo 11: Estimador Arellano-Bond de dos pasos usando definición de
endeudamiento No. 3 (end3): DF/CAP para el periodo 1998-2006.
Anexo 12: Estimador Arellano-Bond de dos pasos usando definición de
endeudamiento No. 4 (end4): DFA/CAPA para el periodo 1998-2006.
Anexo 13: Estimador Arellano-Bond de un paso usando definición de
endeudamiento No. 1 (end1): DF+CP/TA para el periodo 1998-2006.
Anexo 14: Estimador Arellano-Bond de un paso usando definición de
endeudamiento No. 2 (end2): DF/TA para el periodo 1998-2006.
Anexo 15: Estimador Arellano-Bond de un paso usando definición de
endeudamiento No. 3 (end3): DF/CAP para el periodo 1998-2006.
Anexo 16: Estimador Arellano-Bond de un paso usando definición de
endeudamiento No. 4 (end4): DFA/CAPA para el periodo 1998-2006
1
INTRODUCCIÓN
¿Existe una forma de dividir el capital base de una compañía entre deuda y
patrimonio de tal forma que se espere como resultado la maximización del valor de la
firma? Y si existe, ¿cuáles son los factores críticos que determinan la razón de
apalancamiento objetivo para una firma? Éstas, son las preguntas con las que
Barclay y Smith (2005) inician su revisión de las principales teorías en estructura de
capital y que ejemplifican como, 50 años después del laureado trabajo de Modigliani
y Miller (1958) y de un intenso debate en la materia, aún no ha sido posible
establecer respuestas definitivas al respecto. De hecho, Modigliani y Miller (1958)
iniciaron el debate académico en estructura de capital al argumentar que bajo ciertas
condiciones, el impacto del financiamiento de la firma es irrelevante para su valor.
Para éstos autores, en un mundo con un mercado de capitales perfecto, sin costos
de transacción o costos de bancarrota, sin impuestos y con la actividad productiva de
la firma independiente de su forma de financiamiento, los fondos internos y externos
pueden ser considerados como sustitutos perfectos. Una vez estos supuestos
fundamentales son relajados y se tiene en consideración que las firmas pueden
encontrar restricciones al acceso a financiamiento externo y que los costos de
diferentes alternativas para dicho financiamiento pueden variar sustancialmente
(Bevan & Danbolt, 2002), desde un punto de vista práctico la estructura de capital se
convierte en uno de los temas de mayor importancia para la firma (Graham y Harvey,
2001).
A lo largo de este proceso, la investigación en el tema de estructura de capital ha
estado acompañada de críticas y dificultades. Por ejemplo, algunos intentos para
explicar la estructura de capital han terminado en resultados inconclusos (Harris &
Raviv, 1991); además, la producción empírica en ésta área se ha mantenido
atrasada en relación a la investigación teórica. Éste fenómeno se debe en parte a
que los atributos relevantes de la firma son expresados en conceptos abstractos que
2
generalmente no son directamente observables (Titman & Wessels, 1988). Por
ejemplo, Harris y Raviv (1991) exponen que: “La interpretación de resultados debe
tener en cuenta y ser modulada por el conocimiento de las dificultades involucradas
en la medición tanto del nivel de apalancamiento, como de las variables
dependientes de Interés” (Harris y Raviv, p. 331, 1991). Por su parte, Barclay y
Smith (2005) señalan que el obstáculo más importante para el desarrollo de una
teoría definitiva en estructura de capital ha sido el diseño de pruebas empíricas que
sean lo suficientemente poderosas como para proveer una base sobre la cual
escoger entre las diferentes teorías. También presentan una interesante
comparación del avance de las teorías en Mercado de Capitales con lo propio en
Finanzas Corporativas: Para Barclay y Smith, desde hace más de 30 años se están
produciendo útiles modelos en Mercado de Capitales que luego de mejoras
continuas han mostrado una notable precisión, por otro lado, los modelos en
Finanzas Corporativas se han quedado muy atrás, fenómeno debido principalmente
a tres razones: primero, la falta de precisión en los modelos que sólo proveen
indicaciones cualitativas o direccionales. Segundo, la mayoría de las teorías en
estructura óptima de capital no son mutuamente exclusivas por lo que es claro que la
evidencia en las que se basan todas las teorías juega algún rol en la determinación
de una estructura óptima de capital. Tercero, y como fue mencionado anteriormente,
muchas de las variables que parecen afectar la estructura óptima de capital, son
difíciles de medir. Por éstas razones, Barclay y Smith (2005) concluyen que a pesar
de que hasta ahora no es posible identificar exactamente la estructura de capital que
maximice el valor de una compañía, si se ha llegado a conocer en gran manera la
naturaleza de los intercambios entre deuda y patrimonio y entre diferentes tipos de
deuda, intercambios que todo gerente financiero debe considerar a la hora de tomar
decisiones para su firma.
Los primeros trabajos empíricos en estructura de capital desarrollados durante la
década de los 70 y 80 examinaron el caso de las compañías estadounidenses
(Taggart, 1977; Marsh, 1982; Jalilvand & Harris, 1984 Titman y Wessels, 1988).
3
Posterior a éstos hicieron su aparición los trabajos enfocados en otras economías
desarrolladas. Por ejemplo, Rajan y Zingales (1995) probaron para los países del G71
las lecciones empíricas y teóricas aprendidas de los primeros estudios. Los autores
encontraron un nivel similar de apalancamiento financiero entre países, sin embargo
reconocieron que había importantes diferencias en la forma de consecución de
dichos recursos. Además, encontraron que los determinantes de la estructura de
capital que habían sido reportados para las compañías estadounidenses (tamaño,
crecimiento, rentabilidad y la importancia de los activos tangibles) son también
importantes en otros países. De esta manera, mostraron cómo un buen
entendimiento del contexto institucional relevante para cada país, (leyes de
bancarrota, tratamientos fiscales, concentración de la propiedad y estándares
contables) es ideal cuando se quiere entender la forma en que operan e impactan los
mencionados determinantes en la estructura de capital de la firma. Seis años
después Booth, Aivazian, Demirguc y Maksimovic (2001) hicieron un importante
avance al demostrar que los mismos determinantes predominan en países en
desarrollo2. Así, otros estudios basados en economías emergentes con diferentes
contextos institucionales se han agregado a la literatura en estructura de capital
(Schulman, Deborah, Sellers & Kennedy (1996) para Nueva Zelanda;
Wiwattanakantang (1999) para Taiwán; Chen (2003) para China; Boateng (2004)
para Ghana; Sayilgan, Karabacak y Küçükkocaoglu (2006) para Turquía; Kohi y
Ramachandran (2006) para Vietnam, entre otros).
En Colombia, los principales trabajos en estructura de capital han sido publicados en
la presente década. Entre los más importantes encontramos el trabajo de Tenjo,
López y Zamudio (2006), equipo de trabajo del Banco de la Republica, el trabajo
descriptivo de Zamudio (2005) y el trabajo en estructura de capital para
establecimientos de crédito de Durán (2005).
1 Estados Unidos, Japón, Alemania, Francia, Italia, Reino Unido y Canadá.
2 En especifico, Booth el al. (2001) estudiaron el caso de Brasil, México, India, Corea del Sur, Jordania, Malasia,
Pakistán, Tailandia, Turquía y Zimbabwe.
4
Por último, es importante resaltar el papel de las publicaciones en economía y
negocios quienes han sido las encargadas de transmitir la importancia del tema de
estructura de capital de la academia al sector empresarial colombiano. Por ejemplo,
una de las publicaciones colombianas mas importantes en administración y negocios,
la revista Dinero, y la consultora Meritum, realizaron durante el primer semestre de
2006 un análisis de la estructura de endeudamiento de las 5.000 empresas más
grandes en Colombia frente a empresas internacionales (más de 9.000 empresas
registradas en la bolsa de Nueva York) y encontraron que la política de
endeudamiento de las compañías colombianas no sigue la misma racionalidad de los
mercados internacionales. Así, su estructura de capital es diferente, dado que están
subendeudadas. Según el estudio y con los niveles de rentabilidad actuales, el
apalancamiento financiero ya debería haber alcanzado los niveles presentados antes
de 1999. Sin embargo esto no ha ocurrido. Por ejemplo, mientras en el mercado
internacional las compañías con mayores márgenes operacionales y con mayor
liquidez tienden a tener altos niveles de deuda, en Colombia estas empresas en vez
de aumentarla, la reducen, al punto de presentar niveles de endeudamiento hasta
30% por debajo de las extranjeras. Entre las principales razones que argumentan los
autores para explicar el fenómeno de subendeudamiento es la precaución de las
empresas ante las experiencias adquiridas en crisis económicas previas, el deficiente
acceso al crédito que perciben algunas compañías con poco o negativo historial
financiero, el vago entendimiento o desestimación por parte de los empresarios
colombianos (en especial en la pequeña y mediana empresa) de la importancia de
contar con una adecuada estructura financiera, la alta concentración de la propiedad,
las políticas de las empresas familiares (que según estudio de la Superintendencia
de Sociedades citado por Dinero representan el 70 % de las firmas en el país) en el
tema de hacer publica la información corporativa y la falta de políticas adecuadas en
gobierno corporativo en el sector privado.
El objetivo del presente trabajo es analizar el impacto de los factores específicos a la
firma que se relacionan o son determinantes en las decisiones de estructura de
5
capital de las empresas en Colombia. Dicho objetivo se logrará a través de un test
empírico usando la metodología de panel de datos dinámico. El presente estudio, al
seguir un procedimiento ya establecido, aspira a ser comparable metodológicamente
con otros estudios en el tema de determinantes de la estructura de capital, realizados
tanto para países desarrollados como en economías emergentes. El análisis es
conducido usando un panel perteneciente a 2.000 empresas colombianas de
diversos sectores que reportan datos para la Superintendencia de sociedades y se
basa en observaciones de fin de año para ocho años consecutivos de 1998 a 2005.
Los resultados del presente trabajo muestran que el tamaño de la firma, la proporción
de activos tangibles y el crecimiento son atributos específicos de la firma que están
positivamente relacionados con su grado de apalancamiento financiero; mientras que
la rentabilidad, y la volatilidad de los ingresos están negativamente asociadas al nivel
de endeudamiento de la firma
La estructura del presente trabajo está organizada de la siguiente manera: basado en
el trabajo previo de Harris y Raviv (1991), Drobetz y Fix (2003), Barclay y Smith
(2005) y Chen y Strange (2006) en el capítulo 1 se presenta una exposición de las
principales teorías en estructura de capital. A partir de éstas teorías, el capítulo 2
analiza ocho determinantes específicos a la firma que afectan la estructura de
capital, además, repasa los principales trabajos empíricos que se han hecho en el
tema, las variables utilizadas para medir dichos determinantes (en adelante proxy o
proxies) y los resultados obtenidos, para finalizar con el planteamiento de las
hipótesis del trabajo. El capítulo 3 describe la metodología aplicada, enumera y
define las variables usadas, presenta un recuento del proceso de recolección de la
información y exhibe la estadística descriptiva de la base de datos usada. El capítulo
4 presenta los resultados arrojados por el análisis del panel de datos. Finalmente, el
capítulo 5 hace un análisis de los resultados a la luz del marco teórico presentado en
las dos primeras secciones y sugiere algunas alternativas de trabajo posterior
6
basadas en el presente proyecto de grado y en el tema de estructura de capital en
Colombia.
7
CAPÍTULO 1: TEORÍAS EN ESTRUCTURA DE CAPITAL
Basado en el trabajo previo de Harris y Raviv (1991), Drobetz y Fix (2003), Barclay y
Smith (2005) y Chen y Strange (2006) en el presente capitulo se exponen las
principales teorías en estructura de capital. Se hace énfasis en la relación entre las
teorías en estructura de capital y las características propias de la firma. Esta relación
será de gran importancia para el desarrollo del capítulo 3 – Determinantes de la
Estructura de Capital. En su orden se presenta, la teoría de irrelevancia de Modigliani
y Miller, la teoría del Trade Off y la teoría de los Costos de Información y Efectos de
Señalamiento (en donde está incluida la teoría conocida como Pecking Order).
1.1 El Teorema Modigliani - Miller
En su famoso artículo de 1958, los ganadores del premio Nobel Merton Miller y
Franco Modigliani expusieron la prueba formal de su ahora famosa proposición de la
irrelevancia. Demostraron que en un mercado de capitales perfecto existirían
oportunidades de arbitraje si el valor de la firma dependiera de la forma en que la
misma está financiada. También argumentaron que si los inversionistas y las firmas
pueden obtener recursos a una misma tasa de interés, los inversionistas podrían
neutralizar cualquier decisión en estructura de capital que tomara la firma
(apalancamiento “hecho en casa”).
La racionalidad detrás de los argumentos de Modigliani y Miller (1958) se basa en
que el valor de la firma es determinado únicamente por el lado izquierdo del balance
general (o a lo que usualmente se conoce como la política de inversiones de la
compañía). La esencia económica de la firma no es afectada por la mayor o menor
medida del componente deuda en el fondeo de la misma. Para incrementar el valor
de la firma, ésta debe invertir en proyectos adicionales con valor presente positivo.
8
A pesar de que la teoría de Modigliani y Miller (1958) se basa en supuestos no
realistas, sirve como punto de partida en la búsqueda de los factores que influyen las
políticas de apalancamiento corporativo
1.2 La teoría Trade-Off
La teoría del Trade-Off en estructura de capital sugiere que el apalancamiento
objetivo de la firma está regido por tres fuerzas: Los impuestos, los costos de estrés
financiero y de bancarrota y los conflictos de agencia.
Uno de los supuestos principales de del modelo de Modigliani y Miller (1958) era que
no se consideraban los impuestos. Posterior trabajo de los autores (1963) y de Miller
(1977) añadieron los efectos fiscales a su marco teórico. Una implicación de ese
nuevo trabajo fue que las firmas deberían financiar sus proyectos completamente a
través de deuda con el propósito de maximizar el valor de la firma. Claramente esto
contradice la realidad en donde la deuda constituye sólo una fracción del capital total
de las empresas. El subsecuente trabajo teórico busca una estructura de capital
óptima que resulte del intercambio entre los beneficios del escudo financiero de la
deuda y los costos por estrés financiero al usar la misma. De acuerdo a esta línea de
la teoría, los beneficios de la deuda surgen de su exención tributaria, lo que implica
que una mayor razón de endeudamiento aumentaría el valor de la firma. Sin
embargo, estos beneficios pueden ser reducidos por los costos generados por estrés
financiero, los cuales podrían destruir valor en la firma. Por lo tanto, la estructura
óptima de capital esta determinada por el intercambio entre los beneficios fiscales de
la deuda y los costos por estrés provocados por la deuda.
1.2.1 Impuestos: Al incrementar el nivel de deuda en la estructura de capital de la
firma, se disminuye su pasivo fiscal y se aumenta el flujo de caja después de
impuestos disponible a los accionistas y acreedores. Por lo tanto se infiere una
relación positiva entre el escudo fiscal y el valor de la firma. DeAngelo, y Masulis
(1980), Ross (1985) y Leland (1994) han demostrado que, tomando en cuenta los
9
efectos tributarios y fiscales, es ventajoso para una firma con activos seguros,
tangibles y un ingreso gravable considerable, tomar una alta razón de deuda a
patrimonio para evitar altos pagos en impuestos. Para una firma con pobres
rendimientos y más activos intangibles, es mejor depender de financiamiento vía
patrimonio3. Uno de los problemas de las teorías basadas en los beneficios fiscales
de la deuda es que estas no pueden explicar porqué las estructuras de capital varían
a través de firmas que están sujetas a las mismas tasas tributarias
1.2.2 Costos de Bancarrota: Cuando la firma adquiere deuda en exceso para
financiar sus operaciones corre el riesgo de incurrir en el incumplimiento de sus
obligaciones (default). Sin embargo, el problema no es el estado de bancarrota per
se. Por ejemplo, si los pagos a los tenedores de bonos corporativos no se realizan
cuando es debido y el bono cae en default, se corre el riesgo de que la firma sea
transferida a los tenedores de bonos. Además, existen una serie de costos, directos
e indirectos, que surgen en el caso de bancarrota. Los costos directos por la
administración del proceso de bancarrota son relativamente pequeños comparados
con el valor de las firmas. Sin embargo existen economías de escala con respecto a
los costos directos de bancarrota, así, mientras parecen ser menos importantes para
grandes firmas pueden ser substanciales para pequeñas y medianas empresas
(Warner, 1977; Haugen y Senbet, 1977; Andrade y Kaplan, 1998). Por su parte, los
costos indirectos de bancarrota pueden ser significantes tanto para pequeñas como
grandes empresas. Una vez las firmas entran en etapa de estrés financiero, es de
esperar que cambien las políticas de inversión de la firma, lo que redunde en la
reducción del valor de la firma. Por ejemplo, la firma podría decidir bajo un enfoque
de corto plazo, reducir la inversión en investigación y desarrollo, mantenimiento,
publicidad, capacitación, etc., lo que en ultimas resultaría en un menor valor para la
firma. Además, el estado de bancarrota dificulta la relación con los clientes de la
firma, que usualmente se pierden, tanto por la reducción de confianza en la
3 Una discusión de las características propias de la firma que determinan su estructura de capital se encuentra en
el siguiente capítulo.
10
compañía como en el temor a una reducción en el nivel de servicio. En resumen, la
teoría del trade off en estructura de capital establece que existe una razón óptima de
endeudamiento. Las firmas deben balancear los beneficios de un mayor
apalancamiento con la mayor probabilidad (y posiblemente unos mayores costos
asociados) de entrar en una etapa de estrés financiero.
Figura 1 Estructura óptima de capital en la Teoría Trade Off
La estructura óptima de capital cuando la deuda es asociada a los intercambios entre escudos fiscales y costos de estrés financiero, reorganización y quiebra4.
Valor de la firma sin deuda
Costos de estrés financiero y Bancarrota.
Valor de la firm
a
Apalancamiento
Escudo Fiscal
Reducción de sobre-inversión
1.3 Costos de Agencia
Jensen y Meckling (1976) definen costos de agencia como la suma del gasto por
monitoreo del principal, los costos de emisión del agente y la perdida residual.
Drobetz y Fix (2003) identifican que en gran parte de la literatura en finanzas
corporativas es asumido que los costos de agencia son un importante determinante
de la estructura de capital (ver por ejemplo Harris y Raviv, 1991). En particular, tres
formas de problemas de agencia han recibido particular atención: La transferencia
4 Basado en: Koller, Goedhart & Wessels, 2005.
11
del riesgo (o sustitución de activos), el problema de la sub-inversión y la hipótesis del
flujo de caja.
Jensen y Meckling (1976) argumentan que una estructura óptima de capital puede
ser obtenida al balancear los costos de agencia de la deuda frente a los beneficios
de la deuda como es mostrado en la figura 2. Allí se muestran los costos totales de
agencia AT(E) como función de la razón de financiamiento con capital externo
(emisión de nuevas acciones) sobre el total del financiamiento externo E=SO/(B+SO),
para un tamaño de firma dado, V* y un monto dado del total del financiamiento
externo (B+SO), donde SO representa la financiación externa vía capital y B
representa la deuda financiera. ASO(E) son los costos de agencia asociados al
financiamiento con capital externo, mientras que AB(E) so los costos de agencia
asociados a la deuda. AT(E*) son el costo total de agencia mínimo para una fracción
óptima del total de financiamiento externo E*.
Figura 2 La estructura óptima de capital según la Teoría de Agencia
1.3.1 Transferencia del Riesgo: La hipótesis de la transferencia del riesgo (también
llamada hipótesis de expropiación por el tenedor de bonos) afirma que los
accionistas tienen el incentivo de aprovecharse de los tenedores de bonos una vez la
12
deuda ha sido emitida. Los administradores de la firma, para quienes su
responsabilidad es finalmente con los accionistas, son propensos a realizar
inversiones que maximicen la participación de sólo los accionistas antes que el valor
total de la firma. En particular, debido a que el patrimonio puede ser visto como una
opción call, los administradores podrían tender a aceptar proyectos riesgosos con
valor presente negativo en donde la destrucción de valor consiste en una disminución
del valor de mercado de la deuda en un pequeño incremento en el valor del
patrimonio. Éste fenómeno es conocido como el problema de la sobre-inversión.
La teoría de valoración de opciones establece que la sensibilidad del precio de una
opción con respecto a la volatilidad es más alta para una opción “at the money”. Esto
implica que el conflicto de expropiación accionista – tenedor de bono, es más
pronunciado en firmas que enfrentan un estado de estrés financiero. Por lo tanto, el
conflicto de substitución de activos es usualmente clasificado como un costo indirecto
de bancarrota.
El potencial de expropiación hace difícil para las firmas la consecución de deuda a
“precios justos”. Así, los inversionistas en bonos corporativos obtienen una
compensación por dicha posibilidad. Debido a que los inversionistas anticipan el
comportamiento futuro de los accionistas, éstos demandan un pago extra que no
demandarían si la firma pudiera de manera convincente comprometerse a no
“expropiar” a los tenedores de bonos. Mientras que los tenedores de bonos esperan
ex ante estar igualmente bien, los accionistas enfrentan la oportunidad de no poder
emitir deuda. Este fenómeno conocido como el efecto de sustitución de activos es un
costo de agencia originado por el financiamiento vía deuda. Dado que el costo
esperado del comportamiento oportunista está incorporado al precio de la deuda,
Jensen y Meckling (1976) afirman que la firma intercambia los mencionados costos
de agencia versus los beneficios de la deuda.
13
1.3.2 El problema de Sub-inversión: Se refiere a la tendencia de los
administradores a evitar proyectos seguros con valor presente neto positivo en donde
el incremento en valor consiste en un incremento del valor de mercado de la deuda y
un menor decrecimiento en el valor del patrimonio. Myers (1977) demuestra que
existe una explicación racional para esta decisión que aparentemente sólo considera
el corto plazo cuando los accionistas no tienen oportunidad de recibir ningún
beneficio de un proyecto de valor presente positivo cuando la deuda va en primer
lugar. Consecuentemente, la firma rehusará el aceptar buenas oportunidades de
inversión ex post, reduciendo el valor de la firma ex ante. (Drobetz & Fix, 2003).
Brealey y Myers (2000) argumentan que el problema de sub-inversión afecta en
teoría a todas las firmas con apalancamiento, pero que es mas pronunciado el
problema para compañías altamente apalancadas en periodo de estrés financiero. A
mayor probabilidad de caer en default, mayor es la ganancia de los tenedores de
bonos por concepto de inversión en proyectos con VPN positivo. Adicionalmente,
compañías cuyo valor consiste principalmente en oportunidades de inversión u
opciones de crecimiento tienden a sufrir en mayor medida del problema de sub-
inversión.
Como en el problema de sustitución de activos, el problema de sub-inversión inclina
la estructura de capital hacia el patrimonio. Las firmas maduras con una buena
reputación pero pocas nuevas oportunidades rentables de inversión y cuyo valor
proviene principalmente de los actuales de la compañía, encuentran que es óptimo la
selección de proyectos seguros. En contraste, las firmas jóvenes con diversas
oportunidades de crecimiento y poca o ninguna reputación establecida, podrían
escoger proyectos más riesgosos. Si sobreviven sin entrar en default, eventualmente
se cambiarán a proyectos más seguros. Debido a que perciben menores costos de
endeudamiento, las firmas más antiguas podrían tener mayores razones de
apalancamiento que las firmas cuyo valor es derivado principalmente de sus
oportunidades de crecimiento.
14
1.3.3 La hipótesis del Flujo de Caja Libre: Easterbrook (1984) y Jensen (1986)
argumentan que para las compañías que consisten principalmente de activos fijos y
que producen un flujo de caja operativo estable, un alto apalancamiento podría
agregar valor a la firma al mejorar la disciplina financiera de sus administradores.
Para los autores el flujo de caja libre después del servicio a la deuda representa caja
en exceso que la que se requiere para fondear todos los proyectos de la firma con
valores presentes positivos. Firmas con substanciales flujos de caja libre enfrentan
conflictos de interés entre los administradores y los accionistas. El problema consiste
en cómo motivar a los administradores a distribuir el exceso de fondos en vez de
invertirlo por debajo del costo del capital o desperdiciarlo en deficiencias
organizacionales. Peor aún, los gerentes podrían invertir menos esfuerzo en
administrar los recursos de la firma o transferir esos recursos en su beneficio
personal.
En vez de invertir en proyectos de bajo retorno, los administradores de firmas con
flujos de caja estables podrían incrementar sus dividendos o recomprar acciones. Sin
embargo, el apalancamiento es un medio más efectivo de tratar el problema del
exceso de flujo de caja. Esto debido a la obligación contractual del pago de interés y
principal es una señal más creíble de la devolución del exceso de capital a los
inversionistas que los pagos discrecionales de dividendos o la recompra de acciones.
Los acreedores pueden llevar a la firma a una instancia legal de bancarrota si los
gerentes no mantienen su promesa de cumplir con los pagos de interés y capital. Por
consiguiente, el uso de deuda reduce el costo de agencia de los flujos de caja en
compañías maduras al reducir la caja disponible para gastos a discreción de los
gerentes. (Stulz, 1990; Harris y Raviv, 1990).
15
1.4 Costos de Información y Efectos de Señalización
1.4.1 Señalización con la Proporción de Deuda: La selección de la estructura de
capital envía señales a los inversionistas externos de la información que poseen los
inversionistas internos. Ross (1977) asume que los administradores conocen la
verdadera distribución de los retornos de la firma, pero los inversionistas externos no.
El autor argumenta que los inversionistas externos interpretan mayores niveles de
apalancamiento como una señal de mayor cualidad. La intuición detrás de éste
argumento consiste en que la deuda y el patrimonio difieren en una manera muy
importante y crucial para señalar información interna de la compañía. La deuda es
una obligación contractual para repagar intereses y principal. El incumplimiento en
estos pagos puede llevar a bancarrota y los administradores podrían perder sus
puestos. En comparación, el financiamiento vía patrimonio es más laxo. Aunque los
accionistas esperan que por lo menos los dividendos sean mantenidos, los gerentes
pueden tener mayor discreción en su administración y pueden disminuirlos o
suspenderlos en un periodo de estrés financiero. Por lo tanto, el aumentar la
proporción de deuda a la estructura de capital de la firma puede ser interpretado
como una señal creíble de tanto futuros flujos de caja como de la confianza de los
administradores en su firma. Firmas de menor calidad crediticia no imitarán a las
firmas de mayor calidad emitiendo mayor deuda debido a los mayores costos de
bancarrota que enfrenan a cualquier nivel de deuda. Así, Ross (1977) concluye que
los inversionistas toman grandes niveles de endeudamiento como una señal de
mayor calidad, por lo que la rentabilidad y el apalancamiento deberían estar
positivamente relacionados.
1.4.2 Teoría Pecking Order: Myers y Majluf (1984) sugieren que la estructura de
capital puede ayudar a mitigar las ineficiencias en el programa de inversiones de la
firma que son causadas por asimetrías de información. Los autores muestran que los
gerentes usan información privada para emitir títulos valores riesgosos cuando los
mismos se encuentran sobrevalorados. Esto lleva a una interacción entre las
16
decisiones de inversión y financiación. Debido a que los participantes del mercado no
pueden separar la información de nuevos proyectos de la información acerca de la
sobre-valoración o sub-valuación de la firma, el patrimonio será valorado
erróneamente por el mercado. Si la firma requiere financiar nuevos proyectos con la
emisión de patrimonio, la posible posterior caída en el valor de mercado de las
acciones de la firma puede ser lo suficientemente severa como para que los nuevos
inversionistas capturen más del valor presente neto del nuevo proyecto, lo que
resultaría en una perdida neta para los accionistas existentes. De ésta manera,
inclusive proyectos con valor presente neto positivo serían rechazados, lo que
llevaría nuevamente a un problema de sub-inversión.
Los costos de información asociados a la emisión de deuda y patrimonio han llevado
a Myers (1984) a argumentar que la estructura de capital de la firma refleja la
acumulación de requerimientos financieros pasados. Existe un orden de selección en
estructura de capital: las firmas prefieren el financiamiento interno; si el anterior no es
suficiente y las firmas requieren financiamiento externo, realizan la emisión más
barata primero. Inician con deuda, luego posiblemente pueden emitir instrumentos
híbridos como bonos convertibles, y emiten nuevo patrimonio sólo como último
recurso.
En contraste con la teoría del “trade-off”, en la teoría “pecking order” no existe una
razón de apalancamiento objetivo bien definida. Así, el nivel de apalancamiento de la
firma refleja el requerimiento acumulado pasado de financiamiento externo en la
firma (Baker & Wurgler, 2000).
La teoría pecking order puede explicar la razón por la cual las firmas más rentables
tienden a tomar menos deuda; simplemente no necesitan de los fondos externos. Las
firmas menos rentables necesitan más deuda porque no poseen los suficientes
recursos internos. La deuda es la primera fuente de financiamiento externo en la
teoría pecking order. Nuevas acciones sólo son emitidas como último recurso,
17
cuando la capacidad de endeudamiento de la firma ha sido totalmente agotada. Los
beneficios tributarios de la deuda son un beneficio de segundo orden. Finalmente, la
razón de endeudamiento cambiaría cuando exista un desequilibrio entre los fondos
internos y las oportunidades reales de inversión.
18
CAPÍTULO 2: DETERMINANTES DE LA ESTRUCTURA DE CAPITAL
La literatura en estructura de capital ha identificado un número de factores que
parecen tener incidencia en las decisiones de apalancamiento en la firma tanto en
Estados Unidos y otras economías desarrolladas, (Rajan & Zingales, 1995) como en
países emergentes (Booth, Aivazian, Demirguc & Maksimovic, 2001). En este
capítulo se presenta un repaso de ocho características específicas a la firma:
tangibilidad, crecimiento, rentabilidad, tamaño, volatilidad, unicidad, escudos fiscales
y clasificación industrial. Para cada determinante se expondrán las implicaciones de
las diferentes teorías expuestas en el capítulo anterior, el estado del debate teórico,
las variables utilizadas como proxy del determinante y los principales resultados
empíricos. El capítulo finaliza con la exposición de las hipótesis propuestas para el
presente trabajo.
2.1 Valor colateral o tangibilidad de los Activos:
Diversas teorías en estructura de capital (por ejemplo, los estudios empíricos de
Titman & Wessels, 1988; Rajan & Zingales, 1995; y Fama & French, 2000)
argumentan que el tipo de activos de la firma en alguna manera afecta su selección
de estructura de capital.
Scott (1977) sugiere que al emitir deuda titularizada (cuando los actuales acreedores
no tienen dicha garantía), las firmas incrementan el valor de su patrimonio al
expropiar riqueza de sus actuales acreedores no titularizados. Por lo tanto, las firmas
tendrían incentivos para hacerlo, y se debería esperar una relación positiva entre la
importancia de los activos tangibles y el grado de apalancamiento. De la misma
manera, el trabajo de Galai y Masulis (1976), Jensen y Meckling (1976) y Myers
(1977) sugiere que los accionistas de compañías apalancadas tienen el incentivo de
invertir de manera no óptima para así expropiar riqueza de los tenedores de bonos
19
de la firma5. Argumentos expuestos por Myers y Majluf (1984) también sugieren que
las firmas pueden encontrar ventajoso el vender deuda titularizada. Su modelo
demuestra que puede haber costos asociados con la emisión de deuda, acerca de
los cuales los directores y gerentes pueden tener mejor información que los
accionistas externos. La emisión de deuda titularizada con activos de valor conocido,
evita este tipo de costos. Por esta razón, de firmas con activos que puedan ser
usados como colateral, se espera la emisión de una mayor proporción de deuda para
así poder tomar ventajas de esta oportunidad. Basados en problemas entre
administradores y accionistas, Harris y Raviv (1990) sugieren que las firmas con más
activos tangibles deberían tomar más deuda. Esto es debido al comportamiento de
los administradores de rehusar liquidar la firma aún cuando el valor de liquidación es
mayor al valor de la firma en marcha. De hecho, al incrementar el apalancamiento, la
probabilidad de default aumentaría, lo en este caso iría en beneficio de los
accionistas.
En contraste, la tendencia de los administradores a consumir más del nivel óptimo de
beneficios personales directos e indirectos, puede producir la relación opuesta entre
el capital “colateralizable” y los niveles de deuda. Según la teoría de la agencia, la
deuda puede tener un rol disciplinario: al incrementar el nivel de deuda, el flujo de
caja libre disminuye (Grossman & Hart, 1982; Jensen, 1986; Stulz, 1990). Por
ejemplo, Grossman y Hart (1982) sugieren que mayores niveles de deuda
disminuyen esta tendencia debido al incremento en la amenaza de bancarrota. Los
administradores de firmas altamente apalancadas también estarían menos
dispuestos a consumir beneficios personales en exceso debido a que los tenedores
de bonos o los banqueros estarían inclinados a monitorear de cerca dichas firmas.
Los costos asociados con esta relación de agencia pueden ser más altos para firmas
con activos que son menos colateralizables debido a que el monitoreo del capital
mostrado por dichas firmas es probablemente más difícil. Opuesto a Harris y Raviv,
este rol disciplinario de la deuda debería ocurrir principalmente en firmas con pocos
5 Ver Sección 1.3.1: Transferencia del Riesgo
20
activos tangibles o menos activos colaterizables, las cuales podrían escoger mayores
niveles de endeudamiento para limitar el consumo de beneficios por parte de sus
administradores.
Desde una perspectiva de la teoría pecking order, firmas con pocos activos tangibles
son más sensibles a asimetrías de información. Dichas firmas deberían por lo tanto,
emitir deuda antes que capital cuando necesitan financiamiento externo (Harris &
Raviv, 1991) llevando a una relación esperada negativa entre la importancia de los
activos intangibles y el apalancamiento.
Rajan y Zingales (1995) afirman que si una gran fracción de los activos de la firma
son tangibles, sus activos deberían servir como colateral, disminuyendo el riesgo del
prestamista percibiendo los costos de agencia de la deuda; además, los activos
deberían también retener más valor en liquidación. Por lo tanto, entre mayor sea la
proporción de activos tangibles en la hoja de balance (activos fijos sobre total
activos), mayor debería ser la voluntad de los prestamistas en proveer prestamos por
lo que el apalancamiento debería ser mayor. En el mismo orden de ideas, Gaud,
Jani, Hoesli y Bender (2005) afirman que los activos tangibles son propensos a tener
un impacto en las decisiones de préstamo de la firma ya que son sujetos a menos
asimetrías de información y usualmente tienen un mayor valor que los activos
intangibles en caso de bancarrota. Adicionalmente, el peligro de riesgo moral es
reducido cuando las firmas ofrecen activos tangibles como colateral, ya que esto
constituye una señal positiva para los acreedores que pueden solicitar la venta o
liquidación de estos activos en caso de default. Como tal, los activos tangibles
constituyen un buen colateral para préstamos.
Por parte los proxies usados en los estudios empíricos, el modelo estimado por
Titman y Wessels (1998) incorpora dos indicadores para el atributo de valor colateral.
Estos incluyen la razón de activos intangibles a activos totales y la razón del
inventario más planta y equipo bruto a total activos. El primer indicador está
21
negativamente relacionado con el atributo de valor colateral, mientras que el segundo
está positivamente relacionado al valor colateral. Diversos artículos con diferentes
enfoques, objetivos y países de estudio en el tema de estructura de capital usan
como proxy de tangibilidad la razón de los activos fijos a total activos. Entre ellos:
Friend y Lang (1988), Chittenden, Hall y Hutchinson (1996), Michaelas, Chittenden y
Poutziouris (1999), Huang y Song (2001), Drobetz y Fix (2003) y Kohi y
Ramachandran (2006). En su estudio de la estructura de capital en diez países en
desarrollo, Booth et al. (2001) definen tangibilidad de los activos como el total activo
menos los activos corrientes sobre el total activo. Gaud et al. (2005) en su estudio
acerca de los determinantes de la estructura de capital en compañías suizas, usan la
razón de activos tangibles más inventarios sobre total activos como proxy de los
colaterales. Afirman citando a Kremp et al. (1999), que añadir los inventarios a los
activos tangibles es motivado por el hecho de que la deuda es usada parcialmente
para financiar inventarios, y en muchos casos los inventarios mantienen algún valor
cuando la firma es liquidada. Igualmente, Chen (2003) y Sayilgan (2006) miden
tangibilidad como la razón de activos fijos más inventarios a total activo según valor
en libros. El uso de valores en libros en la definición de un proxy para tangibilidad
esta justificado por Myers (1984), para quien dichos valores están relacionados con
el valor de los activos en uso antes que con el valor de los intangibles o con las
oportunidades de crecimiento.
Por el lado de los resultados obtenidos, la mayoría de los estudios empíricos
concluyen una relación positiva entre los colaterales y el nivel de deuda (Ferri &
Jones, 1979; Marsh, 1982; Bradley et al., 1984; Rajan & Zingales, 1995; Allen, 1995;
Ooi, 1999: Kremp et al., 1999; Frank & Goyal, 2003; Gaud et al. 2005; Sayilgan et al.,
2006.). Por el contrario, resultados sin una conclusión fehaciente fueron reportados
por Titman y Wessels (1988). Booth et al. (2001) encontraron que de los diez países
en desarrollo objeto de su estudio, y debido a la composición industrial de cada país,
Brasil, India, Pakistán y Turquía mostraron una consistente relación negativa entre
tangibilidad de los activos y endeudamiento.
22
2.2 Oportunidades de Crecimiento:
Las firmas con oportunidades de crecimiento, según muestra Myers (1977), tienen la
tendencia a invertir de manera no óptima para expropiar riqueza a los tenedores de
bonos de la firma6, causando renuencia por parte de los acreedores a prestar por
largos horizontes de tiempo. Los costos de agencia asociados a esta relación
(tenedores de bonos y acreedores vs. accionistas) tienden a ser más altos para
firmas en industrias de crecimiento, las cuales tienen más flexibilidad en la selección
de sus futuras inversiones. Este problema puede ser resuelto por endeudamiento a
corto plazo (Titman & Wessels, 1988) o, según la perspectiva de la teoría de la
agencia, por deuda convertible. Para Jensen y Meckling (1976), Smith y Warner
(1979) y Green (1984) los costos de agencia pueden ser reducidos si las firmas
emiten deuda convertible. Esto sugiere que el crecimiento futuro esperado debería
ser negativamente relacionado a los niveles de endeudamiento a largo plazo y que
las razones de endeudamiento a corto plazo y de deuda convertible deberían estar
positivamente relacionadas a oportunidades de crecimiento. Por su parte Jung et al.
(1996) muestran que las firmas deberían usar capital propio para financiar sus
operaciones debido a que dicho financiamiento reduce los costos de agencia entre
los accionistas y los administradores, mientras que las firmas con menos prospectos
de crecimiento deberían usar deuda debido a su rol disciplinario (Jensen, 1986;
Stulz, 1990).
El modelo Trade-Off predice que las firmas con mayores oportunidades de inversión
deberían tener un menor apalancamiento financiero debido a que estas tienen
mayores incentivos a evitar problemas de sobre-inversión y de sustitución de activos
que pueden surgir de los conflictos de agencia entre accionistas y tenedores de
bonos (Drobetz & Fix, 2003). Esta predicción es enriquecida por la teoría del flujo de
6 Ver: Problema de Sustitución de Activos en la sección 1.3.1: Transferencia del Riesgo
23
caja libre de Jensen7 (1986), la cual predice que las firmas con mayores
oportunidades de inversión, tienen menos necesidad del efecto disciplinario de los
pagos por servicio a la deuda para controlar sus flujos de caja.
Titman y Wessels (1988) anotan que las oportunidades de crecimiento son activos de
capital que añaden valor a la firma pero que no pueden ser colateralizados ni
generan ingresos gravables. Por lo cual también se sugiere una relación negativa
entre deuda y oportunidades de crecimiento.
Un Proxy común para oportunidades de crecimiento es la razón de valor de mercado
a valor en libros del total de los activos (Myers, 1977; Rajan & Zingales, 1995; Ozkan,
2001; Bevan & Danbolt, 2002; Drobetz y Fix, 2003; Gaud et al., 2005). Firmas con
oportunidades de crecimiento deberían exhibir una mayor razón libros a mercado que
las firmas con menos oportunidades de crecimiento, aunque Harris y Raviv (1991)
sugieren que este no es necesariamente el caso. Según los mismos, dicho fenómeno
típicamente ocurriría cuando los activos cuyos valores han incrementado con el
tiempo han sido completamente depreciados, así como con activos con un alto valor
y que no son contabilizados en el balance general (por ejemplo Know-How o marcas
registradas). Para Titman y Wessels (1988) entre los indicadores de crecimiento se
incluyen inversiones en bienes de capital (capital expenditures) sobre total activos
(Almazán y Molina, 2005), y el crecimiento del total activo medido como el cambio
porcentual en el total activos (Khoi & Ramachandran, 2006). Debido a que las firmas
invierten en investigación y desarrollo para generar inversiones futuras, Investigación
y desarrollo sobre ventas también puede ser usado como un indicador del atributo
crecimiento (Graham, 2000). Otros proxies para crecimiento usados en la literatura
empírica son: razón del valor de mercado de las acciones en circulación a total
activos (padrón et al., 2005) y crecimiento anual del total activo de la firma (Titman &
Wessels, 1988; Almazán & Molina, 2005; Sayilgan, 2006).
7 Ver sección 1.3.3: La hipótesis del flujo de caja libre.
24
Los resultados de los estudios empíricos previos son heterogéneos. Por ejemplo,
mientras Titman y Wessels (1988) encuentran una relación negativa, Rajan y
Zingales (1995) reportan una relación positiva entre apalancamiento financiero y
crecimiento (de hecho, la versión simplificada de la teoría pecking order predice
dicha relación positiva). Típicamente, el nivel de endeudamiento puede crecer
cuando las inversiones exceden las utilidades retenidas y decrece en caso contrario.
Así, dado un nivel de rentabilidad, el apalancamiento financiero debería ser mayor
para firmas con mayores oportunidades de crecimiento. Sin embargo, en una visión
más compleja del modelo, las firmas se interesan tanto por el costo futuro como los
costos actuales de financiamiento. Al balancear los costos actuales y futuros, es
posible que firmas con grandes oportunidades esperadas de crecimiento mantengan
una capacidad de endeudamiento de bajo riesgo para evitar financiar futuras
inversiones con la emisión de nuevas acciones. Por lo tanto, la versión más compleja
del modelo pecking order predice que las firmas con grandes inversiones esperadas,
tendrán menos apalancamiento actual (Drobetz & Fix, 2003)8.
Bevan y Danbolt (2002), en su estudio de la estructura de capital y sus determinantes
en el Reino Unido, encontraron resultados consistentes a los de Barclay et al. (1995)
y Rajan Y Zingales (1995), en donde existe una relación negativa significativa entre
apalancamiento y el nivel de oportunidades de crecimiento medidas como la razón
de valor de mercado a valor en libros de los activos cuando el apalancamiento es
medido por valores de mercado. Al medir apalancamiento vía valor en libros, los
coeficientes de regresión de la razón valor de mercado a libros, tienden a ser
pequeños y no universalmente significantes. Resultados similares encuentran Gaud
et al., (2005) en su estudio de compañías suizas, quienes miden las oportunidades
de crecimiento como la razón de valor de mercado a valor en libros de los activos. En
dicho estudio la variable impacta negativamente la medida de apalancamiento, sin
embargo, sólo es estadísticamente significativa cuando se usan valores de mercado. 8 Drobetz y Fix (2003) también resaltan el hecho que los resultados heterogéneos obtenidos en los estudios
empíricos, pueden deberse a que las medidas de crecimiento tienden a estar correlacionadas con las medidas de
tangibilidad.
25
Otros estudios en donde se reportó una relación negativa entre oportunidades de
crecimiento y apalancamiento son: Chung (1993), Allen (1995), Lasfer (1995), Ooi
(1999), Ozkan (2001) y Padrón et al. (2005). En contraposición a los anteriores
resultados Khoi y Ramachandran (2006) en su estudio de los determinantes de
capital en pequeñas y medianas empresas en Vietnam encontraron una relación
positiva entre crecimiento y apalancamiento, sin embargo advierten que este
determinante tiene uno de los menores grados de impacto en la estructura de capital
relativo a otros factores del modelo. Sayilgan et al. (2006) en su estudio para 123
firmas turcas durante el periodo 1993 – 2002, encuentran una relación crecimiento
vs. Apalancamiento que depende del proxy usado. Se reportó una relación positiva
para la medida de endeudamiento frente a la tasa anual de crecimiento del total
activo y una relación negativa entre apalancamiento y la tasa anual de crecimiento en
propiedad, planta y equipo.
2.3 Rentabilidad:
Una de las principales controversias teóricas radica en la relación entre
apalancamiento y rentabilidad de la firma. Por ejemplo, Khoi y Ramachandran
(2006), afirman que no existe una relación consistente entre rentabilidad y estructura
de capital en el considerable trabajo teórico llevado a cabo, desde la teoría de la
irrelevancia por parte de Modigliani y Miller (1958) hasta la presente década.
Modigliani y Miller (1963) argumentan que, debido a que los pagos de intereses son
deducibles de impuestos, las firmas deberían preferir financiamiento vía deuda antes
que capital. Esto podría sugerir que firmas altamente rentables, deberían elegir altos
niveles de endeudamiento con el propósito de obtener un mayor provecho del
escudo fiscal. Sin embargo Miller (1977), resalta las limitaciones de los argumentos
expuestos en su trabajo conjunto con Modigliani (1963) al tomar en cuenta los
efectos de los impuestos personales. Además, DeAngelo y Masulis (1980)
26
argumentan que los escudos financieros por intereses pueden no ser de importancia
para compañías con otros escudos fiscales como por ejemplo la depreciación.
De acuerdo a la teoría pecking order, las firmas preferirían usar recursos internos
para su financiamiento, por lo cual, ceteris paribus, entre más rentable sea la firma,
mayor financiamiento interno tendrá, lo que hace esperar una relación negativa entre
apalancamiento y rentabilidad. Por ejemplo, Myers (1984) cita evidencia de
Donaldson (1961) la cual sugiere que las firmas prefieren obtener recursos, primero
de las utilidades retenidas, segundo de la deuda y tercero de la emisión de nuevo
capital. Myers sugiere que dicho comportamiento puede deberse a los costos de la
emisión de nuevo capital. Costos que, para Myers y Majluf (1984), surgen debido a
problemas de información asimétrica o, por otra parte, pueden ser costos de
transacción. En cualquier caso, la rentabilidad histórica de la firma y por lo tanto la
cantidad de utilidades disponibles, deberían ser un determinante importante de su
estructura de capital.
Dentro del marco de la teoría del trade-off, se espera una conclusión totalmente
opuesta a la teoría pecking order. Los costos de agencia, los impuestos y los costos
de bancarrota llevan a las firmas más rentables hacia un mayor apalancamiento.
Primero, los costos esperados de bancarrota disminuyen cuando la rentabilidad de la
firma aumenta. Segundo, cuando las firmas son rentables, deberían preferir deuda
para así obtener beneficios del escudo tributario. Tercero, en los modelos de Agencia
de Jensen y Meckling (1976), Easterbrook (1984) y Jensen (1986) el mayor
apalancamiento ayuda a controlar los problemas de agencia al forzar a los
administradores de la firma a desembolsar exceso de caja de la firma para servir a la
deuda. El fuerte compromiso que adquiere la firma de pagar una parte importante de
sus utilidades antes de impuestos e intereses para servir la deuda, sugiere una
relación positiva entre el apalancamiento financiero medido por valor en libros y la
27
rentabilidad. Esta noción también es consistente con la hipótesis de la señalización9
expuesta por Ross (1977), en donde mayores niveles de endeudamiento, pueden ser
usados por los administradores de la firma, como una señal de un futuro optimista
para la firma (Drobetz & Fix, 2003). Adicionalmente, si la rentabilidad pasada es un
buen proxy de la rentabilidad futura, las firmas rentables podrían conseguir más
recursos debido a que la probabilidad de pagar los préstamos debería ser mayor
(Gaud et al., 2005).
Así, Jensen (1986) predice una relación positiva si el mercado para control
corporativo es efectivo y fuerza a las firmas a comprometer desembolsos de dinero al
apalancarse. Si es inefectivo, sin embargo, los administradores de firmas rentables
preferirían evitar el rol disciplinario de la deuda, lo que podría llevar a una correlación
negativa entre rentabilidad y deuda. Por el lado de la oferta, los prestamistas y
acreedores estarían más dispuestos a ofrecer recursos a firmas con flujos de caja.
Modelos dinámicos de estructura de capital (Fischer et al., 1989; Leland, 1998)
toman en consideración los costos de ajuste hacia una razón deuda a patrimonio
objetivo. Empíricamente, este comportamiento sugiere que las firmas podrían seguir
la teoría pecking order en el corto plazo aún cuando exista una política de
apalancamiento meta a largo plazo.
Entre los diferentes proxies para rentabilidad, Titman y Wessels (1988) usaron las
razones de ingresos operativos a ventas e ingresos operativos a total activos. Rajan
y Zingales (1995) midieron rentabilidad como el flujo de caja de las operaciones
normalizado por el valor en libros de los activos. Booth et al. (2001) en su estudio
para economías emergentes, midieron rentabilidad como la razón entre las utilidades
antes de impuestos a total activos, debido a que fue la única variable de este tipo que
podía ser calculada para la totalidad de las compañías en los diez países objeto de
este estudio. Ooi (1999), Ozkan (2001), Bevan y Danbolt (2002) y Gaud, Jani, Hoesli
9 Ver sección 1.4.1: Señalización con la proporción de deuda
28
y Bender (2005) seleccionaron la razón de EBITDA a total activos como proxy para
medir rentabilidad. Por su parte, Miguel y Pindado (2001) usaron la razón de EBITDA
a valor de reemplazo del capital. Basados en Titman y Wessels (1988), Khoi y
Ramachandran (2006) aplican a su estudio como proxy de rentabilidad, el logaritmo
natural de la razón entre EBIT a ingresos, Finalmente, Sayilgan et al. (2006) en su
estudio para Turquía usaron la razón EBITD (no contaban con información sobre
amortizaciones) a total activos como proxy para rentabilidad.
Existe una fuerte evidencia empírica en la relación negativa entre rentabilidad y
apalancamiento que apoya la teoría pecking order. (Harris & Raviv, 1991; Allen,
1991; Rajan & Zingales, 1995; Booth et al., 2001; Bevan & Danbolt, 2002; Chen,
2003; Gaud et al., 2005; Khoi & Ramachandran, 2006; Sayilgan, 2006). Por ejemplo,
Booth et al. (2001) describen a la variable rentabilidad como “la más exitosa de las
variables independientes al ser consistentemente negativa y altamente significante”
(Booth et al., 2001, p.105). En diez países su única excepción es para la reducida
muestra de Zimbabwe. Ozkan (2001), encuentra que la rentabilidad actual de las
firmas en el Reino Unido tiene un impacto negativo en sus decisiones de
financiamiento, mientras que existe una relación positiva entre la rentabilidad
histórica y los niveles de endeudamiento. Por otro lado, Jensen, Solberg y Zorn
(1992) reportan una relación positiva rentabilidad - endeudamiento, mientras que Ooi
(1999) argumenta que la rentabilidad de la firma no es un determinante significativo
de la estructura de capital para sociedades anónimas de carácter privado en el Reino
Unido.
2.4 Tamaño:
Un diverso número de autores han sugerido que las razones de endeudamiento
pueden estar relacionadas con el tamaño de la firma.
Warner (1977) y Ang, Chua y McConell (1982) proveen evidencia que sugiere que
los costos directos de bancarrota parecen constituir una mayor proporción del valor
29
de la firma a medida que el tamaño de la firma disminuye. También es el caso que,
las firmas relativamente más grandes, tienden a ser más diversificadas y menos
propensas a una quiebra (Titman y Wessels, 1988).
En este mismo orden de ideas, la teoría Trade-Off predice una relación inversa entre
el tamaño de la firma y la probabilidad de caer en bancarrota, lo que se relaciona a
una relación positiva entre tamaño y apalancamiento (Drobetz & Fix, 2003). Si la
diversificación de las fuentes de ingreso de la firma viene junto a flujos de caja más
estables, ésta predicción también es consistente con la teoría del flujo de caja libre10
(Jensen, 1986; Easterbrook, 1986). Ésta noción implica que el tamaño de la firma
tiene un impacto positivo en la oferta de deuda percibida por la misma (Drobetz &
Fix, 2003).
Los anteriores argumentos sugieren que las firmas relativamente grandes deberían
estar más apalancadas. Con relación al acceso de las firmas a los mercados
financieros según su tamaño, Ferri y Jones (1979) sugieren que firmas grandes
tienen un acceso más fácil a los mercados y pueden conseguir recursos en mejores
condiciones. Para firmas pequeñas, los conflictos entre acreedores y accionistas
pueden ser más frecuentes debido a que los administradores de dichas firmas son
por lo general grandes accionistas de la misma y son más capaces de cambiar de un
proyecto de inversión a otro (Grinblatt & Titman, 1998). Titman y Wessels (1988)
identifican que el costo de emitir deuda e instrumentos de capital también está
relacionado con el tamaño de la firma. En particular, según Smith (1977), las firmas
pequeñas pagan relativamente mucho más que las firmas más grandes al emitir por
ejemplo nuevas acciones o deuda a largo plazo. Dicho fenómeno sugiere que las
firmas pequeñas podrían preferir préstamos bancarios a corto plazo antes que la
emisión de deuda a largo plazo debido a los menores costos fijos asociados a la
primera alternativa. Para Sayilgan et al. (2006), el tamaño de la firma es un indicador
de la capacidad de recursos (vía endeudamiento) que puede recibir la misma. En
10 Ver sección 1.3.3: La hipótesis del flujo de caja libre.
30
este orden de ideas, “como regla general, los gobiernos son más propensos a
proteger a las firmas más grandes y los bancos prestan más recursos a dichas firmas
que a las más pequeñas” (Sayilgan et al., 2006, p.129).
Entre mayor sea el tamaño de una compañía, autores como Graham et al. (1998),
Graham (2000) y Padrón et al. (2005), esperan que el volumen de información
disponible de la firma sea mayor, lo cual, según los mismos, reduciría el nivel de
asimetría de información en el mercado, haciendo posible para éstas la obtención de
recursos financieros a menores costos. De manera similar, Drobetz y Fix (2003)
afirman que el tamaño de la firma puede ser entendido como un proxy para la
asimetría de información entre los agentes internos a la firma (por ejemplo los
administradores) y el mercado de capitales. Para los autores, las firmas más grandes
son más cercanamente observadas por analistas, por lo que deberían ser más
capaces de emitir capital menos sensible a la información y tener menores niveles de
endeudamiento. La teoría pecking order predice una relación negativa entre
apalancamiento financiero y tamaño, con firmas de gran tamaño incrementando su
preferencia por la emisión de capital relativa a la deuda financiera.
Titman y Wessels (1988) usan el logaritmo natural de las ventas y las tasas de retiro
como indicadores de tamaño. Según los autores, la transformación logarítmica de las
ventas, refleja su visión de que el efecto del tamaño, si existe, afecta principalmente
a las firmas más pequeñas. También explican que “la inclusión de tasas de retiro
como indicadoras de tamaño, reflejan el fenómeno que las firmas más grandes, las
cuales usualmente ofrecen oportunidades de carrera más amplias, tienen menores
tasas de retiro” (Titman & Wessels, 1988, p. 6). El logaritmo natural de las ventas ha
sido el proxy más usado en la literatura empírica (Rajan & Zingales, 1995; Ozkan,
2001; Booth et al., 2001; Drobetz & Fix, 2003; Gaud, Jani, et al., 2005; Sayilgan et
al., 2006). Entre otros indicadores de tamaño están: logaritmo natural de los activos
(Padrón et al., 2005;), logaritmo natural del número de empleados (Heshmati, 2001;
Khoi & Ramachandran, 2006), valor de mercado promedio del total de los activos
31
(Chung, 1993), valor en libros del total activo (Scott & Martin, 1975) y valor de
mercado de la firma (Graham, 2000).
En concordancia con la teoría trade-off, la mayoría de los estudios empíricos
reportan un signo positivo para la relación entre tamaño y apalancamiento (Rajan &
Zingales, 1995; Schulman et al., 1996; Booth et al., 2001; Frank & Goyal, 2003;
Padrón et al., 2005; Sayilgan et al., 2006). Sin embargo, Marsh (1982), Titman y
Wessels (1988), Ooi (1999) y Chen (2003) reportan una relación negativa entre las
razones de endeudamiento y el tamaño de la firma. Resultados sin una conclusión o
asociación sistemática entre tamaño y endeudamiento son reportados por entre
otros: Ferri y Jones (1979), Chung (1993), Kremp et al. (1999) y Ozkan (2001). Para
el caso alemán, Rajan y Zingales (1995) encontraron la existencia de una relación
negativa. Kremp et al. (1999) confirmaron el hallazgo de Rajan y Zingales (1995)
para Alemania y argumentan que la relación negativa no es debida a información
asimétrica, sino a las características de la ley de bancarrota alemana y al sistema de
Hausbank11, los cuales ofrecen mejor protección a los acreedores que en el caso de
otros países. Para países en vías de desarrollo, Booth et al. (2001) encontraron la
variable tamaño como generalmente positiva y altamente significante.
Específicamente encontraron una relación consistentemente positiva para Brasil,
Corea del sur, Jordania, Malasia, Pakistán y Tailandia. Bevan y Danbolt (2002) en su
estudio de los determinantes de estructura de capital en el Reino Unido encontraron
resultados similares a los presentados por Rajan y Zingales (1995). En particular,
hallaron coeficientes positivos y estadísticamente significantes para el
apalancamiento medido por su valor en libros, sin embargo, estos resultaron
relativamente pequeños. Midiendo apalancamiento a valores de mercado, los
coeficientes encontrados no fueron estadísticamente significantes. Para el caso de
pequeñas y medianas empresas en Vietnam, Khoi y Ramachandran (2006)
11 Fuerte relación de largo plazo entre la firma y un banco en particular que no sólo se provee servicios
financieros, sino también se encarga de las necesidades de gestión de activos (asset management) de la misma.
32
encuentran que el tamaño de la firma tiene una relación significativa y positiva para
diversas medidas de estructura de capital.
2.5 Volatilidad y Riesgo Operacional:
Autores como Castanias y DeAngelo (1981), Jaffe y Westerfield (1984) y Bradley,
Jarrell y Kim (1984) han sugerido que el nivel óptimo de endeudamiento de la firma
es una función decreciente de la volatilidad de sus ingresos. En particular, dos temas
son de significativa importancia (Drobetz & Fix, 2003): En primer lugar, DeAngelo y
Masulis (1980) argumentan que, en firmas con una alta variabilidad en sus ingresos,
los inversionistas tendrán poca habilidad para pronosticar de manera precisa los
ingresos futuros si se basan sólo en información pública disponible. Así, el mercado
demandará un premium al proveer deuda, incrementando el costo de la misma.
Segundo, para disminuir la posibilidad de emitir nuevo capital (“acciones riesgosas”)
y evitar no poder acceder a inversiones rentables cuando los flujos de caja son bajos,
las firmas con ingresos más volátiles tienden a mantener bajo su nivel de
apalancamiento financiero. De ésta manera, una relación negativa entre la volatilidad
de los flujos de caja y el apalancamiento financiero12 es esperada desde la
perspectiva de la teoría pecking order: “firmas con alta volatilidad de resultados tratan
de acumular caja durante buenos periodos para evitar problemas debido malas
inversiones en el futuro” (Bevan et al., 2005, p. 55).
Para Bevan et al. (2005), el apalancamiento incrementa la volatilidad del resultado
neto, por lo tanto, firmas que tienen un riesgo operativo alto pueden reducir la
volatilidad de su resultado neto al reducir sus niveles de deuda. Al hacer esto, los
riesgos de bancarrota disminuirían, y la probabilidad de un beneficio completo del
escudo tributario se incrementaría.
12 “En contraparte, firmas con flujos de caja estables sufren de problemas de sobre-inversión. Según Easterbrook
(1984) y Jensen (1986), dichas firmas supuestamente tienen un mayor apalancamiento, lo que más adelante
fortalece la noción de una relación negativa entre apalancamiento financiero y volatilidad” (Drobetz & Fix, 2003,
p. 17).
33
El modelo Trade-Off llega a la misma conclusión que el modelo Pecking Order, pero
su razonamiento es ligeramente diferente. Flujos de caja más volátiles incrementan
la posibilidad de default, implicando una relación negativa entre apalancamiento y la
volatilidad de los flujos de caja (Drobetz & Fix, 2003).
Entre diversos estudios empíricos que han incluido una medida de riesgo como
variable dependiente del nivel de deuda están: Titman y Wessels (1988), MacKie-
Mason (1990), Kremp et al. (1999), Booth et al., (2001) y Kohi y Ramachandran
(2006). Titman y Wessels (1988) incluyen un indicador de volatilidad que no es
directamente afectado por el nivel de endeudamiento de la firma: la desviación
estándar del cambio porcentual en los ingresos operativos. Debido a que es el único
indicador de volatilidad, los autores asumen que éste mide el atributo volatilidad sin
error. Booth et al. (2001), usan como proxy de riesgo operacional, la variabilidad del
retorno sobre activos (medido como EBIT a Total Activo) para todo el periodo de
tiempo disponible. Para los autores, una mayor variabilidad en el retorno de los
activos implica un incremento en el componente operacional a corto plazo del riesgo
del negocio, sin embargo, admiten que ésta variable no es capaz de capturar riesgos
a largo plazo. Una medida del riesgo operativo, sin embargo, es sólo una medida
incompleta de estrés financiero. Por ejemplo, Miguel y Pindado (2001) añaden a
dicha medida la pérdida financiera debido a bancarrota usando una medida de la
especificidad de los activos.
Titman y Wessels (1988) reportan que su trabajo no provee evidencia
estadísticamente valida para el efecto de la volatilidad sobre el endeudamiento.
Booth et al. (2001) hallaron una relación negativa del riesgo de negocio a
endeudamiento total medido a valor en libros para Brasil, Corea, Pakistán, Tailandia,
Turquía y Zimbabwe, y una relación positiva para México, India, Jordania y Malasia.
Kohi y Ramachandran (2006) reportan que las pequeñas y medianas empresas en
Vietnam con mayor riesgo de operativo tienden a usar más deuda en general, y en
34
particular pasivo a corto plazo. Los autores explican que la principal razón por la cual
sus resultados están en contravía con la teoría del estrés financiero, es que durante
el periodo de estudio (1998 – 2001), las tasas de interés que ofrecían los bancos
estaban reguladas por el banco central, por lo cual, compañías con un mayor riesgo
de negocio, podían obtener prestamos a tasas menores que las que encontrarían si
dichas tasas no fueran reguladas.
2.6 Unicidad:
En un modelo teórico, Titman (1984) muestra que la estructura de capital de la firma
de debería depender del nivel de unicidad de su producto. El autor presenta un
modelo en el cual la decisión de liquidación de la firma es causalmente ligada a su
estatus de bancarrota. Como resultado, los costos que las firmas pueden
potencialmente imponer a sus consumidores, proveedores y trabajadores al liquidar,
son relevantes para sus decisiones en estructura de capital. Para Titman y Wessels
(1988), los consumidores, trabajadores y proveedores de firmas que producen un
producto único o especializado, probablemente sufren de costos relativamente altos
en el momento de una liquidación. Los trabajadores y proveedores de la firma tienen
habilidades específicas del trabajo y capital y los consumidores pueden encontrar
difícil el conseguir servicios alternos para sus productos relativamente únicos. Por
estas razones, los autores esperan que la unicidad esté negativamente relacionada a
los niveles de endeudamiento.
Indicadores de unicidad incluyen: gastos en investigación y desarrollo sobre ventas,
costos de ventas sobre ventas y tasas de abandono medidas como el porcentaje de
la fuerza de trabajo total de la industria que voluntariamente deja su trabajo dentro de
los años de la muestra. Titman y Wessels (1988) afirman que los gastos en
investigación y desarrollo sobre ventas miden la unicidad debido a que las firmas que
venden productos con sustitutos cercanos tienden a hacer menor investigación y
desarrollo ya que sus innovaciones pueden ser más fácilmente duplicadas.
Adicionalmente, proyectos exitosos en investigación y desarrollo llevan a nuevos
35
productos de aquellos existentes en el mercado. En firmas con productos
relativamente únicos se espera mayor publicidad y en general más gasto en la
promoción y ventas de sus productos. Por lo anterior se deduce que los costos de
ventas sobre las ventas estén positivamente relacionados a la unicidad. Sin
embargo, es esperado que firmas pertenecientes a industrias con altas tasas de
abandono sean probablemente menos únicas ya que las firmas que producen
productos relativamente únicos tienden a emplear trabajadores con altos niveles de
capital humano especifico para el trabajo que encontrarían costoso el abandono de
sus puestos.
Es aparente para Titman y Wessels a partir de los dos indicadores de unicidad,
investigación y desarrollo sobre ventas y costo de ventas sobre ventas, que este
atributo puede estar relacionado a los escudos fiscales no provenientes de deuda y
al valor colateral de los activos. Investigación y desarrollo y algunos costos de ventas
(como publicidad) pueden ser consideraros bienes de capital que son
inmediatamente causados como gasto y no pueden ser usados como colateral. Dado
que la técnica de de estimación propuesta por Titman y Wessels sólo puede controlar
de manera imperfecta para estos otros atributos, el atributo de unicidad puede estar
negativamente relacionado a la razón de endeudamiento observada debido a su
relación positiva con los escudos financieros no provenientes de deuda y su relación
negativa con el valor colateral de los activos.
Por el lado de los resultados obtenidos, Titman y Wessels reportan “un gran
coeficiente negativo estimado para el atributo de unicidad, indicando que las firmas
que se caracterizan por tener un gasto en investigación y desarrollo relativamente
alto, unos costos de ventas altos y bajas tasas de retiro, tienden a tener bajas
razones de endeudamiento.” (Titman & Wessels, 1988, p. 11).
36
2.7 Escudos Fiscales no provenientes de Deuda:
El escudo fiscal debido a los pagos de interés no es el único método para reducir el
valor de los impuestos a pagar por parte de las firmas. La existencia de escudos
financieros no provenientes de deuda presenta una alternativa (por lo general menos
costosa) para reducir los impuestos y a su vez, podrían servir para mitigar el
beneficio del escudo fiscal proveniente de deuda. (Cloyd et al. 1997). Existen
diversas formas de otros escudos fiscales, como la depreciación acelerada y las
desgravaciones fiscales a la inversión (Allen y Mizuno, 1989).
DeAngelo y Masulis (1980) presentan un modelo de estructura óptima de capital que
incorpora el impacto de los impuestos a las empresas, los impuestos personales, y
los escudos fiscales no relacionados a deuda. Argumentan que las deducciones de
impuestos por de depreciación e inversión son substitutos para los beneficios fiscales
de la financiación por deuda. Como resultado, firmas con grandes escudos fiscales
no provenientes de deuda relativos a sus flujos de caja esperados, incluyen menos
deuda en sus estructuras de capital. En línea con los propuesto por DeAngelo y
Masulis (1980), autores como Bowen et al. (1982), MacKie-Mason (1990), Dhaliwal et
al. (1992), Givoly et al. (1992), Allen (1995), Cloyd et al. (1997), y Ayers (2001),
también han encontrado evidencia acerca de la hipótesis de la substitución fiscal. De
igual forma, Schulman et al. (1996) anotan que si una firma usa el suficiente escudo
fiscal proveniente de depreciación para reducir su ingreso gravable a cero, la deuda
no generará ningún beneficio fiscal adicional, por lo tanto, las decisiones en
estructura de capital serán basadas en consideraciones no tributarias.
Timan y Wessels (1988) identifican como proxies para los escudos fiscales no
provenientes de deuda la razón de desgravaciones fiscales a la inversión sobre total
activos, gasto depreciación sobre total activos (Ozkan, 2001; Chen, 2003; Sayilgan et
al., 2006) y un estimado directo del escudo calculado teniendo en cuenta el pago en
impuestos, los ingresos operativos, el gasto financiero y la tasa impositiva. Sin
embargó advierten que:
37
Estos indicadores miden las deducciones fiscales actuales asociadas con el
capital y el equipo y, por lo tanto, capturan solo parcialmente la variable de
escudo financiero no proveniente de deuda como fue sugerida por DeAngelo y
Masulis. Primero, este atributo excluye las reducciones de impuestos que no
son asociadas con equipos de capital, como investigación y desarrollo y
gastos de ventas. […] Más importante, nuestro atributo de escudo fiscal no
proveniente de deuda representa deducciones de impuestos antes que
reducciones de impuestos netas de verdadera depreciación económica y de
gastos, el cual es el atributo económico sugerido por la teoría.
Desafortunadamente, este preferible atributo sería muy difícil de medir.
(Titman & Wessels, 1988, p. 4).
Contrarias a las predicciones de DeAngelo y Masulis (1980), algunos estudios han
encontrado una relación inversa entre los escudos fiscales no provenientes de deuda
y la estructura de capital (Givoly et al., 1992; Allen, 1995; Miguel & Pindado, 2001; y
Ozkan, 2001). Por otro lado, los resultados de Titman y Wessels (1988), no proveen
ninguna respuesta para un efecto en las razones de endeudamiento, generado por
los escudos fiscales no provenientes de deuda. Resultados opuestos son mostrados
por Bradley et al. (1984) quienes encontraron una relación positiva significativa entre
la deuda y los escudos fiscales no provenientes de deuda, sugiriendo que las firmas
que invierten de gran manera en activos tangibles, generan relativamente altos
niveles de depreciación y desgravaciones fiscales, y en consecuencia, tienden a
tener mayores niveles de apalancamiento financiero.
La relación positiva entre endeudamiento y los escudos fiscales no provenientes de
deuda contradice la teoría expuesta por DeAngelo y Masulis (1980), enfocada en la
capacidad de substitución entre los escudos fiscales por intereses de deuda y los no
provenientes de deuda (Sayilgan et al., 2006). Una explicación para la mencionada
relación positiva, fue expuesta por Graham (2005), quien anota que el problema del
uso de escudos fiscales no provenientes de deuda, en la forma de depreciación y
desgravaciones fiscales a la inversión, es que estos están correlacionados
38
positivamente con la rentabilidad y la inversión en la firma. Si las firmas rentables
invierten considerablemente y a su vez obtienen préstamos con el propósito de
financiar dichas inversiones, se podría inducir una relación positiva entre deuda y
escudos fiscales no provenientes de deuda, que supere la sustitución entre
diferentes escudos fiscales.
2.8 Clasificación Industrial:
Titman (1984) sugiere que las firmas que fabrican productos que requieren
disponibilidad de servicio y partes especializadas encontrarán su liquidación
especialmente costosa. Esto indica que las firmas que manufacturan maquinas y
equipo deberían estar financiadas relativamente con menos deuda (Titman &
Wessels, 1988).
Como medida de la variable clasificación industrial encontramos que Bradley, Jarrell
y Kim (1984) usaron “variables dummy” tomando los dos primeros dígitos del código
SIC, con lo cual identificaron a 851 firmas pertenecientes a 24 industrias para el
periodo 1962- 1981. Por su parte, Titman y Wessels (1988) incluyeron una “variable
dummy igual a uno para firmas con códigos SIC entre 3400 y 4000 (firmas
productoras de maquinaria y equipo) y cero para las demás como atributo
independiente que afecta las razones de endeudamiento” (Titman & Wessels, 1988,
p. 5).
Bradley et al., (1984) en su análisis de la existencia óptima de capital usando datos
crosseccionales para firmas específicas, realizaron un análisis de variancia de las
razones de apalancamiento de la firma por clasificación industrial. Entre sus
principales resultados encontraron una relación sistemática entre regulación y
apalancamiento financiero. “Firmas [pertenecientes a industrias] reguladas como
telefonía, servicios de energía eléctrica y gas y aerolíneas están consistentemente
entre las firmas más apalancadas” (Bradley, Jarrell y Kim, 1984, p. 870). El valor
medio de apalancamiento por industria va desde valores mínimos para, medicinas y
39
cosméticos (9.1%), Instrumentos (11.2%), minería metálica (13.5%) y publicidad
(15.5%) hasta valores superiores para las industrias de telefonía (51.5%), electricidad
y gas (53.1%) y Aerolíneas (58.3%).
La tabla 1 presenta un resumen de los principales autores y sus resultados
reseñados en esta sección.
Tabla 1: Determinantes, signo reportado y Autor
Determinantes, Resutados y Autores
+
Galai & Masulis (1976), Jensen y Meckling (1976), Myers (1977) Scott (1977), Ferri & Jones (1979), Marsh (1982), Bradley et al . (1984), Myers & Majluf (1984), Harris & Raviv (1990), Rajan & Zingales (1995), Allen (1995), Ooi (1999), Kremp et al. (1999), Frank &
Goyal (2003), Gaud et al. (2005), Sayilgan et al. ( 2006)
- Grossman & Hart (1982), Jensen (1986), Stulz (1990), Harris & Raviv (1991)
+ Khoi y Ramachandran (2006), Sayilgan et al. (2006)
-
Jensen & Meckling (1976), Smith & Warner (1979), Green (1984), Jensen (1986), Titman & Wessels (1988), Stulz (1990), Chung (1993), Rajan & Zingales (1995), Barclay et al. (1995), Allen (1995), Lasfer (1995), Jung et al . (1996), Ooi (1999), Hovakimian et al . (2001), Ozkan, (2001) Bevan & Danbolt (2002), Gaud et al. (2005), Padrón et al.
(2005)
+ Jensen (1986)
-Donaldson (1961), Myers (1984), Harris & Raviv (1991), Allen (1991), Rajan & Zingales (1995), Booth et al. (2001), Bevan & Danbolt (2002), Chen (2003), Gaud et al. (2005),
Khoi & Ramachandran (2006), Sayilgan (2006)
+Ferri y Jones (1979), Rajan & Zingales (1995), Schulman et al . (1996), Booth et al .
(2001), Frank & Goyal (2003), Padrón et al . (2005), Sayilgan et al . (2006)
- Marsh (1982), Titman & Wessels (1988), Ooi (1999), Kremp (1999), Chen (2003)
+ Kohi y Ramachandran (2006)
-Castanias & DeAngelo (1981), Jaffe & Westerfield (1984), Bradley et al . (1984), Booth
et al . (2001), Bevan et al . (2005)
+
- Titman y Wessels (1988)
Unicidad
Tamaño
Volatilidad
Crecimiento
Rentabilidad
Tangibilidad
40
2.9 Hipótesis
Tomando en cuenta la literatura y el estado actual del debate en estructura de capital
presentado anteriormente, se proponen las siguientes hipótesis para los posibles
determinantes específicos a la firma y su relación con las decisiones de estructura de
capital en las empresas en Colombia (entre paréntesis se presentan los estudios
tanto teóricos y/o empíricos que predicen el resultado propuesto o presentan la
misma conclusión para el(los) país(es) objeto de estudio):
� H1: El nivel de apalancamiento financiero de las firmas en Colombia está
positivamente relacionado con la tangibilidad de los activos (Galai & Masulis,
1976; Jensen y Meckling, 1976; Myers, 1977; Scott, 1977; Ferri & Jones,
1979; Marsh, 1982; Bradley et al., 1984; Myers y Majluf, 1984; Harris y Raviv,
1990 Rajan y Zingales, 1995; Allen, 1995; Ooi, 1999; Kremp et al., 1999;
Frank y Goyal, 2003; Gaud, et al., 2005).
� H2: El nivel de apalancamiento financiero de las firmas en Colombia está
negativamente relacionado con el crecimiento pasado (Jensen & Meckling
(1976), Smith & Warner (1979), Green (1984), Jensen (1986), Titman &
Wessels (1988), Stulz (1990), Chung (1993), Rajan & Zingales (1995), Barclay
et al. (1995), Allen (1995), Lasfer (1995), Jung et al. (1996), Ooi (1999),
Hovakimian et al. (2001), Ozkan, (2001) Bevan & Danbolt (2002), Gaud et al.
(2005), Padrón et al. (2005))
� H3: El nivel de apalancamiento financiero de las firmas en Colombia está
negativamente relacionado a la rentabilidad (Donaldson, 1961; Brealy &
Myers, 1984; Myers, 1984; Myers y Majluf, 1984; Harris & Raviv, 1991; Allen,
1991; Rajan & Zingales, 1995; Booth et al., 2001; Bevan & Danbolt, 2002;
Chen, 2003; Gaud et al., 2005; Khoi & Ramachandran, 2006; Sayilgan, 2006)
� H4: El nivel de apalancamiento financiero de las firmas en Colombia está
positivamente relacionado con el tamaño (Rajan & Zingales, 1995; Schulman
41
et al., 1996; Graham. et al., 1998; Graham, 2000; Booth et al., 2001; Frank &
Goyal, 2003; Padrón et al., 2005; Sayilgan et al., 2006).
� H5: El nivel de apalancamiento financiero de las firmas en Colombia está
negativamente relacionado a la volatilidad (Castanias & DeAngelo, 1981; Jaffe
& Westerfield, 1984; Bradley et al., 1984; Booth et al., 2001; Bevan et al.,
2005)
� H6: El nivel de apalancamiento financiero de las firmas en Colombia está
negativamente relacionado a la unicidad (Titman & Wessels, 1988).
Tabla 2: Variables independientes y relación esperada.
Variable Definición Relación Esperada
TangibilidadPropiedad, planta y equipo + Inventario / total activo +
CrecimientoCrecimiento anual del total activo (%) -
Rentabilidad Utilidad operacional / total activo -
Tamaño Ln (Ingresos Operacionales) +
Volatilidad D.E. % crecimiento ingresos -
UnicidadCosto de Ventas / Ingresos operacionales -
42
CAPÍTULO 3: METODOLOGÍA Y DATOS
3.1 Metodología:
Se diseñarán variables independientes para ser usadas como proxy de los
determinantes de la estructura de capital presentados al final del anterior capítulo.
Siguiendo a Gaud et al. (2005) no se tomaron en cuenta los efectos fiscales por dos
razones. Primero, esto reduciría sustancialmente el tamaño de la muestra debido a la
falta de información al respecto. Segundo, la selección de una apropiada tasa
impositiva marginal es crucial en la determinación del escudo fiscal y dicha selección
no es directa (Graham, 2000). Se establecerá que el apalancamiento puede ser
explicado por las siguientes variables:
Apalancamiento=ƒ(tangibilidad, crecimiento, rentabilidad, tamaño, volatilidad, unicidad)
En primera instancia, gran cuidado fue puesto en la definición de las variables
dependientes e independientes con el propósito de que fueran consistentes con la
literatura previa y con estudios similares en otros países. Rajan y Zingales anotan
que “el tamaño del apalancamiento y su medida más relevante, dependen de los
objetivos del análisis” (Rajan & Zingales, 1995, p.1427). Sin embargo, mientras que
los autores definen y calculan diversas medidas alternativas de apalancamiento, su
análisis de regresión está únicamente basado en una de las medidas de
apalancamiento. Por lo tanto, con el propósito de examinar la sensitividad de los
resultados a la medida de apalancamiento, cuatro de las medidas sugeridas por los
autores fueron construidas.
� Pasivo no patrimonial a total activos (DF+CP/TA): Ésta medida de
apalancamiento es definida como la razón del total de la deuda financiera
(TDF) (obligaciones financieras de corto y largo plazo más bonos, papeles
comerciales etc. de corto y largo plazo) más los créditos comerciales (CxP) a
total activos (TA).
43
TA
CxPTDF +
Rajan y Zingales (1995) proponen que ésta medida actúa cómo proxy para el
valor de liquidación de la firma. Sin embargo, argumentan que la medida
puede estar inflada de manera no razonable en la medida en que el crédito
comercial esté financiando transacciones en vez de activos.
� Deuda a total activos (DF/TA): Ésta es la razón simple de deuda financiera a
total activos.
TA
TDF
� Deuda a Capital: (DF/CAP): Es la razón del total de la deuda financiera al total
activos, en donde el capital se calcula como el total de la deuda financiera
más el patrimonio (Patrim).
PatrimTDF
TDF
+
� Deuda ajustada a capital ajustado (DFA/CAPA): Es la medida de
apalancamiento adoptada por Rajan y Zingales (1995). La deuda ajustada se
define como el valor en libros del total de la deuda financiera menos el
disponible en caja y menos las inversiones temporales. Rajan y Zingales
argumentan que estos dos últimos elementos deben ser tratados como exceso
de liquidez que reducen el nivel efectivo de endeudamiento. De manera
similar, el valor ajustado del denominador es definido como el total de la
deuda financiera, más el valor en libros del patrimonio, más diferidos (Dif) más
provisiones (Prov) menos intangibles (Int). Los ajustes sugieren según Rajan y
Zingales, que las provisiones y los diferidos deben ser tratados como partes
del patrimonio, mientras que los intangibles pueden estar distorsionados
debido al tratamiento del goodwill.
44
IntovDifPatrimTDF
InvTempDisponibleTDF
−+++
−−
Pr
Al medir el apalancamiento financiero Rajan y Zingales (1995) proponen tanto
valores en libros como valores de mercado. En el presente trabajo se usarán valores
en libros. La primera razón para ello son las limitaciones en la información, las cuales
también fueron discutidas por Titman y Wessels (1988) lo cual los forzó a medir el
endeudamiento en términos de valores en libros en vez de valores de mercado. La
segunda razón es la simplicidad conceptual y la habilidad de las variables de reflejar
la dependencia de la firma en los fondos obtenidos (Ferri & Jones, 1979; Sayilgan et
al., 2006). Como fue evidenciado por Titman y Wessels (1988) basado en Bowman
(1980), la correlación entre los valores en libros y los valores de mercado de la deuda
es muy alta, por lo tanto, la especificación errónea debido al uso de medidas en
valores en libros es probablemente muy pequeña. Adicionalmente, Almazán y Molina
(2005) anotan que los valores en libros pueden ser muy importantes si las firmas
basan sus decisiones financieras en su contabilidad en vez de en información de
mercado.
Como fue discutido a lo largo del segundo capítulo, la elección de variables
independientes apropiadas es un tema controversial (Titman & Wessels, 1988; Harris
y Raviv, 1991). A continuación se presentan las seis variables independientes a usar
en el presente estudio y los principales autores que las han propuesto o las han
usado en estudios empíricos en estructura de capital.
� Tangibilidad (TANG): Es la razón del valor en libros del activo fijo neto
(propiedad planta y equipo neto - PPE) más inventarios (Inv), a total activos
(Friend y Lang; 1988; Chittenden, Hall & Hutchinson, 1996; Titman & Wessels,
1998; Michaelas, Chittenden & Poutziouris, 1999; Huang y Song, 2001; Bevan
& Danbolt, 2002; Chen, 2003; Gaud et al., 2005; Kohi y Ramachandran, 2006;
45
Sayilgan et al., 2006). El añadir los inventarios a los activos tangibles es
motivado por el hecho que la deuda es usada parcialmente para financiar
inventarios y en muchos casos, dichos inventarios conservan algún valor
cuando la firma es liquidada (Kremp et al., 1999; Gaud et al., 2005).
TA
InvPPETANG
+=
� Crecimiento (CRECIM): Generalmente la variable crecimiento se mide
como el valor de mercado a valor en libros del total activo, la cual sería un
proxy de las oportunidades de crecimiento de la firma. Sin embargo, al
basar nuestro estudio en valores de mercado, la variable crecimiento se
define como el crecimiento del total activo del año t-1 al año t, variable que
mide no oportunidades de crecimiento futuras, sino el comportamiento del
crecimiento en el último año. Entre los estudios que han usado la tasa
anual de crecimiento de los activos como proxy del determinante
crecimiento están: Titman y Wessels (1988), Chittenden et al. (1996),
Almazán y Molina (2005), Khoi y Ramachandran (2006) y Sayilgan et al.
(2006)
1
1
−
−−=
t
tt
tTA
TATACRECIM
� Rentabilidad (RENT): Definida como la razón de utilidad operacional (UOp)
sobre total activo (Titman y Wessels, 1988; Khoi & Ramachandran, 2006)
TA
UOpRENT =
� Tamaño (TAM): Se propone medir el tamaño de la firma por el logaritmo
natural (Ln) de sus ingresos operacionales (IngOp) (Titman y Wessels, 1988;
46
Rajan y Zingales, 1995; Ozkan, 2001; Booth et al., 2001; Gaud et al., 2005;
Sayilgan et al., 2006).
( )IngOpLnTAM =
� Volatilidad (VOL): Se define como la desviación estándar (D.E.) del cambio
porcentual en los ingresos operativos (Titman y Wessels, 1988).
−−−=
−
−
−
−−
−
−−
1
1
2
21
3
32 ,,..t
tt
t
tt
t
ttt
IngOp
IngOpIngOp
IngOp
IngOpIngOp
IngOp
IngOpIngOpEDVOL
� Unicidad (UNIC): Proporción del costo de ventas y prestación de servicios
sobre los ingresos Operacionales. (Titman y Wessels, 1988).
IngOp
CvUNIC =
La diversidad de las compañías de la muestra, su ubicación geográfica, sector de la
economía, la naturaleza de negocio, tamaño de la firma, posición en el respectivo
mercado, el tipo de estructura accionaria y el perfil de riesgo de los administradores y
accionistas sugieren que las firmas en Colombia son muy diferentes unas de otras.
Además es probable que hayan ocurrido choques macroeconómicos y cambios en el
contexto institucional en los últimos años.
Por las anteriores razones (principalmente la heterogeneidad de las firmas, la cual
según Basaluzzo (2000) es la hipótesis central de los datos en panel) y en
concordancia con los últimos estudios en estructura de capital (Gaud et al., 2005;
Sayilgan et al., 2006) se decide usar un análisis dinámico de panel de datos. Con
ésta técnica es posible incluir el efecto del tiempo y controlar la heterogeneidad de
47
las firmas (Gaud et al., 2005). Como anota Schulman et al. (1996), los datos en panel
permiten analizar a profundidad temas complejos relacionados a la economía y la
firma que no podrían ser tratados con el mismo rigor usando series de tiempo13 o
datos de corte transversal14 únicamente, principalmente debido a que éstas
metodologías no tienen en cuenta la heterogeneidad de los individuos (o firmas) a la
hora de la estimación, lo que podría presentar resultados sesgados de los
parámetros.
Como los datos de corte transversal, un panel de datos describe un grupo de
individuos. Como las series de tiempo, un panel de datos describe los cambios del
individuo a través del tiempo. Al mezclar las características de las series de tiempo y
los datos de corte transversal, un método más confiable de investigación puede ser
usado para tratar fenómenos que de otra forma no hubieran podido ser estudiados
(Sayilgan et al., 2006).
Según Basaluzzo (2000), existen dos tipos de paneles. Los dinámicos, donde se
rotan los miembros del panel para mantener una muestra representativa de la
población y se reducen los efectos de testeo o condicionamiento de panel, y los
paneles estáticos en donde no cambia el panel con el tiempo. Se retienen los
miembros del panel original, salvo por aquellos individuos que por alguna razón lo
abandonan. En el presente trabajo, se usará la metodología de panel dinámico
manteniendo una muestra de 2000 firmas para cada año de estudio. De esta manera
nos ajustamos a la información disponible publicada por la Superintendencia
Financiera de Colombia.
Finalmente, es importante anotar que la base de datos a ser construida tendrá la
característica de ser un panel de datos desbalanceado. En un panel desbalanceado,
el número de periodos de tiempo es diferente para algunas unidades de corte 13 Es la observación de un solo fenómeno o individuo durante un periodo de tiempo determinado.
14 Un grupo de datos que contiene observaciones de múltiples fenómenos sobre un número de individuos en un
solo punto del tiempo.
48
transversal. Es decir, para algunas firmas existen datos faltantes en un periodo de
tiempo en particular, o en algún periodo no hay información en absoluto para una
firma dada. Este fenómeno no presenta mayor inconveniente ya que el paquete
estadístico a ser usado (Stata versión 9) ofrece la posibilidad de inferir sobre un
panel de datos dinámico desbalanceado. Aquí vale la pena mencionar los resultados
reportados por Drobetz y Fix (2003), quienes compararon los resultados de un panel
balanceado de 540 observaciones firma – año para el periodo 1996 – 2001 contra los
resultados de un panel desbalanceado con 822 observaciones para el periodo 1991
– 2001. Según los autores los resultados de los dos modelos son cualitativamente los
mismos.
La figura 3 presenta un esquema gráfico del panel de datos.
Figura 3 Esquema gráfico de un panel de datos
En el eje X se representan las 10 variables del panel, 4 variables dependientes para las diferentes mediciones de apalancamiento financiero y 6 variables independientes para los determinantes específicos de la firma. En el eje Y se representan las 2000 firmas que componen el panel para un año dado. La tercera dimensión del panel (eje Z) está dada por la replicación de los componentes del eje X e Y para los 8 años objeto de estudio.
8 Años (1998-2005)
Firm
as (2000 por año
)
Variables (4 Dep. y 6 Indep.)
8 Años (1998-2005)
Firm
as (2000 por año
)
Variables (4 Dep. y 6 Indep.)
49
Se aplicará una forma simple del modelo de ajuste a objetivo15, el cual ha sido
probado por Jalilvand y Harris (1984) y más recientemente por Shyam-Sunder y
Myers (1999). Según estos autores, los cambios en el apalancamiento de la firma
pueden en parte ser explicados por las desviaciones de la razón actual de
endeudamiento de su razón objetivo. Como fue presentado por Drobetz y Fix (2003),
la especificación empírica es la siguiente:
( ) itititit eNVNVNV +−⋅=∆ −1*α ,
Donde *
itNV es el nivel de endeudamiento objetivo para la firma i en el periodo t.
Drobetz y Fix (2003) asumen que el coeficiente de ajuste a nivel objetivo α es
constante para toda la muestra. Si los costos de transacción fueran cero (es decir,
que α = 1), entonces *
itit NVNV = y las firmas automáticamente ajustarían su nivel de
deuda al nivel objetivo debido a la ausencia de costos de transacción. En
contraposición si α = 0, entonces 1−= itit NVNV , lo que implicaría que los costo de
transacción son tan altos que ninguna firma ajustaría en absoluto su nivel de deuda.
La hipótesis nula en la teoría Trade-Off establece que α > 0, indicando ajuste hacia
un nivel objetivo. Sin embargo Drobetz y Fix (2003) también esperan que α > 1 (es
decir, que el ajuste positivo sea costoso. Ver por ejemplo el trabajo de Fischer,
Heinkel & Zechner, 1989). Así, las firmas ajustan su nivel de deuda en forma
inversamente proporcional a los costos de transacción.
Un problema al estimar la ecuación anterior es que el nivel de deuda objetivo *
itNV no
es observable. La aproximación más común es la media histórica de la razón de
endeudamiento para cada firma. Especificaciones alternas incluyen un objetivo móvil
para cada firma usando únicamente información histórica y un proceso de ajuste con
rezagos de más de un año (Jalilvand & Harris, 1984; Fama y French, 2000). En éste
15 El desarrollo y exposición del modelo de ajuste a objetivo aquí presentado, esta basado en la sección 5.3 del
trabajo de Drobetz y Fix (2003).
50
trabajo se sigue la aproximación sugerida por Miguel y Pindado (2001) y también
usada por Drobetz y Fix (2003) y Gaud et al. (2005) entre otros. Primero, se usa la
ecuación anterior para devolver el nivel actual de deuda:
( ) 1
* 1 −⋅−+⋅= ititit NVNVNV αα
Segundo, se asume que el nivel objetivo de deuda *
itNV es una función lineal de las
variables proxy. Se denota la j-va (j = 1,…, n) variable proxy (incluyendo la constante)
de la firma i en el año t como Xijt y se inserta en la ecuación anterior para obtener:
( ) itit
n
j
ijtjitit udXNVNV ++++⋅−+= ∑=
− ηβαααβ2
11 1 ,
Donde td es el efecto específico de tiempo, iη es el efecto específico de la firma y
itu es el llamado ruido blanco. El análisis de panel de datos permite estimar el
modelo de ésta última ecuación de tal modo que se logre apreciar la naturaleza
dinámica de las decisiones en estructura de capital. De hecho, éste modelo es
preferible a especificaciones anteriores ya que no depende de niveles de deuda
objetivo que hallan sido determinados externamente. Los modelos de efectos fijos y
de efectos aleatorios pueden dar estimadores sesgados e inconsistentes debido a
que el termino de error puede estar correlacionado con el termino del error en
presencia e la variable rezagada de apalancamiento (desfasada un periodo) como
regresor.
Para paneles como el usado en el presente proyecto, con un número limitado de
años y un número sustancial de observaciones, y además para tratar con el
problema de correlación arriba mencionado, Arellano y Bond (1991) sugieren estimar
el modelo dinámico de panel de datos en “primeras diferencias” y usar como
instrumentos las variables rezagadas de las variables independientes. Al aplicar el
51
método “primeras diferencias” en la ecuación anterior se elimina el efecto de la firma
iη produciendo una ecuación que puede ser estimada usando variables
instrumentales. El uso de variables instrumentales tiene la ventaja adicional de
resolver problemas encontrados en modelos estáticos, principalmente el sesgo de
simultaneidad entre la medida de apalancamiento, las variables independientes y la
medición del error. De esta manera las variables proxy pueden ser determinadas
simultáneamente con la razón de endeudamiento. Además, el modelo es robusto
para el retraso que puede surgir entre la decisión de modificar la estructura de capital
de la firma y su ejecución como tal.
Específicamente se usará el estimador de MGM16 Arellano-Bond de dos pasos17 para
el modelo dinámico, el cual es robusto frente al problema de hetorescedasticidad y
no – normalidad de la muestra (Yaffe, 2003). El estimador de MGM es consistente si
no existe correlación de segundo orden entre los términos de error del modelo en
primeras diferencias. Con respecto a las variables instrumentales se debe verificar su
validez por medio de un test de Sargan el cual prueba las restricciones de sobre-
identificación.
3.2 Datos:
La muestra consiste en 2000 de las empresas más grandes por ingresos
operacionales registradas en la Superintendencia de Sociedades para cada uno de
los años de 1999 a 2005. Dichas empresas cumplen con el requisito de no ser
establecimientos de crédito o demás entidades de carácter financiero (Bancos,
Corporaciones Financieras, Compañías Aseguradoras, Compañías de
Financiamiento Comercial, Sociedades Fiduciarias, Entidades Cooperativas de
Carácter Financiero, Intermediarios de valores y Administradoras de Fondos de
16 Método Generalizado de Momentos.
17 En la sección de anexos se presentan los resultados tanto para el estimador de un paso como para el estimador
de dos pasos. Según Arellano y Bond (1991) el estimador de un paso puede ser de mayor utilidad para inferir
sobre los coeficientes de las diferentes variables del modelo, mientras que el estimador de dos pasos es más
adecuado para comprobar la validez de los instrumentos e inferir en la especificación del modelo.
52
Pensiones y Cesantías). Además, compañías de carácter público o estatal fueron
excluidas de la muestra debido a que su comportamiento específico financiero y la
naturaleza de su negocio definen sus características propias de endeudamiento
(Rajan & Zingales 1995; Wald 1999; Bevan & Danbolt 2000). Por lo anterior, la
presente muestra se compone principalmente de empresas de servicios, industriales
y comerciales de carácter privado, en donde teóricamente sus administradores tienen
mayores libertades en lo referente a las decisiones financieras de la firma (Gaud et
al., 2005).
La Base de datos inicial fue construida a partir de la información publicada por la
Superintendencia de Sociedades en su página web18. Dicha entidad ha publicado
para los años 1998 a 2005 el balance general y el estado de resultados resumido
remitido por las sociedades que vigila y controla. Para cada año, la información
financiera de las sociedades se ha agrupado en 61 sectores económicos, por lo que
fue necesario realizar para los ocho años, una consolidación del total de las
empresas reportadas (descargar los 61 archivos, agruparlos en uno sólo y repetir el
mismo procedimiento por los ocho años objeto de estudio), para así seleccionar las
3000 más grandes por año independientemente del sector al que pertenecen y
construir a partir de los estados financieros publicados, las variables dependientes e
independientes que conforman el panel de datos.
La muestra fue reducida de las 3000 firmas iniciales a las 2000 que finalmente
componen el panel de datos. La reducción se hizo con el propósito de eliminar
observaciones atípicas. Las observaciones atípicas pueden presentarse debido a
fusiones y consolidaciones de empresas que bajo un solo NIT agrupen las
operaciones de lo que eran antes diversas compañías. Este fenómeno se podría
traducir por ejemplo en el crecimiento intempestivo del total activo, de los ingresos
operacionales de un año a otro o en el cambio súbito en variables como tangibilidad,
rentabilidad o volatilidad. Otra causa de observaciones atípicas es el manejo
18 http://www.supersociedades.gov.co
53
financiero que podrían hacer diversas compañías asociadas, holdings y grupos de
empresas en el país. En estos casos existe la posibilidad de que algunas cuentas,
por ejemplo los pasivos financieros, sean cargados sólo a una de las compañías del
grupo, con lo cual se elevarían artificialmente los niveles de endeudamiento de la
misma. Al reducir la muestra, se busca eliminar este tipo de comportamientos
atípicos que no están relacionados con la dinámica normal de la firma. Este proceso
se hizo excluyendo las firmas que reportan al menos una variable de nueve
(rentabilidad, tangibilidad, crecimiento, volatilidad, costo de ventas y cuatro diferentes
medidas de apalancamiento) dentro del 3.7% superior o inferior. Con esto se
eliminan aproximadamente 111 firmas para 9 variables, arrojando para cada año una
muestra final de 2000 empresas.
La tabla 3 contiene la estadística descriptiva de la muestra.
Tabla 3
Estadística Descriptiva
Esta tabla presenta la estadística descriptiva de las variables usadas en las estimaciones. La información financiera usada para construir las variables fue extraída de la Superintendencia de Sociedades y la muestra contiene 2000 empresas para cada uno de los años de 1999 a 2005. DF+CP/TA es la razón de deuda financiera más cuentas por pagar a total activos. DF/TA es la razón de deuda financiera a total activos. DF/CAP es la razón de deuda financiera sobre capital. DFA/CAPA es la razón de deuda financiera ajustada a capital ajustado. Las cuatro variables de apalancamiento están medidas a valor en libros. TAM es el logaritmo natural de los ingresos operacionales en pesos nominales. RENT es la razón de utilidad operacional a total activos. TANG es la razón de activos fijos más inventario a total activos usando valores en libros. CRECIM es la tasa de crecimiento del total activo del año inmediatamente anterior al reportado. VOL es el promedio de la desviación estándar en los ingresos operacionales. UNIC es la razón de costo de ventas a ingresos operacionales. Se incluye para cada variable en cada uno de los años el valor medio de la muestra, la desviación estándar y los valores mínimos y máximos.
54
AñoVariables Media D. E. Min Max Media D. E. Min Max Media D. E. Min Max
DF+CP/TA 42% 19% 3% 90% 40% 19% 4% 82% 41% 19% 4% 87%DF/TA 18% 14% 0% 61% 16% 13% 0% 56% 16% 14% 0% 58%DF/CAP 27% 19% 0% 77% 24% 18% 0% 75% 24% 19% 0% 72%DFA/CAPA 21% 18% 0% 62% 18% 17% 0% 61% 17% 17% 0% 61%TAM 16.5 0.9 15.4 21.6 16.5 1.0 15.3 21.0 16.8 1.0 15.5 21.2RENT 6.9% 8% -18% 31% 6.3% 9% -24% 32% 7.5% 8% -18% 38%TANG 40% 15% 6% 76% 38% 17% 2% 78% 38% 16% 2% 76%CRECIM N.D. N.D. N.D. N.D. 12% 19% -28% 73% 17% 20% -23% 93%VOL N.D. N.D. N.D. N.D. N.D N.D N.D N.D 25% 21% 2% 110%UNIC 74% 15% 14% 95% 70% 20% 0% 101% 72% 18% 0% 97%
1999 20001998
Tabla 3 (continuación)
AñoVariables Media D. E. Min Max Media D. E. Min Max Media D. E. Min Max
DF+CP/TA 40% 20% 4% 87% 40% 19% 4% 83% 40% 19% 3% 82%DF/TA 16% 14% 0% 60% 16% 13% 0% 56% 16% 14% 0% 55%DF/CAP 24% 20% 0% 96% 23% 18% 0% 70% 24% 19% 0% 73%DFA/CAPA 18% 17% 0% 66% 17% 16% 0% 59% 18% 17% 0% 61%TAM 16.7 1.0 15.4 21.9 16.9 1.0 15.6 21.9 17.1 1.0 15.8 22.0RENT 7.5% 9% -21% 40% 8.2% 8% -15% 36% 7.2% 8% -13% 36%TANG 37% 17% 0% 77% 38% 16% 1% 78% 38% 16% 1% 77%CRECIM 13% 19% -28% 95% 11% 19% -37% 75% 14% 18% -26% 78%VOL 27% 22% 4% 151% 43% 76% 3% 501% 43% 80% 2% 507%UNIC 71% 19% 0% 96% 72% 17% 1% 95% 74% 16% 8% 95%
20032001 2002
Tabla 3 (continuación)
AñoVariables Media D. E. Min Max Media D. E. Min Max Media D. E. Min Max
DF+CP/TA 41% 20% 2% 89% 41% 19% 5% 84% 40% 19% 2% 91%DF/TA 17% 14% 0% 57% 18% 15% 0% 56% 17% 14% 0% 61%DF/CAP 25% 20% 0% 72% 26% 20% 0% 74% 25% 19% 0% 96%DFA/CAPA 19% 18% 0% 62% 20% 18% 0% 62% 18% 21% 0% 66%TAM 17.2 1.0 16.0 22.1 17.4 1.0 16.2 22.2 16.9 1.0 15.3 22.2RENT 7.9% 9% -16% 37% 7.8% 9% -12% 36% 7.4% 8% -24% 40%TANG 39% 16% 1% 77% 39% 16% 3% 79% 38% 16% 0% 79%CRECIM 15% 19% -23% 95% 14% 19% -24% 88% 14% 19% -37% 95%VOL 32% 51% 3% 339% 17% 14% 2% 81% 31% 52% 2% 507%UNIC 74% 15% 9% 95% 75% 16% 0% 97% 73% 17% 0% 97%
1998-20052004 2005
En general, puede verse que en promedio las compañías en Colombia están
mostrando una tendencia a incrementar sus niveles de deuda dentro de una
tendencia a alcanzar los niveles de endeudamiento mostrados en el año 1999, en
55
done las cuatro medidas de apalancamiento financiero mostraron los niveles más
altos. Las cuatro diferentes medidas identifican al año 2002 como el periodo en
donde las compañías presentaron en promedio la menor razón de endeudamiento.
Figura 4 Figura 5
DF+CP/TA
41.5%
39.8%
40.8%
40.1%
39.5% 39.6%
40.9% 40.9%
38.5%
39.0%
39.5%
40.0%
40.5%
41.0%
41.5%
42.0%
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
DF/TA
17.9%
16.3%16.0% 16.0%
15.8%16.1%
16.6%
17.5%
14.5%
15.0%
15.5%
16.0%
16.5%
17.0%
17.5%
18.0%
18.5%
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Figura 6 Figura 7
DF/Capital
26.5%
23.9%23.7%
24.3%
23.5%23.7%
24.8%
25.9%
20.0%
21.0%
22.0%
23.0%
24.0%
25.0%
26.0%
27.0%
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
DFA/ Cap Aj
21.0%
18.1%17.5% 17.6% 17.3%
17.8%18.8%
19.6%
22.1%
10.0%
12.0%
14.0%
16.0%
18.0%
20.0%
22.0%
24.0%
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006
A través del periodo de estudio, las compañías en promedio han crecido en tamaño
año a año. La rentabilidad promedio de la muestra a presentado un comportamiento
fluctuante durante el periodo de estudio con valores mínimos en 1999 (6,30%) y
máximos en 2002 (8.16%).
56
Figura 8 Figura 9
Ln(Ing Op) (TAM)
16.51 16.50
16.75 16.7516.86
17.0517.18
17.37
16.00
16.20
16.40
16.60
16.80
17.00
17.20
17.40
17.60
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
EBIT/TA (RENT)
6.90%
6.30%
7.47% 7.51%
8.16%
7.18%
7.93% 7.82%
5.00%
5.50%
6.00%
6.50%
7.00%
7.50%
8.00%
8.50%
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Luego de una caída durante el periodo 1998-1999 y exceptuando el año 2001, la
proporción promedio de los activos tangibles ha venido creciendo durante los años
observados, pasando de 37.5% en 1998 a 38.8% en 2005. La tasa de crecimiento
anual de los activos ha fluctuado alrededor de un 14%, con un máximo para el
periodo 1999-2000 (17.3%) y mínimos para los periodos 1998-1999 (11.8%) y 2001-
2002 (11.5%). Luego de este mínimo, el crecimiento de los activos se ha comportado
de manera más estable alrededor del 14.6% anual. La volatilidad de los ingresos
alcanzó sus máximos niveles durante el periodo 99-2002 (43.4%) para luego
descender a su nivel mínimo durante los años 2002-2005 (17.1%).
Figura 10 Figura 11
AF/TA (TANG)
39.6%
37.5% 37.6%
36.6%
37.7%37.9%
38.6%38.8%
35.0%
35.5%
36.0%
36.5%
37.0%
37.5%
38.0%
38.5%
39.0%
39.5%
40.0%
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
% Crecim TA (CRECIM)
11,8%
17,3%
12,6%11,5%
14,5%15,0%
14,4%
5,0%
7,0%
9,0%
11,0%
13,0%
15,0%
17,0%
19,0%
1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Por ultimo, los costos de ventas sobre ingresos, variable usada como proxy del
determinante Unicidad, ha presentado una tendencia constante a la alza durante el
57
periodo 1999-2005 pasando de un nivel mínimo de 70,5% de los ingresos
operacionales en 1999 a su máximo en el año 2005 con un valor de 75,0%.
Figura 12 Figura 13
D. E. % Camb Ing (VOL)
25,1%27,3%
43,4% 43,2%
32,1%
17,1%
10%
15%
20%
25%
30%
35%
40%
45%
50%
2000 2001 2002 2003 2004 2005
CV / Ing. Op. (UNIC)
74.0%
70.5%
71.6%
70.8%
71.8%
73.9% 74.0%
75.0%
68%
69%
70%
71%
72%
73%
74%
75%
76%
1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005
Los coeficientes de correlación entre variables son reportados en la Tabla 4.
Tabla 4
Coeficientes de correlación de Pearson entre variables
Esta tabla presenta los coeficientes de correlaciones de Pearson para las variables usadas en las estimaciones. La información financiera usada para construir las variables fue extraída de la Superintendencia de Sociedades y la muestra contiene 2000 empresas para cada uno de los años de 1999 a 2005. DF+CP/TA es la razón de deuda financiera más cuentas por pagar a total activos. DF/TA es la razón de deuda financiera a total activos. DF/CAP es la razón de deuda financiera sobre capital. DFA/CAPA es la razón de deuda financiera ajustada a capital ajustado. Las cuatro variables de apalancamiento están medidas a valor en libros. TAM es el logaritmo natural de los ingresos operacionales en pesos nominales. RENT es la razón de utilidad operacional a total activos. TANG es la razón de activos fijos más inventario a total activos usando valores en libros. CRECIM es la tasa de crecimiento del total activo del año inmediatamente anterior al reportado. VOL es el promedio de la desviación estándar en los ingresos operacionales. UNIC es la razón de costo de ventas a ingresos operacionales. Se incluye para cada variable en cada uno de los años el valor medio de la muestra, la desviación estándar y los valores mínimos y máximos.
58
DF+CP/TA DF/TA DF/CAP DFA/CAPA TAM RENT TANG CRECIM VOL UNICDF+CP/TA 1
DF/TA 0.572 1
DF/CAP 0.706 0.932 1DFA/CAPA 0.580 0.900 0.903 1TAM -0.010 0.065 0.035 0.049 1
RENT -0.133 -0.093 -0.120 -0.128 0.023 1
TANG 0.128 0.140 0.102 0.171 -0.013 -0.023 1
CRECIM 0.138 0.080 0.118 0.062 0.009 0.115 -0.006 1VOL -0.050 0.004 -0.008 0.004 0.040 -0.001 -0.009 -0.050 1
UNIC 0.184 0.111 0.114 0.127 0.039 -0.263 0.112 0.014 0.062 1
Se evidencia la alta correlación presentada entre las cuatro diferentes medidas de
apalancamiento. Si bien los coeficientes de correlación son pequeños, la variable
rentabilidad (RENT) presenta consistentemente valores negativos para las cuatro
medidas de apalancamiento, lo que puede da un primer indicio acerca de la hipótesis
número tres. También presentaron coeficientes negativos de correlación para la
primera medida de endeudamiento (DF+CP/TA) las variables tamaño (TAM) y
volatilidad (VOL). La relación existente entre la definición de los proxies para
rentabilidad y unicidad puede ser evidenciada por el coeficiente -0.263: a medida que
aumenta la unicidad (medido como el costo de ventas sobre los ingresos
operacionales), disminuye la rentabilidad de la firma (medida como la utilidad
operacional sobre el total activo)
3.3 Análisis de varianza para las razones de endeudamiento por sector de la
economía.
Finalizamos la presentación de los datos con la exposición de las razones de
endeudamiento según el sector reportado a la Superintendencia Financiera para el
año 2005. Basado en Bradley et al. (1984), la tabla 5 reporta la media de
endeudamiento (medido como DF+CP/TA) para 25 sectores que cubren 1802 firmas.
La razón por la cuál el análisis de varianza no incluye las 2000 firmas, es debido a
que no se tuvieron en cuenta los sectores en donde sólo existían 14 o menos firmas.
Las razones medias de apalancamiento por sector son presentadas de manera
ascendente para resaltar la disparidad de ésta variable entre industrias. Las razones
59
de apalancamiento medias por industria van desde 24.4% (Industria de Bebidas)
hasta 50%% (Comercio al por Menor). Para probar la significancia estadística de las
diferencias observadas en las razones medias de apalancamiento por sector, se
realiza un análisis de varianza estándar (ANOVA)
Tabla 5
Razones medias de apalancamiento por sector – Año 2005
Media DesviaciónCod Industria N DF+CxP/TA Típica Lim. Inf. Lim. Sup. Mín Max
6 Bebidas 23 24.4% 15.0% 17.9% 30.9% 5.3% 55.3%64 Derivados del Petróleo y Gas 16 27.6% 17.3% 18.4% 36.8% 6.2% 54.4%13 Papel y Cartón 30 29.5% 20.4% 21.9% 37.2% 6.5% 73.4%22 Ind. Metalmecánica Derivada 56 31.3% 15.6% 27.1% 35.5% 6.0% 71.8%48 Fab Maquinaria y Equipo 38 32.2% 14.6% 27.4% 37.0% 9.6% 61.8%27 Construcción de Obras Resid. 25 32.5% 12.7% 27.3% 37.8% 6.9% 66.8%62 Cons Obras Civiles 36 32.7% 16.1% 27.2% 38.1% 9.2% 69.9%21 Ind. Metálica Básica 16 33.3% 17.9% 23.7% 42.8% 6.3% 65.5%25 Otras Industrias Manuf. 49 34.1% 19.8% 28.4% 39.8% 5.8% 81.2%8 Telas 40 34.9% 14.3% 30.4% 39.5% 12.6% 61.1%1 Agrícola Exportador 40 35.0% 20.8% 28.4% 41.6% 7.6% 74.4%15 Prod. Químicos 138 35.8% 17.8% 32.8% 38.8% 5.1% 76.8%61 Otras Activ. Empresariales 47 37.0% 14.1% 32.9% 41.1% 11.6% 74.4%43 Activ. Pecuarias y de Caza 49 37.2% 17.0% 32.3% 42.1% 5.1% 74.1%5 Alimentos 179 37.8% 18.4% 35.1% 40.5% 6.4% 81.3%14 Editorial e Impresión 34 38.4% 18.7% 31.9% 44.9% 8.5% 71.7%17 Plástico 65 40.2% 16.5% 36.1% 44.3% 9.8% 72.0%65 Expendio Alim y Bebidas 15 40.4% 15.1% 32.0% 48.8% 19.6% 70.8%55 Telefonía y Redes 23 40.4% 19.8% 31.9% 49.0% 9.3% 79.5%23 Fab. Vehículos y Partes 34 41.6% 18.9% 35.0% 48.2% 4.9% 77.2%28 Comercio de Vehículos 132 44.4% 17.1% 41.4% 47.3% 5.1% 79.5%9 Fab. Prendas de Vestir 43 46.5% 16.5% 41.4% 51.5% 7.6% 73.1%41 Comercio Combustibles y Lubr. 29 47.2% 17.2% 40.7% 53.8% 10.8% 81.0%29 Comercio al por Mayor 479 49.1% 19.4% 47.4% 50.9% 5.1% 83.6%30 Comercio al por Menor 166 50.0% 18.9% 47.1% 52.9% 7.0% 84.5%
para la media al 95%Intervalo de Confianza
Tabla 6
Suma de cuadrados gl
media cuadrática F Sig.
Inter-grupos 8.725 24 0.364 11.122 0.000Intra-grupos 58.083 1777 0.033Total 66.808 1801
ANOVA
60
Según la tabla 6, el valor de la significancia observada (valor p) es menor a 0,05, por
lo tanto, se podría decir que existe un efecto del sector económico sobre el
endeudamiento. Sin embargo, es hora de revisar los datos de la muestra con el
objetivo de comprobar si cumplen con los supuestos que se deben hacer al realizar
una prueba ANOVA.
Tabla 7
Estadistico de Levene gl1 gl2 sig
2.081 24 1777 0.002
Prueba de Homogeneidad de varianzas
Uno de los supuestos que se deben hacer para realizar una prueba ANOVA es que
se debe asumir que la varianza de cada una de las distribuciones de los grupos es la
misma (homocedasticidad). El supuesto de homogeneidad de varianza se verifica
con el test de Levene. En este caso, el valor p del test es menor que 0.05 por lo que
no se cumple el supuesto de homoscedasticidad. Por lo tanto, se debe añadir al test
F de ANOVA un test robusto en presencia de heteroscedasticidad de la muestra.
Ya que el supuesto de homogeneidad de la varianza no se cumple debemos revisar
las versiones del estadístico F de Brown-Forsythe y de Welch. Las pruebas muestran
un estadístico altamente significante (el valor p es en ambos casos es menor a
0.050). Por lo tanto, se puede afirmar que existe un efecto estadísticamente
significativo entre el sector de la economía al que pertenece la firma y su grado de
apalancamiento.
Tabla 8
Estadístico(a) gl1 gl2 sigWelch 11.177 24 299.881 0.000Brown-Forsythe 12.155 24 819.849 0.000(a) Distribuidos en F asintóticamente
Pruebas robustas de igualdad de las medias
61
Una vez se ha comprobado estadísticamente que es valido hablar de diferencias
entre las firmas pertenecientes a los diferentes sectores, es importante hacer algunas
anotaciones a la tabla 5.
Figura 14
Apalancamiento por Sector - 2005
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
Bebidas
Derivados de
l Petróleo y Gas
Papel y Cartón
Ind. M
etalmecánica Derivada
Fab
Maquinaria y Equipo
Construcción de Obras Resid.
Cons Obras Civiles
Ind. M
etálica Básica
Otras Industrias Manuf.
Textiles
Agrícola Exportador
Prod. Quím
icos
Otras Activ. Empresariales
Activ. Pecua
rias y de
Caza
Alim
entos
Editorial e Im
presión
Plástico
Expendio Alim
y Bebidas
Telefonía y Redes
Fab
. Veh
ículos y Partes
Com
ercio de Vehículos
Fab. Prendas de Vestir
Com
ercio Com
bustibles y Lubr.
Com
ercio al por M
ayor
Com
ercio al por Menor
Si se divide la tabla 5 la tabla en tres grupos, llamando al primer grupo firmas de bajo
apalancamiento (desde un 24.4% para el sector Bebidas a 33,3% en Industria
Metálica Básica), al segundo grupo se le llama firmas de apalancamiento medio
(desde Otras Industrias Manufactureras con 34.1% a Editorial e Impresión con
38.4%) y a un tercer grupo se llama firmas de alto apalancamiento (desde la industria
de Plástico con una media de 40.2% hasta Comercio al por menor con 50%) se
puede realizar un ejercicio de comparación con la literatura previa que ha tratado el
tema de la medición del apalancamiento financiero según la clasificación industrial.
Cuatro de los más importantes estudios empíricos en apalancamiento por industria
Bajo
Medio
Alto
62
son: Bradley et al. (1984), Bowen et al. (1982), Long y Malitz (1985), y Kester (1986).
La tabla 919 resume estos cuatro estudios.
Tabla 9
Rankings de Apalancamiento por Industria (Harris & Raviv, 1991, p. 334) En 1991, Harris y Raviv diseñaron esta tabla con los rankings de razón de apalancamiento por industria basados en cuatro estudios: Bradley et al. (1984) [BJK], Bowen et al., (1982) [BDH], Long y Malitz (1985) [LM] y Kester (1986). Harris & Raviv listaron las industrias de las mas baja a la más alta según la razón deuda a valor basados en Bradley et al. (1984). La clasificación de apalancamiento “bajo”, “medio” y “alto” es propia de Harris y Raviv (1991) y según los autores algo arbitraria. El ranking de Bowen et al., (1982) es un promedio de los rankings para el periodo 1951 – 1969 basado en deuda financiera de corto y largo plazo sobre total activos. Para Long y Malitz (1985) “bajo” (“alto) significa que la industria se ubicó dentro de las cinco más bajas (más altas) en términos de razón de apalancamiento (valor en libros de la deuda financiera a largo plazo sobre capital) dentro de una muestra de 39 firmas. Los rankings de Kester (1986) son basados en el promedio de la deuda neta sobre el valor de mercado del patrimonio para una muestra de 344 firmas japonesas y 452 americanas en 27 industrias para el periodo Abril de 1982 a Marzo de 1983.
Industria BJK BDH LM KesterMedicinas bajo bajo bajoCosméticos bajo bajo medioInstrumentos bajo bajo bajoMinería Metálica bajoPublicidad bajoElectrónica bajo bajo bajoMaquinaria bajo medioAlimentos bajo bajoExploración Petróleo medioConstrucción medioRefinación Petróleo medio bajo alto altoIndustria Metálica medioQuímicos medio medio altoRopa medio medioMadera medioVehículos (partes) medio medio bajo medioPapel medio alto altoTextiles alto medio alto altoCaucho alto medioTiendas departamentos alto medioSupermercados al por menor alto medioTransporte terrestre altoAcero alto bajo alto altoTelefonía altoElectricidad y Gas altoAerolíneas alto altoCemento alto altoVidrio alto
19 Tomado de: Harris & Raviv, 1991, p. 334
63
Se finaliza el presente capitulo con un comentario acerca de las similitudes de los
cuatro estudios presentados en la tabla 9 y lo hallado para la muestra de firmas en
Colombia en el año 2005. Se halló que la posición relativa (firmas de bajo
apalancamiento financiero) en la que se ubica la media del apalancamiento
financiero para el sector de Fabricación de Maquinaría y Equipo en la muestra de
firmas colombianas, coincide con lo reportado por Bradley et al. (1984) Para el
mismo sector en Estados Unidos. Dentro de este mismo grupo de sectores con bajo
endeudamiento relativo la posición del sector Derivados de Petróleo y Gas, asemeja
lo reportado por Bowen et al., (1982) para las industrias en el sector Refinación de
Petróleo. En Colombia y para el año 2005, los sectores Textil y de Productos
Químicos se ubicaron dentro del grupo de empresas con endeudamiento relativo
medio. Esta misma posición fue reportada por Bowen et al., (1982) para el sector
textil y por Bradley et al. (1984) y Bowen et al., (1982) para el sector de Productos
Químicos. Finalmente, dentro del grupo de empresas con apalancamiento relativo
alto, se encontró que la ubicación de las industrias de Plástico, Telefonía y redes y
Comercio al Por Menor es la misma que la reportada por Bradley et al. (1984). Es
importante mencionar que las anteriores comparaciones sólo pretenden ser de
carácter descriptivo ya que se hacen para estudios en economías con contextos
institucionales diferentes, diversas metodologías y periodos de tiempo disímiles.
Una vez hecha la revisión la metodología a usar y descrita la base de datos sobre la
cual se va a inferir, el siguiente capítulo desarrolla el análisis dinámico de panel de
datos y compara los resultados obtenidos con las hipótesis inicialmente propuestas.
64
CAPITULO 4: ANÁLISIS DE PANEL DE DATOS Y RESULTADOS
Como fue presentado en la sección de metodología, se usó el estimador por Método
Generalizado de Momentos (MGM) de dos pasos propuesto por Arellano y Bond
(1991) para hacer inferencia sobre los coeficientes del modelo. Además, para
comprobar la consistencia de los coeficientes, se corrieron las pruebas m1 y m2 de
auto-correlación de primer y segundo orden. Si los coeficientes son consistentes, la
hipótesis nula de ausencia de auto-correlación en los residuales diferenciados para la
prueba m2 no debe ser rechazada. Para comprobar la validez de las variables
instrumentales, se corre un test de Sargan para la hipótesis nula según la cual las
restricciones de sobre-identificación son validas. Si los instrumentos son validos, la
hipótesis nula no debe ser rechazada.
Las pruebas Sargan y m2 indican que la especificación del modelo es valida para las
dos primeras definiciones de apalancamiento financiero (DF+CP/TA y DF/TA). Los
coeficientes de las variables rezagadas para las dos primeras medidas de
endeudamiento (1-α) End 1t-1 y End 2t-2 son estadísticamente significantes y se sitúan
en valores de 0.70 y 0.74. La variable tamaño (TAM) juega un rol positivo para tres
de las cuatro definiciones de endeudamiento (incluyendo las dos estadísticamente
validas). Igualmente los coeficientes proxy de tamaño (TAM) y crecimiento (CRECIM)
de la firma presentan coeficientes consistentemente positivos. Para la variable proxy
de la rentabilidad de la firma (RENT) se encontró una relación negativa consistente
para los cuatro modelos corridos, además después de la variable rezagada de
endeudamiento (End Xt-1), los coeficientes de RENT son los más importantes (los
mayores en valor absoluto) en el modelo propuesto.
Tabla 10 Resultados Dinámicos
En esta tabla se presentan los resultados usando el estimador MGM Arellano Bond de dos pasos. Los datos fueron extraídos de la Superintendecia de Sociedades y la muestra contiene 2000 firmas colombianas para cada uno de los años de 1998 a 2005. End Xt-1 es el coeficiente de la variable rezagada para cada una de las cuatro medidas de apalancamiento financiero. DF+CP/TA es la razón de deuda financiera más cuentas por pagar a total activos. DF/TA es la razón de deuda financiera a
65
total activos. DF/CAP es la razón de deuda financiera sobre capital. DFA/CAPA es la razón de deuda financiera ajustada a capital ajustado. Las cuatro variables de apalancamiento están medidas a valor en libros. TAM es el logaritmo natural de los ingresos operacionales en pesos nominales. RENT es la razón de utilidad operacional a total activos. TANG es la razón de activos fijos más inventario a total activos usando valores en libros. CRECIM es la tasa de crecimiento del total activo del año inmediatamente anterior al reportado. VOL es el promedio de la desviación estándar en los ingresos operacionales. UNIC es la razón de costo de ventas a ingresos operacionales. Cons es el valor del coeficiente constante del modelo. Los errores estándar asintóticos consistentes con la heteroscedasticidad de la muestra son reportados baja cada coeficiente. Wald es una prueba de significancia conjunta de los coeficientes estimados específicos a la firma. Wald es asintóticamente distribuido como X 2 bajo la hipótesis nula de que no existe relación estadísticamente significante entre la variable dependiente y las variables independientes. La prueba de Sargan de las restricciones de sobre-identificación está asintóticamente distribuida como X 2 bajo la hipótesis nula de la validez de las variables instrumentales. Las pruebas m1 y m2 son pruebas de autocorrelación de primer y segundo orden de los residuos y están distribuidos como normal N(0,1). Para las pruebas Wald y Sargan los grados de libertad son reportados entre paréntesis
End 1 End 2 End 3 End 4
DF+CP/TA DF/TA DF/CAP DFA/CAPA
End X t-1 0.744 0.698 0.596 0.497
0.045 0.044 0.043 0.045
TAM 0.018 0.005 -0.017 0.014
0.008 0.008 0.013 0.012
RENT -0.378 -0.278 -0.418 -0.382
0.031 0.035 0.054 0.050
TANG 0.199 0.092 0.105 0.310
0.021 0.025 0.040 0.036
CRECIM 0.196 0.077 0.139 0.103
0.010 0.008 0.010 0.012
VOL -0.010 -0.008 -0.015 -0.008
0.004 0.004 0.006 0.006
UNIC 0.056 -0.081 -0.192 -0.110
0.027 0.037 0.066 0.048
Cons -0.004 0.000 0.004 0.000
0.001 0.001 0.002 0.002
Wald 680.42(7) 358.08(7) 366.04(7) 271.51(7)
Sargan 17.86(19) 28.49(19) 43.92(19) 52.09(19)
Pr > Chi2 0.5319 0.0744 0.0010 0.0001
m1 -12.87 -14.76 -11.12 -11.94
Pr > z 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000
m2 0.66 1.62 1.45 1.71
Pr > z 0.5117 0.1061 0.1463 0.0876
Estimador Arellano-Bond de dos pasos
66
Aunque con coeficientes mucho menores, se encuentra que el proxy para la
volatilidad de la firma (VOL) está consistentemente relacionado negativamente al
apalancamiento financiero. Por ultimo, el proxy para el atributo unicidad (UNIC), que
desde su definición (costo de ventas sobre ingresos operacionales) puede verse
como el que menos captura la naturaleza del determinante que pretende medir, es el
único que presenta resultados inconsistentes y que dependen de la definición de
apalancamiento financiero empleada. Por lo tanto, los resultados obtenidos son
consistentes con las hipótesis uno a cinco e incompatibles con la hipótesis seis
presentadas en la sección final del segundo capítulo.
Para el mercado colombiano el valor del coeficiente en la variable rezagada de
apalancamiento financiero (1-α) se encuentra entre 0.70 y 0.74. Estos resultados
validan el modelo de ajuste a objetivo para las decisiones de estructura de capital.
Según Miguel y Pindado (2001), los resultados significativos para el coeficiente α,
indican que las firmas enfrentan costos de transacción cuando deciden ajustar su
nivel de deuda, desde el periodo anterior, hacia el nivel objetivo en el periodo actual.
El parámetro α es inversamente proporcional a los costos de transacción, por lo que
se podría inferir que dichos costos de transacción son altos para las firmas
colombianas que conforman la muestra. Mucho cuidado se debe tener al realizar
comparaciones entre países, sin embargo dichas comparaciones son interesantes de
hacer (Gaud et al., 2005). El proceso de ajuste es lento en Colombia comparado con
los resultados reportados por diversos estudios para otros países. Miguel y Pindado
(2001) encuentran un (1-α) de 0.21 para España, Shyam-Sunder y Myers (1999) un
valor de 0.41 para Estados Unidos, Kremp et al. (1999) un valor de 0.47 para
Alemania y Ozkan (2001) un valor de 0.43 para el Reino Unido. Francia y Suiza
presentan velocidades de ajuste menores a las encontradas para las firmas
Colombianas participes en la muestra. Kremp et al. (1999). reportaron un (1-α) de
0.85 para Francia y Gaud et al. (2005) establecen una velocidad de ajuste de 0.80
para Suiza.
67
Tabla 11
Velocidad de ajuste para diferentes países
País (1-α) Autor Publicación
España 0.21 Miguel y Pindado 2001
Turquía 0.27 Sayilgan et al. 2006
Estados Unidos 0.41 Shyam-Sunder & Myers 1999
Reino Unido 0.43 Oskan 2001
Alemania 0.55 Kremp et al. 1999
Colombia 0.72 Chaparro 2007
Suiza 0.80 Gaud et al. 2005Francia 0.85 Kremp et al. 1999
El proceso de ajuste mostrado en la tabla anterior es un trade-off entre los costos de
ajuste hacia una razón de endeudamiento objetivo y los costos de estar en
desequilibrio. Si los costos de estar en desequilibrio son mayores que los costos de
ajuste, el coeficiente estimado debería tender a cero (Ozkan, 2001). Por lo tanto, la
lenta velocidad de ajuste evidenciada por el coeficiente de 0.72 para la muestra de
firmas en Colombia, sugiere que para las mismas, los costos de encontrarse en
desequilibrio relativo al nivel de endeudamiento objetivo, no son lo suficientemente
elevados comparados a los costos de transacción o ajuste en que se incurriría para
alcanzar dicho objetivo.
Adicional a la evidencia obtenida para los costos de transacción, los resultados del
análisis econométrico para los determinantes de la estructura de capital coinciden
con algunos de los resultados presentados en la literatura previa. Con respecto a la
relación entre la razón de apalancamiento y el tamaño de la firma, los resultados
encontrados son consistentes con los hallazgos de Rajan y Zingales (1995),
Schulman et al. (1996), Frank y Goyal (2003), Boateng (2004), Padrón et al. (2005),
Gaud et al. (2005) y Sayilgan et al. (2006), pero inconsistentes con lo reportado por
Marsh (1982) y Titman y Wessels (1988) en donde se encontró una relación opuesta
negativa entre las razones de apalancamiento financiero y el tamaño de la firma. La
68
relación positiva hallada, se encuentra en línea con lo previsto en la teoría trade-off,
la cual que establece que para las firmas más grandes se espera una mayor
capacidad de endeudamiento y por lo tanto, pueden ser capaces de estar más
apalancadas. Para Gaud et al. (2005) un positivo y significante impacto del tamaño
de la firma en su apalancamiento, lleva a rechazar la hipótesis de que el tamaño
actúa como proxy inverso para las asimetrías de información en la firma.
El resultado empírico hallado para la relación entre las razones de apalancamiento y
rentabilidad está en concordancia con una fuerte evidencia empírica para la
asociación negativa entre estas dos variables. En línea con los resultados de Allen
(1991), Rajan y Zingales (1995), Wiwattanakantang (1999), Ozkan (2001), Miguel y
Pindado (2001), Frank y Goyal (2003), Chen (2003) y Gaud et al. (2005), este estudio
apoya la teoría pecking order que establece que las firmas altamente rentables
deberían usar recursos internos para su financiamiento (las compañías exitosamente
rentables no necesitan depender en gran medida de financiación externa), mientras
que las firmas menos rentables deben usar más deuda debido a que sus recursos
internos no son adecuados. Adicionalmente, los resultados para las firmas
colombianas estudiadas no se encuentran en concordancia con las predicciones de
la teoría fiscal del trade-off, la cual afirma que las firmas rentables deberían emplear
más deuda ya que dichas firmas tienen la tendencia a tener una mayor carga
financiera y un menor riesgo de bancarrota.
La relación positiva encontrada entre el crecimiento del total activo y el nivel de
apalancamiento financiero de la firma es consistente con lo reportado por Chen
(2003), pero contradice los hallazgos de Titman y Wessels (1988) y Ooi (1999). Éste
resultado va en contra de la mayoría de la evidencia teórica y empírica que establece
que las firmas con mayores oportunidades de crecimiento deberían estar menos
apalancadas que las firmas en mercados maduros, para así poder aprovechar las
oportunidades del mercado dinámico y creciente (Myers, 1977).
69
Con respecto a la proporción de los activos tangibles sobre el total activo y los
niveles de endeudamiento de la firma, la relación positiva es similar a la reportada
por los resultados de diversos estudios previos como los de Ferri & Jones (1979),
Marsh (1982), Bradley et al. (1984), Rajan y Zingales (1995), Allen (1995), Ooi
(1999), Kremp et al. (1999), Frank y Goyal (2003) y Gaud et al. (2005). Este hallazgo
apoya la teoría Trade-Off que establece que entre mayor sea la proporción de activos
fijos en el balance, la firma encontrará una mayor voluntad por parte de los
acreedores a suministrar créditos, por lo que el apalancamiento financiero debería
ser mayor (uso de los activos como colateral a la hora de negociar prestamos
bancarios.
La relación negativa hallada entre la volatilidad de los ingresos operacionales de la
firma y su nivel de endeudamiento se encuentra en línea con la predicción de la
teoría Pecking Order y con la hipótesis que establece que las firmas con flujos de
caja más volátiles y mayores costos de estrés financiero encontrarán deuda
relativamente más costosa debido a el premium demandado por los acreedores de
éste tipo de firmas. Sin embargo diversos estudios han reportado resultados no
significativos (Titman & Wessels, 1988; Gaud et al., 2005)
Por ultimo, no se pudo establecer con certeza la relación existente entre la unicidad
de la firma (medida por el costo de ventas sobre ingresos) y su nivel de deuda. Este
fenómeno va en contravía con los hallazgos de Titman y Wessels (1988), quienes
reportaron un gran coeficiente negativo estimado para el atributo de unicidad.
La comparación de los resultados sobre la muestra de firmas colombianas y las
predicciones de las principales teorías (Trade-Off y Pecking-Order) es resumida en la
tabla 12.
70
Tabla 12 Comparación de los resultados con las teorías Trade-Off y Pecking Order.
Trade-Off Pecking Order
Tamaño (TAM) + - +Rentabilidad (RENT) + - -Tangibilidad (TANG) + - +Crecimiento (CRECIM) - + +Volatilidad (VOL) - -Unicidad (UNIC) ?
Relación Esperada Resultado para Colombia
En general los resultados obtenidos para los determinantes Volatilidad, Tangibilidad y
Rentabilidad son similares entre autores. Los hallazgos para la muestra de firmas en
Colombia se unen a ésta característica. Para los determinantes Crecimiento y
Tamaño los resultados son más heterogéneos. La tabla 13 resume los resultados de
algunos de los más importantes trabajos empíricos y los compara con los resultados
obtenidos en el presente trabajo.
Tabla 13 Determinantes del Apalancamiento Financiero20
Se muestra para 13 estudios diferentes el signo del cambio en el nivel de apalancamiento financiero de la firma como resultado de un incremento en el determinante señalado. Una entrada en blanco indica que el estudio no incluyó el determinante dado. Los estudios son Bradley et al. (1984) [denotado como BJK], Chaplinsky y Niehaus (1990) [CN], Friend y Hasbrouck (1988) y Friend y Lang (1988) [FH/L], Goenedes, et al. (1988) [GLC], Long y Malitz (1985) [LM], Kester (1986) [Kest.], Kim y Sorensen (1986) [KS], Marsh (1982) [Mar], Titman y Wessels (1988) [TW], Bevan y Danbolt (2002) [BD], Gaud et al. (2005) [GJHB], Sayilgan et al. (2006) [SKK] y Chaparro (2007) [Chap.]. Debe tenerse en cuenta que estas comparaciones sufren del hecho que estos estudios usan diferentes medidas para los determinantes propios de la firma, diferentes periodos de tiempo, diferentes definiciones y medidas de apalancamiento financiero, diversos países objeto de estudio y diferentes metodologías.
20 Basado en Harris y Raviv (p. 336, 1991)
71
Característica BJK CN FH/L GLC LM Kest. KS Mar TW BD GJHB SKK Chap.
Volatilidad - - -* + -* -
Tangibilidad + + + + +* + + - +
Rentabilidad - -* +* - - - - - -
Crecimiento -* + - -* - - + +
Tamaño -* +* -* -* + - + + + +
Unicidad - ?
* Indica que el resultado no fue estadísticamente significante diferente de cero a niveles convencionales de significancia o que el resultado fue débil en un sentido no estadístico.
72
CONCLUSIONES
Este proyecto de grado presentó un estudio de los determinantes específicos a la
firma de la estructura de capital para las compañías en Colombia. El análisis fue
desarrollado usando datos pertenecientes a 2000 compañías por año para el periodo
1998 – 2005 bajo el marco teórico de un panel de datos dinámico. Dicho análisis fue
conducido usando una combinación de una aproximación por Método Generalizado
de Momentos y variables instrumentales que comprueban la endogeneidad en las
variables.
Se encontró que las firmas de la muestra se mueven hacia un nivel de
endeudamiento objetivo de manera relativamente lenta en comparación con otros
países en donde se ha medido éste coeficiente. Este hallazgo sugiere que para las
compañías incluidas en el estudio, los costos de encontrarse en desequilibrio relativo
al nivel de endeudamiento objetivo, no son lo suficientemente elevados comparados
a los costos de transacción o ajuste en que se incurriría para alcanzar dicho objetivo.
Los resultados muestran que el tamaño de las compañías, la importancia de los
activos tangibles y el crecimiento se encuentran positivamente relacionados con el
nivel de apalancamiento financiero, mientras que la rentabilidad de la firma y a
volatilidad de sus ingresos se encuentran negativamente asociadas al nivel de
deuda. Se encontró que el proceso de ajuste es lento y similar a los niveles
reportados para Suiza (Gaud et al., 2005) y Francia (Kremp et al., 1999). Una
explicación puede que en el caso de países con velocidades de ajuste lentas, el estar
en desequilibrio no es lo suficientemente costoso para las firmas, como para acelerar
su paso a un endeudamiento objetivo.
Una vez existan datos públicos para un mayor numero de años (10 a 15 años), las
próximas investigaciones deben enfocarse en el análisis de la estabilidad de la
73
velocidad de ajuste de las compañías colombianas hacia un nivel de apalancamiento
financiero objetivo (Gaud et al., 2005). También se ha identificado en la literatura
que las principales razones por las cuales se explican las relaciones entre los
determinantes y los niveles de endeudamiento y por las cuales varían entre países
se encuentran en los eventos macroeconómicos a los que están expuestos las firmas
y al contexto institucional del país. Estos dos factores juegan un papel importante en
las decisiones de estructura de capital en los países en los que se ha estudiado
dicha relación. Es muy importante que los próximos enfoques en investigación traten
el tema del rol que juega el marco institucional en explicar las relaciones halladas en
el presente trabajo, así como el impacto de las políticas fiscales y la importancia
relativa de las distintas fuentes de crédito (deuda titularizada vs. bonos corporativos,
vs. deuda bancaria). Finalmente se recomienda hacer énfasis en la producción de
nuevos estudios en el tema de estructura accionaria de las compañías colombianas
con el propósito de examinar como es la relación de dicha estructura y las decisiones
de financiamiento.
74
REFERENCIAS
Aldana, J. C., Roldán, J. A. & Serrano, J. (2002). Estructura de capital de las empresas en Colombia. Tesis de Maestría no publicada. Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia.
Allen, D.E. (1991). The determinants of the capital structure of listed Australian
companies: the financial manager’s perspective. Australian Journal of Management, 16, (2), 103-128.
Allen, D.E. & Mizuno, H. (1989). The determinants of corporate capital structure:
Japanese evidence. Applied Economics, 21, 569-585. Allen, M.T. (1995). Capital structure determinants in real estate limited partnerships.
The Financial Review, 30, (3), 399-426 Almazán, A. & Molina, C.A. (2005). Intra-industry capital structure dispersion. Journal
of Economics & Management Strategy, 14, (2), 263-297. Andrade, G. & Kaplan, S. (1998). How Costly is Financial (not Economic) Distress?
Evidence from Highly Leveraged Transactions that Became Distressed. Journal of Finance 53, 1443-1494.
Ang, J., Chua, J. & McConnell. (1982). The Administrative Cost of Corporate
Bankruptcy: A Note. Journal of Finance, 37, 219-226. Arellano, M. & Bond, S. (1991). Some tests of specification for panel data: Monte
Carlo evidence and an application to employment equations. Review of Economic Studies, 58, 277–297.
Ayers, B.C., Cloyd, C.B. & Robinson, J.R. (2001). The influence of income taxes on
the use of inside and outside debt by small businesses. National Tax Journal, Vol. 54 (1).
Barclay, M., Smith, C. & Watts, R. (1995). The determinants of corporate leverage
and dividend policies. Journal of Applied Corporate Finance, 7, 4-30. Barclay, M. & Smith, C. (2005). The Capital Structure Puzzle: The Evidence
Revisited. Journal of Applied Corporate Finance, 17, (1), 8-17. Baker, M. & Wurgler, J. (2000). Market Timing and Capital Structure. Journal of
Finance, 62, 1-32.
75
Basaluzzo, G. (2000). Introducción a la Técnica de Estimación en Paneles. Seminario
de Posgrado de Especialización en Marketing. Universidad de San Andrés, Buenos Aires, Argentina. Recuperado el 13 de diciembre de 2006, en http://www.econ.upenn.edu/~basaluzg/teaching/Mktg.pdf
Bevan, A.A. & Danbolt J. (2002). Capital structure and its determinants in the UK – A
descompositional analysis. Applied Financial Economics, 12, 159-170. Bradley, M., Jarrell, G.A. & Kim, E.H. (1984). On the existence of an optimal capital
structure. Journal of Finance, 39, (3), 857-78 Brealey, R. & Myers, S. (2000). Principles of Corporate Finance. (6ta Ed.). McGraw-
Hill. Boateng A. (2004). Determinants of capital structure: evidence from international joint
ventures in Ghana. International Journal of Social Economics, 31, (1), 56-66. Booth, L., Aivazian, V., Demirguc-Kunt, A. & Maksimovic, V. (2001). Capital structure
in developing countries. Journal of Finance, 56, 87–130. Bowen, R.M., Daley, L.A. & Huber, C.C. (1982). Evidence on the Existence and
Determinants of Inter-Industry Differences in Leverage. Financial Management, Invierno, 10-20.
Bowman, J. (1980). The importance of a market value measurement of debt in
assessing leverage. Journal of Accounting Research, 18, 242-254. Castanias, R & DeAngelo, H. (1981). Business Risk and Optimal Capital Structure.
Universidad de Washington, Documento de Trabajo, WA, EE.UU. Chaplinsky, S & Niehaus, G. (1990). The determinants of inside ownership and
leverage, Documento de Trabajo, Universidad de Michigan, MI, EE.UU. Chen, J. (2003). Determinants of capital structure of Chinese-listed companies.
Journal of Business Research, 57, 1341-1351. Chen, J. & Strange, R. (2005). The Determinants of Capital Structure: Evidence from
Chinese Listed Companies. Economic Change and Restructring, 38, 11-35. Chittenden, F., Hall, G. & Hutchinson, P. (1996). Small Firm Growth, Access to
Capital Markets and Financial Structure: Review of Issues and an Empirical Investigation. Small Business Economics, 8, 59–67.
76
Chung, K.H. (1993). Asset characteristics and corporate debt policy: an empirical test. Journal of Business Finance and Accounting, 20, (1), 83-98.
Cloyd, C.B., Limberg, S.T. & Robinson, J.R. (1997). The impact of federal taxes on
the use of debt by closely held corporations. National Tax Journal, 50, (2), 261-277.
Cuintaco, B. E. & Lopera, B. E. (2004). Determinantes de la estructura de capital del
sector floricultor colombiano. Tesis de Pregrado no publicada. Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia.
DeAngelo, H. & Masulis, R. (1980). Optimal capital structure under corporate and
personal taxation. Journal of Financial Economics, 8, 3–29. Dhaliwal, D., Trezevant, R., & Wang, S. (1992). Taxes, investment-related tax shields
and capital structure. Journal of the American Taxation Association, 14, (1), 1-21. Donaldson, G. (1961). Corporate Debt Capacity: A Study of Corporate Debt Policy
and the Determination of Corporate Debt Capacity. Boston, MA, EE.UU.: Division of Research, Graduate School of Business Administration, Harvard University.
Drobetz, W. & Fix, R. (2003). What are the Determinants of the Capital Structure?
Some Evidence for Switzerland. University of Basel, WWZ/Department of Finance, Working Paper, 4, 1-35.
Durán, I. A. (2005). Determinantes de la estructura de capital de los establecimientos
de crédito en Colombia: 1992 – 2003. Ecos de Economía, 21, 27-60. Easterbrook, F. (1984). Two-Agency Cost Explanations of Dividends. American
Economic Review 74, 650-659. Fama, E. & French, K. (2000), Testing Tradeoff and Pecking Order Predictions about
Dividends and Debt. Documento de Trabajo, Universidad de Chicago y Sloan School of Management (MIT), Illinois, Massachusetts, EE.UU.
Ferri, M.G. & Jones, W.H. (1979). Determinants of financial structure: a new
methodological approach. The Journal of Finance, 34, (3), 631-44. Fischer, E. O., Heinkel, R. & Zechner, J., Dynamic capital structure choice: theory
and tests. Journal of Finance, 44, 19–40. Frank, M. & Goyal. (2003). Testing the pecking order theory of capital structure.
Journal of Financial Economics, 67, 217–248.
77
Friend, I. & Hasbrouck, J. (1988). Determinants of capital structure. En Andy Chen (Ed). Research in Finance, 7, 1-19. JAI Press Inc., New York, NY, EE.UU.
Friend, I. & Lang, J. (1988). An empirical test of the impact of managerial self-interest
on corporate capital structure. Journal of Finance 43, 271-281. Galai, D. & Masulis, R. (1976). The option pricing model and the risk factor of stock.
Journal of Financial Economics, 3, (1-2), 53-81. Gaud, P., Jani, E., Hoesli, M., & Bender, A. (2005). The capital structure of Swiss
companies: an empirical analysis using dynamic panel data. European Financial Management, 11, (1), 51-69.
Givoly, D., Hayn, C., Ofer, A.R. & Sarig O. (1992). Taxes and capital structure:
evidence from firms response to the Tax Reform Act of 1986. The Review of Financial Studies, 5, (2), 331-355.
Gonedes, N. J., Lang, L. & Chikaonda, M. (1988). Empirical results on managerial
incentives and capital structure. Documento de Trabajo. The Wharton School, University of Pennsylvania. EE.UU.
Graham, J. R. (2000). How big are the tax benefits of debt? The Journal of Finance,
55, (5), 1901-1942. Graham, J. R. & Harvey, C. (2001). The Theory and Practice of Corporate Finance:
Evidence from the Field. Journal of Financial Economics, 60, 187-243. Graham, J. R., Lemmon, M. & Schallheim, J. (1998). Debt, leases, taxes, and the
endogeneity of corporate tax status. Journal of Finance, 53, (1), 131-162. Green, R. (1984). Investment Incentives, Debt and Warrants. Journal of Financial
Economics, 13, 115-135. Grinblatt, M. & Titman, S. (1998) Financial Markets and Corporate Strategy (Edición
Internacional). Boston, MA, EE.UU.: McGraw-Hill. Grossman, S. J. & Hart, O. (1982). Corporate financial structure and managerial
incentives. En J. McCall (Ed.), The Economics of Information and Uncertainty. Chicago, IL, EE.UU.: University of Chicago Press.
. Harris, M. & Raviv, A. (1990). Capital structure and the informational role of debt.
Journal of Finance, 45, 321–349. Harris, M. & Raviv, A. (1991). The Theory of Capital Structure. Journal of Finance, 46, 297-355.
78
Haugen, R. & Senbet, L. (1977). The Insignificance of Bankruptcy Costs to the
Theory of Optimal Capital Structure. Journal of Finance, 23, 383-393. Heshmati, A. (2001). On the Growth of Micro and Small Firms: Evidence from
Sweden. Small Business Economics, 17, (3), 213-228. Hovakimian, A., Opler, T. & Titman, S. (2001). The debt-equity choice. Journal of
Financial and Quantitative Analysis, 36, 1-24. Huang, S. G. H. & Song, F. M. (2001). The determinants of capital structure:
Evidence from China. School of Economics and Finance and Center for China Financial Research. The University of Hong Kong Press.
Jalilvand, A. & Harris, R. S. (1984). Corporate behavior in adjusting to capital
structure and dividend targets: an econometric study. Journal of Finance, 39, 127–145.
Jensen, M. & Meckling, W. (1976). Theory of the firm: managerial behavior, agency
costs and capital structure. Journal of Financial Economics, 3, 305–360. Jensen, M. (1986). Agency Cost of Free Cash Flows, Corporate Finance and
Takeovers. American Economic Review 76, 323-339. Jensen, M., Solberg, D. & Zorn, T. (1992). Simultaneous Determination of Insider
Ownership, Debt and Dividend Policies, Journal of Financial and Quantitative Analysis, 27, 247-261.
Jung, K., Kim, Y. & Stulz, R. (1996). Timing, investment opportunities, managerial
discretion, and the security issue decision. Journal of Financial Economics, 42, 159–185.
Kester, C. W. (1986). Capital and ownership structure: A comparison of United States
and Japanese manufacturing corporations. Financial Management, 5-16. Kim, W. S., & Sorensen, E. H. (1986). Evidence on the impact of the agency costs of
debt in corporate debt policy. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 21, 131-144.
Kohi, T.D. & Ramachandran, N. (2006). Capital Structure in Small and Medium-sized
Enterprises. The Case of Vietnam. ASEAN Economic Bulletin, 23, (2), 192-211. Koller, T., Goedhart, M. & Wessels, D. (2005). Valuation. Measuring and Managing
the Value of Companies. (4ta Ed.). Hoboken, New Jersey, EE.UU.: John Wiley & Sons, Inc.
79
Kremp, E., Stoss, E., & Gerdesmeier, D. (1999). Estimation of a debt function:
evidence from French and German firm panel data. En A. Sauvé, & M. Scheuer (Eds.). Corporate Finance in Germany and France. Frankfurt-am-Main, Alemania y París, Francia: Deutsche Bundesbank y Banque de France.
Lasfer, M.A. (1995), Agency costs, taxes and debt: the UK evidence. European
Financial Management, 1, (3), 265-85. Leland, H. E. (1998). Agency costs, risk management and capital structure. Journal of
Finance, 53, 1213–1243. Long, M. & Malitz, I. (1985). The investment-financing nexus: Some empirical
evidence. Midland Corporate Finance Journal 3, 53-59 Mackie-Mason J. (1990). Do taxes affect corporate financing decisions? Journal of
Finance, 45, 1471-1495. Marsh, P. (1982). The choice between equity and debt: an empirical study. Journal of
Finance, 37, 121–144. Michaelas, N., Chittenden, F. & Poutziouris, P. (1999). Financial Policy and Capital
Structure Choice in U.K. SMEs: Empirical Evidence from Company Panel Data. Small Business Economics, 12, 113–30.
Miguel, A. & Pindado, J. (2001). Determinants of capital structure: new evidence from
Spanish panel data. Journal of Corporate Finance, 7, 77–99. Miller, M. (1977). Debt and Taxes. Journal of Finance, 32, (2), 261-275. Myers, S. C. (1977). Determinants of corporate borrowing. Journal of Financial
Economics, 5, 147–175. Myers, S. C. (1984). The capital structure puzzle. Journal of Finance, 34, 575–592. Myers, S. & Majluf, N. (1984). Corporate Financing and Investment Decisions When
Firms Have Information Investors Do Not Have. Journal of Financial Economics, 13, 187-222.
Modigliani, F. & Miller, M. (1958). The cost of capital, corporation finance and theory
of investment. American Economic Review, 48, (3), 261-97. Modigliani, F. & Miller, M. (1963). Corporate income taxes and the cost of capital: a
correction. American Economic Review, 53, 433–492.
80
Ooi, J. (1999). The determinants of capital structure: evidence on UK property companies. Journal of Property Investment & Finance, 17, (5).
Ozkan, A. (2001). Determinants of capital structure and adjustment to long run target:
evidence from UK company panel data. Journal of Business Finance and Accounting, Vol. 28, 175-199.
Padrón, Y.G., Apolinario, R.M.C., Santana, O.M., Concepción, M., Martel, V. & Sales,
L.J. (2005). Determinant factors of leverage: an empirical analysis of Spanish corporations. Journal of Risk Finance, 6, (1), 60-68
Palacio, H. R. & Serrano, J. (2002). Estructura de capital de las empresas en
Colombia: sector de la construcción. Tesis de Maestría no publicada. Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia.
Rajan, R. G. & Zingales, L. (1995). What do we know about capital structure? Some
evidence from international data. Journal of Finance, 50, 1421–1460. Rincón, M. & Estrada, D. (2005). Determinantes de la estructura de capital de las
empresas Colombianas. Tesis de Maestría no publicada. Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia.
Rojas, P. & Palacios, F. (2006). Un acercamiento novedoso al problema de la
estructura óptima de capital de sociedades colombianas, no necesariamente transadas en bolsa. Tesis de Maestría no publicada. Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia.
Ross, S. (1977). The Determination of Financial Structure: The Incentive Signaling
Approach. Bell Journal of Economics, 8, 23-40 Sayilgan, G., Karabacak, H., & Küçükkocaoglu, G. (2006). The firm-specific
determinants of corporate capital structure: Evidence from Turkish panel data. Investment Management and Financial Innovations, 3, (3), 125-139.
Schulman C.T., Deborah W.T., Sellers K.F. & Kennedy D.B. (1996). Effects of tax
integration and capital gains tax on corporate leverage. National Tax Journal, 49, (1), 31-54.
Scott, J. (1977). Bankruptcy, secured debt, and optimal capital structure. Journal of
Finance, 32, 1–19. Scott, D. & Martin, J. (1975). Industry influence on financial structure. Financial
Management, 4, 67-73.
81
Smith, C. (1977). Alternative Methods for Raising Capital: Rights versus Underwritten Offerings. Journal of Financial Economics, 5, 273-307.
Smith, C. & Warner, J. (1979). On financial contracting: an analysis of bond
covenants. Journal of Financial Economics, 7, 117–116. Stata Corporation (2005). Stata user's guide: release 9. College Station, Texas,
EE.UU.: Stata Press. Stata Corporation (2005). Stata longitudinal/panel data: reference manual: release 9.
College Station, Texas, EE.UU.: Stata Press. Stulz, R. (1990). Managerial discretion and optimal financing policies. Journal of
Financial Economics, 26, 3–27. Shyam-Sunder, L. & Myers, S. C. (1999). Testing static tradeoff against pecking order
models of capital structure. Journal of Financial Economics, 51, 219–244. Tenjo, F., López, E. & Zamudio, N. Determinantes de la estructura de capital de las
empresas colombianas (1996-2002). Borradores de Economía, 380. 1-38. Titman, S. (1984). The Effect of Capital Structure on a Firm’s Liquidation Decision.
Journal of Financial Economics, 13, 137 – 151. Titman S. & Wessels R. (1988). The determinants of capital structure choice. Journal
of Finance, 43, (1), 1-19. Taggart, R. A. (1977). A model of corporate financing decisions. Journal of Finance,
32, 1467–1484. . Wiwattanakantang Y. (1999). An empirical study on the determinants of the capital
structure of Thai firms. Pacific-Basin Finance Journal, 7, 371-403. Wadnipar, S. M., Villarreal, J. E. & Cruz, J. S. (2006). Análisis de las variables críticas
y modelos que intervienen en la determinación de la estructura de capital de las empresas colombianas del sector real. Tesis de Maestría no publicada. Universidad de los Andes, Bogotá, Colombia.
Warner, J. (1977). Bankruptcy Costs: Some Evidence. Journal of Finance, 32, 337-
347. Yaffe, R. A. (2003). A Primer for Panel Data Analysis. New York University, NY,
EE.UU. Recuperado el 6 de diciembre de 2006 en http://www.nyu.edu/its/pubs/connect/fall03/pdfs/yaffee_primer.pdf
82
ANEXOS
Estimador Arellano-Bond de dos pasos usando definición de endeudamiento
No. 1 (end1): DF+CP/TA para el periodo 1998-2005.
83
Estimador Arellano-Bond de dos pasos usando definición de endeudamiento
No. 2 (end2): DF/TA para el periodo 1998-2005.
84
Estimador Arellano-Bond de dos pasos usando definición de endeudamiento
No. 3 (end3): DF/CAP para el periodo 1998-2005.
85
Estimador Arellano-Bond de dos pasos usando definición de endeudamiento
No. 4 (end4): DFA/CAPA para el periodo 1998-2005.
86
Estimador Arellano-Bond de un paso usando definición de endeudamiento No.
1 (end1): DF+CP/TA para el periodo 1998-2005.
87
Estimador Arellano-Bond de un paso usando definición de endeudamiento No.
2 (end2): DF/TA para el periodo 1998-2005.
\
88
Estimador Arellano-Bond de un paso usando definición de endeudamiento No.
3 (end3): DF/CAP para el periodo 1998-2005.
89
Estimador Arellano-Bond de un paso usando definición de endeudamiento No.
4 (end4): DFA/CAPA para el periodo 1998-2005.
90
Estimador Arellano-Bond de dos pasos usando definición de endeudamiento
No. 1 (end1): DF+CP/TA para el periodo 1998-2006.
91
Estimador Arellano-Bond de dos pasos usando definición de endeudamiento
No. 2 (end2): DF/TA para el periodo 1998-2006.
92
Estimador Arellano-Bond de dos pasos usando definición de endeudamiento
No. 3 (end3): DF/CAP para el periodo 1998-2006.
93
Estimador Arellano-Bond de dos pasos usando definición de endeudamiento
No. 4 (end4): DFA/CAPA para el periodo 1998-2006.
94
Estimador Arellano-Bond de un paso usando definición de endeudamiento No.
1 (end1): DF+CP/TA para el periodo 1998-2006.
95
Estimador Arellano-Bond de un paso usando definición de endeudamiento No.
2 (end2): DF/TA para el periodo 1998-2006.
96
Estimador Arellano-Bond de un paso usando definición de endeudamiento No.
3 (end3): DF/CAP para el periodo 1998-2006.
97
Estimador Arellano-Bond de un paso usando definición de endeudamiento No.
4 (end4): DFA/CAPA para el periodo 1998-2006.