D O C U M E N T O D E T R A B A J O

Instituto de EconomíaTESIS d

e MA

GÍSTER

I N S T I T U T O D E E C O N O M Í A

w w w . e c o n o m i a . p u c . c l

Inversión Corporativa y Restricciones Financieras:Evidencia para Chile

Martín Bucheli.

2012

PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE CHILE

INSTITUTO DE ECONOMÍA

MAGÍSTER EN ECONOMÍA

Inversión Corporativa y Restricciones Financieras:

Evidencia para Chile

Martín Fernando Bucheli Figueroa

Comisión

Jaime Casassus y Gert Wagner

Santiago, Julio 2012

1. Introducción

En lo últimos años, ha existido un permanente interés por analizar qué factores determinan las

decisiones reales de las firmas. Modigliani y Miller (1958) establecieron que en mercados sin

fricciones, la estructura financiera de una firma no afecta su valor de mercado. De esta forma, las

decisiones de inversión son independientes de dicha estructura y responden únicamente a la

rentabilidad de los proyectos. Sin embargo, se ha logrando establecer que la presencia de

fricciones o restricciones en los mercados financieros impiden que el financiamiento interno y

externo sean perfectos sustitutos para las empresas. Así, existe una amplia literatura que se ha

enfocado en estudiar cómo la situación financiera de la firma afecta sus decisiones reales.

Concretamente, la pregunta explorada ha sido cuan sensible es la inversión a los fondos internos

ante la presencia de restricciones financieras.1

En línea con lo anterior, algunos estudios reconsideraron la pregunta sobre la óptima estructura

del capital pero sin asumir la existencia de información perfecta. En estos, se demuestra que con

información imperfecta, el resultado de Modigliani y Miller desaparece: las acciones de los

empresarios no son independientes de cómo la firma se financia. Fazzari, Hubbard y Petersen

(1988), determinan que es necesario identificar las razones por las que el financiamiento interno

y externo no son perfectos sustitutos para poder proveer un link entre la estructura financiera de

la firma y su inversión real. Así varios trabajos se han enfocado en resaltar el rol de las fricciones

en los mercados financieros sobre la inversión de las firmas.2

En este sentido, estudios realizados divergen en cuanto si la sensibilidad inversión-flujos de caja

es o no una medida de las restricciones financieras que enfrentan las firmas. Precisamente se ha

encontrado evidencia a favor y en contra sobre si existe una relación monótona entre dicha

sensibilidad y el grado de las fricciones financieras. La mayor parte de estos trabajos realizados

se ha enfocado al caso de firmas en países desarrollados. El presente estudio pretende aportar con

evidencia sobre cómo, considerando las restricciones financieras, es la relación entre la inversión

1 Gran parte de la literatura utiliza a los flujos de caja como proxy de los fondos internos de las firmas.

2 Estos trabajos encuentran que cuando hay asimetrías de información (Greenwald, Stiglitz y Weis (1984), Myers y

Majluf (1984)) o problemas de agencia (Jensen y Meckling (1976), Stulz (1990) ó Hart y Moore (1994)) proyectos rentables podrían no proceder si las firmas no tienen suficientes recursos internos para financiarlos. Por lo tanto la inversión es menor a su “first best”.

y los fondos internos de las firmas para el caso de una economía emergente con un menor nivel

de desarrollo financiero.3

La presencia de restricciones financieras ha influido sobre el costo del financiamiento externo de

las firmas encareciéndolo e impidiendo que los recursos internos y externos sean perfectos

sustitutos. Según Stein (2003), impuestos y costos transaccionales son ejemplos de fricciones; no

obstante, los factores más importantes que influyen la eficiencia de la inversión corporativa son

aquellos que surgen de las asimetrías de la información y problemas de agencia. La mayor parte

de la literatura se ha enfocado en problemas de selección adversa y riesgo moral como

generadores de restricciones en el mercado de capitales. Un ejemplo de cómo las fricciones

introducen una brecha en el costo del financiamiento interno y externo la dan Gertler y Gilchrist

(1993). Según ellos, gracias a la presencia de asimetrías de la información, se producen

fricciones financieras que obligan la introducción de una prima sobre los fondos externos. Esta

prima, por ejemplo, dependerá inversamente del valor neto colateralizable de la firma. Al hablar

de valor neto colateralizable ellos se refieren a los activos financieros, activos físicos tangibles e

ingresos futuros no comprometidos que podrían ser dados como colateral para acceder a recursos

externos.

De esta manera, a diferencia de mercados perfectos, debido a la existencia de restricciones

financieras el acceso a recursos externos se puede encarecer y restringir para muchas firmas. En

este caso, su capacidad de inversión dependerá de su disponibilidad de recursos propios. Es así

cómo ante fricciones financieras, la inversión en las empresas se vuelve “sensible” a sus fondos

internos. Como plantea Hubbard (1998), se ha logrado demostrar que la inversión está

significativamente correlacionada a proxies del valor neto o a los fondos internos de la firma y

que esta correlación es más fuerte para firmas que enfrentan imperfecciones relacionadas con la

información en los mercados financieros. Sin embargo, se debe aclarar que el objetivo de esta

investigación no es identificar la fuente de las imperfecciones en los mercados financieros, sino

presentar evidencia de sus efectos sobre la inversión corporativa.

3 Love (2003) encuentra evidencia de que el desarrollo financiero reduce las restricciones financieras que

enfrentan las firmas; disminuyendo así la distorsión de dichas restricciones sobre la asignación eficiente de la inversión.

En este sentido, gran parte de los estudios relacionados, considerando la existencia de

restricciones financieras, se han enfocado en analizar el link entre la inversión y la estructura

financiera de la firmas en economías desarrolladas, obteniendo distintos resultados. En un trabajo

referencial de la literatura, Fazzari, Hubbard y Petersen (1988), y en otros estudios posteriores, se

encontró que firmas con una mayor sensibilidad inversión-flujos de caja eran aquellas que

enfrentan una brecha mayor entre el costo de recursos internos y externos; es decir, de aquellas

más financieramente restringidas.4 Precisamente, en todos estos trabajos se encuentra implícito el

supuesto que la sensibilidad inversión-flujos de caja crece monótonamente con el grado de

restricciones financieras. La lógica de este resultado es que la inversión será más sensible a

variaciones en su flujo de caja para firmas que han agotado sus recursos internos (más

financieramente restringidas) a diferencia de firmas con mayor disponibilidad de recursos

internos y que enfrenten costos más bajos en el financiamiento externo (menos financieramente

restringidas). Por lo tanto, si a una empresa le cuesta acceder a recursos externos por su alto

costo, su capacidad de inversión dependerá en mayor medida de su disponibilidad de recursos

internos, manteniendo las oportunidades de inversión fijas (que suponemos exógenas para cada

firma).

Por otro lado, Kaplan y Zingales (1997) argumentan que pese a que es fácil demostrar que firmas

restringidas deberían ser sensibles a sus flujos de caja internos y firmas no restringidas no lo

deberían ser, no es necesariamente cierto que la magnitud de dicha sensibilidad se incremente

con el grado de las restricciones financieras. Al igual que en Cleary (1999), ellos encuentran que

firmas menos restringidas tenían una mayor sensibilidad inversión-flujos de caja que aquellas

empresas que enfrentaban mayores restricciones. El objetivo de Kaplan y Zingales no fue el de

explicar las razones o la lógica por las que estos resultados se pudieron haber dado, sino proveer

un marco teórico y evidencia empírica para argumentar que la sensibilidad inversión-flujos de

caja no es una mediada confiable del grado de restricciones financieras.5 Almeida y Campello

(2007) encuentran un resultado parecido en el que dentro de un grupo de firmas consideradas

restringidas, aquellas menos restringidas (considerando la tangibilidad de sus activos)

4 Ejemplos de otros estudios con los mismos resultados son los de Hoshi, Kashyap y Scharfstein (1991), Whited

(1992), Fazzari y Petersen (1993) y Bond y Meghir (1994). 5 Sin embargo, los autores plantean que si el resultado de no monotonicidad se vuelve general a partir de nueva

evidencia encontrada en futuros estudios, una explicación implica entender la forma de la función de costos de levantar recursos externos donde fondos externos son costosos por problemas de información o agencia.

presentaban una mayor sensibilidad inversión-flujos de caja. Su interpretación del resultado es

que para aquellas firmas más financieramente restringidas, su inversión no es mayormente

afectada ante cambios en sus fondos internos ya que se encuentran parcialmente excluidas de los

mercados financieros. En cambio, firmas menos restringidas tienen más acceso a los mercados

de crédito, así cambios en sus flujos de caja tienen mayores efectos sobre la inversión por su alta

capacidad de deuda pro cíclica (un aumento en sus ingresos les permitiría acceder a más recursos

externos y/ó en mejores condiciones incrementando sus fondos para invertir).6

Al encontrar evidencia de no monotonicidad, Kaplan y Zingales (1997) argumentan que dado a

que esto afecta los resultados encontrados por la literatura, se requiere continuar estudiando más

sobre el tema para confirmar o no esta hipótesis. Justamente este trabajo pretende contribuir en

esta línea encontrando evidencia adicional sobre el comportamiento de la sensibilidad inversión-

flujos de caja para firmas que enfrentan un mayor o menor grado de restricciones financieras.7

Además, lo atractivo de mi estudio, considerando que en la literatura son pocos los trabajos que

han examinado dicho link en países emergentes, es que se analizará dicha relación para una

muestra de firmas chilenas. El interés de identificar el link entre fondos internos y las decisiones

de inversión de las firmas en países menos desarrollados es que el sistema financiero en estos

países también se debería encontrar en desarrollo; por lo que se esperaría que las restricciones

financieras sean más extensas o estén más acentuadas (Love (2003)). Así, es relevante

comprobar si la relación inversión-flujos de caja se mantiene en firmas pertenecientes a una

economía con un sistema financiero menos desarrollado.8

Hubbard (1998) identificó dos motivos por los que es significativo estudiar por qué condiciones

financieras tienen efectos reales sobre las firmas. En primer lugar, como un motivo más “macro”,

los movimientos cíclicos de la inversión son demasiado grandes para ser explicados por

variaciones en indicadores como la rentabilidad futura esperada o el costo del capital. Esto ha

incentivado a estudiar cómo factores financieros podrían propagar shocks relativamente

6 Los autores argumentan que sus resultados muestran evidencia del multiplicador del crédito sobre la inversión

corporativa en Estados Unidos. 7 Al igual que casi toda la literatura relacionada, se usan los flujos de caja como proxy de los fondos internos de las

firmas. 8 Según el reporte de desarrollo financiero de 2011, realizado por el World Economic Forum y que establece un

ranking que mide el desarrollo del sistema financiero a nivel países, Chile ocupa el lugar 31. Estados Unidos ocupa el segundo lugar después de Hong Kong, y Chile es el segundo país mejor ubicado de Latinoamérica después de Brasil que se ubica en la posición 30.

pequeños. Incluso, en la literatura se usa el término “acelerador financiero” para referirse al

hecho de que imperfecciones financieras amplifican e incrementan shocks en la economía. Por

ejemplo, un shock contractivo reduce el valor de las firmas y de su colateral, empeorando los

términos del crédito para varias firmas, especialmente las más pequeñas o con mayores niveles

de endeudamiento previo al shock. Al deteriorarse las condiciones crediticias incrementándose la

prima por fondos externos, se exacerban y prolongan las caídas. Justamente, gran parte de la

evidencia de ese mecanismo (acelerador financiero) consiste en estudios a nivel de firmas

mostrando que los fondos internos son un importante predictor de la inversión. 9

Bernanke, Gertler y Gilchrist (1996), usaron proxies de tamaño o acceso a los mercados de

crédito, para encontrar que firmas con mayores costos de agencia para adquirir financiamiento

son las más propensas a ser afectadas ante una recesión económica. Así, cuando ocurren shocks

macroeconómicos negativos, en relación a otras firmas, estos prestatarios deberían experimentar

menor acceso al financiamiento (“flight to quality”).10

Sin embargo, como señalan Gertler y

Gilchrist (1993), sin importar si hay racionamiento en el crédito o no, las imperfecciones en el

mercado financiero distorsionan las decisiones de inversión real debido a que la prima por

fondos externos afecta el precio que el prestatario enfrenta. En el caso de que exista

racionamiento, es probable que el efecto del shock se amplifique.

De esta manera surge un segundo motivo más “micro” y tiene relación con la importancia de

estudiar las consecuencias de imperfecciones financieras en los mercados de crédito y seguros.

Así, problemas de asimetrías de información o agencia entre prestamistas y prestatarios provocan

una brecha entre los costos de financiamiento interno y externo. Por ejemplo, la estructura

financiera de una firma puede influir sobre sus decisiones reales dependiendo de las fricciones

financieras que esta enfrente.

En este sentido, para poder encontrar una relación más robusta entre la inversión y los fondos

internos de las firmas y cómo los distintos niveles de restricciones financieras afectan esta

relación, la literatura reciente se ha enfocado en realizar estudios sobre casos particulares o

9 Ejemplos de estudios en los que se encuentra evidencia de cómo el acelerador financiero amplifica fluctuaciones

cíclicas en el gasto de los prestatarios (ie.: inversión) son Greenwald y Stiglitz (1988), Bernanke y Gertler (1990), Calomiris y Hubbard (1990) y Gertler (1992). 10

Para una explicación de cómo las asimetrías en la información y los problemas de agencia generan restricciones al financiamiento, ver Bernanke, Gertler y Gilchrist (1996) ó Hubbard (1998).

“experimentos naturales”. A pesar de que estos estudios logran establecer evidencia específica

sobre el link entre la inversión y la estructura financiera de las firmas, Almeida y Campello

(2007) señalan que no se puede generalizar los resultados que se derivan de dichos

“experimentos naturales”.

Así, Bierlen y Featherstone (1998) analizaron la relación entre inversión y fondos internos de las

firmas considerando la presencia de restricciones financieras, encontrando evidencia del link

inversión-flujos de caja para el caso de empresas agrícolas que invertían en maquinaria. De igual

forma, Almeida y Capello (2007) usan la tangibilidad de los activos como proxy de variables que

podrían incrementar el acceso a recursos externos y por lo tanto incrementar la inversión cuando

las firmas enfrentan restricciones para acceder al crédito. Así, encontraron que la sensibilidad

inversión-flujos de caja crece con la tangibilidad de los activos de empresas restringidas,

mientras que la tangibilidad no tiene efectos para firmas no restringidas. Rauh (2006) analiza la

dependencia de la inversión sobre los recursos internos de las firmas cuando estas deben

contribuir obligatoriamente al financiamiento de las pensiones de sus empleados, encontrando

que los gastos en inversión se reducen cuando las empresas deben contribuir a estos planes y que

su efecto es particularmente elevado para firmas que enfrentan mayores restricciones financieras.

Por otro lado, otro punto importante por el que es significativo estudiar el tema se refiere a la

política fiscal. Dado que para las firmas la cantidad disponible de fondos internos influye sobre

sus decisiones de inversión, los efectos sobre el flujo de caja que tendría una política fiscal (ie.:

crédito tributario) podrían afectar directamente a la inversión de las firmas. Así, los efectos de

dichas políticas hacia la inversión podrían ser más importantes para muchas firmas y para la

economía en general que otras consecuencias de la política, por ejemplo, los efectos sobre la

recaudación.

De igual forma, un interés adicional de realizar el estudio es el analizar los efectos que tuvo la

última crisis financiera sobre la inversión corporativa; más aún, observar si dicha crisis afectó en

distinta magnitud a empresas más o menos financieramente restringidas.

El criterio a utilizar para identificar el grado de restricción financiera que enfrentan las firmas es

el tamaño medido como el valor total de sus activos, el cual ha sido ampliamente utilizado por la

literatura. 11

Así, se pretende establecer cómo varía la sensibilidad inversión-flujos de caja en las

empresas ante cambios en las restricciones financieras que éstas enfrentan. Para lograrlo, se

utilizará un panel de firmas chilenas listadas en la Bolsa de Comercio de Santiago en el que

constan datos trimestrales desde 1994 hasta 2011. Además, otro factor interesante en este estudio

es que, utilizando una dummy, se espera establecer si dicha sensibilidad se incrementó durante la

última crisis financiera, en donde la inversión corporativa se redujo significativamente. No

obstante, antes de continuar con la investigación, debo advertir que los resultados obtenidos no

están exentos de posibles problemas de endogeneidad, que podrían ocasionar un sesgo en los

resultados obtenidos. Sin embargo, cabe destacar que Alti (2003), para una muestra de firmas

estadounidenses, encontró que por dicho sesgo sus resultados subestimaban la sensibilidad de la

inversión hacia los flujos de caja. 12

De esta forma, el objetivo de esta tesis es encontrar evidencia sobre cómo la presencia de

restricciones financieras afecta la relación existente entre la inversión y los fondos internos para

una muestra de firmas pertenecientes a una economía emergente como la chilena. Para lograrlo,

el presente trabajo se divide en 5 secciones. La sección 2, desarrolla un modelo teórico en el que

se plantea una relación no monótona entre la sensibilidad inversión-flujos de caja y la presencia

de restricciones financieras. Dicha sensibilidad se incrementa a medida que el grado de

restricciones financieras se reduce; hasta el punto en el que la firma pasa a ser no restringida y la

sensibilidad desaparece. En la sección 3, se describe la base de datos utilizada y cómo se aborda

el problema empírico. Por otro lado, la sección 4 analiza los resultados obtenidos y; finalmente,

la sección 5 muestra las conclusiones.

2. Marco Teórico

A continuación planteamos un modelo simple para identificar el efecto de las restricciones

financieras sobre la inversión; específicamente, la dependencia de la inversión hacia los fondos

internos bajo la presencia de restricciones financieras.

2.1. Modelo

11

En la sección 2.2. del presente trabajo se encuentra una explicación más detallada de este criterio de categorización así como también referencias de trabajos que lo utilizan. 12

De hecho, el autor encontró una relación significativa entre la inversión y los flujos de caja de las firmas. Así, el autor concluye que dicha sensibilidad podría ser aún mayor que la observada en los resultados empíricos.

El modelo a continuación es una adaptación del modelo desarrollado por Almeida y Campello

(2007).13

La economía consta de dos períodos, 0 y 1. En el período 0, una firma representativa

tiene acceso a una función de producción que genera producción a partir de un monto

invertido . Para poder financiar el proyecto, la firma tiene acceso a dos fuentes de

financiamiento. Así, la inversión puede ser financiada ya sea con recursos internos, W, ó con

recursos externos, B. Suponemos que todos los bienes en los que la firma invierte tienen un costo

igual a 1, el cual es constante en el tiempo.

Modelamos la presencia de restricciones financieras suponiendo que, ante su presencia, los

costos de los recursos externos, B, se encarecen, reduciéndose así el monto de estos recursos al

que las firmas pueden acceder para financiar su inversión.14

De manera más precisa, la cantidad

de recursos externos con la que las firmas podrán contar irá en función de las restricciones

financieras que enfrentan. Así, las firmas podrán financiar una fracción del monto total

de la inversión con recursos externos. Por lo tanto, el parámetro representa el grado de

flexibilidad financiera que enfrentan las empresas.

Aquellas firmas en las que toma un valor de 1 no enfrentan restricción alguna (su flexibilidad

financiera es máxima) y podrán financiar la totalidad de la inversión con fondos externos. En

cambio, si se acerca a 0, las restricciones que enfrentan dichas empresas son altas (la

flexibilidad financiera de la firma es nula), y por los tanto los costos del financiamiento externo

que enfrentan son elevados, pudiendo financiar únicamente una pequeña parte de la inversión

con recursos externos. Justamente, la restricción presupuestaria de recursos externos que enfrenta

la firma puede ser representada de la siguiente forma:

(1)

De esta manera, el monto de financiamiento externo al que puede acceder la firma irá en función

de las restricciones financieras que enfrenta. Además de la posibilidad de financiar la inversión

13

Almeida y Campello (2007) desarrollan un modelo en el que analizan cómo afecta la tangibilidad de los activos al acceso a financiamiento de las firmas más y menos financieramente restringidas. 14

Como ha sido explicado anteriormente, gracias a asimetrías de la información y a problemas de agencia, el costo de los recursos externos que las firmas enfrentan se encarece, reduciéndose así su posibilidad de acceder a los mismos.

con recursos externos, la firma también cuenta con una cantidad W de recursos internos a los que

puede acceder.

Las empresas maximizan el valor de la inversión . Asumiendo que el factor de descuento es

igual a 0, el problema a maximizar puede escribirse de la siguiente forma:

, (2)

sujeto a: (3)

El nivel “first best” de inversión, , es tal que . Es decir, las firmas requieren

alcanzar éste nivel de inversión para maximizar la rentabilidad de su proyecto. Visto de otro

modo, si la restricción en (3) se satisface con , entonces la firma es no restringida, ya que

consigue el nivel de inversión deseado. Por lo tanto, la inversión está restringida (ie. ) si

es que:

(

) (4)

Así, una firma puede no estar financieramente restringida por dos motivos. En primer lugar, si

es lo suficientemente alto (la flexibilidad financiera la suficientemente alta) como para permitir a

la firma llegar a un nivel de inversión igual a , entonces esta firma será considerada como no

restringida. Esto quiere decir que a pesar de que la firma enfrenta ciertas restricciones (ie. ),

sus recursos internos más el monto al que puede acceder de recursos externos le permiten

alcanzar el nivel de inversión . En segundo lugar, la firma pudiera ser no restringida si es que

sus recursos internos son suficientes para financiar la totalidad de la inversión; es decir, si

(en este caso independiente del grado de restricciones que enfrente, no requiere de

recursos externos para financiar la inversión).

Si la firma es restringida, su inversión estará determinada por la restricción presupuestaria que

enfrente. El nivel de inversión óptima sería:

{

(5)

De esta forma, las sensibilidades de la inversión a los flujos de caja estarían dadas por:

{

(6)

De la ecuación (6) se puede determinar que la sensibilidad inversión-flujos de caja es no-

monotónica a la presencia de restricciones financieras. En la siguiente proposición se establece el

resultado del modelo.

Proposición: La sensibilidad inversión-flujos de caja se incrementa a medida que el grado de

flexibilidad aumenta (las restricciones financieras se reducen):

si . Sin

embargo, si el grado de flexibilidad financiera de la firma es lo suficientemente alto (ie.

), la sensibilidad inversión-flujos de caja no depende del nivel de restricción

financiera que enfrente la firma.

En figura 1 (anexo) se puede observar cómo varía la sensibilidad inversión-flujos de caja ante

cambios en el nivel de restricciones financieras que enfrenta la firma representando los

resultados obtenidos en esta proposición.

Como señalan Kaplan y Zingales (1997), aunque puede ser fácil demostrar que empresas

financieramente restringidas tendrán mayor sensibilidad de su inversión hacia sus flujos de caja

que empresas sin restricciones financieras, no es necesariamente cierto que la magnitud de dicha

sensibilidad se incremente a medida que las firmas son más restringidas.

La forma en que Almeida y Campello (2007) justifican esta relación negativa entre la

sensibilidad inversión-flujos de caja y las restricciones financieras consiste en que un cambio en

la disponibilidad de los recursos internos, , tiene un efecto directo sobre la firma

(aumentando sus recursos), ya sea esta restringida o no. Sin embargo, también existe un efecto

indirecto que afecta en mayor medida a aquellas firmas que enfrentan menores restricciones

financieras y que surge como un cambio en el acceso a recursos externos (ie. capacidad de

endeudamiento). Por ejemplo, si consideramos un incremento en los flujos de caja para dos

firmas con distintos grados de restricciones financieras, los recursos internos de las dos

aumentarían en . Por otro lado, existe un efecto indirecto igual a , y que se deriva del

incremento en la posibilidad de acceder a recursos externos por parte de las firmas. Por lo tanto,

el efecto de un shock en los recursos internos se amplificará para aquellas firmas con un mayor

grado de flexibilidad financiera (ie. menores niveles de restricciones financieras, más elevado).

Este resultado va en la misma línea que el denominado multiplicador del crédito. Una empresa

que enfrenta altos grados de restricciones financieras, y para la cual su nivel de inversión

dependerá casi en su totalidad de sus recursos propios debido al limitado acceso al crédito

externo, su inversión se incrementará en la misma medida que el aumento en los fondos propios.

En cambio, una firma con menores niveles de restricciones financieras podrá incrementar su

inversión en mayor medida que el shock de recursos internos, ya que por el incremento de su

capacidad financiera interna podrá acceder a recursos externos con mayor facilidad.15

2.2. Restricciones Financieras

Una vez definido el modelo teórico, se vuelve relevante encontrar una definición adecuada de

restricciones financieras para así poder representar acertadamente al parámetro .16

Se considera

a una firma financieramente restringida si ésta enfrenta una brecha entre los costos internos y

externos de los recursos. Según Kaplan y Zingales (1997), a pesar de ser una definición muy

general (todas las empresas deberían ser consideradas restringidas bajo esta definición), ésta

provee un marco útil para diferenciar a las empresas considerando cuán financieramente

restringida está cada una. Precisamente, una firma es más restringida a medida que el costo de

obtener fondos externos se incrementa en relación al costo de los recursos internos. Así, los

autores consideran que, en general, proxies para determinar si una firma es no restringida o es

menos restringida es si posee una alta porción de activos líquidos y un elevado valor o riqueza

(net worth).

En línea con lo anterior, Hubbard (1998), especifica que para categorizar a una firma entre

financieramente restringida y no restringida, el criterio se debe enfocar en identificar factores de

una firma que estén asociados a costos informacionales. Es decir, encontrar características en la

empresa que probablemente hagan a esta encarar una brecha entre los costos de recursos internos

15

Por ejemplo, en el caso del crédito bancario la firma tendrá más recursos que podrían mejorar su capacidad financiera (ie. podrían ser utilizados como garantía) y así su capacidad de endeudamiento crecería. 16

El parámetro representa el grado de flexibilidad financiera que enfrenta la firma, este parámetro se incrementará o decrecerá dependiendo de si las restricciones financieras de la firma se reducen o crecen respectivamente.

y externos: tamaño de la firma, edad de la firma, relación con grupos industriales, liquidez de sus

activos, si posee rating de deuda, política de dividendos, etc.

En este trabajo se utilizará el tamaño de las firmas medido por el valor total de sus activos como

criterio para categorizar a las empresas según el grado de restricciones financieras que enfrenten.

Dicho enfoque supone que empresas más grandes tendrán mayor facilidad para acceder a

recursos externos. Específicamente, según Gilchrist y Himmelberg (1995), la intuición detrás de

utilizar la variable tamaño es que con una mayor probabilidad las firmas pequeñas encararán

restricciones financieras más altas debido a que son típicamente más jóvenes, menos conocidas,

y por lo tanto más vulnerables a imperfecciones en los mercados de capitales inducidas por

asimetrías en la información.

El uso de los activos totales como medida para identificar el grado de restricción financiera que

enfrentan las firmas a sido validado y ampliamente utilizado por la literatura; por ejemplo:

Bierlen y Featherstone (1998), Gertler y Gilchrist (1994), Gilchrist y Himmelberg (1995),

Himmelberg y Petersen (1994), Erickson y Whited (2000), Almeida y Campello (2007), y

Muñoz (2011) entre otros.

3. Tratamiento Empírico

3.1. Datos

Los datos serán obtenidos de las FECU de la base de datos Economatica. Se conformó un panel

de datos trimestrales desde 1994 hasta el 2011 con firmas que cotizan en la Bolsa de Comercio

de Santiago. Al igual que en la literatura relacionada, se excluyó de la muestra a las empresas

pertenecientes a la industria financiera, que en Economatica forman parte de los sectores

“Fondos” y “Finanzas y Seguros”. Lo anterior se explica porque el comportamiento de los

activos fijos de estas firmas no representa el comportamiento de su inversión, que está más

relacionada con sus activos financieros. Por otro lado, también se procedió a descartar de la

muestra a aquellas firmas que cuentan con muy pocas observaciones debido a que ingresaron

recientemente a cotizar en la Bolsa ó porque dejaron de hacerlo. En línea con la literatura

relacionada, todas las variables fueron winzoradas al 2% para eliminar observaciones

correspondientes a “outliers”.17

Según Almeida y Campello (2007), se deben descartar ciertos

datos (“outliers”) por tres razones: eliminar firmas muy pequeñas para las que modelos lineales

de inversión no son adecuados, descartar años para los que las firmas registran saltos muy

grandes en tamaño o ventas (típicamente estos años indican absorciones, reorganizaciones o

algún tipo de evento corporativo), y eliminar aquellos años en los que la Q de Tobin es negativa

o toma valores muy elevados como un intento de abordar problemas en los que la Q podría no

medir adecuadamente las oportunidades de inversión.

De esta manera, la muestra a utilizar cuenta con 157 firmas y 72 períodos. En la Tabla 1 (anexos)

se puede observar las características de las principales variables del panel. Justamente, este panel

es altamente desbalanceado debido a que las firmas no reportaron su información financiera en

todos los períodos.

3.2. Modelo Empírico

Se probarán los resultados obtenidos en el modelo teórico con el panel de firmas chilenas

descrito anteriormente. La ecuación base a estimar es:

( ( )) (7)

donde el subíndice i representa a la firma, t el trimestre, k la industria y j el número de períodos

(trimestres). Se utilizarán dos variables para identificar a la inversión de las firmas. La primera

corresponde a la variación con respecto al período anterior en la cuenta “Propiedad, Planta y

Equipo” dividida para el total de activos. La segunda es la variación con respecto al período

anterior en la cuenta “Inventarios”, también escalada por el total de activos. La variable que se

utiliza en la literatura para representar a la inversión son los gastos en capital. Sin embargo, en

Chile dicha variable no es reportada por las firmas. Además, no se utilizó a la variación de los

activos totales para representar a la inversión ya que ésta no constituye una buena medida de la

inversión, debido a que incluye inversión en distintos horizontes de tiempo y además también

contiene a ciertas cuentas como por ejemplo las cuentas por cobrar, cuyas variaciones no

necesariamente dependen del manejo de la firma. De esta forma, se estimarán las regresiones con

17

El palabra winzorar, o en ingles “winsorize”, consiste en remplazar los valores extremos de una distribución por un percentil especificado de dicha distribución. Así, en este caso, los valores correspondientes al 2% inferior y superior de la distribución fueron remplazados por el valor del percentil 2 y 98 respectivamente. De esta manera se limitan los valores extremos para reducir el posible efecto de “outliers”.

las dos definiciones de inversión descritas anteriormente pará así darle más robustez a los

resultados obtenidos. Por otro lado, además de realizar regresiones para cada una de estas dos

variables, también se calcularan regresiones para dichas variables en períodos posteriores. Esto

debido a que muy pocas veces la totalidad de la inversión se realiza en el mismo período en el

que se tomó la decisión de hacerlo. Por eso, se estimarán regresiones considerando la variación

en la inversión de uno y dos años posteriores al período t.

Los parámetros y controlarán por efectos fijos a nivel firmas y efectos fijos por períodos

e industria respectivamente. La primera pretende capturar características específicas de las firmas

mientras que la segunda abarca eventos cíclicos específicos de cada industria. La variable

representa a los flujos de caja de cada empresa en cada trimestre. Esta variable es una proxy de

los fondos internos de las firmas ( ). La literatura menciona que en

ocasiones el uso de los flujos de caja puede originar ciertos problemas ya que estos pueden estar

brindando información sobre las oportunidades de inversión (que pretende medirse usando la Q

de Tobin). Esto sucede debido a que la inversión es sensible a “sorpresas” o shocks en los flujos

de caja. Según Alti (2003), este problema puede ser resuelto usando instrumentos rezagados que

remuevan el efecto de la información sorpresa de los flujos de caja.

Como se describió en la sección 2.2., la variable a utilizar para medir las restricciones financieras

que enfrentan las firmas es el valor total de sus activos. Así, un incremento en dicha variable

significará una reducción en las fricciones financieras que enfrentan las empresas. Luego, se

procedió a normalizar esta variable obteniendo el logaritmo de la misma. Finalmente, se

multiplicó a los activos normalizados de cada firma por sus respectivos flujos de caja en cada

período de tiempo. De esta forma, el parámetro pretende describir cómo varía la sensibilidad

inversión-flujos de caja ante un incremento o reducción de las restricciones financieras que

enfrentan las firmas. Esperamos que el signo de este parámetro sea negativo ya que a medida que

las restricciones financieras se reducen, la sensibilidad inversión-flujos de caja se incrementa,

pero cada vez en menor medida. Es necesario recalcar que el enfoque empírico propuesto utiliza

una variable continua como medida de las restricciones financieras, a diferencia de la mayor

parte de la literatura relacionada. Lo atractivo de esta alternativa, es que lograremos establecer la

trayectoria de la sensibilidad inversión-flujos de caja a medida que las restricciones financieras

se reducen, a diferencia de los otros enfoques que determinan una única sensibilidad inversión-

flujos de caja para niveles de restricciones establecidos previamente.

El término representa a las variables de control comúnmente usadas en este tipo de

literatura. La primera es la “Q de Tobin” con la que se espera representar las oportunidades de

inversión de las firmas. Cabe mencionar que la literatura ha encontrado algunas limitaciones en

el uso de la Q de Tobin. Principalmente, el problema es que en ciertos casos la Q de Tobin no es

una buena medida de las oportunidades de inversión.18

Aparte de aceptar que nuestros resultados

no están exentos de posibles sesgos ocasionados por el problema descrito anteriormente, se debe

recalcar que la Q de Tobin sigue siendo la mejor proxy disponible para medir las oportunidades

de inversión cuando se aborda el problema empírico de la forma en la que se hace en este

trabajo. La Q de Tobin es igual a la suma de la capitalización bursátil más la deuda total, sobre el

total de activos.

Otra variable de control corresponde al endeudamiento y es igual al pasivo total (excluyendo

patrimonio) sobre el activo total. También se utiliza un rezago de los flujos de caja que, como

fue explicado anteriormente, permite controlar el hecho de que dichos flujos puedan estar

representando las oportunidades de inversión de la firma. Asimismo, se utilizó un rezago de la

variable dependiente para controlar posibles persistencias correspondientes a la inversión

realizada en el período anterior. Además se debe recordar que los parámetros y pretenden

controlar efectos específicos característicos de cada firma o efectos cíclicos en cada industria

respectivamente.

Todas las variables de control fueron rezagadas un período para evitar problemas de

simultaneidad. De igual manera, todas las variables están escaladas por el total de activos.

4. Resultados

En las figuras 2, 3 y 4 se presentan gráficos de la evolución trimestral de los activos, de la

inversión medida como inventarios, y de la inversión medida como propiedad, planta y equipo

18

Hubbard (1998) explica que la Q de Tobin puede ser una mala proxy de la Q marginal (que aunque mide correctamente las oportunidades de inversión esta es no observable) cuando se violan los supuestos para los que estas dos variables son iguales: cuando existe competencia imperfecta en el mercado ó cuando existe interrelación entre las decisiones de inversión y financiamiento de las firmas.

respectivamente.19

Por otro lado, en la figura 5 se muestra la evolución anual del EBITDA.20

Se

debe recordar que los tres primeros gráficos miden la evolución de variables stock

(acumulativas), mientras que el último mide la evolución de una variable flujo. Quizás lo que

más llama la atención de estos gráficos es el crecimiento que han tenido a lo largo del tiempo las

distintas cuentas.

En lo que a los resultados se refiere, todas las regresiones, de acuerdo a lo sugerido en Petersen

(2009), fueron estimadas con errores estándar robustos que corrigen por heterocedasticidad y

correlación serial a nivel de las firmas.

La tabla 2 (anexos) presenta los resultados de la regresión planteada en la ecuación descrita en el

modelo empírico. Esta ecuación representa el modelo base a estimar con el que esperamos

observar que aunque un aumento en los flujos de caja afecta positivamente a la inversión, este

efecto va disminuyendo en magnitud a medida que las restricciones financieras se reducen. Los

coeficientes de interés son y y son significativos para las dos medidas de inversión cuando se

considera su variación con respecto a uno y dos años. Para el caso en que la inversión esta

medida en el mismo período, los parámetros son no significativos. La explicación que parece

más plausible y a la que hace referencia la literatura es que la inversión pocas veces se lleva a

cabo inmediatamente.21

El parámetro mide el porcentaje en el que los flujos de caja explican la variación en la

inversión. Dicho parámetro, es positivo en todos los casos, implicando así que un incremento en

los flujos de caja, favorece a la inversión. Por otro lado, el coeficiente que mide la interacción

entre los flujos de caja y las restricciones financieras ( ), es significativo en todos los casos sin

importar la medida utilizada como inversión y el plazo de la misma. Así, si consideramos la

inversión calculada como inventarios a un año, un 70% de la variación en los inventarios es

explicada por el aumento de los flujos de caja. Sin embargo, esta sensibilidad se reduce en un 8%

ante una reducción de las restricciones financieras (incremento en los activos totales). Lo anterior

19

Pese a que los gráficos muestran las variables medidas en niveles y que en este trabajo interesan las elasticidades, lo que se pretende es dar al lector una idea de la evolución en el tiempo de las variables utilizadas en las regresiones. 20

EBITDA significa “earnings before interest, taxes, depreciation and amortization” y es el resultado bruto de la firma antes de descontar impuestos, intereses, la depreciación y la amortización. 21

De hecho, en Muñoz (2011) no se considera a la inversión en el período t como una variable independiente.

coincide con el resultado predicho por el modelo teórico que establece que ante el crecimiento de

los flujos de caja las firmas incrementan su inversión, aunque dicha sensibilidad se reduce a

medida que decrecen las fricciones financieras que enfrenta la firma. En este punto, se debe

aceptar que el modelo teórico anticipaba que cuando la firma dejaba de estar financieramente

restringida, la sensibilidad inversión-flujos de caja desaparece completamente. No obstante,

debemos considerar que al usar una variable continua como medida de las restricciones

financieras que enfrentan las firmas, la relación antes mencionada es difícil de constatar con el

modelo empírico utilizado. En todo caso, más adelante se incluirá otra variable en la ecuación a

estimar como un esfuerzo para lograr identificar de mejor manera el efecto descrito en nuestro

marco teórico.

En lo que respecta a las variables de control, estas son significativas para la mayoría de las

regresiones realizadas. La Q de Tobin es positiva y significativa lo que coincide con lo

encontrado en la literatura. De esta manera, la inversión es más elevada para aquellas firmas con

mayores oportunidades de inversión. La magnitud de los coeficientes son similares a los

obtenidos por Fazzari et al. (1988). El coeficiente del endeudamiento es negativo y significativo

lo que también coindice con lo obtenido en la literatura estándar. Justamente, firmas con un

mayor nivel de endeudamiento deberán destinar una mayor parte de sus recursos al pago de

intereses y capital teniendo así una menor disponibilidad de recursos para invertir. Los

coeficientes son semejantes en magnitud a aquellos encontrados por Muñoz (2011). En lo que

respecta al rezago de la inversión, este fue incluido para controlar por posibles persistencias en la

inversión.

Como se explicó anteriormente, el modelo teórico desarrollado establece que la sensibilidad

inversión-flujos de caja se incrementa a medida que las fricciones financieras que enfrenta la

firma se reducen. Sin embargo, cuando la firma deja de ser financieramente restringida (es decir,

la suma de sus recursos propios con los externos es suficiente para alcanzar ), la sensibilidad

de la inversión hacia los flujos de caja se vuelve nula debido a que la inversión de la firma ya no

depende de su disponibilidad de recursos internos. Con la intención de abarcar esta predicción de

mejor forma, se incluyó en el modelo descrito en la ecuación (7) una nueva variable que pretende

indicarnos si a partir de un cierto punto, la trayectoria de la sensibilidad inversión-flujos de caja

comienza a caer a medida que las fricciones financieras se reducen. Esta nueva variable consiste

la multiplicación de los flujos de caja por el cuadrado del logaritmo de los activos. Así,

esperamos con la inclusión de esta variable advertir el grado de concavidad en la trayectoria de la

sensibilidad inversión-flujos de caja, comprobando si ésta comienza a decrecer a partir de cierto

punto. Precisamente, la ecuación a estimar queda de la siguiente forma:

( ( )) ( ( ) ) (8)

En la tabla 3 se describen los resultados obtenidos al calcular la ecuación (8). Como se puede

observar, el parámetro (que mide el efecto cruzado sobre la inversión de los flujos de caja por

los activos normalizados al cuadrado) es no significativo cuando la inversión se mide como la

variación en los inventarios. No obstante, cuando la inversión se mide como la variación de

propiedad, planta y equipo, éste parámetro es significativo y lleva el signo esperado.22

De acuerdo a lo predicho en el modelo teórico, la sensibilidad inversión flujos de caja debería

incrementarse a medida que las fricciones financieras se reducen, hasta el punto en que la firma

pasa a ser no restringida en donde la sensibilidad desaparece. Al graficar la evolución de la

sensibilidad cuando la inversión está representada por la variación en la cuenta propiedad, planta

y equipo, encontramos que ésta trayectoria coincide con la establecida en el marco teórico. De

esta forma, en el figura 6 se puede observar la evolución de la sensibilidad inversión-flujos de

caja encontrada para la muestra en particular. 23

Justamente, en los dos casos se halló que la

sensibilidad se incrementa a medida que las fricciones se reducen, hasta un punto (cuando las

firmas dejan de ser restringidas) en el que dicha sensibilidad empieza a caer. Incluso, para el caso

de la inversión en propiedad, planta y equipo a dos años, la curvatura de la trayectoria es mayor a

22

Existen muchos factores que pudieron haber influido para no encontrar magnitudes significativas para el parámetro cuando la inversión se cuantifica como la variación en inventarios. Una razón podría ser que la trayectoria de la sensiblidad inversión (medida en inventarios)-flujos de caja, no cae debido a que las firmas cuando dejan de ser restringidas continúan usando sus recursos propios para financiar su inversión de corto plazo (inventarios). En todo caso, una exploración más profunda de dichos motivos se escapa del objetivo de este trabajo. 23

Para graficar la evolución de la sensibilidad en cuestión, se consideraron los parámetros estimados de la ecuación (8) cuando la inversión está medida como la variación en la cuenta propiedad, planta y equipo a 1 y 2 años. Por otro lado, se fijó el valor de los flujos de caja en el promedio encontrado en toda la muestra que fue de 0,04149. Además, se consideró un valor mínimo de los activos de 5.000 millones de pesos chilenos y éstos se fueron incrementando en 1.000 millones de pesos hasta llegar a un valor máximo de 400.000 millones de pesos. Estos valores se encuentran cercanos a los máximos y mínimos registrados en la muestra.

cuando se mide la inversión a un año, en la que la trayectoria es más plana. Así, cuando

consideramos la inversión a dos años, pareciera ser que la trayectoria de la sensibilidad

inversión-flujos de caja en las firmas depende en mayor medida del grado de restricciones que

éstas enfrenten.

Por otro lado, uno de los objetivos de este trabajo es determinar si la última crisis financiera

(2008-2009) afectó la relación inversión-flujos de caja para el caso de las firmas chilenas. Pese a

que Chile y en general todos los países de la región estuvieron mal equipados para combatir

crisis previas, profundas reformas a los bancos centrales y a los mercados financieros durante los

90’s les permitió a estos países enfrentar la última crisis financiera global de mejor manera

(Schmidt-Hebbel (2011). Justamente, como explica Ocampo (2009), debido a que los países de

la región tenían una situación fiscal relativamente buena, esto les permitió utilizar su política

fiscal y monetaria para contener los efectos de la crisis que afectó a todo el mundo. Como

consecuencia, ningún país en Latinoamérica experimentó una crisis financiera. Esto ayudó para

que los efectos de la crisis hayan sido en cierto sentido limitados y además relativamente breves.

Según Ocampo (2009), aunque la crisis estalló en el segundo semestre de 2007, su verdadero

impacto a las economías de Latinoamérica inició a partir de la quiebra de Lehman Brothers en

septiembre de 2008, y se extendió a lo largo de 2009.

Precisamente, al observar figuras 2, 3, 4 y 5, se puede advertir que para el caso de nuestra

muestra de firmas chilenas hubo una caída de los activos, los ingresos, y especialmente de la

inversión de las empresas a finales de 2008 y durante el 2009. De igual manera, en dichos

gráficos se puede identificar la rápida recuperación de las firmas durante el 2010. Para poder

abordar esta situación y cuantificar los efectos de la crisis financiera, se creo una variable

dicotómica “Crisis” que tomó el valor de uno para el último trimestre de 2008 y todos los

trimestres del 2009. Además, para medir cómo la crisis financiera afectó la sensibilidad

inversión-flujos de caja de las firmas, se multiplicó a esta dummy por los flujos de caja.

Finalmente, se creó una variable que multiplica a la dummy por los flujos de caja y por el

logaritmo de los activos. Así, se podrá observar cómo se vio afectada la trayectoria de la

sensibilidad inversión-flujos de caja durante la crisis.

En la tabla 4 se pueden observar los resultados obtenidos después de correr las regresiones

descritas en la ecuación (7), pero incorporando las variables descritas anteriormente con el fin

particular de medir los efectos de la crisis sobre la sensibilidad inversión-flujos de caja de las

firmas. La variable Crisis es significativa en todas las regresiones y lleva el signo negativo para

las dos distintas mediciones de la inversión. Por esto, la crisis explicó alrededor del 4,6% de la

contracción en la inversión a uno y dos años cuando esta es medida por los inventarios, y el 9% y

15% de la contracción en la inversión a uno y dos años respectivamente cuando esta se mide

como propiedad, planta y equipo. Esto confirma los efectos negativos que tuvo la última crisis

financiera sobre la inversión de las firmas y que pueden notarse en las figuras 3 y 4 presentadas

en el anexo. Enfocándonos en cómo la crisis afectó la sensibilidad inversión-flujos de caja en las

empresas, podemos advertir que a pesar de que el signo es el esperado (positivo),

incrementándose así la sensibilidad en las firmas de la inversión hacia sus flujos de caja durante

la crisis, su efecto solo fue significativo cuando la inversión fue cuantificada como propiedad,

planta y equipo a un año. En línea con lo anterior, la crisis no tuvo efectos significativos sobre la

pendiente de la trayectoria de la sensibilidad antes mencionada.

Existen varios motivos que podrían explicar el por qué los resultados presentados, aunque

confirman que la crisis redujo significativamente la inversión, éstos no evidenciaron un

incremento de la sensibilidad inversión-flujos de caja para las empresas. En particular, podría ser

que la crisis redujo la inversión de las firmas debido a que ante un aumento de la incertidumbre,

éstas prefirieron postergar sus proyectos de inversión, y no debido a una contracción en el acceso

al crédito (afectando así la sensibilidad descrita anteriormente). De hecho, De Gregorio (2009)

explica que gracias al buen estado de la economía chilena para enfrentar el panorama externo

durante la última crisis financiera, la política monetaria que se adoptó logró aminorar el efecto en

Chile del cambio de las condiciones financieras globales. Más aún, el autor comenta que además

de la banca local (que se mantuvo solvente), para las empresas de mayor tamaño son muy

relevantes otras fuentes de financiación como deuda externa y bonos locales. Justamente, dichas

empresas mantuvieron un acceso normal a los mercados financieros internacionales en gran

medida producto de un marco de políticas que aseguró la solvencia de la economía y la solidez

del sistema financiero.

Por otro lado, se debe reconocer que las estimaciones anteriormente realizadas no están exentas

de problemas. En la literatura se ha reconocido que medir las oportunidades de inversión usando

la Q de Tobin genera problemas debido a que la Q de Tobin puede estar midiendo

incorrectamente las oportunidades de inversión. Esto puede ocasionar cierta inconsistencia en los

parámetros estimados usando efectos fijos como método de estimación. Según Hubbard (1998),

si uno observara la “Q marginal” que enfrentan los empresarios (el valor sombra para la firma de

una unidad adicional de capital físico) uno tuviera una buena medida para representar las

oportunidades de inversión de las firmas. Sin embargo, los requerimientos informacionales son

altos y esta variable es no observable. Así el problema de usar la Q de Tobin o “Q promedio” es

que esta puede ser una mala proxy de la Q marginal.

No obstante, como señalan Gilchrist y Himmelberg (1995), a pesar de que la Q de Tobin puede

ser una mala proxy, ellos no encontraron evidencia de que las estimaciones realizadas usando a

la Q de Tobin como proxy de las oportunidades de inversión exageren la respuesta de la

inversión a los flujos de caja de las firmas. Incluso, estudios que usan la Q de Tobin como proxy

de las oportunidades de inversión podrían estar subestimando la magnitud de la sensibilidad

inversión-flujos de caja. No obstante, existen algunas alternativas que propone la literatura para

abordar este problema. Biorn (2000) propone instrumentalizar la Q de Tobin con rezagos de si

misma siempre y cuando exista correlación serial en esta variable.24

Precisamente se propone

usar 2 rezagos de la Q de Tobin y dado que la autocorrelación es alta, estos instrumentos son

válidos. Se calcularon las regresiones en las tablas anteriormente discutidas obteniendo los

mismos resultados.25

Así los resultados son robustos al controlar por posibles errores de

medición en la Q de Tobin.

Finalmente, otro problema es que con los datos disponibles se dificulta verificar si los resultados

se mantienen categorizando a las firmas usando otros criterios propuestos por la literatura, como

por ejemplo: si la firma paga o no dividendos, su índice de clasificación o “rating” de deuda, si

pertenece o no a un conglomerado, entre otros.26

Sin embargo, el amplio uso que le ha dado la

literatura valida el uso de los activos totales como medida de las restricciones financieras que

enfrenta la firma. En todo caso, sería interesante que en futuras investigaciones en torno al tema

se trabajen sobre otros criterios para así confirmar la importancia que los fondos internos tienen

24

Almeida et al. (2011) demuestra que usar el estimador propuesto por Biorn (2000) ofrece parámetros insesgados versus otras alternativas propuestas por la literatura. 25

Los resultados controlando por posibles errores de medición en la Q de Tobin se encuentran en la tabla 5 del anexo. 26

En Kaplan y Zingales (1997) se nombran algunos criterios que ayudarían a diferenciar el grado de restricciones financieras que encaran las firmas, dentro de los cuales se nombra al tamaño medido por los activos totales.

sobre las decisiones de inversión de las empresas, y cómo se comporta dicha sensibilidad ante la

presencia de restricciones al financiamiento.

5. Conclusiones

El objetivo del presente trabajo es establecer un modelo teórico y encontrar evidencia empírica

de cómo la presencia de restricciones financieras afecta la sensibilidad en las firmas de la

inversión hacia sus fondos internos.

Para el caso de una muestra de firmas chilenas, se encontró que la inversión de las empresas es

sensible a sus flujos de caja. Además, coincidiendo con lo propuesto por el modelo teórico, dicha

sensibilidad es decreciente a medida que las restricciones financieras se reducen. Precisamente, a

medida que las fricciones al financiamiento se aminoran, las firmas tienen mayor facilidad para

acceder a recursos externos, dependiendo así en menor medida de su disponibilidad de fondos

internos para incurrir en sus proyectos de inversión.

Finalmente, se buscó determinar si la última crisis financiera afectó o no la sensibilidad de la

inversión hacia los fondos internos de las firmas. Se encontró que dicha crisis redujo

significativamente la inversión de las empresas. Sin embargo, ésta no incrementó la sensibilidad

inversión-flujos de caja, pudiendo ser que la inversión se redujo por un aumento de la

incertidumbre y el riesgo percibido por los empresarios, y no por una importante contracción en

el crédito.

Referencias

Almeida H. y M. Campello. “Financial Constraints, Asset Tangibility, and Corporate

Investment.” The Review of Financial Studies, 20 (2007), 1429-1460.

Almeida H., M. Campello, B. Laranjeira, y S. Weisbenner. “Corporate Debt Maturity and the

Real Effects of the 2007 Credit Crisis.” NBER Working Paper 14990 (2009).

Alti A. “How Sensitive is Investment to Cash Flow When Financing is Frictionless” The Journal

of Finance, 58(2) (2003), 707-722.

Bernanke B. y M. Gertler. “Financial Fragility and Economic Performance” Quarterly Journal of

Economics, 105 (1990), 87-114.

Bernanke B., M. Gertler, y S. Gilchrist. “The Financial Accelerator and the Flight to Quality.”

The Review of Economics and Statistics, 78 (1996), 1-15.

Biorn E. “Panel Data with Measurement Errors: Instrumental Variables and GMM Procedures

Combining Levels and Differences” Econometric Review, 19 (2000), 391-424

Bond S. y C. Meghir. “Dynamic Investment Models and the Firms Financial Policy” Review of

Economic Studies, 61(2) (1994), 197-222.

Cleary S. “The relationship between firm investment and financial status” Journal of Finance, 54

(1999), 673-692.

De Gregorio J. “La Política Monetaria y su Traspaso a las Tasas de Interés” Banco Central de

Chile, (2009).

Duchin R., O. Ozbas, y B. Sensoy. “Costly External Finance, Corporate Investment, and the

Subprime Mortgage Credit Crisis.” Forthcoming, Journal of Financial Economics, (2009).

Erickson T. y T. Withed. “Measurement Error and the Relationship Between Investment and Q”

Journal of Political Economy, 108 (2000), 1027-1057

Fazzari S., R. Hubbard, y B. Petersen. “Financing Contraints and Corporate Investment.”

Brookings Papers on Economic Activity, 1988 (1988), 141-206.

Fazzari S. y B. Petersen. “Working Capital and Fixed Investment: New Evidence on Financing

Constraints”. Rand J. Economics, 24(3) (1993), 328-342.

Gertler M. “Financial Capacity and Output Fluctuations in an Economy with Multi-Period

Financial Relationships”. Review of Economic Studies, 59 (1992), 455-472.

Gertler M. y S. Gilchrist. “The Role of Credit Market Imperfections in the Monetary

Transmission Mechanism: Arguments and Evidence”. The Scandinavian Journal of Economics,

95(1) (1993), 43-64.

Gertler M. y S. Gilchrist. “Monetary policy, business cycles and the behavior of small

manufacturing firms”. Quarterly Journal of Economics, 109 (1994), 309-340.

Gilchrist S. y C Himmelberg. “Evidence on the Role of Cash Flow for Investment” Journal of

Monetary Economics, 36 (1995), 541-572

Greenwald B. y J. Stiglitz. “Information, finance constraints and economic activity” Oxford

University Press, 74 (1988), 141-165.

Greenwald B., J. Stiglitz, y A. Weiss 1984, “Informational imperfections in the capital market

and macroeconomic fluctuations.” American Economic Review, 74 (1984), 194-199.

Hart O. y J. Moore., “A theory of debt based on the inalienability of human capital”. Quarterly

Journal of Economics, 109 (1994), 841-879.

Himmelberg C. y B. Petersen. “R&D and Internal Finance: A panel study of small firms in high

tech industries”. Review of Economics and Statistics, 76 (1994), 38-51

Hoshi T., A. Kashyap y D. Scharfstein. “Corporate Structure Liquidity and Investment: Evidence

form Japanese Panel Data”. Quarterly Journal of Economics,106 (1991), 33-60.

Hubbard R. “Capital-Market Imperfections and Investment”. Journal of Economic Literature, 36

(1998), 193-225.

Jensen M. y W. Meckling. “Theory of the firm: Managerial behavior, agency costs and

ownership structure” Journal of Financial Economics, 3 (1976), 305-360.

Kaplan S., y L. Zingales. “Do Investemnt-Cash Flow Sensitivities Provide Useful Measures of

Financing Constraints?” The Quarterly Journal of Economics, 112 (1997), 169-215.

Kashyap A., O. Lamont y J. Stein. “Credit Conditions and the Cyclical Behavior of Inventories”

The Quarterly Journal of Economics, 109(3) (1994), 565-592.

Love I. “Financial Development and Financial Constraints: International Evidence from the

Structural Investment Model” The Review of Financial Studies, 16(3) (2003), 765-791.

Myers S. y N. Majluf. “Corporate financing and investment decisions when firms have

information that investors do not have” Journal of Financial Economics, 13 (1984), 187-221.

Modigliani F. y M. Miller. "The Cost of Capital, Corporation Finance, and the Theory of

Investment" American Economic Review, 48(3) (1958), 261-97.

Muños, F. “Liquidity and Firm Investment: Evidence for Latin America” Tesis de Magister,

Instituto de Economía PUC, 2011.

Ocampo J. “Latin America and the Global Financial Crisis” Cambridge Journal of Economics,

33 (2009), 703-724.

Petersen M. “Estimating Standard Errors in Finance Panel Data Sets: Comparing Approaches”

The Review of Financial Studies, 22(1) (2009), 435-480.

Poterba J. "Comments on Fazzari, Hubbard, and Petersen," Brookings Papers on Economic

Activity, (1988), 200-204

Rauh J. “Investment and Financing Constraints: Evidence from the Funding of Corporate

Pension Plans.” The Journal of Finance, 61 (2006), 33-71.

Schmidt-Hebbel K. “Central Banking in Latin America: Changes, Achievements, Challenges”

Banco de España, Documentos Ocacionales (2011), N.° 1102.

Stein J. “Agency, Information, and Corporate Investment.” Handbook of the Economics of

Finance, Chapter 2 (2003), 111-155.

Stulz R. “Management discretion and optimal financing policies” Journal of Financial

Economics, 26 (1990), 3-27.

Tirole J. “The Theory of Corporate Finance” Princeton University Press, (2006), Secciones 3.2.7

y 5.5.4.

Troncoso R. “Credit Channel and Flight to Quality inf Emerging Markets: Evidence from Chile”.

Tesis de Doctorado , Instituto de Economía PUC. Segundo Ensayo (2009), 38-77.

Whited T. “Debt, Liquidity Constraints, and Corporate Structure” Journal of Finance, 47 (1992),

1425-1460.

World Economic Forum, “The Financial Development Report 2011”.

ANEXOS

Figura 1

Sensibilidad Inversión-Flujos de Caja

W

I

*

Figura 2

Evolución de los Activos Totales

Figura 3

Evolución de la Cuenta Inventarios

Figura 4

Evolución de la Cuenta Propiedad, Planta y Equipo

Figura 5

Evolución anual del EBITDA

Figura 6

Trayectoria de la Sensibilidad Inversión - Flujos de Caja

( ( )) ( ( ) )

Tabla 1

Estadísticas Descriptivas del Panel Utilizado

Variable Media Desv. Estándar Min. Max. # Observaciones

0.002 0.024 -0.069 0.078 7275

0.011 0.039 -0.085 0.144 6838

0.024 0.063 -0.112 0.261 6271

0.009 0.028 -0.068 0.105 8014

0.046 0.102 -0.184 0.412 7524

0.102 0.197 -0.271 0.838 6886

0.338 0.389 -0.817 1.691 8290

2.768 3.148 -7.534 15.885 8290

1.308 0.687 0.456 3.808 7465

0.426 0.192 0.043 0.925 8185

0.041 0.049 -0.088 0.179 8185

Esta tabla muestra estadística descriptiva de las variables a utilizar. Todas las variables fueron w inzoradas al 2% para descartar "outliers". La

muestra consiste en datos trimestrales de 1994-2011 de firmas listadas en la Bolsa de Comercio de Santiago. La variable dependiente es la

inversión medida como Inventarios o como Propiedad Planta y equipo, donde t+jI = (It+j- It)/ Activos Totales. Las variables de control utilizadas

son: t-1 (rezago de un período de la variable dependiente), el endeudamiento calculado como el total de pasivos sobre el total de activos, la Q

de Tobin medida como la (Cap. Bur. + Pasivos Totales)/ Aactivos Totales y los flujos de caja = (EBIT/ Activos Totales). La variable FC*log(Act.) es

la multiplicación de los flujos de caja por el logaritmo de los activos totales y la variable FC*log(Act.)2 es la multiplicación de los flujos de caja por

una el logaritmo de los activos totales al cuadrado.

Medidas Inversión

Variables que Miden Sensibilidad

Variables de Control

Tabla 2

Regresión para medir la Sensibilidad Inversión – Flujos de Caja

Variables

-0.0710*** -0.0432* -0.0830** 0.118*** 0.339*** 0.369**

(0.0198) (0.0233) (0.0349) (0.0249) (0.0742) (0.157)

Q de Tobin 0.00178** 0.00558** 0.00487 0.00331** 0.0201*** 0.0620***

(0.000813) (0.00220) (0.00351) (0.00136) (0.00677) (0.0154)

Endeudamiento -0.0243*** -0.0327*** -0.0617** -0.00863 -0.101*** -0.295***

(0.00704) (0.0109) (0.0237) (0.00613) (0.0353) (0.0845)

0.0380* 0.00204 -0.00766 0.0239* 0.151*** 0.274**

(0.0198) (0.0245) (0.0379) (0.0127) (0.0559) (0.123)

-0.134 0.713*** 1.008** 0.0540 1.496** 3.046*

(0.178) (0.241) (0.441) (0.149) (0.654) (1.702)

0.0140 -0.0793*** -0.112** -0.00282 -0.171** -0.345*

(0.0218) (0.0300) (0.0552) (0.0181) (0.0831) (0.221)

Observations 6,595 6,052 5,539 7,178 6,572 5,999

R-squared 0.079 0.102 0.107 0.150 0.180 0.220

Número de Firmas 130 130 129 146 146 145

Standard errors in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Esta tabla muestra una estimación de panel que incluye efectos fijos de las firmas, efectos fijos por período y

efectos fijos de cada industria. Todas las variables fueron winzoradas al 2% para descartar "outliers". La muestra

consiste en datos trimestrales de 1994-2011 de firmas listadas en la Bolsa de Comercio de Santiago. La variable

dependiente es la inversión medida como Inventarios o como Propiedad Planta y equipo, donde t+jI = (It+j- It )/ Activos

Totales. Las variables de control utilizadas son: t-1 (rezago de un período de la variable dependiente), el

endeudamiento calculado como el total de pasivos sobre el total de activos, la Q de Tobin medida como la (Cap. Bur.

+ Pasivos Totales)/ Activos Totales y un rezago de los flujos de caja = (EBIT/ Activos Totales). La variable

FC*log(Act.) son los los flujos de caja por el logartimo de los activos totales.

Inventarios Propiedad Planta y Equipo

Tabla 3

Regresión para medir la Sensibilidad Inversión – Flujos de Caja incluyendo Variable para

Identificar la Trayectoria

Variables

-0.0705*** -0.0432* -0.0848** 0.118*** 0.338*** 0.358**

(0.0200) (0.0233) (0.0352) (0.0249) (0.0735) (0.154)

Q de Tobin 0.00226** 0.00558** 0.00422 0.00342** 0.0183*** 0.0559***

(0.000896) (0.00220) (0.00352) (0.00131) (0.00685) (0.0150)

Endeudamiento -0.0249*** -0.0327*** -0.0599** -0.00872 -0.0977*** -0.281***

(0.00708) (0.0109) (0.0232) (0.00612) (0.0354) (0.0837)

0.0345* 0.00205 -0.00302 0.0230* 0.165*** 0.324***

(0.0197) (0.0246) (0.0375) (0.0127) (0.0551) (0.122)

2.371* 0.707* 2.392* 0.801 10.43** 33.21***

(1.310) (1.849) (3.377) (1.131) (4.276) (9.844)

-0.611* -0.0780* 0.738 -0.190 -2.813*** -8.744***

(0.318) (0.445) (0.817) (0.276) (1.050) (2.424)

0.0387 -8.55e-05 -0.0528 0.0116 -0.185*** -0.565***

(0.0191) (0.0266) (0.0490) (0.0168) (0.0643) (0.149)

Observations 6,595 6,052 5,539 7,178 6,572 5,999

R-squared 0.081 0.102 0.107 0.151 0.182 0.227

Número de Firmas 130 130 129 146 146 145

Standard errors in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Esta tabla muestra una estimación de panel que incluye efectos fijos de las firmas, efectos fijos por período y

efectos fijos de cada industria. Todas las variables fueron winzoradas al 2% para descartar "outliers". La muestra

consiste en datos trimestrales de 1994-2011 de firmas listadas en la Bolsa de Comercio de Santiago. La variable

dependiente es la inversión medida como Inventarios o como Propiedad Planta y equipo, donde t+jI = (It+j- It )/ Activos

Totales. Las variables de control utilizadas son: t-1 (rezago de un período de la variable dependiente), el

endeudamiento calculado como el total de pasivos sobre el total de activos, la Q de Tobin medida como la (Cap. Bur.

+ Pasivos Totales)/ Activos Totales y un rezago de los flujos de caja = (EBIT/ Activos Totales). La variable

FC*log(Act.) son los los flujos de caja por el logartimo de los activos totales. La variable FC*(log(Act.))2 es igual a la

anterior pero con los activos normalizados elevados al cuadrado.

Inventarios Propiedad Planta y Equipo

Tabla 4

Regresión para medir los Efectos de la Crisis Financiera sobre la Sensibilidad Inversión – Flujos

de Caja

Variables

-0.0715*** -0.0436* -0.0834** 0.118*** 0.341*** 0.373**

(0.0197) (0.0232) (0.0347) (0.0250) (0.0741) (0.157)

Q de Tobin 0.00184** 0.00567** 0.00491 0.00339** 0.0200*** 0.0611***

(0.000842) (0.00221) (0.00355) (0.00135) (0.00673) (0.0152)

Endeudamiento -0.0244*** -0.0327*** -0.0618*** -0.00872 -0.100*** -0.293***

(0.00702) (0.0109) (0.0235) (0.00613) (0.0353) (0.0847)

0.0367* 0.00117 -0.00845 0.0227* 0.159*** 0.300**

(0.0196) (0.0238) (0.0371) (0.0129) (0.0540) (0.123)

-0.0839 0.732*** 1.005** 0.0914 0.995 1.976

(0.183) (0.242) (0.458) (0.154) (0.624) (1.684)

0.00727 -0.0825*** -0.113* -0.00808 -0.106 -0.201

(0.0226) (0.0300) (0.0580) (0.0189) (0.0787) (0.218)

-0.00927* -0.0468*** -0.0474*** -0.0262*** -0.0906*** -0.148***

(0.00496) (0.00835) (0.0125) (0.00626) (0.0186) (0.0463)

-0.325 0.152 0.326 -0.140 3.695** 4.668

(0.227) (0.497) (0.718) (0.181) (1.457) (2.965)

0.0418 -0.0133 -0.0345 0.0209 -0.454* -0.612*

(0.0258) (0.0585) (0.0793) (0.0213) (0.172) (0.343)

Observations 6,595 6,052 5,539 7,178 6,572 5,999

R-squared 0.079 0.102 0.107 0.151 0.183 0.222

Número de Firmas 130 130 129 146 146 145

Standard errors in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Inventarios Propiedad Planta y Equipo

Esta tabla muestra una estimación de panel que incluye efectos fijos de las firmas, efectos fijos por período y

efectos fijos de cada industria. Todas las variables fueron winzoradas al 2% para descartar "outliers". La muestra

consiste en datos trimestrales de 1994-2011 de firmas listadas en la Bolsa de Comercio de Santiago. La variable

dependiente es la inversión medida como Inventarios o como Propiedad Planta y equipo, donde t+jI = (It+j- It )/ Activos

Totales. Las variables de control utilizadas son: t-1 (rezago de un período de la variable dependiente), el

endeudamiento calculado como el total de pasivos sobre el total de activos, la Q de Tobin medida como la (Cap. Bur.

+ Pasivos Totales)/ Activos Totales y un rezago de los flujos de caja = (EBIT/ Activos Totales). La variable

FC*log(Act.) son los los flujos de caja por el logartimo de los activos totales. "Crisis" es una variable dicotómica que

toma los valores de 1 para el cuarto trimestre de 2008 y todos los trimestres de 2009. La variable Crisis*FC

multiplica la dummy crisis por los flujos de caja. La variabel Crisis*FC*log*(Act.) multiplica a la dummy crisis por los

flujos de caja y por los activos normalizados.

Tabla 5

Regresión de controlar por posibles errores de medición en la Q de Tobin

Variables

-0.0720*** -0.0285 -0.0742** 0.109*** 0.289*** 0.251*

(0.0206) (0.0244) (0.0325) (0.0251) (0.0695) (0.148)

Q de Tobint-2 0.00139 0.00931** 0.00932* 0.000516 0.00199 0.0406***

(0.00290) (0.00375) (0.00506) (0.00189) (0.00969) (0.0149)

Q de Tobint-3 -4.79e-05 -0.00553* -0.00713 0.00274 0.0170* 0.0156

(0.00298) (0.00298) (0.00491) (0.00170) (0.00874) (0.0146)

Endeudamiento -0.0233*** -0.0337*** -0.0676*** -0.00848 -0.0982*** -0.290***

(0.00665) (0.0111) (0.0241) (0.00635) (0.0361) (0.0877)

0.0354* 0.00374 -0.0116 0.0238* 0.154*** 0.284**

(0.0192) (0.0244) (0.0380) (0.0127) (0.0572) (0.128)

-0.141 0.682*** 1.027** 0.0502 1.561** 2.997*

(0.181) (0.241) (0.436) (0.152) (0.666) (1.714)

0.0148 -0.0750** -0.114** -0.00268 -0.176** -0.332

(0.0222) (0.0300) (0.0546) (0.0185) (0.0844) (0.223)

Observations 6,427 5,888 5,380 6,979 6,379 5,814

R-squared 0.079 0.105 0.108 0.149 0.178 0.215

Número de Firmas 130 130 129 145 145 144

Standard errors in parentheses

*** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1

Esta tabla muestra una estimación de panel que incluye efectos fijos de las firmas, efectos fijos por período y

efectos fijos de cada industria. Todas las variables fueron winzoradas al 2% para descartar "outliers". La muestra

consiste en datos trimestrales de 1994-2011 de firmas listadas en la Bolsa de Comercio de Santiago. La variable

dependiente es la inversión medida como Inventarios o como Propiedad Planta y equipo, donde t+jI = (It+j- It )/ Activos

Totales. Las variables de control utilizadas son: t-1 (rezago de un período de la variable dependiente), el

endeudamiento calculado como el total de pasivos sobre el total de activos, la Q de Tobin medida como la (Cap. Bur.

+ Pasivos Totales)/ Activos Totales y un rezago de los flujos de caja = (EBIT/ Activos Totales). La variable

FC*log(Act.) son los los flujos de caja por el logartimo de los activos totales.

Inventarios Propiedad Planta y Equipo