4.4 Results
4.4.2 Mini-flotation column results
4.4.2.1 Bubble sizer results obtained using 0.0075M CuSO4 (aq) as the pulp phase
Según Rajan y Zingales60, al contrario de lo establecido por algunos estudios previos como el de Bergloff61, no existe una diferencia sistemática en cuánto al nivel de “leverage” evidenciado por los países orientados hacia la banca (Japón, Alemania, Italia y Francia) y aquellos orientados hacia el mercado (Estados Unidos, Gran Bretaña y Canadá)62.
Lo común sería esperar que en países orientados hacia la banca el nivel de apalancamiento financiero de las corporaciones fuese mayor. Sin embargo, la evidencia empírica muestra que la diferencia entre ambos sistemas se refleja en el uso como fuente de financiación de los créditos o préstamos bancarios (“private financing”) en los países “bank-oriented”, y la preferencia por la emisión de acciones o bonos corporativos (“public financing”) en el caso de las empresas radicadas en países “market-oriented”.
60
Raghuram Rajan y Luigi Zingales. “What do we know about capital structure? Some evidence from international data, 1995.
61
Eric Berkloff, “Capital Structure as a mechanism of control: A comparison of financial systems”, en Aoki, M. et al, The Firm as a Nexus of Treaties, Sage Publications, Londres 1990.
62
Puede considerarse un país orientado hacia la banca a aquel en el que el sector bancario interactúa cotidianamente con las corporaciones, otorgando créditos y/o actuando como intermediario en la emisión o suscripción de títulos. Por el contrario, en los países orientados hacia el mercado, los bancos tienen numerosas restricciones para poder interactuar con las corporaciones, razón por la que las compañías prefieren conseguir fondos emitiendo o suscribiendo títulos en el mercado de capitales.
Estos tres son sólo algunos de los factores institucionales que influyen en la elección de la estructura óptima de capital. Como se puede observar, en cada país incidirán en mayor o menor medida, por esta razón, puede darse que distintas sucursales o filiales de una misma corporación exhiban estructuras de capital diferentes entre sí.
2.5 Resumen
Esta Segunda Parte del trabajo contiene las definiciones más comunes del concepto de apalancamiento financiero, también conocido como “leverage”, y cuáles son las medidas que se utilizan usualmente para determinar el nivel de apalancamiento de una corporación.
Además, se mencionan los ratios de endeudamiento que se utilizarán en este estudio, junto con una breve descripción de los determinantes y los tipos de correlación que existen entre el “leverage” y los distintos factores analizados.
Por último, se aclara que la estructura de capital de una compañía muchas veces se ve afectada por las leyes y normas vigentes en cada país (a esta variable se la denomina “factores institucionales”). Sin embargo, este trabajo no intenta analizar en profundidad esta relación.
PARTE III
EL MODELO DE
CONTRASTACIÓN
3.1 El modelo
La regresión que se utilizará en el trabajo se define como regresión uniecuacional, conjunto al que pertenecen todas aquellas regresiones en las que el comportamiento de la variable Y (alguno de los tres ratios de deuda analizados) se explica por una o más variables X (papel que cumplen los determinantes descriptos en la segunda parte). Es decir que la variable dependiente (el nivel de apalancamiento -medido por los ratios de deuda) se expresa como una función lineal de una o más variables, denominadas variables explicativas.63
Vale destacar que el análisis de regresión que se realizará en este trabajo se denomina análisis de regresión múltiple, ya que la dependencia de la variable Y es explicada por más de una variable independiente o explicativa (este estudio toma en cuenta cinco posibles determinantes de la estructura de capital).
Booth et al definen a su modelo como una “cross sectional regression” de los tres tipos de ratios de endeudamiento64 de las corporaciones contra la tangibilidad de sus activos, una tasa promedio de los impuestos, su rentabilidad (medida por el ROA), el market to book ratio, la desviación estándar del ROA (que mide el riesgo del negocio) y el logaritmo natural de sus ventas (estima el tamaño de la corporación).
El modelo utilizado en este trabajo no incluye (como sí lo hace el de Booth et al) la tasa impositiva promedio, aunque sí toma en cuenta el riesgo de negocio de la empresa (Business Risk). De este modo, la regresión que se utilizará contiene una variable explicativa más que la aplicada por Rajan y Zingales en los países del G-765, pero una menos que la formulada por Booth et al para su muestra de 10 países en desarrollo66. El modelo puede ser expresado de la siguiente forma:
(D/V)i,t = ααααi + ΣΣ βΣΣβββj,i X j, i, t + εεεεi, t
donde,
(D/V)i,t es uno de los tres ratios de endeudamiento de cada corporación “i” en un
momento “t”
63
Damodar N. Gujarati. Econometría, Segunda Edición, McGraw-Hill Interamericana de México, México, 1992.
64
Cfr. 2.1, El Concepto de Leverage.
65
Estados Unidos, Gran Bretaña, Francia, Italia, Japón, Canadá y Alemania.
66
αi es la intercepción67
Σ representa el símbolo “sumatoria”, la cual va de J=1 hasta J=n (de acuerdo al número de variables explicativas del modelo)
X j, i, t es la variable explicativa “j”(el “determinante”) calculada para la corporación “i”
en el momento “t”
εi, t es el factor que mide el posible error de la regresión para la empresa “i” en el
momento “t”
Con el objetivo de comprender cuáles son los datos arrojados por la regresión que serán de utilidad a la hora de extraer conclusiones (sobre la dependencia del nivel de leverage en los distintos determinantes analizados) es útil expresar el modelo de una forma más clara:
(D/V) = α + β1Tangibilidad de los Activos + β2Market to Book Ratio + β3Tamaño +
β4Rentabilidad + β5Riesgo de Negocio
En esta ecuación se puede observar que los valores obtenidos para las distintas β son los que indican de qué modo inciden cada uno de los determinantes sobre el ratio de deuda (representado por (D/ V)i,t ).
3.2 Razones de la elección del modelo
A pesar que el modelo aplicado por Rajan y Zingales no difiere mucho del utilizado por Booth et al, éste último toma en cuenta dos variables más que influyen sobre la estructura de capital. Sin embargo, la principal razón por la cual se eligió el segundo modelo no es su mayor cantidad de variables explicativas sino el hecho que Argentina es un país cuyas características macroeconómicas e institucionales lo asemejan más a
67
Vale aclarar que en Booth et al la intercepción varía de acuerdo a la compañía y al tiempo (es decir, es del tipo αi + αt ). Dado el programa utilizado para calcular la regresión (Microsoft Excel), la intercepción
los países analizados en “Capital Structures in Developing Countries”68 que a aquellos pertenecientes al G-7 (analizados por Rajan y Zingales69).
El hecho que las corporaciones de Brasil y México (países latinoamericanos como Argentina) hayan sido analizadas con el método de Booth et al, hizo que la decisión sobre qué método utilizar para contrastar la hipótesis del trabajo recayera en el modelo aplicado en los 10 países en vías de desarrollo.
Por último, no menos importante es el hecho que la información necesaria para poder calcular los ratios de endeudamiento que se utilizaron en Booth et al es más accesible y de menor costo que la requerida para calcular los ratios usados por Rajan y Zingales.
3.3 Comportamiento de los determinantes analizados en estudios previos
Como ya se ha mencionado, este trabajo realiza un estudio parecido al que Rajan y Zingales, y Booth et al llevaron a cabo en otros países del mundo. Por esta razón, es interesante mencionar cuál ha sido la relación observada en esos países entre el nivel de apalancamiento financiero y los determinantes. Más adelante, una vez aplicado el modelo para el caso argentino, se procederá a la comparación de los resultados de los tres estudios.
La principal conclusión extraída en los trabajos precedentes es que la rentabilidad incide negativamente en el nivel de deuda que toman las empresas. Esta relación es aún más marcada en el caso de los países en vías de desarrollo. Esto quiere decir que las empresas rentables radicadas en países emergentes utilizan un mayor porcentaje de fondos generados internamente (para financiarse) que las corporaciones de países desarrollados.
La tangibilidad de los activos está correlacionada positivamente con el leverage (es decir, mayor proporción de activos tangibles, más endeudada la empresa) en todos los países del G-7. Sin embargo, Booth et al descubrieron que esta relación positiva deja de serlo si se observan los ratios de deuda total (total-debt ratio)70. Pero también observan que la tangibilidad de los activos está asociada con incrementos del ratio de endeudamiento si se toma en cuenta el “long term debt ratio” (ratio de deuda de largo plazo). Esto implica que una compañía con activos tangibles utilizará deuda de largo
68
Laurence Booth et al. “Capital Structures in Developing Countries”, Febrero 2001.
69
Raghuram Rajan y Luigi Zingales. “What do we know about capital structure? Some evidence from international data, Diciembre 1995.
plazo en lugar de otros tipos, pero a pesar de eso, su nivel de endeudamiento total tenderá a disminuir.
El tamaño también incide positivamente sobre el nivel de apalancamiento financiero que toman las compañías establecidas en los países desarrollados, con la única excepción de Alemania71.
El market to book ratio, que mide la tasa de crecimiento futuro de una compañía, muestra un coeficiente negativo en todos los países del G-7. Esto indica que las corporaciones que esperan crecer en un futuro, deciden no tomar altos niveles de deuda para financiar sus proyectos. En el caso de las corporaciones de los 10 países analizados por Booth et al, se da un hecho extraño en cuanto a la relación entre crecimiento y nivel de apalancamiento. Cuando se utilizan valores de libro para calcular los ratios, la correlación es ambigua, mientras que una vez que se toman los valores de mercado para calcular los ratios, el market to book ratio ejerce una clara influencia negativa sobre la decisión de financiarse con deuda.
Finalmente, el “Business Risk” (variabilidad del ROA) demuestra un efecto ambiguo al calcularse para cualquiera de los tres tipos de ratio de deuda, a pesar de la correlación negativa que sugieren algunos autores72. Por esta razón, Booth et al no formulan conclusión alguna sobre la influencia de este determinante en la estructura de capital elegida por una corporación.
3.4 El Criterio de Refutación
El análisis que se llevará a cabo en la cuarta Parte no será totalmente de tipo cuantitativo, es decir, no se realizará una prueba de hipótesis estadística sino que se aceptará o refutará la hipótesis nula (HO) utilizando un criterio de tipo cualitativo que se
explicará en los siguientes párrafos.
Para poder aplicar ese criterio de refutación, la hipótesis de investigación del trabajo debe ser reformulada (lo cual no implica un cambio de la misma sino sólo una nueva forma de expresarla) estableciendo los valores esperados de las variables explicativas. La hipótesis de investigación (HI), basada en los resultados obtenidos por los estudios
previos y la literatura especializada en la materia, es la siguiente:
70 Cfr. Pág.105, Booth et al, 2001. 71 Cfr. Pág.1454, Rajan y Zingales, 1995. 72 Cfr. 2.2.5, Riesgo de Negocio.
HI
Rentabilidad = X1 = Signo Negativo del Estadístico de Prueba (implica la correlación
negativa entre rentabilidad y “leverage” )
Market to Book Ratio = X2 = Signo Negativo del Estadístico de Prueba (nuevamente
implica una correlación negativa entre el apalancamiento financiero y el determinante analizado)
Porcentaje de Activos Fijos = X3 = Signo Positivo del Estadístico de Prueba (en este
caso la correlación entre los activos fijos y el apalancamiento es positiva, es decir a mayor cantidad de activos fijos, mayor nivel de endeudamiento)
Tamaño = X4 = Signo Positivo del Estadístico de Prueba (otra vez la correlación entre el
determinante y el leverage es positiva)
Riesgo de Negocio = X5 = Signo Negativo del Estadístico de Prueba (en este caso, la
correlación es negativa73)
De este modo, si los estadísticos de prueba de las variables explicativas para Argentina tienen los mismos signos que los observados en los estudios previos (justamente son los de la hipótesis de investigación), se podrá decir que “los determinantes de la estructura de capital en corporaciones argentinas se comportan de manera similar a como lo hacen en corporaciones extranjeras”, quedando así demostrada la hipótesis de investigación del trabajo.
En esta prueba de hipótesis, la única forma de demostrar la HI es por medio de la
refutación de la hipótesis nula. Como el objetivo es rechazar HO, es necesario
recordarla: “Los determinantes de la estructura de capital en corporaciones argentinas no se comportan de manera similar a como se observa en otros países del mundo”. Las nuevas hipótesis nulas serán tres, de acuerdo con cada uno de los ratios de endeudamiento analizados en la Segunda Parte. De esta manera es posible refutar la HO
en cada caso por separado.
73
Aunque en los estudios previos los signos han sido diversos, por lo general se puede esperar que una empresa con alto riesgo tenga un nivel de endeudamiento más bajo que otras, ya que los inversores no están dispuestos a aplicar sus fondos en de compañías con una alta probabilidad de fracaso financiero.
Lo particular del criterio de refutación utilizado en este trabajo es que se divide en dos, una forma débil y una forma fuerte de refutación de la Hipótesis Nula.
La forma débil consiste en que dos o tres de las variables explicativas se comporten de similar manera a como se observa en los estudios previos. El determinante se correlaciona con el apalancamiento de igual manera que en otros países siempre que el signo del estadístico de prueba del modelo aplicado en Argentina coincide con el signo del estadístico observado en los anteriores modelos.
La forma fuerte de refutación consiste en que cuatro o cinco de las variables explicativas se comporten igual que en los países del extranjero. Nuevamente son los signos de los estadísticos de prueba los que se utilizan para determinar el comportamiento de las variables explicativas.
Siguiendo este criterio, se decidirá si rechazar débil o fuertemente cada una de las tres hipótesis nulas de acuerdo con los signos de los estadísticos arrojados por las regresiones calculadas para los distintos ratios de deuda de las corporaciones argentinas. Cada vez que el signo del estadístico no se corresponde con el de la hipótesis nula, ese determinante se comporta de manera similar a como lo hace en los países del extranjero. Por esta razón, es necesario tener en cuenta la notación de la HO (según el signo opuesto
al obtenido en los estudios previos) en cada caso:
Ratio Total de Deuda a Valor de Libros74 HO
Rentabilidad = X1 = Signo Positivo (es el signo opuesto al obtenido en el estudio previo)
Market to Book Ratio = X2 = Signo Positivo75
Porcentaje de Activos Fijos = X3 = Signo Negativo76
Tamaño = X4 = Signo Negativo
Riesgo de Negocio = X5 = Signo Positivo y Negativo (efecto ambiguo)
74
Es importante destacar que este ratio y los estadísticos de prueba respectivos sólo fueron calculados por Booth et al para el caso de los países en vías de desarrollo.
75
Cabe aclarar que este signo no se corresponde con lo observado en el estudio de Booth et al. En ese trabajo el signo del estadístico no se corresponde con lo establecido por la literatura previa, según la cual la correlación entre el crecimiento y el apalancamiento es negativa. Véase Parte II, Correlación entre los determinantes y el nivel de leverage.
76
En Booth et al la correlación observada es positiva, sin embargo, los autores especializados consideran que esta relación es positiva, es decir, a mayor proporción de activos fijos, mayor nivel de endeudamiento.
Ratio de Deuda de Largo Plazo a Valor de Libros HO
Rentabilidad = X1 = Signo Positivo
Market to Book Ratio = X2 = Signo Positivo77
Porcentaje de Activos Fijos = X3 = Signo Negativo
Tamaño = X4 = Signo Negativo
Riesgo de Negocio = X5 = Signo Positivo y Negativo (no es calculado por Rajan y
Zingales)
Ratio de Deuda de Largo Plazo a Valor de Mercado HO
Rentabilidad = X1 = Signo Positivo
Market to Book Ratio = X2 = Signo Positivo
Porcentaje de Activos Fijos = X3 = Signo Negativo
Tamaño = X4 = Signo Negativo
Riesgo de Negocio = X5 = Signo Positivo y Negativo (no es calculado por Rajan y
Zingales)
3.5 Resumen
La Parte III introduce el modelo de contrastación empírica utilizado para observar la relación entre el apalancamiento y los determinantes en el caso de las corporaciones argentinas. La regresión aplicada es: (D/V)i,t = αi + Σ βj,i X j, i, t + εi, t. También se
explican las principales razones de la elección del modelo y se menciona el comportamiento de los determinantes en estudios anteriores realizados en países del extranjero.
Por último, se describe en profundidad el criterio de refutación de la hipótesis nula (HO),
el cual permitirá demostrar la hipótesis de investigación (HI) y extraer luego las
conclusiones finales del trabajo que se expondrán en tanto en la Cuarta como en la Quinta Parte del trabajo.
77
En Booth et al la correlación es positiva, sin embargo, Rajan y Zingales observan una correlación negativa que se corresponde con la literatura previa. Por esta razón, el signo en la HO es positivo.
PARTE IV
APLICACIÓN DEL
MODELO EN
4.1 Financiamiento de las empresas en Argentina
El trabajo de graduación de Thompson78 analizó y describió, basándose en una encuesta elaborada por el Instituto Argentino de Mercados de Capitales79, cuáles son las formas más utilizadas por las empresas argentinas para financiarse en el largo plazo, y si establecen algún tipo de ratio óptimo de endeudamiento.
En este último punto, se observó que más del 50% de las empresas encuestadas establecen un nivel de endeudamiento óptimo, por ende tienen decidida una determinada estructura de capital. Más interesante aún es el hecho que de ese 50%, casi todas respondieron que ese ratio de deuda óptimo oscila entre un 0 y un 40%. Además, la dependencia de las empresas argentinas en los fondos autogenerados se ve reflejada en que 6 de cada 10 de las empresas encuestadas admitió que financian la mayoría de sus proyectos con recursos propios. Sólo el 21% utiliza la emisión de acciones como medio para obtener capital. Esto hace evidente la existencia de cierto orden jerárquico, tal cual lo postula la POH.
Hay que destacar que la mayor parte de las compañías que toma en cuenta la encuesta del I.A.M.C no cotizan en bolsa, es decir, no se corresponden con la muestra de corporaciones que se utiliza en este trabajo. Es por eso que todas las empresas no cotizantes mencionaron el uso de préstamos bancarios para financiar sus proyectos en lugar de la emisión de acciones u obligaciones negociables. Por el contrario, algunas de las corporaciones que cotizan en la BCBA reconocieron la utilización del mercado de capitales como fuente de financiación (tanto por medio de la emisión de acciones como de bonos corporativos).
Sumado a estos datos, se puede encontrar una reseña más que relevante para el objetivo de este estudio. Según la encuesta, las inversiones proyectadas de las empresas (es decir entre 1997 y 2001-2) serían financiadas aproximadamente en un 60% con capital propio, más de un 20% con endeudamiento bancario (porcentaje que asciende al 32% en las empresas de mayor tamaño), un 7% por medio de la incorporación de nuevos socios (por medio de acciones o aportes directos de capital) y sólo un 1% utilizaría la emisión
78
Andrés Thompson. “Patrones de Financiación de largo plazo en empresas argentinas, una primera aproximación”, 1997.
79
Instituto Argentino de Mercado de Capitales. Mercado de Valores de Buenos Aires S.A. “Estructura de Capital y Financiamiento, Encuesta a 1000 empresas”, junio de 1997.
de bonos corporativos (esto no hace más que confirmar el desconocimiento que reina en las empresas argentinas acerca de cómo suscribir títulos de deuda80).
4.2 Datos y Empresas analizadas
La principal fuente utilizada en este trabajo para la recolección de información es el