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UNIVERSIDAD METROPOLITANA DECANATO DE ESTUDIOS DE POSTGRADO MAESTRÍA EN ADMINISTRACIÓN DE
EMPRESAS MENCIÓN GERENCIA DE FINANZAS
APLICACIÓN DEL MODELO EGARCH A LA VOLATILIDAD DE LA ACCION DE CANTV PERIODO 1999-2004
Autores: López Ygnacares
Salcedo Marisol
Tutor: Mendible Daniel
Caracas, Septiembre 2005
ii
Dedicatoria Dios es fuente de fortaleza y de amor constante, mis esperanzas se
consolidan a través de la fe, gracias por permitirme creer en esa fuerza
mágica y por contar con personas de valores leales y de sentimientos
sinceros, tales como mi gran familia, en especial a mis tres grandes
ejemplos de amor y constancia que ya no están a mi lado, mis amigos
verdaderos, mi amor platónico y real, y todas aquellas personas que ha
aportado y creído en mi, apoyándome en mi crecimiento personal y
profesional.
Mis más sinceros agradecimientos.
Marisol Salcedo
iii
Dedico esta tesis:
• A dios creador del universo y dueño de mi vida que me permite construir otros mundos mentales posibles.
• A mi padre por enseñarme a luchar para alcanzar mis metas y por el
amor profesado durante su tiempo en este mundo. Mi triunfo es Tuyo...
• A Ti…Jesús Rafael por brindarme tu amor, cariño y estímulo en diversas situaciones de mi vida ¡Gracias!.
• A mis familiares, amigos y todos aquellos que de una u otra forma me han ayudado a hacer realidad esta meta.
Ygnacares López
iv
APROBACIÓN
Quien suscribe DANIEL R, MENDIBLE COLMENARES, Tutor del Trabajo de Grado APLICACIÓN DEL MODELO EGARCH A LA VOLATILIDAD DE LA ACCION DE CANTV PERIODO 1999-2004, elaborado por Ygnacares López Rodríguez y Marisol Salcedo, para optar al título de Magíster en Administración de Empresas Mención Gerencia de Finanzas, considera que el mismo reúne los requisitos exigidos por el Decanato de Postgrado de la Universidad Metropolitana y tiene méritos suficientes como para ser sometido a la presentación y evaluación por parte del Jurado examinador;
En la ciudad de Caracas, a los veintisiete (27) días del mes de septiembre del 2005.
Nombre: __________________ __________________
Tutor
v
DERECHO DE AUTOR
Nosotros, Ygnacares López Rodríguez y Marisol Salcedo, titulares de las Cédulas de Identidad número 13.936.385 y 6.720.015 respectivamente, cedemos a la Universidad Metropolitana el derecho de reproducir y difundir el presente trabajo titulado APLICACIÓN DEL MODELO EGARCH A LA VOLATILIDAD DE LA ACCION DE CANTV PERIODO 1999-2004, con las únicas limitaciones que establece la legislación vigente en materia de derecho de autor.
En la ciudad de Caracas, a los veintisiete (27) días del mes de
Septiembre del 2005.
__________________
__________________ Autores
vi
Resumen El objetivo del presente estudio es determinar los factores de riesgos involucrados en la estimación de la volatilidad del valor de la empresa CANTV, enfocado sobre la teoría de precios de arbitraje (APT) propuesta por ROSS (1976), mediante el análisis de un modelo multifactorial que nos permitió evaluar el comportamiento de las variables y sus efectos, aplicando el modelo Egarch. De esta forma el trabajo está estructurado en cinco secciones: En la primera sección, se plantea los lineamientos de la investigación en relación a su importancia, objetivo general y específico, así mismo como la justificación y limitaciones presentadas en el desarrollo del estudio planteado. En la segunda sección, se exponen las teorías y los términos conceptuales que sustentan el marco teórico, abordando conceptos relacionados con la estructura de capital, riesgo, volatilidad y modelos estadísticos que respaldan el objetivo general de la investigación desarrollada. En la tercera sección se incluyen los fundamentos relacionados con el marco metodológico, cuyo enfoque es explicativo y de tipo documental. De esta forma la investigación fue orientada hacia la búsqueda de las relaciones existentes entre las causas y efectos que incidieron en los resultados del estudio. En la cuarta sección se analizó las particularidades del sector de telecomunicaciones, el entorno general de la empresa, antecedentes, estrategias de mercado y su participación en los mercados de capitales. Así mismo se extracta los eventos que han caracterizado el entorno nacional e internacional que comprende el periodo (Enero 1999 y Diciembre 2004). Posteriormente analizamos el aspecto financiero en función de la estructura de capital y las políticas de dividendos.
Por último, en la quinta sección, se desarrolló la aplicación del modelo multifactorial a través del análisis de los componentes principales, donde se estableció el criterio para la selección de las variables y su posterior clasificación en tres divisiones. Asi mismo, se busco un modelo que representara la volatilidad histórica de la acción de CANTV, a través de los factores seleccionados. Como herramienta para el proceso de selección de
vii
factores se utilizó el Sistema SPSS (Versión 7.5).1 y el Econometric Views 5 ﴾Eviews﴿, para aplicar el modelo de volatilidad.
1 Herramienta estadística que permite tomar decisiones con base en la información obtenida y cuantificar el análisis del proceso para la aplicación del modelo.
viii
Índice General
Dedicatoria.......................................................................................................ii
Aprobacion......................................................................................................iv
Derecho de Autor.............................................................................................v
Resumen ........................................................................................................vi
Índice General............................................................................................... viii
Lista de Tablas y Figuras............................................................................... xii
Introducción .................................................................................................. 15
Capítulo 1 ..................................................................................................... 18 1. Planteamiento del Problema............................................................................ 18
1.1. Descripción del producto objeto de estudio ............................................. 18 1.2. Formulación del problema ....................................................................... 18 1.3. Importancia de la investigación ............................................................... 18 1.4. Objetivo general ....................................................................................... 19 1.5. Objetivos específicos ............................................................................... 19 1.6. Justificación de la investigación............................................................... 20 1.7. Limitaciones............................................................................................. 20
Capítulo 2 ..................................................................................................... 21 2. Marco Teórico................................................................................................. 21
2.1. Bases Teóricas.......................................................................................... 21 2.1.1 Modelo de Valoración por Arbitraje (APT)................................ 23 2.1.2 Capital Asset Pricing Model (CAPM) ........................................ 26
2.2. Factores de Riesgo ................................................................................... 27 2.2.1 Factores que afectan los precios de las acciones......................... 27
2.3. Estructura de Capital ................................................................................ 29 2.3.1 Definición.................................................................................... 29 2.3.2 Consideraciones Básicas en la elección de la Estructura de Capital ………………………………………………………………….31 2.3.3 Decisiones de Estructura de Capital y el Valor de Mercado de las Acciones ………………………………………………………………….32
2.4. Riesgo....................................................................................................... 33 2.4.1 Definición de Riesgo................................................................... 33 2.4.2 Clasificación del riesgo............................................................... 34
2.4.2.1 Riesgo de Mercado................................................................... 34 2.4.2.2 Riesgo de Crédito..................................................................... 35
ix
2.4.2.3 Riesgo de Liquidez................................................................... 35 2.4.2.4 Riesgo Operacional y Legal ..................................................... 35 2.4.2.5 Riesgo Comercial ..................................................................... 35
2.4.3 Tipos de Riesgo de Mercado....................................................... 35 2.4.3.1 Riesgo de Tasas de Interés ....................................................... 36 2.4.3.2 Riesgo de Tipo de Cambio....................................................... 36 2.4.3.3 Riesgo Accionario.................................................................... 37
2.5. Forma de medir el riesgo ......................................................................... 39 2.5.1 Volatilidad................................................................................... 39
2.5.1.1 Concepto estadístico ................................................................ 39 2.5.1.2 Concepto financiero ................................................................. 39
2.5.2 Medidas de volatilidad ................................................................ 39 2.5.2.1 Volatilidad puntual o serial ...................................................... 41 2.5.2.2 Estimación no paramétrica o paramétrica ............................... 41
2.5.2.2.1 Modelos Estadísticos......................................................... 42 2.5.2.2.1.1 Modelos GARCH....................................................... 42 2.5.2.2.1.2 Modelos de Volatilidad Estocástica ........................... 44
2.5.2.2.2 Medidas basadas en medias móviles................................. 45 2.5.2.2.3 El modelo de regresión múltiple ....................................... 46
Capítulo 3 ..................................................................................................... 48 3. Marco Metodológico....................................................................................... 48
3.1. Definición de Estudios Explicativos ........................................................ 48 3.2. Nivel y tipo de la investigación................................................................ 48 3.3. Metodología de Investigación.................................................................. 49
Capítulo 4 ..................................................................................................... 52 4. Entorno de la empresa CANTV ...................................................................... 52
4.1. Sector de Telecomunicaciones................................................................. 52 4.1.1 Sector de Telecomunicaciones a Nivel Mundial......................... 52 4.1.2 Sector de Telecomunicaciones a Nivel Nacional........................ 56
4.2. Antecedentes de la empresa CANTV ...................................................... 58 4.3. Resumen Análisis del Mercado............................................................... 60
4.3.1 Objetivos de Mercado ................................................................. 60 4.3.2 Segmentación de mercado........................................................... 62 4.3.3 Ventajas de Cantv en el sector de Telecomunicaciones en Venezuela.................................................................................................... 63
4.4. Análisis de la industria ............................................................................. 64 4.4.1 Participantes de la industria ........................................................ 64 4.4.2 Marco Regulatorio ...................................................................... 67
4.5. Participación Bursátil ............................................................................... 67 4.5.1 Mercado Nacional e Internacional de acciones.......................... 67
4.6. Breve análisis del Entorno periodo en estudio......................................... 71 4.6.1 Entorno endógeno de la empresa ................................................ 71 4.6.2 Entorno exógeno de la empresa .................................................. 73
4.7. Análisis estructura de capital de CANTV y política de dividendos ....... 75
x
4.7.1 Estructura de capital de CANTV ............................................... 75 4.7.2 Políticas de los Dividendos ......................................................... 79
Capítulo 5 ..................................................................................................... 83 5. Aplicación del Modelo.................................................................................... 83
5.1. Selección de las variables......................................................................... 83 5.1.1 Elección de las variables para la implementación del modelo.... 83
5.1.1.1 Variables Macroeconómicas a Nivel Nacional e Internacional ………………………………………………………………..84 5.1.1.2 Variables Endógenas de la empresa......................................... 86
5.1.2 Pasos a seguir para la aplicación del análisis factorial............... 87 5.1.3 Análisis de los datos.................................................................... 90
5.1.3.1 Normalidad............................................................................... 90 5.1.3.2 Homocedasticidad.................................................................... 92
5.1.4 Supuestos del análisis factorial ................................................... 93 5.1.5 Interpretación de los factores .................................................... 100
5.2. Estimación del Modelo. ......................................................................... 106 5.2.1 Estimación del Modelo tomando como variable dependiente el rendimiento de la acción en el mercado Nacional (TDVD.CR) en exceso con la tasa libre de riesgo. ......................................................................... 106 5.2.2 Estimación del Modelo tomando como variable dependiente el rendimiento de la acción en el mercado Internacional (ADRS) en exceso con la tasa libre de riesgo. ......................................................................... 112
6. Conclusiones ................................................................................................. 116 7. Recomendaciones.......................................................................................... 119 Bibliografías...................................................................................................... 120
Paginas Consultadas...................................................................................... 120 Libros Consultados ....................................................................................... 120
ANEXOS .......................................................................................................... 122 ANEXO Nro. 1 ............................................................................................. 122 BASES CONCEPTUALES FINANCIERAS............................................... 122
Acciones........................................................................................ 122 Análisis Multivariante................................................................... 122 Aversión al riesgo ......................................................................... 122 Desempleo..................................................................................... 123 Deuda Pública ............................................................................... 123 Deuda Corporativa ........................................................................ 123 El Nasdaq Composite.................................................................... 123 Índice Bursátil Caracas (IBC) ....................................................... 123 Índice industrial de la producción................................................. 124 Inflación ........................................................................................ 124 Indicadores financieros ................................................................. 124 Índices de Precios.......................................................................... 124 Matriz de Identidad ....................................................................... 125 Mercados Emergentes ................................................................... 125
xi
Producto interno bruto (PIB)......................................................... 125 Riesgo país .................................................................................... 125 Reservas internacionales ............................................................... 125 Tipo de Cambio............................................................................. 126 Valorización de la Acción............................................................. 126 Valor Económico .......................................................................... 126 Valor en libros de la acción........................................................... 127 Valor intrínseco patrimonial ......................................................... 127 Varianza ........................................................................................ 127 Volatilidad..................................................................................... 127 Volumen en términos bursátiles.................................................... 127
ANEXO Nro.2 .............................................................................................. 128 ANEXO Nro.3 .............................................................................................. 129
xii
Lista de Tablas y Figuras Tablas Tabla Nro.1 Ecuación Modelo de Valoración por Arbitraje .......................... 24 Tabla Nro.2 Ecuación Patrimonial................................................................ 30 Tabla Nro.3 Ecuación Modelo Garch ........................................................... 43 Tabla Nro.4 Ecuación Modelo Regresión Múltiple ....................................... 46 Tabla Nro.5 Principales Empresas Operadoras en Venezuela.................... 58 Tabla Nro.6 Detalle Accionistas de CANTV al 31-12-2003.......................... 60 Tabla Nro.7 Distribución % de Números de Suscriptores por operadoras, en
Telefonía móvil en Venezuela................................................................ 66 Tabla Nro.8 Información de Empresa del Sector de Telecomunicación en la
Bolsa de New York (NYSE) ................................................................... 68 Tabla Nro.9 Empresas que conforman el IBC de la Bolsa de Valores de
Caracas. ................................................................................................ 70 Tabla Nro.10 Análisis Financiero de la Estructura de Capital de CANTV ..... 76 Tabla Nro.11 Estructura de la Deuda Financiera de CANTV. Diciembre 2004
............................................................................................................... 77 Tabla Nro.12 Niveles de Indice deuda con El internacional Finance
Corporation (IFC)................................................................................... 78 Tabla Nro.13 Base Determinación de dividendos ........................................ 79 Tabla Nro.14 Indicadores Financieros .......................................................... 81 Tabla Nro.15 Sección de Variables Macroeconómicas a nivel Internacional 85 Tabla Nro.16 Sección de Variables Macroeconómicas a nivel Nacional ...... 85 Tabla Nro.17 Sección de Variables Endógena de CANTV ........................... 86 Tabla Nro.19 Media y Desviación Típica de las Variables Exógenas ......... 88 Internacionales seleccionadas..................................................................... 88 Tabla Nro.20 Media y Desviación Típica de las Variables ........................... 89 Exógenas Nacionales seleccionadas............................................................ 89 Tabla Nro.21 Media y Desviación Típica de las variables endógenas
seleccionadas. ....................................................................................... 89 Tabla Nro.22 Pruebas de Normalidad Variables Exógenas Internacionales
............................................................................................................... 90 Tabla Nro.23 Pruebas de Normalidad Variables Exógenas Nacionales .... 91 Tabla Nro.24 Pruebas de Normalidad variables endógenas....................... 91 Tabla Nro.25 Prueba de Homocedasticidad de los factores exógenos
internacionales....................................................................................... 92 Tabla Nro.26 Prueba de Homocedasticidad de los factores exógenos
nacionales.............................................................................................. 92 Tabla Nro.27 Prueba de Homocedasticidad de los factores endógenos ...... 93 Tabla Nro.28 Matriz de correlación de variables exógenas internacionales . 94 Tabla Nro.29 Matriz de correlación de variables exógenas nacionales ........ 95
xiii
Tabla Nro.30 Matriz de correlación de variables endógenas ........................ 96 Tabla Nro.31 Matriz antimagen variables exógenas internacionales ............ 97 Tabla Nro.32 Matriz antimagen variables exógenas nacionales ................... 97 Tabla Nro.33 Matriz antimagen variables endógenas................................... 98 Tabla Nro.34 Prueba de Barlett y contraste MSA ...................................... 99 Tabla Nro 35 Resultado de la comunalidad del Total de los factores ....... 100 Tabla Nro.36 Matriz de componentes solución inicial, solución no rotada y
solución rotada factores exógenas internacionales ............................. 101 Tabla Nro.37 Matriz de Componentes rotados factores exógenos
internacionales..................................................................................... 102 Tabla Nro.38 Matriz de componentes solución inicial, solución no rotada y
solución rotada factores exógenas nacionales .................................... 103 Tabla Nro.39 Matriz de componentes rotados de los factores exógenas
nacionales............................................................................................ 103 Tabla Nro.40 Matriz de componentes solución inicial, solución no rotada y
solución rotada factores endógenas .................................................... 104 Tabla Nro.41 Matriz de componentes rotados factores endógenas........... 105 Tabla Nro.42 Estadisticos descriptivo del rendimiento de CANTV.............. 106 Tabla Nro.43 Cálculo Modelo Regresión EGARCH para la TDVCR........... 110 Tabla Nro.44 Estadisticos descriptivo del rendimiento de ADRS................ 112 Tabla Nro.45 Cálculo Modelo Regresión EGARCH para ADRS de CANTV114
xiv
Figuras Figura Nro.1 Tendencia de la Tasa Activa Promedio en Venezuela........... 36 Figura Nro.2 Tendencia de la Tasa de Cambio en Venezuela................. 37 Figura Nro.3 Componentes del Riesgo en Acciones .................................... 38 Fuente: Estudio de Volatilidad. ..................................................................... 40 Figura Nro.4 Clasificación de las medidas de volatilidad ............................. 40 Figura Nro.5 Pasos de Construcción Modelo Estadístico ............................. 51 Fuente: Estadistica para los negocios y la Economía. Newbold , Paul
(1998).España. ...................................................................................... 51 Figura Nro.6 Participación de Clientes Totales en Latinoamérica por
operador ................................................................................................ 55 Figura Nro.7 Composición Accionaría de CANTV al 31-12-2003 ................. 59 Fuente: Informes Anuales CANTV 1999-2004.............................................. 62 Figura Nro.8 Suscriptores de CANTV por Servicios. Periodo: 1999-2004 .... 62 Figura Nro.9 Suscriptores de Telefonía Móvil .(Periodo 1995-2004) ............ 66 Figura Nro.10 Tendencia Precios Ajustados de las Acciones y ADRS
(CANTV) ................................................................................................ 69 Fuente: Finance.yahoo.com ......................................................................... 69 Figura Nro.11 Comportamiento del Indice IBC mensual (Expresados en
Puntos) .................................................................................................. 69 Figura Nro.12 Evolución del ADR´s y los efectos de algunos eventos del
entorno................................................................................................... 74 Figura Nro.12 Representación del Riesgo País Embi Plus de los Países
Emergentes. .......................................................................................... 74 Figura Nro.14 Proporción de la Deuda Financiera según el tipo de moneda.
............................................................................................................... 78 Figura Nro.15. Representación de los Dividendos Pagados Periodo 1997-
2004....................................................................................................... 81 Figura Nro.16. Composición Accionaría 2004-2003-2002 y 2001............... 82 Figura Nro.17. Rendimientos estandarizados (ri/σ). Prima por volatilidad
(Riesgo) ............................................................................................... 106 Figura Nro.18. Histograma de los rendimientos de CANTV en exceso a los
rendimientos libre de riesgo (Rit - Rif) ............................................... 107 Figura Nro.19. Grafico modelando el efecto de las variables seleccionadas
sobre el rendimiento histórico de la acción de CANTV........................ 111 Figura Nro.20. Histograma de los rendimientos de ADRS de CANTV en
exceso a los rendimientos libre de riesgo (Rit - RifADR) ................... 113 Figura Nro.21. Grafico modelando el efecto de las variables seleccionadas
sobre el rendimiento histórico ADRS de CANTV. ............................... 115
Introducción
En la actualidad las condiciones del entorno económico hacen que los
mercados financieros lleguen a ser substancialmente volátiles, interfiriendo
en la toma de decisiones de las empresas e inversores. Es por ello que la
volatilidad ha sido objeto de diversas investigaciones que pretenden medir y
analizar los efectos que esta genera.
De esta manera la estimación de la volatilidad de las acciones de una
corporación esta estrechamente relacionada con los modelos
heterocedásticos2 que ayudan a su calculo y se muestran especialmente
útiles para: la modelización de una volatilidad no constante en el tiempo,
recoger en modelos teóricos la evidencia empírica de que la volatilidad se
manifiesta en olas y predecir la volatilidad futura.
Es importante destacar que existen algunos métodos que permiten predecir
la volatilidad del precio de las acciones dentro de los cuales se destacan: el
método de series de tiempo, la volatilidad histórica, y la desviación estándar
implícita.
En teoría, esta investigación se orienta a sustentar las bases para su
cuantificación, analizando los modelos teóricos que hasta ahora han sido
aplicado mediante la base que argumenta el estudio del modelo APT de
Ross (1976) la cual explica que la existencia de factores comunes, influye en
la valoración de activos de varios mercados, provocando la transmisión de
volatilidad.
2 Los modelos en los cuales los términos de error no tienen todos la misma varianza se denominan hetorocedástico. Newbold, P. (1998). Estadística para los negocios y la economía. Cuarta Edición, Madrid: Prentice Hall Internacional. (p. 491).
16
Por otra parte existe otra corriente de investigación que concluyen, que la
afluencia de información al mercado aparece en oleadas (EGARCH),
provocando volatilidad conforme se incorpora en el precio, o que sea la
propia dinámica del sistema la que provoque persistencia en la volatilidad.
El objetivo de la investigación es determinar la existencia de un modelo que
permita estimar la volatilidad del valor de la empresa CANTV, mediante la
determinación de los factores de riesgo en su estructura de capital y la
aplicación del análisis multifactorial sustentado por la teoría APT o el modelo
que mejor se ajuste al objetivo de la investigación.
Bajo estas premisas el desarrollo de la investigación estará estructurada en
cinco capítulos.
En el primer capitulo, se expone todo lo relacionado con el planteamiento del
problema de investigación, el cual abarca desde su formulación, importancia,
objetivo general y específico, su justificación y limitación del mismo.
En el segundo capitulo, se reseñará las teorías principales en relación al
riesgo del rendimiento de los activos de capital: la teoría de arbitraje de
precios (Arbitrage Pricing Theory, APT), sustentada por Ross (1976) y la
teoría del modelo de valoración de activo (Capital Asset Princing Model,
CAPM), desarrollado en forma independiente por Lintner (1965) y Sharpe
(1963, 1964) y basado en la teoría del portafolio propuesta por Markowitz
(1952); posteriormente se exponen los conceptos teóricos relacionados al
tema.
17
En el tercer capitulo se presentará un enfoque general de la metodología
aplicada al desarrollo de la investigación, que nos oriento sobre los objetivos
que persigue este estudio.
El entorno de la empresa CANTV se desarrollará en el cuarto capitulo, donde
se menciona de forma general, el sector nacional e internacional de las
empresas de telecomunicaciones. Posteriormente se comentan las
particularidades de la empresa, estrategias de mercado, participación
bursátil, presencia de sus competidores y un breve análisis del entorno
endógeno y exógeno de la compañía.
Por último, en el quinto capítulo se presentará el análisis del modelo aplicado
para determinar la estimación de la volatilidad del valor de la empresa
CANTV. Este modelo busca identificar las principales variables que afectan
los factores de riesgo, comprobando su influencia en la volatilidad.
C a p í t u l o 1
1. Planteamiento del Problema
1.1. Descripción del producto objeto de estudio
En la actualidad, se observar una alta volatilidad en el entorno que afecta a
las corporaciones, debiendo estas implementar mecanismos que le permitan
evaluar el comportamiento de esas variables y así reducir el riesgo de sus
inversiones. Es por ello que este estudio se orienta a la estimación del
impacto que dichas variables tienen sobre el valor de la empresa CANTV.
1.2. Formulación del problema
Determinar las variables fundamentales que inciden en la volatilidad del
valor de la empresa, mediante la aplicación del modelo EGARCH.
1.3. Importancia de la investigación
Este proceso de investigación es una oportunidad de experimentación que
puede permitir evaluar cuales son los factores de riesgo que se deben
considerar en el entorno de un país emergente, donde existe mayor
19
volatilidad en las variables y aplicar estrategias financieras que se adapten
a esos cambios minimizando los posibles resultados adversos que fijen el
valor de la empresa de CANTV., que sirva de base de análisis para las
corporaciones de igual magnitud a nivel nacional.
En virtud de la necesidad del inversor en contar con instrumentos más
precisos para efectuar pronósticos confiables de los rendimientos esperados
de los activos financieros, ya sea para lograr una gestión mas eficiente de la
cartera o para calcular el costo del capital propio, como indicador
fundamental en el proceso de toma de decisiones de las inversiones, y
evaluando de forma directa cada unos de esos factores a través de la
modelización que permita evaluar o estimar la volatilidad.
1.4. Objetivo general
Determinar un modelo que permita analizar el efecto de la volatilidad de la
empresa CANTV, a través de la selección de factores de riesgo que inciden
en su estructura de capital, para el período Enero 1999 hasta Diciembre de
2004.
1.5. Objetivos específicos
• Evaluar la estructura de capital del periodo en estudio.
• Determinar la influencia de las variables endógenas (Precio acciones
CANTV, Tipo de cambio Bs/US$, Precio de Adr’s,, Ratios de
Endeudamiento y Rentabilidad) y exógenas (tasas de interés, tipo de
cambio, riesgo país, PIB, Deuda Publica, IPC, IBC, Tasa de
Desempleo, Precio Petróleo, Indice Nasdaq, Yen Dólar, Industrial
Production ), que pudiesen afectar el nivel de riesgo en el valor de las
acciones en la selección del modelo.
20
• Determinar la relación existente entre los precios ADS y los precios de
las acciones de CANTV en Venezuela.
• Analizar el comportamiento histórico de las acciones de CANTV en los
últimos años.
• Evaluar si existe un modelo donde se pueda estimar el riesgo dado la
volatilidad del mercado venezolano.
1.6. Justificación de la investigación
El estudio se centrara en precisar de manera empírica los factores de riesgo
más probable dentro del entorno de una economía totalmente volátil y
cuantificar su incidencia en los resultados de gestión financiera de la
empresa CANTV, la cual ha sido objeto de estudio es varias oportunidades y
el enfoque en este trabajo de investigación es de suma importancia para
contribuir con una herramienta que facilite la elección de los factores de
riesgo que resulte con mayor relevancia para medir el comportamiento de la
volatilidad, que inciden en el valor de la empresa.
1.7. Limitaciones
Debido a la elección de manera empírica de los factores de riesgo tomando
en consideración el entorno económico, político, social y operativo de la
empresa, puede que se cometa errores en la muestra y no resulte la
aplicación de la modelización de la volatilidad de manera adecuada.
C a p í t u l o 2
2. Marco Teórico
2.1. Bases Teóricas
En un mundo globalizado donde las tensiones económicas y el riesgo
financiero de los principales mercados financieros se han extendido a los
mercados emergentes, sin aislar los acontecimientos políticos locales que
ocupan un lugar destacado, los cambios en la aversión al riesgo de los
inversionistas internacionales parecen influir en ocasiones más que los
acontecimientos, para la cual los inversionistas tienden a prestar suficiente
atención a los datos macroeconómicos tras cada anuncio importante de
datos, revisando los análisis de la situación de la economía mundial y las
reacciones de los bancos centrales, evaluando así las variables
fundamentales que inciden en las fluctuaciones del mercado, para minimizar
el riesgo financiero.
Al mencionar al riesgo financiero, se hace referencia a la probabilidad de
sufrir cambios en el valor de la empresa por las fluctuaciones de variables
22
claves que afecten el valor presente de los flujos esperados. Existen dos
variables claves a cuya volatilidad las empresas están continuamente
expuestas: la tasa de interés y el tipo de cambio, es obvio que no son las
únicas variables a las cuales las corporaciones están arriesgadas.
La incertidumbre en dichas variables no permite predecir con base cierta el
rendimiento esperado de un valor. El riesgo puede considerarse como la
posibilidad de que el rendimiento real proveniente de poseer un valor se
desvíe del rendimiento esperado.3
Es de señalar que el riesgo está presente en todas las inversiones que se
hacen, pues siempre hay un grado de incertidumbre sobre el futuro. La
pregunta ahora es cómo determinar los factores de riesgo de las distintas
alternativas de inversión para poder tomar decisiones a conciencia.
Es por ello que no se puede juzgar una inversión solo por su crecimiento,
sino que se deben tener en cuenta otras variables como la volatilidad. Así, al
evaluar el riesgo de las diferentes opciones, el inversionista debe ser muy
cuidadoso pues siempre hay situaciones que se salen de los parámetros y el
constante cambio requiere de análisis rápidos para minimizar ese riesgo.
Cuando se elige una alternativa hay que evaluar no solo los rendimientos
que ha generado en el pasado, sino el posible riesgo al cual se enfrentan.
3 Franco, F. (2005, Enero), Gaceta Financiera, [en línea]. Colombia. Disponible en: http://www.gacetafinanciera.com/Riesgo.htm
23
Otro punto importante de estudio es la estructura de capital de una empresa,
ya que en muchos casos en la elección de esa estructura dependen la
eficiencia, la toma de riesgo, los impuestos y demás decisiones cruciales. Sin
duda, la estructura de capital es un dato fundamental no sólo para quienes
integran el nivel gerencial de la empresa, sino para potenciales inversores, si
se considera que una adecuada estructura es clave en el proceso de
maximizar el valor de la compañía.
Se revisó un trabajo de investigación en el cual se planteaban el problema
de hallar un nivel de endeudamiento adecuado para CANTV que minimizara
su costo de capital, incrementando el valor de la empresa sin perder su
flexibilidad financiera.4
De esta formar se pasará a citar como base de este estudio la teoría del
modelo APT (Arbitrage Pricing Theory) y donde se menciona brevemente un
análisis del modelo CAPM (Capital Asset Pricing Model), siendo estas
teorías las más aplicadas para determinar la rentabilidad de una acción
soportando los riesgos existentes,
2.1.1 Modelo de Valoración por Arbitraje (APT)
“Modelo según el cual una cartera óptima estará constituida por aquellos
valores que proporcionen un rendimiento máximo para el riesgo soportado,
definido éste por su sensibilidad a los cambios económicos inesperados,
tales como los cambios imprevistos en la producción industrial, en el ritmo de
inflación y en la estructura temporal de los tipos de interés.5
4 Perez, Leopoldo. (1998). Determinación de una estructura de Capital Adecuada para CANTV. Trabajo de Grado, Maestría en Finanzas, Universidad Metropolitana. Caracas. 5 Mochón, F, Aparicio R y Fernández G. (1993). Ejercicios de Economía Básica. Primera Edición. Madrid: McGraw-Hill. (p. 379).
24
Este modelo comienza suponiendo que la rentabilidad de cada acción
depende en parte de factores o influencias macroeconómicas y en parte de
sucesos que son específicos de esa empresa. De esta forma se deriva que
la rentabilidad viene dada por la siguiente ecuación la cual se observa en la
tabla Nro.1.
Tabla Nro.1 Ecuación Modelo de Valoración por Arbitraje
Rit = ai + b1 F1t + b2 F2t + b3 F3t + b4 F4t + e4t
Fuente: Ross, S; Westerfield, R y Jaffe, J. (2000) Finanzas Corporativas.
donde:
Rit ⇒ representa al rendimiento de la especie i.
ai ⇒ es una constante.
bi ⇒ es el coeficiente de carga del factor F (sensibilidad hacia ese
factor).
eit ⇒ es el término de error idiosincrásico (Perturbaciones).
Como señala Pascale:
“En definitiva, el APT establece que los inversionistas desean ser
compensados por todos los factores que sistemáticamente afectan
el rendimiento del activo. Esta compensación es la suma de los productos de
la cantidad de riesgo sistemático por cada factor, por el premio del riesgo
asignado por los mercados financieros a cada uno de esos factores.6
El modelo APT no establece cuáles son esos factores, algunas acciones
serán más sensibles a un determinado factor que a otro.
25
Para una acción individual hay dos fuentes de riesgo. La primera es el riesgo
que proviene de los perniciosos factores macroeconómicos que no pueden
ser eliminados por la diversificación. La segunda es que el riesgo proviene de
posibles sucesos que son específicos para la empresa. La diversificación
hace eliminar el riesgo único y los inversores diversificados pueden, por
consiguiente, ignorarlo cuando están decidiendo si comprar o vender una
acción. La prima por riesgo esperado de una acción es afectada por el factor
o riesgo macroeconómico, no viene afectado por el riesgo único.
La teoría de la valoración por arbitraje manifiesta que la prima por riesgo
esperada de una acción debe depender de la prima por riesgo asociada con
cada factor y la sensibilidad de la acción a cada uno de los factores.7
Si bien es cierto el modelo teórico del APT, no provee información sobre el
número ni la naturaleza de los factores que afectan los rendimientos de los
activos, de esta forma se debe recurrir a técnicas econométricas para
detectar cuáles son las más calificadas para su aplicación, usando
prácticas aleatorias para su elección, centrando su importancia en establecer
cuales son los factores de riesgo que tiene mayor poder explicativo del
comportamiento de los movimientos de los precios de las acciones. De esta
forma el proceso de elección de las variables macroeconómicas consiste en
encontrar la mejor combinación de las variables interpretativas teniendo en
cuenta las condiciones que prevalecen en el entorno país, que se adecue al
sector de la industria de la empresa. Por otro lado, las variables a
seleccionar deben reunir algunas características particulares tales como: ser
fáciles de interpretar y ser las más relevantes a los largo del periodo.
6 Pascale, R. (1998). Decisiones Financiera. Tercera Edición. Mexico. (p. 242). 7 Brealy, R. y Myers, S. (1994). Principios de Finanzas Corporativas. Cuarta Edición, Madrid: McGraw-Hill. (p. 201).
26
2.1.2 Capital Asset Pricing Model (CAPM)
En la teoría moderna, la toma de decisiones en incertidumbre introduce un
marco conceptual para estimar el riesgo y el rendimiento de un activo que es
parte de una cartera o portafolio y bajo condiciones de equilibrio de mercado.
Este marco conceptual se denomina como el modelo de asignación de
precios de los activos de capital o CAPM (Capital Asset Pricing Model).8 En
este modelo el riesgo de una inversión se divide en riesgo sistemático o
riesgo de mercado (no diversificable) y riesgo no sistemático (diversificable) o
riesgo específico de una empresa.
Es conveniente señalar que el modelo CAPM, como otros modelos que
miden el rendimiento esperado y el riesgo de un activo, han sido
severamente criticados por una serie de autores, los cuales encuentran
inadecuada la estructura de estos modelos para estimar y predecir el precio
al riesgo. Algunas de estas críticas se basan en que la varianza de largo
plazo se supone constante. Otras críticas se sustentan con pruebas de
regresión, las cuales muestran que las predicciones sobre la tasa del premio
al riesgo medido por medio de las variables que se utilizan como explicativas
son ineficientes. Existen críticas más fuertes que cuestionan la lógica
empírica de los modelos de Harry Markowitz y William Sharpe, quienes
propusieron el modelo CAPM. No obstante este modelo sigue siendo muy útil
en la evaluación de las inversiones.
Entre otro de los estudios que se consultó se encuentra el de López y
Vásquez (2001) en relación al APT en México, que comprende el periodo de
1992 a 2000, el cual realiza un análisis de los componentes principales que
8 Hércules Molina y De Carpio, Javier. (2004). La tasa de descuento en la evaluación de proyectos y negocios empresariales.
27
conforman los factores de riesgo y los relacionan con los rendimiento de las
acciones en el periodo, por medio de un modelo de regresión lineal múltiple.
Donde las variables macroeconómicas utilizadas son: 1) costo porcentual
promedio; 2) inflación; 3) producto interno bruto; 4) índice de volumen físico
de la producción industrial; 5) precio del petróleo; 6) tipo de cambio con
respecto del dólar americano; 7) circulante; 8) deuda Pública; 9) saldo de
cuenta corriente; 10) saldo de cuenta de capital; 11) reservas
internacionales; 12) índice del mercado; y 13) tasa de desempleo. Se
empleo la tasa de rendimiento de los cetes9 a 28 días como aproximación de
la tasa de interés libre de riesgo.
2.2. Factores de Riesgo
El valor original de un instrumento financiero varía en el tiempo dependiendo
de cómo se afecten las diferentes variables de las cuales depende su precio
(factores de riesgo).
Se considera factor de riesgo a toda aquella variable cuya variación modifica
el valor de mercado de un portafolio de inversiones, tasas de interés
nominales y reales, índices de las bolsas de valores, Inflación, etc.
Una vez identificados los factores de riesgo, es necesario determinar la
relación de estos factores con los modelos de valuación seleccionados.
2.2.1 Factores que afectan los precios de las acciones
Según Madura (2001) apunta que los factores que afectan los precios de las
acciones están impulsadas por tres tipos: 1) factores económicos, 2)
9 Tasa de Certificados de la tesorería emitidos por el gobierno mexicano. Disponible en: http://www.banxico.org.mx
28
factores relacionados con el mercado y 3) factores específicos de la
empresa.
a) Factores económicos
Dado a que el valor de la empresa se determina por el valor presente de sus
flujos de efectivos futuros, donde se proyectan las utilidades para cuantificar
el valor de las acciones, se consideran diversos factores económicos que
influyen en los resultados, dentro de los cuales se puede mencionar las
variables macroeconómica tales como; la inflación, las tasas de interés, el
crecimiento del producto interno bruto, las tendencias de consumo y los
cambios en la balanza comercial. Cabe destacar que la política fiscal y
monetaria incide de manera significativa en el entorno económico y en el
valor de los precios de las acciones.
b) Factores relacionados con el mercado
En teoría el constante cambio o volatilidad del mercado, es lo que se
conoce como riesgo sistemático, al cual están expuestas las corporaciones y
que pueden minimizarlo a través de la creación de un portafolio eficiente que
este correlacionado de forma positiva para contrarrestar los efectos negativos
que pueda generar.
c) Factores específicos de la empresa
Igualmente los factores específicos aunado con los factores económicos y de
mercado tienen una incidencia directa en el valor de las acciones.
Dependiendo del sector a que pertenece la empresa ya existe el riesgo no
sistemático o de la industria. Sin embargo las políticas inherentes a las
distribución de los dividendos, adquisiciones y desinversiones, oferta y
readquisiones de acciones; y otras políticas de expansión o contracción que
se implemente van a incidir en el valor de la empresa, implicando que una
gestión efectiva genere un efecto positivo en aumento en el valor de la
29
acción, de lo contrario sucederá un efecto negativo. Dentro de este punto en
importante evaluar el sector, la presencia de los competidores de la empresa,
la combinación de su estructura de capital, entre otros sus indicadores
financieros.
2.3. Estructura de Capital
Ahora bien, de la evaluación de los factores de riesgo, debemos considerar
la estructura de capital de la empresa. La cual esta determinada por la forma
en que financia sus activos, ya sea por capital de los accionistas en su
totalidad o mediante una combinación de capital accionario y recursos
crediticios del sistema financiero nacional o internacional.
2.3.1 Definición
Ivo Welch (1996) nos proporciona una definición de estructura de capital que
nos parece sumamente acertada. Esta descansa en la idea de la
maximización del valor de la empresa, es decir, el precio que se pagaría en
caso de que se tomara la decisión hipotética de venderla. Dice
específicamente, “el acuerdo (o forma) en que se dividirían los flujos futuros
(entre accionistas y todo tipo de acreedores), ya sea por un acuerdo explícito
o implícito y que puede tener cambios futuros, es la estructura de capital: son
las reglas que especifican quienes recibirán los flujos de efectivo futuros (e
inciertos)”.
Complementado la definición anterior y desde un punto de vista contable las
aportaciones de los socios o accionistas se le clasifican como capital de la
empresa, en tanto que a los recursos crediticios se le clasifican como
pasivos, por lo tanto la igualdad fundamental del estado de situación
financiera es como se refleja en la tabla Nro.2.
30
Tabla Nro.2 Ecuación Patrimonial
EEccuuaacciióónn PPaattrriimmoonniiaall
AAccttiivvoo –– PPaassiivvoo == CCaappiittaall CCoonnttaabbllee
Activo Pasivo
Capital Contable
Total Activo Total Pasivo y Capital Contable
Fuente: Finney, Miller. (2000). Curso de Contabilidad
Es decir, los activos de una empresa pueden estar financiados con capital y
con pasivos; por tanto, la estructura financiera se refiere a la proporción de
activos que es financiada con capital y a la que esta financiada con pasivos.
Podemos distinguir dos niveles de decisiones en cuanto a la estructura de
capital. En un nivel estratégico, tratamos de resolver la estructura en sí, es
decir, el nivel de riesgo financiero. En un nivel táctico resolvemos los temas
que son incluyentes al tema de estructura como por ejemplo: la elección del
plazo; la tasa de interés, la cual puede ser fija o variable; la moneda de
denominación de la deuda; la forma en que vamos a cubrir ciertos riesgos
con productos derivados, etc. Algunos autores creen, con buenos
argumentos, que la decisión de estructura de capital debe ser totalmente
incluyente y que todas las cuestiones mencionadas son parte de un solo
problema: el riesgo financiero.
31
2.3.2 Consideraciones Básicas en la elección de la Estructura de Capital
Según Emery y Finnerty (2000) hay cinco consideraciones básicas
involucradas en la elección que una empresa realiza al seleccionar su
estructura de capital:
(a) Capacidad para cubrir la deuda.
(b) Habilidad de emplear plenamente los subsidios fiscales derivados de
los intereses.
(c) Protección contra la falta de liquidez.
(d) Grado deseado del acceso a los mercados de capital.
(e) Los factores dinámicos y la administración de la deuda a lo largo del
tiempo.
Cabe destacar que dentro de las políticas más resaltantes en la estructura
de capital, es aquella que implica una intercompensación entre el riesgo y el
rendimiento:
• El uso de una mayor cantidad de deudas aumenta el grado de riesgo
de la corriente de utilidades de la empresa.
• Sin embargo, una razón de endeudamiento más alta generalmente
conduce a una mas alta tasa de rendimiento esperada.
Así tenemos entonces que el mayor grado de riesgo asociado con una mayor
cantidad de deuda tiende a disminuir el precio de las acciones, no obstante
una tasa de rendimiento esperada más alta la aumenta. Bajo esta
consideración se puede precisar que la estructura de capital óptima es
aquella que produce un equilibrio entre el riesgo y rendimiento de modo tal
que se maximice el precio de las acciones.
32
Existe otros enfoques tales como lo indica Weston (1994) que plantea que
existen cuatro (4) factores fundamentales que influyen sobre las decisiones
de estructura de capital.
(a) El primero es el riesgo de negocio de la empresa que es inherente a
las operaciones de la empresa, sin que esta haga uso de la deuda.
Entre más grande sea el riesgo de negocio de la empresa, mas baja
será su razón óptima de endeudamiento.
(b) El segundo factor fundamental es la posición fiscal de la empresa.
(c) La tercera consideración de importancia es la flexibilidad fiscal, o la
capacidad para obtener capital bajo término razonables en
condiciones adversas.
(d) El cuarto factor que se analiza en la determinación de las deudas se
encuentra relacionado con qué tan conservadora o agresiva sea la
posición de la administración.
2.3.3 Decisiones de Estructura de Capital y el Valor de Mercado de las Acciones
En sus trabajos recientes, Ivo Welch (1996, 2002 y 2003) expone la hipótesis
de que el rendimiento de las acciones en el mercado y por ende su valor y
sus movimientos, explican aproximadamente el 40% de la dinámica de la
razón deuda/capital calculada sobre valores de mercado, y arguye que las
compañías hacen poco para ajustarse a dichos movimientos. Es decir, si el
valor de mercado sube de un período a otro, las empresas podrían emitir
deuda para restablecer la palanca anterior.
La causa que explica aproximadamente el 30% de la dinámica de las
estructuras de capital son las emisiones netas de deuda de largo plazo y
resalta Welch (2002,2003) que las variables mencionadas en la literatura
33
como las ventajas fiscales de la deuda, los costos de las dificultades
financieras, la rentabilidad, las razones de valor de mercado a valor en libros,
el tipo de activos, y otras, “fallan” en su explicación de la dinámica de la
estructura de capital cuando (en los modelos) se incluyen y toman en cuenta
los movimientos de los valores de mercado.
Welch (2002, 2003) enfatiza la importancia de hacer un análisis empírico
utilizando la cobertura de intereses como el determinante de la estructura de
capital.
Cabe destacar que el costo del capital para las corporaciones nacionales
difiere de las transnacionales, debido a las siguientes características:
• Tamaño de la empresa
• Acceso a los mercados internacionales de capital
• Diversificación internacional
• Exposición al riesgo del tipo de cambio
• Exposición al riesgo del país
En general las transnacionales optan por una estructura de capital con más
uso de deuda cuando presentan características como flujos de efectivo
estables, bajo riesgo de crédito y acceso limitado a utilidades retenidas.
2.4. Riesgo
2.4.1 Definición de Riesgo “El riesgo, en general, se puede definir como la posibilidad de la ocurrencia de un evento no deseado. La teoría financiera lo define como la dispersión de resultados debido al movimiento en las variables financieras”.10 10 Aragüés, R y Suárez, T. (2000). Sistema para la valoración del riesgo financiero basado en VAR. Trabajo de Grado, Gerencia de Sistema, Universidad Metropolitana. Caracas.
34
El riesgo también puede ser definido como la pérdida potencial acerca de los
rendimientos futuros de un activo financiero.
En la actualidad el desarrollo de las organizaciones y de las economías se
destacan por una actitud distinta hacia los acontecimientos futuros,
reconociendo que lo que puede ocurrir en el futuro puede anticiparse,
simularse y cuantificarse, con base en herramientas cuantitativas, que
permitan identificar la exposición al riesgo y así como ponderar sus posibles
consecuencias en términos monetarios, con el propósito de proteger el
capital de las compañías y lograr prevenir las posibles perdidas y quiebras,
para la mejor toma de decisiones.
2.4.2 Clasificación del riesgo Entre las clasificaciones del riesgo podemos mencionar la siguiente:
1. Riesgo de Mercado 2. Riesgo de Crédito. 3. Riesgo de Liquidez. 4. Riesgo Operativo y Legal 5. Riesgo Comercial
2.4.2.1 Riesgo de Mercado El riesgo de mercado es la incertidumbre acerca de los beneficios futuros de
una inversión, por el efecto de movimientos adversos en las condiciones de
los mercados financieros.
Su correcta valuación requiere de la oportunidad y calidad de la información
sobre el valor de mercado actual de los activos, pasivos y todos aquellos
elementos que conforman una organización.
35
2.4.2.2 Riesgo de Crédito Se precisa como la pérdida potencial en la que incurre quien otorga un
crédito, debido a la posibilidad de que la contraparte no cumpla con sus
obligaciones. (Probabilidad de no pago).
2.4.2.3 Riesgo de Liquidez
El riesgo de liquidez se refiere a las posibles pérdidas en el valor del
portafolio debidas a la necesidad de liquidar instrumentos en condiciones
financieras no propicias.
2.4.2.4 Riesgo Operacional y Legal
Se refiere a las pérdidas potenciales en las que puede incurrir una
organización, debidas al incumplimiento de disposiciones legales y
administrativas, por procesos sin control, fallas en la operación de sistemas.
2.4.2.5 Riesgo Comercial
Se define como la incertidumbre inherente a las proyecciones de los
rendimientos futuros sobre los activos (ROA), o de los rendimientos sobre el
capital contable (ROE) si la empresa no usa deuda y es la determinante más
particular de la estructura de capital.11
2.4.3 Tipos de Riesgo de Mercado Existen distintos tipos de riesgo de mercado, los cuales se exponen a continuación: 11 Emery, D y Finnerty, J. (2000). Administración Financiera Corporativa. Cuarta Edición México: Prentice-Hill. (p.325)
36
2.4.3.1 Riesgo de Tasas de Interés
Es el potencial de cambio que existe en el valor presente de los flujos de
efectivo futuros que resulta de las variaciones en la estructura de las tasas
de interés, la magnitud de este riesgo depende de la sensibilidad que tenga
el valor del instrumento ante cambios en las tasas. En términos generales,
los instrumentos de largo plazo son más sensibles a cambios en la estructura
de tasas de interés que los de corto plazo. El riesgo de tasas de interés de
una cartera de inversión, es el riesgo al que se está expuesto ante una baja
en el valor presente neto de la cartera como resultado de cambios en las
tasas.
A manera ilustrativa en la figura Nro.1 se observa el comportamiento de la
tasa activa promedio de interés en Venezuela, la cual ha demostrado una
fuerte variabilidad en el tiempo y se ajusta a la hipótesis mencionada
anteriormente en relación a que son sensible a los cambios estructurales.
Tasa Activa (%)
0,00
10,00
20,00
30,00
40,00
50,00
60,00
ene-9
9
mar-99
may-99
jul-99
sep-9
9
nov-99
ene-0
0
mar-00
may-00
jul-00
sep-0
0
nov-00
ene-0
1
mar-01
may-01
jul-01
sep-0
1
nov-01
ene-0
2
mar-02
may-02
jul-02
sep-0
2
nov-02
ene-0
3
mar-03
may-03
jul-03
sep-0
3
nov-03
ene-0
4
mar-04
may-04
jul-04
sep-0
4
nov-04
Tasa Activa (%)
Fuente: Datos del Banco Central de Venezuela (BCV).
Figura Nro.1 Tendencia de la Tasa Activa Promedio en Venezuela
2.4.3.2 Riesgo de Tipo de Cambio
37
El riesgo de tipo de cambio se puede definir como la incertidumbre ante
cambios adversos en los tipos de cambio, que resulten en un deterioro dadas
las posiciones en moneda extranjera que tiene una institución. La valuación
de instrumentos denominados en moneda extranjera, requiere del
conocimiento del comportamiento de los tipos de cambio spot y de las tasas
de interés extranjeras. Cualquier prima o descuento resultante en el valor de
la moneda extranjera con relación a la local será determinado principalmente
por las tasas de interés relativas.
En la figura Nro.2 se observa la tendencia del tipo de cambio en Venezuela
bajo la normativa oficial, comparada con la paridad del Dólar CANTV, el cual
es utilizado como mecanismo paralelo para obtener divisas a través de las
operaciones que se realizan en el mercado de capital internacional (ADRs)12.
0,00
500,00
1000,00
1500,00
2000,00
2500,00
3000,00
3500,00
enero-98m
arzo-98m
ayo-98
julio-98septiem
bre-98noviem
bre-98enero-99
marzo-99
mayo-99
julio-99
septiembre-99
noviembre-99
enero-00
marzo-00
mayo-00
julio-00
septiembre-00
noviembre-00
enero-01m
arzo-01
mayo-01
julio-01septiem
bre-01
noviembre-01
enero-02m
arzo-02
mayo-02
julio-02septiem
bre-02
noviembre-02
enero-03m
arzo-03m
ayo-03
julio-03septiem
bre-03noviem
bre-03
enero-04m
arzo-04m
ayo-04
julio-04septiem
bre-04noviem
bre-04
Tipo de Cambio OficialDólar Cantv
Fuente: Datos del Banco Central de Venezuela (BCV) , Yahoo Finance en Español
Figura Nro.2 Tendencia de la Tasa de Cambio en Venezuela
2.4.3.3 Riesgo Accionario
12 Certificados de Depósitos, el cual es equivalente a siete acciones de CANTV.
38
Los riesgos de precio relacionados con las acciones normalmente se
clasifican en dos categorías:
• Riesgo de mercado o sistemático: afecta a todas las acciones
simultáneamente y por tanto no se puede reducir por diversificación con
valores dentro del mismo mercado.
• Riesgo único, diversificable o no sistemático: es aquel que afecta a una
determinada acción y es posible reducirlo mediante la diversificación. “El
riesgo único resulta del hecho de que muchos de los peligros que rodean
a una determinada empresa son específicos de la misma y tal vez de sus
competidores inmediatos” (Richard Brealey, Stewart Myers, p. 163,
1993), por lo que puede ser eliminado por medio de la diversificación.
En la figura Nro.3 se presenta los componentes del Riesgo en acciones, de
forma ilustrativa.
5 10 15 20
Figura Nro.3 Componentes del Riesgo en Acciones
Fuente: Richard Brealey, S. Myers,”Principios de Finanzas Corporativas”
La valuación del riesgo del precio de los bienes se debe llevar a cabo
tomando en cuenta las características del mercado donde se operan y deben
Riesgo de mercado
Riesgo Único
Número de Títulos
Desviación Típica de la Cartera
39
incluir tanto la información de precios históricos como un análisis de la
demanda y oferta en dichos mercados con objeto de determinar el efecto
potencial de grandes fluctuaciones en los precios, sobre el valor de los
activos de una institución.
2.5. Forma de medir el riesgo
2.5.1 Volatilidad El enfoque objeto de este estudio asocia la volatilidad directamente con el
riesgo y la rentabilidad de las acciones, el cual se puede definir en forma
general como una medida de riesgo que se deriva de los cambios en la
rentabilidad de las acciones, debido a los acontecimientos o variaciones
continuas del mercado.
2.5.1.1 Concepto estadístico La volatilidad está íntimamente relacionada con el concepto estadístico de
“desviación típica”. Esta mide la dispersión media de las variaciones de los
precios.
2.5.1.2 Concepto financiero En finanzas usamos la volatilidad en un doble sentido: histórica e implícita • Volatilidad histórica: es la desviación típica, normalmente de forma anual,
de las variaciones diarias en los precios. • Volatilidad implícita: Es la intensidad con que el consenso del mercado
cree que va a variar el precio de un activo.
2.5.2 Medidas de volatilidad
40
La volatilidad asociada a una serie temporal de rentabilidades no puede
observarse; por tanto, definir como se debe construir la serie de volatilidades
es un proceso previo y en algunos casos ligado a la elección del modelo.
Existen distintos estimadores de la volatilidad con características diferentes
tanto a nivel de estructura, como a nivel de capacidad predictiva, esto hace
necesario que se realice un estudio comparativo que nos permita elegir en
cada caso el estimador que proporcione la mejor estimación y predicción de
la volatilidad en un mercado determinado, así podemos sintetizar su
clasificación que es la que a continuación se ilustra en la figura Nro.4.
Fuente: Estudio de Volatilidad.
Figura Nro.4 Clasificación de las medidas de volatilidad
MEDIDAS DE VOLATILIDAD
PUNTUALES SERIALES
NO PARAMETRICAS PARAMETRICAS
MEDIAS MOVILES MODELOS ESTADISTICOS
41
2.5.2.1 Volatilidad puntual o serial
Una manera de definir la volatilidad puntual y siendo esta la forma más
simple de medir la volatilidad es a través del cálculo de la desviación típica
asociada a un conjunto de rentabilidades observadas. De esta manera se
obtiene un único valor que representa la dispersión global de los datos, pero
no la evolución de esta dispersión a lo largo del tiempo.
Si queremos recoger la dinámica de la volatilidad es necesario elegir una
medida de la volatilidad que dote a ésta de una estructura temporal, es decir,
una medida serial.
2.5.2.2 Estimación no paramétrica o paramétrica Asumida la estructura temporal de la volatilidad, podemos realizar la
estimación de la volatilidad desde un enfoque paramétrica o no paramétrica.
En la estimación no paramétrica, se observa ciertas características que
deben ser tomadas en consideración al momento de su elección:
• Necesita muy pocas hipótesis para obtener las estimaciones de la volatilidad.
• Requiere una gran cantidad de datos para poder asegurar el
funcionamiento correcto del modelo (este será un inconveniente considerable en nuestro caso pues, si consideramos datos mensuales, no disponemos de muchas observaciones).
• Tiene la tendencia a sobreajustar el modelo.
42
• Estos tipos de métodos generalmente realizan la estimación, a partir de un proceso de suavizado que va eliminando los errores observados a base de promediar los datos de diferentes maneras.
La estimación paramétrica considera aquellos métodos que se basan en el
cálculo de medias móviles y los que asumen un modelo para estimar la
volatilidad, entre los que destacan:
2.5.2.2.1 Modelos Estadísticos Los métodos de estimación que asumen un modelo estadístico no realizan
una estimación directa de la volatilidad. Estos modelizan tanto la serie de
rentabilidades como la varianza de la rentabilidad y, a partir de esta última,
obtienen la desviación típica como volatilidad; el ajuste del modelo para la
varianza permitirá obtener la estimación de la volatilidad. Destacan entre
estos métodos la familia de modelos GARCH, y los modelos de volatilidad
estocástica, los cuales detallan a continuación:
2.5.2.2.1.1 Modelos GARCH Engle en 1982 propone el modelo ARCH ”Autoregressive Conditional
Heterokedasticity models” que se caracteriza porque la varianza no se
mantiene constante, si no que cambia en el tiempo. Posteriormente el
modelo ARCH es generalizado por Bollerslev (1986), quien introduce el
modelo ARCH generalizado o GARCH. Este modelo, que es muy utilizado
para modelizar la volatilidad, es una generalización del modelo exponencial
simple. El modelo GARCH actúa como un mecanismo adaptativo que tiene
en cuenta la varianza condicionada en cada etapa. Así, es capaz de producir
conglomerados de observaciones atípicas o “outliers” que, en el caso de una
serie de volatilidades corresponden a conglomerados de alta volatilidad.
43
Esta es una de las razones por las que el modelo GARCH tiene gran
aplicación en el campo Financiero.
Los modelos GARCH especifican y estiman dos ecuaciones simultáneas.
Cuando se quiere realizar mediante este modelo la estimación de la
volatilidad la primera ecuación explica la evolución de la rentabilidad (variable
subyacente) en función de rentabilidades pasadas y la segunda ecuación
modeliza la evolución de la varianza de la rentabilidad; a partir de la varianza
se realiza la estimación de la volatilidad.
El modelo más utilizado en el cálculo de la volatilidad es el GARCH (1;1)
donde la ecuación viene presentada como se observa en la tabla Nro.3.
Tabla Nro.3 Ecuación Modelo Garch
ht = A0 +A1Ht¡1 + C1U2t¡1
Fuente: Engle, D. (1982)
La estimación obtenida a partir de esta ecuación se utiliza como predicción a
un día. Si se desea predecir con un horizonte de un mes, es necesario
generar la predicción diaria de la varianza desde el primer día del mes y para
todo el mes. La predicción de la volatilidad para un mes se obtiene como la
raíz cuadrada de la suma de las predicciones diarias de la volatilidad.
Otra alternativa consiste en multiplicar la predicción obtenida a un día en el
principio del mes por la raíz cuadrada del número de días de negociación en
el mes.
44
Una limitación de los modelos GARCH es que la varianza condicionada
responde de la misma manera a los residuos positivos que a los negativos,
característica que contradice el comportamiento observado en las series
temporales de datos financieros. Para superar este problema Nelson (1991)
propone el modelo GARCH exponencial o EGARCH, que permite una
respuesta asimétrica de la varianza condicionada en función del signo de los
residuos.
Estos modelos presentan problemas relacionados con la predicción debido a
las siguientes consideraciones:
• Necesitan un gran número de datos para obtener una estimación
robusta.
• El funcionamiento de estos modelos es muy bueno en muestra, debido
a que involucran un gran número de parámetros, no obstante tiende a
fallar rápidamente fuera de muestra.
• Todos los modelos de la familia GARCH se basan en la varianza a un
paso y no están diseñados para generar predicciones de la varianza a
varios pasos.
Se puede mejorar el funcionamiento de los anteriores modelos utilizando
datos diarios y horizontes de predicción cortos.
2.5.2.2.1.2 Modelos de Volatilidad Estocástica
Los modelos de volatilidad estocástica, al igual que los modelos GARCH, son
utilizados para modelizar series de volatilidad no constante, pero se
diferencian de ellos porque consideran que la varianza condicionada es en sí
misma un proceso aleatorio. Uno de las principales ventajas de los modelos
de volatilidad estocástica respecto a los modelos GARCH es que consiguen
45
una especificación más sencilla (pues contienen menos parámetros) pero en
cambio, el proceso de estimación es más dificultoso pues requiere métodos
de estimación máximo verosímiles.
2.5.2.2.2 Medidas basadas en medias móviles Los métodos basados en las medias móviles calculan la volatilidad a partir de
las observaciones de la rentabilidad en el período considerado, para este
período la volatilidad se mantiene constante produciéndose una
discretización de la volatilidad.
Las medidas basadas en medias móviles precisan de un método concreto
para el cálculo de la volatilidad. Las más utilizadas se basan en el cálculo de
la desviación típica de un conjunto de observaciones, pero todas ellas tienen
características propias que las diferencian y que permiten dar respuestas
distintas a cuestiones relacionadas con la medida.
Lo planteado se sintetiza en tres grandes líneas:
• Obsolescencia de las observaciones pasadas
• Frecuencia de los datos
• Conveniencia de promediar las desviaciones respecto a la media.
Las medidas de volatilidad basadas en medias móviles tienen en cuenta las
observaciones pasadas, para eliminar el efecto de su obsolescencia
desarrollan dos tipos de estrategias. La primera consiste en utilizar una
desviación típica ponderada en la que los pesos asignados dan lugar a
diferentes medidas, así el Modelo exponencial simple da más peso a las
observaciones recientes y menos a las más alejadas, en cambio el Modelo
exponencial fraccionario calibra la ponderación en función del mercado.
46
2.5.2.2.3 El modelo de regresión múltiple Según Novales (1997), define el modelo de regresión múltiple, el que
generalmente una variable dependiente puede tener mas de un factor
explicativo , resultando excesivamente sencillo su aplicación. Por ejemplo
tenemos, que para explicar la evolución temporal de la tasa de inflación
utilizaremos la tasa de expansión monetaria, aunado a un indicador cíclico
como el PIB, o algún indicador de costes, como los salarios, o un índice
sintético de tipo de cambio.
Cuando existen varias variables independientes determinando el
comportamiento de una variable dependiente, deben considerarse todas ellas
simultáneamente. Tenemos entonces que el modelo más sencillo de
regresión múltiple se puede observa en la Tabla Nro. 4, que contiene su
ecuación: Tabla Nro.4 Ecuación Modelo Regresión Múltiple
Yi= Bo + BiX1i + B2x2i + ui
Fuente: Novales, A. (1997). Estadística y econometría. En el que hay dos variables explicativas o independientes, X1 y X2, y una
sola variable dependiente.
Otros autores tales como Hair, Anderson, Tatham y Black (1999), indica que
el objetivo del análisis de la regresión múltiple es predecir los cambios en la
variable dependiente en repuesta a cambios en varias de las variables
independientes, el cual se logra a través de la regla estadística de los
mínimos cuadrados. De esta manera este análisis comprende uno de los
tipos de técnicas de los análisis multivariantes o multifactoriales.
Se debe mencionar en este capitulo que otra técnica para análisis de datos
en expansión se cuenta con el análisis de componentes principales y el
47
análisis factorial común, que se usan para analizar interrelaciones entre un
gran número de variables y explicar estas variables en términos de sus
dimensiones subyacentes comunes (factores). El objetivo es simplificar la
información contenida en un número de variables originales en un conjunto
más pequeño de variables (factores) con una pérdida mínima de información.
Esta técnica se va a emplear en el desarrollo del capitulo V, en el proceso
del modelo factorial para seleccionar las variables que contengan mayor
carga factorial y determinarla a través del análisis de componente principales
como pasos para lograr el modelo propuesto en los objetivos específicos.
C a p í t u l o 3
3. Marco Metodológico
3.1. Definición de Estudios Explicativos
Según Hernández, Collado y Baptista (1998), establecen que “los estudios
explicativos van más allá de la descripción de conceptos o fenómenos o del
establecimiento de relaciones entre conceptos; están dirigidos a responder a
las causas de los eventos físicos o sociales. Como su nombre lo indica, su
interés se centra en explicar por qué ocurre un fenómeno y en que
condiciones se da éste, o por qué dos o más variables están relacionadas”.
3.2. Nivel y tipo de la investigación
Es conveniente señalar que el nivel de la investigación se orientó de manera
explicativa hacia la búsqueda de la relación existente entre las causas y
efectos que inciden en los resultados esperados del objeto en estudio.
Sustentados estos sobre bases teóricas de modelos analizados y de esta
49
forma seleccionar las variables involucradas en la estimación de la
volatilidad del valor de la empresa CANTV. Su diseño fue de tipo
documental, el cual nos permitió utilizar las técnicas de recolección de
datos hacia el análisis de los siguientes aspectos fundamentales para el
desarrollo de la investigación:
• Evidencia histórica de las variables del entorno nacional utilizando
como fuente primarias las estadísticas registrada en el Banco Central
de Venezuela.
• Evaluación del comportamiento del precio de las acciones de CANTV
registradas en la Bolsa de Valores de Caracas y Bolsa de Nueva
York, previa evaluación de la relación de los factores de riesgo que ha
sensibilizado su tendencia.
• Análisis de las políticas de estructura de Capital de CANTV, con base
en los Informes Anuales de Accionistas que presentan los Balances
Generales y Estados de Ganancias y Pérdidas de los periodos objeto
de estudio.
• Evaluación histórica de las variables del entorno internacional,
utilizando como fuente primarias las estadísticas registradas en la
Reserva Federal de Estados Unidos.
3.3. Metodología de Investigación
En relación a la metodología empleada para la aplicación del modelo, se
exponen a continuación las etapas en que se dividió, para su mejor
comprensión:
50
• Identificación de los factores macroeconómicos más relevantes que
afectan a una determinada acción, así como la definición de las
variables elegidas.
• Evaluar la prima de riesgo de los inversores al considerar los riesgos
de los factores.
• Estimar la sensibilidad de la acción a esos factores: se deberán
observar los cambios ocurridos en el precio de la acción.
• Determinar las rentabilidades esperadas: donde aplicamos los valores
por prima de riesgo y las sensibilidades del factor. En este punto se
utilizo el modelo econométrico Egarch utilizada para modelizar la
volatilidad y como herramienta complementaria a la teoría inicial del
Modelo de Valoración por Arbitraje (APT).
Es conveniente señalar que el presente estudio permitió identificar los
factores macroeconómicos para medir su sensibilidad en la modelización de
la volatilidad, fundamentándonos en el proceso de los modelos
multivariantes, técnica estadística de análisis factoriales.
En la figura Nro.5 se esquematiza el proceso para la construcción de un
modelo estadísticos, según Newbold (1997) los cuales se ilustra a
continuación:
51
Pasos en la construccion de un modelo estadistico
Especificacion del Modelo
Estimacion de los coeficientes
Verificacion del Modelo
Interpretación e inferencia
Figura Nro.5 Pasos de Construcción Modelo Estadístico
Fuente: Estadistica para los negocios y la Economía. Newbold , Paul (1998).España.
C a p í t u l o 4
4. Entorno de la empresa CANTV
4.1. Sector de Telecomunicaciones
4.1.1 Sector de Telecomunicaciones a Nivel Mundial
La industria de las telecomunicaciones han reflejando ser el que más a
avanzado en el proceso de globalización en los últimos años. En muchos
países, la acelerada modernización y expansión del sector, así como su
aporte al mejoramiento de la competitividad sistémica, ya son hechos
concretos. No obstante, si bien estos avances facilitan una mayor integración
a la economía internacional, también son notables los impactos menos
positivos, como la inestabilidad financiera y el comportamiento a corto plazos
por parte de agentes económicos y gobiernos nacionales. Bajo este enfoque,
han quedado en evidencia importantes debilidades en el desarrollo del
sector, como la falta de competencia efectiva en los segmentos más
tradicionales, los pocos ambiciosos objetivos de rendimiento establecidos
para los nuevos operadores y la caída de las inversiones en la red de líneas
fijas.
53
En este ámbito se observa que a pesar de los logros consignados en materia
de modernización y expansión del sector en la mayoría de los países
latinoamericanos, las dificultades crecientes observadas en el ámbito de la
competencia han complicado el traspaso de la mayor eficiencia potencial del
sector al resto de la economía. En la industria de las telecomunicaciones los
grados de competencia son muy dispares a nivel de segmentos, siendo más
bien bajos en telefonía fija, medianos en la móvil y altos en Internet. Pocos
países han logrado combinar una competencia real en los segmentos de esta
industria con una participación relevante del sector privado y una regulación
apropiada. Por lo general, los marcos regulatorios que han normado la
transición hacia una estructura industrial más abierta y competitiva a nivel
internacional no eran suficientemente fuertes y bien estructurados antes de
las reformas.
En varias situaciones esto atentó contra el adecuado desarrollo de la
competencia en las actividades mencionadas y, con frecuencia, derivó en la
aparición de rentas monopólicas y de efectos riqueza que claramente limitan
una distribución más equitativa del bienestar.
La transnacionalización de los agentes económicos ha dado por resultado
una elevación de las barreras de entrada a esta industria debido a la
creciente magnitud de las inversiones necesarias, lo que ha redundado en
una mayor concentración, incluso a escala internacional, por la vía del
creciente ciclo de fusiones y adquisiciones que algunas empresas impulsaron
en la segunda mitad de la década de 1990. Las distintas estrategias
aplicadas por las empresas transnacionales del sector reflejan la forma en
que se enfrentan estos cambios conforme a sus objetivos de inserción y
posicionamiento en el mercado regional de América Latina. En algunos
54
casos, los objetivos estratégicos de las empresas han significado la toma de
control de la empresa dominante del mercado local de telecomunicaciones y
el ingreso de la empresa transnacional a la industria de servicios de telefonía
en ese país. En otros casos, los objetivos estratégicos de las empresas han
significado el ingreso de la empresa transnacional a un segmento específico.
Con todo, lo relevante parece ser la concentración de mercado a nivel
regional que estas empresas están impulsando mediante la integración
paulatina de los mercados nacionales de telecomunicaciones.
En este contexto, la primera etapa de la liberalización del mercado de
telecomunicaciones de América Latina, puesta en marcha en la primera
mitad de los años noventa provocó la emergencia de complejos problemas
técnicos, lo que contribuyó a modificar en términos sustantivos el contenido
de la regulación del sector. En particular, ha habido una evolución desde una
clase de regulación en la telefonía básica (que se ocupa de la fijación de
precios, la interconexión, el reequilibrio de tarifas, los subsidios cruzados, la
contabilidad de costos, la reventa, los derechos de vía, las líneas arrendadas
con compromiso de compra, las necesidades de servicios universal y la
facturación separada del servicio local, entre otros aspectos) hasta otra clase
de regulación, en mercados más competitivos, como el de la telefonía móvil,
en que los aspectos específicos objeto de regulación han sido la
determinación de la asignación de espectro; el uso, características, número y
duración de las licencias; la expansión de la red, la convergencia de los
servicios y la protección de los datos. De este modo, los aspectos cruciales
que se relacionan con las nuevas formas en que se estructura la industria y
se organizan los mercados no han sido todavía considerados en las políticas
regulatorias del sector, que sólo muy recientemente han empezado a hacer
referencia a los conflictos en materia de competencia que se suscitan con
cada vez mayor frecuencia en los mercados de la industria de
telecomunicaciones.
55
Es un hecho importante que en el área de las telecomunicaciones, cuyos
ingresos sufrieron un notable descenso durante el 2002, luego de un período
de crecimiento prolongado, se está observando que algunas empresas
extranjeras, en su mayoría estadounidenses, se retiran, en tanto que otras
dos, la española Telefónica de España y la mexicana América Móvil,
avanzan vigorosamente (CEPAL, 2001, cap. IV). Estas dos empresas
compiten por el control del mercado de la telefonía móvil en América Latina,
aprovechando la fuerte baja del precio de los activos. El interés en aumentar
su participación de mercado se debe a las buenas proyecciones que hacen
los analistas para el subsector.
De esta forma en la figura Nro.6 se observa la participación de las
operadoras en telefonía móviles en el mercado Latinoamericano.
Fuente: Pyramid Research (Datos Publicados Junio-2001)
Figura Nro.6 Participación de Clientes Totales en Latinoamérica por operador
56
4.1.2 Sector de Telecomunicaciones a Nivel Nacional
A partir de la reestructuración de las telecomunicaciones en 1991, el sector
de las telecomunicaciones se ha convertido en uno de los más importantes y
de mayor crecimiento en la economía venezolana.
Durante estos años se han creado nuevos empleos, se han erogado
importantes montos de inversión, se ha enfrentado con éxito innovadores
retos gerenciales que han dado respuesta a una reorganización de procesos
productivos anteriores, todo ello impulsando el crecimiento económico y la
competitividad del país, lo cual ha trascendido del campo estrictamente
económico para impactar de una manera notable los modelos de relación
social del venezolano. En este sentido, a partir de 1992, el sector de
comunicaciones venezolano ha presentado índices de crecimiento promedio
anuales superiores a cualquier sector de la economía y al del propio producto
interno bruto de la nación.
Desde el año 1991 cuando comenzó la competencia en el sector de
telecomunicaciones, la economía venezolana ha tenido crecimiento en
algunos períodos, con grandes fluctuaciones e incluso presentando
contracciones. Aunque el sector de telecomunicaciones ha crecido, en
promedio, a una tasa interanual cercana al 10%, en el 2002 se presentó una
disminución en el crecimiento debido a la situación del mercado, la merma en
el poder adquisitivo de los venezolanos y la devaluación de la moneda entre
otros.
Pyramid Research (PR), una firma norteamericana investigadora de
mercados de tecnología, publicó un estudio sobre la perspectiva de las
Telecom en Venezuela, en el que extendió su pronóstico hasta el 2008. En el
informe resalta la influencia de la incertidumbre política y económica sobre
57
los resultados del análisis, sin embargo reconoce que existen signos de
moderada recuperación, que han motivado a las compañías operadoras a
realizar inversiones, que se espera que alcancen los USD 500 millones en
2004, de los cuales la mitad corresponde a CANTV, USD 125 millones
corresponderán a Telcel y el resto se reparte entre los otros participantes del
mercado nacional.
Los índices de penetración de la telefonía fija en cuatro años, después de la
liberación del mercado podrían llegar al 13% de la población, según Pyramid
Research (PR), debido principalmente al crecimiento de la telefonía fija
inalámbrica que podría representar el 25% de ese segmento. Asimismo,
considera que su estabilidad se verá afectada principalmente por la
devaluación, la competencia y la regulación. Proyectando que el sector de
telefonía móvil perderá algunos peldaños con respecto al resto de los países
latinoamericanos, sin embargo se mantendrá entre los primeros cinco del
mercado. Según sus proyecciones entre 2004 y 2008, Telcel y Movilnet
frenarán sus respectivas caídas hasta que ambas representen el 76% del
total de mercado, mientras que Digitel llegará a un máximo de 24%.
En la tabla Nro.5 se mencionan las posiciones por atributos de servicios de
las principales operadora de Telecomunicaciones a nivel nacional para el
periodo finalizado en Diciembre de 2003.
58
Tabla Nro.5 Principales Empresas Operadoras en Venezuela
Telefonía Móvil Telefonía Fija Local InternetDigicel, C.A. Cantv Cantv.netCorporación Digitel, C.A. Corporación Digitel, C.A. Charter Comunications International de Venezuela, C.A.Telcel, C.A. Telcel, C.A. Comsat VenezuelaTelecomunicaciones Movilnet, C.A. Veninfotel Comunicaciones Vitcom, C.A. Etheron Servicios, C.A.Infonet Redes de Información, C.A. Infonet Redes de Información, C.A. Genesis Telecom, C.A.
Dayco Telecom, C.A.E-QuantUnete.com, S.R.L.Telecomunicaciones Impsat, S.A.World Tel-Fax electronics, C.A. (Infoline)Internet Cable Plus, C.A.Procesamiento Electrónico de Datos, S.A. (Procedatos)Supercable ALK Internacional, S.A.Telcel, C.A.
PRINCIPALES EMPRESAS OPERADORAS DETELECOMUNICACIONES POR SERVICIO
Atributos o Servicios (2003)
Fuente: Conatel, Indicadores. Diciembre 2003.
4.2. Antecedentes de la empresa CANTV
La compañía anónima de teléfonos de Venezuela (CANTV) fue la primera
empresa que funcionó en Venezuela para proveer servicios de
telecomunicaciones y es actualmente la compañía privada más grande de
este sector en el país. En sus inicios, su principal servicio fue la telefonía
básica, no obstante, actualmente cuenta con una gama de productos y
servicios que abarca desde interconexión, hasta comunicaciones de larga
distancia nacional e internacional, a lo largo de todo el país.
En 1991, CANTV es adquirida, mediante una licitación, en un 40% por el
consorcio Venworld, liderado por GTE, que actualmente es Verizon
Communications Inc. En 1996, a través de una oferta pública en las
principales Bolsas de Valores del mundo, CANTV colocó exitosamente el
34,8% de las acciones pertenecientes al Ejecutivo (para entonces llamado
Fondo de Inversiones de Venezuela), convirtiéndose en una empresa de
capital abierto con accionistas distribuidos en el ámbito mundial. Luego, en
1998, la compañía reorienta su estructura organizativa creando nuevas
59
unidades de negocio que se dedican a la atención por segmentos de cada
uno de sus clientes. Con la apertura del sector de telecomunicaciones en el
año 2000, CANTV procede a cambiar su imagen con el lema “Comunicación
abierta” iniciando en 2001 un proceso de integración corporativa con sus
empresas filiales, Movilnet, Cantv.net y Caveguías. Este proceso de
transformación se profundizó durante el año 2002.
De este modo, podemos observar en la figura Nro.7 la composición
accionaría de CANTV para el cierre del ejercicio del 2003, y en la tabla Nro.6;
el detalle del número y clases de acciones, para el mismo periodo en
referencia. Vale denotar que las acciones clase “B” sólo pueden ser
propiedad del Gobierno. Las Acciones clase “C” pueden ser poseídas por
empleados, jubilados, herederos y cónyuges de empleados o jubilados de
CANTV y sus filiales, y por ultimo la clase “D” se negocian en la Bolsa de
Valores de Caracas y paralelamente en la Bolsa de Valores de Nueva York
en American Depositary Shares (ADS), la cual equivale a 7 acciones de la
Clase “D”.
Fuente: Reportes Anuales CANTV, Diciembre 2003.
Figura Nro.7 Composición Accionaría de CANTV al 31-12-2003
60
Tabla Nro.6 Detalle Accionistas de CANTV al 31-12-2003
Fuente: Reportes Anuales CANTV, Diciembre 2003.
4.3. Resumen Análisis del Mercado
4.3.1 Objetivos de Mercado El principal objetivo de la empresa CANTV, ha sido el de mantener su
liderazgo en el mercado de telecomunicaciones en Venezuela y ha enfocado
su estrategia en optimizar la generación de flujo de caja libre, protegiendo su
posición de mercado en comunicaciones tradicionales e inalámbricas y
continuando el crecimiento su liderazgo en servicios de Internet y ancho de
banda.13
Las inversiones más importantes que ha realizado esta filial han sido sobre
las redes, pues éstas se destinan a generar mayor valor para los clientes. En
13 Econoinvest, Casa de Bolsa, (2004 Mayo-19) [base de datos]. Caracas: Reporte Semanal de Estrategia. Disponible en: http://www.econoinvest.com
61
1996 migró de la telefonía analógica al modo digital sobre TDMA, con el fin
de aumentar la capacidad del sistema y ofrecer un mejor servicio.
Actualmente, la empresa se encuentra realizando la implantación de una red
CDMA 1X que permitirá ofrecer servicios avanzados de Internet móvil con lo
cual la empresa se convertirá en una de las primeras operadoras de América
Latina en introducir una red celular digital de tercera generación con
cobertura nacional.
Dentro de su infraestructura cuenta con la participación de sus empresas
filiales tales como:
CANTV.net. llamada inicialmente CANTV Servicios y creada en 1996 como
filial de CANTV, es la empresa proveedora de los servicios de Internet que
para el año 2002 dominaba el mercado de oferta de acceso a la red con 54%
de participación del mercado. El negocio de esta filial está enfocada no sólo
en acceso a Internet, sino también en servicios de valor agregado, basado en
telecomunicaciones, tales como servicios de intermediación, outsourcing y
contenidos.
Caveguías: Es una empresa especializada en servicios de información y
publicación de directorios y electrónicos. Comenzó sus operaciones en 1953
publicando el directorio telefónico oficial de Venezuela. En 1992 se privatiza,
introduciendo cambios fundamentales en materia estatutaria y composición
accionaría (80% CANTV y 20% Grabados Nacionales), lo que generó una
nueva imagen y reorganización de la empresa. Actualmente la empresa se
encarga de la publicación de 20 directorios telefónicos que cubren las
necesidades de información empresarial a nivel nacional.
62
En la siguiente figura Nro.8 se puede observar los números de suscriptores
para los periodos anuales finalizado en Diciembre desde 1999 a Diciembre
de 2004, por los tres principales servicios de la empresa CANTV.
0,00
1.000.000,00
2.000.000,00
3.000.000,00
4.000.000,00
5.000.000,00
6.000.000,00
7.000.000,00
1999 2000 2001 2002 2003 2004
Suscriptores de Cantv por ServiciosPeriodos 1999-2004
Servicios de Internet
Servicios de TelefoníaCelularLíneas de Accesos
Fuente: Informes Anuales CANTV 1999-2004.
Figura Nro.8 Suscriptores de CANTV por Servicios. Periodo: 1999-2004
4.3.2 Segmentación de mercado La telefonía fija y rural ha sido tradicionalmente, el segmento más amplio del
mercado de CANTV, sin embargo, a través de su estrategia ha logrado un
gran número de suscriptores en telefonía celular. Actualmente lidera el
servicio de banda ancha a nivel nacional.
De este modo los segmentos identificables son unidades de negocios que
ofrecen productos y servicios diferentes en la industria de
telecomunicaciones, así como servicios relacionados. Estos son
administrados separadamente, debido que cada negocio requiere
tecnologías y estrategias de mercadeo diferente.14
14Informe Anual CANTV (2003 Diciembre)[base de datos].Disponible en: http://www.cantv.com.ve
63
La compañía maneja sus operaciones en dos segmentos de negocios:
Telefonía Básica y celular. De esta forma los Servicios de Segmento de
telefonía básica suministran servicios de Telefonía local, larga distancia
nacional e internacional y otros servicios de telecomunicaciones. El
Segmento de servicio celular provee servicios de telefonía móvil a nivel
nacional.15
Debido a la apertura de las telecomunicaciones en Venezuela, ha sido
necesario adoptar estrategias para seguir liderando el sector de
telecomunicaciones, utilizando mecanismo que estimulen a los suscriptores,
basada en precio competitivo y calidad de servicio.
4.3.3 Ventajas de Cantv en el sector de Telecomunicaciones en Venezuela
Es importante señalar que CANTV, le beneficia haber sido la empresa
estatal poseedora del monopolio de las telecomunicaciones en Venezuela
por varias décadas, representando esto una ventaja sobre sus competidores,
lo que le permitió realizar grandes inversiones de cableado telefónico físico
(par telefónico de cobre), que actualmente le permite ofrecer una diversidad
de servicios telefónicos, de acceso a Internet y de última milla (cable
telefónico o medio de telecomunicación que hace contacto físico directo y
final con el cliente) para redes privadas de tarifas más económicas que su
competencia. De igual forma esta ventaja le permite tener dentro de sus
clientes a las empresas que compiten dentro del sector a través de sus
redes.
15Ibidem.
64
Sin embargo, la compañía sigue viéndose afectada por el retraso de
CONATEL en la actualización de las tarifas residenciales (de las cuales se ha
esperado un aumento cercano a 19% desde 2003), que ha repercutido en
cuantiosas pérdidas para CANTV, y PR considera que de no resolverse ese
detalle, podría comprometer los planes de inversión de esa operadora.
Adicionalmente, al igual que sus competidores, CANTV deberá enfrentar las
condiciones políticas y económicas que afectan el desempeño del sector.
4.4. Análisis de la industria
Posteriormente a la apertura de telecomunicaciones a partir de noviembre
del 2000, la presencia de otras operadoras en los servicios competitivos de
los segmentos de CANTV, ha sido más agresivo para lograr posicionarse e
integrarse al mercado nacional, en este sentido la empresa ha enfocado su
estrategia de mercado en ser más competitivo y ofrecer servicios de calidad.
Cabe destacar que debe evaluar su posición dentro del sector ya que no
debe dejar pasar por alto la entrada de nuevos competidores al mercado
nacional con presencia al nivel internacional, los cuales pueden ofrecer
servicios a mejores costos que los actuales en el mercado, razón por la cual
debe reorientar su estrategias de mercado.
4.4.1 Participantes de la industria
El entorno competitivo ha fomentado una nueva estrategia de mayor
segmentación del mercado, ofreciendo nuevos productos y servicios que
brinde mayor valor agregado a sus clientes, la cual le permita responder con
mayor precisión a sus necesidades y a la vanguardia de la más moderna
65
tecnología. Dentro de competidores más arriesgado esta Telcel Bellsouth16,
Digitel17, Digicel18, entre otros.
Cabe destacar que la presencia de los pocos competidores en los servicios
básicos de telefonía fija y móvil, es lo que ha caracterizado a este sector
como monopólico. En consecuencia la apertura de las telecomunicaciones
no ha reflejado un crecimiento de competidores en el sector.
En la figura Nro.9 se muestra los números de suscriptores de Telefonía
Móvil en Venezuela, desde el periodo 1998 hasta Diciembre (2004); según
datos estadístico de Conatel para esta última fecha (2004-Diciembre); la
distribución de los Ocho Millones Cuatrocientos Veinte Mil Novecientos Ochenta de Suscriptores (No.8.420.980); por empresas presente en el
sector de telecomunicaciones, se estructuraba como se detalla en la tabla
Nro.7 en la cual se observa la posición de la empresa telecomunicaciones
Movilnet, filial de CANTV.
16 Esta empresa fue adquirida por un proceso de fusión por Telefónica Móviles, que a dimensionado su participación en Latinoamérica, y su presencia en Venezuela desde el año 2004, bajo la marca Movistar. 17 Digitel TIM es la empresa de telecomunicaciones más innovadora del país, que presta servicio de telefonía inalámbrica básica, pública y móvil en el área central del país. (2005 Mayo). [base de datos]. Caracas: Reseña Histórica. Disponible en: http://www.digiteltim.com.ve/PortalDeDigitelTIM/start.jsp 18 Información Disponible en http://www.digicel.com.ve/info.html
66
Fuente: CONATEL, Informe Anual 2005 Figura Nro.9 Suscriptores de Telefonía Móvil .(Periodo 1995-2004)
Tabla Nro.7 Distribución % de Números de Suscriptores por
operadoras, en Telefonía móvil en Venezuela
Operadoras % No.SuscriptoresDigicel 1,00% 84.210Movilnet 36,90% 3.107.342Digitel 15,70% 1.322.094Infonet 1,00% 84.210Telcel 45,40% 3.823.125
100,00% 8.420.980
Fuente: CONATEL Informe Anual 2005.
67
4.4.2 Marco Regulatorio El dinamismo del sector de telecomunicaciones en Venezuela se presenta
como una actividad económica libre para las personas, la Constitución y las
Leyes establecen el marco regulatorio necesario para asegurar el interés del
Estado en su prestación. De esta forma, el Estado se atribuye los poderes de
regulación, supervisión y control sobre la actividad, sin embargo no se
reserva la prestación de los servicios de telecomunicaciones, apoyando la
participación de los particulares en la prestación de los servicios de
telecomunicaciones e interviniendo cuando se hace necesario para asegurar
el acceso universal a la información. El sector de telecomunicaciones esta
regulado por el ente CONATEL, el cual le fija los precios regulados de los
servicios así como los permisos de inversiones a nivel nacional.19
4.5. Participación Bursátil
4.5.1 Mercado Nacional e Internacional de acciones Muchas empresas no estadounidenses se han inscrito en bolsas de valores
de los Estados Unidos (Bolsa de Nueva York, NASDAQ), en la cuales se
negocian indirectamente con certificados de depósitos americanos (ADR´s).
La idea de Negociar los ADR´s se origino en el Morgan Guarantee Bank, sin
embargo varios bancos de Estados Unidos, incluyendo el Citibank, el Chase
Manhatan y el Bank de New York, quedaron involucrados. La particularidad
de este sistema es que el banco mantiene acciones extranjeras; recibe
dividendos, reportes y emiten derechos contra las acciones que mantiene
(El banco actúa como custodiador global). Estos derechos (los ADR´s)
generalmente se negocian en el relativamente no regulado mercado de
19Conatel (2005) [en línea]. Venezuela: Disponible en: http://www.conatel.gov.ve
68
ventas sobre el mostrador. Para las empresas extranjeras, esto tiene la
ventaja de reducir las comisiones por inscripción en bolsa y la información
que deben reportar.
En este sentido las empresas extranjeras pueden participar en el mercado
internacional de acciones a través de este mecanismo que le permite entrar
a los mercados bursátiles más importante al nivel mundial. En la Tabla Nro.8
se puede observar los participantes de la industria del sector a nivel
internacional en Estados Unidos.
Tabla Nro.8 Información de Empresa del Sector de Telecomunicación en la Bolsa de New York (NYSE)
Company Symbol Price Change Market Cap P/EVerizon Communications VZ 34.06 -0.58% 94.34B 13.09
TEF 51.75 -0.44% 85.49B 22.90Deutsche Telekom AG DT 19.16 -0.31% 80.38B 13.35SBC Communications Inc SBC 23.20 +0.09% 76.64B 15.46NTT DoCoMo Inc DCM 15.64 -3.93% 73.10B N/ACA National Telefonos de Venezuela VNT 17.77 -1.22% 1.97B 16.42
Fuente: Finance.Yahoo (Consulta Mayo-2005)
Dadas las condiciones del mercado internacional, en 1996, a través de una
Oferta Pública en las principales Bolsa de Valores del mundo, CANTV colocó
con éxito el 34,8 % de las acciones pertenecientes al Ejecutivo (entonces
llamado Fondo de Inversiones de Venezuela), convirtiéndose en una
empresa de capital abierto con accionistas distribuidos a nivel mundial. De
esta forma inicia a cotizar a partir de Noviembre 1996 en la Bolsa de Valores
de Nueva York (NYSE), bajo la figura de Adrs (American Depositary
Receipts) y en la Bolsa de Valores de Caracas (BCV), y durante su
participación ha tenido una evolución con un desempeño positivo para el
rendimiento de la bolsa de caracas a nivel nacional, como se puede
evidenciar en la figura Nro.10.
69
Tendencias Precios Ajustados de las Acciones y ADRs (CANTV)
0,00
1.000,00
2.000,00
3.000,00
4.000,00
5.000,00
6.000,00
7.000,00
8.000,00
9.000,00
ene-99
may-
sep-99
ene-00
may-
sep-00
ene-01
may-
nov-01
mar-02
jul-02
nov-02
abr-03
ago-03
dic-03
abr-04
ago-04
dic-04
Periodos Mensual
Prec
ios
en B
oliv
ares
Ac
cion
es (
TDV.
D)
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
Prec
ios
en D
olar
es A
DRs
(VNT
)
Valor en BolivaresAcciones (TDV.D) Valor en Dolares Adr(VNT)
Fuente: Yahoo.Finance. Figura Nro.10 Tendencia Precios Ajustados de las Acciones y ADRS (CANTV)
De forma ilustrativa se presenta en la figura Nro.11 el comportamiento del
índice IBC, de la Bolsa de Valores de Caracas y en la tabla Nro.9 las
empresas que conforman el índice.
Comportamiento del Indice IBC mensual (En puntos)
0,00
5.000,00
10.000,00
15.000,00
20.000,00
25.000,00
30.000,00
35.000,00
enero - 99m
ar z o -9 9m
a yo - 99ju lio - 99s ep t ie m
b re - 99n o v ie m
b r e -9 9en e r o -0 0m
a r zo -0 0m
ay o -0 0ju li o -0 0s e p ti em
b r e -0 0no vi em
b r e -0 0e ne r o - 01m
a r zo - 01m
a yo - 01ju l io - 01se p t ie m
b re - 01n o vi em
br e - 01e n er o - 02m
ar zo - 0 2m
a y o- 0 2ju lio - 02s ep t ie m
b r e- 0 2n o vi em
b r e- 02e n e ro - 03m
ar z o- 0 3m
ay o -0 3ju lio - 03s ep tie m
b r e -0 3n o v ie m
b r e -03en e ro -0 4m
a r zo -0 4m
ay o -0 4ju lio -0 4s e p ti em
b r e -0 4no vi em
b r e -0 4e n e ro - 05m
a r zo - 05m
a yo - 05
Periodo Mensual
Punt
os Open for monHigh for monLow for monClose for mon
Fuente: Finance.yahoo.com
Figura Nro.11 Comportamiento del Indice IBC mensual (Expresados en Puntos)
70
Tabla Nro.9 Empresas que conforman el IBC de la Bolsa de Valores de Caracas.
Fuente: Bolsa de Valores de Caracas
TITULO SIMBOLO
SIBE CODIGO
ISIN
Banco Provincial BPV VEV001271007
Banco Venezolano de Crédito BVE VEV000031006
Baneso Banco Universal BBC VEV001671008
Cantv Clase D TDV.D VEV0008810D7
Cemex Tipo I VCM.1 VEV001361014
Cemex Tipo II VCM.2 VEV001361022
Corimon A CRM.A VEV0000410A0
Electricidad de Caracas EDC VEV000081001
Envases Venezolanos ENV VEV000561002
Fondo de Valores Inmobiliarios Clase B FVI.B VEV0018810B9
H.L. Boulton HLB VEV001601005
Manpa MPA VEV000011008
Mantex MTX VEV000911009
Mercantil Servicios Financieros A MVZ.A VEV0019410A9
Mercantil Servicios Financieros B MVZ.B VEV0019410B7
Sivensa SVS VEV001141002
71
4.6. Breve análisis del Entorno periodo en estudio
4.6.1 Entorno endógeno de la empresa
Es bien sabido que durante los últimos seis años la economía venezolana
ha surcado una difícil y compleja situación que afecta de manera significativa
todos los sectores económicos a nivel nacional, afectando sus niveles de
rentabilidad y productividad en el desarrollo de sus actividades económicas.
Así mismo, tenemos que dentro del contexto nacional los escenarios por los
cuales tuvo que ceñirse la empresa ha sido muy volátil y en una atmósfera
política-social bien compleja, sin embargo los esfuerzos llevado adelante por la
corporación CANTV para mitigar el impacto negativo de estos eventos, a través
de políticas sanas de administración, le ha permitido reducir gastos operativos,
implementar estrategias de mercado de calidad y ajustado a las necesidades de
sus clientes en el marco competitivo. Si evaluamos el conjuntos de factores de
riesgo a los cuales todas las empresas están expuestas podemos mencionar a
titulo de referencia variables como: la inflación, el control de tipo de cambio, las
altas tasas de interés, economía recesiva y un nivel de desempleo muy alto,
impactos y regulaciones impositiva de tributación nacional agresiva, todos
estos factores ha incidido en la disminución de los ingresos operativos, aunado a
la migración de clientes hacia servicios de tarifa plana, la reducción de clientes
residenciales debido a la contracción económica, la consolidación de negocios
con el objeto de reducir costos, especialmente en el sector financiero.
En conjunto, todos estos factores afectan de manera directa la rentabilidad
del negocio, para la cual se debe implementar medidas alternas para
compensar estos reveses y seguir manejado la estrategia de maximizar el
valor de la corporación para los accionistas.
72
En síntesis, mencionamos los eventos más relevantes en Venezuela que
comprende el periodo objeto de estudio (1999-2004); que tuvo su incidencia
en el entorno de la corporación:
• El PIB de Venezuela se contrajo en un 7.2% y muchas empresas
cerraron sus negocios (2002). Debido al paro nacional como medida
de presión por parte del grupo opositor al gobierno actual.
• Demora del acuerdo con el ente regulador para actualizar tarifas
locales y de larga distancia, la cual ha impactado su retraso en los
flujos de caja de la empresa.
• Acontecimientos naturales a nivel nacional, inundaciones sin
precedentes impactaron importantes zonas. Los cuales eran zonas de
potencial clientela.
• Entorno Político y social de mucha incertidumbre, paro nacional, con
grave consecuencias, generando mucha inestabilidad en el sector
petrolero.
• Control de cambio impuesto por el gobierno para la adquisición de
divisas, a través de la Comisión de Administración de Divisas
(CADIVI).
• Impedimento de una frustrada oferta pública de toma de control hostil.
Logros bajo este entorno
• Reducción en la cartera de morosidad y el inventario de líneas
improductivas.
• Acuerdo nuevo contrato Colectivo en materia laboral.
• Incrementó en su productividad.
• Complemento a conexión de las principales ciudades a la red
interurbana de fibra óptica.
• Culminó exitosamente y sin interrupciones el proyecto Y2K
73
Alcanzo al mismo tiempo, fortaleciendo el valor de las acciones a través de:
• Incrementó el flujo de caja libre
• Inicio un programa de recompra de acciones y abonó de dividendos
especiales.
En la figura Nro.12, se presenta de manera ilustrativa algunos eventos y su
influencia en el IBC, Indice de la Bolsa de Valores de Caracas, donde se
visualiza los factores o variables más relevantes en su tendencia.
4.6.2 Entorno exógeno de la empresa A nivel internacional la presión del precio del petróleo, los aumentos de la tasa
de interés por parte de la Reserva Federal, los conflictos bélicos entre Irak y
Estados Unidos, la entrada a todos los mercado de la mano de obra por parte de
China, la recesión a nivel mundial de la economía, entre otros, han generado
que la volatilidad sea cada vez mas acentuada y dependiente de las noticias, ya
no solo de los indicadores económicos, sino de los impactos de medidas
políticas a nivel internacional, tiene un peso en el valor de los negocios, y sobre
todos de aquellos que participan en el mercado bursátil, donde las expectativas
del riesgo económico y político del entorno esta latente.
Cabe destacar que todos estos eventos, inciden de manera significativa sin
importar su veracidad o exactitud, el cual incrementan o disminuyen la
confianza de los inversionistas, los cuales adversa al riesgo sistemático, para
proteger sus inversiones y evaluar el comportamiento del rendimiento en estos
escenarios cada vez más volátil.
74
Fuente: Informe mensual Econovest
Figura Nro.12 Evolución del ADR´s y los efectos de algunos eventos del entorno
En la figura Nro.13 se presenta de manera ilustrativa el comportamiento del
Riesgo País Embi Plus en los Países Emergentes, como una de la variable
que se debe considerar para medir la tasa libre de riesgo en el análisis de la
sensibilidad de los factores de riesgo.
Riesgo Pais Embi Plus Paises Emergentes
0
1000
2000
3000
4000
5000
6000
7000
8000
dic-98
mar-99
jun-99
sep-99
dic-99
mar-00
jun-00
sep-00
dic-00
mar-01
jun-01
sep-01
dic-01
mar-02
jun-02
sep-02
dic-02
Periodos Mensuales
Punt
os
EMBI Plus
ArgentinaBrazilColombia
EcuadorMexico
PeruRussiaTurkey
Venezuela
Fuente: Bloomberg Figura Nro.12 Representación del Riesgo País Embi Plus de los Países Emergentes.
75
4.7. Análisis estructura de capital de CANTV y política de
dividendos
4.7.1 Estructura de capital de CANTV Es importante mencionar que la estructura de capital de la empresa CANTV
desde su privatización, ha logrado en sus últimos seis años (1999-2004)
niveles bajos de endeudamiento financiero, de esta forma sus flujos de
efectivos le proporciona el suficiente capital para las inversiones y cobertura
dentro de su gestión. Su capacidad en las operaciones le ha permitido
flexibilizar sus niveles de apalancamiento, razón por la cual los accionistas
de esta corporación, espera un alto retorno del negocio, debido a que están
expuesto a horizontes mayores del riesgo.
La trayectoria de los resultados, combinados con la estrategia de un sano
manejo de las posiciones de caja, le ha permitido a la corporación CANTV
mantener uno de los niveles de endeudamiento más bajos de cualquier
empresa de telecomunicaciones a nivel mundial.20
La estructura de capital de la corporación CANTV está orientada bajo los
siguientes lineamientos:
• La estrategia de crecimiento de la empresa dentro del sector.
• Los flujos de efectivo futuros producto de sus inversiones. En este flujo
va implícita la volatilidad normal del negocio.
• Las características de la industria a la que se pertenece, sobre todo, la
conducta típica de los flujos de efectivo, y el tipo preponderante de
activos.
20Informe Anual CANTV(2002-Diciembre)[base de datos].Disponible en: http://www.cantv.com.ve
76
• La minimización del costo de capital promedio ponderado.
• La flexibilidad financiera requerida.
• Manejar con cautela y minimizar el impacto de los “shocks”
económicos o industriales que producen efectos importantes, a través
de proyecciones y ajustes en sus operaciones.
De esta manera en la tabla Nro.10 se observa a través de un resumen de
análisis financiero la estructura de endeudamiento histórica, tomando en
cuenta la composición de la deuda, y otros indicadores financieros.
Tabla Nro.10 Análisis Financiero de la Estructura de Capital
de CANTV
BolivaresNivel de Endeudamiento 1999 2000 2001 2002 2003 2004
Deuda a Corto Plazo 135.475 123.816 264.516 111.687 238.450 169.605Deuda a Largo Plazo 864.667 761.704 453.302 501.396 219.392 92.837
Total Deuda financiera 1.000.142 885.519 717.818 613.084 457.842 262.442
Deuda a Corto Plazo 14% 14% 37% 18% 52% 65%Deuda a Largo Plazo 86% 86% 63% 82% 48% 35%
Total Deuda financiera 100% 100% 100% 100% 100% 100%Patrimonio 1999 2000 2001 2002 2003 2004Total Patrimonio 7.902.254 7.083.905 5.409.522 5.075.973 4.399.924 4.124.920
Razones Financieras 1999 2000 2001 2002 2003 2004Deuda/ Patrimonio 12,7% 12,5% 13,3% 12,1% 10,4% 6,4%Relación Deuda a Largo Plazo-Patrimonio 10,9% 10,8% 8,4% 9,9% 5,0% 2,3%
COMPAÑÍA ANÓNIMA NACIONAL TELÉFONOS DE VENEZUELA (CANTV) Y FILIALESDatos de los Balances Generales Consolidados Finalizado en Diciembre 2004,2003,2002,2001,2000 y 1999
(Ajustados por los efectos de la inflación y expresados en millones de bolívares constantes
Fuente: Elaboración propia sobre la base de los informes anuales de CANTV.
La deuda de la empresa CANTV para el cierre de Diciembre del 2004, esta
estructurada como se observa en la tabla Nro.11 la cual refleja su
obligaciones en el largo plazo expresado en miles de millones de bolívares,
indica el tipo de cambio que será exigible en el momento de pago de la
misma, en este punto, es importante señalar que una de las variables mas
relevante en el momento de considerar el análisis del modelo que nos
permita estimar la volatilidad de los factores de riesgo es el tipo de cambio,
77
originado a que la empresa recibe todo sus ingresos en moneda local
(Bolívares); y sus compromisos están expresados por los general en yenes
japoneses y dólares estadounidenses, esto se traduce a que el impacto de la
fluctuación cambiaria afecte los resultados y aumente sus pasivos netos, sin
embargo la empresa tiene como política manejar el riesgo relacionado con
las tasas de interés, a través del uso de una combinación de tasas fijas y
flotantes. De hecho la compañía no se cubre con operaciones a futuros con
instrumentos financieros derivados, para minimizar el riesgo relacionado con
la tasa de cambio, no obstante mantiene reservas de efectivo en dólares
estadounidenses.
Tabla Nro.11 Estructura de la Deuda Financiera de CANTV.
Diciembre 2004
Deuda a Largo Plazo Periodo Tasa Tipo de CambioEquivalencia En
Bs Observacion Vcto
Deuda Bancaria 2004 5,80% Yenes Japones 91.072 Tasa Fija 2009Prestamo Internacional Finance Corporation (IFC) 2004 5,06% Dolares (Usa) 48.000 Tasa Libor 2005Prestamo Internacional Finance Corporation (IFC) 2004 3,17% Dolares (Usa) 25.200 Tasa Libor 2007Prestamo Internacional Finance Corporation (IFC) 2004 2,92% Dolares (Usa) 19.200 Tasa Libor 2005Deuda Bancaria 2004 22,20% Bolivares 36.900 Tasa Variable 2010Deuda con Proveedores 2004 5,48% Dolares (Usa) 120 Tasa Fija 2004Papeles Comerciales 2004 12,59% Bolivares 41.950 Tasa Fija 2005Total Deuda Largo Plazo al 31-12-2004 262.442Porción Circulante 169.605Neto Deuda Largo Plazo 31-12-2004 92.837
Fuente: Informe anual accionistas, Diciembre 2004 de CANTV
En la tabla Nro.12 se observan las restricciones en ciertos índices que la
empresa debe cuidar en relación al contrato de préstamo con el Internacional
Finance Corportation (IFC), para los periodos terminados 2004 y 2003.
78
Tabla Nro.12 Niveles de Indice deuda con El internacional Finance Corporation (IFC)
Indice Financieros 2003 2004Índice de Cobertura de Cargos FijosNo menor a 1,1 4,23 2,72Índice de Deuda a Largo Plazo Neta / CapitalNo mayor a 1,0 0,05 0,02Índice de LiquidezNo menor a 0,75 1,22 1,25
Exceso de Activos Fijos sobre el Pasivo 1.749.368,00 1.593.420,00
COMPAÑÍA ANÓNIMA NACIONAL TELÉFONOS DE VENEZUELA (CANTV) Y FILIALESCálculo de los Índices Financieros al 31 de diciembre de 2004 y 2003
Los siguientes índices se deben cumplir según el Contrato de Préstamo con el International Finance Corporation (IFC):
Fuente: Informe Financiero Cuarto Trimestre 2004. CANTV.
En la figura Nro.14 se refleja la deuda financiera para el periodo finalizado
en el mes de diciembre del 2003 y 2004, respectivamente y su proporción en
el tipo de moneda que debe expresarla al momento del pago.
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
60,00%
70,00%
2003 2004
Deuda en Dolares
Deuda en YenesJaponeses Deuda en Bolivares
Fuente: Elaboración propia sobre la base de los informes anuales de CANTV.
Figura Nro.14 Proporción de la Deuda Financiera según el tipo de moneda.
79
4.7.2 Políticas de los Dividendos De manera similar se presenta un breve análisis en relación a la política de
dividendo aplicada por la empresa CANTV, la cual esta considerada sobre la
bases de las normativas vigentes que establece el Código de Comercio
Venezolano, la Ley de Mercado de Capitales y las Normas de la Comisión
Nacional de Valores. Una de las condiciones que aplica en torno al pago de
los dividendos es que las utilidades deben ser líquidas y recaudadas21,
adicional sin dejar al margen la regulación de la Comisión Nacional de
Valores que sustenta que debe repartirse anualmente entre sus accionistas
no meno del 50% de su utilidad neta anual, después del apartado de
impuestos y reservas legales. En principio establece que al menos el 25% de
dicho 50% debe ser distribuido en efectivo. Otra característica que debe
evaluarse es que de acuerdo a las normas de la Comisión Nacional de
Valores, la base para la distribución de los dividendos es sobre la utilidad
neta ajustada por efectos de la inflación, no consolidada y excluyendo la
participación patrimonial en sus filiales. En la tabla Nro.13 se detalla la
estructura que indicamos en el párrafo anterior en relación a la
determinación de los dividendos.
Tabla Nro.13 Base Determinación de dividendos
Utilidad neta consolidada del 2004 306.684Menos: Participación patrimonial en filiales -219.030 Utilidad Disponible como base para el Decreto 87.654Más : Dividendos pagados por filiales 79.349 Utilidad Disponible como base para el Decreto despúes de considerar dividendos de filiales 167.003
Base Determinacion de Dividendos (expresados en miles de Bolivares)
Fuente: Informe anual accionistas, Diciembre 2004 de CANTV.
21 Esta condición esta establecida en EL Código de Comercio Venezolano vigente.
80
No obstante, existe limitaciones en relación a los resultados negativos que
originen déficit acumulado, de esta forma las utilidades deberán ser
destinadas a la compensación de dicho déficit.
Dentro de los lineamientos para el reparto de dividendo establecido por la
empresa CANTV, la cual esta orientada a proporcionar y retornar el valor a
los accionistas a través del pago de dividendos y recompra de acciones, esta
la de mantener continuamente inversiones en nuevas oportunidades de
negocios y fortalecer su posición en el mercado competitivo, de este modo se
le distribuye a los accionistas el 50% del flujo de caja libre anual, el cual
define como el flujo de caja proveniente de actividades de operación, menos
el flujo de caja usado en actividades de inversión, con base en los estados
financieros auditados, descontado los pagos de deuda e intereses
programados para el año siguiente22. Cabe mencionar que el pago anual de
dividendos será efectuado en bolívares y en cuotas trimestrales, de acuerdo
a lo establecido en la Junta Directiva y según lo aprobado en la asamblea
Anual de Accionistas, conforme a la legislación venezolana vigente. En la
figura Nro.15 se muestra la tendencia de los dividendos pagados desde el
periodo del año 1997 hasta diciembre de 2004, bajo la política de dividendos
de la empresa.
22 Informe Anual CANTV(2004-Diciembre)[base de datos].Disponible en: http://www.cantv.com.ve
81
Dividendos Pagados Periodo 1997-2004
0,00
100,00
200,00
300,00
400,00
500,00
600,00
junio-97
mayo-98
agosto-98
mayo-99
diciembre-99
abril-00
abril-01
diciembre-01
marzo-02
junio-02
enero-03
enero-03
abril-03
diciembre-03
abril-04
diciembre-04
Fecha de Pago
Divi
dend
os e
n B
oliv
ares
0
0,5
1
1,5
2
2,5
3
divi
dend
os e
n Do
lare
s (A
drs)
Monto por Acción en Bs.
Monto por ADR en $
Fuente: Informe anual accionistas, Diciembre 2004 de CANTV.
Figura Nro.15. Representación de los Dividendos Pagados Periodo 1997-2004
Otros indicadores financieros para los periodos finalizados al 2003; 2002 y
2001, los cuales muestran el resultado financiero de la empresa CANTV se
muestra en la tabla Nro.14.
Tabla Nro.14 Indicadores Financieros
31-dic-01 31-dic-02 31-dic-03Precio/Utilidad 16,18 31,79 167,23Precio/Valor en Libro X 0,47 0,58 1,35Price Sales Ratios X 0,56 0,72 1,56Ebitda p/Acción 1147,52 1236,48 1466Dividend Yield % 21,34 11,26 11,48Utilidad/Precio % 100,52 77,543 37,823Dividen Efc.pag.P/Accióm 347 277,6 726Capital Bursatil 1,280B 1,940B 4,979BCantidad Total.Acciones 926,037 k 926,037 k 926,037 k
Fuente: Econoinvest, Reporte de Estrategia Semanales
En la figura Nro.16 se observa la composición accionaría en los últimos
cuatro (4) años, la cual comprende una gran variedad de asociados
corporativos y particulares (nacionales e internacionales).
82
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
60,00%
Part
icip
ació
n A
ccio
nario
2001 2002 2003 2004
Accionistas
Verizon Telefonica NacionalBanco MercantilBandesEmpleados y JubiladosParticularesReconocimiento ExcelenciaVerizon Communications
Fuente: Elaboración propia sobre la base de los informes anuales de CANTV.
Figura Nro.16. Composición Accionaría 2004-2003-2002 y 2001
C a p í t u l o 5
5. Aplicación del Modelo
5.1. Selección de las variables
5.1.1 Elección de las variables para la implementación del modelo.
El proceso de elección de las variables para determinar la modelización de la
estimación de la volatilidad del precio de las acciones, ha sido considerado
mediante la extracción de un análisis de componentes principales (ACP), en
donde se selecciona un subconjunto de variables macroeconómicas que
presente el riesgo sistemático y algunas variables propias de la empresa de
CANTV que representen el riesgo no sistemático, bajo el criterio de su
importancia en la política económica del país. Adicionalmente se parte de
los aportes de los resultados de estudios similares, que se han realizado en
diversos mercados del mundo
84
El objetivo principal de esta fase es determinar el número mínimo de factores
comunes capaces de reproducir, de un modo satisfactorio, en las
correlaciones observadas entre las variables.
Este método busca maximizar la varianza explicada. El factor que mejor
explique la dimensión analizada (el que represente mayor variabilidad) se
convertirá en el primer componente principal y así sucesivamente. Su
aplicación supone transformar directamente un conjunto de variables
correlacionadas en un conjunto de variables no correlacionadas.
La muestra seleccionada está conformada por tres secciones que permita
comparar los resultados. En este contexto las variables consideradas son las
siguientes:
5.1.1.1 Variables Macroeconómicas a Nivel Nacional e Internacional
En las tablas Nro. 15 y 16 respectivamente, se observan las variables
elegidas por criterio de los autores a nivel macroeconómicas, que van a ser
objeto del análisis factorial y así simplificar mediante el análisis de
componentes principales, aquellas que resulten de mayor carga factorial y
puedan actuar como variables suplentes del factor.
Cabe destacar que se agruparon en dos secciones las variables
relacionadas con el ámbito económico: internacional y nacional.
85
Tabla Nro.15 Sección de Variables Macroeconómicas a nivel Internacional
País Variables Exógenas a Nivel Internacional Abreviatura DatosUSA Precio de ADRs (US$) ADRS MensualUSA 10- Treasury Bill DIEZTREA MensualUSA Indice Industrial Down Jones DJONES MensualUSA Indice de Precio al Consumidor IPCUSA MensualUSA Industrial Producción IPUSA MensualUSA Indice Técnologico de Nasdaq NASDAQ MensualUSA Producto Interno Bruto PIBUSA TrimestralUSA Precio Pétroleo (US$) PPETUSA MensualUSA Tasa de Desempleo Estacionalizada TDESTUSA MensualUSA Tasa de Desempleo No Estacionalizada TDNEST MensualUSA 3-Month Treasury Bill TRESTBIL MensualUSA Yen Dollar YEN MensualUSA 30-Year Conventional* TREINTYEAR Mensual
* Este factor fue usado como la tasa libre de riesgo en el modelo. Fuente: Elaboración propia sobre la base de los reportes estadísticos emitidos por el Banco Central de Venezuela y
la Reserva Federal de Estados Unidos.
Tabla Nro.16 Sección de Variables Macroeconómicas a nivel Nacional
País Variables Macroeconómicas a nivel nacional Abreviatura DatosVZLA Precio de Acciones CANTV D (TDVd.CR) TDVDCR MensualVZLA Deuda Pública DPVZLA MensualVZLA Indice de la Bolsa de Caracas (IBC) IBCVZLA MensualVZLA Indice de Precio al Consumidor al Nivel General IPCVZLA MensualVZLA Producto Interno Bruto PIBVZLA TrimestralVZLA Reservas Internacionales RIVZLA MensualVZLA Riesgo País EMBI Plus Venezolano RPVZLA MensualVZLA Tasa Activa TAVZLA MensualVZLA Tipo de Cambio Bolívares/ Dólar cantv TCDOLAR MensualVZLA Tipo de Cambio Bolívares/ Dólar oficial TCVZLA MensualVZLA Tasa de Desempleo Venezuela TDESVZLA Mensual
Fuente: Elaboración propia sobre la base de los reportes estadísticos emitidos por el Banco Central de Venezuela y la Reserva Federal de Estados Unidos.
Las variables ADRs y Precio de la acción de CANTV (TDVDCR) fueron
excluidas de la selección ya que corresponden al rendimiento de la acción en
el mercado y serán tomadas en consideración como variables dependientes
para el cálculo del modelo.
86
5.1.1.2 Variables Endógenas de la empresa
A continuación en la tabla Nro.17 se refleja las variables endógenas
seleccionadas bajo el mismo criterio mencionado en el párrafo anterior,
según el análisis de la información financiera y operativa, inherente a la
empresa CANTV. Es importante mencionar que los ratios evaluados se
refieren a la rentabilidad, estructura de capital y razones de mercados por el
análisis de los factores de riesgos que se requieren determinar en este
estudio.
Tabla Nro.17 Sección de Variables Endógena de CANTV
País Variables Endógenas Abreviatura DatosVZLA-CANTV Ratios Beneficios Antes de Interes e Impto/Activo Total BAISAT TrimestralVZLA-CANTV Ratio Deuda Total / Patrimonio DPATR TrimestralVZLA-CANTV Ratios Ingreso Total/Activo Total ITAT TrimestralVZLA-CANTV Ratios Ingreso Total/Capital Total ITCT TrimestralVZLA-CANTV Ratios Valores de Mercado PAVCA TrimestralVZLA-CANTV Ratios de Endeudamiento RE TrimestralVZLA-CANTV Ratios de Independencia Financiera RIF TrimestralVZLA-CANTV Ratios Utilidad antes de ISLR/Activo Totales Promedio UAIIATP TrimestralVZLA-CANTV Ratios Utilidad Neta/Activos Totales Promedio UNATP TrimestralVZLA-CANTV Ratios Utilidad Neta/Capital Promedio de Accionistas UNLPA TrimestralVZLA-CANTV Ratios Utilidad Neta/Utilidad Total de Operaciones UNUTDO Trimestral
Fuente: Elaboración propia sobre la base de los Informes Financieros de CANTV.
Es preciso destacar que los datos sobre las variables van desde enero de
1999 a Diciembre de 2004, periodo de estudio. Para cada una de las series
con datos mensuales se obtuvieron 72 observaciones, aquellos que
encontramos en semestral y trimestral fueron homogenizados a periodicidad
mensual. Así mismo, realizamos la conversión de los datos obtenidos en
dólares23 en bolívares al tipo de cambio de cierre de cada periodo.
Igualmente todas las cantidades expresadas en unidades monetarias se
reexpresaron en bolívares constantes de diciembre de 2004. Las series del
PIB-usa, Ipc-usa, Nasdaq, DownJones, 10-Treasury Note (^TNX),
23 Los datos de las variables del entorno exógeno internacional estaban expresada en dólares y se procedió aplicarle la conversión, así como a los valores de los ADRs.
87
10/Treasury, 3/Tbill , 30/Year, TdEst-usa, TdnoEst-usa, Tavzla y Tdesvzla no
se reexpresaron.
Posteriormente se obtuvieron las tasas de crecimiento de las variables
mediante las siguientes transformaciones24:
Tabla Nro. 18 Ecuación de Tasa de crecimiento aplicado para determinar el rendimiento de las variables
Fuente: López, F y Vásquez, J.(2000). Variables Económicas y un modelo Factorial para la Bolsa Mexicana de Valores: análisis empírico sobre una muestra de activos.
5.1.2 Pasos a seguir para la aplicación del análisis factorial En síntesis, en el análisis factorial común como la observación de
componentes principales (o de las demás variantes que existen) se
presentan básicamente cuatro pasos a cumplir que son:
• Se calcula la matriz de correlaciones o de datos entre las variables a
partir de la matriz de datos originales, y posteriormente se aplica un
conjunto de pruebas para comprobar si dicha matriz es
significativamente diferente de una matriz identidad.
• Se obtienen o extraen los factores iniciales y necesarios que
representen a los datos originales.
24 Este procedimiento en tomado en referencia del trabajo de investigación de López, F y Vásquez, J.(2000). Variables Económicas y un modelo Factorial para la Bolsa Mexicana de Valores: análisis empírico sobre una muestra de activos.
88
• Se lleva a cabo la rotación de los factores iniciales y su representación
gráfica para facilitar su interpretación.
• Se estiman las puntuaciones factoriales para cada variable y puedan
ser utilizadas en estimaciones posteriores.
En la tabla Nro.19, 20 y 21 se determina la media, la desviación típica y la varianza de la muestra de las variables seleccionadas las cuales se presentan en tres divisiones: variables exógenas internacionales, variables exógenas nacionales y variables endógenas, como análisis previos de los datos para asegurar confiabilidad en los resultados que se obtenga durante el proceso.
Tabla Nro.19 Media y Desviación Típica de las Variables Exógenas Internacionales seleccionadas
72 -25.58 42.29 1.9297 13.9694 195.14572 -14.17 23.61 -.1318 6.5688 43.14972 -13.20 10.08 .2235 4.6654 21.76672 -200.00 179.18 -18.8097 84.1342 7078.56472 -1.05 1.16 .1211 .4883 .23872 -26.01 19.87 -4.10E-02 9.6683 93.47772 -23.10 87.97 4.3276 20.6775 427.56072 -21.08 40.86 1.9907 11.7546 138.17172 -7.06 7.41 .2533 2.9079 8.45672 -34.09 23.92 .3371 8.2819 68.59072 -25.04 21.92 -.9664 7.6642 58.74072 -20.49 30.27 .3304 7.9972 63.955
72
ADRSDIEZTREADJONESIPCUSAIPUSANASDAQPIBUSAPPETUSATDESTUSATDNOESTTRESTBILYENN válido(segúnlista)
N Mínimo Máximo Media Desv. típ. Varianza
Estadísticos descriptivos
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
89
Tabla Nro.20 Media y Desviación Típica de las Variables Exógenas Nacionales seleccionadas.
72 -289.30 188.84 -.5035 119.9156 14379.76072 -15.87 37.11 1.0092 9.5376 90.96672 -198.20 103.29 -9.65E-02 56.3401 3174.20772 -41.33 55.37 -.1822 22.7360 516.92872 -24.38 25.94 .8419 7.3967 54.71272 -35.12 24.50 -1.6033 11.5267 132.86672 -23.03 41.55 -1.4079 10.2998 106.08672 -17.38 32.77 2.0013 8.5698 73.44272 -21.50 30.99 .1638 7.4548 55.57472 -2.96 5.50 .3242 2.3760 5.645
72
DPVZLAIBCVZLAIPCVZLAPIBVZLARIVZLARPVZLATAVZLATCDOLARTCVZLATDESVZLAN válido(segúnlista)
N Mínimo Máximo Media Desv. típ. Varianza
Estadísticos descriptivos
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
Tabla Nro.21 Media y Desviación Típica de las variables endógenas seleccionadas.
72 -101,73 79,46 -10,2710 42,9097 1841,24472 -14,21 10,59 -1,0171 4,8403 23,42872 -51,47 67,43 -5,10E-02 21,9499 481,79872 -51,79 68,94 ,2107 22,0462 486,03672 -13,69 23,02 1,8082 7,7314 59,77472 -8,16 7,23 ,5833 3,4303 11,76772 -10,20 11,00 -,2621 3,3444 11,18572 -101,23 76,04 -11,1562 43,0552 1853,74772 -132,85 87,09 -10,7873 43,9722 1933,55172 -213,45 87,77 -11,7076 49,8945 2489,45672 -63,69 77,44 ,5865 26,5151 703,050
72
BAISATDPATRITATITCTPAVCARERIFUAIIATPUNATPUNLPAUNUTDON válido(segúnlista)
N Mínimo Máximo Media Desv. típ. Varianza
Estadísticos descriptivos
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
90
5.1.3 Análisis de los datos Para realizar un análisis factorial fiable se deben analizar los datos seleccionados; estos deben cumplir con los siguientes supuestos: Normalidad y Homocedasticidad.
5.1.3.1 Normalidad Dado que el supuesto fundamental del análisis multivariante es la normalidad de los datos, en referencia al perfil de la distribución de los datos para una única variable métrica y su correspondencia con una distribución normal, se deben evaluar los datos a través de métodos estadísticos o análisis de gráficos donde se observe la normalidad de las variables. La tabla Nro. 22, 23 y 24, respectivamente muestra los valores de normalidad aplicados sobre la base del test modificado de Kolmogorov-Smirnov, donde se constata si se presentan problema de normalidad, así como dificultades de asimetrías y curtosis. Según el resultado de estos contrastes, se puede considerar que en el grupo de las variables exógenas internacionales las que se distribuyen aproximadamente según una normal son DIEZTREA, DJONES, IPUSA, NASDAD en las variables nacionales se observan normalidad en IPCVZLA y RPVZLA, así mismo en las variables endógenas no existe normalidad.(El nivel de significación considerados es sig=>0.05). Es importante señalar que las variables que no reflejan normalidad condicionan la fiabilidad de los resultados.
Tabla Nro.22 Pruebas de Normalidad Variables Exógenas Internacionales
.078 72 .200*
.055 72 .200*
.139 72 .002
.083 72 .200*
.067 72 .200*
.254 72 .000
.118 72 .014
.174 72 .000
.169 72 .000
.154 72 .000
.234 72 .000
DIEZTREADJONESIPCUSAIPUSANASDAQPIBUSAPPETUSATDESTUSATDNOESTTRESTBILYEN
Estadístico gl Sig.Kolmogorov-Smirnova
Pruebas de normalidad
Este es un límite inferior de la significaciónverdadera.
*.
Corrección de la significación de Lillieforsa.
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
91
Tabla Nro.23 Pruebas de Normalidad Variables Exógenas Nacionales
.162 72 .000
.185 72 .000
.062 72 .200*
.125 72 .007
.161 72 .000
.064 72 .200*
.155 72 .000
.281 72 .000
.354 72 .000
.181 72 .000
DPVZLAIBCVZLAIPCVZLAPIBVZLARIVZLARPVZLATAVZLATCDOLARTCVZLATDESVZLA
Estadístico gl Sig.Kolmogorov-Smirnova
Pruebas de normalidad
Este es un límite inferior de la significaciónverdadera.
*.
Corrección de la significación de Lillieforsa.
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
Tabla Nro.24 Pruebas de Normalidad variables endógenas
,138 72 ,002,246 72 ,000,233 72 ,000,232 72 ,000,143 72 ,001,152 72 ,000,218 72 ,000,122 72 ,010,099 72 ,076,134 72 ,003,196 72 ,000
BAISATDPATRITATITCTPAVCARERIFUAIIATPUNATPUNLPAUNUTDO
Estadístico gl Sig.Kolmogorov-Smirnova
Pruebas de normalidad
Corrección de la significación de Lillieforsa.
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
92
5.1.3.2 Homocedasticidad Se refiere al supuesto de que las variables dependientes presentan iguales niveles de varianza a lo largo del predictor de las variables. En este punto se realiza la prueba de rachas ya que proporciona mayor seguridad para el análisis de los datos. En las tablas Nro.25, 26 y 27 se puede observar que la aplicación de la prueba de rachas ha resultado favorable en los tres casos mencionados.
Tabla Nro.25 Prueba de Homocedasticidad de los factores exógenos internacionales
-,2950 ,3350 -9,4050 9,000E-02 ,6450 1,6250 2,2200 ,0000 -1,7100 -,2200 -,6150 1,0450
36 36 36 33 36 36 36 24 36 36 36 36
36 36 36 39 36 36 36 48 36 36 36 36
72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
36 39 34 27 37 13 38 35 34 32 40 37
-,237 ,475 -,712 -2,331 ,000 -5,697 ,237 ,535 -,712 -1,187 ,712 ,000
,812 ,635 ,476 ,020 1,000 ,000 ,812 ,593 ,476 ,235 ,476 1,000
Valor deprueba
a
Casos <Valor depruebaCasos >=Valor depruebaCasos entotalNúmerode rachas
ZSig.asintót.(bilateral)
DIEZTREA DJONES IPCUSA IPUSA NASDAQ PIBUSA PPETUSA TDESTUSA TDNEST TRESTBIL YEN ADRS
Prueba de rachas
Medianaa.
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
Tabla Nro.26 Prueba de Homocedasticidad de los factores exógenos nacionales
-3,0750 -1,1100 -,4350 -,1800 ,7900 -,7800 -1,9500 ,7700 -,6450 -4,500E-02 -,9950
36 36 36 33 36 36 36 36 36 36 36
36 36 36 39 36 36 36 36 36 36 36
72 72 72 72 72 72 72 72 72 72 72
46 30 48 14 33 34 40 32 31 8 30
2,136 -1,662 2,611 -5,439 -,950 -,712 ,712 -1,187 -1,424 -6,884 -1,662
,033 ,097 ,009 ,000 ,342 ,476 ,476 ,235 ,154 ,000 ,097
Valor deprueba
a
Casos <Valor depruebaCasos >=Valor depruebaCasos entotalNúmerode rachas
ZSig.asintót.(bilateral)
DPVZLA IBCVZLA IPCVZLA PIBVZLA RIVZLA RPVZLA TAVZLA TCDOLAR TCVZLA TDESVZLA TDVDCR
Prueba de rachas
Medianaa.
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
93
Tabla Nro.27 Prueba de Homocedasticidad de los factores endógenos
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
5.1.4 Supuestos del análisis factorial Se utilizara el método del análisis de componentes principales, lo cual considera a la varianza total y estima los factores que contienen proporciones bajas de la varianza única. Para iniciar el proceso del análisis factorial, se debe observar suficientes correlaciones en los datos para justificar la aplicación del análisis factorial. De esta forma inicialmente se calculo la matriz de correlación identificando visualmente aquellas que variables que fuesen estadísticamente significativas (correlacionadas). Seguidamente se determino la matriz de correlación anti-imagen, que es simplemente el valor negativo de la correlación parcial. Si las correlaciones hubiesen sido altas, es indicativa de una matriz de datos que no es quizás adecuada. Así mismo, se cuantifico el grado de íntercorrelaciones entre las variables a través de la medida de adecuación muestral, para evaluar la existencia de variables que estuviesen en el rango inaceptable, de las cuales resultaron ser los factores IPCUSA, TDESVZLA y RIF. Las variables rechazadas fueron eliminadas del análisis factorial generando una nueva matriz de correlación con la data transformada y así seguir los procesos de evaluación y análisis descritos anteriormente. De esta forma se calculó dos matriz de correlación de las variables exógenas y una para las endógenas. En las tablas Nro 28, 29 y se evidencia las correlaciones de las variables reducidas y el determinante de dichas matrices respectivamente.
Tabla Nro.28 Matriz de correlación de variables exógenas internacionales
1.000 .383 .170 .302 -.021 -.040 -.132 -.077 -.040 -.010.383 1.000 .007 .617 -.029 -.187 -.133 .015 .005 -.201.170 .007 1.000 .094 .050 .248 -.376 -.170 .317 -.105.302 .617 .094 1.000 .039 -.103 .149 .244 -.002 .000
-.021 -.029 .050 .039 1.000 .053 .006 -.185 -.149 -.012-.040 -.187 .248 -.103 .053 1.000 -.253 .133 .185 .112-.132 -.133 -.376 .149 .006 -.253 1.000 .356 -.350 .283-.077 .015 -.170 .244 -.185 .133 .356 1.000 -.163 .168-.040 .005 .317 -.002 -.149 .185 -.350 -.163 1.000 .036-.010 -.201 -.105 .000 -.012 .112 .283 .168 .036 1.000
.000 .077 .005 .429 .369 .134 .259 .370 .466.000 .477 .000 .406 .058 .132 .450 .483 .045.077 .477 .216 .338 .018 .001 .077 .003 .190.005 .000 .216 .373 .194 .105 .019 .493 .499.429 .406 .338 .373 .330 .481 .060 .106 .459.369 .058 .018 .194 .330 .016 .133 .060 .175.134 .132 .001 .105 .481 .016 .001 .001 .008.259 .450 .077 .019 .060 .133 .001 .086 .079.370 .483 .003 .493 .106 .060 .001 .086 .383.466 .045 .190 .499 .459 .175 .008 .079 .383
DIEZTREADJONESIPUSANASDAQPIBUSAPPETUSATDESTUSATDNOESTTRESTBILYENDIEZTREADJONESIPUSANASDAQPIBUSAPPETUSATDESTUSATDNOESTTRESTBILYEN
Correlación
Sig.(Unilateral)
DIEZTREA DJONES IPUSA NASDAQ PIBUSA PPETUSA TDESTUSA TDNOEST TRESTBIL YEN
Matriz de correlacionesa
Determinante = .142a.
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
95
Tabla Nro.29 Matriz de correlación de variables exógenas nacionales
1.000 .087 -.105 .067 -.042 .336 .174 .061 .063.087 1.000 -.090 -.103 .146 -.093 -.118 .319 .092
-.105 -.090 1.000 -.114 -.004 -.132 .150 .003 .007.067 -.103 -.114 1.000 .077 .197 .123 .013 .154
-.042 .146 -.004 .077 1.000 -.004 -.024 .712 .838.336 -.093 -.132 .197 -.004 1.000 .110 .094 .160.174 -.118 .150 .123 -.024 .110 1.000 .094 .188.061 .319 .003 .013 .712 .094 .094 1.000 .781.063 .092 .007 .154 .838 .160 .188 .781 1.000
.233 .189 .288 .363 .002 .072 .305 .301.233 .227 .193 .111 .219 .161 .003 .222.189 .227 .170 .486 .134 .104 .489 .477.288 .193 .170 .260 .049 .151 .457 .099.363 .111 .486 .260 .486 .421 .000 .000.002 .219 .134 .049 .486 .178 .215 .090.072 .161 .104 .151 .421 .178 .215 .057.305 .003 .489 .457 .000 .215 .215 .000.301 .222 .477 .099 .000 .090 .057 .000
DPVZLAIBCVZLAIPCVZLAPIBVZLARIVZLARPVZLATAVZLATCDOLARTCVZLADPVZLAIBCVZLAIPCVZLAPIBVZLARIVZLARPVZLATAVZLATCDOLARTCVZLA
Correlación
Sig.(Unilateral)
DPVZLA IBCVZLA IPCVZLA PIBVZLA RIVZLA RPVZLA TAVZLA TCDOLAR TCVZLA
Matriz de correlacionesa
Determinante = 5.126E-02a.
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
96
Tabla Nro.30 Matriz de correlación de variables endógenas
1,000 ,115 ,577 ,545 ,104 ,122 ,991 ,666 ,585 ,123,115 1,000 -,015 ,049 ,117 ,247 ,152 ,021 -,005 -,248,577 -,015 1,000 ,975 -,179 ,195 ,574 ,770 ,703 ,367,545 ,049 ,975 1,000 -,150 ,273 ,553 ,740 ,685 ,357,104 ,117 -,179 -,150 1,000 -,020 ,137 -,390 -,338 -,242,122 ,247 ,195 ,273 -,020 1,000 ,121 ,272 ,244 ,162,991 ,152 ,574 ,553 ,137 ,121 1,000 ,652 ,583 ,101,666 ,021 ,770 ,740 -,390 ,272 ,652 1,000 ,879 ,313,585 -,005 ,703 ,685 -,338 ,244 ,583 ,879 1,000 ,292,123 -,248 ,367 ,357 -,242 ,162 ,101 ,313 ,292 1,000
,167 ,000 ,000 ,193 ,154 ,000 ,000 ,000 ,151,167 ,449 ,342 ,165 ,018 ,101 ,430 ,483 ,018,000 ,449 ,000 ,066 ,050 ,000 ,000 ,000 ,001,000 ,342 ,000 ,104 ,010 ,000 ,000 ,000 ,001,193 ,165 ,066 ,104 ,432 ,126 ,000 ,002 ,020,154 ,018 ,050 ,010 ,432 ,155 ,010 ,019 ,087,000 ,101 ,000 ,000 ,126 ,155 ,000 ,000 ,199,000 ,430 ,000 ,000 ,000 ,010 ,000 ,000 ,004,000 ,483 ,000 ,000 ,002 ,019 ,000 ,000 ,006,151 ,018 ,001 ,001 ,020 ,087 ,199 ,004 ,006
BAISATDPATRITATITCTPAVCAREUAIIATPUNATPUNLPAUNUTDOBAISATDPATRITATITCTPAVCAREUAIIATPUNATPUNLPAUNUTDO
Correlación
Sig.(Unilateral)
BAISAT DPATR ITAT ITCT PAVCA RE UAIIATP UNATP UNLPA UNUTDO
Matriz de correlacionesa
Determinante = 9,556E-06a.
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
De igual manera se presenta la matriz de correlación anti-imagen, observando resultados adecuados para el análisis factorial, como se puede observar en las tablas Nro 31, 32 y 33 respectivamente.
Tabla Nro.31 Matriz antimagen variables exógenas internacionales
,786 -,147 -,103 -5,61E-02 -1,10E-02 -5,24E-02 4,326E-02 6,457E-02 ,107 8,567E-02-,147 ,480 ,105 -,297 2,013E-02 ,102 ,158 1,941E-02 1,183E-02 -6,84E-02-,103 ,105 ,727 -,131 -3,59E-02 -8,03E-02 ,172 7,650E-02 -,142 3,150E-02
-5,608E-02 -,297 -,131 ,480 2,358E-02 -4,38E-02 -,152 -,128 -4,478E-02 6,950E-02-1,100E-02 2,013E-02 -3,59E-02 2,358E-02 ,878 -,108 -,153 ,137 5,750E-02 -3,19E-02-5,238E-02 ,102 -8,03E-02 -4,38E-02 -,108 ,453 ,107 -,147 -6,009E-02 -,3044,326E-02 ,158 ,172 -,152 -,153 ,107 ,570 -,186 ,140 2,058E-026,457E-02 1,941E-02 7,650E-02 -,128 ,137 -,147 -,186 ,728 6,893E-02 1,581E-02
,107 1,183E-02 -,142 -4,48E-02 5,750E-02 -6,01E-02 ,140 6,893E-02 ,807 2,679E-028,567E-02 -6,84E-02 3,150E-02 6,950E-02 -3,19E-02 -,304 2,058E-02 1,581E-02 2,679E-02 ,529
,691a -,240 -,137 -9,13E-02 -1,32E-02 -8,78E-02 6,465E-02 8,535E-02 ,134 ,133-,240 ,494a ,177 -,619 3,101E-02 ,218 ,303 3,282E-02 1,901E-02 -,136-,137 ,177 ,613a -,221 -4,49E-02 -,140 ,268 ,105 -,186 5,080E-02
-9,127E-02 -,619 -,221 ,504a 3,630E-02 -9,39E-02 -,291 -,216 -7,192E-02 ,138-1,324E-02 3,101E-02 -4,49E-02 3,630E-02 ,528a -,171 -,216 ,172 6,832E-02 -4,68E-02-8,777E-02 ,218 -,140 -9,39E-02 -,171 ,531a ,210 -,256 -9,936E-02 -,6216,465E-02 ,303 ,268 -,291 -,216 ,210 ,549a -,289 ,207 3,749E-028,535E-02 3,282E-02 ,105 -,216 ,172 -,256 -,289 ,518a 8,992E-02 2,548E-02
,134 1,901E-02 -,186 -7,19E-02 6,832E-02 -9,94E-02 ,207 8,992E-02 ,705a 4,101E-02,133 -,136 5,080E-02 ,138 -4,68E-02 -,621 3,749E-02 2,548E-02 4,101E-02 ,566a
DIEZTREADJONESIPUSANASDAQPIBUSAPPETUSATDESTUSATDNESTTRESTBILYENDIEZTREADJONESIPUSANASDAQPIBUSAPPETUSATDESTUSATDNESTTRESTBILYEN
Covarianzaanti-imagen
Correlaciónanti-imagen
DIEZTREA DJONES IPUSA NASDAQ PIBUSA PPETUSA TDESTUSA TDNEST TRESTBIL YEN
Matrices anti-imagen
Medida de adecuación muestrala.
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
Tabla Nro.32 Matriz antimagen variables exógenas nacionales
,840 -,108 7,119E-02 8,316E-03 2,780E-02 -,246 -,123 -1,334E-03 -1,18E-02-,108 ,794 7,614E-02 3,565E-02 -7,52E-03 9,940E-02 7,785E-02 -,187 6,411E-02
7,119E-02 7,614E-02 ,927 ,106 2,765E-03 8,894E-02 -,142 -1,349E-02 -5,66E-058,316E-03 3,565E-02 ,106 ,901 1,858E-03 -,114 -6,83E-02 7,023E-02 -5,35E-022,780E-02 -7,52E-03 2,765E-03 1,858E-03 ,242 8,863E-02 ,133 -3,507E-02 -,143
-,246 9,940E-02 8,894E-02 -,114 8,863E-02 ,786 3,708E-02 -2,324E-02 -7,00E-02-,123 7,785E-02 -,142 -6,83E-02 ,133 3,708E-02 ,803 -6,835E-03 -,112
-1,33E-03 -,187 -1,35E-02 7,023E-02 -3,51E-02 -2,32E-02 -6,84E-03 ,316 -,115-1,18E-02 6,411E-02 -5,66E-05 -5,35E-02 -,143 -7,00E-02 -,112 -,115 ,178
,553a -,132 8,068E-02 9,559E-03 6,168E-02 -,302 -,149 -2,588E-03 -3,06E-02-,132 ,449a 8,875E-02 4,214E-02 -1,72E-02 ,126 9,752E-02 -,374 ,170
8,068E-02 8,875E-02 ,522a ,116 5,837E-03 ,104 -,164 -2,490E-02 -1,39E-049,559E-03 4,214E-02 ,116 ,599a 3,978E-03 -,135 -8,03E-02 ,132 -,1336,168E-02 -1,72E-02 5,837E-03 3,978E-03 ,664a ,203 ,301 -,127 -,689
-,302 ,126 ,104 -,135 ,203 ,509a 4,667E-02 -4,661E-02 -,187-,149 9,752E-02 -,164 -8,03E-02 ,301 4,667E-02 ,362a -1,356E-02 -,295
-2,59E-03 -,374 -2,49E-02 ,132 -,127 -4,66E-02 -1,36E-02 ,752a -,483-3,06E-02 ,170 -1,39E-04 -,133 -,689 -,187 -,295 -,483 ,616a
DPVZLAIBCVZLAIPCVZLAPIBVZLARIVZLARPVZLATAVZLATCDOLARTCVZLADPVZLAIBCVZLAIPCVZLAPIBVZLARIVZLARPVZLATAVZLATCDOLARTCVZLA
Covarianzaanti-imagen
Correlaciónanti-imagen
DPVZLA IBCVZLA IPCVZLA PIBVZLA RIVZLA RPVZLA TAVZLA TCDOLAR TCVZLA
Matrices anti-imagen
Medida de adecuación muestrala. Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
98
Tabla Nro.33 Matriz antimagen variables endógenas
1,315E-02 2,090E-02 -6,88E-03 7,721E-03 1,168E-02 -2,05E-02 2,010E-02 -1,28E-02 -3,75E-03 8,474E-03 -8,79E-032,090E-02 ,728 7,317E-03 -7,26E-03 5,031E-02 -,182 ,141 -2,33E-02 1,995E-05 4,007E-02 ,168-6,88E-03 7,317E-03 2,771E-02 -2,75E-02 -1,02E-02 5,798E-02 -5,22E-02 6,516E-03 -1,31E-02 -4,21E-04 1,763E-037,721E-03 -7,26E-03 -2,75E-02 2,948E-02 4,808E-03 -6,03E-02 5,517E-02 -7,37E-03 7,118E-03 -1,09E-03 -1,22E-021,168E-02 5,031E-02 -1,02E-02 4,808E-03 ,527 -,109 6,932E-02 -1,96E-02 ,113 1,585E-02 6,798E-02-2,05E-02 -,182 5,798E-02 -6,03E-02 -,109 ,536 -,292 2,213E-02 -6,15E-02 -1,33E-02 -4,97E-022,010E-02 ,141 -5,22E-02 5,517E-02 6,932E-02 -,292 ,685 -1,96E-02 4,029E-02 1,331E-02 -6,43E-02-1,28E-02 -2,33E-02 6,516E-03 -7,37E-03 -1,96E-02 2,213E-02 -1,96E-02 1,290E-02 3,574E-04 -8,62E-03 9,032E-03-3,75E-03 1,995E-05 -1,31E-02 7,118E-03 ,113 -6,15E-02 4,029E-02 3,574E-04 ,122 -9,90E-02 1,976E-038,474E-03 4,007E-02 -4,21E-04 -1,09E-03 1,585E-02 -1,33E-02 1,331E-02 -8,62E-03 -9,90E-02 ,218 -6,11E-03-8,79E-03 ,168 1,763E-03 -1,22E-02 6,798E-02 -4,97E-02 -6,43E-02 9,032E-03 1,976E-03 -6,11E-03 ,746
,630a ,214 -,361 ,392 ,140 -,244 ,212 -,982 -9,35E-02 ,158 -8,87E-02,214 ,403a 5,153E-02 -4,95E-02 8,128E-02 -,291 ,199 -,241 6,697E-05 ,101 ,229
-,361 5,153E-02 ,645a -,961 -8,48E-02 ,476 -,379 ,345 -,225 -5,42E-03 1,226E-02,392 -4,95E-02 -,961 ,634a 3,860E-02 -,480 ,388 -,378 ,119 -1,36E-02 -8,21E-02,140 8,128E-02 -8,48E-02 3,860E-02 ,542a -,206 ,115 -,238 ,445 4,681E-02 ,108
-,244 -,291 ,476 -,480 -,206 ,299a -,481 ,266 -,240 -3,88E-02 -7,86E-02,212 ,199 -,379 ,388 ,115 -,481 ,245a -,208 ,139 3,446E-02 -8,99E-02
-,982 -,241 ,345 -,378 -,238 ,266 -,208 ,624a 9,009E-03 -,163 9,208E-02-9,35E-02 6,697E-05 -,225 ,119 ,445 -,240 ,139 9,009E-03 ,813a -,607 6,548E-03
,158 ,101 -5,42E-03 -1,36E-02 4,681E-02 -3,88E-02 3,446E-02 -,163 -,607 ,861a -1,52E-02-8,87E-02 ,229 1,226E-02 -8,21E-02 ,108 -7,86E-02 -8,99E-02 9,208E-02 6,548E-03 -1,52E-02 ,861a
BAISATDPATRITATITCTPAVCARERIFUAIIATPUNATPUNLPAUNUTDOBAISATDPATRITATITCTPAVCARERIFUAIIATPUNATPUNLPAUNUTDO
Covarianzaanti-imagen
Correlaciónanti-imagen
BAISAT DPATR ITAT ITCT PAVCA RE RIF UAIIATP UNATP UNLPA UNUTDO
Matrices anti-imagen
Medida de adecuación muestrala. Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
Una vez determinada las matrices de correlación transformadas, el siguiente paso es valorar la significación de la matriz de correlación con el contraste de Barlett (proporciona la probabilidad estadística de que la matriz de correlación de las variables sea una matriz de identidad). En este caso, las correlaciones cuando se toman conjuntamente, son significativas a un nivel de 0,0001, la cual se observa en la tabla Nro 34 un nivel de significación adecuado. El otro contraste global es la medida de adecuación muestral general (MSA) , el cual se extiende de 0 a 1, llegando a 1 cuando cada variable es perfectamente predicha sin error por las otras variables. El criterio de interpretación de los resultados puede ser observado entre los siguientes parámetros: 0.80 o superior=sobresaliente; 0.70 o superior = regular; 0.60 o superior= mediocre; 0.50 o superior, depreciable y por debajo de 0.50 inaceptable.25 De lo anterior se deduce que la muestra general, se situó sobre el valor de 0,50 resultando aceptable para la continuación del análisis factorial. 25 Hair, J ; Anderson, R ; Tatham, R y Black, W (1999). Análisis Multivariante, Quinta Edición, Madrid: Prentice Hall Internacional, Inc., (p.88)
99
Tabla Nro.34 Prueba de Barlett y contraste MSA
NivelesKMO y prueba de BartlettMedida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin. 0,551235997Prueba de esfericidad de BaChi-cuadrado aproximado 161,5939089
gl 45Sig. 0
NivelesKMO y prueba de BartlettMedida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin. 0,624653015Prueba de esfericidad de BaChi-cuadrado aproximado 199,544693
gl 36Sig. 0
NivelesKMO y prueba de BartlettMedida de adecuación muestral de Kaiser-Meyer-Olkin. 0,652588633Prueba de esfericidad de BaChi-cuadrado aproximado 793,7829263
gl 55Sig. 0
Variables exógenas internacionales
Variables exógenas nacionales
Variables endógenas nacionales
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
Otro punto a analizar es la valoración de la comunalidad la cual representa la proporción de varianza con la que contribuye cada variable a la solución final. De esta forma todas las variables con comunalidades menores a 0.50 son carentes de explicación suficiente para el análisis factorial. Se puede observar en la Tabla Nro 35 el resultado de la prueba de comunalidad correspondiente a las tres secciones de variables, dando valores superiores a 0,50 en casi la totalidad de los resultados, solo la variable IPUSA de la sección de variables internacionales resulto con una carga factorial menor a 0.50, el cual no será rechazada.
100
Tabla Nro 35 Resultado de la comunalidad del Total de los factores
Variables Inicial Extracción Variables Inicial Extracción Variables Inicial ExtracciónDIEZTREA 1 0,597518795 DPVZLA 1 0,738961415 BAISAT 1 0,8913657DJONES 1 0,70776486 IBCVZLA 1 0,66635258 DPATR 1 0,81589044IPUSA 1 0,480548368 IPCVZLA 1 0,688496432 ITAT 1 0,81191573NASDAQ 1 0,766874393 PIBVZLA 1 0,598809678 ITCT 1 0,78009117PIBUSA 1 0,748335749 RIVZLA 1 0,860967586 PAVCA 1 0,80721334PPETUSA 1 0,830247704 RPVZLA 1 0,582829866 RE 1 0,8056715TDESTUSA 1 0,680668477 TAVZLA 1 0,644366865 RIF 1 0,72951941TDNEST 1 0,759265534 TCDOLAR 1 0,841332474 UAIIATP 1 0,90827681TRESTBIL 1 0,520181555 TCVZLA 1 0,914145128 UNATP 1 0,89007678YEN 1 0,710225399 UNLPA 1 0,79295363
UNUTDO 1 0,54643123
Método de extracción: Análisis de Componentes principales.
Comunalidades variables exógenas internacionales
Comunalidades Variables exógenas nacionales Comunalidades Variables endógenas
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
5.1.5 Interpretación de los factores En este punto se deben seguir los siguientes pasos para interpretar los factores y seleccionar la solución factorial. Primero se calcula la matriz inicial de factores no rotados para que indique inicialmente que números de factores se extrae con el objetivo de reducir los datos. En la tabla Nro.36 se observar la matriz de componentes solución inicial no rotada y solución rotada de las variables exógenas internacionales, donde se puede apreciar que la columna denominada total muestra los autovalores de la matriz de correlación y el % de varianza explica el peso que tiene cada factor sobre la solución y su correspondiente porcentaje de varianza acumulada. En torno a estos resultados el números de factores a extraer serian de cuatro (4), significando el 68,01% de la varianza.
101
Tabla Nro.36 Matriz de componentes solución inicial, solución no rotada y solución rotada factores
exógenas internacionales
2,290 22,901 22,901 2,290 22,901 22,901 1,981 19,807 19,8072,000 20,000 42,901 2,000 20,000 42,901 1,935 19,350 39,1571,462 14,623 57,524 1,462 14,623 57,524 1,788 17,876 57,0321,049 10,492 68,016 1,049 10,492 68,016 1,098 10,984 68,016,867 8,665 76,682,743 7,427 84,109,577 5,774 89,883,461 4,607 94,490,318 3,184 97,673,233 2,327 100,000
Componente12345678910
Total% de lavarianza
%acumulado Total
% de lavarianza
%acumulado Total
% de lavarianza
%acumulado
Autovalores inicialesSumas de las saturaciones al
cuadrado de la extracciónSuma de las saturaciones al
cuadrado de la rotación
Varianza total explicada
Método de extracción: Análisis de Componentes principales.
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación) El siguiente paso es determinar la matriz de componentes rotada que simplifica la estructura de los factores y logra soluciones factoriales más sencillas y teóricamente más representativas, mediante este análisis el primer factor tiende a ser un factor general por el que casi toda variable se ve afectada significativamente dando cuenta del mayor porcentaje de varianza. El segundo y siguiente factores se basan en la varianza residual. Teóricamente el efecto último de rotar la matriz es redistribuir la varianza de los primeros factores a los últimos.26 . Es importante señalar que el resultado que se obtiene con la matriz de componentes rotada fue aplicado bajo el método de rotación ortogonal VARIMAX, el cual maximiza la suma de las varianza de las cargas requeridas de la matriz de factores.27 Se observa en la tabla Nro.37 las cargas factoriales más significativas en cada componente de la división de variables exógenas internacionales, dando como resultado cuatros (4) componentes para esta primera sección, según lo observado en la matriz de componentes de solución inicial.
26 Hair, J ; Anderson, R ; Tatham, R y Black, W (1999). Análisis Multivariante, Quinta Edición, Madrid: Prentice Hall Internacional, Inc., (p.95) 27 Ibidem
102
Tabla Nro.37 Matriz de Componentes rotados factores exógenos internacionales.
1 2 3 4DIEZTREA 0,21303421 0,67566634 -0,12241177 0,28394643DJONES 0,07131169 0,82075849 -0,12682811 -0,11379646IPUSA 0,62719578 0,18816839 0,22411213 0,03924585NASDAQ -0,16853147 0,83753123 0,01996104 -0,19134925PIBUSA -0,12381752 -0,07496448 0,24326453 0,8174397PPETUSA 0,19294408 -0,07340537 0,88308604 0,08826653TDESTUSA -0,81208551 -0,02213775 -0,12467678 0,07177204TDNEST -0,63918922 0,18141269 0,40540166 -0,39171624TRESTBIL 0,60856211 -0,05180156 0,16479573 -0,3463996YEN 0,13216772 -0,14448897 0,81227535 0,10994899Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser.a. La rotación ha convergido en 7 iteraciones.
Matriz de componentes rotadosComponente
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación) El primer componente con mayor carga factorial resultante es el factor TDESTAUSA, el cual esta asociado al índice de desempleo estacionalizado de los Estados Unidos, el cual muestra la evolución del nivel de crecimiento de las actividades económicas. El segundo componente es el NASDAQ, este factor mide el comportamiento de los titulos en Bolsa. Observamos que la segunda variable con mayor carga factorial es el Dow Jones por que se puede deducir que este factor corresponde al movimiento de los titulos. El tercer componente es el asociado al PPETUSA, el precio del barril del petróleo de los estados unidos y como el cuarto componente se refiere al producto interno de estados unidos (PIBUSA), que mide el crecimiento de las actividades económicas a través de los valores monetarios de los bienes y servicios producidos para un periodo determinado.
103
En la sección de las variables exógenas nacionales después de aplicar el mismo procedimiento explicado en los párrafos anteriores resulto también cuatros (4) componentes para esta segunda sección, como se observa en la tabla Nro 38 y 39 respectivamente, con un nivel de varianza de 72,62%.
Tabla Nro.38 Matriz de componentes solución inicial, solución no rotada y solución rotada factores exógenas nacionales
2,661 29,571 29,571 2,661 29,571 29,571 2,624 29,160 29,1601,563 17,364 46,934 1,563 17,364 46,934 1,482 16,470 45,6311,249 13,881 60,815 1,249 13,881 60,815 1,226 13,619 59,2501,063 11,810 72,625 1,063 11,810 72,625 1,204 13,376 72,625,810 8,998 81,623,712 7,913 89,536,586 6,510 96,046,243 2,696 98,742,113 1,258 100,000
Componente123456789
Total% de lavarianza
%acumulado Total
% de lavarianza
%acumulado Total
% de lavarianza
%acumulado
Autovalores inicialesSumas de las saturaciones al
cuadrado de la extracciónSuma de las saturaciones al
cuadrado de la rotación
Varianza total explicada
Método de extracción: Análisis de Componentes principales.
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
Tabla Nro.39 Matriz de componentes rotados de los factores exógenas nacionales
FACTORES 1 2 3 4DPVZLA -0,02396648 0,84107557 -0,17051625 0,04362466IBCVZLA 0,24800666 0,14188408 -0,71113411 -0,28107376IPCVZLA -0,00020319 -0,24617999 -0,11616216 0,78383554PIBVZLA 0,14463724 0,19243736 0,7129942 -0,1802689RIVZLA 0,92002172 -0,11001156 0,02105506 -0,04451691RPVZLA 0,07140041 0,69461795 0,29563992 -0,08851438TAVZLA 0,09228764 0,37852055 0,18748627 0,67632902TCDOLAR 0,89360501 0,09881276 -0,1805267 0,02118289TCVZLA 0,93959317 0,0975471 0,11612971 0,09114965Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser.a La rotación ha convergido en 6 iteraciones.
Matriz de componentes rotadosComponente
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
104
El primer componente es el factor TCVZLA, asociado al tipo de cambio oficial que ha incidido en la política cambiaria vigente en el país y en los valores de los activos. El segundo componente es el factor DPVZLA, que guarda relación directa con la deuda pública nacional del país. El tercer componente es el factor IBCVZLA, donde su carga factorial es importante debido a que el comportamiento de este Índice esta representado principalmente por las variaciones de precios y demanda de la acción de CANTV y el cuarto componente es el factor IPCVZLA, que mide el cambio de la inflación al nivel de los consumidores y que tiene relación directa con las políticas fiscales e inflacionarias. En las siguientes tablas Nro.40 y 41, se puede observar los resultados de la sección variables endógenas. Cabe destacar que han resultado tres (3) factores del análisis de componentes principales del cual el primer componente es el factor UAIIATP, índice asociado a la rentabilidad o rendimiento bruto sobre los activos promedio que mide el retorno obtenido sobre la proporción de los bolívares invertidos de la empresa.
Tabla Nro.40 Matriz de componentes solución inicial, solución no rotada y solución rotada factores endógenas
4,730 47,300 47,300 4,730 47,300 47,300 4,333 43,334 43,3341,627 16,266 63,567 1,627 16,266 63,567 1,900 19,005 62,3391,164 11,636 75,202 1,164 11,636 75,202 1,286 12,863 75,202,895 8,950 84,152,625 6,246 90,398,562 5,616 96,014,278 2,776 98,791
9,437E-02 ,944 99,7342,011E-02 ,201 99,9356,452E-03 6,452E-02 100,000
Componente12345678910
Total% de lavarianza
%acumulado Total
% de lavarianza
%acumulado Total
% de lavarianza
%acumulado
Autovalores inicialesSumas de las saturaciones al
cuadrado de la extracciónSuma de las saturaciones al
cuadrado de la rotación
Varianza total explicada
Método de extracción: Análisis de Componentes principales.
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
105
Tabla Nro.41 Matriz de componentes rotados factores endógenas
1 2 3BAISAT 0,923454842 -0,227326329 -0,002528604DPATR 0,055327896 -0,367858123 0,76037157ITAT 0,817594772 0,370708246 0,074558362ITCT 0,790396589 0,358339263 0,168573121PAVCA 0,019005047 -0,772158008 -0,042329554RE 0,128052277 0,213447719 0,786574877UAIIATP 0,924447347 -0,259519618 0,019500773UNATP 0,821301835 0,413555071 0,153705577UNLPA 0,766719201 0,409819612 0,13080763UNUTDO 0,225049511 0,63209489 -0,112078982Método de extracción: Análisis de componentes principales. Método de rotación: Normalización Varimax con Kaiser.a. La rotación ha convergido en 5 iteraciones.
Matriz de componentes rotadosComponente
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación) El segundo componente es el factor PAVCA, el cual asocia a la razón de valor de mercado entre valor en libro, que indica como los inversionista ven a la empresa, y la evaluación de las tasas de rendimiento sobre el capital contables. El tercer componente es relación de endeudamiento (RE), que mide o indica la razón o porcentaje que representa el total de la deuda de la empresa con relación a los recursos de que dispone para cubrirlo. Sin bien es cierto todos los factores descritos están asociado al riesgo de la estructura de capital que serán tomados en consideración en la estimación del modelo. Si duda el proceso de selección de las variables es de sumo cuidado y análisis, debido a que la determinación de la carga factorial puede ser influenciadas por valores que afecten la selección de los factores a ser considerados, pudiendo afectar la estimación de la volatilidad del precio de la acción.
106
5.2. Estimación del Modelo.
5.2.1 Estimación del Modelo tomando como variable dependiente el rendimiento de la acción en el mercado Nacional (TDVD.CR) en exceso con la tasa libre de riesgo.
Se obtuvo el rendimiento del precio de la acción CANTV a partir de la series de los precios CANTV D (TDVd.CR) de la Bolsa de Valores de Caracas. El rendimiento del activo i en el periodo t se calculo como sigue:
100ln1
∗⎥⎥⎦
⎤
⎢⎢⎣
⎡=
−pp
rt
tit
Para observar el comportamiento de la volatilidad de esta acción se calcularon los rendimientos estandarizados (rit / σ), esto demuestra que a pesar que las series son estacionarias en promedio, la volatilidad cambia en el transcurso del tiempo, esta podría interpretarse como la prima por volatilidad (riesgo) (Ver figura Nro 17).
Tabla Nro.42 Estadisticos descriptivo del rendimiento de CANTV
72 -24.19 49.83 113.00 1.5694 14.7069 216.292
72
CANTVN válido(segúnlista)
N Mínimo Máximo Suma Media Desv. típ. Varianza
Estadísticos descriptivos
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
-2
-1
0
1
2
3
4
1999 2000 2001 2002 2003 2004
CANTV Fuente: Cálculo Determinado por Eviews (Proceso parte de la investigación).
Figura Nro.17. Rendimientos estandarizados (ri/σ). Prima por volatilidad (Riesgo)
107
Asi mismo fue necesario hacer un estudio de las distribuciones de las probabilidades de los rendimientos de CANTV en exceso de la tasa libre de riesgo (Rit- Rft), es importante destacar que en este estudio fue tomada como tasa libre de riesgo el Theasury Bill 30 years de USA. Con ayuda del Software econométrico EVIEWS se pudo constatar como se observa en la grafica Nro 18 que el sesgo y la curtosis no corresponden a una distribución normal (bajo la cual el sesgo debería ser nulo y la curtosis igual en valor a 3). Así mismo, en el estadístico Jarque –Bera se observa que la probabilidad fue <0,01 lo cual significa que rechaza la hipótesis nula de normalidad. Por lo tanto en este modelo se tiene que considerar que los rendimientos se apartan de una distribución normal. El coeficiente de Asimetría es de 1.010939, la cual representa una asimetría positiva, se caracteriza por tener bastante probabilidad de perdidas pero pequeñas y menor probabilidad de ganancias pero mas elevadas. La principal conclusión es que los retornos en cuestión muestran un alto valor en la kurtosis, excediendo del valor de 3, lo que sugiere que los retornos poseen leptokurtosis comparado con una distribución normal, esto es una mayor altura que la distribución normal con las colas más anchas. Presentan un valor positivo en el indicador de sesgo lo que implica que la distribución tiene una larga cola hacia la derecha. En adición, el test de normalidad Jarque-Bera rechaza el supuesto de normalidad en los retornos.
0
4
8
12
16
-30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 60
Series: RITRIFSample 1999:01 2004:12Observations 72
Mean 1.785417Median 0.265000Maximum 55.68000Minimum -27.67000Std. Dev. 15.73258Skewness 1.010939Kurtosis 4.450034
Jarque-Bera 18.57177Probability 0.000093
Fuente: Cálculo Determinado por Eviews (Proceso parte de la investigación)
Figura Nro.18. Histograma de los rendimientos de CANTV en exceso a los rendimientos libre de riesgo (Rit - Rif)
108
Considerando observaciones de datos en forma de series temporales y sustituyendo los factores con las variables seleccionadas de acuerdo al análisis de componentes principales, tenemos que para el rendimiento en exceso de la tasa libre de riesgo del activo i en el período t, resulta la ecuación:
Rit - Rif = ß1+ ß2*Exógenos Nacionales + ß3*Exógenos Internacionales + ß4* Ratios
Estructura de Capital de CANTV Estimación Ecuación: ================= Rit - Rif = ß1+ ß2*NASDAQ + ß3*PPETUSA + ß4*PIBUSA + ß5*TDESUSA + ß6*TCVZLA +
ß7*DPVZLA + ß8*IBCVZLA + ß9*IPCVZLA + ß10*UALLATP + ß11*RE + ß12*PAVCA
Esta es la ecuación estimada para verificar la relevancia de las variables seleccionadas en la explicación del rendimiento de la acción de CANTV. Es de hacer notar que se incluye la estimación de una constante (ß1) la cual deberia ser ß1=0, si esto resultara así, implicaría que solo las variables seleccionadas serian suficientes para explicar el modelo. Por otra parte como se comento en párrafos anteriores, la distribución de las probabilidades de los rendimientos de CANTV en exceso a la tasa libre de riesgo, no cumple con la hipótesis de una distribución normal, por tal motivo en la estimación del modelo se tendría que considerar tanto la volatilidad cambiante en el tiempo, como el hecho que los rendimientos de CANTV se apartan de una distribución normal. De acuerdo a la literatura consultada el modelo que se acerca a esta premisa es EGARCH, ya que captura la heterocedasticidad (cuando el termino de error tiene una varianza en aumento u ondulante) de las series y así mismo acomoda en la volatilidad asimétrica el efecto de las noticias sorpresas. El modelo exponencial GARCH, denotado como EGARCH se basa en la idea de que se modela en la media condicional y la varianza condicional simultáneamente. Para decir la misma idea en forma simple, el analista propone un modelo de regresión (media condicional) pero además propone un mecanismo que controla la evolución de los errores (varianza condicional), se busca incorporar el hecho de que la volatilidad tiene altas y bajas (esta se mide por la desviación estándar condicional).
109
La diferencia entre condicional y no condicional es que la expectativa condicional se refiere a una expectativa hacia el futuro pero sujeta a la información acumulada hasta el tiempo t. La no condicional no modifica el conjunto de información.
En un modelo EGARCH no hay restricciones en los parámetros. Se define la ecuación como sigue:
De esta manera y con ayuda del software EVIEWS se procedió a estimar la ecuación del rendimiento esperado de CANTV, modelando conjuntamente con la volatilidad (EGARCH). Se empleo la matriz robusta de covarianza, propuesta por Bollerslev-Wooldrige, para obtener errores estándar (variación esperada de los coeficientes estimados) no sesgados y lograr estimaciones eficientes de los parámetros. Por lo que no se pudo rechazar ningún coeficiente ya que los mismos eran mayores a 0. (Ver Tabla Nro.43 Cálculo Modelo de Regresión Egarch).
110
Tabla Nro.43 Cálculo Modelo Regresión EGARCH para la TDVCR Dependent Variable: RITRIF Method: ML – ARCH Date: 09/25/05 Time: 11:52 Sample: 1999:01 2004:12 Included observations: 72 Convergence not achieved after 100 iterations Bollerslev-Wooldrige robust standard errors & covariance
Variable Coefficient Std. Error z-Statistic Prob.
C -0.562522 0.767024 -0.733383 0.4633 NASDAQ 0.249539 0.040843 6.109676 0.0000 PPETUSA 0.065641 0.053569 1.225346 0.2204 PIBUSA -0.002225 0.015472 -0.143840 0.8856
TDESUSA -0.034484 0.151901 -0.227014 0.8204 TCVZLA 0.431488 0.064894 6.649107 0.0000 DPVZLA -0.005068 0.003420 -1.481981 0.1383 IBCVZLA 1.131550 0.047862 23.64209 0.0000 IPCVZLA 0.004115 0.006387 0.644184 0.5195 UAIIATP -0.033525 0.008320 -4.029693 0.0001
RE 0.048287 0.131166 0.368133 0.7128 PAVCA 0.335966 0.055991 6.000340 0.0000
Variance Equation
C 5.095443 0.569485 8.947454 0.0000 |RES|/SQR[GARCH](1) 1.087837 0.329048 3.306017 0.0009 RES/SQR[GARCH](1) 0.085604 0.243889 0.350997 0.7256
EGARCH(1) -0.614010 0.113161 -5.426009 0.0000
R-squared 0.710079 Mean dependent var 1.785417 Adjusted R-squared 0.632422 S.D. dependent var 15.73258 S.E. of regresión 9.538384 Akaike info criterion 4.703778 Sum squared resid 5094.923 Schwarz criterion 5.209704 Log likelihood -242.1304 F-statistic 9.143748 Durbin-Watson stat 2.043602 Prob(F-statistic) 0.000000
Fuente: Cálculo Determinado por Eviews (Proceso parte de la investigación) Según los resultados podría suponerse que los rendimientos de CANTV pudiera ser explicando a través de algunas variables macroeconómicas y de su entorno. Sin embargo, se encontró que la constante es ≠ 0, lo que implica que el rendimiento de CANTV no solo esta explicado por los factores de riesgo que se han propuesto.
111
Sustitución de Coeficientes: =====================
RIT-RIF = -0.56252226 + 0.24953878*NASDAQ + 0.065640719*PPETUSA - 0.002225445*PIBUSA - 0.034483652*TDESUSA + 0.43148841*TCVZLA - 0.0050684266*DPVZLA + 1.1315503*IBCVZLA + 0.0041146902*IPCVZLA - 0.033525382*UALLATP + 0.048286672*RE + 0.33596633*PAVCA En la figura Nro.19 se observa que el modelo (fitted) se ajusta en gran parte al comportamiento histórico de los rendimientos de la acción (Actual), pero no en su totalidad. Esto puede ser observado a través del residuo, que no es más que la diferencia entre los valores reales y los predichos de las variables dependiente. Según lo consultado en la literatura esta debe tener una media cero y una varianza constante, a través de el se determina el cumplimiento de los supuestos. Las variables del modelo planteado representa el 63% del comportamiento de los rendimientos de la acción, el cual si es una buena aproximación se considera que estudios subsiguientes puedan mejorar la estimación, de acuerdo a otros factores macroeconómicos que no fueron tomados en este estudio dado la no relevancia en el mercado, y posibles sesgos en la data obtenida.
-30
-20
-10
0
10
20
30
-40
-20
0
20
40
60
1999 2000 2001 2002 2003 2004
Residual Actual Fitted
Fuente: Cálculo Determinado por Eviews (Proceso parte de la investigación).
Figura Nro.19. Grafico modelando el efecto de las variables seleccionadas sobre el rendimiento histórico de la acción de CANTV.
112
5.2.2 Estimación del Modelo tomando como variable dependiente el rendimiento de la acción en el mercado Internacional (ADRS) en exceso con la tasa libre de riesgo.
Se obtuvo el rendimiento del precio de la acción CANTV a partir de la series de los precios ADRS (ADRS) de la Bolsa de Nueva York y aplicando la metodología descrita en el punto anterior, dando los siguientes resultados:
Tabla Nro.44 Estadisticos descriptivo del rendimiento de ADRS
72 -25.58 42.29 1.9297 13.9694 195.145
72
ADRSN válido(segúnlista)
N Mínimo Máximo Media Desv. típ. Varianza
Estadísticos descriptivos
Fuente: Cálculo Determinado por el Sistema SPSS (Proceso parte de la investigación)
De igual manera se observa el comportamiento de las distribuciones de las probabilidades de los rendimientos del ADRS CANTV en exceso de la tasa libre de riesgo (Rit- RftADR), fue tomada como tasa libre de riesgo el Theasury Bill 30 years de USA (rft). Con ayuda del Software econométrico EVIEWS se pudo constatar como se observa en la grafica Nro 20 que el sesgo y la curtosis tiene los valores aproximados a una distribución normal. Así mismo, en el estadístico Jarque –Bera se observa que la probabilidad fue >0,01 lo cual significa que no rechaza la hipótesis de una distribución normal.
113
0
2
4
6
8
10
-20 -10 0 10 20 30 40
Series: RITRIFADRSample 1999:01 2004:12Observations 72
Mean 1.982222Median 1.950000Maximum 43.92000Minimum -23.81000Std. Dev. 13.40547Skewness 0.523762Kurtosis 3.422052
Jarque-Bera 3.826304Probability 0.147614
Fuente: Cálculo Determinado por Eviews (Proceso parte de la investigación)
Figura Nro.20. Histograma de los rendimientos de ADRS de CANTV en exceso a los rendimientos libre de riesgo (Rit - RifADR)
Estimación Ecuación: ================= Rit - Rif Adrs = ß1+ ß2*NASDAQ + ß3*PPETUSA + ß4*PIBUSA + ß5*TDESUSA + ß6*TCVZLA
+ ß7*DPVZLA + ß8*IBCVZLA + ß9*IPCVZLA + ß10*UALLATP + ß11*RE + ß12*PAVCA
Con ayuda del software EVIEWS se procedió a estimar la ecuación del rendimiento esperado de los ADRS de CANTV, modelando conjuntamente con la volatilidad (EGARCH). Se empleo la matriz robusta de covarianza, propuesta por Bollerslev-Wooldrige, Por lo que no se pudo rechazar ningún coeficiente ya que los mismos eran mayores a 0. (Ver Tabla Nro.45 Cálculo Modelo de Regresión Egarch para los ADRS de CANTV).
114
Tabla Nro.45 Cálculo Modelo Regresión EGARCH para ADRS de CANTV
ARCH // Dependent Variable is RITRIFADR Date: 10/31/05 Time: 13:55 Sample: 1999:01 2004:12 Included observations: 72 Failure to improve Likelihood after 8 iterations Bollerslev-Wooldrige robust standard errors & covariance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GARCH -0.023935 0.02498 -0.958172 0.3422
C 2.499467 2.073791 1.205265 0.2333NASDAQ 0.262062 0.085769 3.055422 0.0035PPETUSA 0.080868 0.097061 0.833165 0.4084PIBUSA 0.030229 0.045072 0.670675 0.5052
TDESUSA 0.484179 0.366739 1.320228 0.1922TCVZLA -0.220244 0.125414 -1.756139 0.0846DPVZLA -0.004752 0.00641 -0.741376 0.4616IBCVZLA 0.9482 0.122936 7.712943 0IPCVZLA -0.001435 0.017327 -0.082839 0.9343UALLATP -0.027125 0.014101 -1.9236 0.0596
RE -0.122214 0.268659 -0.454905 0.651PAVCA 0.099319 0.1241 0.800317 0.427
Variance Equation
C 5.697829 1.256904 4.533224 0
|RES|/SQR[GARCH](1) 0.610335 0.192262 3.174496 0.0025RES/SQR[GARCH](1) 0.151386 0.120781 1.253389 0.2154
EGARCH(1) -0.433353 0.262273 -1.652296 0.1042
R-squared 0.520998 Mean
dependent var 1.982222 Adjusted R-squared 0.381652 S.D. dependent var 13.40547S.E. of regression 10.54141 Akaike info criterion 4.913511Sum squared resid 6111.667 Schwarz criterion 5.451057Log likelihood -258.6859 F-statistic 3.738882Durbin-Watson stat 2.070245 Prob(F-statistic) 0.00013
Fuente: Cálculo Determinado por Eviews (Proceso parte de la investigación)
115
-30
-20
-10
0
10
20
-40
-20
0
20
40
60
1999 2000 2001 2002 2003 2004
Residual Actual Fitted
Fuente: Cálculo Determinado por Eviews (Proceso parte de la investigación).
Figura Nro.21. Grafico modelando el efecto de las variables seleccionadas sobre el rendimiento histórico ADRS de CANTV.
En la figura Nro.21 se observa que el modelo (fitted) se aparta del comportamiento histórico de los rendimientos del ADRS (Actual), lo cual permite deducir que el rendimiento del ADRS aplicando el modelo de EGARCH con los factores seleccionados no modela la volatilidad de los rendimientos de los acción. El modelo planteado solo representa el 38% del comportamiento de los
rendimientos de la acción a través de los ADRS.
6. Conclusiones De la revisión del planteamiento del problema y los resultados obtenidos que
se alcanzaron en el método aplicado para estimar la volatilidad del valor de
CANTV, mediante la determinación de factores de riesgo en su estructura de
capital se concluye:
• La Determinación de las variables fundamentales que inciden en la
volatilidad del valor de la empresa, resulto ser un proceso algo
complejo producto de lo laborioso que resulta encontrar series
estadísticas confiables e históricas en Venezuela. Cabe señalar que
se seleccionaron las variables macroeconómicas de mayor relevancia
en el ámbito económico y para aquellas series en donde no se obtuvo
la totalidad de los datos del periodo se aplico el criterio de valores
perdidos para datos ausentes (SPSS), lo que pudiese representar un
margen de error al momento de modelar la estimación de la
volatilidad.
• Del estudio de las variables determinadas en el proceso del
análisis de componentes principales encontramos que las variables
seleccionadas según las de mayor carga factorial, resultaron tener
una coherencia para continuar con la investigación dada las
características y el mercado donde se desenvuelve la acción, siendo
divididas de la siguiente manera para una mejor comprensión:
Variables exógenos a nivel internacional
Resultado cuatro (4) factores del total de 13 iniciales:
117
TDESTAUSA (tasa de Desempleo estacionalizada de USA),
NASDAQ (Indíce bursátil Tecnológico), PPETUSA (Precio de Petróleo
USA), PIBUSA ( Producto interno Bruto USA ).
Variables Exógenos nivel nacional
Resultado cuatro (4) factores de total de 11 iniciales:
TCVZLA (Tipo de Cambio Oficial), DPVZLA (deuda Pública
Venezolana), IBCVZLA (Indice bursátil de la Bolsa de Caracas),
IPCVZLA (Indice de Precio del Consumidor).
Variables endógenas
Resultado tres (3) Factores del total de 11 iniciales:
UAIIATP (Ratios de Rentabilidad), PAVCA (ratios de Mercado), y RE
(ratios de Endeudamiento)
• Del análisis de los resultados de la modelización de la volatilidad a
través EGARCH, mediante la inclusión de las variables
macroeconómicas y endógenas en la ecuación, surge que este
modelo si es útil para predecir que volatilidad condicional (estimada)
sea una función asimétrica del pasado de los datos y de su respectiva
volatilidad pasada, pero se necesita una mayor investigación sobre
cuales son las variables económicas que afectan la rentabilidad de la
acción de CANTV, ya que si bien es cierto, la mejor aproximación fue
la realizada a través del exceso entre el rendimiento de la acción en
la bolsa de Valores de Caracas y la tasa libre de riesgo con las
variables seleccionadas modelando en una gran proporción la
volatilidad histórica resultando un 63% de la tendencia real.
• Es importante destacar que únicamente fueron seleccionadas como
riesgo no sistemático las variables que estaban relacionadas con la
118
estructura de capital de CANTV pudiendo esto afectar el resultado con
respecto a la estimación ya que las empresa son unidades que se ven
afectadas por diferentes factores internos y externos, que trataron de
predecirse en esta investigación.
• Finalmente esperamos que esta investigación sirva de base para
otros estudios en donde se puedan establecer la totalidad de los
factores (sistemáticos como los no sistemáticos) que determinan las
volatilidades de los activos.
119
7. Recomendaciones
Sobre la base de los resultados obtenidos del modelo presentado se
mencionan las siguientes recomendaciones:
• Verificar la existencia de otras variables que afectarían en mayor
proporción a la rentabilidad de la empresa CANTV.
• Realizar un monitoreo de los eventos posteriores al periodo en estudio
que hayan afectado en su oportunidad a la empresa y como incidieron
en el comportamiento de la volatilidad.
• Una vez determinado lo anterior, reemplazar o incluir las variables
aplicando el modelo planteado para comprobar si el nivel es más
cercano al resultado obtenido.
• De ser posible indagar si existen estudios de análisis
macroeconómicos y tendencias de datos financieros en la empresa
CANTV, que puedan dar una base razonable para determinar los
factores de riesgo asociados a la volatilidad del valor de la acción.
120
Bibliografías
Paginas Consultadas • CANTV (2005, Enero), [en línea]. Venezuela: Inversionistas.
Disponible en: http://www.cantv.com.ve • Banco Central de Venezuela [en línea]. Venezuela: Información
Estadísticas. Disponible en: http://www.bcv.org.net • Bolsa de Valores de Caracas (2004- Diciembre) [en línea]. Venezuela:
Disponible en:http://www.caracasstock.com/labvc/mision.jsp • Franco, F. (2005, Enero), Gaceta Financiera, [en línea]. Colombia.
Disponible en: http://www.gacetafinanciera.com/Riesgo.htm • Econoinvest Casa de Bolsa, C.A. (2005, Enero), [en línea]. Reportes
Semanales. Venezuela: Disponible en: http://www.econoinvest.com/ • Getiopolis (2005, Marzo), [en línea]. La administración del Riesgo.
Disponible en: http://www.gestiopolis.com/canales2/finanzas/1/admonriego.htm
• Diccionarios de Economía de EMVI (2004, Marzo), [en línea]. España. Glosario de Economía. Disponible en: http://www.eumed.net/cursecon/dic
• Glosario.(2005-Abril). Recopilación de términos económicos, bursátiles y financieros [en línea]. Colombia. Disponible en: http://www.supervalores.gov.co/glosario/glosario-v.htm.
• Glosario de Términos Bolsa de New York. (2005-Abril) [en línea]. New York. Disponible: htpp://www.nyse.com/
Libros Consultados
• Brealey, R y Myers S. (1994). Principios de Finanzas Corporativas, Cuarta Edición, Madrid: McGraw-Hill.
• Bodie, Z y Merton, R. (1999). Finanzas. México: Pretince Hall. • Emery, D y Finnerty J. (2000). Administración Financiera Corporativa,
Primera Edición, México: Prentice-Hill. • Hair, J ; Anderson, R ; Tatham, R y Black, W (1999). Análisis
Multivariante, Quinta Edición, Madrid: Prentice Hall Internacional, Inc. • Madura, J, (2001). Mercados e Instituciones Financieros, Quinta
Edición, México: Internacional Thomson Editores, S.A. • Maurice, L.(1997). Finanzas Internacionales.Tercera Edición. México:
McGraw-Hill.
121
• Mendenhall, W y Reinmuth J. (1981). Estadística para Administración y Economía. Tercera Edición, México: Grupo Editorial Iberoamérica.
• Mochón , F.(2000). Economía: teoría y política. Cuarta Edición, Madrid: McGraw-Hill.
• Mochón, F; Aparicio R, y Fernández G. (1993). Ejercicios de economía básica.Primera Edición. Madrid: McGraw-Hill.
• Newbold, P.(1998). Estadística para los negocios y la economía. Cuarta Edición, España, Prentice Hall.
• Novales, A.(1997). Estadística y econometría. Cuarta Edición, Madrid, McGraw-Hill.
• Pascale, R.(1998). Decisiones Financieras. Tercera Edición, Buenos Aires: Ediciones Macchi.
• Ross, S; Westerfield, R y Jaffe, J. (2000) Finanzas Corporativas, Quinta Edición. México: McGraw-Hill.
• Sharpe W y Gordon A (1990). Investments. Cuarta Edición. Prentice-Hill, U.S.A.
• Vázquez, F. (2001). Validación Empírica del Modelo APT, Arbitrage Pricing Theory, en México para Conformar y Administrar Portafolios de Inversión en Títulos Accionarios, Tesis de Maestría en Finanzas, Facultad de Contaduría y Administración, UNAM, México.
• Weston, F; Brigham E y Gómez J (1994). Fundamento de Administración Financiera, Décima Edición, México: McGraw-Hill.
• Welch, I., A Primer on Capital Structure, Working Paper, The Kohn Anderson Graduate School of Management, University of California, Los Angeles, December 1996.
• Welch, I., Columbus’egg: The Real Determinants of Capital Structure, Working Paper 8782, National Bureau of Business Research, February 2002.
• Welch, I., Capital Structure and Stock Returns, Yale International Center for Finance, Working Paper No. 02-03, March 2003.
122
ANEXOS
ANEXO Nro. 1
BASES CONCEPTUALES FINANCIERAS Acciones Samuelson- Nordhaus (p. 458) nos dice que: “Las acciones son derechos de
propiedad de empresas las cuales rinden dividendos, que se pagan
recurriendo a los beneficios netos de las empresas. Los precios de las
acciones que se cotizan en bolsa se fijan en los mercados de valores y
dependen de la valoración de los mercados de los futuros beneficios y
dividendos.”
Análisis Multivariante Se refiere a todos los métodos estadísticos que analizan simultáneamente
medidas múltiples de cada individuo u objeto sometido a investigación.
También se define como un conjunto de técnica de análisis de datos en
expansión. Entre las técnicas más conocida tenemos (1) regresión múltiple y
correlación múltiple; (2) análisis discriminantes múltiple; (3) componentes
principales y análisis factorial común; (4) análisis multivariante de varianza y
covarianza.28
Aversión al riesgo Actitud de un inversionista hacia la tenencia de activos riesgosos en su
portafolio. Un inversionista con mayor aversión al riesgo demandará una
prima mayor cuando considere que un instrumento posee alto riesgo.
28 Hair J, Anderson R, Tatham R y Black W . (1999). Análisis Multivariantes. Madrid: Pretince Hall.Inc. (pp 4 y 11)
123
Desempleo La tasa de desempleo corresponde al cociente entre el número de personas
desempleadas y el total de la población activa.
Deuda Pública Se entiende por Deuda Pública al conjunto de títulos de renta fija (títulos
representativos de una parte alícuota de un crédito concedido contra la
entidad que los emite) emitidos por el Estado y que se corresponden con la
deuda que tiene contraída con los inversores que han suscrito dichos
valores, que cuenta con la garantía del Estado. Deuda Corporativa Es una obligación contractual por parte de la compañía para realizar los
pagos futuros prometidos a cambio de los recursos que recibe. En su sentido
más amplio, incluye préstamos y obligaciones como bonos e hipotecas, así
como otras promesas de pago futuro: documentos por pagar, arrendamientos
y pensiones.29
El Nasdaq Composite En un índice de capitalización bursátil, a diferencia del Dow Jones, que es un
promedio de precios. Este índice mide la actividad todos los títulos comunes,
tanto domésticos como internacionales, que están enlistados en el mercado
electrónico del Nasdaq.
Índice Bursátil Caracas (IBC) Es el promedio aritmético de la capitalización 16 títulos escogidos sin
discriminar el tipo de actividad de las empresas a los cuales pertenecen. El
29 Bodie, Z y Merton, R. (1999). Finanzas. México: Pretince Hall. (pp.400)
124
nivel del índice equivale a la suma de las capitalizaciones de todas las
acciones incluidas en una canasta. El precio de cada acción es su
capitalización de mercado (número de acciones multiplicado por el precio).
De esta forma, los movimientos de precio de los títulos más grandes originan
altos movimientos en el índice.
Índice industrial de la producción Mide el nivel mensual de la salida física de la fabricación, de la explotación
minera y de las industrias eléctricas y del gas de las utilidades; el período
de referencia para el índice es 1997.
Inflación La tasa de inflación se define como la variación porcentual del nivel general
de precios de un período a otro, en el que el nivel general de precios
corresponde a una medida del poder adquisitivo de la moneda.
Indicadores financieros Expresan la relación matemática entre una magnitud y otra, donde se pueda
relacionar de forma clara, directa y comprensible razones s de la información
financieras.
Índices de Precios La medición de la inflación a través de un índice de precios corresponde al
cociente entre el precio de una canasta dada de bienes, y el precio de esa
misma canasta en un año que sirve de base. El más conocido y utilizado de
los índices de precios es el IPC, el Índice de Precios al Consumidor.
125
Matriz de Identidad Es una matriz cuadrada que tiene todos sus elementos nulos excepto los de
la diagonal principal que son iguales a 1. También se denomina matriz
unidad.
Mercados Emergentes Mercados Financieros de países no desarrollados con acceso a los
mercados de financiamiento externo, donde se mantienen activos. Los
instrumentos emitidos son respaldados totalmente por el estado o reino, y su
principal característica en su elevado retorno por considerarse más
riesgosos.
Producto interno bruto (PIB) Es la suma de los valores monetarios de los bienes y servicios producidos en
un período determinado (trimestre, año, etc.); es un valor libre de
duplicaciones, el cual corresponde a la suma del valor agregado que se
genera durante un ejercicio en todas las actividades de la economía.
Riesgo país Es un índice que pretende exteriorizar la evolución del riesgo que implica la
inversión en instrumentos representativos de la deuda externa emitidos por
gobiernos de países "emergentes". Tal riesgo es el de no pago por parte de
los gobiernos emisores de las sumas comprometidas (capital e intereses).
Reservas internacionales Las reservas internacionales son una cantidad determinada de recursos que
los países poseen y que se utilizan para cumplir, principalmente, con
126
compromisos internacionales. Éstas se encuentran representadas,
principalmente, en monedas extranjeras y otros activos como el oro. También
pueden ser utilizadas por el Banco Central para intervenir en el mercado
cambiario y defender la tasa de cambio cuando ello sea necesario; es decir,
para evitar que el bolívar pierda o gane mucho valor en comparación con
otras monedas extranjeras.
Tipo de Cambio El tipo de cambio nominal (tc) refleja cuántos bolívares “cuesta” una unidad
de moneda extranjera (dólar, libra esterlina, yen). Así por ejemplo, decimos
que al 31 de Diciembre de 2004 el tipo de cambio nominal fue de 1.920
bolívares por dólar (USA)
Valorización de la Acción Es la diferencia entre el precio de venta y de compra de una acción es decir
el incremento de su valor comercial en el tiempo de tenencia de la misma. 30
Valor Económico Se refiere al valor de mercado de un activo generador de utilidades (un activo
que prometa un rendimiento para su propietario) en un mercado eficiente. Si
una acción o cualquier otro tipo de activo generador de utilidades no se
negocia activamente en el mercado, el precio al cual pudiera venderse podría
diferir en gran medida de su valor económico, así que, en este caso, el
mercado puede no ser eficiente. Esta posibilidad proporciona una buena
razón con la cual el administrador deberá beneficiarse al conocer las
herramientas del análisis financiero. 31
30 Glosario.(2005-Abril). Recopilación de términos económicos, bursátiles y financieros [en línea]. Colombia. Disponible en: http://www.supervalores.gov.co/glosario/glosario-v.htm. 31 Ibidem
127
Valor en libros de la acción Precio de la acción (que sirve como referencia de la misma) y se obtiene de
dividir el patrimonio entre el número de acciones en circulación. 32
Valor intrínseco patrimonial Es el que resulta de dividir el patrimonio de la empresa, según aparece
registrado en el balance general, por el número de acciones pagadas y en
circulación de la sociedad. 33
Varianza Medida estadística que muestra la variabilidad de un valor (como el precio de
una acción, por ejemplo). A mayor varianza, mayores variaciones con
respecto al promedio y en consecuencia, mayor volatilidad.34
Volatilidad Una acción se denomina volátil cuando su precio varía con gran amplitud en
relación con la variación del mercado.35
Volumen en términos bursátiles Es la sumatoria de las operaciones de compra y venta de las diferentes
especies tanto de renta fija como de renta variable, realizados en un período
de tiempo. Se puede expresar diaria, semanal, mensual o anualmente.36
32 Ibidem 33 Ibidem 34 Ibidem 35 Ibidem 36 Ibidem
128
ANEXO Nro.2
Fuente: BCV, Boletín Evolución de los Mercados de Deuda Soberana Emergente. III Trimestre -2004
129
ANEXO Nro.3