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REVISTA ESPAÑOLA DE PINANCIACI~N Y CONTABILIDAD Vol. XXXN, n." 127 . octubre-diciembre 2005 . pp. 977-999

«iDetermha el Diferencial de Información la Valoración de Activos?: Una aproximación al Mercado de Capitales Español» Does differential infomzation influence valuation ofstocks in spanish stock market?

Gemán LÓpez Espinosa('). Dpto. Empresa. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Universidad de Navarra.

Joaquh Marhuenda Fructuoso ('l. Dpto. de Economía Financiera. Universidad de Alicante.

RESUMEN Los modelos de valoración de activos asumen, habitualmente, la existencia de información completa. Actuando de esta forma, estos modelos ignoran la noción de deficiencia informativa y, consecuentemente, de riesgo de estimación. Por tanto, se considera que activos con estimaciones idénti- cas de riesgo deberían exhibir el mismo nivel de rentabilidad. No obstante, existe evidencia que sugiere que la rentabilidad de una empresa está relacionada con la cantidad y calidad de información que el mercado dispone sobre elia. Según esta evidencia, por regla general, los títulos sobre los que se dispone de menor información deberían exhibir mayor rentabilidad que aquellos sobre los que hay más información.

De acuerdo con este planeamiento, el objetivo de este trabajo consiste en comprobar si, en el ámbito del mercado español, la existencia de un diferencial de información afecta al nivel de rentabilidad de los títulos. Para elio, se utiliza como proxy del diferencial de información el nivel de seguimiento de las empresas por parte de los analictas fmancieros, medido éste por el número de estimaciones mensuales de beneficios que emiten. Adicionalmente, se analiza la posible existencia de m comportamiento estacional en la rentabilidad. La evidencia obtenida sugiere que el nivel de atención que reciben las empresas afecta a su nivel de rentabilidad, incluso cuando se ajusta por riesgo utilizando para elio diferentes especificaciones.

ABSTRACT In the assets pricing models is assumed that in the capital markets the information is com- plete. These models ignore the whole notion of information deficiency and the resulting estimation risk. In fact, most existing pricing models implicitly assume that assets with same risk estimation should ha- ve the same level of return. There's evidence about the relation between returns on stocks and their level of information. This evidence usually shows that the stocks with less information get more return that the stocks with more information.

In this context, the purpose of this study is to test if in the spanish stock market, the level of information about the stocks is associated with the return. The diñerential information is measured by the number of earning forecasts issued each month. It's other purpose of this work to test the possible se- asonality of the return. The results of this study suggest that the level of attention &out the h ~ s af- fects the return of the stocks. Valuation models wouldn't explain the results related with the diñeren- tial information of the spanish stocks.

(1) Este trabajo se presentó al XVI Congreso Nacional y XII Congreso hispano francés de AEDEM, XIi Congreso de ACE- DE y X Foro de Finanzas. Los autores agradecen los comentarios y aportaciones efectuadas, entre otros, por Bartolorné Pas- cual Fuster y Miriarn García Olalla.

1 Recibido 16-05-03 .Aceptado 02-06-05. Copyright O 2001 Asociación Española de Contabilidad y Administración de Empresas. ISSN: 0210-2412 1

Cerrnán Lópaz Espinosa y Joaquín Muliuanda Fruciuosu 978 ART~CULOS DOCTRINhLES ~Dclcrmina cl rliicrcncial dc hioimación la Valoración de Activos?

El W M ha constituido, desde su origen, el modelo fundamental usado en el mundo de las finanzas para entender, de una forma sencilla, la relación existente entre la rentabilidad esperada en un activo y su nivel de riesgo. A partir de esta formulación senciila se pueden identificar activos incorrectamente valorados y, más importante, se pueden obtener las ta- sas de descuento apropiadas que se deben aplicar en la evaluación de proyectos de inver- sión. No obstante, a pesar de su amplia aceptación su validez empírica está lejos de ser de- finitiva. Así, en los últimos treinta años han aparecido abundantes excepciones empíricas que el modelo ha sido incapaz de explicar.

Este modelo, como otros modelos de valoración, considera que la difusión de cualquier tipo de información se produce instantáneamente y que los inversores actúan sobre ella tan pronto como les es posible. En otras palabras, e l modelo asume que los inversores tienen información completa acerca de todos los títulos existentes en el mercado. De esta forma, ignorando la noción de deficiencia en la información y su riesgo de estimación correspondiente, el modelo acepta que los coeficientes de riesgo sistemático capturan todas las di- mensiones del riesgo de manera que si éstos coinciden para dos compañi'as, la r e n t a d a d esperada en ellas debe coincidir. Ahora bien, jqué ocurre si los inversores además de usar los coeficientes de riesgo sistemático, tienen en cuenta su fiabilidad?.

A partir de este esquema se plantea la cuestión de la existencia, o no, de información diferencial entre los diferentes titulos existentes en el mercado. Si la respuesta es añrmativa, sur- ge la siguiente cuestión: jafecta el diferencial de información a la rentabilidad esperada y al riesgo de los titulos?. La respuesta a esta pregunta es sencilla: si los titulos sobre los que se dispone, relativamente, de menos información son percibidos como más arriesgados que aquellos sobre los que se tiene más información, la rentabilidad requerida en los primeros de- bería ser mayor que en los segundos. No obstante, ante la posibilidad de considerar este diferencial de información como fuente de riesgo, la respuesta de parte de la comunidad acadé- r;lica ha sido indicar que si este ~ e s g o es diversiñcable debería eliminarse mediante la correspondiente estrategia de diversiñcación y, por tanto, no debería observarse un diferencial en la rentabilidad esperada de los titulos en función de su nivel de información.

Teniendo en cuenta este planteamiento, el objetivo de este trabajo es comprobar si el diferencial de información existente entre los títulos que cotizan en el mercado español está relacionado, o no, con el nivel de rentabilidad obtenido por éstos. En este estudio, siguiendo los trabajos previos de Arbel y Strebel[19821 y Carvell y Strebel[1987], se emplea como proxy del diferencial de información, el grado de atención mensual recibido por las empresas que cotizan en el mercado español medido a Iravés del número de estimaciones de beneficios para el año en curso, emitidas por los analistas ñnancieros y registradas en la base de datos I/B/E/S.

La utilización de este proxy del diferencial de información se apoya en la idea de que los titulos que reciben poca atención por parte de los analistas, como consecuencia de la poca información dicponible acerca de ellos son percibidos como más arriesgados, por lo que el mercado aplicaría una mayor tasa de descuento a los flujos de tesorería estimados. Por otra parte, cuando el número de estimaciones sobre un titulo es elevado, en la medida que hay más información procesada sobre él y que disminuye la incertidumbre sobre su rentabiü-

Gerrnán López Espinosa y Joaquín Marliuenda Frucluoso ¿Dolermina el diferencial de Inf'ormación la Valoración de Activos? NIT~CULOS DOCTRINALES 979

dad futura, su precio aumenta. Así, esta conducta provocaría que la rentabilidad esperada en los títulos con un bajo nivel de seguimiento fuera mayor que la correspondiente a los tí- tulos que tienen un alto nivel de seguimiento.

1 El trabajo está organizado de la siguiente forma: a continuación se efectúa una breve revi- sión de la literatura financiera que analiza el vínculo entre el diferencial de información y el riesgo; en la sección dos, se describen los datos empleados en este estudio; a continua- ción, se describe la metodología empleada en este trabajo; en la cuarta sección se presentan los resultados del estudio y, finalmente, se presentan las conclusiones.

1.2. ALGUNOS ANTECEDENTES EN EL ESTUDIO DIFERENCIAL DE INFoRMAcI~N ~ Como ya se ha indicado, un problema que deben tener en cuenta los modelos de valoración es la existencia de un nivel de información diferente tanto entre títulos como entre inversores. Klein y Bawa U9771 fueron los primeros en demostrar que, si no se dispone de in- formación suñciente, tanto el conjunto de carteras disponible como la elección de la cartera óptima se realizan, como consecuencia del riesgo de estimación, mediante el uso de análisis media-varianza diferente al tradicional. En particular, en el caso en que existen dos subconjuntos de títulos con niveles de información diferentes, estos autores demuestran que los inversores aversos al riesgo limitandan sus carteras a los títulos sobre los que se dispone más información.

En wn trabajo posterior, Barry y Brown [19851 descubren, usando una variante del CAPM, que la cantidad de información disponible infiuye en el riesgo sistemático de los tí tí tu^[^).

Así, bajo condiciones razonables, los títulos con poca información se demuestra que, ceteris paribus, tienen un riesgo sistemático relativamente más alto cuando éste se mide apro- piadamente. Por tanto, en la medida que el riesgo sistemático se ve afectado, los títulos de información limitada incrementan el riesgo de la cartera y aumentan las rentabilidades requeridas. Consecuentemente, en este contexto se considera que el diferencial de informa- ción puede ser causa de la existencia de riesgo no sistemático.

La idea de que el diferencial de información provoca implícitamente la aparición de un mayor nivel de riesgo, de manera que las rentabilidades requeridas sean mayores para los tí- tulos con un menor nivel de información, ha recibido cierto apoyo en la literatura financiera. Así, Banz [19811 consideró que una posible explicación del efecto tamaño era que el nivel de información de una empresa está relacionado con su tamaño, de manera que los inversores estarían poco dispuestos a mantener títulos de empresas de las que se tiene poca información, salvo que fueran recompensados por ello. En esta misma línea, Arbel y Strebel[19821, Arbel, Carvell y Strebel í.19831, Arbel i.19851 y Carvell y Strebel í.19871 obtienen evidencia de que aquellos títulos que reciben una menor atención por parte del mercado exhiben rentabilidades ajustadas por riesgo superiores a las de los títulos con mayor atención.

En este contexto, Merton [19871 desarrolló un modelo de equilibrio con información in- completa que trató de recoger la problemática previamente expuesta. En particular, consi-

(2) Barry y Brown [1984] examinaron el efecto del diferencial de información sobre el efecto tamaño. En su trabajo com- probaron la relación existente entre el diferencial de información, medido por el período de cotización, y el efecto tamaño. Adicionalmente, observaron que el diferencial de información, a diferencia de lo que ocurre con el efecto tamaño, no se ve afectado por el «efecto enero».

980 ART~CULOS DOCTRINALES Germin L6poz Espinosa y Joaquín Mnrhuenda Fructuoso

~Dctermina el <üiorancid do información laValoraci6n de Activos?

deró que en el mercado existen expectativas homogéneas condicionales de manera que los inversores únicamente tienen información sobre un subconjunto del total de títulos, care- ciendo de información de los restantes, y solamente negocian en aquellos títulos sobre los que tienen información. Actuando de esta forma, el modelo propuesto por Merton [19871 es capaz de explicar las rentabilidades anormales obtenidas como consecuencia de la existencia de diferentes niveles de información.

A pesar de la anterior consideración, existe evidencia en la literatura financiera sobre este tema en sentido contrario, de hecho los estudios más recientes apuntan una relación positiva entre el seguimiento de los analistas y el valor de mercado de las empresas, entre otros, esto es precisamente lo que se obtiene en el trabajo de Chen, Clian y Steiner E20021.

Lo anterior sería consecuencia de que el seguimiento de los analistas pudiera tener efectos po- sitivos sobre las compaiiías analizadas qiie el mercado de capitdss tendría en cuenta. Por una parte, tal y como añrman Jensen y Meckling 119761, la cobertura de los analictas financieros ayuda a reducir los costes de agencia asociados con la separación existente entre el control y la propiedad de las empresas. Por ello, estos autores afirman que el valor de mercado de una compañía está positivamente asociado con el número de analistas que la cubren.

Por otra parte, la actividad del analista ayuda a ampliar el conocimiento del inversor sobre determinada empresas, lo que supone que si asumimos que el inversor sólo negocia en aquellos títulos de los que dispone información, otra consecuencia importante del trabajo de Merton [19871 sería que el valor de mercado de una compañía estaría positivamente asociado con la $acción de inversores que tiene información sobre la misma. Por tanto, el seguimiento del analista no sólo tendría un impacto positivo sobre el valor de mercado de la empresa a través de su función de investigación de la empresa, sino también a través de su función de intermediario de la información. De hecho, eso es precisamente lo que añr- man Chung y Jo 119961, según los cuales la actividad del analista tiene un fuerte impacto positivo sobre el valor de mercado de las compañías. Además, estos autores obtienen que el seguimiento de los analistas está positivamente asociado con la calidad percibida, por ello se puede añrmar que la función del analista es análoga a la realizada por las agencias de rating Vdakeinan E19811 y Fama y Jensen t19851).

La evidencia empírica más reciente en el mercado de capitales estadounidense va en la X- nea apuntada anteriormente. En este sentido, el trabajo de Barber, Lehavy, McNichols y Tnieman [20011 muestra que la relación existente entre la rentabilidad y el diferencial de información es positiva, así las empresas que reflejan un mayor nivel de información experimentan los mayores niveles de rentabilidad(3). Este resultado es consistente con la evidencia aportada por McNichols y O'Brien t19971, quienes demuestran que los analistas tienden a eliminar la cobertura continua, o no actualizan sus predicciones cuando reciben nueva información, de aquellas compañías cuyo futuro consideran que no será favorable. Por otra parte, cuando se considera que el futuro de una empresa es favorable, los analistas la añaden en su cobertura. Así, de acuerdo con esta evidencia, quedaría claro que tan- to las recomendaciones como las predicciones de los analistas son selectivas, estando con- dicionadas por sus expectativas acerca de la evolución futura de la empresa.

(3) En este trabajo se utilizan cinco carteras agrupadas de acuerdo con las recomendaciones diarias de compra y venta de títulos registradas en la base de datos Zacks. Adicionalmente, utilizan una cartera formada por todos los títulos que reciben recornendaclones de Zacks como «cartera atendidan y como ((desatendida)) una cartera integrada por acciones que no han recibido ninguna recomendación.

Germán López Espinosa y Joaquin Marliuenda Fructuoso ¿Delemina o1 diferencial de Mormación la Valoración de Activos? ARTÍCULOS DOCTRINALES 981 1

1

2. DATOS

La muestra analizada en este estudio consta de aquellas empresas que han cotizado en el mercado continuo español, desde diciembre de 1990 hasta diciembre de 2003. Se han utilizado datos de la base de datos I/B/E/S Fstitutional Broker Estimation System) y Factset- JCF. En particular, hasta diciembre de 1999 se han utilizado datos de IBES, y a partir de enero de 2000 datos de Factset-JCF. En este sentido es preciso comentar que la base de datos IB/E/S dispone de más estimaciones que Factset-JCF hasta el año 1999, a partir de ese ejercicio es esta Última la que dispone de más estimaciones para el mercado de capitales español. Adicionalmente, es necesario comentar que en Factset-JCF se dipone de estimaciones a partir del año 1994. Finalmente, debe señalarse que la base de datos I/B/E/S alcanza su máximo anual en el año 1995 con 22.077 estimaciones mensuales de beneficio y su mínimo en 1990 con 11.894 predicciones. Por su parte, Factset-JCF tiene su múiimo en 1994 con 5.543 y su máximo en 1998 con 20.147 estimaciones. Apartir de 1998 se observa un descenso más acusado del número de estimaciones en IB/E/S que en Factset-JCE

Como se indicó previamente, para examinar el impacto del diferencial de información se emplea como proxy del nivel de información de una empresa, el número de. estimaciones mensuales de beneficios a un año, realizadas sobre la misma. En caso de que no existan estimaciones de beneficios para una empresa se considera que su nivel de información es nulo(4'.

En el trabajo se emplean, además, las rentabilidades mensuales, ajustadas por dividendos, ampliaciones de capital y «splits» entre diciembre de 1990 y diciembre de 2003. Las series de rentabilidades han sido obtenidas de la base de datos de la CNMV. En cuanto a la cartera de mercado, hay que decir que se ha utilizado como proxy la rentabilidad mensual del

1 Índice General de la Bolsa de Madrid.

Como estimación del activo libre de riesgo se ha utilizado el tipo de interés medio de los re- pos a un mes sobre Bonos del Estado, calculado a partir de la serie histórica del Boletín de la Central de Anotaciones publicada por el Banco de España.

La capitalización mensual de mercado de cada empresa de la muestra fue utilizada como proxy del tamaño, extrayéndose estos datos de IB/E/S y Global Compustat. Los datos de Bo- ok-To-Market fueron extraídos de la base de datos de la CNMV y de Global Compustat, para su cálculo se han utilizado los datos de los fondos propios consolidados.

En la Tabla 1 se ofrece una breve descripción de los datos utilizados en este estudio. En cuanto al número de casas de análisis que han venido operando en el mercado de capitales español, hay que resaltar que alcanza su nivel máximo en el año 1994, mostrando a partir del año 1998 una cierta estabilidad. Parece que los primeros años de la década de los noventa, supusieron un incremento espectacular en el número de compañías que rea- lizaban estimaciones de beneficio por acción para las empresas que cotizaban en el mer-

(4) Alternativamente, se ha considerado la posibilidad de emplear únicamente aquellas empresas sobre las que se dispone al menos de una estimación de beneficio. También se ha considerado como proxy del nivel de seguimiento de una empresa la suma de las estimaciones mensuales de beneficios que ha recibido en los últimos doce meses. Los resultados obtenidos son robustos al uso de cualquiera de estas dos medidas.

Germán Lápez Espinosa y Joaquín Moshuenda Fructuoso 982 ART~CULOS DOCTRINALES ¿Determina e1 diferencial do informncián la Valoración de Activos?

cado español, sufriendo en el año 1995 un gran retroceso, para posteriormente, a partir de 1998, mostrar síntomas de una actividad madura al alcanzas una cierta estabilidad.

T: Año; Casas: Número de casas de análisis que han operado en el aRo T; Analistas: Número que analistas que han emitido al menos una estimación de beneficio durante el año T y que se han identificado al hacerlo; Estimaciones: media mensual de estimaciones de beneficio por acción; CompaRlas: número de empresas cotizadas tenidas en cuenta en el estudio; % Tamaiío Desatendido: Porcentaje de tamano medlo mensual que representan aquellas empresas que no reciben ninguna estimación de beneficio; % Ta- maño Cubierto: Porcentaje de tamaiío medio mensual que representan aquellas empresas que reclben al menos una estlmaclón;

Evolucidn del Mercado

Sin embargo, en lo que se refiere d número de analistas que se han identificado al realizar una estimación de beneficios, se observa que la década de los noventa ha supuesto el desarrollo de la actividad del analista financiero en el mercado de capitales español. No obstante, se pueden identificar varias etapas: un incremento espectacular hasta el año 1993, un crecimiento más moderado entre los años 1995 y 1999 y, ñnalmente, una fase de lento retroceso propiciado en parte por el estallido de la burbuja tecnológica ocu- rrido a partir del año 2000. En cuanto al número medio mensual de estimaciones realizadas por estos profesionales, parece que a part$ de 1995, año en que la media mensual es mayor, se produce una moderada disminución en el número de estimaciones emitidas, si bien se podría afirmar que la media goza de una cierta estabilidad durante todo el período analizado.

T

1991

1992

1993

1994

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

Media

En cuanto al número de compañías tenidas en cuenta en este estudio, se observa claramente que se mantiene entorno a 128, representando éstas el 99.68% de la capitalización del mercado bursátil español. Por tanto, las empresas con cero estimaciones en esta muestra, representan en términos de valor de mercado un porcentaje irrelevante.

Casas

17

40

81

91

44

47

63

73

74

82

73

64

71

63.08

Analistas

34

176

350

387

379

386

41 7

461

490

482

471

41 O

378

370.85

Estimaciones

1,243.42

1,655.08

1,457.50

1,541.25

1,839.75

1,742.58

1,725.25

1,729.08

1,577.67

1,505.17

1,348.17

1,249.50

1,339.08

1,534.88

% Tamaño Cubierto

100.00%

100.00%

100.00%

100.00%

99.98%

100.00%

100.00%

99.93%

99.87%

100.00%

99.48%

97.55%

99.06%

99.68%

Compañfas

129

124

128

128

120

116

118

122

134

139

139

137

128

127.85

% Tamaño Desatendido

0.00%

0.00%

0.00%

0.00%

0.02%

0.00%

0.00%

0.07%

0.13%

0.00%

0.52%

2.45%

0.94%

0.32%

Germin Lópcz Espinosa y Joaw'n Mwhucnda Frucluoso 1 iDelcrmiiia el diferencial dc Información la Valoración de Aclivos? ART~CULOS DOCTRINALBS 983 ~

Como ya se lia indicado, el propósito principal de este trabajo es examinar la iníiuencia del nivel de información existente acerca de los títulos sobre su precio. Para realizar este aná- lisis, se construyen carteras basadas en el nivel de información que posee cada acción usando como proxy el número de estimaciones de beneficio por acción que recibe mensualmente. Así, al final de cada mes del período muestral los titulos disponibles son clasiñ- cados de menor a mayor en función del número de estimaciones recibidas. A continuación, y de acuerdo con la clasiñcación previa, los títulos son asignados a diez carteras que representan cuál es el nivel de información que tienen los títulos que forman parte de ellas. seguidamente, se calcula para cada cartera su rentabilidad en el mes siguiente al de for- mación asignando idéntico peso a cada titulo que forma parte de la cartera. Actuando de esta forma se dispone de una serie temporal de 156 rentabilidades mensuales para cada cartera y, adicionalmente, se minimiza la posibilidad de que aparezca un sesgo de super- vivencia

Por otra parte, dada la potencial vinculación entre el tamaño y el nivel de información de las empresas, se estudia la influencia del nivel de información sobre la rentabilidad controlando por el tamaño de los activos. Para ello, se construyen carteras teniendo en cuenta, simultáne- amente, el grado de atención de los analistas y el tamaño de las empresas. Consecuentemen- te, los títulos se ordenan mensualmente de acuerdo con su nivel de seguimiento y tamaño. Así, los valores dicponibles se ordenan de acuerdo con su nivel de información en tres percentile~'~' estando formado por los títulos de menor seguimiento el primero de ellos. Simultáneamente, los titulos son ordenados independientemente de acuerdo con su tamaño en dos percentilesm siendo el primero de ellos el que representa a los títulos con menor tamaño. A partir de estas dos clasiñcaciones se ordenan los titulos mensualmente enseis carteras, exigiéndole a cada tí- tulo para que pueda formar parte de una de estas carteras que pertenezca simultáneamente al percentil requerido de atención y de tamaño. Seguidamente, se calcula la rentabilidad mensual de cada cartera. Actuando así, se obtienen seis carteras que proporcionan una serie temporal de 156 observaciones mensuales.

Una vez construidas las carteras y calcuiada su rentabiüdad, tendremos que evaluar los resultados obtenidos siguiendo las diferentes estrategias propuestas. Con esta ñnalidad, se calculan tres medidas de rentabilidad anormal para cada cartera mediante la utilización de modelos incondicionales y otras tres mediante modelos condicionales.

En cuanto a la primera clase de modelos, en primer lugar se considera el CAPM, emple- ando la siguiente regresión de serie temporal:

(5) Esto es así, porque para cada activo solamente se requiere una observación en el mes siguiente al de formación de la cartera. (6) El primer percentil es el 30% de la muestra, el segundo va desde el 30 hasta el 70% y el tercero el resto. (7) Cada uno de ellos abarca el 50% de la muestra. Todas las carteras de este estudio construidas en base a la aten- ción y el tamaño, utilizan los mismos tres percentiles para el grado de atención de los analistas y los mismos dos para el tamaño.

984 ART~CULOS DOCTRINALBS Gormán L6poz Espinosa y Joaquín Marhuonda Fmctuoso

).Determina o1 diicronciai do Información la Vaioración do Activos?

donde R,, es la rentabilidad de la cartera p en el mes t, r, es la rentabilidad del activo libre de riesgo en el mes t, ap es el alfa de Jensen, R,,, es la rentabilidad de mercado en el mes t, es la beta de la cartera p, e,, es el residuo de la cartera p en el mes t y N es el número de carteras.

En segundo lugar se emplea el modelo de Fama y French [19931 para evaluar el resultado de cada cartera, estimando la siguiente regresión en serie temporal:

donde SMBl representa al factor tamaño y HML, representa al factor Book-t~-Market(~).

En tercer lugar se añade al modelo anterior un factor adicional que captura la anomalía del momenium identificada por Jegadeesh y Titrnan [19931(?

donde PMOM:'lO)es el promedio mensual, calculado en t, igualmente ponderado del 30% de las empresas que presentan rentabilidades más elevadas en un periodo de once meses hasta el mes t - 2, menos el promedio mensual, calculado en , igualmente ponderado del 30% de las empresas con peores rentabilidades en un periodo de once meses hasta el mes t - 2.

Es importante tener en cuenta que los tres modelos anteriores tienen la limitación de utilizar una visión estática de la relación entre el riesgo percibido por los inversores y la rentabilidad esperada, no tomando en consideración que el riesgo en el período analizado pudiera ir cambiando, lo que podría afectar a los resultados obtenidos mediante los modelos anteriores.

Dado que los agentes económicos pueden tener una consideración dinámica del riesgo condicionada al momento económico del mercado estudiado, y por tanto podría variar a lo largo del tiempo la rentabilidad esperada de los activos en función de la información disponible en cada momento, se considera interesante la utilización de modelos condicionales.

Puesto que el trabajo realizado por Nieto y Rodríguez í20051 pone de maniñesto para nuestro mercado de capitales(ll', por una parte, la trascendencia de la inclusión en los modelos de valoración de activos de información acerca del momento económico y, por otra, el mejor comportamiento empírico de los modelos condicionales escalados a la Cochrane [19961, en este trabajo se utilizan las versiones condicionales de los tres modelos anteriores. Como parece razonable en el entorno en el que nos movemos en este trabajo, la variable de estado utilizada aquí para aproximar el nivel de información existente en la economía es la suma de todas las estimaciones de beneficio que reciben todas las empresas mensualmente.

(8) Estos factores han sido construidos según el procedimiento descrito en Fama y French [1993]. (9) Esto encuentra fundamentación en la incapacidad del modelo de tres factores de Fama y French [1993] de explicar la variación de sección cruzada en las rentabilidades de carteras ordenadas por momentum (Fama y French [1996]). Esta medida de momentum de precios ha sido utilizada por Carhart [1997]. (10) Este factor ha sido cedido por Carlos Forner Rodrlguez. (11) Véase Lettau y Ludvigson [2001] y Hodrick y Zhang [2001] para el mercado americano.

Germin López Espinosa y Joaquín Marhuenda Ructuoso determina el diferencial de Información la Valoración do Activos? ART~CULOS DOCTRINALES 985

Por tanto las versiones condicionales de los tres modelos anteriores, serán las siguientes:

p = 1,2, ...,N Rpl - r, = (a, + y,,A,,) + (P', + P'l,,A,-,) (R,, - r,) + e,,, t = 1,2, ..., 156 í41

R,, - r, = (a,, + y,A,,) + ( P , + p' A ) SMB, + e,,, lP \ HM4 \

p = 1,2, ...,N R,,, - r, = (a,, + y,A,) + (P', + Pi,,A,J HML, + ep, t = 1,2, ..., 156 [61

donde A , es la suma de estimaciones que han recibido todas las empresas de la economía en el mes t - 1. a,, y,, PO, y P;,, son los parámetros del modelo. Po, y P,, son vectores 1 x 1 en el modelo [4], 3 x 1 en el modelo [5] y 4 x 1 en el modelo [61.

Dado que en algunos trabajos anteriores se ha constatado que el diferencial de informa- I ción pudiera tener un comportamiento estacional diferente al observado con el efecto ta- I maño, también se han utilizado los modelos anteriores para contrastar esto.

Por último mencionar que todos los resultados presentados en este trabajo han sido obtenidos utilizando como procedimiento de estimación el Método Generalizado de los Mo- mentos, si bien también se ha utilizado el método de Mínimos Cuadrados Ordinarios pro- porcionando idénticos resultados.

4. RESULTADOS

En esta sección se van a presentar, en primer lugar, los resultados obtenidos cuándo se in- vestiga la influencia del nivel de información sobre la rentabilidad de los títulos utilizando modelos estáticos y dinámicos. Además, dado que el nivel de información no es constante a lo largo del año y puede existir un diferencial de información más acusado entre las empresas menos y más seguidas por los analistas a ñnal de ejercicio, analizamos la posible es- tacionalidad del diferencial de información.

Como se ha indicado previamente, en un contexto en el que, ceteris paribus, la información disponible sobre un título es relativamente'baja, en comparación con la de otro título, los inversores deberían exigir una mayor rentabilidad. Para comprobar si este comportamiento tiene lugar en el mercado español, en el período muestral analizado, utilizamos como proxy del nivel de información el número de estimaciones de beneficios emitidas por los analistas ñnancieros.

Germdn L6poz Espinosa y Joaquín Marliuonda Fructuoso 986 ART~CULOS DOCTRINALES ¿Determina cl dfcrcncial do Ioiormnción la ValoraciOn de Activos?

En el panel A de esta tabla se presentan los niveles medios para cada cartera de atención. Por columnas se ofrece el número de estimaciones que recibe por término medio cada activo de la cartera, el tamaRo medio de los activos en millones de euros , su book- to-market medio y la rentabilidad media de cada cartera en porcentaje. En el Panel B se ofrece, en porcentaje, el %,, es el a del modelo [l] y, %,y a,,, el de los modelos [2] y [3] respectivamente. MKT, SMB, HML,WML y R2 ajust. son los coeficientes asociados a los factores v el coeficiente de determinación aiustado del modelo 131. En la oenúltima fila de la tabla se ofrece los resultados de implantar unaestrategia de inversión larga en los'titulos menos atendidós por los analistas financieros y corta en los mas seguidos En la Última fila se contrasta si los alfas de los distintos modelos son conjuntamente iguales a cero. Se presenta el valor del esta- dlstico del contraste y su p-valor. Los resultados ofrecldos en esta tabla comprenden el periodo que va desde enero de 1991 a diciembre 2003. * Significativo al lo%, ** Slgniflcativo al 5%, *** Significativo al 1%.

Panel A: Estadísticos descriptivos de las carteras

Panel B: Rentabilidad anormal de las carteras

Al (menos)

A2

A3

A4

A5

A6

A7

A8

A9

A10 (más)

Al -A10

Ho

a,, (est.-t)

0.23 (0.58)

0.66 (1.29)

0.50 (1.28)

0.39 (0.93)

0.44 (1.26)

-0.09 (-0.25)

0.56 (1.44)

0.29 (0.95)

0.48 (1.63)

0.57*** (2.91)

-0.33 (-0.77)

21.55 0.0176

%E (est.-t)

0.28 (0.79)

0.82*** (2.1 9)

0.48* (1.66)

0.49* (1 43)

0.65** (2.55)

-0.00 (-0.01)

0.64* (1.90)

0.30 (1.05)

0.35 (1.25)

0.49** (2.20)

-0.21 (-0.58)

22.79 0.0115

a,, @t.-t)

0.42 (1.16)

0.89** (2.30)

0.59** (2.05)

0.58** (2.14)

0.72'** (2.65)

0.19 (0.65)

0.77** (2.33)

0.34 (1.09)

0.48 (1.55)

0.55** (2.35)

-0.13 (-0.35)

20.61 0.0240

MKT (est.-t)

0.55*** (7.41)

0.83*** (12.40)

0.71*** (14.70)

0.76*** (10.48)

0.87'** (15.35)

0.82*** (16.23)

0.86*** (1 0.93)

0.87*** (1 8.79)

0.95*** (14.04)

0.91 *** (17.44)

-0.35*** (-5.84)

SMB (est%-1)

0.66*** (5.24)

0.72*** (5.84)

0.66*** (1 0.58)

0.73*** (7.46)

0.63*** (9.36)

0.51*** (6.64)

0.58*** (4.33)

0.28*** (3.34)

-0.02 (-0.21)

-0.08 (-1.27)

0.68*** (6.10)

HML (est.-t)

0.1 2 (1.09)

0.04 (0.30)

0.25*** (3.46)

0.12 (1.04)

-0.06 (-0.50)

0.02 (0.15)

0.07 (0.47)

0.09 (0.63)

0.12 (0.95)

0.05 (0.47)

0.07 (0.88)

WML (est.-t)

(-1.91)

-''O8 (-0.89)

(-1.92)

(-1.13)

-''O7 (-0.91)

-0.20** (-2.25)

(-1.77)

-''O5 (-0.67)

-0.14* (-1.67)

-''O6 (-1.52)

-''O9 (-1.14)

F ajust.

53.25

67.50

71.41

74.52

76.55

74.03

76.74

76.37

75.33

84.81

40.09

Germtín López Espinosa y Joaquín Marliuenda Fructuoso i,Detcrmina el d'ircncial de Iniormación la Valoración de Activos? ART~CULOS DOCTRINALES 987

En la Tabla 2 tenemos los resultados obtenidos al construir las carteras en función del nivel de información que se dispone para cada activo. En el panel A se pueden observar los estadísticos descriptivos de estas carteras y en el panel B las rentabilidades anormales re- sultantes de la utilización de los modelos [ll, [21 y [31 y los coeficientes asociados a los factores del modelo [3] así como su coeficiente de determinación ajustado.

En el panel A se puede observar que existen diferencias notables entre las carteras en cuanto al número medio de estimaciones de beneficio por acción que recibe cada título que forma parte de ella, lo que asegura que estas carteras puedan representar adecuadamen- te el diferencial de información existente en el mercado de capitales. Por otra parte, se puede apreciar claramente la relación existente entre el seguimiento de los analistas financieros y el tamaño, pues aunque la relación no es monótonamente creciente sí se observa una relación positiva entre ambas variables. También se observa que las carteras más seguidas por los analistas ñnancieros son las que contienen los activos con menor Book-To-Market, poniendo de manifiesto la vinculación entre el seguimiento por parte de los analistas y las expectativas que tiene el mercado sobre las empresas. Por otra parte, la cartera que recibe más atención de los analistas ñnancieros contiene los activos más grandes con un ta- maño medio de 11.617 millones de euros y los de menor Book-To-Market. Asimismo, es destacable que en términos de rentabilidad media no se observa ningún patrón claro entre el seguimiento y la rentabilidad de las carteras.

Por su parte, los resultados obtenidos con las tres especificaciones estáticas de riesgo consideradas aparecen en el panel B. La única cartera que obtiene rentabilidades anormales positivas bajo cualquier especificación es la décima, con cinas alrededor del 0.55% mensual de rentabilidad anormal, siendo signiticativa al 5%. Sin embargo, el diferencial de rentabilidad entre las carteras extremas no es signüicativo bajo ningún modelo. Por otra parte, para comprobar la validez de cada uno de los modelos propuestos se analiza la signüicatividad conjunta de la rentabilidad anormal, los resultados obtenidos no son con- cluyentes, dado que al 5% se rechazaría la hipótesis nula, no siendo así al 1%. Por tanto, parece que los resultados no aportan evidencia concluyente acerca de la influencia del nivel de información sobre la rentabilidad.

Además el análisis del panel B pone de maniñesto que modelos con especEcaciones menos parsimoniosas generan niveles de rentabilidad anormal mayores. Por tanto, las especificaciones adicionales consideradas en lugar de reducir el comportamiento anormal inicial- mente observado, lo acentúan.

Por una parte se ha obtenido que la cartera cuyos activos tienen un mayor nivel de infor- mación ohece una rentabilidad anormal cercana a un 0.55% mensual, pero sin embargo no se ha puesto de manifiesto con la suñciente entidad estadística la influencia del diferencial de información existente entre los títulos sobre la rentabilidad. No obstante, dado que en el panel A de la Tabla 2 se advierte la vinculación existente entre el nivel de seguimien- to y el tamaiío, parece conveniente realizar un análisis similar al anterior pero controlando por el tamaño. Este análisis se efectúa en el siguiente apartado.

1

4.1.1. Interacción entre el grado de atención y el tamaño ,

Acabamos de ver la relación positiva existente entre el tamaño de una empresa y su ni- I

ve1 de seguimiento por parte de los analistas ñnancieros. Este vínculo no es novedoso, de

Gormún López Espinosa y Joaquín Mwhuenda Fructuoso ~Detormina el diterencinl de Información la Valoración de Activos?

hecho, Banz [19811 al analizar las posibles causas del efecto tamaño consideró la posibilidad de que su origen se encuentre en la existencia de un diierencial de información entre las empresas en lmción de su tamaño. Por tanto, ya que en este trabajo se utilizó como proxy del diferencial de información, el grado de seguimiento de los analistas y dada la evidencia previa disponible en el mercado español de la existencia de efecto tama- ño(12), en este apartado comprobamos cómo se ven afectados los resultados previos cuando se controla por tamaño.

Los resultados obtenidos al introducir el control por tamaño, siguiendo la metodología previamente descrita, aparecen en la Tabla 3. En la primera parte de la tabla, columnas Aten- ción y Tamaño, se ofrecen las medias de las estimaciones recibidas por cada activo que compone la cartera y su tamaño. Como se observa, la cartera con mayor seguimiento y ta- maño, es la que contiene los activos con mucha mayor capitalización bursátil que el resto de carteras, pues sus activos tienen un tamaño medio de 5.266 millones de euros, lo que viene a ser casi cinco veces mayor que el tamaño medio de la siguiente cartera por capita- lización bursátil. En el otro lado, tenemos que la cartera con menor seguimiento y tamaño es la cartera cuyos activos reciben de media unas 3 estimaciones de beneficio, aumentando levemente esta media cuando pasamos a la cartera de menor seguimiento y mayor ta- maño. También hay que destacar el hecho de que para un nivel de atención dado, el nú- mero de estimaciones aumenta con el tamaño y para un nivel de tamaño dado, la atención no siempre aumenta el tamaño.

En la segunda parte de la Tabla 3 se ohecen las rentabilidades medias y anormales obtenidas por las carteras constniidas. El resultado más claro e importante es que no se observa que exista un efecto atención ni tamaño, ni al tener en cuenta sólo las rentabilidades medias ni cuando introducimos el riesgo en el análisis bajo distintas modelizaciones. Se observa que en ninguno de los casos, las diferencias entre las carteras con distinto nivel de seguimiento, manteniendo constante el tamaño, son signjñcativas. Por otra parte, tampoco se observa que sean significativas las diferencias entre las carteras de distinto tamaño, cuando se mantiene constante el nivel de atención por parte de los analistas ñnancieros. Sin embargo, es importante resaltar que la cartera con menor seguimiento y mayor tama- ño y la que contiene activos con mayor atención y tamaño obtienen rentabilidades anormales, bajo cualquier modelización, si bien éstas son sólo significativas al 10% en dos de los tres modelos.

Por todo lo anterior, parece que los resultados obtenidos no muestran con la suficiente cla- ridad estadística si el diferencial de información afecta a la valoración de activos ni la forma en la que lo podría hacer, no obstante estos resultados nos obligan a seguir investigan- do esta cuestión, dado que en ciertas clases de activos se han detectado rentabilidades anormales.

No obstante, puesto que los resultados anteriores pueden estar afectados por la considera- ción estática del riesgo, seguidamente se efectúa un análisis condicional donde los rendi- mientos esperados y el riesgo varían a lo largo del tiempo dependiendo de la información disponible en cada momento.

(12) Véase, entre otros, Rubio [A9881 y Gómez y Marhuenda [1998].

En la primera parte de esta tabla, columnas denominadas Atención y Tamaño, se ofrece el nivel de seguimiento y el tamaño para cada cartera. En la segunda parte, columnas denominadas Rentabilidad Me- dia, CAPM, Modelo 3 Factores y Modelo 4 Factores se ofrece los resultados de la estimación de la rentabilidad media y los alfas de los modelos [l], [2] y [3] para las carteras formadas con el doble criterio, atención y tamaño, en el periodo que va desde enero de 1991 a diciembre 2003. Los coeficientes alfa se presentan en porcentaje. Los estadísticos t entre paréntesis con consistentes a la presencia de heteroscedasticidad. *A representa una estrategia de inversión larga en los títulos con menor atención y corta en los que han tenido un mayor seguimiento, dado un nivel de tamano. *T representa una estrategia de inversión larga en los títulos con menor tamaño y corta en los de mayor, dado un nivel de atención. La celda que forma la intersección entre *A y *T contiene los resultados de implementar una estrategia de inversión larga en los títulos con menor atención y tamaño y corta en los de mayor nivel en estas dos variables. * Significativo al lo%, * * Significativo al 5%, *** Significativo al 1%.

0-N e m F;;a a ,g B. P ;; sr. Ei z g. 5 g.m 5 2 e p 07 g 5 o: p o

e

O C VI '.S

Cartera

A l

A2

A3

*A

Rentabilidad Media Tamaño

T I

1.22** (2.09)

1.09 (1 58)

0.94 (0.98)

0.28 (0.42)

Atención

T I

117.52

190.03

298.65

CAPM [ I ]

T I

3.15

11.33

21.07

T2

1,347.17

1,123.57

5,266.04

T2

1.47*** (2.80)

1.17** (2.58)

1.30** (2.44)

0.17 (0.38)

T I

0.44 (1.1 2)

0.25 (0.60)

0.04 (0.05)

0.41 (0.67)

T2

3.62

14.12

25.23

*T

-0.25 (-0.55)

-0.08 (-0.22)

-0.35 (-0.55)

-0.07 (-0.21)

Modelo 3 Factores [2]

T2

0.76* (1.88)

0.41 (1.65)

0.47** (2.25)

0.30 (0.70)

T I

0.51** (2.06)

0.40* (1.73)

0.19 (0.31)

0.32 (0.51)

Modelo 4 Factores [3]

*T

-0.31 (-0.74)

-0.15 (-0.51)

70.43 (-0.69)

-0.02 (-0.06)

T I

0.63** (2.56)

0.61** (2.56)

0.56 (0.85)

0.07 (0.12)

T2

0.77* (1.95)

0.47** (2.08)

0.39* (1.79)

0.38 (0.86)

*T

-0.26 (-0.60)

-0.07 (-0.29)

-0.20 (-0.36)

0.12 (0.50)

T2

0.81** (1.99)

0.46* (1.84)

0.44* (1.85)

0.37 (0.81)

*T

-0.17 (-0.40)

0.16 (0.75)

0.12 (0.21)

0.19 (0.85)

Germdn L$oz Espinosa y Jonquín Marliuenda Fructuoso 990 ART~CULOS DOCTRINALES ~Datcrmina cl diicrcncial de Infoinación la Valoración de Activos?

En los apartados anteriores hemos comprobado que aunque no se puede afirmar ro- tundamente que el diferencial de información afecta a la valoración de los títulos en el mercado de capitales español, también es cierto que no podemos asegurar que los modelos utilizados sean capaces de explicar todas las rentabilidades obtenidas por las carteras construidas teniendo en cuenta el nivel de información de los títulos. Así, el planteamiento previo se ha realizado bajo un contexto estático, si consideramos la posibilidad de que los agentes económicos tengan una consideración dinámica del riesgo vinculada al momento económico analizado, se estaría admitiendo la posibilidad de que la rentabilidad esperada varíe a lo largo del tiempo en función de la información disponible en cada momento. En este último caso sería interesante la uüiización de modelos condicionales.

Así, de acuerdo con la metodología descrita, se uliüzan las versiones condicionales de los modelos estáticos considerados previamente. En la tabla 4 aparecen los resultados obtenidos para las carteras de atención, panel A, y para las de atención y tamaño, panel B. Co- mo se puede observar en el panel A, las carteras séptima y octava ohecen rentabilidades anormales muy superiores a las obtenidas con las anteriores especificaciones estáticas, todas ellas signiñcativas al menos al 5% en cu$quiera de los modelos. También se observa, con un nivel de significación inferior al 1%, que se rechaza la hipótesis nula de ausencia conjunta de rentabilidad anormal en los tres modelos condicionales. Por tanto, las versiones condicionales no serían capaces de explicar las rentabilidades anormales obtenidas por las carteras de atención.

En el panel B, tenemos las carteras construidas en base a la atención y el tamaño. El aná- lisis condicional verifica que no existe cuando se controla por el tamaño un efecto aten- ción, ni efecto tamaño cuando se controla por la atención prestada por los analistas financieros al igual que se observaba en la Tabla 3. Sin embargo, bajo estas especificaciones condicionales, los activos de seguimiento medio y gran tamaño okecen rentabilidades anormales al 5%.

Por tanto, una vez obtenido lo anterior y dado que tampoco se ha concluido que las distintas especificaciones utiüzadas sean capaces de explicar la rentabilidad ohecida por las carteras de atención, a continuación se examina si una de las causas de la rentabilidad anormal obtenida en determinadas categorías de activos se debe a la existencia de un comportamiento estacional.

Dado que tanto en la literatura sobre el efecto tamaño como en la que analiza el impacto que el diferencial de información tiene sobre la rentabilidad se ha constatado la existencia de una fuerte e~tacionalidad('~), parece pertinente comprobar en qué medida los resultados obtenidos previamente pueden estar afectados por la existencia de un comportamiento estacional de la rentabilidad.

(13) Keim [A9831 comprobó que el efecto tamaño se concentra fundamentalmente en el mes de enero, evidencias simi- lares se han obtenido en el mercado español. Por su parte, Arbel [1985] observó cómo las empresas con un mayor nivel de desatención experimentan un mayor nivel de rentabilidad en enero que las empresas con un grado de atención superior. Por su parte, Barry y Brown [1984] observan que el efecto empresa desatendida no es explicado por el efecto enero.

Germán López Espinosa y Joaquín Masliuenda Frucluoso ¿Determina e l diferencial de M o r n a c i ó n la Valoración de Activos? ART~CULOS DOCTRINALES 991

TABLA 4 MODELOS CONDICIONALES

En el panel A de esta tabla se presentan los alfas, en porcentaje, de los modelos condiconales ([4], [5] y [6]) al utilizar como variable de estado el nivel de información existente en la economía aproximado por el número de estimaciones que cada mes ha recibido el mercado de capitales español. En la penúltima fila de la tabla se ofrece los resultados de implantar una estrategia de inversión larga en los títulos menos atendidos por los analistas financieros y corta en los más seguidos. En la última fila se contrasta la hipó- tesis nula de que las rentabilidades anormales de los distintos modelos son conjuntamente iguales a cero. Se presenta el valor del estadístico del contraste y su p-valor. En el panel B se ofrecen las rentabilidades anormales de los~modelos [4], [5] y [6] para las carteras construidas en base a la atención y el tamaño. *A representa una estrategia de inversión larga en los títulos con menor aten- ción y corta en los que han tenido un mayor seguimiento, dado un nivel de tamaño. *T representa una estrategia de inversión larga en los títulos con menor tamaño y corta en los de mayor, dado un nivel de atención. La celda que forma la intersección entre *A y *T contiene los resultados de implementar una estrategia de inversión larga en los títulos con menor atención y tamaño y corta en los de mayor nivel en estas dos variables. Los resultados ofrecidos en esta tabla comprenden el periodo que va desde enero de 1991 a diciembre 2003. * Significativo al lo%, * * Significativo al 5%, *** Significativo al 1%.

Panel A: Modelos condicionales para las carteras de atención

Panel 5: Modelos condlcionales para las carteras de atención y tamaño

FFtM condicional [6] -1.15

(-0.51)

2.1 1 (1 .OO)

-0.75 (-0.35)

0.50 (0.25)

1.18 (0.77)

3.45** (2.21)

5.44*** (3.37)

3.48** (1.98)

1.46 (0.81)

2.02 (1.46)

-3.17* (-1.68)

34.53 0.0002

A l (menos)

A2

A3

A4

A5

A6

A7

A8

A9

Al0 (más)

A l -A10

Ho

CAPM condicional [4] 2.07

(0.81)

5.77** (2.05)

2.78 (1.03)

2.41 (0.87)

2.78 (1.1 9)

6.30** (2.59)

6.74**' (3.31)

3.60** (2.06)

0.34 (0.49)

1.63 (1.30)

0.44 (0.18)

37.63 0.0000

A l

A2

A3

*A

FF condicional [5] -1.20

(-0.52)

1.94 (0.88)

-0.82 (-0.36)

0.05 (0.02)

0.82 (0.45)

3.10* (1.67)

5.33*** (3.14)

3.41 ** (1.98)

1.18 (0.65)

1.78 (1.13)

-2.98 (-1.50)

29.57 0.0010

FFtM condicional 161

*T

-2.09 (-0.93)

-1.1 1 (-0.96)

-0.15 (-0.03)

-2.63** (-2.06)

T I

-0.26 (-0.19)

2.09 (1.54)

2.22 (0.44)

-2.48

CAPM condicional [4]

T2

1.83 (0.73)

3.21** (2.56)

2.37* (1.74)

-0.53

T I

3.92* (1.76)

4.91 * (1 38)

3.56 (0.70)

0.36 (0.07)

FF condicional [5]

(-0.50) 1 (-0.24)

T I

-0.40 (-0.27)

1.62 (0.89)

2.07 (0.43)

-2.47 (-0.52)

T2

2.37 (0.95)

3.82** (2.46)

1.79 (1.44)

0.58 (0.25)

T2

1.89 (0.76)

3.10** (2.49)

2.18 (1.55)

-2.87 (-0.14)

*T

1.54 (0.78)

1 .O9 (0.64)

1.77 (0.36)

2.12 (1.14)

*T

-2.29 (-101)

-1.48 (-0.97)

-0.10 (-0.02)

-2.57* (-1.96)

Gemán L6pcz Espinosa y Joaquín Marliuonda Fructuoso ).Dcteiminc el diCercncial dc Información la Valoración de Activos?

En la Tabla 5 se presentan los resultados de realizar un análisii estacional de la rentabiü- dad anormal, mostrándose la rentabilidad anormal ofrecida por el modelo [3], si bien es necesario comentar que median1;e las otras modelizaciones, los resultados obtenidos son los misinos. Como se puede observar en la última columna de la tabla, sólo podemos afirmar al 5% de significatividad que la rentabilidad anormal no es la misma durante todo el año para la cartera con los activos menos seguidos y más pequenos. Sin embargo, 'al 10% esto también se cumpliría para las dos carteras con los activos más seguidos por los analistas ñnancieros.

Por otra parte, en la Última ñla se muestra el resultado de contrastar si todas las carteras obtienen la misma rentabilidad anormal mes a mes. Se observa que en los meses de junio y diciembre se rechaza la hipótesis nula de que la rentabilidad para las diferentes carteras sea la misma. En junio observamos que la única cartera con rentabilidad anormal si@- cativa al 5% es la formada por activos poco seguidos pero de mayor tamaño, no observán- dose en este mes un trasvase de fondos entre carteras con diferentes niveles de seguimiento por parte de los analistas. Por otra parte, la rentabilidad anormal máxima se produce en diciembre para la cartera que contiene los activos más seguidos por los analistas ñnancie- ros y de menor tamaño, alcanzando un 5.49% mensual, siendo significativa al 1%. En este mismo mes, la cartera con los activos menos seguidos y de menor tamaño muestra una rentabilidad anormal negativa de un 1.46% mensual, siendo ésta significativa al 5%. Por tan- to, parece que en el mes de diciembre si se aprecia un trasvase de fondos desde la cartera que contiene los activos menos atendidos hacia la cartera con los activos más seguidos mo- viéndonos siempre entre las empresas de menor tamaño.

El incremento del diferencial de rentabilidad entre las empresas atendidas y desatendidas de menor tamaño, en la medida que nos acercamos al ñnal del año, puede tener su origen en el hecho de que, dado que se están considerando estimaciones de beneficios para el año en curso, la fiabilidad de las estimaciones realizadas por los analistas aumente conforme nos aproximemos al ñnal de año, ya que el período sobre el que se realiza la predicción es menor y se dispone de una mayor información de lo que ya ha o c w d o a lo largo del año(14). Sin embargo, el hecho de que el diferencial de rentabilidad no se manifieste para las empresas de mayor tamaño, puede deberse a que según Byard [20021, las estimaciones de los analistas son más precisas cuanto mayor sea el tamaño de la compañía, por lo que las estimaciones de beneficio de este tipo de empresas pueden gozar de suficiente credibilidad durante el año.

Hay que tener en cuenta que cuanto mayor sea el tamaño, según Byard [2002], habrá un mayor número de demandantes de información, por lo que las casas de análisis podrán involucrar a un mayor número de analistas en el proceso de evaluación, pues al ser la de- manda elevada podrán repercutir el coste de sus actividades por vía directa o indirecta. Co- mo consecuencia de lo anterior, al involucrar a más profesionales y teniendo en cuenta que el output del analista será evaluado por un mayor número de demandantes de informa- ción, la calidad del trabajo debería ser mayor, lo que repercutiría en una mayor fiabiüdad de las estimaciones de beneficio durante todo el ejercicio.

(14) Al principio de año se dispone de poca información específica, relativa al año en curso, de todas las empresas, atendidas y desatendidas. En la medida que se van conociendo nuevos datos, éstos serán procesados, depurados y traslada- dos de forma más eficiente a la estimación de consenso de las empresas atendidas.

I

1 En esta tabla se ofrecen, en porcentaje, las rentabilidades anormales bajo el modelo [3] para cada mes y cartera conformada en base al doble criterio, atención y tamaño. Por tan-

! to, se aplica la siguiente ecuación: 12 p = 1,2, ..., N

1 Rpt - rn = C ap, Dt + PpMt ( h t - rn) + PfiMJMBt + PomxHMLt + B,+tmf'MOMt + e01 i = 1,2, ..., 12 i= 1 t= 1,2, ..., 156

donde a,, es la rentabilidad anormal para la cartera p el mes i y D,, es una variable ficticia que toma valor 1 cuando nos encontramos en el mes iy cero en caso contrario. AT11 es la cartera que contiene activos de menor atención y tamaño, siendo AT32 la cartera conformada por títulos de mayor atención y tamaño. En la última columna se contrasta la hipó- tesis nula de que las rentabilidades anormales sea la misma durante todo el año, presentándose el valor del estadístico del contraste y su p-valor. En la última fila se contrasta la hi-

I pótesis nula de que las rentabilidades anormales de cada mes es la misma en todas las carteras, presentándose el valor del estadístico del contraste y su p-valor. . Los resultados 1 ofrecidos en esta tabla comprenden el periodo que va desde enero de 1991 a diciembre 2003. * Significativo al 10%, * * Significativo al 5%, *** Significativo al 1%.

JUNIO

0.65* (1.92)

3.81*** (3.03)

0.14 (0.19)

-0.38 (-0.54)

-3.25 (-1 50)

-0.29 (-0.47)

17.13 0.0043

JULIO

0.39 (0.52)

0.85 (0.82)

0.69 (0.92)

0.58 (1.24)

-0.48 (-0.22)

0.70 (0.92)

0.99 0.9633

ATI 1

ATI 2

AT21

AT22

AT31

AT32

Ho

AGOSTO

0.17 (0.37)

0.37 (0.65)

-0.30 (-0.63)

-0.1 O (-0.20)

-0.52 (-0.41)

-0.57 (-1.25)

2.79 0.7319

SEPTIE

-0.47 (-0.83)

2.12** (1.98)

0.19 (0.34)

-0.91 (-1 53)

-1.59 (-0.69)

-0.23 (-0.38)

6.47 0.2632

FEBRERO

0.80 (1.31)

0.52 (0.39)

0.95* (1.97)

1.44 (1.62)

-0.92 (-0.58)

0.35 (0.53)

3.79 0.5803

ENERO

1.38 (1.30)

-0.37 (-0.29)

1.41* (1.72)

0.30 (0.47)

0.89 (0.34)

0.54 (0.64)

4.67 0.4575

OCTUBRE

0.25 (0.39)

-0.93 (-0.75)

0.18 (0.31)

0.09 (0.1 1)

-0.43 (-0.1 9)

0.03 (0.08)

1.54 0.9083

MARZO

1.39 (1.48)

1.35 (1.12)

0.80 (1.54)

1.11 (1.45)

1.99 (0.99)

1 .O2 (1.43)

0.99 0.9629

NOVIEMB

1.34 (1.63)

0.05 (0.05)

0.40 (0.55)

0.47 (0.44)

1.56 (0.78)

1 .O8 (1.58)

2.37 0.7965

ABRIL

0.90* (1.75)

0.40 (0.44)

0.64 (0.94)

0.60 (0.77)

1.49 (1.04)

0.21 (0.42)

3.70 0.5932

MAYO

1.66 (1.44)

0.04 (0.06)

1.39* (1.85)

1.40** (2.01)

3.02* (1.81)

1.55** (2.52)

9.33 0.0966

DlClEMB

-1.46** (-2.57)

1.61 (1.48)

0.64 (1 .OO)

0.48 (0.81)

5.49*** (2.76)

0.73 (1.08)

13.96 0.0159

Ho

29.22 0.0021

11.81 0.3779

8.89 0.6320

11.82 0.3770

18.34 0.0741

18.37 0.0733

Gormh L6poz Espinosa y Joaquín Marhuonda Fructuoso 994 ART~CULOS DOCTRINALES ¿Determina el diferencial do Información la Valoración dc Activos?

En cuanto a las empresas pequeñas, tendríamos que tener en cuenta, que al haber menos demandantes de información, las empresas de análisis no pueden repercutir el coste de sus actividades de manera tan fácil, por lo que quizás retrasen sus entrevistas con los directivos de las empresas y otro tipo de actividades hasta que haya una cantidad de información respecto del año corriente suñciente, lo que provocaría que la incorporación de la infor- mación privada se produzca a finales de ejercicio como consecuencia de reducir el núrne- ro de actividades en aquellas empresas sobre las que tienen una mayor dificultad de tras- ladar el coste. Todo ello provoca que al ñnd del ejercicio, exista un aumento muy notable en la credibilidad de las eslimaciones de este tipo de empresas, atendidas y pequeñas, por lo que su nivel de incertidumbre será inferior al soportado por las empresas menos atendidas y pequeñasu9.

Esta reducción del riesgo de las empresas pequeñas y seguidas por los analistas ñnancie- ros haría que la rentabilidad esperada en éstas también disminuyera, implicando esta dis- minución un aumento en los niveles actuales de precios que producirían rentabilidades realizadas mayores. Por tanto, muy posiblemente las oportunidades de inversión para las empresas pequeñas se concentren a finales de ejercicio sobre aquellas empresas que reciben un alto número de estimaciones de los analistas financieros como consecuencia de la disminución del riesgo de información.

Esto puede ser la causa de un trasvase de recursos financieros hacia este tipo de empresas, ya que según los resultados obtenidos por McNichols y O'Brien [19981 las empresas más seguidas por los analistas son las que el mercado les asigna mejores perspectivas y jus- to a final de ejercicio la reducción de incertidumbre pudiera ser tal que se conviertan en buenas oportunidades de inversión. Quizás para que este tipo de acciones formen parte de las carteras de los fondos de inversión fuera necesario que exista un nivel de información lo suñcientemente alto y esto se produjera a final de ejercicio.

Una vez obtenido la existencia de un efecto empresa atendida en diciembre, nos queda- ría indagar si el comportamiento en este mes es muy diferente al resto del año, para ello se construye la Tabla 6. En esta tabla se observa claramente que tanto utilizando el modelo [31 como su versión condicional (niodelo E&]), la cartera más seguida y con titulos pe- queños obtiene una rentabilidad anormal aproximadamente de un 5.50% mensual y sig- njficativa al 1% en diciembre. En este mismo mes, parece que queda demostrado que existe un trasvase de fondos desde la cartera menos atendida y de menor tamaño hacia la más atendida y de menor tamaño, pues el diferencial de rentabilidad anormal es de un 7.59% mensual a favor de la cartera con títulos más seguidos. Por tanto, parece claro que existe un efecto empresa atendida en el Último mes del ejercicio, pues la estrategia más rentable estaría basada en el nivel de información de los títulos existente en el Último mes del ejercicio, siempre que ésta sea realizada sobre empresas de baja capita- lización, pues de los resultados obtenidos éstas son las que ofrecen oportunidades de in- versión a final de ejercicio.

(15) Esta mayor precisión de las estimaciones de beneficios puede relacionarse, también, con dos circunstancias: primera, a finales de año se concentran, habitualmente, entrevistas entre analistas y directivos de empresas pequeñas mediante las cuales es posible acceder a información privada de la empresa de forma que sea incorporada en sus estimaciones, y, segunda, las empresas con un mayor nivel de seguimiento tienen un menor riesgo de recibir estimaciones sesgadas, ya que la proporción de analistas afiliados frente a no afiliados será menor.

Gerrnán López Espinosa y Joaquín Marhuenda Frucluoso ¿Determina el diferencial de Información la Valoración de Activos? ART~cuLOS DOCTRINALES 995

I En el panel A de esta tabla se presentan los alfas, en porcentaje, del modelo [3] para las carteras de atención y ta- maño, ofreciendo la rentabilidad anormal de estas carteras en diciembre y el diferencial existente con respecto al

1 resto del año. Para su cálculo se aplica la siguiente ecuación: o= 1,2 ,.... N

donde a,es la rentabilidad anormal para la cartera p en diciembre, a, proporciona una estimación de la diferencia entre el valor medio de la rentabilidad anormal en el resto del año y su valor correspondiente en diciembre y Dles una variable ficticia que toma valor O cuando nos encontramos en diciembre y 1 en el resto del año. En el panel B se ofrecen las rentabilidades anormales bajo el modelo [6] en diciembre y su diferencia con respecto al resto del año. Para su cálculo se aplica la siguiente ecuación:

donde cl, es la rentabilidad anormal para la cartera p en diciembre, la a, diferencia con respecto al resto del año y Dl es una variable ficticia que toma valor O cuando nos encontramos en diciembre y 1 en el resto del año. Los resultados ofrecidos en esta tabla comprenden el periodo que va desde enero de 1991 a diciembre 2003. Las celdas que forman la intersección entre *A y *T contienen los resultados de implementar una estrategia de inversión larga en los títulos con menor atención y tamaño y corta en los de mayor nivel en estas dos variables. * Significativo al lo%, * * Significativo al 5%, *** Significativo al 1%.

Panel A: Rentabilidades anormales en un contexto estático

Panel 8: Rentabilidades anormales en un contexto dinámico

A l

A2

A3

*A

A l

A2

A3

*A

T I

Diciembre

-1.83** (-3.25)

0.16 (0.26)

5.76*** (2.52)

-7.59*** (-3.1 6)

Resto

-0.09 (-0.07)

2.08 (1 54)

1.68 (0.34)

-1.77 (-0.38)

T2

T I

*T

Diciembre

0.93 (0.92)

0.13 (0.20)

0.23 (0.32)

0.70 (0.59)

Diciembre

-2.15*** (-3.75)

0.10 (0.1 6)

5.50** (2.53)

-7.65*** (-3.27)

Diciembre

-2.76** (-2.59)

0.02 (0.03)

5.53** (2.52)

-2.06** (-2.55)

Resto

1.75 (0.68)

3.20** (2.52)

2.34* (1.73)

-0.60 (-0.27)

Resto

0.78*** (3.06)

0.61 ** (2.49)

0.18 (0.26)

0.61 (0.96)

T2

Resto

-1.84 (-0.81)

-1.1 1 (-0.96)

-0.66 (-0.15)

-2.43** (-2.01)

*T

Diciembre

0.88 (0.86)

0.13 (0.1 8)

0.34 (0.47)

0.54 (0.44)

Diciembre

-3.02*** (-2.83)

-0.03 (-0.04)

5.16** (2.42)

-2.49*** (-3.07)

Resto

0.74* (1 34)

0.45* (1.69)

0.41 (1.65)

0.33 (0.72)

Resto

0.04 (0.09)

0.1 6 (0.79)

-0.24 (-0.39)

0.37 (1.52)

Germán Lópcz Espinosa y Joaquín Marhuenda Fructuoso 996 ART~CULOS DOCTR~NALES ¿Determina cl diicroncial dc Información la Valoración dc Aclivos?

Es interesante destacar que también sería rentable establecer una estrategia con posi- ción larga en los títulos más seguidos y de menor tamaño y corta en los de mayor aten- ción y tamafio, lo que viene a ratificar que las estrategias irnplementadas en diciembre deben girar alrededor de los títulos sobre los que el mercado dispone de un nivel de in- formación elevado.

Por tanto, a modo de resumen, parece evidente que el nivel de inf011nación de los títulos, aproximado por el número de estimaciones que reciben las empresas, juega un papel de- cisivo en las estra1;egias a implementar en el último mes del ejercicio, siempre que la in- versión se destine a empresas de menor capitalización, quizás causado esto porque a h a l de ejercicio al haber un mayor caudal informativo es cuando los inversores otorgan suñ- ciente garantía a las inversiones en empresas de baja capitalización.

5. CONCLUSIONES

Los diferentes modelos de valoración existentes asumen, habitualmente, la existencia de información completa tanto entre inversores como sobre títulos. Actuando de esta forma se ignora la posible existencia de deficiencias en la información y su impacto en la esti- mación de los parámetros empleados en la toma de decisiones íinancieras, en particular sobre las medidas de riesgo. Así, por ejemplo, usualmente se considera que dos activos que tengan idéntico nivel de riesgo sistemático deben proporcionar la misma rentabilidad esperada; de esta forma, si en semejante situación se observan rentabilidades diferentes se considera que se está en presencia de una anomalía, no considerándose la posibilidad de que el riesgo esté incorrectamente medido como consecuencia del riesgo de estimación.

Teniendo en cuenta este planteamiento, en este trabajo se ha intentado comprobar en qué medida el diferencial de información errictente entre títulos, medido a través del nú- mero de estimaciones de beneficios emitidas sobre ellos, permite identiñcar rentabilidades anormales. La rentabilidad esperada, de acuerdo con ArbelI19851, para las empresas con mayor rrúrnero de estimaciones -que se asemejarían a los productos con nombre de marca- sería, para el mismo nivel de riesgo sistemático, menor que la de las empresas con menor número de estimaciones, que se asimilarían a los productos gené- ricos.

Los resultados obtenidos cuando se analiza la relación existente entre el grado de aten- ción y la rentabilidad, no muestran claramente cómo el nivel de seguimiento está relacionado con la rentabilidad, no coincidiendo estos resultados con la lúlea de argumenta- ción expuesta. Sin embargo cuando se realiza un análisis estacional, se observa claramente que existe un efecto empresa atendida en el Último mes del año para las empresas de menor capitalización.

No obstante, el hecho de que las empresas con mayor nivel de información depurada y procesada por los analistas íinancieros puedan obtener una mayor rentabilidad no es una situación extraña, pues evidencia en este sentido ha sido identificada en el mercado estadounidense por Barber, Lehavy, McNicholc y Trueman 120011 que explican este comportamiento mediante la evidencia aportada por McNichols y O'Brien [19981 según la cual el grado de atención de una empresa está relacionado íntimamente con las expectativas que se tienen sobre ella. Si la propuesta de McNichols y O'Brien [19981 es co-

Gerrnán Lápez Espinosa y Joaquín Marliuenda Frucluoso ¿Determina el diferencial de Inioimnción la Valoración de Activos? ART~CULOS DOCTRINALES 997

rrecta, la atención que recibe una empresa por parte de los analistas ñnancieros sería un buen proxy de las previsiones de su evolución futura, recibiendo un mayor seguimiento aquellas compañías a las que se les asignen mejores perspectivas de negocio. El resultado obtenido también estaría en la línea de lo apuntado por Merton [19871, según el cual el valor de mercado de una compañía estaría positivamente asociado con la frac- ción de inversores que tiene información sobre la misma.

Por otra parte el hecho de que este comportamiento estacional se centre sobre empresas de pequeña capitalización podría responder a que los inversores no otorguen fiabilidad a la información de este tipo de empresas hasta que ésta alcance un determinado umbral, produciéndose esto cuando el caudal informativo aumenta de manera notable para este tipo de empresas, provocando esta situación que se puedan detectar oportunidades entre las empresas de baja capitalización.

Esto último estaría en la línea apuntada por Byard [20021, según el cual, las estimaciones de los analistas son más precisas cuanto mayor sea el tamaño de la compañía, por lo que el grado de credibilidad de la información transmitida por estos profesionales es- tá vinculado a la dimensión de la empresa. Puesto que para las empresas de mayor ta- maño, existen un mayor número de demandantes de información, el coste de las actividades de los analistas financieros es más fácilmente repercutible por vía directa o indirecta, por lo que se involucrarán un mayor número de analistas en la cobertura de la empresa y realizarán un seguimiento más intenso durante el ejercicio, repercutiendo en la calidad de su trabajo y, por tanto, en la fiabilidad de sus estimaciones. También hay que tener en cuenta, que al tener un mayor número de demandantes, su trabajo es es- crutado por un mayor número de inversores actuales o potenciales, lo que estimula a que éste se elabore más minuciosamente. Todo esto provoca que las estimaciones de los analistas para las empresas de mayor tamaño y seguimiento gocen de la suficiente credibilidad durante buena parte del ejercicio.

Por otra parte, sobre las empresas pequeñas existen menos demandantes de información, por lo que el coste de sus actividades es más difícilmente repercutible, por tanto esto po- dría provocar que se disminuyeran el número de reuniones con los directivos, lo que pro- picia que éstas se produzcan, en mayor medida, cuando ya se dispone de suficiente infor- mación respecto del ejercicio corriente, por lo que la incorporación de información privada , se produce a ñnales de ejercicio, aumentando la fiabilidad de las estimaciones de este tipo de empresas, lo que reduciría su riesgo y aumentaría su nivel de rentabilidades realizadas.

Todo lo anterior justificaría el trasvase de fondos observado en diciembre desde las empresas menos atendidas hacia las más atendidas, si nos movemos entre las empresas de menor capitalización bursátil. Como hemos explicado anteriormente, el hecho de que se produzca sobre las empresas más seguidas por los analistas está relacionado con la vincu- lación entre el seguimiento y las expectativas que tiene el mercado sobre las empresas, tal y como propusieron McNichols y O'Brien [19981. La razón de que el tamaño afecte, se ha l

relacionado con la fiabilidad que se otorgan a las medidas de los analistas según el tama- ño de la empresa, Byard 120021, ya que a ñnal de ejercicio puede existir una aumento muy notable de la credibilidad de las estimaciones para las empresas pequeñas.

Por Último, comentar que una futura línea de investigación podría intentar comprobar si persiste en el tiempo un efecto empresa atendida en el mes de diciembre y si se puede explicar desde la perspectiva adoptada en este trabajo.

Geimíín Lópcz Espinosa y J o a q h Marhuonda Fructuoso 998 ART~CULOS DOCTRINALES ¿Determina el clifercncinl do Infoimocibn la Vaioracibn de Activos?

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