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Ruth Miguel Hernández
Fernando Jesús Antoñanzas Villar
Facultad de Ciencias Empresariales
Grado en Administración y Dirección de Empresas
2013-2014
Título
Director/es
Facultad
Titulación
Departamento
TRABAJO FIN DE GRADO
Curso Académico
Módelos econométricos en la gestión de acciones ypolítica de dividendos
Autor/es
© El autor© Universidad de La Rioja, Servicio de Publicaciones, 2014
publicaciones.unirioja.esE-mail: [email protected]
Módelos econométricos en la gestión de acciones y política de dividendos,trabajo fin de grado
de Ruth Miguel Hernández, dirigido por Fernando Jesús Antoñanzas Villar (publicado por la Universidad de La Rioja), se difunde bajo una Licencia
Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-SinObraDerivada 3.0 Unported. Permisos que vayan más allá de lo cubierto por esta licencia pueden solicitarse a los
titulares del copyright.
1
FACULTAD DE CIENCIAS EMPRESARIALES
TRABAJO FIN DE GRADO
GRADO EN ADMINISTRACIÓN Y DIRECCIÓN DE EMPRESAS o TURISMO
Módelos econométricos en la gestión de acciones y política
de dividendos
Autor (Apellidos y Nombre): Miguel Hernández, Ruth
Tutor/tutores: Antoñanzas Villar, Fernando
CURSO ACADÉMICO 2013-2014
2
ÍNDICE
RESUMEN:. ............................................................................................................................................................ 3
1. INTRODUCCIÓN ............................................................................................................................................. 4
2. METODOLOGÍA .............................................................................................................................................. 5
3. DESARROLLO ................................................................................................................................................. 6
3.1. GESTIÓN DE ACCIONES.............................................................................................................. 6
3.1.1 DETERMINANTES ENTRE EL PRECIO Y EL VALOR CONTABLE DE LAS ACCIONES .................. 6
3.1.2. DETERMINANTES FUNDAMENTALES DE LA RENTABILIDAD DE LAS ACCIONES .................... 7
3.1.3. EL EFECTO DE LAS AMPLIACIONES LIBERADAS EN EL VALOR DE LAS ACCIONES ................ 9
3.1.4. EL PAPEL DE LA LIQUIDEZ EN LA VALORACIÓN RELATIVA DE LAS NUEVAS ACCIONES
CON DIFERENCIAS DE DERECHOS ECONÓMICOS ............................................................................... 10
3.1.5. ¿ES RELEVANTE LA PRIMA OFRECIDA EN UNA OPA EN LAS DECISIONES DE VENTA DE LOS
ACCIONISTAS? ............................................................................................................................................. 12
3.1.6. CONVEXIDAD EN LA RELACION PRECIO-RESULTADO Y PRECIO-FONDOS PROPIOS ......... 14
3.2. POLÍTICA DE DIVIDENDOS ............................................................................................................... 18
3.2.1. LA POLÍTICA DE DIVIDENDOS EN LAS EMPRESAS DEL IBEX-35 .............................................. 18
3.2.2. POLÍTICA DE DIVIDENDOS, RIESGO, ENDEUDAMIENTO Y ESTRUCTURA DE PROPIEDAD:
UN ANÁLISIS PARA EL MERCADO ESPAÑOL .......................................................................................... 19
3.2.3. REFORMA IMPOSITIVA DE 2007 Y FORMACIÓN DE PRECIOS EXDIVIDENDO ........................ 21
3.2.4. LA DECISIÓN DE DIVIDENDOS EN LA EMPRESA ESPAÑOLA ..................................................... 23
3.2.5. PROPIEDAD INSTITUCIONAL Y DIVIDENDOS .............................................................................. 25
3.2.6. POLÍTICA DE DIVIDENDOS Y CICLO DE VIDA DE LAS EMPRESAS ........................................... 27
4. CONCLUSIONES ........................................................................................................................................... 29
5. BIBLIOGRAFÍA ............................................................................................................................................. 32
3
Resumen: El objetivo de este trabajo consiste en analizar los factores que influyen en las empresas,
para determinar la política de dividendos y la gestión de las acciones. Para ello, se ha llevado a cabo
una revisión de la literatura, seleccionando aquellos artículos que desarrollan modelos econométricos
para establecer relaciones causales entre las variables implicadas en las políticas de dividendos y en la
gestión de acciones. Entre las conclusiones que se derivan de los estudios hay disparidad de resultados
debido a que cada artículo analiza factores diferentes. No obstante, se pueden desprender
dos implicaciones claras: la política de dividendos más seguida por las empresas españolas se
corresponde con el modelo clásico de Lintner; las variables riesgo (β), tamaño y ratio de fondos
propios mejoran el modelo CAPM, ayudando a determinar mejor la rentabilidad de las acciones en el
mercado.
Palabras clave: Política de dividendos; Valor de la empresa; Acciones.
Abstract: The aim of this paper is to analyze those factors which have an influence on companies in
order to determine the dividend policy and management shares. For this, we have conducted a
literature review, selecting those articles that develop econometric models to establish causal
relationships between the variables involved in dividend policies and management shares. Among the
conclusions drawn from studies there is a great disparity of results because each article analyzes
different factors. However, two clear implications are clear: the dividend policy followed by most
Spanish companies corresponds to the classical model of Lintner; the risk variables (β), size and equity
ratio improve CAPM model, helping to determine a better profitability on the market value of shares.
Keywords: Dividend Policy; Value of the company; Shares.
4
1. INTRODUCCIÓN
Existen multitud de métodos cuantitativos para la toma de decisiones de la empresa. Así, existen
varios métodos causales, entre ellos señalar que el modelo de regresión lineal general es uno de los más
usados, además estos son una herramienta de gran utilidad en el ámbito empresarial.
Los análisis de regresión poseen diversas aplicaciones en el terreno financiero. Desde mitades del
siglo pasado, ya los economistas usaban las regresiones para comprobar sus teorías sobre los
comportamientos económicos fundamentales, un ejemplo de ello son los estudios de la eficiencia del
mercado desarrollada por Fama (1970) y el CAPM propuesto por Sharpe (1964) y desarrollado por
Lintner (1965). Las técnicas de econometría financiera, también se utilizan para analizar empíricamente
el comportamiento del mercado, a su vez, pueden ayudar a determinar la estrategia de asignación
óptima de la cartera de valores y la dirección del riesgo integral como parte del proceso de construcción
de este. Además, es de utilidad para implementar la cobertura a corto plazo, construir modelos de
negociación de los fondos de cobertura y en la gestión de activos y pasivos de la empresa.
Ahora bien, ¿Qué es un modelo de regresión? Es un modelo estadístico, que permite medir la
influencia de una o varias variables sobre otra, de tal forma que existirá una variable dependiente o
endógena, que será aquella objeto de estudio y otra u otras variables explicativas, que serán aquellas,
que como su nombre bien indica, expliquen a la endógena. Además, esta regresión también incluirá un
término de error.
Debido a la gran utilidad, que tienen los análisis de regresión dentro de las empresas, me pareció
muy interesante realizar un trabajo fin de grado acerca de esta materia. Ya que, como se ha mencionado
con anterioridad permite determinar de forma empírica los factores que influyen sobre un determinado
tema, que en este caso serán los aspectos relacionados con la política de dividendos y con la gestión de
las acciones.
De tal modo, en el presente trabajo como objeto de estudio, se revisará la literatura sobre política de
dividendos y valor de la empresa, en España y otros países europeos. Plasmando, los modelos de
regresión utilizados para ello, sus resultados más relevantes, así como una descripción de las técnicas
empleadas.
Siendo este estructurado de la siguiente forma: se presentará un resumen de cada estudio, con su
correspondiente modelo o modelos y las principales implicaciones que de este se derivan,
encontrándose primero aquellos correspondientes a la gestión de acciones, los cuales están en el
subsección 2.1 y después, los que analizan factores relacionados con la política de dividendos, estos se
encuentran en la sección 2.2. Finalmente, se exponen las conclusiones en el apartado 3, con los
hallazgos más importantes, así como con las tendencias encontradas.
5
2. METODOLOGÍA
Para el desarrollo de la investigación, primero se ha realizado una búsqueda de información de las
áreas objeto de estudio, en la base de datos Dialnet, en la biblioteca de la Universidad de la Rioja, así
como en recursos electrónicos correspondientes a revistas de investigación económica y financiera.
Además, se ha intentando buscar materiales redactados en castellano, para conseguir con posterioridad
una mejor compresión en su análisis, cabe añadir que estos causan un mayor interés al tratarse de
estudios para casos españoles.
Una vez, llevado a cabo esta primera búsqueda, se ha procedido a una selección más específica de la
literatura, centrándose exclusivamente en trabajos con análisis empíricos en dichos estudios.
Después, se han desechado aquellos estudios que no iban en concordancia con el trabajo, quedando
finalmente una muestra compuesta por investigaciones, las cuales incluían en sus análisis modelos de
regresión. Ya que, el objeto del estudio es mostrar aquellos modelos econométricos utilizados en la
gestión de acciones y en política de dividendos.
Por último, ya realizada la selección de la literatura a utilizar, se ha efectuado un breve resumen de
cada investigación, incluyéndose en él su modelo o modelos econométricos. De tal forma, que se
puedan observar las principales conclusiones obtenidas en relación a gestión de acciones y política de
dividendos, mediante modelos econométricos.
6
3. DESARROLLO
3.1. GESTIÓN DE ACCIONES
3.1.1 DETERMINANTES ENTRE EL PRECIO Y EL VALOR CONTABLE DE LAS ACCIONES
El estudio, elaborado por García-Ayuso Covarsí, M. y Rueda Torres, J.A. analiza empíricamente los
determinantes de la relación entre el precio y el valor contable de las acciones. La muestra de estudio
consta con información de 177 empresas participantes en la Bolsa de Madrid, en el período acotado
desde 1986 a 1999. La información fue obtenida de la CNMV y de los Boletines oficiales de Cotización
de la Bolsa de Madrid. Con dicha información, se calculan las variables: ratio precio-valor contable
(PB), rentabilidad financiera (ROE), tasa de crecimiento de los recursos propios (g) y la rentabilidad
bursátil anual (R).
Para llevar a cabo el análisis, se utilizan varios modelos de regresión:
El primero de ellos, es un modelo de regresión simple, que pretende determinar cómo varia el ratio PB:
PBit= γ0+ γ1Zit +eit
Siendo: Zit: la media geométrica de las rentabilidades financieras para cada empresa i desde el año
t+1 hasta t+5 (ROELPit); la media geométrica del crecimiento de los recursos propio de la empresa i
desde el año t+1 hasta t+5 (GLP = (Bi,t+4/Bit)1/4
-1) y el coeficiente β (riesgo del mercado) del título i del
año t.
Los resultados obtenidos mediante datos de panel, muestran que todas las variables son
significativas en el ratio PB, como significación individual (γ1: 2.433; γ2: -5.779; γ3: 0.930). Pero si se
analizan todas en un mismo modelo, la variable crecimiento (GLP) ya no se encuentra significativa
cuando se introduce como variable explicativa la rentabilidad futura (ROELP) o la β. Estos resultados,
pueden ser ocasionados debido a la correlación existente entre el crecimiento y la rentabilidad futura y
β.
El siguiente modelo es elaborado, para constatar si el crecimiento hace un “efecto palanca” sobre la
rentabilidad futura:
PBit= γ0+ γ1DGLPit + γ2ROELPit + γ3β + γ4ROELPit ∙ DGLPit + γ5βit ∙ DGLP + eit
Siendo: DGLPit: variable dummy que toma valor 1 si GLPit es mayor que la mediana del mercado en
el año t, y valor 0 en otro caso; γ4: variable que mide el efecto incremental de la rentabilidad futura
7
sobre el ratio PB, cuando el crecimiento futuro es alto; γ5: variable que mide el efecto incremental del
riesgo fututo sobre el ratio PB; El resto de variables son las mismas definidas en el modelo anterior.
Los resultados se obtuvieron mediante datos de panel (γ0: 5.815; γ1: 0.091; γ2: 1.479; γ3: -4.380;
γ4: 0.540; γ5: -0.242), muestran que cuando en el modelo se excluye la variable β, la rentabilidad futura
sobre el ratio PB es significativamente mayor, si el crecimiento futuro es alto. Aunque, la inclusión de
dicha variable si es significativa en el modelo.
El último modelo, pretende constatar, si la variación del ratio PB estudia mejor la rentabilidad
financiera futura, que la rentabilidad financiera actual. Estimándose el siguiente modelo:
ROEit+t = γ0 + γ1Zit + eit
Siendo: ROEit+t: rentabilidad futura y Zit: la rentabilidad actual (ROEit) o el ratio PB (PBit).
Los resultados obtenidos mediante datos de panel, muestran que la rentabilidad financiera actual
explica mejor la rentabilidad futura en un corto plazo, siendo Zit= ROEit (en t+1: γ1=0.748 y en t+2: γ1=
0.554), que el ratio PB. Sin embargo, a largo plazo el ratio PB explica mejor la rentabilidad futura,
siendo Zit= PBit (en t+3: γ1=0.078; en t+4: γ1=0.062 y en t+5: γ1=0.061), que la rentabilidad actual,
aunque de forma reducida.
Por tanto, encontramos que mediantes tres modelos de regresión lineal general y la metodología de
resolución de datos de panel se analiza la relación entre el precio y el valor contable. Las principales
conclusiones, que derivan del estudio son: la primera de estas, se obtiene una relación positiva entre el
ratio PB y la rentabilidad financiera. Además, esta rentabilidad tiene una alta persistencia, de forma que
aquellas empresas con una rentabilidad positiva y alta sobre su patrimonio neto en cada año, obtendrán
este mismo resultado en los años siguientes. También esta persistencia de la rentabilidad, significa una
relación positiva entre el ratio PB actual y las rentabilidad futuras, aunque esta relación suele debilitarse
con el paso de los años. Por otro lado, la rentabilidad de cada año predice las rentabilidades futuras a
corto plazo, sin embargo a más largo plazo el ratio PB es una variable explicativa más significativa de
la rentabilidad. Esto puede ser motivado, por la información sobre la rentabilidad financiera futura en
los precios, no incorporada en las cifras contables. Como última implicación, existe una relación
positiva entre el ratio PB y el crecimiento futuro de los recursos propios, y una relación negativa con el
riesgo (β).
3.1.2. DETERMINANTES FUNDAMENTALES DE LA RENTABILIDAD DE LAS ACCIONES
En la investigación elaborada por Menéndez Requejo, S. se analiza, la influencia de las variables
fundamentales de la empresa en la rentabilidad esperada de sus acciones, comprobando si su agregación
8
en los modelos de valoración mejora el pronóstico del CAPM, en las empresas que cotizan en la bolsa
española. La muestra de estudio está formada por 334 observaciones, que corresponden a 51 empresas
en el período de 1993 a 1998. La información fue extraída de la Bolsa de Madrid, así como de la
Comisión Nacional del Mercado de Valores (CNMV).
Para llevar a cabo la estimación se plantea el siguiente modelo:
Rit = α1 + α2 BETAit + α2 TAMPit + α3 FPCMit + α4 BPit + εit
Siendo: Rit: rentabilidad de los fondos propios; BETAit: coeficiente beta, medida del riesgo
sistemático de cada título; TAMPit: tamaño de la empresa, variable dummy que toma valor 1: si la
empresa pertenece al cuartil de menor valor contable del activo total y 0 en otro caso; FPCMit: ratio de
valoración de los fondos propios; BPit: ratio de valoración de los beneficios; εit: valor de las
perturbaciones aleatorias.
Los resultados han sido estimados mediante Mínimos Cuadrados con Variables Dummy de Grupo y
Efectos Temporales. Estos muestran como variables relevantes en el modelo: la beta (0.49468), el
tamaño (0.416216) y el ratio de valoración de los fondos propios (0.016975). Por otro lado, no se
encuentra significativa la variable ratio de valoración de los beneficios (-0.0727949), de tal forma que
no afecta a la significación global del modelo su exclusión. Además, destacar que realizando diferentes
test de significación estadística, se encuentra una mejora de la significación del modelo teniendo en
cuenta todas las variables, de tal forma que la significación es de 0.1517 solo incluyendo la variable
beta y de 0.3273 incluyendo las variables fundamentales.
En este estudio, se investiga la significación de las variables fundamentales de las empresas como
explicación de la rentabilidad de las acciones en el mercado, analizando si estas mejoran la predicción
del modelo CAPM. Para ello se utilizar un modelo de regresión lineal general con cuatro variables
exógenas, siendo una de ellas una variable dummy. Para las estimaciones se utilizan mínimos
cuadrados.
Como principal conclusión, se extrae que las variables beta, tamaño y ratio de fondos propio mejoran
el modelo CAPM. Estos resultados, se encuentran en concordancia con los trabajos de Fama y French
(1996) en el mercado Estadounidense y Chang Hamao y Lakonishok (1991) en el mercado de capitales
Japonés, en la afirmación que la covarianza de las acciones con la prima del mercado no es suficiente
para predecir el riesgo. Es decir, hay otras variables fundamentales relevantes para dicha predicción.
Aunque, no se ha desarrollado ninguno modelo teórico, basado en estos resultados empíricos, del
carácter del CAPM.
9
3.1.3. EL EFECTO DE LAS AMPLIACIONES LIBERADAS EN EL VALOR DE LAS ACCIONES
En la investigación dirigida por Yagüe Guirao, J., se analiza el efecto que provoca los anuncios de
ampliaciones de capital liberadas en el precio de las acciones. La muestra objeto de estudio, recoge
información de 26 anuncios de ampliaciones, los cuales, corresponden a 15 empresas que cotizan en la
Bolsa de Madrid, en el periodo acotado entre el 1 de enero de 1990 al 31 de diciembre de 1997.
Para llevar a cabo el estudio, se utiliza un análisis de regresión, en el cual, la variable dependiente es
la rentabilidad extraordinaria, la utilización de esta variable como endógena, se debe la aparición de
rentabilidades extraordinarias alrededor del anuncio de las ampliaciones liberadas. Como método de
análisis de la regresión de sección cruzada, se utilizan MCO (Mínimos Cuadrados Ordinarios). El
estudio consta de cinco modelos, el primero de ellos corresponde a la siguiente recta de regresión:
CAR = α0 + α1PORC + α2 DLT + α3 ANT + α4 CADIV + α5 CAP
Donde: CAR: es la rentabilidad anormal media acumulada; PORC: es el % de las reservas
capitalizadas como consecuencia de la ampliación sobre el porcentaje de reservas que la sociedad
disponía con anterioridad al anuncio, al final del año anterior; DLT: es el ratio de endeudamiento a
largo plazo al principio del año del anuncio; ANT: variable dummy que toma valor 1 si la empresa no
tuvo ningún anuncio en el año anterior; CADIV: es la variación porcentual que se produce en la
cantidad de dividendos pagados en el ejercicio económico posterior al del anuncio con respecto al
anterior; CAP: es el logaritmo natural de la capitalización bursátil de la empresa.
El segundo es el resultado de aplicar el proceso de selección por pasos, se incluyen en este, aquellas
variables con una probabilidad menor que 0.09 y se excluyen las de una probabilidad mayor a 0.10
(DLP, CADIV y CAP). Los tres restantes, corresponden a un análisis de regresión simple con las
variables independientes ANT, CADIV y CAP.
Los resultados obtenidos muestran:
En primer lugar, en referencia a la variable DLP (modelo 1: 0.193 y modelo 2: 0.181) se encuentra
que es significativa y positiva, esto quiere decir, que la respuesta del mercado aumenta cuando los
directivos se encuentren más restringidos financieramente.
Por otro lado, la variable PORC (-0.04) se encontró no significativa. La variable ANT (modelo 1: -
0.015 y modelo 2: 0.003), se obtuvo que no era significativa.
En lo que respecta a la variable CADIV (modelo 1 y 2: 0.055 y modelo 4: 0.032), se muestra como
la más significativa, esto se debe a que los inversores reaccionan a los anuncios interpretando estas
como indicaciones positivas del futuro empresarial, traduciéndose estas en mayor reparto de dividendos.
10
Sin embargo, este resultado no debe confundirse relacionando las rentabilidad anormales con el
aumento de los dividendos, ya que influye, pero no de manera exclusiva.
Finalmente, en relación a la variable CAP (modelo 1: -0.026; modelo 2: -0.021 y modelo 3: -0.013)
se encontró que es significativa pero de manera inversa. Esto se debe, a que el mercado reacciona en
una mayor proporción a los anuncios emitidos por empresas de reducida dimensión, en las que la
asimetría de información es superior.
En esta investigación, en la cual, se utilizan modelos de regresión lineal y la metodología MCO, se
analizan los determinantes que influyen en la reacción del mercado ante un anuncio de ampliaciones
liberadas. Como principales implicaciones, que se derivan de él, se encuentra la relación entre las
rentabilidades extraordinarias producidas por los anuncios de ampliaciones liberadas y la variación en la
cantidad de dividendos pagados en el año siguiente al del anuncio con referencia al inmediatamente
anterior. Esto implica, la posibilidad de predecir la política de dividendos mediante los anuncios. Por
último añadir la capacidad informativa que ofrecen estos anuncios.
3.1.4. EL PAPEL DE LA LIQUIDEZ EN LA VALORACIÓN RELATIVA DE LAS NUEVAS
ACCIONES CON DIFERENCIAS DE DERECHOS ECONÓMICOS
En el trabajo, elaborado por Riaño Gil, C., Ruiz Cabestre, F.J. y Santamaría Aquilué, R. se analiza el
valor relativo de las acciones nuevas y viejas en el período, que tienen diferencia de derechos
económicos, los cuales, proceden de las ampliaciones de capital con derechos de suscripción preferentes
en el mercado español. La muestra objeto de estudio, está constituida por el conjunto de acciones
nuevas, las cuales proceden de derechos de suscripción preferente, en el periodo comprendido entre
1992-2000, además estas presentan diferencias de derechos económicos con respecto a las acciones
emitidas con anterioridad. Los datos fueron obtenidos de la CNMV, boletines de cotización de la bolsa
de Madrid y del índice realizado por la Sociedad de Bolsas, S.A.
Se plantea un modelo de regresión, el cuál, se estima mediante la metodología SURE (sistema de
ecuaciones aparentemente no relacionados). El modelo queda expresado:
RPCDit= β0t + β1t PCDLi + β2t D1 + β3t HNit / HVit + β4t (1-Ii) HNit / HVit + β5t PRNit /PRVit + β6t (1-
It) PRNit /PRVit + β7t RFNAi + β8t VRNNit / VRNVit + β9t VNit / VVit + εit
Siendo: RPCDit: ratio de precios con diferencia de derechos económicos de la acción i en la sesión t;
PCDLi: toma valor 1, si la acción i tiene un plazo con diferencia de derechos económicos (superior a la
mediana), y 0 en caso contrario; D1: toma valor 1, si la acción i ha pagado dividendos ex post la
diferencia de derechos económicos ex ante, y 0 en casi contrario; HNit / HVit: horquilla de la acción i en
relación con la vieja en la sesión t no explicada por el volumen relativo negociado y la volatilidad; I:
11
toma valor 1, si la acción i pertenece al Ibex 35, 0 en caso contrario; PRNit /PRVit: profundidad relativa
de la acción nueva i en relación con la vieja en la sesión t no explicada por el volumen relativo
negociado y la volatilidad; RFNAi: toma valor 1, si la acción i tiene un ratio de frecuencia de
negociación superior a la mediana, 0 en caso contrario; VRNNit / VRNVit: volumen relativo negociado
de la acción nueva i en relación con la vieja en la sesión t; VNit / VVit: volatilidad de la acción i en
relación con la vieja en la sesión t.
Los resultados obtenidos muestran:
En lo que respecta al término independiente, se encuentra significativo en las tres sesiones de estudio
(primeras 5 sesiones, sesiones intermedias y últimas 5 sesiones), teniendo estas valores, de 90.727%,
91.402% y 96.544%. Esto indica, que las acciones nuevas se valoran menos que las viejas.
Las variables duración del plazo con diferencia de derechos económicos y volatilidad, se
encontraron no significativas en el modelo, para ninguna de las sesiones.
Sin embargo, la variable correspondiente a la diferencia de derechos económicos, con valores, de
4.742%, 5.264% y 2.694%, se muestra muy significativa en el modelo.
Las variables horquilla de las acciones y profundidad relativa, se mostraron únicamente
significativas en aquellas empresas que no pertenecían al IBEX-35. Los valores que tomaron estas, por
un lado los de la variable horquilla, fueron -0.00672, -0.01366 y -0.00726, por otro lado los
pertenecientes a la profundidad, 0.00220, 0.00136 y 0.00370. Añadir, que ambas variables aumentan su
capacidad explicativa cuando mayor relevancia obtiene la liquidez, a su vez esto ocurre cuando las
acciones tienen menor liquidez.
Finalmente, las variables correspondientes a las actividades negociadoras, se encontraron
significativas en el modelo. Por un lado, un ratio de negociación de frecuencia alta, con valores para las
tres sesiones, de 1.721%, 1.592% y 2.742%, significará una disminución de la infravaloración en todas
las sesiones. Por otro lado, la variable volumen relativo negociado, con valores, de 0.00057, 0.00132 y -
0.00998, se encontró más complicada de explicar, debido a que a lo largo de las sesiones cambia
notablemente sus resultados, esto implica, que en las primeras sesiones la relación entre el volumen
relativo y la infravaloración es inversa, sin embargo esta relación en las últimas sesiones se muestra
contraria.
En la investigación, se analizan las diferencias en la valoración relativa entre las acciones nuevas y
viejas con derechos de suscripción preferente durante el periodo. Para ello se utiliza un modelo de
regresión lineal general, en el que se incluyen variables dicotómicas y se resuelve mediante la
metodología SURE.
12
La principal conclusión extraída del trabajo, concluye que las diferencias entre la valoración relativa
de las acciones nuevas y viejas se relacionan con variables que aproximan las diferencias de liquidez
entre ambas, una vez controladas las variables que toman en cuenta propiedades relativas del periodo en
referencia a los derechos económicos y a la empresa que los emite. Además, esta diferencia de
valoración se traduce en una infravaloración de las acciones nuevas que viene delimitada por aspectos
como la horquilla o la profundidad, por lo menos para las empresa pertenecientes al Ibex35, también la
frecuencia de negociación o el volumen relativo negociado contribuyen a dicha infravaloración.
3.1.5. ¿ES RELEVANTE LA PRIMA OFRECIDA EN UNA OPA EN LAS DECISIONES DE
VENTA DE LOS ACCIONISTAS?
En el estudio elaborado por Durá, P. y Pérez-Soba, I. se estudia la influencia de la prima ofrecida en
una Oferta Pública de Acciones (OPA), en la decisión de los accionistas sobre aceptarla o rechazarla. La
muestra objeto de estudio, abarca el periodo de 1995 a julio de 2007, incluyendo esta información sobre
125 OPAs.
Se plantean dos modelos para llevar a cabo el análisis. Para la estimación de ellos, se han utilizado
las metodologías de mínimos cuadrados ordinarios (LS) y mínimos cuadrados ordinarios en dos etapas
(2SLS) con las variables instrumentales: Competidora, Parcial, Comprador no familiar, Horizontal. En
el primer modelo propuesto, se explica la proporción de acciones que aceptan una determinada oferta de
adquisición:
CANTIDAD 1 = β0 + β1PRIMA + β2 INICIAL + β3 HOSTIL + β4 MÍNIMO + β5 AMENAZA +β6
PACTO + β7 EXPANSIÓN+ ε
Siendo: CANTIDAD 1: nº acciones que aceptan la OPA / nº acciones totales – nº acciones que ya
posee el comprador; PRIMA: (precio OPA – precio Referencia) / precio referencia, siendo precio de
referencia: precio incluido en la OPA con el precio previo de mercado; INICIAL: % de capital de la
empresa objetivo que posee el comprador antes de lanzar la OPA; HOSTIL: toma valor 1 si el equipo
directivo se opone a la OPA y 0 en caso contrario; MÍNIMO: proporción de capital a la que el oferente
condiciona el éxito de la operación; AMENAZA: toma valor 1 cuando el oferente declara en el folleto
informativo que tiene la intención, en caso de éxito de la operación, de excluir el valor de la cotización
sin lanzar una OPA de exclusión, cero en caso contrario; PACTO: toma el valor 1 en aquellas
operaciones en las que existe un pacto previo entre el oferente y algunos de los accionistas, y cero en
caso contrario; EXPANSIÓN: toma valor 1 cuando el crecimiento del PIB en el año que culmina la
OPA es mayor al 3,5% y cero en el resto de los casos.
13
El segundo modelo, analiza la proporción de acciones que aceptan una determinada oferta de
adquisición. Pero en este caso se tendrá en cuenta, que en algunas OPAs el comprador y algunos de los
accionistas llegan a acuerdos previos, así la variable dependiente en este caso, será la misma del
primer modelo, pero excluyendo las acciones que han participado en este tipo de pactos. De forma que
el modelo queda definido:
CANTIDAD 2 = β0 + β1PRIMA + β2 INICIAL + β3 HOSTIL + β4 MÍNIMO + β5 AMENAZA +β6
PACTO + β7 EXPANSIÓN+ ε
Siendo: CANTIDAD 2: (nº de acciones que aceptan la OPA - nº acciones del pacto de venta) / (nº
de acciones totales – nº acciones inmovilizadas – nº acciones del pacto de venta), las demás variable son
las mismas definidas en el modelo anterior.
Los resultados obtenidos muestran:
En primer lugar, en correspondencia a la variable INICIAL en todos los modelos es significativa y
positiva. Los coeficientes resultantes son: en el primer modelo con la metodología LS (0.295) y
mediante 2SLS (0.339).Mientras, en el segundo modelo con LS (0.442) y mediante 2SLS (0.492). Por
tanto, cuanto más grande sea el porcentaje de participación inicial, mayor será la posibilidad de que los
accionistas aceptan la oferta.
En cuanto a la variable HOSTIL, no se encuentra significativa, esto se puede deber a la forma de
especificación del modelo.
Por otro lado la variable MÍNIMO, si es significativa en los modelos e influye de forma positiva. Sus
resultados fueron, en el modelo uno por LS (0.286) y mediante 2SLS (0.230). En el siguiente modelo
LS (0.408) y 2SLS (0.344).
La variable AMENAZA, cumple con el efecto esperado y muestra unos resultados significativos y
positivos. Para el primer modelo, los resultados mostraron mediante LS (0.152) y 2SLS (0.230). En el
segundo modelo con LS (0.408) y con 2SLS (0.344). Es decir, la presencia de una amenaza de este tipo,
aumentaría las acciones que aceptan la oferta.
En lo que respecta a la variable PACTO, los resultados difieren en los modelos. En el primer
modelo, los coeficientes son positivos y significativos, tanto por LS (0.272) como por 2SLS (0.329).
Este resultado era de esperar, debido a que si hay un pacto con anterioridad, es natural, que sea mayor el
porcentaje de aceptaciones. En el segundo modelo los resultados son positivos tanto mediante la
metodología LS (0.104) como por 2SLS (0.170), aunque solo es significativo cuando se considera la
variable como endógena (2SLS). Esto implica, que es posible que la existencia de pactos entre algunos
accionistas y el comprador aumente la probabilidad de vender del resto de accionistas.
14
La variable EXPANSIÓN, no se encuentra significativa en ninguno de los modelos. Por
consiguiente, no hay indicios aparentes de que el ciclo económico influya en cómo se comportan los
accionistas.
Finalmente, en lo que respecta a la variable PRIMA, los resultados difieren en cada modelo. En el
primer modelo, los coeficientes son positivos aunque no significativos. Esto coincide con anteriores
estudios empíricos, en que no se encuentra relevancia de que la prima influya en el comportamiento de
los accionistas a la hora de aceptar o no la oferta. En el segundo modelo, los coeficientes son positivos
y significativos. Por tanto, para los accionistas que no han acordado pactos previos con el oferente un
aumento de la prima induce a que se ponga en venta un mayor número de acciones. Así, el efecto que
ejerce la prima sobre la decisión de vender depende de la clase de accionista: en aquello que no realizan
pactos induce a vender más acciones, sin embargo no influye en aquellos que si realizan pactos.
En este análisis, se encuentra que mediante dos modelos de regresión lineal general y dos
metodologías de análisis (LS y 2SLS) se analiza cómo afecta la prima a la aceptación o no de una OPA
por los accionistas. Como principal implicación se desprende que aunque la prima se eleve no siempre
aumentará el número de aceptaciones de la oferta. Así, cuando se planee una OPA se debería de tener
en cuenta, la relación entre los objetivos que se persiguen y los instrumentos que se tienen para
conseguir el éxito de esta. Por otro lado, convendría tener en cuenta otro aspecto como es, la amenaza
por parte del oferente de anunciar una futura exclusión del valor de la cotización en los mercados sin
realizar una OPA de exclusión. Además, de las otras variables mencionadas con anterioridad.
Finalmente, en lo que respecta a los efectos del ciclo económico o bursátil no tienen implicación en el
comportamiento de los accionistas en una OPA determinada.
3.1.6. CONVEXIDAD EN LA RELACION PRECIO-RESULTADO Y PRECIO-FONDOS
PROPIOS
En el análisis propuesto por Vázquez Veira, P.J. se pretende validar los modelos elaborados por
Burgstahler y Dichev (1997) y Zhang (2000) en España, dichos modelos hacen un estudio de la relación
entre el beneficio y el valor de la empresa y los fondos propios de la misma. La muestra objeto de
estudio, comprende información desde 1991 hasta 2000, la base de datos utilizada para recoger está fue
Compustat, tanto para la información contable como para los datos bursátiles. Las observaciones totales
suman 690 empresa - año.
Los trabajos de Burgstahler y Dichev (BD) y Zhang, aportan una nueva ubicación empírica en la
investigación contable, debido a que incorporan la teoría de las opciones reales en los respectivos
modelos de valoración. De este modo, BD crean un modelo, en el cual, se introduce la posibilidad de
15
que la empresa adapte sus recursos a una actividad diferente a la realizada, añadiendo ex - ante al valor
de mercado esta alternativa. Mientras Zhang, añade las posibilidades de aumentar las actividades de la
empresa, o finalizar con la actividad cuando la rentabilidad no llegue a un determinado nivel. Tanto en
un modelo como en el otro, las opciones de invertir o desinvertir serán dadas por la valoración relativa
de las variables beneficio y fondos propios.
Con estos dos modelos se pueden distinguir dos grupos de predicciones. Por un lado, se encuentra el
grupo precio - resultado y por otro el grupo precio - fondos propios.
Para la validación de las predicciones, se estiman cinco modelos, los cuales se analizan mediante
técnicas de regresión robusta.
Los modelos utilizados para la relación precio-resultado son:
MVit / BVit= β1+ β2 · D1it+ β3 · D2it+ β4 · (Eit/BVit) + β5 · D1it · (Eit/BVit) + β6 · D2it · (Eit/BVit) + εit
Siendo: MVit: valor de mercado de la empresa i al cierre del ejercicio t; BVit: valor contable de los
fondos propios al cierre del ejercicio fiscal t; Eit: beneficio neto después de impuestos de la empresa i
en el ejercicio fiscal t; D1it y D2it: son dos variables dummies utilizadas para discriminar las regiones
media y alta, respectivamente, toman valor 1 si la observación se encuentra en la región
correspondiente, y cero en caso contrario.
MVit /BVit = β1+ β2 · D1it+ β3 · D2it+ β4 · D3it + β5 · (Eit/BVit) + β6 · D1it ∙ (Eit/BVit) + β7 · D2it · (Eit /BVit)
+ β8 · D3it · (Eit /BVit) + εit
Siendo: MVit, Eit y BVit las mismas variables definidas en el modelo anterior. También, se
consideran cuatro regiones (la primera, recoge únicamente las empresas con pérdidas; las otras tienen la
misma cantidad de observaciones cada una) en función de la variable (Eit/BVit). D1it, D2it y D3it son tres
variables dicotómicas que se utilizan para discriminar las tres regiones superiores, toman valor 1 si la
observación se encuentra en la región correspondiente, cero en caso contrario.
MVit /Eit = β1 + β2 · D1it + β3 · D2it + β4 · (BVit /Eit) + β5 · D1it · (BVit / Eit) + β6 · D2it · (BVit / Eit) + εit
Siendo: las variables las mismas definidas en los modelos anteriores.
Los resultados de los tres modelos, pertenecientes a este grupo mostraron que todos los coeficientes
resultaron significativos en los modelos de regresión, aunque no al mismo nivel de significación.
De los resultados se valida, una parte de la afirmación que hacían BD y Zhang en sus modelos. Esta
dice, que el valor de mercado es una función convexa del beneficio, dado un valor de fondos propios,
aunque esta función no resulta creciente siempre. Ya que, para las empresas de baja eficiencia, la
relación entre el resultado y el precio es negativa. Este mismo resultado, ya lo mostraron BD para el
mercado estadounidense.
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El siguiente grupo, analiza la relación precio – fondos propios. Para éste, no se incluyen modelos
nuevo, los incluido en el grupo anterior son de utilidad para analizar esta relación. Como ya se ha
comentado con anterioridad, los modelos de BD y Zhang coinciden en que el valor de mercado es una
función convexa de los fondos propios. Los resultados obtenidos en el trabajo apoyan dicha hipótesis.
Aunque, el modelo de BD pronostica que el valor de mercado es una función creciente de los fondos
propios, los resultados que se han obtenido en el presente trabajo, van en consonancia con las
predicciones de Zhang. Esto es, Zhang predice para esta función distintos tramos, según la rentabilidad
financiera de la empresa (ratio E/BV): para empresas de baja eficiencia la función será creciente (ROE
bajo), en el tramo intermedio con un ROE medio la función ni crece ni decrece y por último para ROE
elevado la función será decreciente.
Finalmente, se contrasta una última relación precio – resultado y fondos propios. El modelo
propuesto para ello es:
MVit / TAit = β1 + β2 · D1it + β3 · D2it + β4 · (BVit / TAit) + β5 · D1it · (BVit / TAit) + β6 · D2it · (BVit /
TAit) + β7 · (Eit / TAit) + β8 · D1it · (Eit / TAit) + β9 · D2it · (Eit / TAit) + εit
Siendo: MVit, Eit, BVit, D1it y D2it las mismas variables definidas en modelos anteriores y TAit: el
valor total del activo de la empresa i al cierre del ejercicio fiscal t.
Los resultado para esta regresión, son similares a los obtenidos con anterioridad. Es decir, cuando
aumenta Eit / BVit disminuye (aumenta) la variable beneficios (fondos propios) relacionada a cada
región. Además la variable beneficio, cuando Eit / BVit es bajo (primera región) toma el valor -0.021; en
la segunda 6.904; y en la tercera 10.673. En lo que respecta, a los fondos propios, el valor en la primera
región es 0.861; en la segunda 0.517; y en la tercera -0.890. Estos resultados, afirman la evidencia de
Zhang a favor de la hipótesis: cuando se incluye como variable explicativa los fondos propios, el
coeficiente que se asocia al resultado ya no será negativo, y en el caso de que lo sea, el coeficiente no
será significativo en el modelo.
Debido, a que las hipótesis sobre la importancia relativa del beneficio y los fondos propios de Zhang
están enfrentadas, se lleva a cabo un estudio de la bondad del ajunte de modelos restringidos, por un
lado se hace el análisis incluyendo como única variable independiente los fondos propios y por otro
lado se incluye como variable independiente los beneficios. Los resultados mostraron: para las empresas
de eficiencia baja, como más relevante la variable fondos propios, no elevándose demasiado los
residuos, cuando se incluyó la variable beneficios como independiente. Para las empresas con estado
estacionario (Eit / BVit medio) los resultados fueron inversos. Para finalizar, en las empresas con
crecimiento potencial, las dos magnitudes se encontraron relevantes, aunque la variable beneficio posee
mayor capacidad explicativa.
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También, se llevo a cabo un análisis de sensibilidad, para ello se realizó un último modelo, este
incluía como deflactor el valor de mercado al inicio del periodo y el valor del beneficio se tomo antes
de partidas extraordinarias y especiales. La especificación del modelo, corresponde a la misma que la
utilizada en la relación precio – resultados y fondos, aunque con las variantes mencionadas. En cuanto a
los resultados, de este modelo no son de elevada importancia, debido a que continúan en la línea de
todos los realizados con precedencia, en este estudio.
Así en esta investigación, se analiza la relación entre el precio-resultado y precio-fondos propios en
el mercado español. Para ello, se realizan varios modelos de regresión, los cuales, pretenden certificar
las predicciones elaboradas por los autores BD y Zhang, estos modelos se resuelven mediante técnicas
de regresión robusta. La principal conclusión extraída del estudio: es la validación de las predicciones
de Burgstahler y Dichev y Zhang. Además en concordancia con dichas predicciones, se puede
confirmar: con un nivel determinado de fondos propios, el valor de mercado es función creciente del
beneficio (menos cuando este tiene signo negativo); con un nivel de beneficio dado, el valor de mercado
aumenta a la vez que los hacen los fondos propios para empresas de baja eficiencia, en empresas de
estado estacionario es indiferente a los fondos propios y disminuye cuando crecen los fondos propios en
empresas con crecimiento potencial; con un nivel determinado de fondos propios (beneficios), el valor
de mercado es una función convexa del beneficio (fondos propios); en las empresas con una baja
eficiencia, los fondos propios tienen mayor poder explicativo que los beneficios; en empresas de estado
estacionario, solo es relevante la variables beneficio; y en aquellas empresas con un crecimiento
potencial, son relevantes las dos variables (fondos propios y beneficio), aunque el beneficio tiene un
mayor poder explicativo.
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3.2. POLÍTICA DE DIVIDENDOS
3.2.1. LA POLÍTICA DE DIVIDENDOS EN LAS EMPRESAS DEL IBEX-35
La investigación seguida por María José Palacín Sánchez, plantea qué objetivos en política de
dividendos son los más habituales en las empresas españolas. En el estudio se abarca el periodo
comprendido entre 1993 y 2004, de 17 de las compañías pertenecientes al IBEX-35. Se definen tres
modelos de políticas de dividendos: política de dividendos hacia el mantenimiento de un tasa de reparto
(pay- out) del beneficio , en estado puro, ajustada según la propuesta de Lintner o hacia la fijación de
una tasa de crecimiento del beneficio.
Los modelos planteados para las tres propuestas de políticas son:
- Modelo de ajuste parcial (I): modelo de Lintner:
DPAt = α1 + β1 BPAt + β2DPAt-1 +εt
- Modelo del beneficio (II):
DPAt = α2 + r BPAt + εt
- Modelo del dividendo (III):
DPAt = α3+ c DPAt-1 +εt
Siendo: DPAt : el dividendo por acción en el periodo t; DPAt-1 : el dividendo por acción en el
periodo t-1; BPAt : el beneficio neto por acción en periodo t; r : objetivo para el coeficiente de reparto
del beneficio del periodo; α1, α2, α3 : son las constantes de cada modelo, y su presencia reflejaría las
reticencias de las empresas a disminuir o eliminar los dividendo; β1= b x r y β2 =1-b, siendo la
velocidad de ajuste desde el dividendo del período al dividendo deseado; c: objetivo de crecimiento del
DPA; εt : perturbación aleatoria de los distintos modelos.
Los resultados empíricos obtenidos mediante la estimación mínimo cuadrática, muestran un
coeficiente de determinación ajustado satisfactorio para la mayoría de las compañías, aunque hay que
destacar Abertis (0.549), Gas Natural (0.602) y Repsol YPF (0.367) no son significativas en el modelo.
Por otro lado, se encuentra una relación lineal significativa entre la variable dependiente y las
independientes (BPA, DPAt y DPAt-1), excepto para Repsol. YPF (0.130) y Acerinox (BPA: 0.09;
DPAt-1:0.634) que son significativas con un alfa del uno por ciento.
En cuanto a las dos variables independientes que se encuentran en los tres modelos, son de igual
importancia. El DPAt-1 influye en 13 empresas siendo éste en las distintas empresas: Acciona (0.645),
Aceronix (0.634), ACS (1.008), Altadis (0.155), Bankinter (0.833), BBVA (0.697), BSCH (0.944),
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Endesa (0.598), FCC (1.365), Gas natural (0.773), Iberdrola (1.210), Metrovacesa (1.094) y Unión
Fenosa (1.033). Mientras que el BPAt aparece en 14 empresas siendo este en ellas: Abertis (0.078),
Acciona (0.271), Acerinox (0.09), ACS (0.077), Altadis (0.549), Banco Popular (0.554), Bankinter
(0.136), BBVA (0.206), Endesa (0.315), Gas Natural (0.150), Iberdrola (0.428), Repsol YPF (0.130),
Sacyr-Valle (0.174) y Unión Fenosa (0.031). Todas ellas influyen significativamente en el modelo,
menos el DPAt-1 en Altadis y Gas Natural. Se puede destacar que todos los signos son positivos como se
esperaba. En cuanto a las constantes, se observa que en 11 de los 18 modelos tienen signo negativo,
aunque no es de mayor importancia debido a que en 9 de ellos no es significativo dicho término
independiente.
Por otro lado, los modelos definidos quedan divididos de tal forma, que el modelo definido por
Lintner (Modelo de ajuste parcial) es el más seguido dentro de la muestra, contando con 9 empresas,
siendo estas: Acciona, Aceronix, ACS, Altadis, Bankinter, BBVA, Endesa, Gas Natural y Unión
Fenosa. El segundo más seguido es el modelo del Beneficio que lo utilizan 5 empresas, siendo estas:
Abertis, Banco Popular, Iberdrola, Repsol YPF y Sacyr- Valle. Por último, el menos utilizado es el
modelo del dividendo, el cual es seguido por las empresas restantes, siendo estas: BSCH, FCC,
Iberdrola y Metrovacesa.
Además, estos modelos resultantes están en concordancia con los objetivos de dividendos declarados
por dichas compañías.
En la investigación seguida, mediante tres modelos de regresión lineal: uno general con dos
variables explicativas y los otros dos simples con una variable exógena, se estudia la política de
dividendos en el IBEX-35. Para ello, se utiliza la metodología de estimación de mínimos cuadrados
ordinarios. El principal resultado que se desprende, es que el modelo más seguido por todas las
empresas es el modelo clásico de Lintner.
3.2.2. POLÍTICA DE DIVIDENDOS, RIESGO, ENDEUDAMIENTO Y ESTRUCTURA DE
PROPIEDAD: UN ANÁLISIS PARA EL MERCADO ESPAÑOL
El trabajo elaborado por Minguéz Vera, A. estudia la relación entre el pago de dividendos, el riesgo
empresarial, el endeudamiento y la propiedad de los consejeros. La muestra abarca el período
correspondiente desde enero de 1995 a diciembre de 2000, está se encuentra formada por 65 empresas
no pertenecientes al sector financiero. Los datos fueron extraídos de CNMV, SABI y del Boletín Anual
de Cotización de la Bolsa de Madrid.
Para llevar a cabo la investigación se han realizado cuatro modelos. Para la estimación de estos, ha
sido utilizada la metodología de Mínimos Cuadrados en tres etapas. El primero de ellos analiza el efecto
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del riesgo empresarial, del endeudamiento y de la propiedad de los consejeros en la política de
dividendos:
∆DPAi = β0 + β1∆DEPENDi + ∑βj ∆VTCJI+εi
Siendo: ∆DPA: dividendo por acción; ∆DEPEND: riesgo de la empresa (DTIP), ratio de
endeudamiento (END) y propiedad de los consejeros (PCON); ∆VTC: rentabilidad económica (REC) y
el crecimiento del activo de la compañía (CACT); εit: término del error de la estimación.
Los resultados obtenidos para dicho modelo muestran, en primer lugar, una repercusión negativa y
significativa del riesgo de la compañía DPTIP (-73.587). Además, el endeudamiento END (-0.949)
afecta negativamente al reparto de dividendos. Por otro lado, la influencia de propiedad de los
consejeros en el pago de dividendos PCON (2.4) y el crecimiento del activo CACT (-0.428) no son
significativas. Por último, la rentabilidad económica REC (1.074) ejerce un efecto positivo sobre el
DPA.
El segundo modelo analiza el riesgo de la compañía, como variable dependiente:
∆DTIPi = β0 + β1∆DEPENDi + ∑βj ∆VTCJI+εi
Siendo: ∆DEPEND: incluye DPA, END y PCON; ∆VCT: incluye el logaritmo del activo total
(LACT) y la diversidad de los negocios de la empresa (SIC); el resto de especificaciones son las
mismas que en el modelo 1.
Los resultados obtenidos para dicho modelo muestran, una repercusión negativa de la política de
dividendos DPA (-0.009). Sin embargo, la propiedad de consejeros PCON (0.019) influye
positivamente. En cuanto a la repercusión del porcentaje de deuda sobre activo END (-0.006) y a la
diversificación de los negocios de la compañía SIC (0.001) no son significativas en el modelo. Por otro
lado, el logaritmo del activo LACT (-0.001) tiene un efecto negativo y no es significativo.
El tercer modelo analiza la repercusión de la política de dividendos, del riesgo y de la propiedad de
los consejeros en el ratio de endeudamiento:
∆ENDi = β0 + β1∆DEPENDi + ∑βj ∆VTCJI+εi
Siendo: ∆DEPEND: incluye DPA, DTIP y PCON; ∆VTC: incluye el ratio de inmovilizado sobre
activo (INSA) y REC; el resto de expresiones coinciden con las de los anteriores modelos.
Los resultados obtenidos muestran, que el pago de dividendos DPA (-0.697) es significativo e
influye negativamente. En contraposición, se encuentra una relación positiva entre la concentración
empresarial PCON (0.841) y el endeudamiento END. Por otro lado, el riesgo empresarial DTIP (-
53.361) influye negativamente. Por último, las variables ratio de inmovilizado sobre el activo INSA (-
0.174) y la rentabilidad económica REC (0.677) influyen negativa y positivamente en END.
21
El último modelo analiza la repercusión de las políticas de dividendos y endeudamiento, además, del
riesgo empresarial en la participación accionarial de los miembros del consejo de administración:
∆PCONi = β0 + β1∆DEPENDi + ∑βj ∆VTCJI+εi
Siendo: ∆ DEPEND: incluye DPA, DTIP y END; ∆VTC: incluye la propiedad de los inversores
institucionales (INS), la participación en el capital de aquellos propietarios con un porcentaje de
acciones significativo (SPS) y la capitalización bursátil de la compañía (LCAP); el resto de
especificaciones coinciden con las de los anteriores modelos.
Los resultados obtenidos muestran que las tres variables dependientes, DPA (0.382), DTIP (45.374)
y END (0.378) tienen un efecto positivo en la propiedad de los consejeros. Sin embargo la propiedad de
los grupos institucionales INS (-0.001) no está relaciona con PCON, ocurre lo mismo con la propiedad
de aquellos accionistas que poseen un 5% o más de la compañía SPS (0.075). Finalmente, en cuanto al
logaritmo de la capitalización bursátil de la compañía LCAP (0.038) se obtiene un signo positivo y
significativo, aunque solo a un 10%.
En esta propuesta, se analiza la relación entre el riesgo empresarial, la propiedad de los consejeros y
las políticas de dividendos y endeudamiento. Mediante cuatro modelos de regresión lineal general con
cinco variables exógenas. Resueltos por la metodología de Mínimos Cuadrados en Tres Etapas. Las
principales conclusiones que se extraen son: primero, el riesgo es inferior en compañías con un mayor
pago de dividendos, este pago influye de forma negativa al endeudamiento, además se encuentra una
relación positiva cuando la variable dependiente es la propiedad de consejeros.
Por otro lado, el riesgo afecta de forma negativa a la política de dividendos y al endeudamiento. Pero
influye de forma positiva en la propiedad de los consejeros.
Respecto a la política de endeudamiento, está no influye en el riesgo de la compañía. Sin embargo, hay
una influencia negativa con el pago de dividendos. Además, un alto endeudamiento ayuda a los
consejeros a mantener su participación en la empresa.
Por último, el pago de dividendos es independiente de la propiedad de los consejeros. Pero si hay
una relación positiva entre la propiedad y el riesgo y el endeudamiento
3.2.3. REFORMA IMPOSITIVA DE 2007 Y FORMACIÓN DE PRECIOS EXDIVIDENDO
En los siguientes modelos propuestos por Acedo Ramírez, M.J., Ruíz Cabestre, F.J. y Santamaría
Aquilué, R. se estudia de forma empírica la incidencia que tiene en el precio exdividendo la reforma
impositiva de 2007 del impuesto sobre la renta.
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La base de datos del estudio está formada por los dividendos pagados por empresas cotizadas en el
mercado español, datos obtenidos de los boletines de cotización de la bolsa de Madrid, durante los años
2006 y 2007. La restante información bursátil procede de la Sociedad de Bolsa.
El estudio se analiza empíricamente mediante dos modelos econométrico, uno para estudiar la ratio
de caída de precios exdividendos y un segundo análisis del volumen anormal negociado alrededor de la
fecha exdividendo.
El primero de ellos, se enmarca en la teoría de negociación dinámica de las clientelelas de Michaely
y Vila (1995), estimándose la siguiente regresión de corte transversal:
RCPEi = β0 + β1 ∙ Rdi + β2 ∙ HRi + β3 ∙ TRi + β4 ∙VRi + ui
Donde: RCPEi es la ratio de caída de precios ajustada por la rentabilidad del mercado de la acción i;
Rdi es la rentabilidad por dividendos de la acción i; HRi es la horquilla relativa de precios de la acción
i; TRi es el tick relativo de la acción i y VRi es la volatilidad relativa de la acción i.
Los resultados de la regresión han sido calculados mediante mínimos cuadrados ponderados, debido
a la existencia de una gran heterocedasticidad. Las principales conclusiones de los resultados obtenidos
para el año 2006: la RCPE muestra resultados parcialmente compatibles con los argumentos
impositivos, se acercan a planteamientos arbitrajistas aunque también a la teoría de negociación
dinámica de las clientelas. Así como el término independiente (1.764) y la horquilla relativa (66.924)
que también siguen los patrones de esta última teoría, aunque la rentabilidad por dividendos (-28.139)
no es significativa y de signo contrario al previsto. Por último, el tick relativo (-2.246) y la volatilidad
relativa (-0.110) no han resultado significativas.
Por otro lado, los resultados obtenidos en el 2007 no se pueden explicar de manera significativa por
ninguna de las variables a los niveles habituales de significación. Además, destacar que el término
independiente (0.811) no es significativamente distinto de la unidad, lo que muestra un resultado
razonable debido a la igualdad fiscal entre dividendos y ganancias de capital, a excepción de los
primeros 1500€ exentos de tributar. Las demás variables [Rd: 3.168; HR: -21.627; TR: -5.461] excepto
la volatilidad relativa (0.279) muestran el signo esperado, estos resultados pueden deberse a una menor
heterogeneidad fiscal después de la reforma.
Con el segundo modelo se pretende realizar el contraste de, si la actividad negociadora sobre la fecha
exdividendo afecta a la teoría de negociación de las clientelas. Estimándose la siguiente regresión de
corte transversal:
VAMNi = λ0 + λ1 ∙ Rdi + λ2 ∙ HRi + λ3 ∙ VRi + ui
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Donde: VAMNi es el volumen anormal medio negociado de la acción i, el resto de variables son las
definidas en el modelo anterior.
Los resultados se han calculado mediante mínimos cuadrados ordinarios. Los resultados de la
regresión estiman que tanto para el 2006 [λ0: 4.106; Rd: 70.318; HR: -362.237 y VR:-1.672] como el
2007 [λ0: 3.912; Rd: 0.979; HR: -318.840 y VR: -1.402], son compatibles con la teoría. Es decir, hay
una relación positiva entre el volumen anormal negociado alrededor de la fecha de pago del dividendo y
la rentabilidad por dividendo y negativamente con los costes de transacción y el nivel de riesgo. Esta
predicción se espera en 2006, aunque, en 2007 dicha relación con respecto a la rentabilidad por
dividendos deberían debilitarse o desaparecer. Además, la teoría de negociación dinámica de las
clientelas, también relaciona el volumen negociado con la heterogeneidad fiscal.
En este trabajo se estudian los aspectos que más influyen en la formación del precio exdividendo en
España, para ello se realizan dos modelos de regresión lineal general con tres y cuatro variables
exógenas respectivamente. Analizados por la metodología de mínimos cuadrados ponderados y de
mínimos cuadrados ordinarios. Las principales conclusiones que se extraen del estudio son: primera, la
diferente formación de precios exdividendo debido a la reforma impositiva, lo que confirma la
relevancia de la teoría de negociación dinámica de las clientelas en el precio exdividendo. Por otro lado,
la RCPE se distancia de la unidad al aumentar los costes de transacción y el volumen anormal
negociado tiene una relación negativa con los costes de transacción. Además, las ratios medias
responden a aspectos fiscales y están influenciadas por las actividades de arbitraje, esto quiere decir,
que la teoría de negociación de las clientelas junto con la teoría del arbitraje muestran una explicación
notable del comportamiento del precio exdividendo en España.
3.2.4. LA DECISIÓN DE DIVIDENDOS EN LA EMPRESA ESPAÑOLA
Esta investigación elaborada por López Iturriaga, F.J. y Rodríguez Sáenz, J.A. trata de estudiar
empíricamente los principales factores determinantes de la decisión de reparto de dividendos en la gran
empresa no financiera española. Para ello, se utilizan dos modelos econométricos que estudian las
variables que influyen en el Dividendo total/ activo total y en el Dividendo total/ recursos propios. La
muestra del análisis abarca el período comprendido entre 1991 y 1995 y está formada por 101 entidades
por periodo. Los datos fueron extraídos de la Comisión Nacional del Mercado de Valores.
Los dos modelos planteados son:
DIVACT = β0 + LOGVM β1 + VMTVC β2 + IMIT β3 + DBDT β4 +DACTC β5 + IACTM β6 +
RNACT β7 + CFPC β8 + CRVM β9 + C5 β10 + ALFAAJ β11 + BA β12 +M5 β13 + ut
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Siendo: DIVACT: dividendo total/ activo total ; LOGVM: log del valor de mercado de la empresa ;
VMVC: cociente entre el valor de mercado de la empresa y su valor contable; IMIT: inmovilizado
material/inmovilizado total; DBDT: deuda bancaria/deuda total; DACTC: deuda total/valor contable
del activo; IACTM: inmovilizado/ valor de mercado del activo total; RNACT: beneficio neto de gastos
financieros/ activo total; CFPC: cash flow/ pasivo circulante; CRVM: crecimiento de valor de mercado
de la empresa en 2 ejercicios consecutivos; C5: % de propiedad poseída por los 5 mayores accionistas;
ALFAAJ: porcentaje de propiedad poseída por los miembros del consejo de administración una vez
excluidos los consejeros interpuestos por otras asociaciones; BA: variable dummy que indica si el
principal accionista de la empresa es una institución financiera; M5: variable dummy que indica si
existe algún inversor que posea más de 5% del accionariado y ut: el valor de las perturbaciones
aleatorias.
DIVRP = β0 + LOGACT β1 + VMVC β2 + IMIT β3 + DBDT β4 + DACTC β5 + IACTM β6 +
RNACT β7 + CFPC β8 + CRAC β9 + C5 β10 + ALFAAJ β11 + BA β12 +M50 β13 + ut
Siendo: VMVC, IMIT, DBDT, DACTC, IACTM, RNACT, CFPC, C5, ALFAAJ, BA y ut lo
mismo que en el modelo anterior; DIVRP: dividendo total/recursos propios; LOGACT: logaritmo del
valor contable de la empresa; CRAC: crecimiento del activo en dos ejercicios consecutivos; M50:
variable dummy que indica si existe algún inversor que posea más de 50% del accionariado.
Para la estimación de estos, ha sido utilizada la metodología de mínimos cuadrados generalizados, ya
que, el test de Hausman indico ausencia de correlación de los efectos fijos y las variables explicativas
con un nivel de significación del 5 por 100.
En cuanto a los resultados, en ninguno de los modelos son muy relevantes las variables relacionadas
con la dimensión y el crecimiento que en el primer modelo son: LOGVM (0.27617), VMVC (1.36313)
y CRVM (-0.001942). Y en el segundo modelo son: LOGACT (0.901483), VMVC (2.28516) y CRAC
(-0.00163). Siendo únicamente relevante el logaritmo del volumen total de activos LOGACT, este
resultado confirma la teoría de agencia.
Por otro lado, las variables relacionadas con el nivel de endeudamiento, las cuales son, para el primer
modelo DBDT (-1.03919) y DACTC (-2.51031). Y en el segundo DBDT (-1.90266) y DACTC (-
0.328108). Estas variables se encontraron como las más significativas en ambos modelos, además los
signos obtenidos eran se esperar según la teoría de agencia y de señales.
En cuanto a las variables relacionadas con la estructura de activos, siendo estas, para el primer
modelo IMIT (-0.04590) y IACTM (0.102516), para el segundo IMIT (-0.890346) y IACTM
(0.196696), se mostraron todas como no significativas en el modelo.
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En lo que respecta a las variables relacionadas con la estructura de propiedad, las cuales son, en el
primer modelo C5 (-0.005626), ALFAAJ (0.016263), BA (0.579095) y M5 (-1.10765). En el segundo
C5 (-0.027604), ALFAAJ (0.0356404), BA (1.06825) y M50 (1.13995). Estas variables no influyen
demasiado en el diseño de la política de dividendos. Aunque la variable C5 en el segundo modelo
mantiene el signo esperado. Además, también resulta significativa la variable BA en ambos modelos,
pero con un nivel de confianza bajo. También, la aparición de accionistas con porcentajes de
participación de más del 50 % produce una menor retención de los fondos generados en la empresa.
Respecto a la variable ALFAAJ, se obtiene significativa en ambos casos, demostrando un mayor
reparto de dividendos cuanto mayor es el resultado de esta variable.
Finalmente, en referencia a la variable liquidez, la cual es, en el primer modelo CFPC (-0.113244) y
en el segundo CFPC (0.077220) no se encontró especial significación. Por otro lado, en referencia a la
variable rentabilidad, siendo en el primer modelo RNACT (3.89918) y en el segundo RNACT
(0.747882) se considera significativa y relacionada positivamente, lo cual, indica una mayor flexibilidad
financiera que posibilite aumentar la distribución de dividendos.
En este análisis, se estudia los principales factores que afectan a la decisión de dividendos en la
empresa española. Para llevar a cabo este, se han realizados dos modelos econométricos, los cuales, han
sido resueltos mediante mínimos cuadrados generales. Las principales conclusiones que se desprenden
son: la teoría de las clientelas fiscales no encuentra soporte en este trabajo, sin embargo, sí que se
encuentran evidencias que argumentan estar en concordancia con la teoría de agencia, tanto ex ante
como ex post, así lo muestra la relación positiva con las variables ratio de valoración y tamaño, y la de
signo negativo con los coeficientes de la concentración de la propiedad y el endeudamiento. También,
se obtuvieron como variables relevantes la liquidez y la rentabilidad. Finalmente, añadir que no se
obtuvieron resultados que permitan decantarse por una única teoría.
3.2.5. PROPIEDAD INSTITUCIONAL Y DIVIDENDOS
En el estudio realizado por Ruíz Mallorquí, M.A., Santana Martín, D.J., Aguiar Díaz, I., Díaz Díaz,
N.L. se analiza la incidencia de la propiedad institucional sobre la política de dividendos en las
sociedades cotizadas españolas.
La base de datos del estudio, recoge un total de 506 observaciones de empresas no financieras, que
cotizaban en el mercado español en el periodo 1997-2003. Los datos fueron extraídos de la Comisión
Nacional del Mercado de Valores.
La investigación, se examina empíricamente mediante un modelo Tobit de panel, para así controlar
la presencia de ceros en el transcurso de la estimación, estos modelos Tobit de panel analizan la
26
presencia del efecto sector y el efecto año. Para llevar a cabo éste se realizan varios modelos. Utilizando
como variables dependientes en los dos primeros el ratio Dividendos / Activo Total y en el resto de
modelos, que se han utilizado como análisis de robustez, la variable Dividendos. En lo que respecta a
las variables explicativas, por un lado, encontramos aquellas que vienen delimitadas por los derechos de
votos que posee el propietario final las cuales corresponden a VPFbancot-1 cuando el propietario final es
un banco o caja de ahorros y VPFfondot–1 cuando se trata de un fondo de inversión. Por otro lado, se
añaden dos variables dummies o dicotómicas para asegurar que el propietario final influye sobre los
dividendos (Bancot-1, Fondot-1). Además, se incorporan otras dos variables dicotómicas como robustez,
las cuales muestran si el propietario final es de carácter institucional (Instt-1) y el porcentaje de votos
que le corresponde al mismo (VPFInstt-1). Las variables han sido introducidas de forma retardada para
evitar inconvenientes de endogeneidad. También, se incorporan seis variables de control. Las cuatro
primeras son: el nivel de endeudamiento (Deudat-1), oportunidades de inversión (OPNIV), tamaño
(Tamaño) y naturaleza del principal accionista (Fam). Las restantes, corresponden a dos variables
dummies, las cuales miden el efecto sector y año.
Los dos primero tienen como variable dependiente el ratio Dividendos/ Activo Total,
distinguiéndose estos en función del tipo de inversor, ya sean entidades bancarias o fondos de inversión.
En el primer modelo se incluye la naturaleza del inversor, mientras que en el segundo se analiza el nivel
de participación en los derechos de voto del propietario final.
Los resultados del modelo 1 muestran que en función de la naturaleza del inversor se realiza una
incidencia diferente, de tal forma que si el principal accionista es un banco, la relación con el reparto de
dividendos será positiva, sin embargo ocurre lo contrario cuando el propietario final es un fondo de
inversión. En cuanto a los resultados del segundo modelo, se concluye que el derecho de voto del
principal accionista, ya sea banco o fondo, no tiene una relación lineal con el reparto de dividendos,
siendo esta inversa en ambas entidades. En lo referente a las variables de control, la variable tamaño
resulto significativa y positiva, mientras que las oportunidades de inversión y el nivel de endeudamiento
influyen de forma negativa. Este último resultado, puede interpretarse desde la teoría de agencia, la
cual, considera la deuda como un mecanismo de control y sustituto de los dividendos.
Como ya se ha mencionado, se utilizan los Dividendos para analizar la robustez. De tal forma, que se
llevaron a cabo tres análisis diferentes. En el primero de ellos, se reestimaron los modelos 1 y 2
eliminando las variables de control, los resultados de los modelos nuevos 1a y 2a coincidieron con los
derivados en los modelos iniciales. En segundo lugar, se relativizo los dividendos por las ventas, en
lugar de por el activo total, obteniendo los modelos 1b y 2b, los cuales mostraron los mismos resultados
que con anterioridad, excepto la variable naturaleza del fondo de inversión que se encontró no
significativa. Finalmente, con objeto de no distinguir entre el tipo de inversor, tanto su naturaleza como
27
el nivel de derechos de voto, se reestimaron los modelos 1c y 2c, resultando de estos no significativas la
variable dummy (modelo 1c) como de la propiedad (modelo 2c), esto puede deberse, al diferente
comportamiento de bancos y fondos de inversión.
Así en este trabajo, se ha realizado un estudio de la relación existente entre los determinantes de la
política de dividendos y la propiedad institucional en el caso español, en el periodo 1997-2009,
mediante varios modelos Tobit de panel. Las principales conclusiones obtenidas fueron la diferente
decisión de dividendos en función del tipo de institución que sea el propietario final, distinguiendo entre
Bancos y Fondos de inversión. Además, en los dos tipos de propietarios institucionales, se observa una
relación no lineal entre los dividendos y su propiedad, pero de forma invertida. Estos resultados, sobre
la relación de la política de dividendos y la propiedad, se enmarcan en situaciones donde predominan
los conflictos de agencia, entre accionistas controladores y minoritarios.
3.2.6. POLÍTICA DE DIVIDENDOS Y CICLO DE VIDA DE LAS EMPRESAS
En la investigación realizada por Salsa, M.L. se estudia como el ciclo de vida de la empresa y las
fases por donde pasa la empresa a lo largo de su vida influyen en la política de dividendos. La muestra
objeto de estudio, incluye datos económicos y financieros de 517 empresas pertenecientes a Alemania,
Dinamarca, Finlandia, Italia, Suecia e Inglaterra. Los datos se obtuvieron de la base de datos
internacional WorldScope Global Database.
Para lleva a cabo el análisis, se realiza un modelo lineal con la variable dependiente Política de
dividendos y con las siguientes variables independientes: rentabilidad (Rent), dimensión (Dim), riesgo
(Riesgo), nº de inversores (Ninver), crecimiento de los resultados (Crecim), crecimiento de los
resultados en el año siguiente (Resfur), inversión total (Inver), endeudamiento total (Endeu),
crecimiento de las ventas (Crecimven) y dividendo payout 1995 (Div95). Además, se añaden cuatro
variables ficticias en función de la fase del ciclo de vida, en el que cada empresa se encuentre
(Nacimiento, crecimiento acelerado, crecimiento moderado y madurez).
La metodología utilizada para la estimación de los parámetros del modelo, ha sido mediante
mínimos cuadrados ordinarios. Los resultados obtenidos muestran, que de las diez variables explicativas
solo se encontraron como significativas seis de ellas (Rentabilidad, crecimiento del periodo, inversión
total, endeudamiento, crecimiento de las ventas y el dividendo payout 1995). En lo relativo a las
variables dummies, se manifiesta que solo la variable fase de crecimiento tiene poder explicativo.
También, se encuentran diferencias entre los países integrantes de la muestra, resultando una ecuación
diferente para cada país, por ejemplo para Reino Unido es:
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= 0.049 – 0.520 rent – 0.037 crecim + 0.253 crecimven+ 1.183 fase1 – 0.037 f1 dim – 0.502 f1
crecimven – 0.033f1 inver + 0.084 f1 div95 – 1.332f2 riesgo – 0.231f2 crecim – 0.110 f2 endeu + 0.026
f2 inver + 0.397 f2 div95
El análisis de los resultados, también permitió hacer algunas afirmaciones en referencia a varias
hipótesis, que fueron planteadas antes de desarrollar los modelos. En primer lugar, se encontró que en la
fase de crecimiento las empresas pagan más dividendos. Además, las fases del ciclo de vida por si solas
no explican la política de dividendos, aunque junto con otras variables financieras si se demostró
influencia en esta política. En lo relativo a la variable rentabilidad, se obtuvo un signo diferente al
esperado. Se mostró, que las variables dimensión, riesgo y nº de inversores no eran significativas en el
modelo, aunque se podría destacar que algunos autores si han encontrado evidencias de que el nº de
inversores influya en la distribución de dividendos. La relación existente entre el crecimiento de los
resultados y la política de dividendos no fue la prevista. En cuanto al crecimiento de los resultados en
el año siguiente, se obtuvo como no significativa. Por otro lado, las variables endeudamiento y
crecimiento de las ventas se mostraron con signo positivo, contrariamente a lo previsto, sin embargo, la
variable payout obtuvo la relación esperada.
Finalmente, las ecuaciones para cada país resultaron diferentes destacando el resultado de Reino
Unido, ya que se obtuvo una tendencia a políticas de dividendos más generosas, mientras que el resto de
países de la muestra a políticas más restrictivas.
Así en esta investigación, se lleva a cabo un estudio de la influencia del ciclo de vida de la empresa
en la política de dividendos, mediante un modelo de regresión lineal general con variables ficticias,
resuelto mediante MCO. Como principal conclusión, extraída de éste se encuentra que el ciclo de vida
no afecta a las decisiones de política de dividendos.
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4. CONCLUSIONES
En el presente trabajo, se ha revisado la literatura correspondiente a la política de dividendos y a la
gestión de acciones, mostrando varias investigaciones de diversos autores.
Así, una vez examinados los estudios, por un lado los relativos a política de dividendos y por el otro
los de gestión de acciones, no se ha encontrado evidencia alguna, de implicaciones comunes en las
conclusiones que de ellos se desprenden, esto se debe a que cada artículo estudia diferentes factores
tanto en política de dividendos como en gestión de acciones. Cabe destacar, la importante función que
muestran las técnicas econométricas en estas investigaciones, permitiendo estas cuantificar de forma
empírica la relevancia de los diversos factores analizados en las decisiones de gestión de acciones y
política de dividendos. No obstante, las principales conclusiones que se desprenden de ellos de forma
individual, se muestran a continuación primero las referentes a política de dividendos y a posteriori las
correspondientes a gestión de acciones.
Primero, en referencia a la gestión de acciones se han plasmado seis investigaciones, las cuales
analizan diferentes aspectos como: la relación entre el precio contable y el valor de las acciones;
Determinantes de la rentabilidad de las acciones; reacción del mercado ante un anuncio de ampliaciones
liberadas; diferencias de valoración entre acciones nuevas y viejas con derechos de suscripción
preferente; forma en qué afecta la prima a la aceptación o no de una OPA por parte de los accionistas; y
relación existente entre precio – resultados y precios fondos propios. De tal forma, derivado de estos
análisis se puede afirmar:
El valor de las acciones, medido mediante el ratio precio – valor contable, permite predecir a
largo plazo la rentabilidad financiera de la empresa. Además, existe una relación positiva entre
dicho ratio y el crecimiento futuro, sin embargo esta relación es negativa con el riesgo.
La infravaloración de las acciones nuevas, respecto de las viejas (con derecho de suscripción
preferente), es causada por variables que aproximan las diferencias de liquidez entre ambas.
Las variables riesgo (β), tamaño y el ratio fondos propios mejoran el modelo CAPM. Es decir,
ayudando a determinar mejor la rentabilidad de las acciones en el mercado.
Se producen rentabilidades extraordinarias ante los anuncios de ampliaciones liberadas. Además
estos anuncios, originan variaciones en la cantidad de dividendos pagados respecto del año
anterior.
30
Un aumento de la prima, no siempre se traducirá en una mayor aceptación de la oferta pública
de acciones, por parte de los accionistas. Aunque, si se debería de considerar aspectos como el
anuncio de una OPA de exclusión, en esa decisión.
Con un nivel determinado de fondos propios, el valor de mercado es función creciente del
beneficio, excepto cuando este tiene signo negativo.
Con un nivel de beneficios dado, el valor de mercado aumenta a la vez que lo hacen los fondos
propios en empresas con baja eficiencia, en empresas de estado estacionario se muestra
indiferente y disminuye en empresas con crecimiento potencial cuando crecen los fondos
propios.
De estas investigaciones, se concluye que como metodología más utilizada para resolver los modelos
de regresión, se utilizaron los mínimos cuadrados ordinarios. Además, en todos los estudios el análisis
empírico se llevo a cabo con modelos de regresión lineal general, los cuales incluían en su mayoría
variables ficticias.
Por otro lado, en cuanto a las investigaciones relacionadas a la política de dividendos, cabe decir que
se han plasmado seis investigaciones, las cuales analizan los siguientes temas: política de dividendos en
el Ibex35; la decisión de dividendos en la empresa española; la política de dividendos en el ciclo de vida
de las empresas; propiedad institucional y dividendos; política de dividendos, riesgo, endeudamiento y
estructura de propiedad; y reforma impositiva de 2007 y formación de precios exdividendo. Así, de
dichos estudios, se desprenden las siguientes afirmaciones:
El modelo más seguido por las empresas que forman el Ibex35, en política de dividendos es el
modelo clásico de Lintner.
El riesgo empresarial es inferior en compañías con un mayor pago de dividendos. Además, este
riesgo afecta de forma negativa a la política de dividendos y al endeudamiento. Pero influye de
forma positiva en la propiedad de los consejeros.
La política de endeudamiento, no influye en el riesgo de la compañía. Sin embargo, afecta de
manera negativa en la política de dividendos. En cambio, ayuda a los consejeros a mantener su
participación en la empresa.
El pago de dividendos en independiente de la propiedad de los consejeros. Además, este pago
influye de forma negativa en el endeudamiento.
Existe una relación positiva entre la propiedad de los consejeros, el riesgo y el endeudamiento.
Hay una diferente formación de precios exdividendo, causada por la reforma impositiva de
2007.
31
La formación de precios exdividendo en España, viene delimitada por la teoría negociación de
las clientelas junto con la teoría de arbitraje.
La decisión de dividendos en la empresa española, encuentra soporte en la teoría de agencia
tanto es ante como ex post. Así lo muestra la relación positiva con las variables ratio de
valoración y tamaño, y la de signo negativo con los coeficientes de la concentración de la
propiedad y el endeudamiento.
Las variables liquidez y rentabilidad son relevantes en la decisión de dividendo en la empresa
española.
Resultan diferentes políticas de dividendos en función del tipo de institución que sea el
propietario final, distinguiéndose entre bancos y fondos de inversión.
En la fase de crecimiento de la empresa se pagan más dividendos.
La política de dividendos no se modifica, según el ciclo de vida en el que se halle la empresa.
Respecto, a los modelos más utilizados en las investigaciones sobre política de dividendos, se
pueden destacar los modelos de regresión generales. Y como metodología más utilizada los mínimos
cuadrados, aunque en sus distintas variantes: generales, en tres etapas, ponderados y ordinarios.
Por último, se debe aclarar que todas las anteriores afirmaciones, tanto en gestión de acciones como
en política de dividendos, pertenecen a estudios en empresas españolas, a excepción de las dos últimas
que corresponden a un estudio para empresas pertenecientes a Dinamarca, Alemania, Finlandia, Italia,
Suecia e Inglaterra.
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