Introducción
Existen diferentes métodos para medir el desempeño de una empresa, desde indicadores financieros hasta el logro de resultados, una de las técnicas que ha tomado relevancia en los últimos años, que está reemplazando a las tradicionales, basadas en los rendimientos, es la de los métodos de valor o valor agregado (Peterson y Fabozzi, 2010). Entre los métodos que tienen una mayor aceptación y popularidad es el valor económico agregado (EVA), medida de desempeño cuantitativa que permite identificar la creación de valor que genera la empresa (Awan et al, 2014). Esta medida fue desarrollada por la empresa consultora Stern Stewart and Company bajo la primicia de que al generar valor a los accionistas se mejora la actividad de inversión, lo cual conduce a una notable reacción del mercado (Stewart, 1994) debido a que el valor agregado contiene información incremental que influye en la variación anual de los retornos de las acciones (Al-Omush, 2014). Además, se utiliza como indicador de desempeño y es determinante en los incentivos de los gerentes (Cagle et al., 2003). En cambio, para Fernández (2002) las medidas basadas en la contabilidad, incluyendo el EVA, no pueden medir la creación de valor para los accionistas puesto que este indicador puede mejorar aumentando la Utilidad Operacional Después de Impuestos (NOPAT), disminuyendo el costo de capital o reduciendo los activos que no necesariamente están relacionados con el desempeño.
La creación de valor como la generación de riqueza superior al costo de la deuda y al capital social es importante para las empresas, pues permite identificar si realmente se está generando trascendencia en su actividad, lo cual garantiza su perdurabilidad a través del tiempo (Biddle et al., 1997). Esto a la vez es recompensado por los mercados financieros ya que dan una mayor valoración en el precio de las acciones, proporcionan una medida de desempeño, una ventaja competitiva e incentivos para los gerentes (Weston y Copeland, 1998).
La medición sobre la creación de valor y específicamente el EVA es de interés desde el ámbito empresarial y académico puesto que desde el primero, la creación de valor es el principal reto que tienen las empresas para garantizar sostenibilidad a largo plazo, por consiguiente, lograr que la medición sea la más adecuada mejora la calidad en la toma de decisiones. Además, los gerentes y directivos son medidos por indicadores financieros entre ellos el EVA para evaluar la gestión corporativa y los incentivos (Stewart, 1994).
Así mismo, existen tres categorías entre las cuales se puede clasificar los fenómenos del comportamiento de las acciones: 1) los factores exógenos; 2) la forma como los inversionistas toman decisiones y 3) la forma como operan las empresas que emiten acciones, relacionadas con el desempeño de la empresa (Purnamasari, 2015).
Desde lo académico se han realizado estudios empíricos sobre la relación del EVA y el desempeño del mercado o de indicadores financieros (Maditinos et al., 2007, Awan et al, 2014, Purnamasari 2015, Fayed y Dubey 2016), obteniendo resultados mixtos que varían según las particularidades de cada país, los periodos y las metodologías utilizadas.
En el caso de Colombia, se han encontrado estudios teóricos sobre el EVA (Herrera, 2006, Gómez, 2009), y en lo relacionado con el mercado de valores, trabajos descriptivos en los periodos 2000-2005 (Radi y Bolívar, 2007) y 2015-2018 (López et al., 2019). Así mismo, la mayoría de los trabajos han abordado el tema en casos puntuales de empresas o sectores (Sánchez y Velásquez 2006; Orjuela 2007; Díaz 2009; Escobar et al, 2011; Arias y López 2012; Ramírez et al., 2012; Mosquera y Franco 2015).
Cabe señalar que en la Bolsa de Valores de Colombia están listadas 68 empresas, lo que hace que sea un mercado concentrado con pocas acciones y no todas son líquidas, es decir, realizan operaciones de compra o venta diaria. Así mismo, hay sectores que sobresalen en el mercado por ser rentables en términos de valoración en el precio de las acciones y en la generación de utilidades, y otros sectores que son pocos atractivos.
La presente investigación analiza la relación del EVA con el retorno del mercado accionario colombiano para los periodos 2009 al 2020, se plantean tres hipótesis de investigación, aplicando un análisis correlacional y econométrico; de esta manera se actualizan y mejoran los resultados frente a trabajos anteriores y se contribuye a la literatura financiera al proveer evidencia empírica en Colombia. Para el desarrollo del trabajo se presenta el marco teórico sobre el EVA y sus antecedentes, luego la metodología, el análisis de los resultados, la discusión y, finalmente, las conclusiones.
Marco teórico
Valor Económico Agregado (EVA)
El valor económico agregado (EVA) es la versión evolucionada de un concepto definido anteriormente como el ingreso o beneficio residual. El primero que da una definición sobre este concepto es Marshall en 1890, quien lo define como: “lo que queda después de las ganancias después de deducir sus intereses sobre su capital a la tasa corriente” (Marshall, 2013. p. 375).
Posteriormente, Fisher (1930), Modigliani y Miller (1950) en los años sesenta discutieron sobre el significado del valor económico agregado definido entre el valor presente neto (VPN) y el flujo de caja esperado, descontado de la empresa (Saurabh Sri, 2019). En los años ochenta, Joel Stern, gerente socio de la firma consultora Stern Stewart and Company desarrolló la definición del valor económico agregado (EVA) como una medida del desempeño de las empresas (Stewart, 1994).
Bonilla (2010) menciona que el EVA es un método para evaluar el desempeño financiero de una empresa, que se determina “restando de la utilidad operativa neta, después de impuestos, la carga del costo de oportunidad” (Bonilla, 2010. p. 59). Entendiendo el costo de oportunidad como aquel que se genera de acuerdo con la estructura del capital, sea a través de deuda o de patrimonio, el cual debe “compensar el riesgo inherente del negocio” (Vergiú y Bendezú, 2007. p. 43).
El concepto del EVA combina la teoría financiera con la estrategia competitiva de la empresa (Saurabh Sri, 2019). Así una empresa registre una utilidad y pague impuestos sobre ella, si su ganancia no es mayor a su costo de capital no crea riqueza, sino que la destruye, es decir, la empresa estaría devolviendo menos recursos a la economía de lo que está usando (Drucker, 1995). Igualmente, los costos totales del EVA, incluido el costo de capital, miden la productividad de todos los factores de producción. Aunque el EVA no explique por qué una empresa, servicio o producto no agrega valor, si permite tomar medidas al respecto (Drucker, 1995).
Siguiendo a Peterson y Fabozzi (2010) para determinar el EVA se requiere seguir tres pasos:
Calcular la utilidad operacional después de impuestos (NOPAT).
Calcular el costo de capital promedio ponderado (CCPP) y el activo neto de operación. Se multiplica activo neto de operación por CCPP para cuantificar el costo de capital en valores.
Se calcula la diferencia entre el NOPAT y el resultado obtenido anteriormente. Si el NOPAT es mayor al valor CCPP indica que la empresa está generando valor, de lo contrario lo está destruyendo (Peterson y Fabozzi, 2010).
También se puede calcular el EVA determinando el activo neto de operación (diferencia entre el activo operativo y proveedores de bienes y servicios) y multiplicarlo por el spread del EVA, este último se obtiene calculando el rendimiento sobre el activo neto de operación, también conocido como ROIC (NOPAT dividido sobre el activo neto de operación) menos el CCPP (Herrera, 2006).
Como se puede observar en las ecuaciones 1 y 2, el EVA es un valor monetario que, de acuerdo con el tamaño de la empresa, también cambia su magnitud. De ahí que el spread del EVA al ser un porcentaje es más sencillo de operar. Su mayor ventaja es que no lo afecta el tamaño de la empresa y eso permite hacer comparaciones entre empresas, productos o servicios.
Con respecto a las investigaciones relacionadas al EVA, los primeros trabajos que relacionaron las ganancias y el precio de las acciones se originaron en Estados Unidos, autores como Ball y Brown (Ball y Brown, 1968, citados en Copeland et al., 2004) condujeron a una serie de investigaciones en las que se vinculan las ganancias, expectativas y el precio de las acciones. Posteriormente, Stewart (1991) propuso el valor económico agregado para determinar la ganancia económica real. Luego, realizó un estudio en compañías estadounidenses en las que demostró que el EVA es superior en explicar el rendimiento de las acciones, en relación con otros indicadores financieros (Stewart, 1994).
En contraste, Biddle y Seow (1991) y Biddle et al., (1997) mostraron que las ganancias reportadas estaban altamente asociadas con el contenido informativo de las utilidades y los valores de la empresa, que, con el EVA, el ingreso residual o con el flujo de caja operacional. Otros estudios encontraron que no existe una relación entre el EVA y el rendimiento de las acciones, como el realizado por Copeland et al, (2004). Por su parte, Visaltanachoti y Luo (2008) indicaron que la asociación entre el flujo de caja operacional, EBIT, el ingreso residual y el rendimiento del sector es mucho mayor que el relacionado con el EVA.
También se encontraron estudios en Europa; los primeros trabajos se realizaron en Reino Unido (Strong, 1993). En Asia, se encontró abundante literatura de diferentes países, principalmente de China y la India. En América Latina existen trabajos realizados en México por Saavedra y Saavedra (2012), y en Brasil, por Joaquim et al., (2018). A continuación, se realiza un resumen sobre las investigaciones empíricas del EVA y su relación con el retorno de las acciones:
Año | País de Estudio | Autores | Conclusiones |
---|---|---|---|
1991 | Estados Unidos | Biddle y Seow (1991), y Biddle et al., (1997) | El EVA no tiene una relación con las ganancias reportadas. |
1993 | Reino Unido | Strong (1993) | Los niveles de ganancia explican el retorno del capital. |
1994 | Estados Unidos | Stewart (1994) | El EVA explica mejor el rendimiento de las acciones que otros indicadores financieros. |
2000 | Estados Unidos | Garvey y Milbourn (2000) | El EVA tiene una relación positiva con el precio de la acción. |
2004 | Estados Unidos | Copeland et al., (2004) | No existe una relación entre el EVA y el rendimiento de las acciones. |
2004 | Australia | Worthington y West (2004) | El EVA tiene una mayor explicación en los rendimientos de las acciones que otras variables contables. |
2007 | Grecia | Maditinos et al., (2007) | Las ganancias por acción tienen una mayor explicación que el EVA en el rendimiento de las acciones. |
2008 | Estados Unidos | Visaltanachoti y Luo (2008) | El flujo de caja operacional, EBIT, beneficio residual y el rendimiento del sector tiene una mejor relación que con el EVA. |
2008 | India | Mittal et al., (2008) | El EVA puede predecir el precio de mercado de las acciones de las empresas que cotizan en la bolsa de la India. |
2011 | Irán | Arabsalehi y Mahmoodi (2011) | El EVA no tiene una relación con el rendimiento de las acciones de las empresas que cotizan en Teherán. |
2011 | China | Tan et al., (2011) | Existen correlaciones significativas entre el EVA y la mayoría de las medidas de desempeño como GPA, utilidad neta, entre otras. Así mismo, el EVA es superior a las medidas contables tradicionales en su asociación con el valor agregado de mercado, lo que implica que el EVA puede reflejar el cambio del valor de la empresa de manera más eficiente. |
2014 | Reino Unido | Al-Omush (2014) | Las empresas que cotizan en la bolsa de Londres, que adoptan EVA como un plan de compensación y herramienta de gestión, superan los valores de mercado. |
2014 | República Chea | Beranová et al., (2014) | Hay una correlación entre el EVA y el índice bursátil de la bolsa de la región de Zlin en la República Checa. |
2014 | Pakistán | Awan et al., (2014) | El EVA afecta el valor de las acciones en las empresas que cotizan en la bolsa de Pakistán. |
2015 | Bangladesh | Ahmed (2015) | El EVA explica de mejor forma que el valor agregado de mercado el precio de las acciones de los bancos islámicos en Bangladesh. |
2016 | India | Gupta y Sikarwar (2016) | El EVA explica el valor del mercado de las acciones de las empresas que cotizan en la bolsa de la India. |
2016 | Malasia | Nakhaei et al., (2016) | No existe una relación entre el EVA y el rendimiento de las acciones de empresas financieras. |
2016 | Emiratos Árabes | Fayed y Dubey(2016) | El EVA momentum no tiene una relación con el retorno de las acciones que cotizan en la bolsa de valores de EAU. |
2017 | India | Reddy y Narayan (2017) | El EVA no tiene una relación con el rendimiento de las acciones a diferencia del ROA y el ROE. |
2018 | India y China | Tripathi et al., (2018) | Los resultados son contradictorios: en la India se evidencia una relación positiva entre el EVA y el valor de mercado sobre el ROCE; en China se presenta una asociación negativa. Independiente del resultado, el EVA es la variable más apropiada para explicar el crecimiento económico de ambos países. |
2018 | Brasil | Joaquim et al., (2018) | A través de la correlación de Spearman y un modelo de regresión de panel con efectos aleatorios, se estudia la relación empírica que tiene el EVA y el rendimiento de las acciones en 178 empresas que cotizan en la bolsa de valores de Brasil durante el 2010 al 2015. Como resultado encontraron que las empresas tienen rendimientos negativos lo que genera una disminución en el valor esperado por los accionistas y existe una correlación positiva estadísticamente significativa en menor grado entre el EVA y el retorno de la inversión. |
2021 | Egipto | Omneya et al., (2021) | El EVA y EVA momentum explican el desempeño financiero de las empresas de la bolsa de valores de Egipto salvo el EVA con el ROE. El EVA momentum tiene una mejor explicación. |
2022 | Indonesia | Udiyana et al.(2022) | No hay efecto en el EVA en los retornos de las acciones de las empresas que cotizan en la bolsa de valores de Indonesia. |
Fuente: elaboración propia a partir del documento Lezama et al., (2020).
En el caso de Colombia, no existen investigaciones que apliquen modelos econométricos o análisis inferencial; lo que se encuentra son trabajos teóricos, abordando el concepto del EVA o valor agregado (Gómez, 2009; Herrera, 2014), que calculan el EVA a empresas o sectores particulares (Díaz, 2009; Sanchez y Valásquez, 2006; Carbal y Zambrano, 2012; Mosquera et al., 2015).
Con relación al EVA y al retorno de las acciones, en la revisión se encontraron dos investigaciones en Colombia: la primera es un análisis descriptivo y gráfico del sector petrolero de Arias et al., (2012), y la segunda, también similar, revisa cuatro empresas que cotizan en la bolsa de valores de Colombia de López et al., (2019).
Metodología
La investigación es cuantitativa puesto que se realiza una aplicación empírica de la teoría frente al EVA en el mercado accionario colombiano. Para el desarrollo del trabajo, y dar respuesta al objetivo, se plantearon tres hipótesis:
H0 Existe una correlación del EVA con otras medidas financieras.
H0 Explica mejor el EVA el retorno promedio que otras medidas financieras.
H0 El EVA afecta el comportamiento del retorno promedio de los principales sectores que cotizan en la bolsa de valores de Colombia.
Para comprobar la primera hipótesis se realizó un análisis correlacional y para las hipótesis dos y tres se aplicó un modelo econométrico de datos panel PCSE desbalanceado realizado en EViews. Toda la información se consultó a través de Bloomberg en los meses de mayo a junio de 2021, precio de las acciones, el spread del EVA y otros indicadores trimestrales desde enero del 2009 hasta diciembre de 2020 (tabla 4). La información, posteriormente, fue procesada y depurada para realizar el análisis.
Variable | Explicación | Autores |
---|---|---|
RENDTO: Retorno trimestral del sector |
|
De Wet y Du Toit (2007); Awan et al., (2014); Al-Omush (2014); Purnamasari (2015) y Joaquim et al., (2018). |
SPEVA: Spread del Valor económico agregado | Promedio del Spread del EVA trimestral de las empresas que hacen parte del sector. | De Wet y Du Toit (2007), Maditinos, Sevic y Theriou (2007), Awan et al., (2014), Purnamasari (2015), Reddy y Narayan (2017) y joaquim et al., (2018). |
ROE: Retorno sobre patrimonio | Promedio del ROE trimestral de las empresas que hacen parte del sector. | De Wet y Du Toit (2007), Maditinos et al., (2007), Reddy y Narayan (2017). |
ROIC: Retorno sobre el capital invertido | Promedio del ROIC trimestral de las empresas que hacen parte del sector. | Maditinos et al., (2007), Gupta y Sikarwar (2016) y Reddy y Narayan (2017). |
FCL: Flujo de caja libre | Promedio del flujo de caja libre trimestral de las empresas que hacen parte del sector. | Al-Omush (2014) y Reddy y Narayan (2017). |
NOPAT: Utilidad operacional después de impuestos | Promedio del NOPAT trimestral de las empresas que hacen parte del sector. | Maditinos et al., (2007), Al-Omush (2014) y Reddy y Narayan (2017). |
Nota: se excluyó la variable roa por problemas de colinealidad con el ROE.
Fuente: elaboración propia
De las 68 empresas que cotizan en la bolsa de valores de Colombia solamente se obtuvo información financiera del EVA y spread del EVA trimestral de 45, y en el caso de los retornos trimestrales, solo de 40 empresas debido a que no todas son acciones líquidas, es decir, tienen un precio de mercado producto de los movimientos diarios de compra y venta.
Adicionalmente, hubo empresas que iniciaron su cotización en el mercado en fechas posteriores al 2009, lo que al momento de realizar el cruce entre los datos de mercado y la información financiera las redujo solamente 31.
Así mismo, para facilitar el modelamiento y garantizar que la serie sea completa en el periodo de análisis, estas empresas se agruparon en cinco sectores (tabla 2 y 3) similar al trabajo de Saavedra y Saavedra (2012).
Sectores | Empresas con información completa |
---|---|
Financiero | 13 |
Industrial | 10 |
Energía | 5 |
Petróleo | 2 |
Comercial | 1 |
Total | 31 |
Fuente: elaboración propia
Sector | Empresas |
---|---|
Comercial | Grupo Éxito |
Energía | ISA |
Energía | Promigas |
Energía | Empresa Energía del Pacifico |
Energía | Gas Natural |
Energía | Grupo Energía de Bogotá |
Financiero | Banco Bogotá |
Financiero | Banco comercial Av Villas S.A. |
Financiero | Banco de Occidente |
Financiero | Banco Popular S.A. |
Financiero | Bancolombia |
Financiero | BBVA |
Financiero | Bolsa de Valores de Colombia S.A. |
Financiero | Corficolombiana |
Financiero | Davivienda |
Financiero | Protección |
Financiero | Grupo Aval |
Financiero | Grupo Sura |
Financiero | Grupo Bolívar |
Industrial | Cartón de Colombia S.A. |
Industrial | Celsia |
Industrial | Cementos Argos |
Industrial | Cemex |
Industrial | Construcciones el Cóndor S.A. |
Industrial | Inversiones Argos |
Industrial | Mineros S.A. |
Industrial | Nutresa |
Industrial | Valores Industriales S.A. |
Industrial | Tecnoglass Inc |
Petróleo | Ecopetrol |
Petróleo | Organización Terpel S.A. |
Fuente: elaboración propia
Cabe señalar que el EVA arroja un valor numérico que varía en proporción al tamaño de la empresa por lo que se tomó el spread del EVA que es la forma de expresarlo en porcentaje, de esta manera sirve para compararlo entre diferentes sectores, aunque la interpretación sigue siendo la misma, es decir, si es positivo la empresa crea valor, si es negativo lo destruye.
Igualmente, se hizo una revisión bibliográfica con el fin de justificar las variables utilizadas en el modelo. En la tabla 4 se resumen las variables y autores que la sustentan, y en la tabla 4 se muestra un resumen estadístico de los mismos. De lo anterior, se aplicó el siguiente modelo de datos panel:
Donde:
Ret it = Retorno promedio del sector i en el trimestre y año t
EVA it = Valor económico agregado del sector i en el trimestre y año t
ROE it = Retorno sobre patrimonio promedio del sector i en el trimestre y año t
ROIC it = Retorno sobre el capital invertido promedio del sector i en el trimestre y año t
FCL = Flujo de caja libre promedio del sector i en el trimestre y año t
NOPAT = NOPAT promedio del sector i en el trimestre y año t
Resultados
A continuación, se hace un resumen de los rendimientos y spread del EVA promedio trimestral por año. Como se puede apreciar en la tabla 5, el sector financiero es el único que desde el año 2013 ha estado creando valor en sus empresas, contrario a lo que sucede en el sector industrial, que lo destruye desde el año 2016. También se aprecia que el sector del petróleo en los años 2009, 2016 y 2020 destruyó valor.
Descripción | RDTO | ROE | ROIC | SPEVA | NOPAT | FCL |
---|---|---|---|---|---|---|
Media | 0,759282 | 9,071052 | 6,242845 | 0,996058 | 1689819, | 36751,34 |
Mediana | 1,002803 | 8,184864 | 5,518075 | 0,935854 | 1331171, | 1471,018 |
Máximo | 30,22014 | 39,02720 | 33,98610 | 22,99240 | 8158146, | 1328633, |
Mínimo | -38,98736 | -9,797300 | -17,85392 | -12,85070 | -5541506, | -326047,9 |
Desv. Est. | 9,644799 | 7,229452 | 6,229728 | 5,407441 | 1501441, | 130122,3 |
Sesgo | -0,439481 | 0,972979 | 1,045004 | 0,665208 | 0,571545 | 5,619364 |
Curtosis | 5,504872 | 5,558221 | 8,257836 | 5,026991 | 7,567510 | 51,50627 |
Obs. | 204 | 204 | 204 | 204 | 204 | 204 |
Fuente: elaboración propia con información de Eviews.
Año | Comercial | Energía | Financiero | Industrial | Petróleo | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Rnto | SpEVa | Rnto | SpEVa | Rnto | SpEVa | Rnto | SpEVa | Rnto | SpEVa | |
2009 | 14,7 | -4,7 | 9,8 | -3,1 | 10,8 | -3,9 | 11,8 | -3,2 | 4,9 | -6,0 |
2010 | 5,1 | -2,9 | -0,4 | -3,8 | 11,6 | -2,0 | 2,9 | -2,1 | 12,5 | 4,6 |
2011 | -3,3 | -1,6 | -4,2 | -4,3 | -4,6 | 1,1 | -4,6 | -1,5 | 0,6 | 10,8 |
2012 | -1,4 | -2,1 | 1,9 | -0,1 | 5,7 | -2,7 | 6,6 | 18,0 | ||
2013 | 2,8 | -2,2 | 0,4 | 1,4 | 0,0 | 0,4 | -9,4 | 9,6 | ||
2014 | 1,6 | 1,6 | 2,0 | 3,2 | -0,2 | 4,4 | -9,2 | 0,2 | ||
2015 | -21,7 | 0,8 | -0,6 | 5,8 | -2,7 | 2,3 | -6,9 | 4,3 | -16,2 | 2,2 |
2016 | 2,3 | 3,0 | 2,2 | 6,2 | 1,6 | 2,9 | 3,4 | -0,3 | 6,3 | -6,4 |
2017 | 1,2 | -4,2 | 0,9 | 3,9 | 0,5 | 2,0 | 0,7 | -0,3 | 8,7 | 1,4 |
2018 | -4,2 | 1,8 | -1,8 | -1,9 | -2,9 | 1,9 | -5,6 | -6,9 | -3,1 | 5,2 |
2019 | 2,4 | -3,9 | 4,5 | 2,5 | 5,9 | 2,4 | 3,8 | -5,2 | 3,2 | 5,9 |
2020 | 0,2 | -4,8 | 1,6 | 4,9 | -2,7 | 1,5 | 0,4 | -3,2 | -6,3 | -0,5 |
Fuente: elaboración propia
A pesar de la difícil situación que vivieron las empresas en el año 2020, producto de la pandemia, se puede observar que dos sectores crearon valor: el sector financiero y el de energía.
En los siguientes apartados se muestran los resultados del análisis de cada una de las hipótesis planteadas.
Existe una correlación del EVA con otras medidas financieras
Para la determinación de la correlación, considerando que los datos no son homogéneos, tienen exceso de curtosis y se aprecia no normalidad se aplica la prueba no paramétrica de correlación de Spearman.
Como se puede observar, en la tabla 7 el ROE se correlaciona estadísticamente con el NOPAT en un 0,43, con el ROIC 0,70 y con el spread del EVA 0,55. Así mismo, el ROIC se correlaciona con el NOPAT en un 0,49 y con el spread del EVA en 0,67.
Correlación | t- estadístico | Probabilidad | ||
---|---|---|---|---|
FCL | FCL | 1,000000 | ----- | ----- |
NOPAT | FCL | 0,101392 | 1,448512 | 0,1490 |
NOPAT | NOPAT | 1,000000 | ----- | ----- |
ROE | FCL | 0,100840 | 1,440547 | 0,1513 |
ROE | NOPAT | 0,439274 | 6,949661 | 0,0000 |
ROE | ROE | 1,000000 | ----- | ----- |
ROIC | FCL | 0,077626 | 1,106607 | 0,2698 |
ROIC | NOPAT | 0,497950 | 8,160928 | 0,0000 |
ROIC | ROE | 0,700071 | 13,93396 | 0,0000 |
ROIC | ROIC | 1,000000 | ----- | ----- |
SPEVA | FCL | 0,068224 | 0,971903 | 0,3323 |
SPEVA | NOPAT | 0,421011 | 6,596820 | 0,0000 |
SPEVA | ROE | 0,559717 | 9,599642 | 0,0000 |
SPEVA | ROIC | 0,678298 | 13,12004 | 0,0000 |
SPEVA | SPEVA | 1,000000 | ----- | ----- |
Fuente: elaboración propia con información de Eviews.
Con respecto al spread del EVA existe una correlación positiva con todas las variables salvo el FCL; con el NOPAT la correlación es de 0,42, el roe 0,55 y ROIC del 0,67. Este último es la correlación más alta de esta variable.
De lo anterior, no se rechaza la hipótesis de que existe una correlación del EVA con otras medidas financieras puesto que el Spread del EVA presenta una correlación positiva con el NOPAT, ROE y ROIC, y estos son significativos estadísticamente.
El EVA explica mejor el retorno promedio que otras entidades financieras
Para la selección del modelo de datos panel se aplicó primero la prueba de Hausman (1978).
Prueba de Hausman | Estadístico Chi-cuadrado | Probabilidad |
---|---|---|
Cross-sectionrandom | 2,446214 | 0,6543 |
Fuente: elaboración propia con información de Eviews.
Igualmente, se realizaron pruebas de especificidad en el modelo, las cuales mostraron problemas de autocorrelación, correlación cruzada y heterocedasticidad. Por lo tanto, como solución y siguiendo a Laverde, et al., (2019) se aplicó el modelo de datos panel no balanceado con errores estándar corregidos para panel (PCSE). A continuación, en la tabla 9, se muestran los resultados del modelo.
Variable | Coeficiente | Error estándar | Estadístico t | Prob. |
---|---|---|---|---|
C | -1,126320 | 1,318354 | -0,854338 | 0,3943 |
SPEVA | 0,167519 | 0,166278 | 1,007465 | 0,3154 |
ROE | 0,175714 | 0,126988 | 1,383701 | 0,1685 |
ROIC | -0,159751 | 0,153031 | -1,043913 | 0,2982 |
FCL | 6,12E-06 | 3,46E-06 | 1,768513 | 0,0790 |
NOPAT | 5,31E-07 | 4,36E-07 | 1,217519 | 0,2254 |
Fuente: elaboración propia con información de Eviews.
El FCL, con un nivel de confianza del 92 %, es la variable que mejor explica el comportamiento de los retornos trimestrales; el spread del EVA es la de menor, pues su probabilidad es la más alta. Sin embargo, ninguna de las variables es significativa estadísticamente a un nivel de confianza del 95 %.
En consecuencia, se rechaza la hipótesis nula; por lo tanto, el EVA no es más superior que otras medidas financieras como el ROE, ROIC, FCL y el NOPAT para explicar el comportamiento de los retornos promedios.
El EVA afecta el comportamiento del retorno promedio de los principales sectores que cotizan en la Bolsa de Valores de Colombia
Para comprobar la última hipótesis se realizó el modelo PCSE, dejando la variable independiente en el spread del EVA. En la tabla 10 se muestran los resultados:
Variable | Coeficiente | Error estándar | Estadístico t | Prob. |
---|---|---|---|---|
C | 0,799421 | 0,482469 | 1,656939 | 0,0994 |
SPEVA | 0,235634 | 0,122663 | 1,920986 | 0,0564 |
Fuente: elaboración propia con información de Eviews.
Como se puede apreciar, el coeficiente de la variable spread del EVA no es significativo estadísticamente, 5 % de significancia. Lo anterior demuestra que el EVA no afecta el comportamiento del retorno promedio de los principales sectores que cotizan en la bolsa de valores de Colombia; por lo tanto, se rechaza la hipótesis.
Discusión
A partir de los años noventa se han realizado estudios sobre el EVA en los que se ha discutido la relación con los precios de las acciones, y si está es mejor a otras medidas contables tradicionales (Kim et al., 2004). Basado en lo anterior, se realizó un estudio empírico sobre la relación del EVA con los retornos de las empresas que cotizan en la bolsa de valores de Colombia, y se encontró que el sector financiero desde el año 2013 ha estado creando valor, contrario a los resultados señalados por López et al., (2019), quienes encontraron que las empresas analizadas, del mercado colombiano, son destructoras de valor. Los sectores: comercial, industrial y petrolero si presentaron este resultado negativo en el año 2020, pero el sector con mayor destrucción de valor fue el de la de industria, que desde el 2016 presenta un EVA negativo.
Los resultados demuestran que el EVA si tiene una relación con otras mediciones financieras que, en el caso de Colombia, se correlacionaron con el NOPAT, ROE y ROIC. Estos resultados están en concordancia con lo dispuesto por Reddy y Narayan (2017), quienes encontraron una relación significativa entre el EVA y el ROE en las empresas de la India.
Respecto a si el EVA tiene mejor explicación frente a otras medidas financieras, los resultados arrojaron que el FCL tiene mayor explicación, y que el spread del EVA es el que menos relación presenta. Tampoco se encontró que el EVA afecte el comportamiento de los retornos de los principales sectores que cotizan en la bolsa de valores de Colombia.
Al contrario que Awan et al., (2014), Purnamasari (2015) y Joaquim et al., (2018) quienes en diferentes países mencionan que el EVA puede afectar tanto positiva o negativamente el precio de la acción. Así mismo, indican que el EVA afecta de una forma mayor al precio de la acción que otras medidas como el roe, roa, upa, el ingreso residual e indicadores de rendimiento.
Esta misma postura la toma Stewart (1994), pues señala que el EVA se correlaciona más con los rendimientos de las acciones que con las medidas contables tradicionales, por lo que, según el autor, lo convierte en una herramienta de compensación más deseable. De esta forma, el EVA tiene un contenido de información más relevante e incremental que las medidas contables para analizar la creación de valor para los accionistas (Gupta y Sikarwar, 2016).
Sin embargo, Gjesdal, 1981, (citado por Garvey y Milbourn, 2000) menciona que la correlación con los rendimientos de las acciones no se puede considerar una medida de desempeño que adiciona valor, puesto que la medida que tiene la mayor correlación con los rendimientos es en sí la misma, es decir, si la correlación fuera el único objetivo de las empresas, estas deberían usar el precio de las acciones como compensación e ignorar las demás medidas.
No obstante, la mayor fortaleza que tiene el EVA es que es una medida que, a diferencia del precio de las acciones, se puede descomponer a nivel divisional y a niveles más bajos de la organización, lo que facilita esta medición.
Otra de las ventajas, como lo señala Young y O’Byrne (2003), es que el EVA permite tener una conexión entre la medida de desempeño interna y la evaluación realizada por el mercado de capitales. De esta forma, la aplicación del EVA en una empresa que cotiza en la bolsa es verificar si esta tiene una capacidad explicativa con el retorno de las acciones, puesto que, como lo señala Stewart (1991), para obtener buenos resultados el EVA debe estar completamente integrado en las empresas y debe estar vinculado en un esquema de compensación de tal forma que los gerentes tengan un incentivo de maximizarlo (Stewart, 1991).
Finalmente, la ausencia de relación de las mediciones financieras y el spread del EVA con los retornos de las acciones implica que estos están impulsados por otros factores externos y no por el desempeño interno (De Wet y Do Toit, 2007). Esto abre la posibilidad de analizar el comportamiento del precio frente a otras variables exógenas de la empresa.
Conclusiones
Uno de los métodos más aceptados para evaluar el desempeño en una empresa es el valor económico agregado (EVA), que mide de forma cuantitativa el valor económico que genera una empresa, y en la medida en que el indicador es mejor, se espera un incremento en el valor de la empresa.
Las primeras investigaciones que relacionan las ganancias con los precios de las acciones se originaron en los Estados Unidos, por esta razón se han realizado trabajos en los que se han obtenido diferentes resultados según el país, el periodo de tiempo y el tipo de metodologías empleadas; esto conlleva a que no haya un consenso sobre la relación del EVA y el comportamiento de los precios de las acciones.
Con respecto a Colombia los trabajos, en los que se explica el concepto del EVA, son principalmente teóricos, así como investigaciones en empresas o sectores específicos. En el caso de trabajos relacionados con el mercado de valores, se encontró el de Arias et al, (2012) y el de López et al, (2019), pero ninguno aplica un análisis correlacional o algún modelo econométrico para su explicación, lo que facilita que esta investigación actualice y emplee nuevas técnicas para su desarrollo.
Así mismo, el cálculo del spread del valor económico agregado es una medida que permite comparar el EVA entre sectores y empresas, dado que este es un porcentaje sobre la generación valor que facilita la comparación del cálculo del EVA, y que depende del tamaño de la empresa.
La investigación tuvo como objetivo analizar la relación del EVA con los retornos del mercado accionario colombiano para los periodos 2009 al 2020. Para el desarrollo se plantearon tres hipótesis para abordar el problema. Entre los principales resultados se encontró que el sector financiero es el único que desde el año 2013 ha estado creando valor en sus empresas; contrario a esto, el sector industrial desde 2016 lo ha estado disminuyendo.
A pesar de la difícil situación que se presentó en 2020, producto de la pandemia, pues se afectó toda la economía del país, el sector financiero y el de energía fueron los únicos que generaron valor en ese periodo.
De esta forma se comprueba que el sector financiero, en Colombia, en los últimos años ha estado creando valor y no solo generando utilidades. Igualmente, llama la atención que el sector industrial este destruyendo valor en línea al fin de la bonanza de los países latinoamericanos que duró desde el 2009 al 2015.
También se encontró que el spread del EVA presenta una correlación positiva y estadísticamente significativa con el NOPAT, ROE y ROIC. Lo que permite comprobar que el uso de estos indicadores financieros para medir el desempeño de una empresa es válido pues está muy relacionado a la generación de valor.
Así mismo, los resultados señalan que el Spread del EVA tiene la menor explicación frente a las demás variables, siendo el mejor el FCL. Además, el EVA no afecta el comportamiento de los retornos de los principales sectores que participan en la bolsa de valores de Colombia.
Estos resultados van en contra a la postura de Stewart (1994) quien señala que el EVA se correlaciona más con los rendimientos de las acciones que otras medidas financieras, pues este tiene un contenido de información más relevante e incremental para analizar la creación de valor.
Sin embargo, Gjesdal, 1981 (citado por Garvey y Milbourn, 2000) señala que si el objetivo es la correlación del precio de las acciones pues este mismo sería el mejor frente a las demás medidas. No obstante, la fortaleza del EVA es que a diferencia del precio de las acciones este se puede descomponer a nivel de división y en niveles más bajos de la organización lo que permite la medición del desempeño en un mayor grado de detalle.
Lo que hace que el EVA tenga una conexión entre la medida de desempeño interna y la evaluación que realiza el mercado de capitales, de esta manera se recomienda que una empresa que cotice en la bolsa de valores y quiera aplicar el EVA, deba verificar la capacidad explicativa de este con los retornos de las acciones. Además, según lo señala Stewart (1991) para obtener buenos resultados el EVA debe estar integrado en la empresa y en el esquema de compensación de esta manera los gerentes tengan un incentivo de maximizarlo.
También, la ausencia de una relación de las medidas financieras y el Spread del EVA con los retornos de las acciones implica que los precios están impulsados por otros factores externos, que en futuras investigaciones sería importante abordar cuales son aquellas variables exógenas que afectan su comportamiento.
Finalmente, una de las limitantes fue la disponibilidad de la información tanto financiera como del precio de las acciones, pues a pesar de que los datos fueron consultados en Bloomberg, no toda está actualizada y algunas acciones no generan movimiento de compra y venta diaria lo que dificulta obtener el precio de mercado. Así mismo, quedaría pendiente para futuras investigaciones comparar el EVA con otras mediciones financieras para determinar la relación con esas variables.