Revista Analisis Financiero 112 by IEAF FEF

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Análisis Financiero

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Fernando Gallardo Olmedo , Prosper Lamothe Fernández y Mariano Méndez Suárez HERRAMIENTAS DE GESTIÓN DE RIESGOS BASADAS EN MODELOS DE SIMULACIÓN PARA CARTERAS DE ACTIVOS INMOBILIARIOS

Cristina Gutiérrez López EL CONTRADICTORIO PAPEL DE BASILEA II EN LA CRISIS FINANCIERA ACTUAL: ¿ACENTÚA EL CICLO ECONÓMICO?

Luis Ferruz Agudo, Fernando Coca Villalba e Isabel Marco Sanjuán ANÁLISIS DE ESTILO DE LOS FONDOS DE INVERSIÓN INMOBILIARIOS EN ESPAÑA: ÍNDICES DE CRECIMIENTO Y VALOR

Carlos Contreras y Pablo San Román CICLO DE NEGOCIO Y RENTABILIDAD BANCARIA EN LA FINANCIACIÓN DE ADQUISICIONES

Francisco J. López Lubián y Carlos Berastain VALORACION FUNDAMENTAL EN ENTIDADES FINANCIERAS

Alvaro Ispizua Mendieta ESTRATEGIA ANTE EL RIESGO DE GANADORES Y PERDEDORES: ANÁLISIS DE LOS FONDOS DE RENTA VARIABLE NACIONAL

112 PRIMER CUATRIMESTRE 2010 QUINTA QUINTA EPOCA. EPOCA. P.V.P. P.V.P. 13 13 € €

Nº112 PRIMER CUATRIMESTRE 2010

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INSTITUTO ESPAÑOL DE ANALISTAS FINANCIEROS

FUNDACIÓN DE ESTUDIOS FINANCIEROS

MIEMBRO DE LA FEDERACIÓN EUROPEA DE ASOCIACIONES DE ANALISTAS FINANCIEROS (EFFAS)

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Análisis Financiero CONSEJO EDITORIAL PRESIDENTE DEL CONSEJO EDITORIAL XAVIER ADSERÀ GEBELLí IEAF - FEF

CÉSAR ALIERTA IZUEL

PROSPER LAMOTHE FERNANDEZ

Telefónica

Universidad Autónoma de Madrid

CLAUDIO ARANZADI MARTINEZ

OTTO LUCIUS

FEF y CDTI

Karl-Franzens Universität Graz

VALENTÍN AZOFRA PALENZUELA

JUAN MASCAREÑAS PÉREZ-IÑIGO

Universidad de Valladolid

Universidad Complutense de Madrid

MÁXIMO BORRELL VIDAL

JAVIER MONZON DE CACERES

Universitat Rovira i Virgili

Indra

GUILLERMO DE LA DEHESA ROMERO

ALDO OLCESE SANTONJA

Aviva

Real Academia de CC. Económicas y Financieras

PABLO FERNANDEZ LÓPEZ IESE

EMILIO ONTIVEROS BAEZA Universidad Autónoma de Madrid

SANTIAGO FERNÁNDEZ VALBUENA Telefónica

MARIANO RABADAN FORNIÉS

MÁXIMO FERRANDO BOLADO

Inverco

Universidad de Valencia

MICHAEL THEOBALD

LUIS FERRUZ AGUDO

University of Birmingham

Universidad de Zaragoza

IGNACIO VELEZ PAREJA

FERNANDO GÓMEZ-BEZARES PASCUAL

Universidad Tecnológica de Bolívar

Universidad de Deusto

SECRETARIO DEL CONSEJO EDITORIAL RAFAEL SARANDESES ASTRAY-CANEDA IEAF - FEF

DIRECTOR JUAN MASCAREÑAS PÉREZ-IÑIGO Universidad Complutense de Madrid

COMITÉ DE REDACCIÓN FERNANDO GÓMEZ-BEZARES PASCUAL Universidad de Deusto Año inicial de publicación: 1973 Frecuencia: Trimestral Bases de datos e índices: Dialnet, Compludoc Clasificación Unesco: 531,102 Gestión Financiera Clasificación JEL: G- Economía Financiera Clasificación Decimal: 336, 336.7

JOSÉ LUIS MARTÍN MARÍN Universidad Pablo de Olavide

TERESA CORZO SANTAMARÍA Instituto de Empresa

Editan: Instituto Español de Analistas Financieros y Fundación de Estudios Financieros . Dirección: Avda. del Brasil, 17 - 3ª A-B. 28020 MADRID. Teléfono: 91 563 19 72 (4 líneas). Fax: 91 563 25 75. Maquetación e Impresión: RARO Producciones, S. L. Depósito legal: M. 39856-1973 - ISSN: 0210-2358

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SUMARIO

Introducción Juan Mascareñas Herramientas de gestión de riesgos basadas en modelos de simulación para carteras de activos inmobiliarios Fernando Gallardo Olmedo , Prosper Lamothe Fernández y Mariano Méndez Suárez El contradictorio papel de Basilea ll en la crisis financiera actual: ¿acentúa el ciclo económico? Cristina Gutiérrez López Análisis de estilo de los fondos de inversión inmobiliarios en españa: Índices de crecimiento y valor Luis Ferruz Agudo, Fernando Coca Villalba e Isabel Marco Sanjuán Ciclo de negocio y rentabilidad bancaria en la financiación de adquisiciones Carlos Contreras y Pablo San Román Valoracion fundamental en entidades financieras Francisco J. López Lubián y Carlos Berastain Estrategia ante el riesgo de ganadores y perdedores: Análisis de los fondos de Renta Variable Nacional Alvaro Ispizua Mendieta

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INTRODUCCIÓN Este número, 112, de la revista Análisis Financiero es el primero de su ya larga historia en la que cada uno de los trabajos publicados han sido revisados por dos evaluadores anónimos lo que garantiza su calidad. Este proceso no es privativo de las revistas científicas de investigación académica, si no que también aparece en revistas que publican trabajos dedicados a servir de enlace entre el mundo profesional y el académico como es el caso de Análisis Financiero. Es decir, trabajos que generen valor añadido para los estudiosos y los profesionales del análisis financiero y que podrán consistir en investigaciones cuyas conclusiones sean de utilidad para los analistas, o ensayos y métodos de valoración y de análisis que muestren los avances o las mejoras en las finanzas corporativas y en el análisis financiero.

impacto que pueda tener sobre los ciclos del sistema financiero. El crédito suele presentar características procíclicas, ya que las entidades financieras lo restringen como consecuencia del aumento de posibles impagos cuando la economía entra en recesión, profundizando con esa medida la situación del ciclo económico, agravando las dificultades del resto de agentes y afectando, en definitiva, a la economía real.

Veamos, seguidamente, cuáles son los trabajos que inician esta nueva etapa de la revista.

Los profesores Ferruz, Coca y Marco presentan en el tercer trabajo de este número un estudio sobre los factores de riesgo basados en el crecimiento y el valor de las viviendas residenciales. El análisis de los dos factores de riesgo, que tradicionalmente han sido utilizados en el análisis de los mercados financieros, se aproximan al mercado inmobiliario con el objetivo de la creación de dos índices de estilo. Su conclusión es que se ha evidenciado un predominio estadísticamente significativo del estilo crecimiento sobre el valor, en las inversiones en vivienda efectuadas por los fondos de inversión inmobiliarios en España, durante la denominada “burbuja inmobiliaria”. Por otra parte, supone una mejora de la información tanto para el inversor sobre el binomio riesgo rentabilidad, como una aportación de índices de estilo que supone para analistas inmobiliarios y gestores de fondos una mejora en la selección de activos y evaluación del riesgo.

En el primer trabajo sus autores los profesores Gallardo, Lamothe y Méndez nos muestran el funcionamiento y la utilidad de los modelos de gestión de riesgos que se aplican a los fondos de inversión que gestionan el alquiler de activos inmobiliarios y que son similares a los REIT (Real State Investment Trust). Los autores muestran cómo funcionan dichos fondos y cómo se mide su riesgo a través de la tasa interna de rendimiento en riesgo. Se ha prestado especial atención al riesgo de tipos de interés y su simulación, dada la alta sensibilidad de este tipo de fondos a las variaciones de los tipos de interés por su usual grado de apalancamiento.

En el cuarto trabajo, los profesores Contreras y San Román estudian el ciclo de negocio y la rentabilidad bancaria en la financiación de operaciones de adquisición de empresas. Concluyen que el impacto de la crisis en el retorno sobre activos neto de costes de estructura y de provisiones específicas esperadas de la actividad de financiación de adquisiciones, sin considerar el impacto negativo del encarecimiento de la financiación obtenida por los bancos, es positivo, incrementándose la rentabilidad en unos 237 puntos básicos como consecuencia de una mejora en el margen neto, en los costes de estructura y por las menores provisiones esperadas.

En el segundo trabajo, la profesora Cristina Gutiérrez analiza las posibles consecuencias que el esquema regulador de Basilea II tiene sobre el riesgo de crédito centrándose especialmente en el

Los profesores López Lubián y Berastain nos presentan una metodología para valorar una entidad financiera a través del descuento de flujos de caja. Como el capital económico es un factor determi-

En la misma idea de lo anterior se van a ir realizando una serie de cambios en la revista como, por ejemplo, la apertura internacional del Comité Científico de la misma, una nueva página web, la posibilidad de publicar trabajos en inglés -lo que favorecerá el impacto internacional de los artículos publicados en Análisis Financiero-, su indexación progresiva en índices de calidad, etcétera.

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nante de la capacidad de crecimiento de un banco y, por lo tanto, de su valor económico, ambos proponen una metodología para captar el valor intrínseco de un banco a través de estimar el valor económico de los Recursos Propios que cumple los niveles mínimos de solvencia requeridos por el regulador. Un análisis de sensibilidad permite determinar la incidencia en el valor económico total de variaciones parciales de algunos generadores de valor. En el último trabajo, el profesor Ispizúa analiza la reacción de los gestores de carteras en función del desempeño relativo durante el año respecto a otros fondos de su misma categoría. Los fondos españoles que invierten en Renta Variable nacional cambian la composición de su cartera en función de su posición relativa respecto a sus competidores. Aquellos fondos con un mal desempeño al comienzo del año incrementan el riesgo de sus carteras en mayor medida que lo hacen aquellos fondos que tienen un buen comienzo de año. Este fenómeno se observa independientemente de la antigüedad del fondo, el tamaño, las comisiones o la inversión media por partícipe.

Juan Mascareñas

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Fernando Gallardo Olmedo*,Prosper Lamothe Fernández** y Mariano Méndez Suárez***

Herramientas de gestión de riesgos basadas en modelos de simulación para carteras de activos inmobiliarios RESUMEN La Ley 11/2009 de Sociedades Anónimas Cotizadas de Inversión en el Mercado Inmobiliario, SOCIMI, pretende impulsar el mercado inmobiliario español mediante la explotación a través de alquiler de activos inmobiliarios ubicados en España, similares a los REIT (Real State Investment Trust). Dada la experiencia práctica de los autores en la creación de herramientas de gestión y simulación de este tipo de fondos, se ilustra la utilidad de este tipo de modelos y se explican las claves de su arquitectura, teniendo en cuenta los principales ratios de gestión y de análisis de riesgo (TIR en riesgo). Se ha prestado especial atención al riesgo de tipos de interés y su simulación, dada la sensibilidad de este tipo de fondos al escenario de tipos por su usual grado de apalancamiento. Se concluye con la explicación de los modelos de valoración, herramienta crucial para el análisis tanto por los gestores como por los participes del desenvolvimiento económico del fondo. Palabras clave: SOCIMI, modelos gestión fondos inmobiliarios, TIR en riesgo.

ABSTRACT The Law 11/2009 of “Sociedades Anonimas Cotizadas de Inversión en el Mercado Inmobiliario (SOCIMI) pretend to impulse the Spanish real estate market, creating a figure similar to the Real Estate Investment Trust (REIT). The authors explain their practical experience in the creation of models of management and simulation of this kind of assets. Focusing in the architecture, main ratios and risk analysis (IRR at Risk). Interest rate simulation models are explained due to the sensibility of this kind of assets to them, because of their typical high levels of leverage. Also is explained the valuation methods, that is the crucial tool for the analysis of performance of the fund for both the managers and investors. Key words: SOCIMI, real estate investment funds management models, IRR at risk. Recibido: Diciembre 2009

Aceptado: Enero 2010

INTRODUCCIÓN La explotación de carteras de activos inmobiliarios a través de sociedades de inversión en este tipo de activos se va a ver impulsada por la Ley 11/2009, por la que se regulan las Sociedades Anónimas Cotizadas de Inversión en el Mercado

Inmobiliario, más conocidas a través de su acrónimo SOCIMI. Esta Ley pretende impulsar el mercado inmobiliario español mediante la explotación, a través del alquiler, de activos inmobiliarios ubicados en España. Esta figura jurídica está en línea con los REIT (Real Estate Investments Trusts) que existen en varios países de nuestro entorno.

* Profesor Asociado de Finanzas UAM ** Catedrático de Finanzas UAM *** Profesor ESIC Business & Marketing School Gallardo Olmedo, Fernando - Lamothe Fernández, Prosper - Méndez Suárez, Mariano: Herramientas de gestión de riesgos basadas en modelos de simulación para carteras de activos inmobiliarios. Análisis Financiero n° 112. 2010. Págs.: 06-17

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HERRAMIENTAS DE GESTIÓN DE RIESGOS

Este trabajo pretende mostrar las herramientas de gestión de riesgos, basadas en modelos de simulación, que pueden ser utilizadas por las SOCIMIs. Además de las referencias a la literatura sobre el tema, este trabajo se fundamenta en la experiencia práctica de los autores en la aplicación de modelos de simulación y de gestión de riesgos en varios REITs europeos durante los últimos cinco años. Tras esta introducción, exponemos en el siguiente apartado la utilidad de los modelos de simulación y gestión de riesgos en sociedades que explotan activos inmobiliarios, con una especial referencia a las SOCIMI españolas. En segundo lugar, se describe la arquitectura que ha de tener una herramienta de este tipo para que pueda añadir valor en la gestión de las sociedades mencionadas. En tercer lugar, se describen los ratios y medidores de creación de valor para el accionista utilizados generalmente en esta industria. El siguiente apartado analiza la gestión de los riesgos asociados a estas inversiones, para lo cual se exponen los principales riesgos y las técnicas de medición y cobertura de los mismos. En quinto lugar, dedicamos una especial atención a los modelos de predicción de los tipos de interés, ya que el riesgo de interés es muy relevante debido al habitual apalancamiento financiero de estas inversiones. Terminamos con un apartado en el que presentamos los modelos de valoración de los activos inmobiliarios, el cual es un tema crucial en la rentabilidad de las inversiones inmobiliarias.

1. UTILIDAD DE LOS MODELOS DE SIMULACIÓN Y DE GESTIÓN DE RIESGOS PARA LAS SOCIMIS La principal característica que dota de atractivo a las SOCIMIs es el trato fiscal favorable en relación con el régimen fiscal general de las sociedades anónimas. Pero también hay otras características peculiares de las SOCIMI que es preciso considerar. Desde el punto de vista de este trabajo, queremos resaltar dos de ellas: (i) son empresas cotizadas, y (ii) tienen una obligación de repartir beneficios entre los accionistas. Al tratarse de empresas cotizadas, es muy importante la transparencia respecto a la información de calidad que se ha de suministrar al mercado bursátil. Dentro de esta información, resalta sobremanera la relacionada con los riesgos de los activos inmobiliarios, por lo que una herramienta del tipo que vamos a presentar, resulta de gran utilidad para los gestores de las SOCIMIs. Asimismo, las obligaciones en materia de reparto de beneficios harán que las comparaciones de rentabilidades obtenidas por distintas SOCIMIs sean segui-

das muy de cerca por el mercado y los analistas. Los modelos que proponemos también ayudan en este punto. Los modelos de simulación y de gestión de riesgos que planteamos tienen las siguientes utilidades concretas: 1. Sirven para realizar simulaciones y valorar riesgos. Los modelos admiten varios tipos de simulaciones en las que se observa cómo se comportan los medidores de rentabilidad y de la performance de la cartera de activos inmobiliarios. Dichos escenarios son los siguientes: • Escenario base. Se trata de los resultados obtenidos con las hipótesis más probables según los gestores. • Escenarios de stress. Ahora se trata de modificar las hipótesis del modelo, de un modo negativo y factible, y observar cómo se comportan los medidores de rentabilidad en cada uno de los escenarios simulados. También se puede analizar qué ocurre con hipótesis más favorables, pero el análisis anterior es el que añade más valor a la gestión de la cartera. Como se verá más adelante, las hipótesis más sensibles sobre la rentabilidad de los activos, y por ende, de la cartera, son la inflación, los tipos de interés y la tasa de ocupación de los activos. Esta última variable está correlacionada con los escenarios macroeconómicos del país en donde esté ubicado el activo inmobiliario. • Generación de escenarios mediante procesos estocásticos. En el apartado anterior analizamos escenarios uno a uno. Este planteamiento consiste en generar un número elevado de escenarios y analizarlos conjuntamente. Esto se logra definiendo algunas variables de forma estocásticas. Estas variables han de ser las más sensibles, esto es, las que acabamos de mencionar en el párrafo anterior. Una variable estocástica se define mediante una función aleatoria. Aunque más adelante perfilaremos estas funciones, vamos a poner un ejemplo sencillo con la variable tasa de ocupación. Imaginemos que en el escenario base estamos considerando, para un año, una tasa de ocupación de un activo del 80%. Creemos que ese valor es el más probable, pero no estamos seguros. Podemos definir la tasa de ocupación como una variable aleatoria cuyo valor mínimo sea 70% y el máximo del 90%. A continuación utilizamos una aplicación informática (el modelo) para que genere 5.000 escenarios, por ejemplo, en los que en cada uno de ellos hay un valor, comprendido dentro

Gallardo Olmedo, Fernando - Lamothe Fernández, Prosper - Méndez Suárez, Mariano: Herramientas de gestión de riesgos basadas en modelos de simulación para carteras de activos inmobiliarios. Análisis Financiero n° 112. 2010. Págs.: 06-17

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de los límites mencionados, para la tasa de ocupación. Cada uno de los 5.000 escenarios tendrá un medidor de la rentabilidad del activo y de la cartera. El siguiente paso consiste en analizar conjuntamente (mediante un histograma, por ejemplo) los 5.000 resultados del medidor y su distribución. Si hay muchos datos con valores negativos o con valores positivos muy bajos, la performance del activo será muy sensible a variaciones en la variable aleatoria seleccionada. Los procesos estocásticos se pueden aplicar a distintas variables sensibles por separado para analizar la sensibilidad individual, o de un modo conjunto con varias variables aleatorias a la vez. 2. Sirven para contratar instrumentos de cobertura de los riesgos. La segunda utilidad del modelo se engarza con la primera. Una vez analizados los riesgos, puede resultar interesante cubrir algunos de ellos con instrumentos disponibles en el mercado, como por ejemplo swaps de inflación, de tipos de interés y opciones sobre tipos de interés como caps y collars. Los inversores y los analistas valoran positivamente la cobertura de riesgos por parte de los gestores. 3. Sirven para diseñar planes de contingencia. El análisis de riesgos sirve también para diseñar actuaciones, y ver qué ocurre en el modelo, en el caso de que los resultados estén por debajo de lo esperado. A modo orientativo, los planes de contingencia deben de contemplar, entre otras, las siguientes actuaciones: (i) planes de descuentos comerciales y otras iniciativas comerciales en caso de baja tasa de ocupación, (ii) diferimiento de la venta de activos en caso de bajas valoraciones, (iii) venta de activos no rentables, (iv) adquisición de nuevos activos, (v) políticas de restructuración de la deuda.

cio y su impacto en los medidores de rentabilidad. La herramienta que proponemos cumple perfectamente este importante cometido.

2. ARQUITECTURA DE LOS MODELOS DE SIMULACIÓN PARA CARTERAS DE INVERSIONES INMOBILIARIAS Cuando se aborda el tema de la arquitectura de los modelos de simulación para carteras inmobiliarias hay que hacer varias distinciones. Habría que tratar la arquitectura relacionada con el software utilizado y la de los subsistemas del modelo. Hay distintas alternativas de software. En nuestra experiencia nos hemos decantado por la combinación de Hojas de Cálculo Excel con el programa Crystal Ball. El uso de Excel está muy extendido entre todo tipo de usuarios. El programa Crystal Ball se utiliza para simular los procesos estocásticos que hemos comentado más arriba. Este programa tiene tres aspectos muy positivos: su uso es muy fácil, los resultados se obtienen rápidamente y se “acopla” perfectamente con las hojas Excel a través de iconos sobre la misma hoja de cálculo. En lo que respecta a la arquitectura de los subsistemas del modelo, se podría resumir tal y como aparece en la Figura 1.

Arquitectura operativa de los modelos de simulación para carteras de activos inmobiliarios

4. Sirven para facilitar la comunicación interna de los gestores de la sociedad. La herramienta permite que las personas que trabajan en la gestión de los activos inmobiliarios, en los distintos niveles, dispongan de un instrumento sobre el que se pueda discutir las distintas alternativas de la gestión. Asimismo permite “almacenar” el conocimiento de las personas, lo cual es muy útil en los casos de movilidad laboral. 5. Sirve para facilitar la comunicación externa con los accionistas y los analistas. Tal y como se apuntaba al principio, las SOCIMIs han de estar en contacto con accionistas y analistas y han de explicar con detalle los riesgos del nego-

Figura 1

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El objetivo final es obtener los resultados y la rentabilidad de cada activo, lo cual genera los resultados y los ratios de performance de la cartera y, por ende, la rentabilidad de los accionistas. Para llegar hasta aquí, el modelo establece unas hipótesis y unas estrategias, y hace uso de unos “motores” de simulación para los aspectos más sensibles. Las hipótesis macroeconómicas (cuadro macroeconómico, inflación y tipos de interés) condicionan las hipótesis operativas (tasa de ocupación) y financieras (coste de la deuda, yield inmobiliario) de los activos. Por otro lado, tanto las hipótesis operativas como financieras de los activos vienen influenciadas por las estrategias de los gestores (política de endeudamiento, descuentos aplicados, publicidad, etc). También están condicionadas por la actuación de los competidores en el mercado en donde están ubicados los activos. Los denominados “motores de simulación” son herramientas que incorpora el modelo para tratar de un modo más sofisticado aquellas hipótesis que influyen decisivamente en la performance de la cartera de activos. De acuerdo con nuestra experiencia, es preciso desarrollar con detalle los siguientes temas: previsión de tipos de interés, valoración de los activos inmobiliarios, apalancamiento financiero de los activos, y gestión de la cartera. Dada la importancia de estos temas, dedicamos los dos últimos apartados de este trabajo a los dos primeros temas citados. En lo que respecta al apalancamiento financiero de los activos, el análisis es menos sofisticado pero igual de importante. Hay que desarrollar una herramienta en la que el gestor pueda simular estrategias de refinanciación de la deuda si las circunstancias las requieren. Asimismo, es importante que se articule una línea de crédito, si fuese posible, para ajustar lo más rápidamente posible el ratio de endeudamiento real con el ratio objetivo.

tal por la revalorización del activo se producen con la enajenación del mismo, los cambios en la valoración del mismo pueden reflejarse en la cuenta de resultados, dada la importancia que tiene este tema en la rentabilidad de la explotación de un activo inmobiliario. Esta es una práctica habitual en las cuentas de los fondos y sociedades de inversión de este tipo de negocios. La estructura completa típica es la siguiente: + -

= ± = ± = ± =

Ingresos Operativos Gastos Operativos Gastos de la propiedad Gastos profesionales Gastos de los gestores Resultado Operativo Revalorización del activo Resultado total de explotación Resultado Financiero Resultado Total antes de impuestos Impuestos Resultado después de impuestos

Los ingresos operativos provienen de las rentas obtenidas por la explotación del activo, tanto recurrentes (alquileres, principalmente) como esporádicas (por ejemplo, ingresos por renovaciones). Dentro de los gastos operativos hay que distinguir tres categorías. En primer lugar están aquellos gastos operativos generados por la explotación del propio activo, tales como gastos de suministros no repercutidos a los inquilinos, reparaciones y gastos del personal encargado de la gestión operativa del activo. En segundo lugar están los gastos de profesionales externos, en donde, por ejemplo, nos encontramos con los gastos de auditoria y de tasación del activo. Finalmente, encontramos un epígrafe que recoge los gastos de los gestores de la cartera imputables a dicho activo. La diferencia entre ingresos y gastos operativos es el resultado operativo.

El cuarto motor citado es una herramienta que permita simular el efecto sobre la cartera de la venta de uno o varios activos, o la adquisición de activos con determinadas características que el usuario del modelo determine,

El epígrafe de revalorización del activo se suele calcular de la siguiente forma:

3. RATIOS Y MEDIDORES DE LA PERFORMANCE DE LA INVERSIÓN

+ +

La información primaria sobre los ratios y los medidores de la rentabilidad de los activos y de la cartera inmobiliaria proviene de la cuenta de resultados de cada activo. Dicha cuenta de resultados incorpora las variaciones en la valoración del activo entre dos periodos. Aunque las ganancias de capi-

Valoración al final del periodo Valoración al inicio del periodo Inversiones Desinversiones

En el caso de que se hayan realizado inversiones que mejoren el activo, éstas se deben de deducir, ya que el objetivo del cálculo de la revalorización es obtener un valor que refleje una mejora de valor por la gestión y la propia evolución del

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mercado inmobiliario. Algo parecido ocurre con las desinversiones. Si se ha desinvertido vendiendo una parte del activo, la valoración se verá mermada por esta circunstancia, por lo que procede añadir las desinversiones. El resultado financiero de un activo está relacionado con el uso del apalancamiento financiero. Es habitual que haya una carga hipotecaria sobre el activo inmobiliario, por lo que los intereses pagados se incluyen en este epígrafe. Asimismo, también se incluyen las liquidaciones, positivas o negativas, de productos financieros contratados para cubrir el riesgo de interés si el préstamo hipotecario se contrató a tipo variables. Es habitual contratar swaps de tipos de interés. También se pueden contratar opciones sobre tipos de interés. El epígrafe de los impuestos ha de incluir los pagos por el impuesto sobre sociedades que se pague sobre la base imponible. Si no se ha enajenado el activo, la base imponible no debe de incluir la plusvalía (o minusvalía) generada. En el caso de las SOCIMI españolas, el tipo impositivo se ha fijado en el 18%. En lo que respecta a las plusvalías generadas por la venta, se aplica el mismo tipo impositivo si se ha cumplido los requisitos de permanencia del activo en la cartera. No obstante, es conveniente reflejar en la partida de impuestos, aquella parte de impuesto “diferido” que aparece si el activo se va revalorizando. Esta cantidad se incluye en la cuenta de resultados pero no supone una salida de caja. La cuenta de resultados de la cartera se obtiene agregando las cuentas de los activos. En el caso de que hubiese transacciones cruzadas, habría que eliminarlas, si bien no son habituales. El cash flow de la cartera presenta la siguiente estructura: A)

Flujos de caja de entrada. Hay cuatro categorías de flujos positivos de caja: • Aportaciones de capital de los socios • Ventas de activos • Endeudamiento • Flujos de la cuenta de resultados correspondientes a la parte operativa. Flujos de caja de salida. Cabe señalar las siguientes categorías: • Intereses • Amortización de deuda • Adquisiciones de activos • Inversiones

• Impuestos • Dividendos La partida de dividendos desempeña un papel fundamental. La legislación española en materia de SOCIMI obliga a pagar dividendos a los accionistas en función de unos determinados parámetros. El valor neto de de los activos o NAV (Net Asset Value) es una variable muy utilizada en las carteras de activos inmobiliarios. Representa la riqueza neta que tienen los accionistas en la sociedad en un determinado momento. Es el equivalente al Patrimonio Neto del balance de una sociedad. El NAV a final de un periodo se calcula de la siguiente manera: + NAV final del periodo anterior + Resultado después de impuestos - Dividendos + Aportaciones de capital - Devoluciones de capital. El NAV inicial en el momento de creación de la sociedad está compuesto por las aportaciones iniciales de capital de los socios. Con ese dinero se adquieren activos y se empieza a gestionar la cartera. El valor neto de los accionistas o NAV aumentará con el resultado neto después de impuestos, el cual es la riqueza neta generada en un periodo de tiempo por la cartera de activos, ya sea en forma de flujos de caja netos positivos o de aumento de la valoración de los activos. El pago de dividendos, aunque sea percibido por los accionistas, minora el valor de su riqueza neta en la cartera, ya que se ha retirado riqueza de la misma. Lo mismo ocurre con las devoluciones de capital. En cambio, las nuevas aportaciones de capital para comprar nuevos activos aumenta la riqueza neta de la cartera. En lo que respecta a los ratios de creación de valor, son varios los que se utilizan en la industria. Podemos distinguir los siguientes: A) Ratios de rentabilidad de cada activo. La rentabilidad de cada activo se calcula aplicando el ROA (Return on assets) o Rentabilidad sobre los activos. El ROA de un activo inmobiliario se calcula dividiendo el resultado total sin intereses del periodo entre el valor medio del activo en ese periodo. En la práctica habitual se desglosa el ROA de un activo en función de sus distintos componentes en la cuenta de resultados. B) Ratios de rentabilidad de la cartera de activos. La rentabilidad de la cartera de activos se calcula aplicando también el

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ROA. El numerador y el denominador han de estar formados por las sumas de los numeradores y denominadores, respectivamente, utilizados para calcular los ROA individuales. C) Ratios de rentabilidad y rendimiento del accionista. Se utilizan dos ratios. En primer lugar está el ROE (Return on Equity) o rentabilidad del accionista. Se obtiene dividiendo el resultado total de la cartera entre el NAV. Al igual que en el resto de empresas, la comparación entre ROE (rentabilidad del accionista) y ROA (rentabilidad económica de los activos) nos permite ver el efecto positivo de la deuda para el accionista (si el ROE es mayor que el ROA) o negativo. Por otro lado, en el sector se utiliza profusamente, a pesar de los problemas metodológicos que plantea, la TIR del accionista. Este medidor tiene en cuenta exclusivamente las entradas y salidas de dinero que tienen los accionistas como consecuencia de la inversión.

4. GESTIÓN Y COBERTURA DE LOS RIESGOS EN INVERSIONES INMOBILIARIAS En este apartado vamos a tratar el tema crucial del tratamiento de los riesgos en la gestión de carteras de activos inmobiliarios. Comenzamos presentando los principales riesgos para, posteriormente, presentar las técnicas utilizadas para medir los riesgos. Se termina este apartado presentando los instrumentos de cobertura más utilizados. 4.1 Delimitación de riesgos La primera consideración que hay que plantearse a la hora de analizar los riesgos en general es que, dada la ausencia de mercados organizados para los activos inmobiliarios, escasean las referencias de primas de riesgo. Resulta necesario, por lo tanto, dedicar recursos de gestión al due dilligence, no sólo en el momento de adquisición y venta del activo, sino durante la gestión del mismo. Así, es usual realizar una o dos valoraciones al año acudiendo a empresas independientes especializadas en la valoración de este tipo de activos. La literatura sobre el tema coincide en alto grado en señalar los riesgos específicos de la inversión inmobiliaria1. Así, Bruegeman y Fisher (2008) cita los siguientes riesgos: negocio, financiero, liquidez, inflación, gestión, tipo de interés, legislativo, asociado al entorno y catastrófico. En base a la sistematización aparecida en la literatura, vamos a clasificar los riesgos en función de la forma de gestión de los mismos. En primer lugar, nos encontramos con los ries-

gos catastróficos. Los activos inmobiliarios son susceptibles de sufrir los efectos negativos de catástrofes tales como incendios, inundaciones, terremotos, etc. Estos riesgos son del tipo de riesgos puros, de acuerdo con la terminología de la Teoría de Seguros. Esto significa que la materialización del riesgo sólo puede generar pérdidas. La cobertura de estos riesgos se realiza utilizando las pólizas de seguro disponibles en el mercado o nuevos productos financieros del tipo ART (Alternative Risk Transfers), como por ejemplo los Bonos sobre Catástrofes. El segundo grupo de riesgos se refiere a los riesgos legislativos y regulatorios relacionados con la actividad inmobiliaria en el país en el que esté ubicado el activo. Por un lado, habría que analizar la normativa en materia de construcción y mantenimiento de instalaciones. Esta normativa no suele sufrir cambios drásticos a lo largo del tiempo, por lo que no debe afectar a la rentabilidad de la inversión. Por otro lado, habría que analizar la normativa en materia impositiva. En muchos países, el capital puede provenir de paraísos fiscales, por lo que la carga fiscal sobre las rentas obtenidas es muy baja. Respecto a los impuestos locales, y a pesar de que cada país y punto geográfico tiene sus peculiaridades, no es éste un factor que condicione sustancialmente el rendimiento de la inversión. Por lo tanto, el criterio que un inversor tiene en cuenta para elegir el país es, esencialmente, el potencial de mercado. No obstante, la condición necesaria para pasar a analizar el potencial de mercado se refiere a la existencia de un adecuado nivel de riesgo país en el momento de la inversión, así como unas perspectivas aceptables para los años siguientes. Así pues, este segundo grupo de riesgos ha de ser valorado en el due dilligence inicial, quedando escaso margen para su gestión y cobertura posterior por parte de los inversores. La reciente promulgación de la Ley sobre SOCIMIs establece un marco de seguridad jurídica que minora los riesgos de este tipo en el mercado inmobiliario español. El tercer riesgo es el de liquidez. Los activos inmobiliarios son bastante menos líquidos que la mayor parte de los activos financieros. En el apartado anterior ya se abordaron las causas de este problema. En cualquier caso, poco puede hacer el gestor respecto a este riesgo. Ha de tener en cuenta que la gestión de las carteras inmobiliarias no permite tomar y deshacer posiciones tan rápida y frecuentemente como en las inversiones financieras. Quizá lo más importante en este tema sea que los gestores obtengan cierta flexibilidad de los inversores respecto a la elección del momento de finaliza-

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ción de la inversión. Esto significa que un fondo de inversión inmobiliaria no puede garantizar la misma liquidez que un fondo de inversión en activos financieros. Lo ideal es que la liquidez no se proporcione por el fondo al inversor, hasta un plazo de cinco o siete años desde el comienzo de la inversión .Con esta característica, la gestión de las inversiones inmobiliarias se puede optimizar sin la restricción de tener que proporcionar liquidez a corto plazo. En el caso de las SOCIMIs españolas, hay que destacar que una de sus características peculiares es que se trata de empresas cotizadas, lo cual elimina los problemas de liquidez que presentan otras formas de inversión inmobiliaria. En cuarto lugar, tenemos los riesgos económicos y financieros, los cuales son determinantes en el rendimiento de la inversión y sobre los cuales los gestores han de realizar un seguimiento continuo. La rentabilidad de la inversión está condicionada por las rentas obtenidas y por el valor del activo. Asimismo, las primeras condicionan en bastante medida, salvo el caso de una mala gestión, al segundo componente. Los riesgos específicos son los siguientes:

•

Riesgo de tipo de interés. Dado que las inversiones inmobiliarias suelen realizarse de forma apalancada, el aumento de los tipos de interés merma el diferencial de la rentabilidad para los propietarios con respecto a la rentabilidad de los activos. El alto nivel de apalancamiento de muchas inversiones inmobiliarias obliga a considerar de forma detallada al efecto de los costes financieros en su rentabilidad. La normativa sobre SOCIMIs, aunque establece límites, deja un margen bastante amplio para las políticas de endeudamiento.

•

Riesgo de variación de los yields inmobiliarios. La valoración de un activo inmobiliario mediante el descuento de las rentas futuras se lleva a cabo dividiendo las rentas recurrentes previstas entre el llamado yield inmobiliario, esto es, el rendimiento esperado por los inversores para ese tipo de activo en términos reales. El yield inmobiliario está condicionado por los tipos de interés a largo plazo que haya en cada momento y por la prima de riesgo de los activos inmobiliario.

4.2 Técnicas de medición de los riesgos •

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Riesgo vinculado a la ocupación. La generación de rentas de un activo inmobiliario está vinculada a que esté ocupado por un inquilino que esté dispuesto a pagar la renta del mercado. Este factor está normalmente vinculado de forma directa al crecimiento económico del lugar en el que esté ubicado el activo. En situaciones de estancamiento económico, los gestores puede elevar la tasa de ocupación mediante la aplicación de descuentos a las rentas de los inquilinos. No es la situación óptima pero puede ser la mejor estrategia en esas circunstancias. Por lo tanto, la variable a seguir es el crecimiento económico, o uno de sus componentes en función del tipo de activo. Generalmente, en un modelo de análisis de riesgos de esta índole, la variable a analizar es la tasa de crecimiento real del PIB y el consumo. No obstante todo lo anterior, es preciso tener en cuenta el componente aleatorio que tiene la tasa de ocupación. Riesgo de inflación. La inflación suele ser la variable utilizada para indexar rentas. Si mantenemos constantes el resto de variables, cuanto mayor sea la inflación, mayores serán las rentas nominales percibidas. Es decir, las inversiones inmobiliarias se pueden considerar como inmunizadas al riesgo de inflación. No obstante, la inflación suele influir en otras variables que afectan el rendimiento de la inversión inmobiliaria, como por ejemplo los tipos de interés.

Dentro las técnicas de medición de riesgos podríamos identificar tres de ellas: escenarios de stress, VaR y TIRaR. Escenarios de stress Se trata de simular dentro del modelo los peores escenarios posibles basándose, normalmente, en situaciones extremas ocurridas en el pasado. Aunque también es hipótesis que los gestores del fondo consideran que tienen más incidencia en los resultados del fondo. Por ejemplo, si consideramos que dentro de la cartera existen una serie de inmuebles que podríamos considerar de baja calidad, o bien una situación adversa de ocupación prevista, podemos crear un escenario en el que la tasa de ocupación sea muy baja, para poder medir el impacto de este caso en la cuenta de resultados de la compañía. Este escenario se puede crear de forma estática, simplemente bajando las tasas medias de ocupación y viendo el impacto de esta disminución en el NAV del fondo o en la TIR del fondo, o bien de forma dinámica, a través de simulación, en cuyo caso obtendríamos el impacto de este hecho obteniendo una distribución en forma de histograma.

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A modo de ejemplo podemos observar la TIR esperada un hipotético fondo bajo circunstancias normales. En contraste con el TIR del mismo fondo, pero en el que las tasas de ocupación media se han bajado a niveles del 50% y 75%. Podemos comprobar, como por ejemplo en el caso inicial tendremos una TIR inferior al 1,49% en un 5% de los casos, y en la situación de stress simulada, esta cifra se reduce a una TIR negativa del -1,32%.2

TIR esperado del fondo en circunstancias normales

VaR (Value at Risk) La técnica del VaR se utiliza frecuentemente en la medición de riesgos de carteras de activos financieros. Mide las mayores pérdidas que una cartera puede tener con una probabilidad del 5% o del 1% en un periodo determinado. Por ejemplo, si el VaR de una cartera es de 1 millón de euros a un día, con una probabilidad del 5%, podemos entender que tenemos una probabilidad del 5% de obtener pérdidas superiores a 1 millón de euros en el próximo día. Debido a la liquidez de las carteras de activos financieros, es posible ajustar estas a los niveles de máxima pérdida de una forma muy rápida y con muy bajo coste, con lo cual la herramienta permite una gestión muy eficaz de los riesgos asumidos. La extensión del método del VaR a carteras de inversión inmobiliarias, en las cuales la liquidez no es inmediata y los costes de transacción de deshacer las posiciones son elevados, nos proporciona un enfoque distinto al de carteras de activos financieros.

Figura 2 TIR esperado del fondo en circunstancias de baja ocupación

El VaR en carteras de inversión inmobiliarias como herramienta de gestión nos permite identificar a medio plazo la situación de riesgo del fondo, indicándonos las pérdidas posibles con una determinada probabilidad. Esta información es esencial, a la hora de planificar la cartera en el medio y el largo plazo, con el fin de ajustarse al perfil de riesgo deseado por los gestores. Como consecuencia de esta información sería recomendable el analizar cual de los componentes del fondo está ocasionando este riesgo para plantearse, bien la sustitución o liquidación de estos componentes que influyen en el riesgo asumido. TIReR (Tasa Interna de Retorno en Riesgo La TIR es la medida de más utilización en fondos de inversión inmobiliarios para medir el rendimiento de las inversiones. El resultado de esta TIR se suele comparar con un índice de referencia para conocer si se están consiguiendo o no los niveles de rentabilidad requeridos por el fondo.

Figura 3

Podríamos definir la TIR en riesgo (TIReR) como el mínimo rendimiento que podemos obtener de la inversión para un nivel dado de probabilidad y para un horizonte determinado de la inversión. El periodo analizado dependerá de la fecha prevista de liquidación del fondo. En la Figura 4 podemos observar la TIRaR en situaciones normales del fondo. Su valor se sitúa en un 1,49%, lo cual nos indicaría que existen

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un 5% de probabilidades de que la TIR del fondo llegue a tener valores inferiores a este valor.

TIRaR del fondo, situaciones normales

El análisis realizado para el fondo en su conjunto se podría haber realizado para todos y cada uno de los activos que lo componen, obteniendo de esta forma un perfil de riesgo muy preciso de la inversión desglosada por activos, el cual nos permitiría la adecuación del fondo al perfil de riesgo deseado, bien mediante la liquidación de los activos identificados como más arriesgados, bien a través de la ampliación de la cartera con activos que se consideren más adecuados al nivel de riesgo/rentabilidad del fondo. 4.3 Instrumentos de cobertura de riesgos

Figura 4 Combinando las técnicas de escenarios de stress con las de TIRaR, podemos simular la evolución de la TIR del fondo en situaciones adversas, como por ejemplo la utilizada en el caso anterior de una disminución de la ocupación a valores del 50% y 75%. En este caso, tal y como aparece en la Figura 5, la TIRaR del fondo pasa a un valor del -1,32%, lo cual no sólo indicaría que no obtenemos rentabilidad positiva, sino que el valor del fondo sería inferior a la inversión inicial.

TIRaR en circunstancias de baja ocupación

La metodología de análisis de riesgos mediante modelos de simulación resulta de gran utilidad a la hora de decidir la contratación de instrumentos de cobertura de algunos riesgos. Entre los instrumentos financieros disponibles destacan los productos que permiten cubrir el riesgo de interés asociado al endeudamiento. El producto más utilizado es el swap de tipo de interés o IRS (Interest Rate Swap), el cual permite convertir una deuda a tipo de interés variable en tipo de interés fijo (el precio del swap). Si el tipo de interés sube por encima del precio del swap, se recibe una compensación. Si ocurre lo contrario, se ha de pagar una cantidad de dinero. El inconveniente de este producto radica en que si los tipos de interés bajan, el gestor no se beneficia. Por esta razón, se puede contratar un producto denominado cap que consiste en una opción en la que sólo si le interesa al gestor la ejerce. El tipo cap le permite recibir una compensación si el tipo de interés supera dicho tipo, no estando obligado a pagar nada si los tipos de interés caen. Lógicamente, las ventajas de este producto se reflejan en que hay que pagar una prima cuando se contrata, ya que se trata de una opción financiera. En la práctica, se contratan menos productos basados en opciones financieras, mientras que el IRS está muy extendido entre los gestores de carteras inmobiliarias. La razón está en el desembolso de la prima, el cual se ha de realizar en el momento de la contratación.

5. MODELOS DE PREDICCIÓN DEL TIPO DE INTERÉS

Figura 5

El tipo de interés previsto para los periodos futuros influye de una forma muy importante en el valor de los fondos de inversión inmobiliarios, ya que, como se ha comentado anteriormente, suele presentarse un nivel alto de apalancamiento financiero. Y por otro lado, los exit yields inmobiliarios, o tasas de descuento utilizadas para descontar los flujos de caja futuro se pueden vincular a un bono de referencia (por ejem-

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plo, el bono del estado alemán a 10 años), al que se añade una prima de riesgo por país y por activo. Para la modelización de los tipos de interés futuros, uno de los modelos más utilizados fue el de Vasicek (1977), que fue mejorado por el modelo creado por Cox, Ingersoll y Ross (CIR 1985). Hemos optado en nuestra experiencia profesional por el modelo CIR de reversión a la media de los tipos de interés, que cuenta como principal ventaja la de capturar adecuadamente los procesos de reversión de los tipos de interés, sin el inconveniente del modelo de Vasicek, que podría generar valores para los tipos de interés negativos. El proceso de reversión a la media de los tipos de interés se basa en la reflexión económica de que ante subidas de estos debido al control de la inflación, se acaba ralentizando la actividad económica, hecho ante el cual se responde con una bajada de tipos y la consecuente reactivación de la economía en el medio plazo. Esta reactivación genera tensiones alcistas en la inflación, lo que vuelve a empujar de nuevo los tipos a subir, y así sucesivamente. Para capturar este movimiento, es necesario estimar cual es el tipo medio al que suelen revertir los tipos de interés. Este parámetro dependerá en cada caso de la economía que se analice. En el caso de la economía euro, y dado el objetivo de inflación de un 2% del Banco Central Europeo, este nivel se puede considerar razonable en valores de entre un 1,5% y un 5% y como valor de reversión a la media un 3,25%. Una vez diseñado el modelo, estos valores son fácilmente modificables para el caso de que la situación económica prevista para los años de vida del fondo lo indique. Debido a que el fondo analizado tiene activos en la zona Euro, estos serán los valores utilizados para la simulación. Matemáticamente, el modelo CIR se explicita de la siguiente forma:

Donde es el tipo medio esperado al final del horizonte temporal analizado, es el tipo de interés previsto para el siguiente periodo, es el tipo de interés actual, es la velo-

cidad a la que se espera que el tipo de interés llegue al valor medio esperado, es la volatilidad del proceso obtenida mediante el cálculo de la desviación típica de los rendimientos históricos del tipo de interés, y donde corresponde a una extracción aleatoria de una distribución normal con media 0 y desviación típica 1, . Si nos fijamos en la fórmula, cuando el tipo actual es superior al tipo medio esperado , el resultado del segundo término de la ecuación será negativo, añadiendo al término primero un valor negativo, que hará que los tipos de la simulación bajen. En el caso contrario, si el tipo actual es inferior al tipo al tipo medio esperado , el resultado del segundo término de la ecuación será positivo, añadiendo al término primero un valor positivo, que hará que los tipos de la simulación suban. La magnitud de esta suma o resta al tipo actual vendrá dada por el término conocido como velocidad de reversión. Si este parámetro es muy alto, la magnitud de la suma o resta aumentará, si en cambio, es muy bajo, la magnitud de esta suma o resta será baja, haciendo que el proceso de reversión a la media sea más lento. Dentro del modelo, es necesaria la simulación de los tipos de interés a corto (EURIBOR a 3 meses) y de los tipos de interés a largo (Bono Alemán a 10 años). Para cada uno de ellos se realiza una simulación distinta, pero dado los niveles de correlación entre ambos tipos (aproximadamente un 60%), hemos de incluir este factor. La inclusión de los términos de correlación entre ambos tipos viene dada por la siguiente expresión:

Primero generamos un valor de una para los tipos de interés a corto, y en segundo lugar generamos una para el bono alemán, a la que multiplicamos por el coeficiente de ajuste de correlación. A este valor le añadimos el valor de la normal correspondiente a los tipos a corto ajustado por el nivel de correlación. A modo de ejemplo, podemos observar en la Figura 6 una simulación de los tipos de interés para un tipo medio esperado de un 5%.

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Simulación de los tipos de interés a corto plazo

Figura 6 6. VALORACIÓN DE LOS ACTIVOS INMOBILIARIOS La evolución en el tiempo del valor de los activos inmobiliarios es un elemento que condiciona sobremanera la rentabilidad de la inversión inmobiliaria. La literatura sobre el tema contempla tres metodologías generales para valorar un activo inmobiliario3. Por un lado, un activo inmobiliario se puede valorar comparándolo con valores reales de ventas de activos con características similares. En segundo lugar se puede valorar descontando, en el momento de la valoración, las rentas recurrentes que se espera que genere el activo en el futuro. La tasa de descuento utilizada ha de ser el rendimiento que los inversores esperan obtener con un activo inmobiliario de las características del activo valorado. Esta tasa se descuento se conoce como yield inmobiliario (y). Se podría considerar una tasa de crecimiento (g) de las rentas recurrentes en el futuro4. Si R es la renta recurrente actual, el valor de un activo vendría dado por la siguiente expresión: V = R / (y – g) Es práctica habitual, y así lo hacen los autores de este artículo, considerar R como una renta perpetua, esto es, no se contempla una tasa de crecimiento en el futuro. Esta práctica añade prudencia a la valoración. En este caso, la expresión que estima el valor de un activo inmobiliario sería la siguiente: V=R/y

El tercer método consiste en valorar el terreno sobre el que se asienta el activo inmobiliario y añadir el coste de construcción actual del mismo. En el caso que nos ocupa, optamos por el segundo método. Pensamos que es la metodología más adecuada para incorporarla a la herramienta de los modelos de simulación de carteras de activos inmobiliarios. El punto crucial del modelado de la valoración es la predicción del yield inmobiliario en el futuro. Tomamos como punto de partida que el yield inmobiliario, tal y como lo acabamos de definir, se puede descomponer en dos partes: una tasa libre de riesgo más una prima por riesgo. La tasa libre de riesgo elegida es el rendimiento del bono de deuda pública de cada país a 10 años. El modelado lo realizamos aplicando un modelo CIR, el cual se explicó en un epígrafe anterior, al rendimiento del bono alemán, ya que es el activo de deuda pública de referencia en Europa. El rendimiento de los bonos públicos del resto de países lo estimamos añadiendo el diferencial actual con respecto al bono alemán. Dado que dicho diferencial no tiene que ser constante a lo largo del tiempo, le añadimos una variable estocástica para simular el comportamiento futuro. Una vez que tenemos la predicción del rendimiento de la deuda pública a largo plazo de los países en dónde se ubican los activos, procedemos a estimar la prima de riesgo de activo. En el momento actual se conoce la prima de riesgo de cada activo. La predicción de las primas de riesgo futuras se realiza añadiendo una variable estocástica a la prima de riesgo actual. Hay que poner de manifiesto que las primas de riesgo de los activos de un mismo país pueden ser distintas, ya que no todos los activos tienen la misma calidad.

7. CONCLUSIONES La introducción de las SOCIMIS, crea una nueva oportunidad de negocio para los inversores en España. Debido a las peculiaridades de este tipo de inversiones: falta de liquidez en el corto y medio plazo en su cartera de activos, sensibilidad a la inflación y ciclo económico, sensibilidad a los tipos de interés, etc. Se hace necesaria la creación de una herramienta de control de gestión y evaluación en distintos escenarios. Esta herramienta de gestión ha de basarse en modelos de simulación dado el análisis continuo del desenvolvimiento de la inversión a lo largo del tiempo y su sensibilidad ante determinadas variables detectadas a través de métodos de “stress

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testing”, como tipos de interés y niveles de ocupación esperados.

rios aplican estas metodologías y siguen unos protocolos específicos de actuación Este tema está explicado en Escarpenter y Zakarni (2009)

Por otro lado, debido a las peculiaridades de los métodos de valoración de este tipo de fondos, es necesaria la obtención mediante simulación tanto de las curvas de tipos a corto como a largo.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS BOE (27 octubre 2009). Ley 11/2009, de 26 de octubre, por la que se regulan las Sociedades Anónimas Cotizadas de Inversión en el Mercado Inmobiliario Bruegeman, W.E. y Fisher, J.D. (2008). Real Estate finance and Investments. Mc Graw-Hill,13ª ed., Nueva Cork Cox, J.C., J.E. Ingersoll and S.A. Ross (1985). "A Theory of the Term Structure of Interest Rates". Econometrica 53: 385–407. Escarpenter, A. y Zakarni, N. (2009). “Valoración de inmuebles: El enfoque del tasador”. En Mercado Inmobiliario. Una Guía Práctica, Coordinadores: Lamothe, López Lubián, de Luna, de Miguel, Mascareñas y Riopérez. Deusto. Pág. 140-161 Kratzer, M.M (2004). “Working with Real Estate Appraisals—Tips on Appraising an Appraisal”. Real Estate Finance. April, pags.7-14 Gallardo, F., Lamothe, P. y Méndez, M. (2009). “Análisis de riesgos de activos y de fondos de inversión inmobiliarios”. En Mercado Inmobiliario. Una Guía Práctica, Coordinadores: Lamothe, López Lubián, de Luna, de Miguel, Mascareñas y Riopérez. Deusto. Pág. 307-326 Payne, T. H. y Redman, A.L. (2004). “The pitfalls of property valuation for commercial real estate lenders: Using a comparative income approach to improve accuracy”. Briefings in Real Estate Finance, Vol .3 nº1 pags. 50 –59 Vasicek, Oldrich (1977). "An Equilibrium Characterisation of the Term Structure". Journal of Financial Economics 5: 177–188

Notas: 1.- Véase Gallardo, Lamothe y Méndez (2009) 2.- Se trata de ejemplos hipotéticos, muy cercanos a la realidad, que exponen los autores a modo de ilustración. 3.- Véase Kratzer (2004). 4.- El tema de la tasa g es analizado con más detalle por Payne y Redman (2004). Por otro lado, las empresas de tasación de activos inmobilia-

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Cristina Gutiérrez López*

El contradictorio papel de Basilea ll en la crisis financiera actual: ¿acentúa el ciclo económico? RESUMEN El crédito presenta habitualmente características procíclicas, ya que las entidades financieras lo restringen como consecuencia del aumento de posibles impagos cuando la economía entra en recesión, profundizando con esa medida la situación del ciclo económico, agravando las dificultades del resto de agentes y afectando, en definitiva, a la economía real. La exigencia al sector financiero de mantener un volumen mínimo de fondos propios acorde a su medición de riesgos es consecuencia del Nuevo Acuerdo de Capitales (Basilea II) publicado en 2004. Frente a su indudable valor como esquema de mejora del control de riesgos, es preciso valorar otros efectos sobre el comportamiento del sector, particularmente en este momento económico. Este trabajo analiza las posibles consecuencias del esquema regulador de Basilea II, con especial incidencia en el riesgo de crédito, evaluando su impacto sobre la prociclicidad del sistema financiero. Palabras clave: Basilea II, prociclicidad, crédito

ABSTRACT In economic downturns, financial entities cut credit supply as they expect high levels of default, which makes the economic cycle worse. This affects in different ways the situation of most economic agents and the real economy is eventually damaged. The new Capital Accord (Basel ll) issued in 2004 demands from the financial sector to keep a minimum level of equity related to the risks taken. Although it obviously improves risk management, other consequences on the behaviour of the financial sector should be taken into account, particularly in the current economic context. This study analyses the possible consequences of the Basel ll Framework, paying special attention to credit risks and assessing its possible impact on the procyclicality in the financial system. Key words: Basel ll, procyclicality, credit supply Recibido: Abril 2009

Aceptado: Febrero 2010

1. PROCICLICIDAD EN EL SISTEMA FINANCIERO Uno de los aspectos más comentados de Basilea II han sido sus posibles consecuencias, especialmente en dos vertientes: las notables exigencias técnicas y humanas que supone para las entidades financieras1 en la puesta en marcha de todos los elementos precisos para el desarrollo de un esquema de medición y control de riesgos, y los efectos sobre el sistema financiero y finalmente, sobre la economía real, dada su posible acentuación del ciclo económico.

Se considera que el sistema financiero es excesivamente procíclico cuando amplifica innecesariamente las oscilaciones en la economía real y/o reduce la estabilidad y solidez del sector financiero. La volatilidad se asocia con cambios significativos en la evaluación del riesgo, lo que implica alternancia entre aversión al riesgo o asunción del mismo (con su consiguiente subestimación). Dado que los ajustes en la actitud al riesgo son inherentes a la naturaleza del comportamiento humano, hay una tendencia a que los agentes económicos (tanto prestamistas como prestatarios) perciban siste-

* Facultad de CC.EE. y Empresariales. Universidad de León. Gutiérrez López, Cristina: El contradictorio papel de Basilea ll en la crisis financiera actual: ¿acentúa el ciclo económico?. Análisis Financiero n° 112. 2010. Págs.: 20-31

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máticamente los riesgos de forma confusa a lo largo del ciclo, llevando a un optimismo excesivo en los booms económicos que es seguido por un pesimismo exagerado en las recesiones (los participantes en el mercado financiero se comportan como si el riesgo fuera contracíclico, difuminándose en la fase expansiva). Aparece así el acelerador financiero, donde los ciclos reales y financieros tienden a reforzarse mutuamente mediante las tradicionales interacciones entre precios de activos y crédito. El comportamiento de rebaño de los agentes unido a la existencia de información asimétrica y a las imperfecciones del mercado, ahondan en el problema. La fase expansiva del ciclo económico acrecienta pues la confianza del inversor y lleva a un aumento en la demanda de crédito superior a la tasa de crecimiento económico. Esto hace que se eleve el precio de los activos empleados como colaterales, incrementando la confianza y conduciendo a una mayor demanda de créditos y a una relativa facilidad para su obtención. Por el contrario, la fase recesiva se caracteriza por la contracción del crédito2 y la reducción del valor de los activos, que suele ser superior a la ralentización e incluso decrecimiento de las variables macroeconómicas, y es germen de inestabilidad financiera y de significativos costes sociales y económicos3. De este modo, sin la presencia de regulación, habrá una excesiva prociclicidad en el sistema financiero y en la economía real; la capacidad de la regulación para aumentarla o disminuirla es la siguiente cuestión4. La prociclicidad del sistema financiero se produce por el optimismo que caracteriza a las épocas de expansión económica y que hace que la percepción del riesgo disminuya, elevándose así la exposición a éste. Por el contrario, la estimación del riesgo crece en las recesiones. De esta manera, las actividades de préstamo de un intermediario financiero muestran características procíclicas, ya que resulta poco menos que actuar contra la intuición expandir el crédito si la economía es débil y contraerlo en el caso opuesto5. Optando por una regulación bancaria basada en la exigencia de capital mínimo, si éste depende del riesgo, será sensible a la situación económica y aumentará en la fase recesiva, haciendo que los bancos restrinjan los créditos concedidos cuando el ciclo económico caiga, ya que mantener más capital es muy costoso. La contracción del crédito, además, tiende a acentuar o prolongar la recesión. Al generarse estas dificultades crediticias, se producirán desequilibrios macroeco-

nómicos. Por ende, el capital disponible en las recesiones es de por sí menor, dado que la entidad debe constituir provisiones6 y deshacerse de préstamos fallidos, agudizando el problema. La prociclicidad en el contexto de Basilea II se refiere pues a la acentuación del ciclo económico como consecuencia de nuevos requisitos de capital o capital regulatorio mínimo (a diferencia del capital económico que mantendrá finalmente la entidad7), determinando si éstos aumentan la volatilidad financiera afectando a la economía real a través de un refuerzo del ciclo económico. La financiación propia exigida se basa en la calidad de los activos y no en el tipo de activo8 . En un período de fuerte crecimiento económico, los bancos pueden ofrecer condiciones de financiación más favorables, que conducirán posiblemente a un boom de los activos, lo que en la fase contraria llevaría a una crisis crediticia9. La premisa clave es no olvidar la gran diferencia entre riesgo potencial y riesgo observado; así, el riesgo se genera en las fases alcistas, ya que es en éstas cuanto las entidades financieras aplican menores estándares de riesgo, y se materializa cuando la economía sufre. Parece pues inevitable aceptar el carácter procíclico de Basilea II10, siendo preciso determinar si éste es excesivo y, sobre todo, su impacto en el momento bajista del ciclo económico. De hecho, poco queda del entorno económico de los países desarrollados hasta mediados-finales de 2006, caracterizado por bajos tipos de interés que incentivaron la creación de crédito, y un apalancamiento que rápidamente creó burbujas de activos; todo ello, apoyado por la baja inflación que animó a una general complacencia en el sector bancario con perspectivas sólo a corto plazo y una política monetaria acomodaticia. En este momento, existe relativo consenso sobre algunas fuentes de excesiva prociclicidad: gestión inadecuada de riesgos (las estimaciones se basan habitualmente en horizontes temporales muy cortos, y las provisiones son procíclicas), débil intervención supervisora y diseño de esquemas regulatorios. La situación actual se caracteriza por nuevas formas de riesgo, otras vías de prociclicidad potencial asociadas a los derivados, e incertidumbre motivada por el riesgo de los desequilibrios globales en un contexto de turbulencias. Las fluctuaciones en los mercados de capital, reflejadas en el patrón proclícido de los spreads y de las variaciones en la disponibilidad de financiación y en los vencimientos, son uno de los detonantes de esta situación. Esta volatilidad de

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corto plazo, con un movimiento ascendente de los spreads seguido de cortos períodos de recorte en la financiación, tal y como se ha observado en crisis pasadas (Méjico, Rusia, Asia)11, indica que la dependencia de ese tipo de financiación es de excesivo riesgo. Además, la prociclicidad de los mercados financieros afecta a todos los tipos de activos considerados de riesgo por los agentes del mercado12.

sin evidencia clara de un riesgo de inflación por el precio de las commodities y de los servicios. Ante las opiniones enfrentadas sobre las medidas de política monetaria, deben tenerse en cuenta algunos aspectos:

Situados pues en la combinación de la fase recesiva del ciclo económico y un momento de dificultades para el sector crediticio, auspiciado por problemas de liquidez y solvencia, el coste real para la economía es indudable, trasladándose significativamente a los sectores más dependientes de financiación ajena.

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En la práctica, una política monetaria puede estar limitada y no encontrar los efectos buscados.

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Existe la posibilidad de que un boom finalice por sí solo.

Políticas supervisoras: requisitos de capital, limitaciones en el crecimiento del préstamo bancario, provisiones obligatorias sobre préstamos, restricciones en el tipo de prestatario que pueda acceder a préstamos bancarios u otro tipo de financiación, etc. Los reguladores deben tener en cuenta también los costes totales de la regulación, que incluyen no sólo los asumidos por ellos mismos (costes directos) sino los que afrontan los regulados (costes de cumplimiento) y aquellos que surjan por las consecuencias no intencionadas de la regulación, perjudicando al mercado y en ocasiones fomentando los casos de corrupción. Como se detallará con posterioridad, los requisitos de capital incluidos en Basilea II pueden favorecer la estabilidad del sistema al incentivar a la banca a invertir en esquemas avanzados de gestión de riesgos, revelar información oportuna, asegurar que las entidades que asumen riesgos relativamente más altos mantengan más capital, etc. Las dudas sobre la posibilidad de amplificar los ciclos económicos se basan en que si los riesgos están mal medidos (sub-estimados en buenas épocas y sobre-calculados en las malas), los requisitos de capital asociados a ellos serán desestabilizadores. Además, desde un punto de vista “social”, incluso si el riesgo se ha medido correctamente, no será adecuado que el capital regulatorio caiga durante la expansión y aumente en la fase recesiva, especialmente si el capital es escaso en esta última.

Políticas prudenciales: particularmente, la introducción de una provisión dinámica, como se hizo anteriormente en España, reflejo de que, en contra de lo que tradicionalmente se piensa (los riesgos surgen en las malas épocas), los riesgos aumentan en las fases buenas y sólo cristalizan en las malas. Esta opción no es bien vista desde la perspectiva contable, ya que fijar una provisión cuando se conceden créditos supone infravalorar el crédito y distor-

2. ALTERNATIVAS PARA LA GESTIÓN DE LA PROCICLICIDAD A la pregunta sobre las posibles opciones para gestionar una prociclicidad excesiva, se plantean diversas respuestas, entre las que figura la adoptada desde Basilea II. Políticas macroeconómicas: para prevenir la inestabilidad financiera desde el principio y dejar más espacio a maniobras para tratar episodios de desequilibrio pueden desarrollarse tanto una estricta y recta política fiscal14 como una política monetaria que tienda a estabilizar15. También pueden adoptarse políticas macroeconómicas contra-cíclicas, como la disposición de los bancos centrales a elevar los tipos de interés en respuesta a la percepción de desajustes en el crédito y en los mercados de activos. En este sentido, existe consenso sobre la idea de que el precio de los activos per se no debería ser el objetivo de estas políticas, así como de que después de una gran caída en esos precios, las reglas deberían aflojarse. Sin embargo, es mayor el debate sobre la idea de apostar por una regulación más estricta durante un boom económico,

Es preciso distinguir cambios “fundamentales” en el precio de los activos y en el crédito respecto a otros.

La crisis bancaria también se ha fortalecido mediante la titulización. En el análisis de obligaciones de deuda colateralizadas (CDO – collateralised debt obligations) se comprueba que los bancos que transfieren partes de esa deuda pero retienen otra y aplican un enfoque de rating “a través del ciclo” (through the cycle13) pueden estar expuestos a un mayor riesgo de insolvencia: el riesgo de crédito retenido puede estar sub-estimado y conducir a una asignación de capital inadecuada, y el riesgo de crédito transferido puede estar sobreestimado y llevar a costes de transferencia adicionales basados en los riesgos (Rösch y Scheule, 2009).

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sionar el valor en libros de los activos bancarios, ocasionando una pérdida de exactitud y transparencia. -

Revelación de información y contabilidad: facilitar mejor información al mercado (tanto sobre los determinantes y evaluaciones de riesgo a nivel agregado, como información contable referente a las empresas a nivel individual) ayudará a limitar la potencial aparición de errores en la medición de riesgos y, por tanto, contribuirá a un sistema financiero más estable. En este punto, la influencia de las normas internacionales de contabilidad (NIC) resulta interesante. Enfoque institucional: estabilidad política, derechos de propiedad ejecutables, un sistema legal que funcione adecuadamente y un sólido esquema contable reducen (aunque no eliminan) la probabilidad de que un país sufra grandes cambios en la opinión inversora o, si se producen, serán menos dañinos.

3. LA PROCICLICIDAD EN EL ACUERDO DE BASILEA II La principal fuente de prociclidad de Basilea II16 corresponde al tratamiento del riesgo de crédito recogido en el Pilar 1 (requisitos mínimos de capital), ya se gestione mediante el método estándar (relativa continuación de Basilea I) o a través de modelos internos (IRB – internal ratings based), si conduce a las entidades financieras a restringir el crédito cuando la economía entra en recesión17. La posible prociclicidad en el enfoque estándar del riesgo de crédito dependerá de si los rating de crédito de las agencias externas se mueven o no a lo largo del ciclo. Pese a que a priori éstos se miden a través del ciclo, hay evidencias de que las matrices de transición del rating o probabilidad de moverse de un rating a otro varían con el ciclo. Adicionalmente, cuando se ajustan tienden a sobre-reaccionar a las condiciones de la empresa, y dicho comportamiento está correlacionado con las condiciones macroeconómicas. De este modo, emplear más niveles puede conducir a un aumento de la ciclicidad. En el caso del enfoque IRB, de forma intuitiva los requisitos de capital son una función creciente de las estimaciones sobre las probabilidades de impago de los préstamos concedidos (PD – probability of default) y las consiguientes pérdidas (LGD – loss given default), variables ambas que serán mayores durante una desaceleración económica y por supuesto, en recesión. De todas formas, el

análisis debe incluir también la exposición al riesgo (EAD – exposure at default), concluyendo que los tres parámetros están en sí mismos influidos por movimientos cíclicos18, tal que durante ese momento del ciclo económico, la mayor sensibilidad al riesgo de los sistemas de rating de los bancos puede conducir a un aumento en los requisitos de capital19: • Puede llevar a un incremento en las estimaciones del banco del posible impago del prestatario (PD) si se emplea un horizonte de estimación a corto plazo. Estos rating “point-in-time” cambian debido a variaciones en la calidad crediticia a lo largo del ciclo de negocio. Por el contrario, un rating “a través del ciclo” requiere un análisis a más largo plazo del riesgo de fallido del prestatario a partir de un escenario que tenga en cuenta el efecto de un momento económico como el descrito. El efecto sobre la ciclicidad de la PD depende pues del período de tiempo empleado para su estimación, ya que si la tasa media de fallido cambia dentro del grado de crédito (que bajo un efecto de transición se mueve entre ratings), emplear un período más largo mitigaría ese efecto20. • LGD puede aumentar dado que las tasas de recuperación son más bajas cuando la economía no crece. • EAD puede elevarse ya que los prestatarios hacen más uso de sus límites en el acuerdo del préstamo durante esta fase. El análisis pormenorizado de las distintas variables, principalmente PD, explica su contribución al carácter procíclico del Acuerdo pero también señala las posibles soluciones. Si la evaluación crediticia o rating empeora en las recesiones, así lo hará la PD, elevándose el capital como consecuencia. Si las agencias de rating diseñaran el sistema de evaluación que se mantuviera estable a lo largo del ciclo económico, no habría prociclicidad, ya que se corregirían los efectos cíclicos y se reflejaría el riesgo fundamental. De este modo, según el modelo IRB, el capital aumenta durante las recesiones porque el sistema de rating responde a cambios en la PD; si el banco reacciona recortando el crédito, el ciclo será aún peor. Por tanto, Basilea II es procíclico en su tratamiento del riesgo de crédito por trabajar con una única curva de riesgo que relaciona capital y PD. La solución estriba en moverse dentro de una curva y de una a otra, es decir: • Disponer de un conjunto de curvas de riesgo, para que el capital para una determinada exposición disminuya si el capital económico (calculado internamente) es escaso en

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comparación con la probabilidad de fallido de los préstamos. • Trabajar con un alto nivel de confianza en épocas de expansión y otro más reducido en la fase recesiva; así, el de menor nivel de confianza supondrá una carga de capital inferior, porque si el nivel de confianza fuera fijo, ante la recesión los préstamos no fallidos elevarían el riesgo (aumentaría la PD y, por tanto, el capital). En cuanto a LGD, hay evidencia empírica de prociclicidad, dada la relación negativa entre PD y las tasas de recuperación (Altman et al., 2004), al ser superior su valor medio durante las recesiones. Por su parte, respecto a EAD no hay consenso en la literatura, y finalmente, para el vencimiento (M), se considera que tiende a disminuir en las recesiones. Por tanto, el impacto de Basilea II sobre la prociclicidad depende básicamente del horizonte temporal sobre el que los bancos evalúen sus riesgos. Aquellos que empleen estimaciones en un momento determinado a partir de PD actuales serán más procíclicos que los que usen estimaciones a través del ciclo, ya que los segundos reducirán el crecimiento del crédito constituyendo capital y provisiones en épocas de expansión, disponibles como colchón frente a las pérdidas limitando la contracción del crédito en la fase recesiva. Sin embargo, el análisis es incompleto sin considerar otros aspectos secundarios, como la “regla cíclica de reinversión”, referente a los préstamos que se conceden “contracorriente”, llevando a una carga de capital menos volátil y con una media inferior comparada con la que surge de una cartera pasiva. En conclusión, la discrecionalidad de Basilea debería emplearse para adoptar una perspectiva temporal más larga. Por eso, el Acuerdo final modifica algunos de los contenidos de los documentos de consulta, e incluye ciertos atenuantes al respecto: • Período de cinco años de observación histórica de PD. • LGD basada en un período de datos que complete un ciclo económico, y nunca inferior a siete años. • EAD obtenida con el mismo período de observación que LGD. Para EAD volátiles en el ciclo económico, deben emplearse estimaciones adecuadas para períodos de recesión, si ese criterio fuera más conservador que el período más largo considerado.

• Las entidades deben demostrar que los procedimientos de validación (stress test) no varían sistemáticamente dentro del ciclo económico. A través de esos mecanismos, Basilea ha reducido la sensibilidad de la carga de capital al riesgo de crédito21, de modo que los cambios en la medición del riesgo a través del ciclo económico deberán tener un menor impacto sobre los requisitos de capital que en versiones previas del Acuerdo. Sin embargo, reducir aún más dicha sensibilidad no haría sino volver a Basilea I, trabajando con una curva de riesgo totalmente plana. También existe prociclicidad debida a los riesgos de mercado, dado que si dependen de la exposición de la cartera y de la volatilidad del mercado, el riesgo aumentará si lo hace la volatilidad; de este modo, si el capital depende del nivel de riesgo de mercado, se incrementará en los períodos volátiles que se dan durante las crisis financieras; los requisitos de capital basados en el valor en riesgo (VaR), tal y como se definen los métodos internos de Basilea II son pues procíclicos. En el caso del riesgo operacional, los factores sistémicos pueden afectar tanto a la probabilidad como a la cuantía22. Además, Basilea II ignora los beneficios de la diversificación internacional, con especial impacto en los países en desarrollo, cuyos requisitos de capital serán significativamente superiores a los que deberían derivarse de los riesgos realmente asumidos. Esto hará que el crédito se reduzca durante las crisis y que aumente el coste de una parte importante del préstamo restante, especialmente para los países de bajos ratios. Por ello, el Acuerdo debería incorporar los efectos positivos de la diversificación en el enfoque IRB, haciendo así que los requisitos de capital sean mucho menos procíclicos. Entre las potenciales consecuencias de Basilea II sobre los flujos de crédito entre los bancos internacionales, deben analizarse tanto el coste del capital como la volatilidad de dicha actividad de préstamo. Es previsible que, lejos de fomentar la convergencia, el Acuerdo promueva divergencias en el coste y ciclicidad de los flujos del crédito bancario entre prestatarios con rating clasificado en la escala de menor riesgo (investment-grade) de países industrializados y prestatarios de inferior rating en países emergentes y en desarrollo (Reisen, 2001). Así, Basilea II desanima el préstamo interbancario a largo plazo a países en desarrollo y emergentes. Sin embargo, el efecto del Acuerdo dependerá del país. En entidades que ya cuenten con un nivel de fondos propios excesivo, el efecto será mucho menor.

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Junto con las medidas señaladas antes con relación al cálculo de capital (pilar 1), es preciso un cambio en el comportamiento bancario, así como una adecuada aplicación del pilar 3 de Basilea II (disciplina de mercado) y, muy especialmente, del pilar 2 (revisión supervisora), quizás el elemento principal con efectos mitigadores del Acuerdo. Así, se considera que el regulador debe usarlo para suavizar el efecto procíclico incluido en el pilar 1, ajustando la curva de capital obtenida en ese primer momento, hacia arriba o abajo, según las circunstancias.

odo 1997-2004, concluye que las entidades financieras de la Europa de los 15 muestran un aumento en la cifra de este capital ante una disminución del PIB (variable elegida para representar el ciclo económico), relación más pronunciada en las cajas de ahorro que en los bancos, siendo ellas pues las que más notan este comportamiento. Por el contrario, en los países de la adhesión (para la Europa de los 25), ambas variables se mueven en idéntica dirección.

En esa línea, si el comportamiento de los requisitos de capital es potencialmente cíclico, las entidades podrían apartar una cantidad de capital suficiente en forma de eslabones tope por encima y debajo del mínimo regulatorio, que reduciría los efectos macroeconómicos previsiblemente negativos en una fase recesiva. Por este motivo, el exceso de capital mantenido por encima del mínimo regulatorio juega un papel crucial al suavizar el impacto de la volatilidad de los requisitos reguladores (Peura y Jokivuolle, 2004; Heid, 2007).

− En el caso de los bancos alemanes, para datos del período 1993-2003, Stolz y Wedow (2005) comprueban que este capital fluctúa de forma anticlícica sobre el ciclo de negocio, siendo mayor la fluctuación para las cajas de ahorro que para los bancos cooperativos; además, los bancos poco capitalizados no reducen tanto los activos ponderados por riesgo en el descenso económico como los mejor capitalizados; es decir, una baja capitalización no fuerza a los bancos a retirar el crédito durante la recesión económica.

Conforme a Basilea I, estas cifras de capital superiores al regulatorio tendían a aumentar a partir de la desaceleración económica y posterior empeoramiento debido a la contracción del préstamo; se comportaban pues de forma anticíclica. Con Basilea II, sin embargo, este capital disminuirá, debido a que el aumento de las ponderaciones medias de riesgo sobre-compensará la reducción en el préstamo23. Este exceso de capital puede entenderse también del modo siguiente: si se prevé que las pérdidas crediticias esperadas se eleven en la fase recesiva del ciclo económico, un banco con capacidad de anticipación debería constituir capital en exceso durante la fase expansiva. Por el contrario, si los bancos no adelantan el comportamiento de las pérdidas, extenderán el crédito durante la fase expansiva sin crear ese colchón de capital adicional, viéndose incapaces de absorber los riesgos crediticios que se materialicen. Es decir, incrementar el capital es caro, más aún durante la recesión, momento en que los beneficios están cayendo. Por eso tendrán que aumentar el ratio de capital mediante una reducción de los activos ponderados por riesgo, reduciendo el crédito concedido. Los trabajos empíricos realizados hasta el momento sobre evidencias en torno al capital mantenido por encima de la cifra mínima reguladora del 8% corresponden a los efectos de Basilea I, y arrojan los siguientes resultados: − El análisis a nivel europeo desarrollado por Jokipii y Milne (2008), a partir de datos correspondientes al perí-

− Con conclusiones más optimistas, Bikker y Metzemakers (2007) analizan durante 1990-2001 las cifras de capital mantenido en bancos comerciales de 29 países de la OCDE, observando que el capital es sólo moderadamente procíclico y que el sistema propio de evaluación de riesgos de un banco es casi independiente del ciclo de negocio o que los bancos prefieren evitar las variaciones cíclicas en la cifra de capital. Las provisiones dinámicas son otro mecanismo de lucha contra la prociclicidad, ya que permiten tener en cuenta la posible pérdida de un préstamo a lo largo de toda su duración dentro del ciclo de negocio. La clave será que las provisiones se formen cuando se conceden los préstamos, a partir de las pérdidas esperadas estimadas considerando todo el ciclo de negocio, reflejando así riesgos latentes. De este modo, las provisiones constituidas durante la expansión económica serán un fondo del que hacer uso en la fase contraria. Esta dinámica contra-cíclica refleja el patrón cíclico de préstamo bancario; la combinación presenta un esquema “neutral al ciclo”24. La provisión dinámica se aplicó en el caso español para corregir el comportamiento cíclico de tres variables: crédito bancario, pérdidas por préstamos fallidos y provisiones específicas. Evidentemente, en un sector de gran competencia en el que tienden a facilitarse las condiciones de concesión de créditos, existe el peligro de que ese crédito sea excesivo y corresponda a préstamos de baja calidad que sólo se hagan

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visibles a posteriori, cuando surja el impago de los clientes, algo más factible en recesión; paralelamente, las provisiones específicas también habían mostrado un sesgo procíclico al estar notablemente relacionadas con el volumen de los activos “problemáticos”. Precisamente, el bajo nivel de las provisiones constituidas en la época de bonanza económica revela que los riesgos latentes no se estaban reconociendo de forma adecuada. En este contexto, la provisión estadística representa una medida adecuada de reconocimiento contable del riesgo de crédito a priori, a sabiendas de que las pérdidas esperadas en los préstamos existen desde el momento en que éstos se conceden; parece lógico pues reflejarlas en la prima de riesgo incluida en el precio del crédito concedido, y simultáneamente constituir la correspondiente provisión. Esta nueva forma de actuar debe reducir el comportamiento cíclico de las provisiones para pérdidas en préstamos, corrigiendo el sesgo consiguiente en la cuenta de pérdidas y ganancias, reduciendo la variabilidad de los beneficios del banco y mejorando la evaluación de riesgos por parte de los gestores. En definitiva, es un mecanismo para resolver los problemas de coordinación de bancos individuales en el punto más álgido del ciclo y para reforzar la solvencia a medio plazo (Saurina Salas, 2002; Fernández de Lis et al., 2000). La regulación establecida en España permitía optar entre el cálculo de esa provisión estadística a través de modelos internos del banco, o aplicar un enfoque estándar que determinaba seis categorías de riesgo. Desde la circular 4/2004, este tratamiento de las provisiones en España se ha modificado. Hasta entonces, a la provisión específica y a la genérica (desde la circular 4/91) se había unido el fondo de insolvencia estadístico, que se venía aplicando desde 1/07/00, destinado a inversiones cuyo riesgo de pérdida se deriva de la propia experiencia de la entidad para operaciones de características similares pero no específicamente identificadas, reconociendo en el balance el riesgo potencial que aún no se ha revelado en forma de impagos. Esta provisión es conocida como anticíclica o de estabilización, ya que de no existir, la cobertura para riesgo de crédito oscilaría en paralelo a la coyuntura económica, con la consiguiente necesidad de elevar las dotaciones (a través de la cobertura específica) para afrontar ese mayor riesgo revelado. La cobertura estadística pretendía pues que las entidades provisionaran en la época de crecimiento económico como medida de precaución para la fase opuesta del ciclo. Esta provisión fue alabada por su capacidad para rectificar los errores de las dotaciones específica y genérica, y criticada por achacársele al Banco de España que su introducción obedecía a un intento por recuperar el control monetario cedido al Banco Central Europeo.

A partir de la circular 4/2004, se trata el riesgo de crédito tanto por insolvencia del cliente como por riesgo país, y se definen tanto la cobertura específica como la genérica. En esta última se consideran la variación anual del crédito y el saldo del crédito, cifras a las que se aplican coeficientes correspondientes a las pérdidas inherentes según las categorías de riesgo y a pérdidas específicas de ciclo largo, respectivamente. Más recientemente, la circular de solvencia publicada en 2008 ha supuesto la práctica traslación de Basilea II al caso español. Por último, además del impacto de Basilea, es necesario observar el efecto de las NIC y, en particular, de la utilización del valor razonable como criterio de valoración en sustitución del coste histórico en la mayoría de casos. Esto supone, por un lado, un incremento de la transparencia y de la disciplina de mercado para alertar sobre problemas potenciales y, por otro, el aumento de la volatilidad a corto plazo en los beneficios, posiciones en balance, etc. Si dicha volatilidad en el balance no refleja cambios reales sino artificiales, puede tener efectos distorsionantes que conlleven prociclicidad. El efecto conjunto de las NIC y el pilar 3 de Basilea II (disciplina de mercado) se traduce en mayor transparencia informativa y previsible aumento del control; no obstante, las NIC pueden ser inconsistentes con algunas políticas prudenciales que podrían amortiguar la prociclicidad. Además, existen otros efectos contradictorios entre normativa contable y de capital regulatorio; si las NIC sólo recogen impagos actuales, no considerarán la pérdida esperada.

4. CONCLUSIONES Admitida la prociclicidad como algo inevitable, la cuestión radica en valorar si las fluctuaciones causan amplificaciones innecesarias en la economía real y dañan la solidez del sistema financiero. Si esto fuera así, la acción ante un exceso de prociclicidad será más efectiva y creíble si se adopta en fases expansivas (cuando los riesgos se están formando) que recesivas (cuando se materializan). La magnitud de este efecto procíclico depende de diversos factores: el tamaño medio de las empresas, su capacidad para acceder a capital externo, la especialización sectorial de la economía, el esquema contable y el papel competitivo desempeñado por el sector de intermediación financiera.

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Si la prociclicidad se debe a una mala evaluación de riesgos (por entrada de capital debido a cambios en la liquidez global, o de las políticas en sí), debe ser afrontada con actuaciones contracíclicas. En general, es preciso combinar mejoras en la regulación, gobierno corporativo e información revelada para fortalecer las bases del sistema financiero, con medidas proactivas prudentes y políticas monetarias, siendo estas últimas particularmente complicadas por la dificultad de determinar cuándo y cuánto deben ser ajustados los instrumentos. A la vista del contenido e implicaciones de Basilea II sobre la ciclicidad del sistema financiero, especialmente en el tratamiento del riesgo crediticio, pueden plantearse diversas soluciones: ➢ Suavizar los requisitos regulatorios de capital, ya sea i) alisando los inputs (PD) mediante ratings a través del ciclo (forzando a los bancos a trabajar bajo una perspectiva a largo plazo para sus evaluaciones de riesgo, aún pudiendo perjudicar a la disciplina de mercado), ii) aplanando la función de capital (aspecto ya considerado en Basilea II), iii) ajustando el resultado de la función de capital (introduciendo un multiplicador contracíclico en el cálculo del mismo25). ➢ Para mantener la estabilidad financiera, emplear los tipos de interés y una provisión contracíclica o dinámica. ➢ Reducir la prociclicidad en el préstamo bancario, con medidas ex ante, como una mejor comprensión del riesgo para mejorar la respuesta a los cambios de riesgo a lo largo del tiempo, o ex post, con ajustes discrecionales en reglas supervisoras, e incluso ajustes en políticas monetarias o fiscales. En esa línea, puede ser conveniente considerar dos modelos que caractericen el ciclo económico (expansión y recesión), suponiendo que este es parcialmente predecible (Jordan et al., 2003; Pederzoli y Torricelli, 2005) No obstante, el efecto de cada medida es distinto, al menos desde la perspectiva del pilar 3. El aplanamiento de las curvas de capital afecta negativamente a la comparabilidad temporal del capital requerido según IRB, la exigencia de capital adicional a través del pilar 2 afecta al valor informativo del ratio de capital tanto temporalmente como entre distintas entidades, y la opción de incorporar un seguro de depósitos con primas basadas en el riesgo y no en requisitos de capital enfría la prociclicidad pero hace que los requisitos de capital sin alisar se

infieran directamente del mínimo regulatorio; así, Pennacchi (2005) comprueba que el impacto procíclico de dichas primas es menor que el que suponen los requisitos de capital, siendo preferible permitir que tanto las primas del seguro como el capital requerido varíen durante el ciclo frente a fijar primas de seguros y alterar sólo el capital. Además, es preciso evaluar el grado en que la disciplina de mercado lleve a las entidades a variar las premisas de concesión de créditos. Sin embargo, más allá del análisis de los modelos cuantitativos de medición de riesgos, debe reconocerse que, en cierta forma, Basilea II no sólo no eleva la prociclicidad, sino que en realidad ayuda a reducirla, dado que no hay nada más procíclico que un banco mal gestionado. Efectivamente, a través de su contribución a una mejor evaluación y gestión de riesgos, el Acuerdo disminuye el abanico de sorpresas y, por añadidura, la prociclicidad. Evidentemente, cuando el sistema bancario está adecuadamente capitalizado, bien gestionado y los riesgos correctamente evaluados dentro de un horizonte temporal apropiado, el sistema financiero es más estable, menos procíclico, más capaz de promover un crecimiento sostenible y de reaccionar con mayor facilidad en períodos de estrés. También es esperable que los bancos basen la cifra final de capital mantenido a partir de su propia aversión al riesgo, considerando una óptima estrategia de financiación y con un ratio por encima del 8% que permita explotar oportunidades de inversión inesperadas. Analizado el contenido y consecuencias de Basilea II, surgen otras preguntas sucesivas referentes al capital regulatorio que se suceden y condicionan entre sí, hasta llegar a los posibles efectos sobre la economía real. La primera cuestión reside en si los cambios en el capital regulatorio conducirán a cambios en los niveles de capital económico. Los estudios históricos demuestran que los incrementos en el ratio de capital se deben en mayor medida a una estricta disciplina de mercado que a modificaciones en los requisitos reguladores. Sin embargo, hay evidencia de un movimiento conjunto de ratios de capital y requisitos reguladores. A continuación, se plantean las posibles modificaciones que tales cambios puedan inducir sobre el comportamiento prestamista de los bancos, individual y agregadamente. Desde una perspectiva micro, la regulación de la adecuación de capital puede reducir la toma de riesgos por parte de los

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bancos a nivel individual, y por tanto su probabilidad de fallido; además, puede motivar un aumento de la probabilidad de problemas sistémicos (efecto macro), producido por la necesidad simultánea de las entidades de recapitalizarse o reducir el préstamo después de una alteración macroeconómica adversa. Adicionalmente, se produce un posible “riesgo endógeno”, debido a la adopción de técnicas de gestión de riesgo similares. Los análisis realizados con posterioridad a Basilea I evidenciaron que las presiones sobre el capital durante las recesiones podrían haber restringido el préstamo bancario, ya que el aumento en el ratio de adecuación de capital incluía tanto un mayor capital regulatorio como una disminución en activos ponderados (Jackson et al., 1999; Goodhart et al., 2004). Desde el punto de vista de un país, los orígenes del problema surgido durante las crisis financieras están en asumir excesivos riesgos durante el boom, a lo que se une la mezcla inevitable de desajustes en los vencimientos de las divisas si nos referimos a países en desarrollo. Todo ello, junto con un análisis inadecuado del riesgo por parte de los agentes y a débiles regulaciones prudenciales de los sistemas financieros locales, profundizará la crisis, que afectará incluso a sistemas considerablemente bien regulados si han estado sujetos a una infravaloración de riesgos. Uno de los mayores problemas será entonces el enfoque de la regulación, si se establece a nivel de riesgos microeconómicos y desestima los de un claro origen macro. Así pues, si bien la gestión de riesgos micro puede reducir aquellos que dependan de las características de cada prestatario mediante la diversificación, no podrá tratar con el riesgo sistémico asociado, por ejemplo, a los ciclos de negocio, cuyo control exigiría una correcta valoración general del riesgo a lo largo del tiempo con políticas más anticipativas. Por tanto, puede darse un trade-off entre el riesgo prudente a niveles micro y macro, como se observa en la dificultad para conciliar el incremento de la transparencia y revelación de información debido a las NIC con las provisiones dinámicas o prospectivas. Las NIC y las reglas de revelación de información contable pueden amortiguar la prociclicidad haciendo más efectiva la disciplina de mercado sobre un préstamo bancario. Sin embargo, reducir las provisiones a priori de los bancos cuando los riesgos ocurren limita el alcance del uso de estas políticas prudentes para afrontar la mala valoración del riesgo. Una posible solución es utilizar el capital y no las provisiones como elemento prospectivo, aumentando los ratios de capital en la fase expansiva para frenar o suavizar la formación del riesgo y permitir así la absorción de pérdidas en las recesiones.

Las medidas de carácter macro son difíciles de implementar si los supervisores no son independientes; si los flujos de capital son importantes, esos acuerdos abarcan el esquema contable del capital, incluyendo el grado o avance de la liberalización financiera y también el régimen del tipo de cambio (por ejemplo, en países asiáticos). Y por último, ¿tendrá todo ello efectos reales? La restricción en el crédito bancario sólo tendrá efectos reales si no es reemplazada por otras formas de financiación sustitutivas.

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ANÁLISIS FINANCIERO

PEURA, S.; JOKIVUOLLE, E. (2004): “Simulation based stress tests of banks´regulatory capital adequacy”, Journal of Banking & Finance, 28 (8), 1801-1824.

3.- Para entender las características procíclicas del crédito, véanse Borio et al. (2001), Lowe (2002), Berger y Udell (2003), Catarineu-Rabell et al. (2003), Ayuso et al. (2004), González Mota (2005), y Jiménez y Saurina (2005).

REISEN, H. (2001): “Will Basel II contribute to convergence in international capital flows?”, OECD Development Centre. Oesterreichische National bank, 29th Economics Conference, 29 mayo-1 junio, Viena.

4.- Intuitivamente, el regulador tiende a fijarse en casos particulares, adoptando pues una perspectiva individual que deriva en consecuencias macroeconómicas.

REPULLO, R.; SUÁREZ, J. (2008): “The procyclical effects of Basel II”, CEPR Discussion Paper No. DP6862, junio http://ssrn.com/abstract=1146826, acceso el 9/01/09. RÖSCH, D.; SCHEULE, H. (2009): “Credit rating impact on CDO evaluation”, Global finance journal, 19 (3), 235-251. SAURINA SALAS, J. (2002): “Solvencia bancaria, riesgo de crédito y regulación pública: el caso de la provisión estadística española”, Hacienda Pública Española/Revista de Economía Pública, 161-2, 129-150. SAURINA, J.; TRUCHARTE, C. (2007): “An assessment of Basel II procyclicality in mortgage portfolios”, Journal of financial services research, 32, 81-101. STOLZ, S.; WEDOW, M. (2005): “Banks´ regulatory capital buffer and the business cycle: evidence for German savings and cooperative banks”, Deutsche Bundesbank Discussion paper series 2: Banking and financial studies No. 07/2005. ZAKRAJSEK, E.; CARPENTER, S. B.; WHITESELL, W. C. (2001): "Capital Requirements, Business Loans, and Business Cycles: An Empirical Analysis of the Standardized Approach in the New Basel Capital Accord", FEDS Working Paper 200148, November.

Notas: 1.- En este trabajo se emplearán indistintamente los términos “entidades financieras”, “entidades de crédito”, e incluso, más genéricamente “bancos” o “entidades”, refiriéndose en todos los casos a intermediarios financieros con capacidad para la concesión de crédito y captación de depósitos (aunque las entidades de crédito tengan limitada esta última función económica). En el mismo sentido, en ocasiones se hablará de “capital” como equivalente a fondos propios o recursos propios, dado que se trata del principal componente de éstos. 2.- No ocurre igual con la renta fija, cuya extensión se estrecha durante la fase expansiva del ciclo económico y se ensancha en el momento opuesto (Guha y Hiris, 2002). Así, la expansión y propagación del crédito se muestran como factores clave en las condiciones de negocio macroeconómicas.

5.- Una pregunta interesante al respecto es determinar cómo se establece la relación causal entre las crisis bancarias y los problemas en la economía real; en este sentido, dado que las crisis bancarias van seguidas de bajo crédito y escaso crecimiento del PIB, cabe precisar si esto de debe a que las crisis tienden a producirse durante la desaceleración y recesión económica, o a que los problemas del sector bancario tienen efectos reales negativos. 6.- No sólo los requisitos de capital son procíclicos; también lo son las provisiones, mayores cuando el crecimiento del PIB es menor y reflejo del incremento del riesgo de la cartera de crédito cuando el ciclo económico cae (Bikker y Metzemakers, 2005). No obstante, no todas las provisiones tienen los mismos efectos. Como comprueban Bouvatier y Lepetit (2008) en 186 bancos europeos durante el período 1992-2004, las provisiones para préstamos fallidos (provisiones específicas) amplifican las fluctuaciones de crédito, mientras que aquellas dotadas con objetivos de gestión no les afectan. 7.- A priori, el intento de Basilea II de alinear el capital regulatorio con el capital económico supone indudables beneficios a nivel micro, dado que reduce el potencial para el arbitraje regulador. Sin embargo, relacionar el préstamo bancario con el capital regulatorio a través de un ratio no flexible de capital mínimo amplifica las fluctuaciones macroeconómicas en un modelo que no sigue el patrón definido por Modigliani y Miller, donde la demanda de inversión dependa de la habilidad de las empresas para retener beneficios o conseguir préstamos bancarios. Los shocks negativos contra la demanda agregada debilitan la capacidad de los deudores para afrontar sus deudas con el banco, y esa reducción disminuirá el capital total bancario, haciendo que también caigan el préstamo y la inversión debido a la necesidad de mantener los requisitos de capital mínimos. 8.- Para cualquier empresa, la política de recursos propios es un factor relevante de su estrategia financiera, pero lo es más aún para las entidades de crédito, debido a la variedad y complejidad de los riesgos bancarios, el dinamismo del sector, el elevado apalancamiento con el que se opera y, especialmente, a que el negocio bancario se basa en la confianza, característica que sólo se logra y mantiene con una gestión eficaz, sana y prudente. 9.- Véanse Dell´Ariccia et al. (2008) y Koopman et al. (2009). 10.- De hecho, el movimiento en paralelo de algunas variables del sector financiero, especialmente en el caso del crecimiento del crédito, no sólo es normal sino incluso saludable, además de un rasgo de entidades bancarias en sistemas financieros seguros. Es decir, se requiere cierto nivel de prociclicidad en el crédito para apoyar el crecimiento, lo que tendría una tendencia a ser cíclico incluso si los sistemas financieros no fueran un factor que motivara y reforzara ciclos. El problema es que la prociclicidad es excesiva al amplificar el ciclo de negocio, causando inestabilidad financiera (durante la fase de crecimiento el ratio crédito/PIB aumenta y el riesgo suele sub-estimarse; lo contrario ocurre en

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EL CONTRADICTORIO PAPEL DE BASILEA II EN LA CRISIS FINANCIERA ACTUAL

recesión). La cuestión para los políticos y reguladores es saber ex ante cuando dicha prociclicidad es excesiva.

Acuerdo de 1988. Véanse también Illing y Paulin (2004), y Allen y Saunders (2004).

11.- También afecta a los ciclos a medio plazo, como el boom de los 70 seguido de la crisis de los ochenta, un nuevo boom en los noventa y la reducción de los flujos de entrada de financiación externa tras la crisis asiática y rusa de 1997-198. A partir de 2002-03 da comienzo un nuevo ciclo que ha sido sustituido por una fase de turbulencias financieras desde mediados del 2006 (Ocampo y Griffith-Jones, 2007). Por otro lado, la crisis asiática de 1997-98 reavivó la cuestión relativa a si las crisis bancarias provocan crisis crediticias.

18-- Los diferentes métodos que los bancos emplean para estimar estos parámetros (especialmente PD), son en cierto modo responsables de la amplia variabilidad e incertidumbre que rodea al enfoque IRB. Según Kashyap y Stein (2004), y tal y como veremos posteriormente, Basilea II es procíclico por trabajar con una sola curva de riesgo de crédito. Además, los posibles cálculos de PD están influenciados por las condiciones económicas más que por riesgos idiosincrásicos. Como demuestran Koopman et al. (2005), tanto el nivel de actividad de la economía real como la estructura temporal de los tipos de interés son determinantes del riesgo de fallido.

12.- Dicha volatilidad se trasmite a los países en desarrollo a través de sus cuentas públicas, especialmente mediante los efectos de la financiación disponible para gasto público y los tipos de interés en el pago del servicio de la deuda pública. No obstante, los resultados más importantes de las fluctuaciones del capital se dejan notar en el gasto privado y en los balances de las empresas. Los vencimientos y riesgos de tipo de cambio se acumulan durante los períodos de optimismo financiero; la brusca reducción de liquidez, el aumento de los tipos de interés y la depreciación de las divisas característicos de la etapa de crisis actual tienen posteriormente graves consecuencias sobre los citados balances. Por ende, cada ciclo financiero de medio plazo tiene sus particulares características. 13.- Los rating a través del ciclo miden la calidad crediticia en un largo horizonte de tiempo, incluyendo los impactos de los ciclos normales en la economía. Este sistema de calificación emplea información específica y dinámica sobre deudores para evaluar su capacidad crediticia, permaneciendo relativamente estable en los ciclos económicos dado que para su construcción se han considerado escenarios estresados, es decir, obtenidos con independencia del estado del ciclo. En contraposición, los sistemas de rating point-in-time evalúan calidad crediticia en un horizonte de corto plazo, propio de entidades que aplican un scoring cuantitativo mediante análisis discriminante o modelos logit. 14.- La política fiscal puede ser, a nivel micro, una fuente importante de distorsiones que podría amplificar la prociclicidad. 15.- Una estricta política monetaria restrictiva que eleve los tipos de interés hará disminuir la concesión de créditos al reducirse los de peor calidad limitándose a los buenos. También se reducirán los depósitos bancarios, profundizando la contracción del crédito, y con ello la inversión y la demanda agregada. Finalmente, los precios caerán. Con este panorama, el efecto de shocks exógenos de crédito sobre la producción, inflación y fluctuaciones de los tipos de interés será bastante significativa en el corto y largo plazo; es decir, las imperfecciones en los mercados de crédito son responsables en parte de la amplificación y propagación de los efectos reales de shocks en la política monetaria. 16.- Se dan ciertos paralelismos entre la moderna política monetaria y el esquema de estabilidad financiera de Basilea II: i) su naturaleza prospectiva y un horizonte a medio plazo, como consecuencia del concepto histórico y el comportamiento “miope” observados en el pasado, ii) un carácter anticipativo que los hace más previsores que correctores, iii) tratan de incorporar puntos de vista de mercado a través del papel desempeñado por las expectativas y la disciplina de mercado (Gelach y Gruenwald, 2006). 17.- Según Zakrajsek et al. (2001), la ciclicidad de la carga de capital sería menor aplicando el nuevo enfoque estándar en comparación con el

19.- Por eso, el análisis de los bancos para el IRB debería tener en cuenta al menos el impacto de una suave recesión económica (alrededor del 0,50% PIB). El objetivo es desarrollar test de stress fiable. 20.- Midiendo PD con distintos modelos, Saurina y Trucharte (2007) concluyen: a) notable variabilidad en la PD medida estáticamente, con grandes cambios en los requisitos de capital entre expansión y recesión; b) mucha menos variabilidad en la PD medida a través del ciclo, pese que el nivel medio de los requisitos de capital sigue siendo alto; c) capital exigido relativamente bajo y estable con ratings acíclicos. Los modelos estadísticos de fallido basados en precios de mercado, que usan un enfoque tipo Merton (KMV) llevan a estimaciones cíclicas de PD, por ejemplo, mediante la prociclicidad en el precio de los activos. Mientras que Creditmetrics emplea la transición entre ratings y soporta el mismo problema que el método estándar, CreditportfolioView o Creditrisk+ no incorporan factores cíclicos, aunque el uso habitual de un modelo estadístico de fallido con horizonte a un año podría también llevar a eso. Amato y Furfine (2004) comprueban que los ratings obtenidos “a través del ciclo” no muestran en general excesiva sensibilidad al ciclo de negocio. La diferencia fundamental es que esos rating asumen que los eventos de crédito en un período determinado ocurren de forma aleatoria, mientras que el rating point-in-time intenta identificar los detonantes de riesgo sistémico que explican futuras pérdidas crediticias (Rösch y Scheule, 2009). 21.- Pese a estos elementos, no es posible eliminar la prociclicidad por completo. Entre otras razones, porque los períodos indicados para la medición de los datos no se ajustan ni encajan necesariamente en la duración de los ciclos. Además, se intuye que, en la práctica, los bancos comerciales seguirán usando estimaciones a corto plazo e incluso estáticas. 22.- Veánse, entre otros, Allen y Bali (2004) y Estrella (2004) para los riesgos de mercado y operacional, respectivamente. 23.- Sin embargo, Basilea II es una regulación notablemente prudente. Según Repullo y Suárez (2008) las probabilidades de fallo bancario son menores respecto al Acuerdo anterior. 24.-En los países en desarrollo, a los que nos hemos referido previamente, estas provisiones deberían venir acompañadas por regulaciones más concretas enfocadas al control de las divisas y a los desajustes en los vencimientos, así como por medidas para evitar la sobrevaloración de los colaterales generada por burbujas en el precio de los activos. 25.- Estas soluciones propuestas, entre otros, por Gordy y Howells (2006) requerirían la existencia de un ciclo identificable o equilibrio a largo plazo.

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FUNDACIÓN DE ESTUDIOS FINANCIEROS ENTIDADES PATRONO de la Fundación de Estudios Financieros BANCO SANTANDER, S.A. TELEFÓNICA, S.A. ENDESA, S.A. FUNDACIÓN IBERDROLA, S.A. BANCO BILBAO VIZCAYA ARGENTARIA CAJA DE AHORROS Y MONTE DE PIEDAD DE MADRID FUNDACIÓN REPSOL YPF CITIBANK ESPAÑA, S.A. FUNDACIÓN PRICEWATERHOUSECOOPERS, S.L. SOCIÉTÉ GÉNÉRALE, SUCURSAL EN ESPAÑA CAJA DE AHORROS Y MONTE DE PIEDAD DE NAVARRA ABERTIS INFRAESTRUCTURAS, S.A. FUNDACIÓN BANCAJA ACCIONA BANCO SABADELL DELOITTE ERNST & YOUNG FIDELITY INVESTMENTS INTERNATIONAL, SUCURSAL EN ESPAÑA INDRA SISTEMAS, S.A. KPMG RECURSOS, S.A. LA CAIXA (CAJA DE AHORROS Y PENSIONES DE BARCELONA) MAPFRE ZURICH CONFEDERACIÓN ESPAÑOLA DE CAJAS DE AHORROS (CECA) BOLSAS Y MERCADOS ESPAÑOLES (BME) URÍA MENÉNDEZ FCC, FOMENTO DE CONSTRUCCIONES Y CONTRATAS ACS, ACTIVIDADES DE CONSTRUCCIÓN Y SERVICIOS, S.A. J&A GARRIGUES, S.L. BAKER & MCKENZIE

ENTIDAD FUNDADORA INSTITUTO ESPAÑOL DE ANALISTAS FINANCIEROS

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Luis Ferruz Agudo*,Fernando Coca Villalba** e Isabel Marco Sanjuán***

Análisis de estilo de los fondos de inversión inmobiliarios en españa: Índices de crecimiento y valor RESUMEN Se presenta de forma novedosa para el mercado inmobiliario español, un estudio sobre los factores de riesgo basados en el crecimiento y el valor de las viviendas residenciales. Estos dos factores de riesgo sistemático no observables, que tradicionalmente han sido utilizados en el análisis de los mercados financieros, se aproximan al mercado inmobiliario con el objetivo de la creación de dos índices de estilo. Permitiendo obtener dos distribuciones normales e independientes en el que se ha evidenciado un predominio estadísticamente significativo del estilo crecimiento sobre el valor, en las inversiones en vivienda efectuadas por los fondos de inversión inmobiliarios en España, durante la denominada “burbuja inmobiliaria”. Asimismo, supone una mejora de la información tanto para el inversor sobre el binomio riesgo rentabilidad, como una aportación de índices de estilo que supone para analistas inmobiliarios y gestores de fondos una mejora en la selección de activos y evaluación del riesgo. Palabras clave: Fondos de Inversión Inmobiliarios; Estilos de Inversión; Riesgo y Rendimientos; Mercado Inmobiliario.

ABSTRACT We present a novel way for the Spanish housing market, a study of risk factors based on growth and value of residential housing. These two factors unobservable systematic risk which have traditionally been used in the analysis of financial markets, the housing market approach with the goal of creating two style indices. Allowing obtain two independent normal distributions which has shown a statistically significant predominance of style on value growth in housing investment made by real estate investment funds in Spain, during the "housing boom". It also includes improving information for both the investor to the correlation between risk return, including a contribution of style indices posed to property analysts and fund managers an improvement in asset selection and risk assessment. Key words: Real Estate Mutual Fund; Style Investment; Risk and Return; Real Estate Market Recibido: Enero 2010

Aceptado: Febrero 2010

INTRODUCCIÓN En el presente artículo, se estudia cómo mejorar la evaluación del binomio rentabilidad - riesgo de los activos inmobiliarios. Para ello, se ha optado por el análisis de estilo.

Este análisis permite una explicación de la causa de la generación de los rendimientos de los activos y los atributos que inciden sobre éstos. Asimismo, posibilita un estudio de los factores de riesgo, de forma más correcta. La metodología del análisis de estilo fue aportada por Sharpe

Catedrático de Economía Financiera y Contabilidad. Departamento de Contabilidad y Finanzas. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Universidad de Zaragoza ** Profesor Asociado. Departamento de Contabilidad y Finanzas. Escuela Universitaria de Estudios Empresariales. Universidad de Zaragoza *** Profesora Titular de Economía Financiera y Contabilidad. Departamento de Contabilidad y Finanzas. Facultad de Ciencias Económicas y Empresariales. Universidad de Zaragoza Ferruz Agudo, Luis - Coca Villalba, Fernando - Marco Sanjuán, Isabel: Análisis de estilo de los fondos de inversión inmobiliarios en españa: Índices de crecimiento y valor Análisis Financiero n° 112. 2010. Págs.: 34-46

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(1988,1992), convirtiéndose en una herramienta ampliamente utilizada en la literatura, para el análisis de los rendimientos de los fondos mutualistas. Como señalan Amenc, Sfeir y Martellini (2002) la noción de estilo, en la gestión de acciones, está ampliamente aceptada por la comunidad de inversores. En particular, este análisis, consistente en un modelo multifactorial, persigue los siguientes objetivos: 1) explicar las volatilidades de los rendimientos de los fondos en función del estilo de la cartera y del riesgo sistemático; 2) servir de herramienta para crear carteras de referencia. Se trata, entonces, de un modelo multifactor ponderado. En función de estas ponderaciones, existen tres posibilidades según las restricciones1 establecidas. De esta forma, DeRoon, Nijman y TerHorst (2004) identifican las siguientes casos: análisis de estilo fuerte o modelo estándar2, semifuerte y débil. Kemp et al. (2000) sugiere que la identificación del estilo es de gran ayuda para el gestor de una cartera. Sirviéndole para adecuar sus estrategias, con el objetivo de conseguir una performance persistente. Asimismo, Kaiser (2005) pone de relieve su utilidad para la construcción de benchmarks; lo que a su vez, permite identificar a los gestores ganadores. La creación de estas carteras de referencia, se efectúa en función de la selección de activos, realizada por el gestor. Gracias al desarrollo tecnológico actual, existen múltiples índices financieros de referencia. En ellos, los factores de estilo básicos, son los siguientes: el valor, el crecimiento y el sector. Ahora bien, con referencia a la inversión en el sector inmobiliario, indicamos en primer lugar, que el aumento de oportunidades de inversión global ha permitido una diversificación a nivel mundial. Siendo esto, consecuencia de una integración y desregulación de los mercados financieros. Sin embargo, a pesar de las nuevas posibilidades de inversión global, que brinda la integración de los mercados, Newell y Webb (1996) manifiestan la escasa atención de los inversores a los inmuebles, como activo de diversificación de carteras mixtas. El motivo radica en la limitación existente actualmente de índices de estilo inmobiliario. Por tanto, esto ha supuesto una dificultad, para la evaluación del riesgo en este tipo de inversiones.

Fuerts y Marcato (2009) sugieren que el análisis de estilo, para los gestores de carteras inmobiliarias, es beneficioso. Porque les permite crear benchmark que ayudan a explicar las rentabilidades de estas carteras. Posibilitando, a su vez, la diversificación de las mismas. Asimismo, Fuerts y Marcato (2009) señalan la escasa atención, que la literatura financiera, ha prestado al análisis de la performance y el riesgo en el sector inmobiliario. Considerando que se trata de un tópico de investigación relativamente nuevo. La heterogeneidad de estos activos es el problema común para la aplicación de los modelos multifactoriales. Esto implica, que se haya utilizado, hasta el momento, y de forma mayoritaria, dos atributos básicos: la tipología del bien inmueble y su localización geográfica. Sin embargo, estos dos factores poseen escaso poder explicativo. Según la investigación de Fuerts y Marcato (2009) entorno al 30%. Es por ello, que es necesario la utilización de más atributos, para la explicación de las volatilidades de las rentabilidades inmobiliarias. Los escasos estudios, referentes a la aplicación del análisis de estilos, en el contexto de la inversión inmobiliaria, se pueden agrupar en las siguientes categorías: a) Análisis de estilo basados en factores dicotómicos de tipología y localización geográfica: Se trata de desarrollos cuantitativos que descomponen los rendimientos de las carteras inmobiliarias. Cuantificando, explícitamente, los beneficios relativos a la diversificación en base a dos atributos: tipología y ubicación. Estas investigaciones evidencian que la tipología de los bienes inmuebles posee un elevado poder explicativo de los rendimientos de estos activos. Lee (1988) observa que la tipología consigue explicar tres veces más estas rentabilidades, que si se utilizasen en el modelo factores regionales3. La consecuencia, es que se logra una mayor reducción del riesgo, mediante la diversificación por tipologías entre regiones; antes que, una composición de carteras por regiones, para diferentes tipos de bienes inmuebles. Similares resultados obtuvieron, entre otras, las investigaciones de Myer y Webb (1995), Weeb y Myer (1997), Gallo, Lockwood y Rutherford (2000) y Liang y Whitaker (2000).

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b) Adición de nuevos factores, aproximación al análisis de estilo del mercado de acciones: La investigación de Fuerts y Marcato (2009) vuelve a poner en evidencia la poca atención prestada, por el ámbito académico, al análisis de estilo en la inversión inmobiliaria. Sugieren que los métodos dicotómicos clásicos, basados en tipología y región, han sido insuficientes y pueden ser mejorados.

Fuerst y Matysiak (2009) evidencian que los factores sectoriales y aquellos basados en la localización geográfica, son poderosos explicativos de la volatilidad de los rendimientos inmobiliarios. A su vez, otros atributos, fundamentados en las características del inmueble, en el mercado y en el nivel de apalancamiento, muestran una sólida relación con estos rendimientos. Estos resultados son significativos, a lo largo del tiempo y entre los fondos estudiados. c) Estudios conceptuales y unificación de criterios:

Para ello, proponen la utilización de nuevos perfiles de riesgo, propios del mercado de acciones. Estos nuevos estilos, son los siguientes: tamaño de la propiedad, capitalización, concentración del inquilino y duración del contrato de arrendamiento. Obteniendo evidencia, que la inclusión de estos factores, aumenta la explicación de las volatilidades. Esto supone, una reducción significativa de la capacidad de lograr una mayor performance. Por otra parte, Cannon et al. (2006) realizan en su investigación, un examen empírico,4 que concluye que las rentabilidades de la vivienda, tienen una correlación positiva con su nivel de precios; y a su vez, una elevada sensibilidad con la tendencia de los mercados bursátiles. Asimismo, evidencian cómo las diferencias socioeconómicas, llegan a explicar un 20% de las variaciones del rendimiento inmobiliario. A su vez, los resultados de Ziering y McIntosh (1999) muestran la relación significativa entre el tamaño de las propiedades (valor de mercado) y la performance obtenida por las carteras inmobiliarias. Dicha relación, es evidenciada, especialmente, en aquellos activos inmobiliarios con valor superior a los 100 millones de dólares. Similares conclusiones, en cuanto a la relación entre el tamaño y el rendimiento, obtienen Lee et al. (2006). Sugiriendo una preferencia de los inversores inmobiliarios por bajas volatilidades. Para este tipo de inversor, su principal preocupación es el riesgo de perder u obtener un rendimiento por debajo de un índice de referencia. En línea con estas investigaciones, Lin y Yung (2007) realizan un análisis de fondos inmobiliarios. Para ello, utilizan la metodología aportada por Fama y French (1992, 1993). De esta forma, el factor tamaño es aproximado a las tasas de variación del precio de cotización de empresas inmobiliarias. Por otro parte, el crecimiento se identifica en base a su capitalización bursátil. Concluyendo que existe un sesgo hacia el crecimiento antes que al valor 5.

En la actualidad, cada inversor institucional en el sector inmobiliario, ha utilizado su propia definición de estilos y de estrategias. Compartimos las opiniones de Kaiser (2005), al sugerir que la definición y estandarización de los estilos, responde a la necesidad de contar con un único marco teórico de criterios de inversión. Con ello, se conseguirá una mejora de los procesos de inversión, selección de activos y diseño de estrategias. Por tanto, el NCREIF6 (2003) en su White Paper, pretende unificar la amplia variedad de definiciones de estilos y estrategias utilizadas en la inversión inmobiliaria. No con la intención de que sean unánimes, pero sí, al menos, sirvan de referencia. Este documento establece similitudes entre los mercados de valores y el mercado inmobiliario. Con este propósito, los estilos de inversión inmobiliaria, pueden resumirse en tres grupos: “Core”, “Value-Added” y “Opportunity”. En la tabla 1 mostramos las características de estos estilos atendiendo al resto de atributos identificados por el NCREIF (2003).

Clasificación de Estilos en función de atributos

Tabla 1 Fuente: NCREIF (2003)

En opinión de Kaiser (2005), en principio, la clasificación no obtuvo demasiado consenso. El motivo radica en ser estilos

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bastante imprecisos, faltos de definición cuantitativa y difícilmente conciliables en la práctica de la industria. Siguiendo esta definición de estilos, propuesta por el NCREIF (2003), la investigación de Suárez y Vassallo (2005) comprueba que estos grupos pueden clasificarse, en función de los siguientes rendimientos esperados: Core (0% -11,5%), Value – Added (11,5% – 17%) y Opportunity (17% - 25%). Continuando con este tópico de investigación, la CASS Business School de Londres, bajo la dirección del grupo de trabajo de estilos del INREV7 (INREV, 2008) define, a su vez, tres estilos de forma similar a la realizada por el NCREIF (2003). Continuando con las críticas emitidas sobre estos estudios conceptuales, Kaiser (2005), sugiere que las inversiones inmobiliarias requieren de unos niveles de análisis superiores. Esto implica que los estilos de los activos financieros, no pueden ser exportados directamente al sector inmobiliario. Para ello, Identifica las siguientes diferencias entre ambos mercados: 1) por lo referente al mercado inmobiliario, no existe un universo bien definido, ni bases de datos que contengan el valor en libros de los bienes inmuebles; 2) En los mercado financieros, la información disponible es exclusivamente pública, pero en el mercado inmobiliario puede existir información restringida, asegurando niveles de performance superiores; y 3) La toma de control del activo inmobiliario asegura una gestión activa,8 lo que dificulta el discernir qué parte de la performance es resultado del asset allocation; o qué parte, corresponde al control de esos activos. d) Creación de índices de estilo y bechmark a través de varios factores: Marcato (2004) propone un modelo cuantitativo, con la finalidad de creación de índices de estilo en el contexto inmobiliario del mercado del Reino Unido. En este sentido, se vuelve a poner de manifiesto, la falta de índices adecuados para este tipo de inversiones. Por tanto, con la finalidad de aumentar el poder explicativo de los rendimientos inmobiliarios, propone que los modelos multifactoriales deben recoger más factores, aparte de los clásicos dicotómicos. Marcato (2004) utiliza, para ello, los rendimientos equivalentes (TIR) como criterio de partición de la muestra para distinguir entre crecimiento y valor de los activos inmobiliarios.

Estos índices, a su vez, serán utilizados para la construcción de los benchmark para el análisis de estilo. Utilizando tres principales medidas: renta inicial, renta por revalorización y renta equivalente9. Evidenciando finalmente, en la muestra analizada, un predominio del factor crecimiento. Posteriormente, Peyton (2008) basándose en la metodología utilizada por Marcato (2004), analiza el mercado inmobiliario de EE.UU. Basándose, para ello, el NCREIF Property Index. Asimismo, propone una reducción de ocho a cuatro atributos de estilo10 de los propuestos por el NCREIF (2003), con la intención de ser más operativos. Por tanto, una vez, revisada las principales aportaciones existentes en la literatura previa, destacamos la importancia de este tópico de investigación, dada la actual incertidumbre financiera. Sin olvidar que, a su vez, está ligada a la recesión del sector inmobiliario. De esta misma forma, opinamos, que es de vital importancia una mejor comprensión de los rendimientos inmobiliarios y un análisis, más detallado, de los factores de riesgo en la inversión inmobiliaria. Así como, la necesidad de creación de índices que suministren una mejor información al inversor sobre el binomio riesgo - rentabilidad en este sector tan particular. Es por ello, por lo que en este artículo, se crean dos índices de estilo basados en los factores de riesgo (valor y crecimiento). Dado lo que no es conocido, se realiza por primera vez, este tipo de investigación para el mercado inmobiliario español. Asimismo, se cubre la carencia actual de estudios, sobre estos factores explicativos de las fluctuaciones patrimoniales. Dada la heterogeneidad del activo inmobiliario, donde la tipología puede ser determinante en las rentabilidades obtenidas, esta investigación se centrará en un único tipo de inmueble (la vivienda residencial). Esta decisión responde, a su vez, a la inquietud de analizar con mayor profundidad, los factores de riesgo que han podido influir en las sorprendentes rentabilidades, alcanzadas por este activo, durante la última década en España. Este análisis, propone de forma innovadora, la utilización del ratio book-to-market aplicado al mercado inmobiliario. Se trata de una nueva aportación en este tópico de investigación. En base a las sugerencias de Fuerst y Marcato (2009), relativas a la conveniencia de utilizar los costes de los inmuebles, en la investigación del factor crecimiento.

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Finalmente, se observará la relación entre estos dos índices, con el objetivo de comprobar el posible predominio de un estilo frente al otro. En el siguiente apartado, se realizará una explicación detallada de la metodología utilizada para la creación de los índices de estilo, junto con las definiciones de las variables empleadas en este estudio; así como, la propuesta de nuevos factores. En el apartado tres se explicarán la muestra utilizada para llevar a cabo la investigación. A continuación, en el apartado cuarto, se expondrán los resultados obtenidos. En la última sección se realizarán las oportunas conclusiones derivadas del análisis empírico.

subdividir la población de activos inmobiliarios en dos submuestras: Small y Big. En las investigaciones precedentes, el factor crecimiento, es aproximado en base al Rendimiento Equivalente. Se utiliza la media (en este caso de la TIR) para subdividir la población en tres submuestras: Low (30%), Medium (40%) y High (30%). Sin embargo, la aportación de la presente investigación, consiste en sustituir esta variable por el ratio book-to-market12. De la misma forma, se utilizará la media de este ratio para la creación de estas tres subcarteras mencionadas. 2.2.- Pruebas de normalidad, dependencia y relación entre medias, mediana y varianza:

2.- METODOLOGÍA Como ya se ha comentado con anterioridad, ante la heterogeneidad del activo inmobiliario, se ha decidido centrar el análisis en viviendas residenciales. Asimismo, consideramos que las diferencias en cuanto a la localización quedan mitigadas; ya que, las propiedades se localizan en zonas de similares características socioeconómicas. Para llevar a cabo la construcción de estos índices de estilo, se ha tomado la decisión de plantear dos alternativas sobre la periodicidad (anual y semestral) en la rotaciones de las carteras en función de los dos factores11. Por tanto se examinan dos grupos de índices de valor y crecimiento. En primer lugar, los correspondientes a una decisión de reclasificar semestralmente las carteras en función de los factores de riesgo, tomando sus rentabilidades medias y medianas. En segundo lugar, se obtendrán los índices de estilo resultantes por medio de reclasificaciones anuales. Se tomarán, igualmente, la media y la mediana de las rentabilidades de este activo inmobiliario.

Con estas pruebas se contrastará la normalidad de los índices obtenidos, tras haber segmentado la cartera inmobiliaria en función de los factores de riesgo: crecimiento y valor. Por tanto, en el Apéndice, se exponen los contrastes que se han llevado a cabo para la comprobación, en primer lugar de la normalidad en la distribución de los índices obtenidos. De ello depende, la aplicación en una segunda fase, de las pruebas paramétricas necesarias, para evidenciar la independencia de las series. Finalmente, se aplicarán los contrastes de igualdad de media, mediana o varianza de las series. De tal forma, que si ambos índices muestran una misma medida de dispersión, pero si las rentabilidades de uno de ellos se impone sobre el otro, podemos concluir, que los activos inmobiliarios analizados, han mostrado un sesgo inversor basado en el valor, o por el contrario, basado en el crecimiento (Marcato, 2004).

3.- MUESTRA Se han utilizado, para esta investigación, las carteras de activos de los fondos de inversión inmobiliaria en España.

2.1.- Definición de los Factores de Riesgo: A continuación se exponen las aproximaciones sugeridas en las investigaciones de Fuerts y Marcato (2009), Peyton (2008) y Marcato (2004) para la adaptación de los factores de riesgo de los mercados financieros al ámbito inmobiliario. En el caso del factor tamaño se identifica con el valor de mercado del bien inmueble. De igual forma que en la metodología de Fama y French (1993), se utiliza la mediana para

El horizonte temporal es de diecinueve periodos y está comprendido entre marzo de 2004 a septiembre de 2008. Esta información ha sido obtenida por medio de los informes trimestrales, remitidos por las gestoras de estos fondos a la Comisión Nacional del Mercado de Valores (C.N.M.V). Del conjunto de activos que componen estas carteras, se ha seleccionado exclusivamente, para este estudio, las viviendas

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residenciales. El número de inmuebles del conjunto de los nueve fondos, durante el periodo analizado, es de 872 activos. De los cuales, 632 corresponden a viviendas.

Histogramas y Q-Q Plot de SMB y HML con periodicidad anual con rentabilidades medianas

4.- RESULTADOS: Pruebas de Normalidad En primer lugar, para cada uno de los índices construidos (en función de la periodicidad de reclasificación de las carteras y según se trate de rentabilidad media o mediana), se procede a un análisis gráfico de los histogramas y del Q-Q Plot. En el gráfico 1 y 2 se muestra los histogramas y el Q-Q Plot del índice valor (SMB) y crecimiento (HML) de las rentabilidades anuales medias y medianas respectivamente. La rotación de carteras es anual, correspondiendo al primer trimestre de cada año. En el gráfico 3 y 4 se representan las mismas pruebas gráficas para rentabilidades medias y medianas, respectivamente, pero con rotación semestral. En todas estas pruebas visuales, en un principio, se observa cierta normalidad de las distribuciones.

Gráfico 2

Histogramas y Q-Q Plot de SMB y HML con periodicidad anual con rentabilidades medias

Histogramas y Q-Q Plot de SMB y HML con periodicidad semestral con rentabilidades medias

Gráfico 1

Gráfico 3

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Histogramas y Q-Q Plot de SMB y HML con periodicidad semestral con rentabilidades medianas

Asimismo, se observa unos mayores valores de la media y mediana para los índices relativos al factor crecimiento. Al contrario, de lo que ocurre con los valores del factor valor. De la misma forma, la varianza es muy reducida y similar entre todos los casos. Dadas las pruebas gráficas y según los resultados de simetría y curtosis, se comprueba la normalidad en la muestra, pero será precisa la aplicación de los contrastes necesarios para comprobar su significatividad poblacional (tabla 3).

Pruebas de Normalidad

Gráfico 4 En la tabla 2 se presentan los resultados del estudio de estadística descriptiva de los diferentes índices de estilo. Se comprueba la proximidad, en cada índice, entre el valor medio y mediano. Se corrobora, a su vez, con los contrastes de simetría (Zg1) y curtosis (Zg2), para un nivel de significación del 5%. Encontrándose los valores, en todos los casos, comprendidos en el intervalo [–1,96 y 1,96].

Tabla 3 En las pruebas de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk, se comprueba unos p-valores superiores al 5% de significación. Lo que implica, el no rechazo de la hipótesis nula de normalidad, en las distribuciones poblacionales. Pruebas de Dependencia:

Análisis Descriptivo de índices de estilo

Una vez comprobada la normalidad de las series, aplicamos las pruebas paramétricas para el contraste de dependencia entre las muestras. En la tabla 4 se recopilan las diferentes pruebas de correlación relativas al coeficiente de Pearson, Tau-B de Kendall y Rho de Spearman, donde la hipótesis nula a contrastar es la existencia de correlación entre los índices13 de estilo de valor y crecimiento. Para el caso de rotaciones anuales y semestrales de rentabilidades medias, se rechaza la hipótesis de correlación en los tres contrastes.

Tabla 2

En caso de trabajar, con rentabilidades medianas, podemos encontrar cierta correlación para el caso de rotación anual,

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según el coeficiente de Pearson (aunque muy próximo su valor a 0,05). De la misma forma, se rechaza la hipótesis nula por los otros dos estadísticos aplicados.

De esta forma, el test de Bartlett no rechaza la hipótesis de igualdad de varianzas. Pero por el contrario, si que es rechazada por los test de Levene y Brown-Forsythe.

Pruebas de Independencia

En segundo lugar, una vez verificada la igualdad en las varianzas de entre las distintas opciones de índices (a excepción del último de los casos propuestos), se aplica la prueba T-test (tabla 6) para el contraste de igualdad en medias.

Prueba T-Test Tabla 6: Prueba T-Test

Media

Inferior

Tabla 4 Sin embargo, existe evidencia de correlación entre rentabilidades medianas con rotaciones semestrales. Pruebas e igualdad de Medias y Varianzas: En primer lugar, se contrasta la hipótesis nula de igualdad en varianzas de los índices de valor y crecimiento (tabla 5).

Desviación típ.

Superior

Error típ. de la media Inferior

95% Intervalo de confianza para la diferencia Superior Inferior

Sig.

Media

Desviación típ.

Error típ. de la media

Superior Inferior

Superior

SMB media cartera anual - HML media cartera anual

-0,0442

0,0628

0,0144

-0,0744

-0,0139

-3,0622

0,0067

SMB mediana cartera anual - HML mediana cartera anual

-0,0375

0,0270

0,0062

-0,0505

-0,0245

-6,0433

0,0000

SMB media cartera semestral - HML media -0,0620 cartera semestral

0,0681

0,0156

-0,0948

-0,0292

-3,9659

0,0009

SMB mediana cartera semestral - HML mediana cartera semestral

0,0386

0,0089

-0,0687

-0,0314

-5,6476

0,0000

-0,0500

Tabla 6 Observamos que en los cuatro casos posibles de índices los p-valores son inferiores al nivel del 5%. Esto supone, que las medias de los índices de valor y crecimiento son significativamente diferentes.

Pruebas de igualdad de varianza

En resumen, estos factores han resultado ser útiles para crear índices de estilo con distribuciones normales e independientes entre sí, implicando que cada estilo recoge poblaciones diferenciadas. SMB mediana cartera semestral - HML mediana cartera semestral

4,83700

8,87586

6,94237

(0,1841)

(0,0013)

(0,0038)

Tabla 5 Para los casos de rotaciones anuales y semestrales de las rentabilidades medias no se puede rechazar la hipótesis nula de igualdad de varianza. Lo mismo ocurre para el caso de los índices basados en rotaciones anuales de las rentabilidades medianas. Sin embargo, para los casos correspondientes a rotación semestral con rentabilidades medianas, las pruebas ofrecen resultados contradictorios según el estadístico utilizado.

Las pruebas de igualdad en media y varianza, permiten también comprobar, que para todos los casos propuestos salvo uno, no se rechaza la igualdad en varianza. Asimismo, esto índices muestran medias diferentes estadísticamente significativas. Comprobando que ha existido un predominio del estilo crecimiento (sesgo especulativo) sobre el factor valor (sesgo conservador). En el gráfico 5 se representan las rentabilidades medianas de las viviendas residenciales. Se destaca las diferencias en el comportamiento de las rentabilidades de las grandes y pequeños activos inmobiliarios. Hasta el primer trimestre de 2006 la rentabilidad de las propiedades pequeñas supera a

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las grandes. Sin embargo, es a partir de 2007, con el comienzo de la crisis inmobiliaria, cuando los grandes activos son los que obtienen mayor rentabilidad. Con respecto al índice de crecimiento ha tenido un destacable predominio durante todo el periodo de estudio. Distinguiendo dos etapas, una hasta el primer trimestre de 2007. En el cual, las viviendas residenciales, con mayores rentabilidades, hasta una fecha, son las que también obtenían mayor rentabilidad en los periodos sucesivos. Por el contrario, es a partir de 2007, cuando estas diferencias en rentabilidad, entre activos de alto y bajo crecimiento, se mitigan.

5.- CONCLUSIONES Dada la característica opacidad informativa del mercado inmobiliario, resaltamos la potencial utilidad de esta investigación. Supone un aumento de la información disponible, para una correcta evaluación del riesgo del activo inmobiliario. Asimismo, se cubre la carencia actual de investigaciones relativas a los factores explicativos de las fluctuaciones patrimoniales, en el mercado residencial. Permitiendo, observar empíricamente la relación entre las valoraciones inmobiliarias y los factores de riesgo sistemático. Este trabajo se alinea con recientes estudios, en las que se asume como variables explicativas de las rentabilidades inmobiliarias, factores propios del análisis financiero y alejados de las propuestas clásicas (tipología y localización). Esta dicotomía ha estado presente en la mayoría de la literatura financiera sobre este tópico de investigación. Este estudio ha permitido la creación de dos índices de estilo, novedosos para el mercado inmobiliario español. Índices basados en dos factores de riesgo sistemático no observables, propios de los mercados financieros y aproximados al mercado inmobiliario. Para esta investigación, se ha utilizado como cartera de activos, la correspondiente al conjunto de los fondos de inversión inmobiliaria en España. Un total de diecinueve periodos comprendidos entre los trimestres de 2004-2008. A su vez, dada la heterogeneidad de este activo, se ha optado por focalizar el análisis en la vivienda residencial. El primer atributo de estilo estudiado, ha sido el tamaño de las propiedades (factor valor) identificado con la valoración

de mercado del activo inmobiliario. En función de este factor se ha dividido la cartera inmobiliaria, objeto de estudio, en dos muestras (Big y Small). Según la mediana del tamaño y con una reclasificación de activos en las subcarteras con periodicidades anuales y semestrales. El segundo estilo analizado corresponde a la relación entre el valor contable de los bienes inmuebles con relación a su valor de mercado. Dado lo que nos es conocido, este ratio book-to-market como aproximación del factor crecimiento, se utiliza de forma original e innovadora en la investigación sobre este tópico. Del mismo modo, se han creado tres subcarteras (Hight, Medium, Low). Donde, en función de la media de este ratio, se han distribuido las rentabilidades, respectivamente. Posteriormente, aplicando los correspondientes contrastes de hipótesis, se han logrado como resultado, dos distribuciones significativamente normales, independientes y con igualdad en varianza. Asimismo, se ha evidenciado unas diferencias significativas en media, comprobando el predominio del estilo crecimiento (sesgo especulativo) sobre el estilo valor (sesgo conservador), en las inversiones en vivienda residencial, realizada por los fondos de inversión en España. Además, entre estos resultados, se observan diferencias en las valoraciones inmobiliarias, en función del tamaño del activo inmobiliario (valor de mercado) y según el momento del ciclo económico, dónde se efectúen. Es decir, hasta el primer trimestre de 2006 la rentabilidad de la subcartera small superan a la subcartera big. Sin embargo, es a partir del año 2007, cuando sucede el caso contrario. Debemos de recordar, a su vez, que es en este año cuando comienza la crisis inmobiliaria. Aunque, estas evidencias y observaciones, se limitan a la muestra analizada, opinamos que esta línea de investigación es de gran importancia para diversos agentes económicos. No sólo como suministro de índices de referencia para la evaluación de los rendimientos de fondos de inversión inmobiliarios. Sino también, facilita la labor de los gestores de fondos en su búsqueda de activos. Asimismo, es importante también para instituciones financieras y crediticias, agencias de valoración, empresas del sector inmobiliario en general y consumidores finales. Supone, aumentar el conocimiento de la exposición de cada inmueble, a diversos factores de riesgo. Lo que puede permitir, además, una valoración inmobiliaria más correcta, exacta y estable en el largo plazo.

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APÉNDICE

Contraste de curtosis:

Análisis de normalidad: Test estadísticos de normalidad:

Coeficiente de curtosis

Test de Shapiro –Wilks: Se utiliza para un número reducido de observaciones en la m uestra, en concreto para un valor inferior a 50. El contraste de Shapiro – Wilks se basa en el cálculo del coeficiente de correlación entre la variable xi y Ci. De forma que conforme más próximo está a la unidad, mayor será el grado de nor malidad en la distribución de la variable xi.

De forma que si g2 > 0 la distribución será leptocúrica, si g2 = 0 será mesocúrtica y si g2 < 0 será platicúrtica. La hipótesis nula del contraste de curtosis corresponde a que g2 se apro xima a una distribución11111111111; cuyo estadístico será ; lo que implica que Zg2 ~ N(0,1). 2.2.2.-Medidas de Dependencia:

Representando la expresión como sigue: 14

Coeficiente de correlación de Pearson:

Un bajo p-valor representa una alta probabilidad de rechazar la normalidad.

Permite evaluar la mayor o menor linealidad existente entre l a asociación entre dos variables. Tomando valores entre –1 (r elación inversa perfecta) y 1 (relación directa perfecta). Cua ndo rx,y = 0 implica que las variables están incorreladas.

Test de Kolmogorov – Smirnov: Correlación Lineal Este contraste calcula la distancia máxima entre una función de distribución teórica normal y la empírica. De forma que la serie ordenada . La función de distribución empírica de la muestra es:

El estadístico de contraste es: . Si F(x) es cierta la distribución de Dn está tabulada, por tanto, se fija un nivel de significación α y se rechaza la hipótesis de normalidad cuando el valor de Dn en la muestra es mayor que el valor dado por las tablas al nivel de significación elegido. Contraste de Asimetría: Coeficiente de asimetría . De forma que si g1 > 0 la serie analizada tendrá asimetría positiva, si g1 = 0 será simétrica y si g1 < 0 presentará asimetría negativa. Siendo la hipótesis nula del contraste de asimetría que g1 sea una ; cuyo estadístico será . Implicando que si no se rechaza la hipótesis nula Zg1 ~ N(0,1).

Coeficiente de correlación de Spearman: Es una medida de correlación entre dos variables aleatorias continuas. De forma que las observaciones son ordenados y reemplazados por su orden correspondiente.

siendo D es la diferencia entre los correspondientes observaciones entre x e y. Para muestras mayores de 20 observaciones se utilizará la distribución de t de Student:

Su interpretación es similar al coeficiente de correlación de Pearson, de tal forma que si ρx,y = 0 implicará la asociación la no existencia de correlación entre ambas variables.

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Coeficiente de correlación de Tau de Kendall

Test de Levene:

Se utiliza para medir el grado de correspondencia entre dos cl asificación y la evaluación de la significación de esta correspondencia:

El test de Levene se basa en un análisis ANOVA sobre las diferencias de las medias en valor absoluto. Se trata de una prueba inferencial para evaluar la igualdad de las varianzas de las diferentes muestras. Contrasta la hipótesis nula de que las varianzas de las poblaciones son iguales. Si el p-valor resultante del test es inferior al valor crítico, las diferencias obtenidas en las variaciones de la muestra es poco probable que sean debidas al muestreo aleatorio, lo que implica el rechazo de la hipótesis nula. Este test no requiere de la normalidad de las series analizadas. El estadístico del test, se define como:

Siendo nc es el número de pares concordante entre dos variables (x1, y1) y (x2, y2); de forma que el signo de (x2 – x1) es igual al signo de (y2 – y1) , y nd son las parejas discordantes del conjunto de observaciones, es decir, que el signo de (x2 – x1) es contrario al signo de (y2 – y1). El valor del coeficiente de Kendall (τ) se encuentra en el rango entre –1 y 1. Si existe independencia entre las clasificaciones de ambas variables τ = 0. Por tanto, si las clasificaciones entre ambas variables es perfecta, el coeficiente τ = 1. Si la relación entre ambas clasificaciones es inversa τ = -1. Pruebas de igualdad de media, mediana y varianza: Test de igualdad de varianza:

Donde K es el número de los diferentes grupos a los que pertenecen las muestras, N es el número total de muestras, Ni es el número de muestras en el grupo i, Yij es el valor de la muestra j o del grupo i. Asimismo, se definen:

Test de Bartlett: Se utiliza para comprobar la homocedasticidad de las muestras. La hipótesis nula del contraste supone la existencia de igualdad en la varianza de las poblaciones analizadas. Esta prueba es altamente sensible a la no normalidad en las distribuciones, mientras que los test de Levene y Brown – Forsythe son menos sensibles a las desviaciones de la normalidad. El Test de Bartlett realiza una comparación entre el logaritmo de la varianza media ponderada con la suma ponderada de logaritmos de la varianza; bajo la hipótesis nula de igualdad de varianzas, distribuida como una χ2 con k – 1 grados de libertad. Si hay k muestras de tamaño ni y la varianza de la muestra S2i, el estadístico de Bartlett se define como:

Este estadístico se distribuye como una F-Snedecor, con k-1 y N-k grados de libertad. Test Brown-Forsythe:

Donde

combinada de la varianza.

, es la estimación

A diferencia del test de Levene, el test de Brown-Forsythe utiliza la mediana en vez de la media. Se trata de un contraste cuya hipótesis nula es la igualdad de varianzas, llevando a cabo una transformación para el análisis de la varianza con respecto a las desviaciones absolutas de la mediana. El test Brown-Forsythe se trata de una modificación del test de

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Levene en el que se sustituye el valor absoluto de las diferencias entre medias y medianas. Siendo la variable transformada ; donde es la mediana del grupo j. El estadístico para el análisis de la varianza de zij se define como:

Dónde p es el número de grupos, nj es el número de observaciones en el grupo de j; y N es el número total de observaciones. Test de igualdad de medias: Prueba t de Student: La prueba T permite el contraste de hipótesis de igualdad de medias relacionadas, correspondiente a dos variables obtenidas a partir de una misma población. Este contraste es similar a T-test para una muestra, cuya única diferencia consiste en que entre ambas muestra relacionadas, se crea una única variable resultado de las diferencias de las puntuaciones de cada par. Es decir, del conjunto de diferencias extraemos una muestra aleatoria de tamaño n y utilizamos la media de las n diferencias para contrastar la hipótesis de que la media de la población de diferencias vale cero. Se define el estadístico como sigue:

Siendo la desviación típica insesgada de las n diferencias. Este estadístico T muestra una distribución t de Student con n -1 grados de libertad. Es necesario que la población de diferencias sea normal.

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Performance Measurement”, Journal of Portfolio Management, 18, 2, pp. 7-19 Suárez, J.L.; Vassallo, A. (2005): “Indirect investment in real Estate: Listed Companies and Funds”, Working Paper, University of Navarra, nº 602. Webb, J.R.; Myer, F.C. (1995): “Management Style and Asset Allocation in Real Estate Portfolios”, Journal of Real Estate Portfolio Management, pp. 119-125. Ziering B; McIntosh, W. (1999): “Property Size and Risk: Why Bigger is not Always Better”, Journal of Real Estate Portfolio Management, 5,1, pp. 105-112.

Notas: Agradecimientos: Los autores desean agradecer la concesión del Proyecto UZ 2009-SOC-05 del Vicerrectorado de Investigación de la Universidad de Zaragoza. Asimismo los autores manifiestan su agradecimiento al proceso de evaluación anónima de la Revista Análisis Financiero, que ha contribuido a mejorar la versión final. Obviamente cualquier error del trabajo es exclusivamente imputable a los autores. 1.- Se establecen dos posibles restricciones consistentes en que los coeficientes de ponderación de los regresores sumen la unidad y que todos ellos sean positivos. 2.- Análisis de estilo fuerte es la aportación original de Sharpe (1992), implicando el cumplimiento de que el sumatorio de los coeficiente de ponderación sea 1 y a su vez todos sean mayores que cero.

10.- Los factores de estilo utilizados por Peyton (2008) fueron: ocupación, capitalización, rendimientos de explotación por arrendamiento y volatilidad . La construcción de cada uno de estos factores, se realiza en función de la totalidad de la muestra (por regiones o sectores y por tipología de la propiedad). Evidenciando que todos ellos son factores de estilo con capacidad de explicación de las variaciones de los rendimientos de la propiedad, estadísticamente significativos. 11.- El objetivo que se persigue con este planteamiento es observar si son consistentes los resultados obtenidos de acuerdo a los factores de riesgo; comprobando, a su vez, si puede existir algún efecto en los resultados por reducir o ampliar la periodicidad de reclasificación de carteras. 12.- Este cociente podrá en relación el coste de la propiedad residencial con respecto a la valoración de mercado realizada por agencias de tasación inmobiliaria. La construcción del factor HML tendrá el mismo procedimiento. Aunque ampliando los caso extremos de high y low para ampliar el número de observaciones de cada submuestra con el propósito de una mejor la significatividad de las de rentabilidades medias. 13.- Índices de estilo agrupados, en función de la periodicidad de las rotaciones de sus carteras y según se analicen rentabilidades medias o medianas.

14.- Siendo,

; una muestra ordenada de una distri-

bución N(µ,σ). Donde

. Entonces ; por lo tanto

fico de xi frente a Ci,n será una recta

3.- Resultados obtenidos según la muestra analizada, compuesta por una cartera de 326 inmuebles de diferentes tipos, localizados en Reino Unido (1981-1995). 4.- Cannon et al. (2006) realiza un estudio sobre la observación del cumplimiento del binomio riesgo – rentabilidad en el mercado de la vivienda de EE.UU, segmentando el mercado nacional norteamericano por medio de códigos postales. 5.- Lin y Yung (2007) evidencia que los gestores de crecimiento superan a los gestores de valor entre un 1,5% a un 2,30% por año. 6.- Nacional Council of Real Estate Investment Fiduciaries es una asociación estadounidense de instituciones profesionales inmobiliarios sin fines de lucro. Formada por gestoras de inversión, académicos, consultores, agencias de tasación y proveedores de servicios inmobiliarios y diversos patrocinadores, con un objetivo común de promoción de la investigación en el sector inmobiliario. 7.- European Association for Investors in non-listed Real Estate Vehicles: es la fuente de los índices de rendimiento a nivel del Fondo Europeo para los bienes inmuebles institucionales 8.- Esta gestión activa es resumida por Kaiser (2005) como: ”valor añadido físico”, “valor añadido financiero” y “valor añadido operacional”.. 9.- Entendida como el tipo máximo efectivo implícito de los flujos de efectivo que el activo inmobiliario es capaz de generar

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Carlos Contreras* y Pablo San Román**

Ciclo de negocio y rentabilidad bancaria en la financiación de adquisiciones RESUMEN La crisis económica de 2007 modificó significativamente la actividad de financiación de adquisiciones: se alteró la estructura de la deuda; desapareció el mercado de sindicación; se redujo el importe de la toma final de los bancos; éstos impusieron garantías superiores en las operaciones y aumentaron el diferencial de crédito de la deuda. Además, se produjo una mejora en el perfil de riesgo de las transacciones, por la reducción del apalancamiento y el recorte en el precio de las compañías adquiridas. Este trabajo concluye que el impacto de la crisis en el retorno sobre activos neto de costes de estructura y de provisiones específicas esperadas de la actividad de financiación de adquisiciones, sin considerar el impacto negativo del encarecimiento de la financiación obtenida por los bancos, es positivo, incrementándose la rentabilidad en unos 237 p.b., como consecuencia de una mejora en el margen neto de costes de estructura de 209 p.b. y de 28 p.b. por las menores provisiones esperadas. Palabras clave: Rentabilidad bancaria, riesgo crediticio, LBOs, simulación

ABSTRACT The economic crisis of 2007 significantly modified the acquisition finance activity: the financing structures changed, the syndication market vanished, the final takes from banks decreased, while higher guarantees were requested and debt spreads increased. The risk profile of the transactions improved, due to the reduced leverage and acquisition prices of the deals. The findings of the present study indicate that the effect of the crisis on the expected return on acquisition finance debt for banks, net of structure costs and specific provisions, but without considering the negative impact of the increase in their funding cost, has been positive. This is the result of a 237 bps improvement of the expected return, as a consequence of an increase of 209 bps of the financial margin net of structure costs and a 28 bps improvement due to the reduction of expected provisions. Key words: Banking return, credit risk, LBOs, simulation Recibido: Noviembre 2009

Aceptado: Marzo 2010

1. INTRODUCCIÓN La restricción de crédito, derivada de la crisis financiera internacional que se inició en 2007, invirtió el proceso expansivo de la financiación de adquisiciones apalancadas (LBOs) que había tenido lugar desde el año 2003. El número y el tamaño de las operaciones de LBO se redujo de forma drástica: el tamaño del mercado cayó un 80% en apenas un año tanto en Europa como en Estados Unidos1. La explicación de esta caída tiene que ver, por un lado, con los retrasos

en el proceso de ajuste a la baja en los precios de las empresas por parte de los vendedores; y por otro por la dificultad de los potenciales compradores para obtener financiación. Conforme tiene lugar el proceso de ajuste de precios, las gestoras de capital riesgo se plantean si resulta posible alcanzar los niveles de rentabilidad habituales en la industria y si deben continuar los procesos de inversión de los fondos comprometidos por sus inversores2. De acuerdo con el trabajo de Contreras y San Román (2009) si las nuevas adquisiciones en el contexto de crisis se realizan a precios más

* Caja Madrid y Universidad Complutense de Madrid ** Caja Madrid Contreras, Carlos - San Román, Pablo: Ciclo de negocio y rentabilidad bancaria en la financiación de adquisiciones. Análisis Financiero n° 112. 2010. Págs.: 48-57

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baratos en términos de múltiplos de beneficio operativo y se ejecutan, además, en momentos valle de dicho beneficio, cabe esperar que en el momento de la enajenación se logre tanto una mejora en los resultados corporativos como en los multiplicadores del precio de venta. Si éste es el caso, el impacto negativo conjunto sobre la rentabilidad del menor apalancamiento y del encarecimiento de la financiación puede quedar más que compensado3. Ello debería animar a los gestores de capital privado a identificar oportunidades para continuar con su proceso de inversión. Ahora bien, ¿deberían las entidades bancarias respaldar con financiación esta actividad en el nuevo entorno? Esta es la cuestión que se analiza en este trabajo. En el epígrafe 2 se describen y cuantifican los diferentes efectos que el cambio en el ciclo de negocio representa respecto de la actividad de financiación de adquisiciones desde la perspectiva de los bancos que suministran deuda senior en dichos procesos. En concreto, el impacto sobre la sindicación de operaciones; la estructura de la deuda; su vida media4; el margen financiero y el nivel de eficiencia en la actividad. Todo ello para realizar una estimación del impacto del ciclo de negocio sobre el nivel de retorno sobre activos antes de considerar el nivel esperado de provisiones y el efecto del incremento del diferencial de crédito cobrado a los bancos en los mercados de capitales. En el epígrafe 3, se analiza el impacto previsto del ciclo sobre la probabilidad de impago y las quitas esperadas asociadas a la deuda de transacciones apalancadas. Dicho análisis permite introducir las provisiones esperadas en el análisis y comparar, según la situación del ciclo de negocio, los retornos esperados sobre activos y sobre el capital que deberían esperar las entidades que realizan la actividad de financiación de adquisiciones. En el epígrafe 4 se resumen algunas conclusiones.

2. DIFERENTES IMPACTOS DEL CICLO DE NEGOCIO EN LA ACTIVIDAD DE FINANCIACIÓN DE ADQUISICIONES A partir de la segunda mitad del año 2007 tuvo lugar el paso de un ciclo de negocio caracterizado por la disponibilidad masiva de deuda bancaria barata, el crecimiento sostenido de los beneficios empresariales y, vinculado a ello, una evolución creciente del precio de las compañías, a un ciclo caracterizado por la crisis económica y la restricción del crédito. Estas circunstancias generaron impactos significativos sobre la industria de financiación de adquisiciones.

La crisis económica a la que se enfrentaron las principales economías desde la segunda mitad del año 2007 afectó por una parte, al comportamiento de las compañías adquiridas bajo formulas de financiación apalancada (LBO) en los años anteriores como resultado de: i) las caídas en beneficios corporativos y la desviación de las cifras económicas respecto de los planes de negocio; ii) el impacto negativo del fuerte apalancamiento de las transacciones sobre los costes financieros de las empresas (minorado sin embargo parcialmente5 por los descensos de los tipos de interés que la propia crisis imponía a las autoridades monetarias); iii) la necesidad de realizar negociaciones con los bancos ante el incumplimiento de los covenants financieros; y iv) la dificultad de recurrir a los mercados para levantar deuda y capital cuando las necesidades financieras de las empresas así lo requerían. Por otra parte, la crisis financiera afectó al entorno en el que se realizan las adquisiciones ante: i) la imposibilidad de alcanzar los anteriores niveles de apalancamiento (que se ha reducido en casi 25 puntos porcentuales); ii) el incremento en los diferenciales de crédito de los instrumentos de financiación; iii) el descenso en los precios de las nuevas empresas objeto de adquisición; iv) las bajadas de tipos de interés; v) el endurecimiento de los covenants en los contratos de financiación en términos de ratios de cobertura del servicio de la deuda y cláusulas de barridos de caja; vi) la imposibilidad de utilizar dividendos extraordinarios (procesos de recap) como fuente de generación de mejoras en los retornos de capital; y vii) los cambios en la estructura de financiación, con un peso significativamente superior de los tramos de deuda senior amortizables y la desaparición de los tramos de deuda puente para financiar el período hasta la venta de activos, en su caso. En el trabajo se utiliza como base del análisis la financiación de la adquisición de una compañía teórica, en dos escenarios diferentes que reflejan las condiciones previas y posteriores a la crisis de liquidez. En la tabla 1 se detallan cuales han sido los principales parámetros que se han contemplado en éste análisis. Para definir las características de la operación de adquisición (múltiplo de compra, capitalización, estructura de tramos, comisiones y márgenes) existentes en el período anterior al credit crunch, se han tomado como referencia las principales operaciones estructuradas en los meses previos a julio de 2007. Las características de las operaciones estructuradas en el período post crunch se han definido tomando como referencia las principales operaciones estructuradas durante el primer semestre de 20096.

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Gráfico 1 2.1.- Factores que inciden en la vida media de la deuda y su impacto en la periodificación de las comisiones

Tabla 1 A partir de ahí se ha estimado la rentabilidad sobre activos de la deuda senior (antes de costes de estructura y provisiones) para una entidad financiera que hubiera participado en la financiación de dicha operación con las condiciones existentes en el primer semestre de 2007. De acuerdo con la hipótesis de partida se ha estimado la rentabilidad sobre activos, antes de provisiones esperadas e ignorando el diferencial de crédito que pagaban los bancos en su financiación en los mercados de capitales, en 286 p.b. A continuación se ha comparado este resultado con la rentabilidad que la entidad financiera obtendría si la operación se estructurara en el año 2009. El análisis se ha completado con la determinación del impacto de la crisis en la rentabilidad derivado de la desaparición de la actividad de sindicación, los costes de estructura unitarios por operación y la provisión específica esperada para las operaciones. En el nuevo contexto, las entidades bancarias se enfrentan a un conjunto de impactos positivos y negativos que afectan a sus niveles de rentabilidad y de riesgo, como se expone en el gráfico 1. Los nueve factores que afectan a la actividad de financiación de adquisiciones de las entidades bancarias pueden agruparse en tres ámbitos:

Los tres primeros factores reducen la vida media esperada de la deuda concedida por los bancos para la adquisición de compañías, bajo la forma de financiación estructurada. La reducción de la vida media tiene un impacto positivo sobre la rentabilidad anualizada de las transacciones al periodificarse las comisiones en un período más corto. Y respecto del nivel de riesgo, representa una mejora. a) Por una parte el hecho de que en la estructura de financiación el peso de los tramos A de deuda amortizable se haya incrementado en torno a 38 puntos porcentuales de participación, en detrimento básicamente de los tramos B y C de deuda bullet (con amortización a vencimiento), implica una reducción de la vida media de la deuda senior total aportada por los bancos y una reducción del riesgo de refinanciación a vencimiento. b) En segundo término, el endurecimiento de las condiciones en las cláusulas de barridos de caja (cash sweep), que aumenta el repago y restringe el pago de dividendos, contribuye también a una reducción de facto en la vida media de la deuda de adquisición. c) Y, finalmente, las nuevas estructuras de financiación, además de presentar un menor volumen de deuda, se ven

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favorecidas por un abaratamiento neto de la deuda –considerando simultáneamente el desplazamiento a la baja de la curva de tipos de interés y el aumento de los diferenciales de crédito. Como se detalla en el siguiente punto 2.2 el incremento del margen promedio de las estructuras financieras, ha sido de unos 200 p.b., inferior a la caída de los tipos de interés. El efecto de estos dos puntos se traduce en una mayor generación de caja, sobre la que se aplicará el barrido de caja (cash sweep).

Así, los tramos amortizables de deuda senior aumentaron su participación desde el 20% al 58%, mientras que los tramos de deuda senior bullet perdían 30 puntos porcentuales de participación, al tiempo que desaparecían los tramos C de deuda senior y los tramos de second lien y PIK. Véase gráfico 3.

La estimación del impacto conjunto de estos tres factores medido en términos de reducción en la vida media esperada (asumiendo que ambas operaciones se refinancian en el año 4) es de aproximadamente 1 año. El cuarto factor, el incremento de las comisiones de estructuración se ve acentuado por el efecto de la reducción de la vida media. La combinación de la reducción de la vida media y el incremento de comisiones de estructuración, que han experimentado un aumento en torno 175 p.b., se traduce en una mejora de la rentabilidad anual, medida en términos de retorno sobre activos, de 89 p.b. 2.2.- Factores que afectan directamente al margen de la financiación En términos generales el impacto neto sobre el margen de financiación es la combinación de dos fenómenos de signo contrario, la mejora para los bancos de los diferenciales de crédito cobrados en los instrumentos de financiación y el encarecimiento en los costes de financiación de los propios bancos.

Gráfico 2

En relación con la primera cuestión es preciso analizar a su vez un doble efecto: a) La elevación de los diferenciales de crédito de los diferentes tramos de la deuda de adquisición. En este sentido las subidas han alcanzado 200 p.b. en el caso de los tramos deuda senior; y más de 500 p.b. en el caso de la deuda mezzanine7 . Los tramos C de deuda senior, los tramos de second lien y los instrumentos PIK prácticamente han desaparecido de las estructuras. Véase gráfico 2. b) La modificación del peso de cada tramo en la estructura de la deuda de adquisición. En los dos años siguientes al inicio de la crisis financiera, la estructura de financiación de las adquisiciones se hizo mucho más conservadora.

Gráfico 3

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El cambio en la estructura de la deuda hacia un perfil más conservador es el resultado de la reducción en la demanda de activos más arriesgados, como consecuencia de la práctica desaparición de las entidades especializadas en la adquisición de deuda subordinada e híbridos, asociada a las dificultades de financiación de los vehículos que estas entidades utilizaban8. Asimismo, es el resultado del interés de las entidades financieras de la deuda senior en reducir al máximo el riesgo de refinanciación a vencimiento y reducir el riesgo conjunto de las estructuras financieras. Ambos factores actúan en sentido opuesto en relación con el coste ya que, aunque todos los tramos de deuda se encarecen, la mayor participación de los tramos de deuda relativamente más barata reduce el efecto de encarecimiento. Así, el impacto neto para una entidad financiera que suministra deuda senior es de un incremento en el diferencial de crédito de unos 160 p.b., que incluye el incremento en los márgenes de la deuda senior en unos 200 p.b. y el impacto negativo de unos 40 p.b. por el cambio a estructuras con tramos de menor margen9. El segundo factor clave en la determinación del margen es el incremento del coste de financiación de los bancos, que determinará, en última instancia, si la rentabilidad para una entidad financiadora se ve mejorada o perjudicada por el cambio de las condiciones en la actividad de financiación de adquisiciones. 2.3.- Factores que afectan a la eficiencia de la actividad Básicamente hay dos factores derivados de la situación de crisis financiera que inciden de forma negativa en el nivel de eficiencia de los agentes principales de la actividad de financiación de adquisiciones: 1. Por un lado el impacto negativo de la desaparición de la actividad de sindicación. En las transacciones actuales ya no se produce un aseguramiento por parte de los directores o MLAs (mandated lead arrangers) quienes recibían comisiones por el importe total asegurado, y les bastaba con ceder una parte de esta comisión a los participantes en el mercado (aquellos que sólo adquieren su toma final de la inversión). Tras el estallido de la crisis, casi todas las operaciones tendieron a realizarse bajo el formato de club deal sin que se discriminase el papel de aseguradores y participantes. Como resultado, los bancos con cierto liderazgo y que realizaban actividad de aseguramiento

en el mercado de financiación de adquisiciones se veían perjudicados, mientras que los participantes podían poner en valor su capacidad de inversión recibiendo comisiones más altas en términos relativos, llegando a recibir el 100% de las comisiones de la operación, incluso sin soportar el peso del trabajo de estructuración de la operación. La estimación del impacto negativo sobre el ROA para los bancos con una actividad media de sindicación se sitúa en torno a 30 p.b. Para el análisis se considera una toma final del 60% del volumen asegurado y una cesión de comisiones del 25%. Para entidades con una mayor componente de banca de inversión y menor porcentaje de toma final respecto del aseguramiento (por ejemplo, un 33%) e idéntico nivel de cesión de comisiones este impacto alcanzaría los 94 p.b. 2. El segundo efecto negativo sobre el nivel de eficiencia en la actividad tiene que ver con la reducción del importe de la toma final por transacción, que se ha producido por una doble circunstancia: una mayor aversión al riesgo respecto de la financiación de LBOs por parte de los bancos y la menor disponibilidad de liquidez. Como los costes de análisis y negociación de las operaciones son relativamente fijos, la reducción del nivel de inversión por transacción implica una deseconomía de escala. El impacto negativo estimado por esta circunstancia se sitúa en 10 p.b. Este impacto sería el que experimentaría una entidad financiera que hubiera visto reducida su toma final de 75 a 25 millones de euros10 . Para una reducción de la toma equivalente, el efecto será más negativo en aquellas entidades cuya toma antes de la crisis fuera menor. Por ejemplo, para una entidad que hubiera reducido su toma de 45 a 15 millones de euros, el impacto sería de 17 p.b. En resumen, los factores relativos a pérdida de eficiencia dependen en gran medida del volumen de aseguramiento que realizaba la entidad financiera y del grado de disminución de la toma final de dicha entidad. 2.4.- Efecto conjunto sobre el margen financiero Por tanto, el impacto neto conjunto sobre el margen financiero de los factores anteriores estudiados, excluyendo el impacto del coste en la financiación de las entidades financieras, representaría una mejora del ROA de unos 209 p.b. (Véase gráfico 8)

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3.EL IMPACTO DEL CICLO DE NEGOCIO SOBRE LAS PROVISIONES ESPECÍFICAS ESPERADAS La adquisición de compañías durante etapas de recesión tiene ventajas e inconvenientes para los compradores. La principal ventaja consiste en que, para un determinado multiplicador de compra, la adquisición se realiza en períodos en los que los resultados se encuentran en un momento bajo del ciclo, y por tanto la posibilidad de recuperación de éstos es superior, aumentando la probabilidad de obtención de plusvalías. En términos de riesgo, el principal inconveniente tiene que ver con la previsible mayor incertidumbre sobre tres circunstancias: a) la posibilidad de que el proceso de deterioro de los resultados continúe después de la adquisición, si ésta ha tenido lugar en un momento inicial del ciclo bajista de negocio; b) la probabilidad de recuperación de los beneficios versus la probabilidad de un escenario de quiebra y c) el período en el que la recuperación de los resultados tendría lugar. Toda vez que la financiación de las adquisiciones consiste básicamente en una financiación sin recurso a los accionistas, para las entidades bancarias la clave de la garantía es el propio modelo de negocio que se financia. Dicho en otras palabras, son los flujos del negocio la garantía última de los préstamos. En este sentido, parece relevante plantearse el impacto del ciclo de negocio sobre el nivel de provisiones específicas del negocio bancario de financiación de adquisiciones. En el análisis se parte de la consideración general de que existe una correlación positiva entre el nivel de apalancamiento en términos de deuda/beneficio operativo y la tasa esperada de default11 y se utiliza una metodología basada en los flujos de caja. Para cuantificar este impacto se utiliza un modelo financiero que mide la capacidad de una compañía teórica de referencia para atender al servicio de la deuda frente a diferentes escenarios de evolución del beneficio operativo. La metodología implica las siguientes etapas: 1.- Se construye, en primer término un indicador de cobertura de intereses que es una ratio de la caja disponible para el servicio de la deuda entre los gastos financieros (sólo intereses sin amortizaciones de principal). 2.- Se aplican simulaciones de Montecarlo a las sendas de beneficios operativos considerando un nivel de volatilidad de dichos beneficios. La volatilidad se ha calibrado de forma que para una estructura de financiación de referencia promedio, la pérdida esperada resultante del

modelo sea similar a la pérdida promedio histórica en financiación de LBOs12 . 3.- A partir de estas simulaciones se determinan las probabilidades en las que esta ratio de cobertura de intereses sea inferior o superior a la unidad. En aquellos casos en los que se encuentra por debajo de la unidad, se impone un proceso de reestructuración con quita, mientras que cuando la ratio es igual o superior a la unidad, aunque el negocio no pueda repagar la deuda a corto plazo, se considera que se realizan renegociaciones de deuda que implican aplazamientos pero no quita. La probabilidad de impago y las quitas esperadas determinan la tasa de recuperación de la inversión financiera, y, desde la perspectiva contraria, la tasa de pérdida esperada. En el modelo se considera que la provisión específica esperada coincide con la pérdida esperada. Mediante este modelo se calcula la pérdida esperada y, por tanto, la diferencia en las provisiones esperadas para la deuda senior en la financiación de LBOs, para las diversas estructuras financieras que se plantearon en los diferentes momentos del ciclo de negocio. La tasa de probabilidad de que la ratio de cobertura sea mayor que la unidad resulta significativamente superior cuando el nivel de endeudamiento resulta inferior, como sucede en operaciones estructuradas en períodos de crisis. La ratio de cobertura de intereses en operaciones estructuradas en la etapa previa al credit crunch se situaba en torno a las 1,7x veces, mientras que en las estructuras actuales este ratio se ve incrementado hasta 4,2x13. Esta mejora de la ratio de cobertura de intereses es sensiblemente superior a la mejora que experimenta la ratio de cobertura del servicio de la deuda (incluyendo en el cálculo el repago de principal), que pasa de 1,4x a 2,2x, debido a que las estructuras posteriores al inicio de la crisis contemplan una proporción mayor de deuda amortizable. Sin embargo, la mejora importante en la ratio de cobertura de intereses, permite afrontar de forma más holgada una potencial reestructuración (por ejemplo suavizando el calendario de repago) y por tanto reducir la pérdida esperada. De esta manera, la tasa de impago se reduce significativamente con las estructuras post-crisis. Véase gráfico 4. En resumen, partiendo de una misma compañía y con una volatilidad idéntica de la senda de resultados operativos se han determinado las tasas de default y la pérdida esperada para deuda senior comparando operaciones estructuradas en

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los períodos previo y posterior al credit crunch. Históricamente la tasa de default (en los términos definidos en la nota 10) se ha situado en torno al 7,5% de las operaciones. Obviamente, el impacto del default se verá mitigado en la deuda senior, gracias a los diferentes colchones de deuda subordinada que serán los que experimentarán mayores pérdidas. En la estructura de adquisición que se ha tomado como referencia, esta tasa de default de 7,5% implicaría que un 2,5% de la deuda senior sufrirá una pérdida, que una vez anualizada, representará un impacto negativo sobre la rentabilidad sobre activos de la operación de unos 36 p.b.

Gráfico 5 De esta manera, el resultado de la simulación en términos de provisiones específicas esperadas calculadas como el producto de quita esperada por probabilidad de impago indica que hay una diferencia de 28 p.b. entre los casos de períodos de crisis y momentos de boom económico. Véase gráfico 6.

Gráfico 4 Al realizar la simulación sobre una estructura financiera similar a las utilizadas en la etapa previa al credit crunch, el modelo refleja que hasta un 22% de las operaciones podrían encontrarse en default, y que en un 5% de las operaciones la deuda senior se vería afectada por una quita. Estos resultados son consistentes con las tasas de default que diferentes fuentes barajan para estructuras de adquisición previas al credit crunch14 . En este escenario, la perdida esperada, una vez anualizada, se vería incrementada hasta los 55p.b. Véase gráfico 5. Por otro lado, al aplicar la simulación sobre las estructuras financieras que se utilizan en los LBOs estructurados posteriormente a la crisis financiera, se observa como la tasa de default caería hasta el 3,4%; sólo el 1,6% de la financiación senior se vería afectada por quitas y la pérdida esperada anualizada caería a 27 p.b.

Como resultado, cuando se considera el retorno sobre activos neto de costes de estructura directa y de provisiones el impacto del ciclo de negocio sobre el ROA es positivo siempre que el incremento en el coste de financiación de las entidades bancarias en la deuda senior a un plazo de 5 años sea inferior a 237 p.b. Véase gráfico 7 y 8. Este ejercicio de simulación no recoge otros factores que podrían reducir la pérdida esperada en las operaciones futuras, mejorando la rentabilidad de estas operaciones. Por ejemplo, el ejercicio de simulación se ha basado en un negocio idéntico (y con idéntica volatilidad) para valorar el impacto en provisiones de los diferentes escenarios. Por tanto, no recoge el impacto positivo que cabría esperar si las entidades financieras endurecen los criterios a la hora de seleccionar aquellos activos que son susceptibles de financiarse con una estructura de adquisición apalancada. Obviamente, esto se traduciría en un menor número de operaciones, pero con pérdida esperada aún menor.

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impacto en las cuentas de resultados de aquellas entidades con una actividad en financiación de LBOs relevante.

Gráfico 6 Gráfico 7 Teniendo en cuenta el efecto de las provisiones, el impacto de la crisis económico financiera sobre la rentabilidad de la financiación de operaciones apalancadas habrá sido positivo, siempre que el coste de financiación de los bancos no haya superado los 237 pb. Así, considerando que la estimación del ROA de partida, después de provisiones, se situaba en 231 p.b. (286 p.b. iniciales, menos una pérdida esperada por provisiones para operaciones pre-crunch de 55 p.b.) y el impacto positivo de 237 p.b., el ROA alcanzaría los 468 p.b. (un crecimiento del 203%), ignorando el efecto negativo para los bancos del encarecimiento de su financiación en los mercados de capitales. Véase gráfico 8. Basándose en los precios de los CDS (credit default swaps) publicados por Bloomberg, el encarecimiento del coste de la financiación de las entidades líderes en financiación de adquisiciones en el período 2006-08 varía significativamente de una entidad a otra. Así, mientras determinadas entidades experimentaron incrementos de sus CDS inferiores a 75100 p.b. durante el período de junio de 2007 a junio de 2009, otras entidades vieron como, en el mismo período, sus CDS se encarecían hasta los 400 p.b., llegando a alcanzar puntualmente incrementos superiores a los 600 p.b.

4. CONCLUSIONES

Por otro lado, si bien la rentabilidad unitaria de una operación se ha visto mejorada, el volumen de operaciones de LBOs se ha visto reducido de forma drástica, con el consiguiente

La restricción crediticia que se inició en 2007, invirtió el proceso expansivo de la financiación de adquisiciones apalancadas que había tenido lugar desde el año 2003. En este

Gráfico8

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trabajo se analiza el impacto del cambio de ciclo de negocio sobre la rentabilidad bancaria de esta actividad.

http://www.preqin.com/docs/newsletters/PE/Spotlight_Jan0 9.pdf [consultado 10 de octubre de 2009]

El trabajo analiza en primer término el impacto del ciclo sobre el retorno sobre activos neto de costes de estructura y antes de provisiones de la financiación de adquisiciones. Para ello estima diversos impactos: el cambio de la estructura de la deuda (se observó un aumento del peso de los tramos amortizables y una reducción en su vida media); la desaparición del mercado de sindicación; la reducción del importe de las tomas finales de los bancos; y la imposición por parte de los bancos de garantías superiores en las operaciones. Además, se produjo una importante elevación en los diferenciales de crédito de la deuda de adquisición y en las comisiones asociadas a la deuda. El impacto positivo conjunto de estos factores se estima 209 p.b.

• Strömberg, P., 2008: The new demography of private equity, Swedish Institute for Financial Research, Stockholm School of Economics, CEPR, and NBER, Disponible en http://www.sifr.org/PDFs/stromberg(demography2008).pdf [consultado el 12 de octubre de 2009]

Por otra parte, se produjo una mejora en el perfil de riesgo de las transacciones, como resultado de la reducción del apalancamiento y el recorte en el precio de las adquisiciones en términos de beneficio operativo. El trabajo estima que esta mejora en el perfil de riesgo aporta un incremento en el retorno por la vía de menores provisiones específicas esperadas de 28 p.b. En definitiva, los cambios en las condiciones financieras de la actividad de financiación de adquisiciones implican una mejora de en torno a 237 p.b. Ahora bien, como la crisis ha implicado un mayor coste de financiación para los propios bancos, el impacto neto del ciclo sobre la rentabilidad de la actividad depende de la magnitud de este encarecimiento para cada entidad.

• Standard & Poor's LCD European Loan Review, 2009: Europe Leveraged Feb 09, pags 34-35, 63, 73, 77, 82-83 • Standard & Poor's LCD News, 2009: Loan market suffers record low volume in 2009. Disponible en: https://www.lcdcomps.com/lcd/n/article.html?rid=170&aid= 12314799 Investors ponder default, recovery outlook for 2009. Disponible en: https://www.lcdcomps.com/lcd/n/article.html?rid=170&aid= 1199801 • Thomson Reuters Deals Intelligence, Syndicated Loans Review 2006, 2007 y 2008. Disponibles en: http://online.thomsonreuters.com/DealsIntelligence/Content/ Files/4Q06_SL_Global.pdf http://online.thomsonreuters.com/DealsIntelligence/Content/ Files/4Q07_Syndicated_Loans_Review.pdf http://online.thomsonreuters.com/DealsIntelligence/Content/ Files/4Q08_syndicated_loans.pdf

Notas:

REFERENCIAS BIBLIOGRAFIAS • Contreras, C. y San Román, P., 2008: Implicaciones del credit crunch en la industria de capital privado de LBOs: un análisis de simulación, Análisis Financiero 108 (Instituto Español de Analistas Financieros), 28-36. • Liechtenstein, H. y Meerkatt, H., 2008: Get ready for the Private Equity Shakeout, Disponible en http://www.bcg.com/expertise_impact/publications/Publicati onDetails.aspx?id=tcm:12-15394 [consultado 1 de noviembre de 2009] • Prequin, 2009: Private equity returns for LPs: the model is still intact, Private Equity Spotlight, Vol 5 – 1, 7. Disponible en

1.- De acuerdo a Thomson Reuters, en 2008 el volumen de financiación de LBOs en América y EMEA se redujo en un 84,4% y un 79,1% respectivamente. 2.- Durante el período 2002-08 la industria de capital privado había acumulado un nivel de captación de fondos superior a 1,51 billones de dólares. De este importe el 85% aproximadamente se concentraba en fondos especializados en buy-out y deuda mezzanine de LBOs. Sin embargo, uno de los problemas a los que se enfrenta la industria de capital privado en la actualidad es la dificultad que tienen una parte de los inversores que han comprometido inversiones en los fondos (capital commitments) una vez que se producen las solicitudes de aportaciones de inversión (capital calls). 3.- Dicho trabajo indica que con una mejora de 2 puntos anuales en el crecimiento del beneficio operativo y de 1 vez en el múltiplo de

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CICLO DE NEGOCIO Y RENTABILIDAD BANCARIA

venta sobre beneficio operativo, la rentabilidad de las inversiones pueden ser superior en 4 o 5 puntos porcentuales respecto del escenario pre-crisis. Estos resultados, están en línea con la experiencia histórica que confirma que las inversiones realizadas en momentos en los que la tasa de crecimiento del PIB está por debajo de su nivel potencial muestran tasas de rentabilidad superior a la media de las ejecutadas durante momentos más expansivos. Esta experiencia histórica se constata con el análisis de la rentabilidad histórica de la industria del capital riesgo que periódicamente realiza Preqin's Private Equity Intelligence. 4.- En el análisis realizado se ha diferenciando la vida media teórica (vida media de la financiación, asumiendo que toda la financiación se repaga de acuerdo al calendario de repago establecido) de la vida media esperada (bajo la hipotesis de una refinanciación en el cuarto año). 5.- El descenso de los tipos de interés será beneficioso sólo por la parte no cubierta por el swap de tipo de interés ya que las estructuras sin recurso de financiación de adquisiciones suelen incluir obligaciones de coberturas de tipos. 6.- Estos datos son consistentes con los presentados por Standard & Poor's LCD en su revisión anual de la actividad de LBOs en 2009. Concretamente para este año, estiman que el margen promedio para la deuda senior se situó por encima de los 400 pbs. Su estimación del apalancamiento promedio fue de 4x EBITDA, si bien el 57% de las operaciones se estructuraron con múltiplos inferiores. La contribución de capital promedio en los LBOs ascendió al 53%. Para el primer semestre de 2007, Standard & Poor's LCD estimó el coste de la deuda senior en unos 250 pbs, apalancamientos cercanos a 7x y aportaciones de capital inferiores al 30%, especialmente en operaciones estructuradas en el segundo trimestre. La operación que se presenta como referencia en la Tabla 1 se ha definido de forma tal que los valores resultantes se asemejen a los resultados promedio presentados por S&P.

9.- Al considerar el incremento del diferencial de crédito de la deuda subordinada, el incremento de diferencial promedio que han experimentado las estructuras de financiación de LBOs es superior a 195 p.b. Ahora bien, como este estudio se centra en la rentabilidad para una entidad financiadora de deuda senior, sólo se considera el incremento de diferencial de 160 p.b. 10.- Adicionalmente se ha considerado que los costes de personal y estructura por operación se hubieran incrementado de 100.000 a 105.000 euros (periodificados sobre la vida media esperada de 4 años) y se ha asumido un coste de mantenimiento de la cartera de unos 10.000 euros anuales por cada activo. 11.- Las referencias a tasas de default en este estudio hacen referencia a aquellas financiaciones en las que alguno de los tramos de la estructura financiera (incluyendo deuda subordinada) sufren algún tipo de quita. No se incluyen aquellas operaciones en las que la reestructuración se lleva a cabo modificando el calendario de amortización. 12.- Se ha establecido la volatilidad del beneficio operativo de forma que para una estructura financiera con un apalancamiento total (incluyendo deuda subordinada) promedio de 5,5 veces EBITDA, la tasa de default resultante de aplicar la simulación de Montecarlo sea comparable a la tasa de default histórica en operaciones apalancadas, (en torno a un 7,5% de acuerdo al estudio de 20.000 LBOs publicado por Strömberg, 2008). 13.- En última instancia, estos términos dependerán de determinados aspectos de la compañía adquirida que influyen en la capacidad de generación de caja, tales como necesidades de circulante, inversiones en capital, fiscalidad de la estructura de adquisición, etc. 14.- Por ejemplo, una encuesta realizada por International Association of Credit Portfolio Managers estima que en 2009 en un peor escenario la tasa de default podría llegar al 15% (similar a la del período de la burbuja.com). Según BCG e IESE, entre el 20% y el 40% de las compañías adquiridas bajo LBO podrían cerrar en los próximos uno a tres años.

7.- De acuerdo a S&P LCD, durante 2009 se estructuraron un número limitado de operaciones con deuda mezzanine como para tener datos concluyentes sobre el encarecimiento de ésta. El precio de la deuda mezzanine contemplada en el estudio se basa en observaciones de mercado. 8.- Durante la etapa dorada de los LBOS los tramos de deuda mezzanine y los tramos PIK (payment in kind) eran habitualmente adquiridos por hedge funds y CLOs especializados, mientras que los bancos solían aportar los tramos de deuda senior A, B y C y, en ocasiones, los tramos de second lien.

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Francisco J. López Lubián* y Carlos Berastain**

Valoracion fundamental en entidades financieras RESUMEN En este artículo se desarrolla una metodología para valorar una entidad financiera a través del descuento de flujos de caja. Como el capital económico es un factor determinante de la capacidad de crecimiento de un banco y, por lo tanto, de su valor económico, se propone una metodología para captar el valor intrínseco de un banco a través de estimar el valor económico de los Recursos Propios que cumple los niveles mínimos de solvencia requeridos por el regulador. Un análisis de sensibilidad permite determinar la incidencia en el valor económico total de variaciones parciales de algunos generadores de valor, como son los Ingresos y los Gastos Operativos. Palabras clave: Valoración económica, descuento de flujos de caja, generadores de valor

ABSTRACT This paper develops a methodology to value a bank using a discounted cash flow approach. Since in any bank economic capital is a crucial factor for future growth, intrinsic economic value of a bank can be estimated through an estimation of the intrinsic economic value of the Equity, which by law has to follow certain solvency ratios. A sensitivity analysis shows an estimation of the impact in bank´s economic value before changes in some key value drivers. Key words: Economic Valuation, Discounted Cash Flows, Key Value Drivers. Recibido: Enero 2010

Aceptado: Febrero 2010

1. INTRODUCCION De forma similar a lo que ocurre cuando se trata de una unidad de negocio o una empresa no financiera, el valor económico de una entidad financiera puede captarse a través de referencias de mercado (valor extrínseco), o a través de referencias internas (valor intrínseco). Un ejemplo del primer enfoque es el valor de capitalización bursátil de un banco que cotice en Bolsa, mientras que como valor intrínseco se podría citar el que se deduce de estimar el valor actual de futuros flujos de caja generados por el banco.

Es sabido que ambos enfoques presentan ventajas e inconvenientes. La principal ventaja del enfoque del valor intrínseco (valor fundamental) es que permite analizar la incidencia de los generadores de un negocio en su valor total, lo que ayuda a entender cómo y por qué se genera valor en el mismo. Valorar entidades financieras a través de la metodología del descuento de flujos de caja presenta una serie de peculiaridades que son reflejo del particular negocio al que se dedican estas entidades. En este artículo se analizan estos temas y se desarrolla una metodología para valorar un banco a través del descuento de flujos de caja.

* Profesor del Area de Finanzas. IE Business School ** Asistente de Investigación en el IE. Banks Analyst Deutsche Bank AG. López Lubián, Francisco J - Berastain, Carlos : Valoracion fundamental en entidades financieras. Análisis Financiero n° 112. 2010. Págs.: 58-64

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2. UNA IDEA SIMPLE

Banco LB, S.A. Datos en millones de euros

Una definición simple acerca de una entidad financiera es “aquella unidad de negocio que capta recursos de clientes (p. ej: depósitos) y los invierte en otros activos financieros (p. ej: hipotecas), cobrando más por los recursos invertidos que por los recursos captados”. Entre otras consecuencias importantes, de esta definición conviene comentar lo que significa la deuda en un banco o entidad financiera. Para un banco, la deuda es como el acero para una planta de rodamientos: la materia prima con la que trabaja. En consecuencia, en un banco el capital adquiere una gran relevancia y el concepto de apalancamiento se aplica a los recursos propios, no a la deuda como en el caso de las empresas no financieras. La solvencia de un banco se cuantifica y controla a través del mantenimiento de unos niveles mínimos de recursos propios, que se miden a través de los ratios de capital o de solvencia, y que están definidos por el regulador local (como el Banco de España) y por una organización internacional (Basel Committee on Banking Supervision). En definitiva, el capital se convierte en el recurso escaso en un banco y limita su capacidad de crecimiento en activos o inversiones.

Cuadro 1 El valor contable de los Recursos Propios del banco a finales de 2005 es de 1.015 millones de euros. La pregunta es, ¿cuál es el valor económico de estos Recursos Propios? Para contestar a esta pregunta debemos tener una estimación de lo que es razonable que el Banco LB, S.A. crezca en activos y en recursos en los próximos años, y su reflejo en la generación de resultados. Un resumen de esta estimación es la siguiente:

En la medida en que el capital económico es un factor determinante de la capacidad de crecimiento de un banco, lo es también de su valor económico. En consecuencia, parece lógico tratar de captar el valor intrínseco de un banco a través de estimar el valor económico de los Recursos Propios que cumple los niveles mínimos de solvencia requeridos por el regulador. Como es sabido, para estimar el valor económico intrínseco de los recursos propios se descuentan los flujos de caja del accionista al coste de esos recursos propios. En el caso de un banco, y como un elemento diferenciador respecto a las entidades no financieras, esos flujos de caja del accionista vienen determinados, entre otros factores, por el ratio de solvencia mínimo que debe cumplir.

3. UNA METODOLOGÍA DE VALORACION 3.1. La información necesaria. Apliquemos estos conceptos al caso de un banco, que llamaremos Banco LB, S.A. Un resumen de datos históricos sobre la evolución de algunas partidas de la Cuenta de Explotación y el Balance del banco se resume en el Cuadro 1.

Cuadro 2 En una primera lectura, estas estimaciones nos señalan que el fuerte crecimiento del resultado neto previsto para los próximos años se derivará de una disminución en el ritmo de crecimiento de los gastos operativos, ya que los incrementos en volumen de ingresos y de beneficio operativo antes de provisiones para insolvencias estarán por debajo de los conseguidos en años anteriores. El crecimiento esperado de los créditos se sitúa también por debajo del histórico, con un desglose que se detalla en el Cuadro 2.

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Evolución de crecimiento de Créditos en porcentajes

Cuadro 2. A Evolución de crecimiento de Créditos en millones de euros 3.2 Del beneficio repartible al flujo de caja para el accionista Un elemento clave para valorar los Recursos Propios de un banco es determinar los flujos de caja para los accionistas que maximizan el valor económico y cumplen los requisitos legales de solvencia requeridos por el legislador y los organismos internacionales.

Cuadro 2. B Con estos supuestos sobre la evolución futura de créditos, y añadiendo otros sobre la evolución de márgenes, comisiones, gastos operativos y provisiones por mora se deducen las Cuentas de Explotación estimadas para los próximos años, tanto en porcentajes:

Uno de los ratios de solvencia clave tanto para el regulador local como para los organismos internacionales y las agencias de rating, es el llamado core capital ratio, que se define como el cociente entre el core capital (o capital de primera categoría) y los Activos Ponderados por Riesgo, y que para el Banco LB, S.A. se sitúa al final del 2005 en el 6%. El core capital se calcula añadiendo al valor contable de los recursos propios el valor de los intereses minoritarios, y deduciendo el valor del fondo de comercio pendiente de amortizar en el balance: Core Capital = RRPP a valor contable + Intereses minoritarios – Deducciones por fondo comercio Los activos ponderados por riesgo (RWA o Risk Weighthed Assets en su nomenclatura anglosajona) se calculan a través de unas tablas de coeficientes facilitadas por el comité de Basilea1.

como en unidades monetarias:

En consecuencia, para mantener un core capital ratio constante los incrementos porcentuales en el numerador deben ser iguales a los del denominador. Por simplicidad del ejercicio vamos a asumir que los RWA crecen en la misma proporción que los créditos2, por lo que se puede determinar el creci-

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miento que se precisa en el valor contable de los Recursos Propios para mantener el ratio. Y, por lo tanto, el máximo dividendo repartible para mantener el core capital ratio a niveles aceptables. Apliquemos estos conceptos a la valoración de nuestro banco. Los RWA iniciales son de 15.006 millones de euros. Estableciendo que estos RWA crecerán en la misma proporción que los créditos, se deduce que (en millones de euros):

Es decir: Beneficio Neto repartible + Gasto Amortización +/- Variación en FM (inexistentes) +/- Variación en Activos Fijos - Dividendos repartidos - Necesidades de capital = Exceso o defecto de Caja Si aplicamos este enfoque a la evolución futura de nuestro banco, podemos determinar la política de dividendos que maximiza el valor y permite el mantenimiento del ratio de solvencia en el nivel del 6%, que es el aplicable a este banco:

Ante este crecimiento de los RWA, para poder cumplir con el ratio de capital arriba señalado el banco precisa mantener en capital el 6% de la variación anual de los RWA. Llamemos a esta cuantía las necesidades de capital. Para el Banco LB, S.A. su evolución (en millones de euros) es la siguiente:

Cuantificadas estas necesidades de capital -que vendrían a ser el equivalente al Capex en una empresa industrial- tenemos todos los elementos para determinar la relación entre el Beneficio neto repartible y el dinero realmente repartido a los accionistas. Como las entidades financieras no tienen Fondo de Maniobra operativo, su variación es nula. Por otra parte, en un escenario de crecimiento orgánico interno, se puede suponer que las inversiones anuales en activos fijos son iguales al gasto de amortización (inversión de mantenimiento) y, en consecuencia, la política de dividendos que maximiza el valor económico de los Recursos Propios es aquélla que convierte en cero el exceso o defecto de caja. Es decir, se trataría de repartir en dividendos todo el dinero sobrante después de cubrir las necesidades de capital regulatorio.

Los flujos de caja para el accionista son la suma de los dividendos repartidos y el exceso de caja Es importante señalar que el crecimiento previsto en el Banco LB lleva consigo el primer año un flujo de caja para el accionista negativo, incluso después de la reducción en el capital regulatorio al 6%:

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3.3. El valor residual, la tasa de descuento y el valor por acción Establecidos los flujos de caja para el accionista que maximizan el valor económico hay que determinar el valor residual o valor económico de los Recursos Propios a finales del 5º año.

unos 120 millones. En consecuencia, el core capital ajustado del banco es de unos 1.244 millones, que comparados con el mínimo necesario de 900,36 suponen el exceso de caja actual de 343,4 millones arriba señalados:

Un procedimiento comúnmente usado es a través del ratio entre valor económico y valor contable. Si este ratio es de 3, el valor económico en el 5º año será de 5.274,2 millones de euros (= 1.758,1 x 3). La tasa de descuento es el coste de los Recursos Propios, que estimamos en 8,5%, ya que: Rf = 4,5% PM = 4% Beta = 1

En definitiva, el valor de la acción se estima en 15,9 euros.

Nótese que un VR= 5.274,2 es equivalente a una perpetuidad sobre el FCA del año 5 con un crecimiento del 4,85%.

Este enfoque al valor fundamental de nuestro Banco LB permite analizar el efecto en el valor total ante un cambio de generadores de valor parciales. En este sentido, nuestra valoración del banco se ha fundamentado en unos supuestos que apuestan por el crecimiento, aunque a un ritmo inferior al recientemente experimentado, y por un control de los gastos operativos.

4. UN ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD

Al descontar los FCA incluyendo el valor residual se deriva el valor económico de los Recursos Propios:

Es sabido que los bancos crean valor económico a través de una adecuada gestión de elementos como: a) Crecimiento en Ingresos ordinarios por intermediación y prestación de servicios. b) Control de Gastos Operativos. c) Mejora y control de la calidad del riesgo crediticio (exceso de provisiones). d) Rentabilidad del Capital regulatorio. Se incluye en el valor de 16,5 euros por acción un ajuste por exceso de caja, que en realidad es un exceso de capital. En efecto, con un RWA actual de 15.006,0 millones de euros, el nivel “adecuado” de core capital para una entidad retail y doméstica como el Banco LB, S.A. estaría en el entorno del 6% de los RWA (unos 900,36 millones de euros). Nuestro banco tiene un core capital de 976,9 millones de euros, a los que habría que añadir unos excesos de provisiones de incobrables de 147 millones, y unas plusvalías latentes en su cartera de inversiones industriales de

¿Cómo variaría el valor estimado del banco en un escenario de menor crecimiento en Ingresos y peor control en los gastos operativos? Supongamos que los Gastos Operativos se mantienen en el 45% de los Ingresos ordinarios, y que éstos sólo crecen al 10% anual, como consecuencia de que el crédito crece a esa tasa anual. La evolución prevista del beneficio neto repartible sería:

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Estableciendo ahora un valor residual de tres veces el valor contable de los Recursos Propios (1.369,9 x 3 = 4.109,7)3 , y manteniendo la tasa de descuento del 8,50%, se obtiene un valor económico de los Recursos Propios, al que se le ajusta el exceso actual de caja:

En contrapartida al menor crecimiento previsto, los activos ajustados a riesgo y las necesidades de capital disminuyen, lo que permite una política de reparto de dividendos más agresiva, que crea valor y mantiene los ratios de capital regulatorio en el 6%.

El valor estimado de la acción se reduciría en un 16,4%. En definitiva, se puede analizar la incidencia esperada en el valor de la acción ante variaciones de algunos de los generadores de valor del banco, tal y como se resumen en el Cuadro 3.

Variación en valor estimado por acción ante variaciones en generadores de valor Valor acción Escenario Base Reducción 10% en Beneficio Neto Consolidado Reducción riesgo en 10%, reflejado en tasa descuento Escenario de reducción en Ingresos y aumento en Gastos Operativos

Cambio en valor

15,9 euros 15,6 euros

-1,9%

16,5 euros

3,7%

13,3 euros

-16,4%

Cuadro 3 5. RESUMEN Y CONCLUSIONES Y los flujos de caja para el accionista:

En este artículo se desarrolla una metodología para valorar una entidad financiera a través del descuento de flujos de caja. Valorar entidades financieras a través de la metodología del descuento de flujos de caja presenta una serie de peculiaridades que son reflejo del particular negocio al que se dedican estas entidades.

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A través del ejemplo de la valoración del Banco LB, S.A. se definen estas peculiaridades y se proponen soluciones concretas, que consideran el capital como el recurso escaso de la entidad financiera. Como el capital económico es un factor determinante de la capacidad de crecimiento de un banco y, por lo tanto, de su valor económico, se propone una metodología para captar el valor intrínseco de un banco a través de estimar el valor económico de los Recursos Propios que cumple los niveles mínimos de solvencia requeridos por el regulador. Un análisis de sensibilidad permite determinar la incidencia en el valor económico total de variaciones parciales de algunos generadores de valor, como son los Ingresos y los Gastos Operativos.

Notas:

1.- Consultar www.bis.org 2.- Para ser más precisos, en el cómputo de los RWA se deben tener en cuenta otros activos además de los créditos (como la cartera de bonos ó la inversión en distintas divisas), así como el eventual efecto de instrumentos como la titulación de activos. 3.- Lo que así mismo supone una tasa de crecimiento a perpetuidad del 5% sobre el último FCA.

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Alvaro Ispizua Mendieta*

Estrategia ante el riesgo de ganadores y perdedores: Análisis de los fondos de Renta Variable Nacional RESUMEN Este trabajo analiza la reacción de los gestores de carteras en función del desempeño relativo durante el año respecto a otros fondos de su misma categoría. Los fondos españoles que invierten en Renta Variable Nacional cambian la composición de su cartera en función de su posición relativa respecto a sus competidores. Aquellos fondos con un mal desempeño al comienzo del año incrementan el riesgo de sus carteras en mayor medida que lo hacen aquellos fondos que tienen un buen comienzo de año. Este fenómeno se observa independientemente de la antigüedad del fondo, el tamaño, las comisiones o la inversión media por partícipe. Palabras clave: Fondos de inversión, Gestión de Carteras.

ABSTRACT This paper studies that portfolio managers behave differently depending on their relative performance during the year. Funds investing in Spanish stocks change their portfolio allocation depending on the position in the relative performance ranking. Those funds with a bad relative performance in the beginning of the year increase their portfolio´s risk in a larger extent than those funds with a good relative performance. This result happens independently of the fund´s age, size, fees or the mean investment per investor. Key words: Mutual funds, portfolio management. JEL code: G23 Recibido: Enero 2010

Aceptado: Marzo 2010

1. PROCICLICIDAD EN EL SISTEMA FINANCIERO Los fondos de inversión son una buena solución para aquellos pequeños inversores que desean diversificar sus inversiones financieras. Las entidades financieras encuentran en estos productos un importante filón de negocio. Los ingresos de las entidades financieras están en función del patrimonio gestionado y por lo tanto el objetivo de los gestores de fondos suele ser el de maximizar las entradas netas de fondos del público inversor. La competencia entre fondos es muy grande. El objetivo de los gestores es el de quedar en las primeras posiciones de su

categoría, puesto que la prensa financiera publica informes y clasificaciones con carácter mensual, trimestral y anual, dando especial importancia a la clasificación que resulta a final de año. En esta línea, distintos autores como Hendricks et al (1993), Goetzmann e Ibbotson (1994), Brown y Goetzmann (1995) y Wermers (1996) observan que existe una persistencia a corto plazo en el desempeño de los diferentes fondos de inversión. Por otro lado, Sirri y Tufano (1992) en Estados Unidos y también Ispizua (2005) en España demuestran que una buena

* Alvaro Ispizua es profesor en la Universidad de Mondragón. Doctor en Ciencias Económicas y Empresariales por la UNED. Ispizua Mendieta, Alvaro: Estrategia ante el riesgo de ganadores y perdedores: Análisis de los fondos de Renta Variable Nacional. Análisis Financiero n° 112. 2010. Págs.: 70-80

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ESTRATEGIA ANTE EL RIESGO DE GANADORES Y PERDEDORES

posición en la clasificación anual atrae mayores flujos de caja al año siguiente y estas entradas de inversiones traen consigo un incremento de ingresos vía comisiones de gestión. Además, existe una influencia asimétrica del desempeño sobre los flujos de inversiones que entran en el fondo. En este sentido, Ippolito (1992), Gruber (1996), Chevalier y Ellison (1997), Sirri y Tufano (1998) e Ispizua (2005) defienden que los flujos de inversiones son más sensibles a las diferencias en desempeño entre los fondos que ocupan los puestos altos de la clasificación que entre los que ocupan los puestos más bajos. Como resultado, con el objeto de maximizar los flujos de inversión, el gestor está interesado en incrementar el riesgo del fondo, puesto que las inversiones que puede atraer con un desempeño afortunado son de mayor cuantía que los flujos de inversiones que puede perder por un desafortunado desempeño. Según Brown et al (1996), durante el año el gestor tendrá en cuenta su posición relativa en la clasificación y alterará en consecuencia el nivel de riesgo de la cartera. En caso de que el fondo tenga un pobre desempeño relativo en el periodo inicial del año, el gestor tratará de ganar posiciones incrementando el riesgo de la cartera durante el resto del año en mayor medida en que lo harán sus competidores bien situados en la clasificación. Los flujos de inversiones que puede conseguir con un desempeño afortunado son superiores a los que puede perder con un desempeño desafortunado. Por otra parte, si el fondo se posiciona en la parte superior de la clasificación, el gestor deseará mantener su posición y evitará niveles excesivos de riesgo. No obstante, anticipando que los fondos mal situados en la clasificación incrementarán el riesgo los gestores bien situados también incrementarán el riesgo aunque en menor medida. Por otra parte, otras variables pueden influir en la estrategia ante el riesgo en el último período del año. Entre las variables que pueden influir estaría la antigüedad del fondo, el tamaño, las comisiones que cobra o la inversión media por partícipe. La antigüedad en el fondo puede influir en el nivel de riesgo a asumir en la estrategia de inversión. Un fondo de reciente creación puede llevar a cabo estrategias de inversión más agresivas para tener más posibilidades de conseguir un puesto alto en la tabla y atraer nuevos inversores, mientras que un fondo con cierta antigüedad tiene menos

incentivos para sorprender a unos inversores que ya conocen la trayectoria histórica del fondo. El tamaño del fondo también puede influir a la hora de elegir una estrategia más agresiva, puesto que los fondos de menor tamaño pueden concentrar sus inversores en unos valores determinados sin provocar una presión tan grande sobre los precios del mercado. Las comisiones que cobra el fondo también puede influir en su estrategia de inversión. En este sentido, Carhart (1997) defiende que las comisiones son en gran parte las causantes de la persistencia en el desempeño diferencial de los diferentes fondos de inversión. Los fondos con mayores comisiones necesitarán arriesgarse más para tener posibilidades a estar en los primeros lugares de la clasificación de rentabilidades. Por último, la inversión media por partícipe del fondo también puede influir en la necesidad del fondo en mejorar en los puestos de rentabilidad. Un fondo que se caracteriza por una alta inversión media por partícipe está formado por unos inversores que tienen una mayor motivación para hacer un seguimiento comparativo del fondo. El objetivo de este trabajo es el de analizar la relación que existe entre la posición en la clasificación de desempeño en un primer período del año y la variación del riesgo de la cartera de inversión en el último período del año. Este trabajo se organiza como sigue: La sección II describe los datos. La sección III describe la metodología. La sección IV analiza los principales resultados. La sección V analiza la influencia de la antigüedad del fondo. La sección VI analiza la influencia del tamaño del fondo. La sección VII analiza la influencia de las comisiones cobradas por el fondo. La sección VIII analiza la influencia de la inversión media por partícipe. La sección IX se reserva a las conclusiones.

2. DATOS Los datos de esta investigación fueron facilitados por Inverco y la CNMV y consisten en todos los Fondos de Inversión Mobiliaria que invierten en Renta Variable Nacionali entre enero de 2002 y diciembre de 2005. A diciembre de 2005 estos fondos que se aproximan al centenar gestionan más de 9 billones de euros (Ver tabla 1)

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Estadísticas descriptivas para una muestra de Fondos de Renta Variable Nacional. Período 2002-2005 (Fuente: Inverco) Año 2002 2003 2004 2005

Número de fondos 84 91 103 94

Total de activos gestionados 3.551.784 4.786.076 7.623.076 9.000.869

Rentabilidad promedio -23,58% 27,83% 17,97% 19,44%

Desviación típica promedio 7,58% 3,99% 2,45% 3,15%

Los activos gestionados están en miles de euros. La rentabilidad promedio y la desviación típica de la rentabilidad están en porcentaje.

4, 6 u 8 primeros meses del año. Se calcula la rentabilidad bruta de cada fondo en el período de valoración y se clasifican los fondos entre fondos de alto y de bajo desempeño según estén en el cuartil superior o inferior en la clasificación por rentabilidad. La rentabilidad bruta de cada fondo se calcula con la siguiente fórmula: RtabjMy = [ (1+rj1y) (1+rj2y)... (1+rjMy)] –1

(III.1.)

De esta manera calcularíamos la rentabilidad del fondo j, hasta el mes de corte M (que puede ser 4, 6 u 8), en el año y. Por tanto, calculamos la rentabilidad anual acumulando las rentabilidades mensuales hasta el mes de corte M.

Tabla 1 3. METODOLOGÍA Existen distintos criterios a la hora de valorar el desempeño de un fondo de inversión. Sin embargo, en este trabajo analizaremos como variable de desempeño la rentabilidad bruta de cada fondo. Este criterio no tiene en cuenta el riesgo de cada fondo individual, aunque resulta ser una metodología adecuada por distintos motivos. En primer lugar, todos los fondos estudiados pertenecen a la misma categoría de inversión (se trata de fondos de inversión de Renta Variable Nacional) y por lo tanto, el riesgo sistemático es común a todos. Por otra parte, tal y como pretendemos defender en este artículo los fondos de inversión modifican el nivel de riesgo de sus carteras en función de su posición en la clasificación de rentabilidades y por lo tanto, las estimaciones de riesgo que obtendríamos resultarían sesgadas. Por otro lado, el inversor que toma la decisión de elegir el fondo de inversión tiene un acceso limitado a la información del riesgo del fondo y tiene dificultades a la hora de procesar con gran fiabilidad dicha información financiera. Por último, otros autores como Brown et al (1996) también emplean la misma metodología. Por lo tanto, se observará las rentabilidad bruta de cada fondo de inversión en el período inicial del año. Al final del primer subperíodo clasificaremos a los gestores y crearemos el conjunto de los ganadores, aquellos que ocupan las primeras posiciones en la clasificación de rentabilidad (cuartil superior) y los perdedores, que serán aquellos que ocupan los peores puestos en la clasificación (cuartil inferior). Denominaremos P y G a las estrategias del perdedor y del ganador interinos respectivamente. Dividiremos el año en dos partes. El punto de corte es la última fecha del período sujeto a valoración. Este período de valoración puede ser los

Con objeto de calcular el ratio de ajuste al riesgo, se calcula el riesgo del fondo antes y después del punto de corte. El nivel de riesgo de sus carteras respectivas en el primer y segundo subperíodo del año se denominará σ1 y σ2 respectivamente y el RAR será el ratio entre ambas desviaciones típicas, así: RARjy = σ1 / σ2 = [√ (∑12 m=M+1 (rjmy-E(rj,12-M,y))2) / (12-M)1)] / [√ (∑M m=1 (rjmy - E(rj,M,y))2) / (M-1)] (III.2.) Con objeto de testar la hipótesis central de este trabajo hacemos la siguiente predicción, al igual que hacen Brown et al (1996). (σ2P / σ1P) > (σ2G / σ1G)

(III.3.)

O lo que es lo mismo: RARP > RARG

(III.4.)

El ratio de ajuste al riesgo debe ser mayor en el caso de los gestores con una mala posición en la clasificación de rentabilidad del primer subperíodo y menor en el caso de los gestores con una buena posición. Del total de la muestra cogemos solamente aquellos fondos del cuartil superior e inferior en la clasificación de rentabilidad del período inicial del año. Después de calcular el ratio de ajuste al riesgo se clasifican los fondos entre fondos con RAR alto y fondos con RAR bajo, según su RAR sea superior o inferior a la mediana y los denominamos como “Alta respuesta de riesgo” o “Baja respuesta de riesgo”. Finalmente, se plantea un test de independencia para comprobar si existe una relación entre la posición en la clasifica-

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ción de rentabilidad en el período inicial del año y el ratio RAR de respuesta de riesgo en el período final del año.

4. RESULTADOS GENERALES En la tabla 2 podemos observar el porcentaje de fondos que experimenta una alta/baja respuesta de riesgo en el período final del año en función de si los fondos se han colocado en el cuartil superior/inferior en la tabla de clasificación de rentabilidades del período inicial del año, denominado período de valoración. Dicho período de valoración puede comprender los 4, 6 u 8 primeros meses del año. En cada una de las columnas de la tabla podemos observar los resultados que obtenemos para cada período de valoración.

[4,12] 38,50% 61,50% [4,12] 59,60% 40,40% 8,29296236 0,40%

[6,12] 29,70% 70,30% [6,12] 68,10% 31,90% 27,3418284 0,00%

[8,12] 36,30% 63,70% [8,12] 61,70% 38,30% 12,017068 0,05%

Los fondos del cuartil inferior (superior) son aquellos fondos cuya rentabilidad está en el cuartil inferior (superior) en cada respectivo período de valoración (sean los primeros 4, 6 u 8 meses) Los fondos de baja (alta) respuesta de riesgo son aquellos fondos cuyo RAR es inferior (superior) a la mediana. El RAR es el ratio entre la volatilidad después y antes del punto de corte, el cual, está al final del 4º, 6º u 8º mes. El Ji cuadrado y el nivel de significación mide el nivel de dependencia entre el desempeño en el período previo y el subsiguiente cambio en la política de riesgo.

Tabla 2 Un fondo experimenta una “alta respuesta de riesgo” si su RAR (el ratio de ajuste al riesgo) es superior a la mediana de la muestra formada por aquellos fondos que pertenecen al cuartil superior e inferior. En la tabla 2 podemos comprobar que los fondos del cuartil inferior experimentan una alta respuesta al riesgo en mayor proporción que los fondos del cuartil superior.

Concretamente un 61,50%, 70,30% y 63,70% frente a un 40,40%, 31,90% y 38,30% según el período de valoración analizado. Siendo máxima la diferencia si tomamos como período de valoración los seis primeros meses del año (70,30% frente a 31,90%). Los niveles de significación observados son muy altos. Según estos resultados, los fondos que quedan en las últimas posiciones en la clasificación de rentabilidad tratan de salir de esta posición incrementando el riesgo. Este mayor riesgo puede implicar un hundimiento más profundo en la clasificación y un mayor deterioro en las rentabilidades absolutas, aunque parece que los gestores opinan que merece la pena correr este riesgo, puesto que ven ganancias aún mayores en caso de salir de las posiciones inferiores de la clasificación. Por otro lado, conviene analizar también los resultados excluyendo el mes de diciembre. En el mes de diciembre los gestores de fondos suelen llevar a cabo operaciones de compraventa de valores encaminadas al “window dressing”. A causa de que la posición patrimonial a 31 de diciembre es pública y es analizada por inversores y analistas, los fondos suelen tratar de maquillar la composición de su patrimonio. Estas operaciones pueden confundir nuestros resultados, puesto que tienen una finalidad distinta a la de mejorar la rentabilidad de la cartera. Por lo tanto, en la tabla 3 presentamos los resultados excluyendo el mes de diciembre. Los datos que observamos en dicha tabla son parecidos aunque más significativos y las diferencias respecto al ajuste de riesgo son mayores.

5. FONDOS CON ANTIGÜEDAD Y FONDOS DE RECIENTE CREACIÓN En esta sección nos preguntamos si el desempeño anual causa una mayor presión entre los fondos con menor antigüedad o entre los fondos de mayor antigüedad. Los fondos de mayor antigüedad tienen una historia y una reputación, en cambio, los nuevos fondos están obligados a demostrar su capacidad. Se consideran fondos de antiguos aquellos fondos que tienen una antigüedad superior a 10 años contando desde la fecha del año de la observación y fondos nuevos a aquellos que son de más reciente creación. En la tabla 4 se pueden observar los resultados según período de valoración y según edad del fondo. Los fondos nuevos y los antiguos reaccionan de manera parecida en el período final del año y al igual que los resultados observados en las tablas anteriores, aquellos que quedan en el cuartil inferior de la clasificación de rentabilidades en el período de valora-

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ción son los que experimentan un mayor ajuste al riesgo en el período posteriorii.

Distribución de probabilidad de una clasificación de las variables en función de si la rentabilidad del principio del período inicial del año está en el cuartil superior o en el cuartil inferior y de si el RAR está por encima o por debajo de la mediana. Se excluye en los cálculos el mes de diciembre (Fuente: Inverco) Fondos del cuartil inferior Baja respuesta de riesgo Alta respuesta de riesgo Fondos del cuartil superior Baja respuesta de riesgo Alta respuesta de riesgo Ji cuadrado Nivel de significación

[4,11] 35,20% 64,80% [4,11] 62,80% 37,20% 14,1386486 0,02%

[6,11] 27,50% 72,50% [6,11] 70,20% 29,80% 33,8342296 0,00%

[8,11] 33,00% 67,00% [8,11] 64,90% 35,10% 18,9008651 0,00%

En esta nueva tabla excluimos el mes de diciembre, puesto que la estrategia del gestor del fondo de inversión obedece también a otros factores como el “window dressing”. Los fondos del cuartil inferior (superior) son aquellos fondos cuya rentabilidad está en el cuartil inferior (superior) en cada respectivo período de valoración (sean los primeros 4, 6 u 8 meses) Los fondos de baja (alta) respuesta de riesgo son aquellos fondos cuyo RAR es inferior (superior) a la mediana. El RAR es el ratio entre la volatilidad después y antes del punto de corte, el cual, está al final del 4º, 6º u 8º mes. El Ji cuadrado y el nivel de significación mide el nivel de dependencia entre el desempeño en el período previo y el subsiguiente cambio en la política de riesgo.

Tabla 3 6. FONDOS DE MENOR Y MAYOR TAMAÑO Hemos clasificado los fondos entre fondos de menor y mayor tamaño para ver si reaccionan diferente ante la posición en la clasificación de rentabilidades. Los fondos de pequeño tamaño pueden operar con más libertad sin que sus compraventas influyan sustancialmente sobre los precios del mercado. Los fondos más grandes pueden ver limitado el volumen de sus compraventas debido a la presión que ejercen sus grandes volúmenes, sobre todo, al operar con valores menos líquidos. Se consideran fondos de menor (mayor) tamaño a aquellos fondos cuyo tamaño es menor (mayor) que la mediana. En la tabla 5 podemos observar que la respuesta al riesgo de los fondos del cuartil inferior es significativa tanto para los

fondos de mayor tamaño como para los fondos de menor tamaño, si bien, dicha respuesta es algo más intensa en el caso de los fondos de menor tamaño, aunque esta diferencia no es muy grandeiii.

Distribución de probabilidad de una clasificación de las variables en función de si la rentabilidad del principio del período inicial del año está en el cuartil superior o en el cuartil inferior y de si el RAR está por encima o por debajo de la mediana. Los datos están divididos entre fondos con más y con menos de 10 años de antigüedad (Fuente: Inverco) Fondos del cuartil inferior Baja respuesta de riesgo Alta respuesta de riesgo Fondos del cuartil superior Baja respuesta de riesgo Alta respuesta de riesgo Ji cuadrado Nivel de significación

[4,11] Nuevos Antigüos 37,50% 37,10% 62,50% 62,90% Nuevos Antigüos 61,40% 59,50% 38,60% 40,50% 6,464912 3,63861 1,10% 5,65%

[6,11] Nuevos Antigüos 28,60% 22,90% 71,40% 77,10% Nuevos Antigüos 68,40% 73,00% 31,60% 27,00% 18,02256 18,1251 0,00% 0,00%

[8,11] Nuevos Antigüos 38,50% 25,60% 61,50% 74,40% Nuevos Antigüos 58,60% 75,00% 41,40% 25,00% 4,493369 18,25641 3,40% 0,00%

Se consideran fondos nuevos (antiguos) a aquellos fondos que tienen menos (más) de 10 años de antigüedad. Los fondos del cuartil inferior (superior) son aquellos fondos cuya rentabilidad está en el cuartil inferior (superior) en cada respectivo período de valoración (sean los primeros 4, 6 u 8 meses) Los fondos de baja (alta) respuesta de riesgo son aquellos fondos cuyo RAR es inferior (superior) a la mediana. El RAR es el ratio entre la volatilidad después y antes del punto de corte, el cual, está al final del 4º, 6º u 8º mes. El Ji cuadrado y el nivel de significación mide el nivel de dependencia entre el desempeño en el período previo y el subsiguiente cambio en la política de riesgo. El mes de diciembre queda excluido.

Tabla 4 7. FONDOS CON ALTAS Y BAJAS COMISIONES Los fondos con altas comisiones pueden experimentar unas rentabilidades más bajas que los fondos de bajas comisiones1, por lo tanto, es posible que los fondos con altas comisiones no reaccionen tanto ante una mala posición en la clasificación de rentabilidades como los fondos de bajas comisiones. Se consideran fondos de altas (bajas) comisiones a aquellos fondos cuyas comisiones son más altas (bajas) que la mediana.

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Distribución de probabilidad de una clasificación de las variables en función de si la rentabilidad del principio del período inicial del año está en el cuartil superior o en el cuartil inferior y de si el RAR está por encima o por debajo de la mediana. Los datos están divididos entre fondos de mayor y menor tamaño (Fuente: Inverco) Fondos del cuartil inferior Baja respuesta de riesgo Alta respuesta de riesgo Fondos del cuartil superior Baja respuesta de riesgo Alta respuesta de riesgo Ji cuadrado Nivel de significación

[4,11] Menores Mayores 32,60% 35,60% 67,40% 64,40% Menores Mayores 62,50% 63,20% 37,50% 36,80% 9,06522 6,38713 0,26% 1,15%

[6,11] Menores Mayores 30,40% 33,30% 69,60% 66,70% Menores Mayores 63,80% 66,70% 36,20% 33,30% 11,4573 9 0,07% 0,27%

[8,11] Menores Mayores 33,30% 37,00% 66,70% 63,00% Menores Mayores 61,40% 64,90% 38,60% 35,10% 7,96491 6,40071 0,48% 1,14%

Distribución de probabilidad de una clasificación de las variables en función de si la rentabilidad del principio del período inicial del año está en el cuartil superior o en el cuartil inferior y de si el RAR está por encima o por debajo de la mediana. Los datos están divididos entre fondos de bajas y de altas comisiones (Fuente: Inverco) [4,11] Fondos del cuartil inferior Bajo coste Alto coste Baja respuesta de riesgo 37,50% 37,30% Alta respuesta de riesgo 62,50% 62,70% Fondos del cuartil superior Bajo coste Alto coste Baja respuesta de riesgo 58,00% 63,60% Alta respuesta de riesgo 42,00% 36,40% Ji cuadrado 3,78 6,586453 Nivel de significación 5,19% 1,03%

[6,11] Bajo coste Alto coste 29,70% 27,80% 70,30% 72,20% Bajo coste Alto coste 61,80% 76,90% 38,20% 23,10% 9,153808 21,97436 0,25% 0,00%

[8,11] Bajo coste Alto coste 33,30% 36,20% 66,70% 63,80% Bajo coste Alto coste 57,40% 70,00% 42,60% 30,00% 4,851852 10,81379 2,76% 0,10%

Se consideran fondos de menor (mayor) tamaño a aquellos fondos cuyo volumen de activos gestionados es inferior (superior) a la mediana. Los fondos del cuartil inferior (superior) son aquellos fondos cuya rentabilidad está en el cuartil inferior (superior) en cada respectivo período de valoración (sean los primeros 4, 6 u 8 meses) Los fondos de baja (alta) respuesta de riesgo son aquellos fondos cuyo RAR es inferior (superior) a la mediana. El RAR es el ratio entre la volatilidad después y antes del punto de corte, el cual, está al final del 4º, 6º u 8º mes. El Ji cuadrado y el nivel de significación mide el nivel de dependencia entre el desempeño en el período previo y el subsiguiente cambio en la política de riesgo. El mes de diciembre queda excluido.

Se consideran fondos de bajo (alto) coste a aquellos fondos cuyos gastos y comisiones son inferiores (superiores) a la mediana. Los fondos del cuartil inferior (superior) son aquellos fondos cuya rentabilidad está en el cuartil inferior (superior) en cada respectivo período de valoración (sean los primeros 4, 6 u 8 meses) Los fondos de baja (alta) respuesta de riesgo son aquellos fondos cuyo RAR es inferior (superior) a la mediana. El RAR es el ratio entre la volatilidad después y antes del punto de corte, el cual, está al final del 4º, 6º u 8º mes. El Ji cuadrado y el nivel de significación mide el nivel de dependencia entre el desempeño en el período previo y el subsiguiente cambio en la política de riesgo. El mes de diciembre queda excluido.

Tabla 5

Tabla 6

En la tabla 6 observamos que la respuesta al riesgo de los fondos del cuartil inferior es significativa tanto para los fondos de altas como de bajas comisiones y no existen grandes diferencias entre ellosiv.

8. FONDOS DE ALTA Y DE BAJA INVERSIÓN MEDIA POR PARTÍCIPE Los fondos cuyos partícipes tienen una alta inversión media pueden estar más motivados que los pequeños inversores en invertir más tiempo en informarse sobre la rentabilidad comparativa del fondo donde invierten su dinero. Se consideran fondos con grandes (pequeños) inversores a aquellos fondos cuya inversión media por partícipe es superior (inferior) a la mediana.

En la tabla 7 observamos que la respuesta al riesgo de los fondos del cuartil inferior es significativa tanto para los fondos con alta como con baja inversión media por partícipe y no existen grandes diferencias entre ellosv.

9. CONCLUSIÓN Los gestores de los fondos de inversión alteran el riesgo de sus carteras en el período final del año en función de su posición en la clasificación por rentabilidades en el período inicial del año. Aquellos fondos con un peor desempeño al comienzo del año incrementan el riesgo de sus carteras en mayor medida que aquellos fondos con mejores puestos en la clasificación al principio del año. Por medio de esta alteración del riesgo, los fondos con mal desempeño pretenden recuperar posiciones antes del final de año. Por el contrario, los fondos con buen desempeño dese-

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an mantener su posición y no asumen tanto riesgo. Los resultados empíricos son significativos con las distintas definiciones de período inicial del año, sean los 4,6 u 8 primeros meses del año.

CARHART, M., 1997. On persistence in mutual fund performance, Journal of Finance 52, 57-82.

GOETZMANN, W. e IBBOTSON R.G., 1994. Do winners repeat? Patterns in mutual fund performance, Journal of Portfolio Management 20, 9-18

[4,11] Fondos del cuartil inferior P. Invers. G. Invers. Baja respuesta de riesgo 34,00% 36,60% Alta respuesta de riesgo 66,00% 63,40% Fondos del cuartil superior P. Invers. G. Invers. Baja respuesta de riesgo 70,30% 57,90% Alta respuesta de riesgo 29,70% 42,10% Ji cuadrado 11,20108 4,372272 Nivel de significación 0,08% 3,65%

IPPOLITO, R. A., 1992. Consumer reaction to measures of poor quality: Evidence form the mutual fund industry, Journal of Law and Economics 35, 45-70.

[6,11] P. Invers. G. Invers. 29,20% 25,60% 70,80% 74,40% P. Invers. G. Invers. 71,80% 67,30% 28,20% 32,70% 15,74359 16,81945 0,01% 0,00%

[8,11] P. Invers. G. Invers. 30,60% 35,70% 69,40% 64,30% P. Invers. G. Invers. 75,00% 58,60% 25,00% 41,40% 16,36735 5,152709 0,01% 2,32%

Se consideran fondos de pequeños (grandes) inversores a aquellos fondos cuyo patrimonio medio por partícipe es inferior (superior) a la mediana. Los fondos del cuartil inferior (superior) son aquellos fondos cuya rentabilidad está en el cuartil inferior (superior) en cada respectivo período de valoración (sean los primeros 4, 6 u 8 meses) Los fondos de baja (alta) respuesta de riesgo son aquellos fondos cuyo RAR es inferior (superior) a la mediana. El RAR es el ratio entre la volatilidad después y antes del punto de corte, el cual, está al final del 4º, 6º u 8º mes. El Ji cuadrado y el nivel de significación mide el nivel de dependencia entre el desempeño en el período previo y el subsiguiente cambio en la política de riesgo. El mes de diciembre queda excluido.

Tabla 7 Este fenómeno se observa independientemente de la edad del fondo, el tamaño, las comisiones o la inversión media por partícipe.

REFERENCIAS BIBLIOGRÁFICAS BROWN, S.J. y GOETZMANN, W, 1992. Survivorship bias in performance studies, Review of Financial Studies 5, 553-580. BROWN, S.J. y GOETZMANN, W, 1995. Performance persistence, Journal of Finance 50, 679-698 BROWN, K., V. HARLOW y L. STARKS, 1996. Of tournaments and temptations: An analysis of managerial incentives in the mutual fund industry, Journal of Finance 51, 85-110.

CHEVALIER, J., y G. ELLISON, 1997. Risk-taking by mutual funds as a response to incentives, Journal of Political Economy 105, 1167-1200.

GRUBER, M. J., 1996. Another puzzle: The growth in actively managed mutual funds, Journal of Finance 51, 783-810. HENDRICKS, D., PATEL J. y ZECKHAUSER R., 1993. Hot hands in mutual funds: Short-run persistence of performance, 19741988, Journal of Finance 48, 93-130.

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INSTITUTO ESPAÑOL DE ANALISTAS FINANCIEROS

Quienes somos El IEAF es una Asociación Profesional sin ánimo de lucro, constituida el 18 de septiembre de 1965. Agrupa a los profesionales que desarrollan su actividad en las distintas áreas de los mercados financieros (análisis, brokerage, corporate y M&A, gestión de carteras, capital riesgo, etc.) así como a ejecutivos y directivos de entidades relacionadas con las finanzas y los mercados financieros y a profesionales de los departamentos económico-financieros tanto de empresas de la economía real como de centros académicos universitarios.

Ámbito de actuación El IEAF es una asociación española pero que se desenvuelve también en el ámbito internacional, gracias a su pertenencia a la EFFAS (European Federation of Financial Analysts Societies) que, a su vez, es miembro de la ICIA (International Council of Investment Associations) de ámbito mundial. Además, el Instituto pertenece a la ACIIA®, (Association of Certified Investment Analysts) y tiene conferidos en exclusiva para España los derechos del Título de Analista Financiero Internacional CIIA ®, cuya preparación académica realiza la Escuela de Formación del IEAF.

Ventajas de ser miembro del IEAF Pertenecer a una Asociación profesional que vincula a sus miembros no solo intelectualmente, sino a través de una serie de servicios colegiales: ✔ Presentaciones Financieras, donde los miembros del IEAF tienen la posibilidad real de dialogar con los primeros ejecutivos de las empresas cotizadas. ✔ Recibir publicaciones excelentes de gran calidad en materias financieras, de gobierno empresarial y responsabilidad corporativa, a través de la Fundación de Estudios Financieros, Centro de Pensamiento creado por el Instituto. Todas las publicaciones y trabajos de investigación están colgados en su web. ✔ La revista "Análisis Financiero", de gran prestigio profesional y académico. ✔ Conferencias y jornadas sobre asuntos de interés para los miembros, reciclaje profesional y descuentos en los cursos organizados por la Escuela de Formación y preparación de acreditaciones oficiales de la ACIIA®. ✔ Bolsa de trabajo. ✔ Biblioteca en la sede de la Escuela abierta a los socios.

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Objetivos 1. Reforzar el vínculo intelectual y profesional entre sus miembros de forma que ayude a la defensa de sus intereses profesionales en el ámbito de la sociedad civil.

2. Impulsar la formación permanente y la mejora profesional de quienes trabajan en el ámbito económico-financiero y de los mercados, sometidos a un Código Ético.

3. Constituir un foro privilegiado para reciclaje e intercambio de información y experiencias entre profesionales, tanto en el ámbito nacional como internacional.

LLAMA Y ASOCIATE 915.631.972 o entra en www.ieaf.es

COMO HACERSE MIEMBRO DEL IEAF *Cumplimentando directamente los Impresos de Solicitud de Admisión que pueden imprimirse desde la web y enviándolos al IEAF junto con la documentación requerida (*) *En los teléfonos: 915.631.972 Srta. Susana Rodríguez o Delegación Barcelona Srta. Ana Fusté, Tel. 934.013.543 *A través de internet. http://www.ieaf.es - e-mail: secretaria@ieaf.es o ieaf@ieaf.es

Oficinas del IEAF En Madrid: Avda de Brasil, 17-3º. 28020 Madrid Delegación en Barcelona: Paseo de Gracia, 19, 08007 Barcelona Existen dos páginas web a disposición de los miembros: www.ieaf.es, www.fef.es y, desde ellas, el correspondiente link a la Escuela de Formación.

(*) Las solicitudes de admisión de los candidados a miembros del IEAF han de ser aprobadas por la Junta Directiva Nacional del Instituto

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