Chapter

3. Análisis de la vulnerabilidad de las empresas de América Latina

Author(s):
Hamid Faruqee
Published Date:
April 2016
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Las empresas de América Latina están enfrentando condiciones del mercado financiero más difíciles a nivel mundial, en un contexto de menor crecimiento potencial y ajustes macroeconómicos complicados a nivel interno. En el presente capítulo se cuantifica el impacto de factores específicos a nivel de la empresa, a nivel de los países y a nivel mundial, que determinan el riesgo de las empresas no financieras. El análisis sugiere que los tres factores cumplen un rol, aunque en diversos grados y con diferentes consecuencias en los distintos países de la región. A nivel general, los factores macroeconómicos internos, como el ritmo de depreciación de la moneda y el aumento de los diferenciales de los bonos soberanos, contribuyeron a un incremento del riesgo de las empresas desde 2011, lo que resalta la importancia de contar con marcos de política sólidos. El análisis también concluye que las condiciones externas—en especial los indicadores de aversión al riesgo mundial (como el índice de volatilidad de mercado elaborado por el Mercado de Opciones de Chicago, o índice VIX)—constituyen un factor predominante del riesgo de las empresas. Así, una reversión sostenida de las condiciones del mercado mundial, que siguen siendo benignas, podría ejercer una presión adicional significativa sobre el sector empresarial de la región. Por último, la debilidad de los fundamentos macroeconómicos, como los elevados niveles de apalancamiento y los escasos niveles de rentabilidad, también se vincula con mayores riesgos empresariales. Considerando todos estos puntos, es preciso complementar los sólidos marcos de política macroeconómica con un seguimiento adecuado de los riesgos sistémicos en el sector empresarial y, en los casos en los que sea necesario, con políticas que faciliten el saneamiento de los balances empresariales, que ayudarán a limitar en los próximos años los efectos derrame financieros provocados por los problemas en el sector empresarial.

Los elevados precios de las materias primas y el sólido nivel de crecimiento a nivel mundial, en un contexto de condiciones financieras favorables, impulsaron el crecimiento en la región de América Latina y el Caribe (ALC) durante gran parte de la última década, pero actualmente existe un consenso de que este proceso bimotor de crecimiento ha llegado a su fin. Mientras la región se ajusta a una realidad externa más difícil, caracterizada por un menor nivel de precios de las materias primas, condiciones financieras menos favorables y una demanda externa más débil, han surgido varios desafíos y riesgos. Un riesgo clave se vincula con la salud del sector de empresas no financieras. En este capítulo, se cuantifican las contribuciones relativas de los fundamentos específicos de las empresas, las condiciones macroeconómicas internas y los factores mundiales a la dinámica de riesgo de las empresas. Los resultados aclaran algunas cuestiones en materia de políticas coyunturales, como cuánto puede aumentar la vulnerabilidad de las empresas a causa de diversos factores. Los resultados también pueden servir de base para la formulación de políticas a mediano plazo que favorezcan el crecimiento del sector empresarial y las inversiones, dos aspectos fundamentales para reactivar un crecimiento vigoroso en la región.

Contexto

Las empresas de las economías financieramente integradas de ALC se beneficiaron de un contexto de financiamiento favorable en la última década, resistiendo bien el breve período de agudas presiones ocurrido durante la crisis financiera mundial. En particular, el mejor acceso a los mercados de capitales internacionales en un contexto de condiciones financieras mundiales más laxas posibilitó ampliar los vencimientos de las deudas mientras se reducían los costos de endeudamiento. Esto permitió que las empresas emprendieran nuevos planes de inversión, mejoraran sus reservas de efectivo y amortizaran las deudas más caras. En principio, todo esto es positivo para una región con escasez de ahorro, caracterizada por bajas tasas de inversión. Sin embargo, el contexto de financiamiento favorable también generó riesgos1. Aumentó el apalancamiento de las empresas, a menudo impulsado por deuda en bonos denominados en moneda extranjera, que se incrementó de USD 170.000 millones (un 4,3 por ciento del PIB conjunto) en 2010 a más de USD 380.000 millones (un 10,5 por ciento del PIB conjunto) en 2015 en cinco de las economías más importantes de América Latina (AL-5: Brasil, Chile, Colombia, México y Perú).

El ajuste macroeconómico que se está produciendo en la región ha implicado un debilitamiento sostenido de las monedas locales y un menor crecimiento potencial, lo cual ha complicado los ajustes de los balances—como el desapalancamiento y la reducción de los descalces de monedas—en el sector empresarial. En este contexto, las preocupaciones relacionadas con las vulnerabilidades toman un lugar preponderante. Por ende, es importante analizar de forma más sistemática cuáles son los factores que determinan el riesgo de las empresas.

Los swaps de incumplimiento del deudor (CDS, por sus siglas en inglés) serían una herramienta ideal para medir el riesgo de las empresas, ya que ofrecen una referencia comparable entre empresas, pero solo están disponibles para un número de empresas reducido en ALC. Así, en este capítulo, se usan los diferenciales implícitos de los CDS como variable sustituta del riesgo de las empresas, que tiene una correlación estrecha con sus contrapartes del mercado, y están disponibles para un conjunto de empresas mucho más amplio (gráfico 3.1)2.

Gráfico 3.1.Diferenciales implícitos de los CDS y del mercado de los CDS

(Puntos básicos logarítmicos; sin media)

Fuentes: Bloomberg, L.P.; Markit Ltd., y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: Período: 2005–15. Diferenciales implícitos de los swaps de incumplimiento del deudor (CDS, por sus siglas en inglés) disponibles para unas 1.200 empresas. Cada punto representa, para cada empresa, la diferencia del logaritmo de los diferenciales de los CDS al final de cada trimestre y su promedio correspondiente en el período comprendido entre el primer trimestre de 2005 y el tercer trimestre de 2015.

Los diferenciales implícitos de los CDS muestran que la mediana del riesgo de las empresas de América Latina ha venido aumentando en 2014–15 (gráfico 3.2), pero ese aumento no es especialmente distinto de otros episodios observados en los últimos cuatro años. En cambio, la crisis financiera mundial de 2008–09 generó un aumento más agudo, aunque breve, en el riesgo de las empresas. Además, 2011—año en que la mayoría de los precios de las materias primas alcanzaron su nivel máximo—marca el comienzo del aumento de la heterogeneidad en la evolución del riesgo en los distintos países, ya que Argentina y Brasil comienzan a mostrar un riesgo de las empresas persistentemente mayor desde entonces, basado en inquietudes relacionadas con sus marcos de política. Esa heterogeneidad también creció entre los demás países en los últimos dos años (gráfico 3.3), en línea con los shocks macroeconómicos específicos de los países.

Gráfico 3.2.Diferenciales implícitos de los CDS: Empresas no financieras en América Latina

(Puntos básicos)

Fuentes: Bloomberg, L.P., y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: Diferenciales implícitos de los swaps de incumplimiento del deudor (CDS, por sus siglas en inglés) de Bloomberg, L.P. Gráfico basado en aproximadamente 500 empresas de Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México, Panamá y Perú.

Gráfico 3.3.Diferenciales implícitos de los CDS: Empresas no financieras en América Latina, por país

(Puntos básicos, mediana)

Fuentes: Bloomberg, L.P., y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: CDS = swaps de incumplimiento del deudor.

Los fundamentos de las empresas—apalancamiento, rentabilidad, capitalización y liquidez—se deterioraron, mientras los indicadores de riesgo de las empresas aumentaron desde 2010 (cuadro del anexo 3.1), con un marcado debilitamiento en los últimos años, en especial en relación con el aumento del apalancamiento y la disminución de la rentabilidad. Es posible que esto se deba a la marcada depreciación de los tipos de cambio, la emisión generalizada de deuda denominada en moneda extranjera y el deterioro de las perspectivas de crecimiento de la región.

Muchos habrían considerado que la combinación de depreciaciones del tipo de cambio, la caída de los precios de las materias primas y la desaceleración de la actividad económica observada en la región durante 2015 sería suficiente para desencadenar dificultades generalizadas en las empresas. Si bien las empresas registraron un cierto nivel de tensión en los países de ALC, el impacto no fue sistémico. Esto podría deberse a los niveles elevados de reservas en moneda extranjera, que ofrecen argumentos en materia de política a los bancos centrales, y confianza a los mercados de que la liquidez en moneda extranjera no se agotará repentinamente. Además, las reservas de las empresas en efectivo fueron considerables en años recientes; y, al mismo tiempo, es posible que las empresas de América Latina estén recurriendo más a la cobertura financiera3. No obstante, los márgenes han venido reduciéndose sustancialmente, y los riesgos a futuro son considerables.

Datos y estrategia empírica

El análisis en este capítulo utiliza una base de datos, correspondiente al período 2005–15, con información financiera específica de las empresas, y variables nacionales y mundiales4. La muestra incluye más de 500 empresas no financieras provenientes de siete países de América Latina: Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México, Panamá y Perú. Además, realizamos análisis adicionales incluyendo un número similar de empresas provenientes de Canadá. Aunque el análisis se centra en las empresas de América Latina, la inclusión de empresas de Canadá permite investigar el rol de los shocks comunes regionales, dado que ofrece una referencia de una economía avanzada exportadora de materias primas en el mismo hemisferio.

Las correlaciones simples entre variables clave sugieren que existen relaciones importantes (cuadro del anexo 3.2). Un aumento del riesgo de las empresas se vincula con un incremento del apalancamiento, la volatilidad del precio de las acciones, los diferenciales soberanos de los CDS, el índice VIX y el ritmo de depreciación del tipo de cambio. Los bajos diferenciales implícitos de los CDS se vinculan con una alta rentabilidad, capitalización, liquidez, precio de las acciones y los ratios precio-valor contable, además de un mayor precio de las materias primas5.

El cuadro del anexo 3.2 también muestra un nivel significativo de correlación entre distintas variables en la base de datos, lo que sugiere que podrían existir problemas de multicolinealidad. Por ende, es fundamental adoptar estrategias empíricas que recurran a una cantidad relativamente acotada de variables explicativas aunque siempre cubriendo las dimensiones clave de los datos. Por esa razón, un enfoque consiste en agrupar los datos en bloques de variables que capten las distintas dimensiones del riesgo de las empresas y analizarlos simultáneamente en estimaciones econométricas. Esto permite equilibrar la parsimonia y la representatividad, que se utiliza para generar un desglose histórico de las fuentes directas del riesgo de las empresas. Otro enfoque consiste en excluir bloques de variables selectivamente, generando modelos más compactos, lo que nos permite capturar el impacto directo e indirecto de variables de interés específicas (por ejemplo, el tipo de cambio)6. Posteriormente usamos este enfoque para el análisis de escenarios.

La especificación econométrica principal es un modelo con datos de panel similar al utilizado en otros estudios para analizar la dinámica de riesgo de las empresas7. La variable dependiente—el logaritmo de los diferenciales implícitos de los CDS—se trata como una función de cuatro dimensiones distintas incluidas en los siguientes bloques de variables explicativas: 1) fundamentos específicos de las empresas (basados en los informes contables), 2) indicadores de mercado específicos de las empresas, 3) factores macroeconómicos a nivel de los países, y 4) condiciones mundiales8. En términos algebraicos:

donde Yi,t denota el logaritmo del diferencial implícito de los CDS de la empresa i en el período t, nuestro indicador de riesgo de las empresas; Fi,t y Mi,t denotan, respectivamente, las variables específicas de las empresas con base en los informes contables (es decir, los fundamentos) y variables basadas en el mercado; Cj,t denota las variables macroeconómicas en el país j en el momento t, mientras que Gt representa las variables mundiales; μi denota los efectos fijos específicos de las empresas; y ϵi,t es el término de error. Drt representa variables dummy de tiempo de dos subperíodos distintos: la crisis financiera (entre el primer trimestre de 2008 y el cuarto trimestre de 2010) y el período subsiguiente (entre el primer trimestre de 2011 y el tercer trimestre de 2015). Estas últimas muestran los cambios de dinámica provocados por “cambios de nivel” que van más allá de lo que puede explicarse a partir de las variables de nuestra base de datos. Además, se permite que esas variables dummy sean distintas entre Canadá y el grupo de países de ALC (lo que explica el subíndice de la región r), lo cual habilita el análisis de factores comunes a la región de ALC que impulsan el riesgo.

Resultados

Los resultados econométricos (cuadro del anexo 3.3) confirman que las cuatro dimensiones son importantes para la dinámica de riesgo de las empresas. En el bloque 1 (fundamentos de las empresas), los mayores ratios de capital, los mayores ratios de liquidez y la mayor rentabilidad redundan en una reducción del riesgo de las empresas. En cambio, el apalancamiento tiene una relación positiva con el riesgo al nivel de las empresas. El bloque 2 (variables de mercado) indica que la mayor volatilidad del precio de las acciones y el menor ratio precio-valor contable aumentan el riesgo. Aunque esas variables se vinculan con la calibración de los diferenciales implícitos de los CDS, no es tautológico incluirlas en la regresión principal. En efecto, las variables del bloque 2 también juegan un papel importante al explicar la dinámica de los diferenciales de mercados de los CDS. Además estas variables entran al modelo de estimación con rezagos y, de forma más importante, estas variables de mercado nos ayudan a determinar hasta qué punto otros bloques influyen sobre el riesgo de las empresas luego de que estas variables se tienen en cuenta9.

El bloque 3 (condiciones macroeconómicas) sugiere que el aumento de los diferenciales de los CDS soberanos y las depreciaciones marcadas de la moneda generan un mayor nivel de riesgo de las empresas. Además, el impacto negativo de esas depreciaciones tan marcadas es mayor en el caso de las empresas con altos niveles de apalancamiento. Es importante destacar que llegamos a la conclusión de que las variaciones interanuales del tipo de cambio son un factor más relevante para explicar los diferenciales de los bonos corporativos que el tipo de cambio en sí mismo. Esto sugiere que las empresas no se ven necesariamente afectadas por las tendencias subyacentes en el nivel del tipo de cambio (por ejemplo, en los casos en los que el tipo de cambio se deprecia continuamente, pero de manera gradual y anticipada), ya que los balances tienden a ajustarse. En cambio, el riesgo de las empresas puede verse afectado por una depreciación marcada y sorpresiva.

También concluimos que un nivel más alto de inflación se vincula con un mayor riesgo de las empresas, lo que posiblemente refleje la calidad de los marcos de política. Sin embargo, todo indica que otros factores internos, como el crecimiento del PIB real, no tienen un rol directo en el aumento del riesgo, lo cual sugiere que es posible que su impacto esté incorporado en otros canales, como la rentabilidad o los precios de las acciones, que, como se demuestra, son de hecho importantes para el riesgo10. En el bloque 4 (factores mundiales), se concluye que la mayor aversión al riesgo a nivel mundial representada por el índice VIX y los menores precios de las materias primas son importantes para el riesgo de las empresas. Se llega a la conclusión de que otros indicadores mundiales, como el crecimiento del producto mundial, no tienen un rol directo en el aumento del riesgo, que, una vez más, puede vincularse con su correlación con los precios de las materias primas y el índice VIX11, 12. Estos resultados son robustos a estrategias alternativas de agrupamiento o de selección de variables explicativas, como se analiza en Caceres y Rodrigues Bastos (2016).

Las variables dummy de tiempo de los dos períodos (del primer trimestre de 2008 al cuarto trimestre de 2010 y del primer trimestre de 2011 al tercer trimestre de 2015) son significativas y estadísticamente iguales para todos los países de la muestra, con excepción de Canadá. Este resultado sugiere que todos los países experimentaron una revalorización del riesgo—que no puede atribuirse a ninguna de nuestras variables explicativas—durante estos períodos. Además, esa prima de riesgo es mayor para la región de ALC que para Canadá13, 14.

Luego, el modelo estimado para las empresas de América Latina se usa para cuantificar y comparar el rol de los diversos factores subyacentes para explicar las variaciones del riesgo de las empresas (gráficos 3.4 y 3.5). La meta no es entender el nivel de equilibrio del riesgo de las empresas. Eso exigiría una evaluación de los determinantes estructurales, como el gobierno corporativo, la calidad judicial y otros factores “lentos”, que se controlan a través de efectos fijos en nuestra estimación. En cambio, nos gustaría identificar y comparar los principales componentes que varían con el tiempo y que han generado cambios en el riesgo de las empresas en los últimos años. A tal fin, comparamos dos subperíodos: 1) la crisis financiera mundial (primer trimestre de 2007 al segundo trimestre de 2009) y 2) el período de desaceleración económica que viene enfrentando la región de ALC, en parte a causa del deterioro del precio de las materias primas (cuarto trimestre de 2011al tercer trimestre de 2015). La elección de los dos períodos se basa en la dinámica de riesgo de las empresas observada. El período 1 muestra un impacto marcado, aunque breve, de la crisis financiera mundial. El punto de partida del período 2 marca el comienzo de un aumento del riesgo más gradual, pero sostenido, que duró hasta 2015 inclusive15.

Gráfico 3.4.Desglose de riesgo de las empresas en América Latina

(Puntos básicos logarítmicos, mediana)

Fuentes: Bloomberg, L.P., y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: CTOT = términos de intercambio de las materias primas. Esta descomposición se basa en los resultados de la estimación de la muestra de empresas de América Latina únicamente (véase el modelo (2) en el cuadro del anexo 3.3).

Gráfico 3.5.Contribuciones a los cambios en los diferenciales implícitos de los CDS en países seleccionados en los períodos 1 y 2

(Puntos básicos logarítmicos, mediana)

Fuentes: Bloomberg, L.P. y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: CDS = swaps de incumplimiento del deudor; CTOT= términos de intercambio de las materias primas. Esta descomposición se basa en los resultados de la estimación de la muestra de empresas de América Latina únicamente (véase el modelo (2) en el cuadro del anexo 3.3). En las leyendas de datos se utilizan los códigos de países de la Organización Internacional de Normalización (ISO), véase la página 118.

El período de crisis sugiere el rol predominante de los factores comunes y mundiales que impulsan el riesgo de las empresas. El riesgo de las empresas promedio aumentó más de 350 puntos básicos en el período 1. Como muestra nuestro ejercicio de desglose (gráficos 3.4 y 3.5), el aumento del índice VIX contribuyó por sí solo a cerca de un cuarto del aumento total del riesgo, un resultado compartido por los distintos países de la muestra. Los factores específicos de los países también tuvieron una contribución importante al aumento del riesgo: el aumento de los diferenciales de los CDS soberanos explica aproximadamente un 11 por ciento en promedio (fue del 6 por ciento en Brasil al 33 por ciento en Panamá). Sin embargo, la contribución directa de los factores específicos de las empresas fue más limitada: explica menos del 10 por ciento (aproximadamente equivalente a 35 puntos básicos) en toda la muestra, y solo un 4 por ciento (aproximadamente 10 puntos básicos) en el caso de Chile.

El período de poscrisis (período 2), que va del cuarto trimestre de 2011 al tercer trimestre de 2015, muestra una imagen muy distinta y más heterogénea, en la que el deterioro de los fundamentos de los países tiene un rol predominante. Los factores mundiales, en especial el índice VIX, generaron una presión a la baja sobre el riesgo de las empresas en la región, a diferencia del caso del período 1. La caída de los precios de las materias primas registrada desde 2011 no fue un factor importante para el aumento de riesgo de las empresas, a pesar del importante impacto negativo de los bajos precios de las materias primas sobre las perspectivas de crecimiento de la región. En Panamá, el único importador de materias primas neto de nuestra muestra, la caída de los precios de las materias primas ha reducido el riesgo de las empresas. De manera general, el deterioro de las condiciones específicas de los países fue un factor clave para el aumento de riesgo de las empresas de ALC, en especial a través de las rápidas depreciaciones del tipo de cambio y los aumentos en los diferenciales de los CDS soberanos, aunque la importancia relativa cambia entre países. El deterioro de los fundamentos específicos de las empresas tuvo cierta importancia para el aumento de riesgo de las empresas, aunque no tuvo el mismo efecto en todos los países.

El análisis del desglose del riesgo en el período 2 entre distintos países permite generar un mejor entendimiento de las dificultades específicas en el contexto actual. El deterioro de las condiciones macroeconómicas de Argentina y Brasil tuvo un papel importante en el aumento de riesgo de las empresas. En Chile, México y Panamá, los cambios de riesgo de las empresas en este período estuvieron relativamente atenuados. El riesgo de las empresas de Colombia recibió presiones de varios frentes, tales como los precios de las materias primas, las condiciones macroeconómicas (la abrupta depreciación del tipo de cambio) y también los fundamentos de las empresas. En Perú, las variables a nivel de las empresas explican la mayor parte de la presión al alza sobre los indicadores de riesgo de las empresas.

A fin de evaluar la presión potencial sobre el riesgo de las empresas proveniente de shocks en variables seleccionadas, volvemos a estimar el panel, dejando únicamente los efectos fijos, las variables dummy del período de tiempo y la variable de interés individual. De esta manera, en lugar de comparar la contribución directa de los distintos factores, permitimos que los coeficientes estimados reflejen más integralmente tanto el impacto directo como el indirecto sobre el riesgo de las empresas. Luego, usamos esos coeficientes para construir escenarios para analizar la sensibilidad de riesgo de las empresas a shocks hipotéticos, como se muestra en el cuadro del anexo 3.1.

Los resultados resaltan el impacto potencialmente grave de un escenario extremo, pero viable en términos históricos. Se construye un escenario de crisis utilizando las variables dummy estimadas para los dos períodos para ALC, y se supone un nuevo deterioro de cambio de nivel de los diferenciales de los CDS, similar al observado durante la crisis financiera mundial, además de cualquier deterioro causado por las demás variables del modelo. Los aumentos del riesgo de las empresas oscilarían entre aproximadamente 180 puntos básicos en México y unos 500 puntos básicos en Brasil16.

Un shock del índice VIX de 30 puntos—aproximadamente la mitad del registrado durante la crisis financiera mundial—también generaría un nivel sustancial de tensión entre las empresas que, en este caso, tendría un mayor impacto en Brasil (280 puntos básicos) y menor en México (100 puntos básicos). A fin de construir los escenarios correspondientes a las condiciones macroeconómicas internas, definimos arbitrariamente los niveles de tensión del tipo de cambio y de los diferenciales de los CDS soberanos de las distintas economías de ALC, según se muestra en el cuadro del anexo 3.4. Los resultados sugieren que los deslizamientos en los marcos de políticas internos pueden ser costosos para las empresas en varios países.

Conclusiones de políticas

A nivel general, nuestros resultados sugieren los siguientes puntos:

  • Los diferenciales de los CDS soberanos—y por ende, la solidez de los marcos de política—son importantes para el riesgo de las empresas. La estabilidad macroeconómica y la credibilidad de las políticas son una defensa importante frente a las presiones al alza adicionales sobre los diferenciales de los bonos corporativos. Es fundamental controlar los riesgos de la sostenibilidad financiera y la inflación, en especial en Argentina y Brasil, a fin de controlar los efectos derrame sobre los CDS soberanos, que afectan al riesgo de las empresas.

  • Las políticas deben abarcar no solo un marco macroeconómico sólido, sino también un seguimiento atento de los balances de las empresas y los flujos de ingreso. Teniendo en cuenta el rol predominante que tienen los factores mundiales en el aumento de riesgo de las empresas, una reversión del contexto externo, que sigue siendo benigno, podría elevar sustancialmente el riesgo de las empresas, como lo demuestran los episodios recientes de volatilidad del mercado (capítulo 2). Esto exige una estrategia integral, tanto a nivel macroeconómico como a nivel microeconómico. Además, es fundamental respaldar la capacidad de las empresas para promover ajustes a mediano plazo. En particular, un desapalancamiento ordenado realizado a través de soluciones basadas en el mercado debería ser la primera línea de defensa en empresas altamente apalancadas. El capital del sector público no debe usarse para evitar ajustes necesarios, aunque las autoridades deben estar listas a proveer liquidez a las empresas solventes. En el caso de las empresas insolventes, la reestructuración y la legislación sobre quiebras deben minimizar tanto los costos administrativos como las pérdidas económicas relacionadas con los incumplimientos.

  • Las entidades de regulación financiera también tienen un rol clave. Una supervisión consolidada adecuada es importante en los casos en que las empresas financieras y no financieras están muy interconectadas (recuadro 3.1). En ese contexto, las entidades de regulación deben garantizar que las reservas de capital de los bancos sean adecuadas para controlar los posibles efectos derrame provenientes del sector empresarial. Además, los resultados sugieren que las fluctuaciones abruptas del tipo de cambio pueden redundar en incrementos de las primas de riesgo, en especial si el apalancamiento es elevado y si estas exposiciones cambiarias no están cubiertas. Esto exige un seguimiento activo de los balances de las empresas y el uso de herramientas macroprudenciales (por ejemplo, requerimientos de capital y de liquidez más altos para las exposiciones en moneda extranjera) para mitigar todo riesgo potencial producto de los descalces de monedas en los balances de las empresas.

  • Las empresas deben tener en cuenta las nuevas realidades en sus estrategias de negocios y de gestión de deuda. Un contexto de financiamiento incierto genera dificultades, lo cual exige un enfoque de gestión eficaz de deuda que equilibre la preservación del efectivo, el costo del capital, los riesgos de financiamiento y la continuidad de oportunidades rentables de inversión a largo plazo. Una estrategia de crecimiento positiva para la actividad de capitales privados y la participación de inversionistas extranjeros puede ser especialmente poderosa para ayudar a las empresas a atravesar este contexto difícil. Las empresas relacionadas con las materias primas, muchas de las cuales tienen importancia sistémica, deberán adoptar prácticas robustas y viables en sus modelos de negocios dados sus diferenciales de riesgo más elevados y alta sensibilidad a los precios de las materias primas.

Recuadro 3.1.Riesgo de solvencia de las empresas y exposición bancaria en América Latina

Las empresas prosperan en economías saludables, y son un buen negocio para los bancos. Por supuesto, también es cierto el caso contrario. En este recuadro, evaluamos el impacto de los cambios en las condiciones macroeconómicas sobre el riesgo de solvencia de las empresas no financieras y sus consecuencias para el sector bancario de los países del grupo AL-5: Brasil, Chile, Colombia, México y Perú. En particular, estimamos el impacto potencial sobre las reservas y el capital de los bancos proveniente de un aumento del riesgo de solvencia empresarial. Los bancos de los países de AL-5 tienen una exposición sustancial a los préstamos empresariales, que va del 8 por ciento del PIB en México al 35 por ciento del PIB en Chile (gráfico 3.1.1).

Gráfico 3.1.1.Deuda de empresas no financieras, por instrumento

(Porcentaje del PIB, 2014)

Fuentes: Banco de Pagos Internacionales; Dealogic; FMI, base de datos de International Financial Statistics, y cálculos del personal técnico del FMI.

Utilizando una nueva base de datos y una nueva metodología, en este análisis se ofrecen datos adicionales que demuestran los principales resultados del capítulo. El análisis recurre a la herramienta conocida como análisis BuDA (Bottom-Up Default Analysis), desarrollada por Duan, Miao y Chan-Lau (2015) para estimar el riesgo de solvencia empresarial, según se mide por la mediana de probabilidad de incumplimiento del sector. Para un escenario macroeconómico de referencia determinado, el modelo proyecta un conjunto de factores de riesgo comunes y específicos de las empresas con un buen historial para predecir probabilidades de incumplimiento1. A medida que las probabilidades de incumplimiento cambian, se registra una modificación equivalente en la distribución de pérdida de la cartera de préstamos, que exige que los bancos ajusten las reservas y el capital para protegerse contra las pérdidas cambiantes (gráfico 3.1.2). Las reservas protegen contra las pérdidas esperadas, y el capital contra las pérdidas inesperadas. Ante la falta de datos de préstamos detallados para los bancos, la distribución de pérdida de la cartera se calcula suponiendo que cada préstamo es pequeño respecto de la cartera en su totalidad y que tiene las mismas características, con incumplimientos que dependen de la correlación de los valores de los activos de las empresas. De acuerdo con el modelo de un factor de Vacisek (1991), y con lo que se sugiere en Comité de Supervisión Bancaria de Basilea (CSBB) (2011), la correlación de activos se fija entre el 12 por ciento y el 24 por ciento, según la probabilidad de incumplimiento del préstamo.

Gráfico 3.1.2.Distribución de probabilidad de pérdida de crédito

Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: VaR = Valor en riesgo.

Desde 2014, el contexto macroeconómico de AL-5 se ha deteriorado. Los efectos más serios se han registrado en Brasil, Colombia y Perú, donde las probabilidades de incumplimiento de las empresas están en aumento desde 2014. Según el escenario base de diciembre de 2015 del informe WEO, las prolongadas dificultades de Brasil sugieren que las probabilidades de incumplimiento seguirán aumentando hasta 2016 inclusive y se llegará a niveles no observados desde 2008. Colombia y Perú registran un aumento más pequeño de las probabilidades de incumplimiento, mientras que las probabilidades de incumplimiento siguen siendo escasas en Chile y México en 2016 y 2017 (gráfico 3.1.3).

Gráfico 3.1.3.Probabilidades de incumplimiento en el sector de empresas no financieras

(Probabilidad mediana de las empresas por país, puntos básicos)

Fuentes: Iniciativa para la investigación del crédito del Instituto de Gestión del Riesgo de la Universidad Nacional de Singapur y cálculos del personal técnico del FMI.

Es posible profundizar el desglose de los factores macroeconómicos que determinan el aumento esperado en las probabilidades de incumplimiento de las empresas. En Brasil, la marcada contracción del PIB interno, la caída de los precios de los metales y la depreciación del real son los factores clave (gráfico 3.1.4). En Colombia, los factores clave son la caída de los precios del petróleo a nivel mundial y la depreciación del peso, mientras que en Perú, país dolarizado, el factor macroeconómico que predomina en el aumento de las probabilidades de incumplimiento de las empresas es la depreciación del tipo de cambio. En Chile y México, el buen desempeño del PIB interno contrarresta los efectos negativos de la caída de los precios del petróleo y el tipo de cambio, por lo que limita el aumento general de las probabilidades de incumplimiento de las empresas.

Gráfico 3.1.4.Contribuciones a los cambios en las probabilidades de incumplimiento de las empresas proyectadas

(Mediana de probabilidad de incumplimiento, en puntos básicos)

Fuentes: FMI, base de datos del informe WEO, y cálculos del personal técnico del FMI.

Nota: Cambios con respecto a un escenario en el que los valores de las variables macroeconómicas están fijos en los niveles de octubre de 2015. TC = tipo de cambio.

1Incluye los efectos del crecimiento de las economías avanzadas y de las tasas de interés de Estados Unidos.

El aumento de las probabilidades de incumplimiento mueve la distribución de las pérdidas de crédito hacia la derecha, lo que hace que las pérdidas más grandes sean más probables. Colectivamente, es posible que los bancos de AL-5 eleven las reservas y el capital aproximadamente un ½ por ciento del PIB en promedio en el período 2016–172. Sin embargo, hay grandes variaciones entre países. Los bancos de Brasil, por ejemplo, deben aplicar un aumento combinado de las reservas y el capital del 2¼ por ciento del PIB, mientras que en Perú la estimación es menor: aproximadamente un 1¼ por ciento del PIB. Por supuesto, esas estimaciones dependen de la referencia macroeconómica y del nivel inicial de reservas y capital. Una referencia macroeconómica más débil implicaría niveles más altos de reservas y capital. Sin embargo, el aumento necesario sería menor que el de nuestras estimaciones si el marco de capital regulatorio es estricto y si los bancos establecieran márgenes de maniobra congruentes con sus marcos de gestión de riesgo interno o si los márgenes de maniobra actuales para absorber las pérdidas totales son mayores de los calculados en el cuadro 3.1.1.

Cuadro 3.1.1.AL-5: Reservas y capital económico requeridos(Porcentaje del PIB)
ReservasCapital económico
201512016–172201512016–172
Brasil1,32,23,75,1
Chile1,41,17,66,1
Colombia1,21,34,74,1
México0,40,32,31,7
Perú0,60,84,45,5
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: AL-5 = Brasil, Chile, Colombia, México y Perú.

El análisis anterior ofrece varias implicancias en materia de políticas para preservar la estabilidad macrofinanciera. En línea con los resultados presentados en el resto del capítulo, las probabilidades de incumplimiento estimadas muestran que el desempeño del sector de empresas no financieras en Brasil, Colombia y Perú probablemente se deteriore a corto plazo, lo que genera una acumulación de riesgo de solvencia empresarial. En esas circunstancias, las prioridades a corto plazo deben concentrarse en garantizar los márgenes de maniobra necesarios del sistema bancario, tanto en términos de reservas como de capital. Las pruebas de tensión habituales del sistema bancario, que actualmente son realizadas en los bancos centrales y en los organismos de regulación, podrían ser importantes para orientar el proceso de supervisión.

Este recuadro fue preparado por Jorge Antonio Chan-Lau, Cheng Hoon Lim, Daniel Rodríguez-Delgado, Bennett Sutton y Melesse Tashu.1El modelo utiliza dos factores de riesgo común (el índice de acciones de un país y una tasa de interés a corto plazo de tres meses representativa) y seis factores de riesgo específicos de las empresas, como la distancia hasta el incumplimiento, la liquidez (efectivo/activos totales), la rentabilidad (ingresos netos/activos totales), el tamaño (respecto de la mediana), el valor de mercado/valor en libros, y la volatilidad idiosincrásica.2Se supone que los bancos, al comienzo del período de proyección (fines de octubre de 2015), tienen un monto de reservas y de capital congruente con la probabilidad de incumplimiento promedio a lo largo del ciclo correspondiente al período de los últimos 12 meses.
Anexo 3.1. Estadísticos descriptivos y resultados econométricos
Cuadro del anexo 3.1.Evolución de los diferenciales implícitos de los CDS y fundamentos de empresas seleccionadas en América Latina y Canadá
ARGENTINABRASILCHILECOLOMBIA
2010:T12011:T32015:T32010:T12011:T32015:T32010:T12011:T32015:T32010:T12011:T32015:T3
ObsMedianaObsMedianaObsMedianaObsMedianaObsMedianaObsMedianaObsMedianaObsMedianaObsMedianaObsMedianaObsMedianaObsMediana
Diferenciales implícitos de los CDS (puntos básicos)4591,046171,052285,017797,0190185,5196343,09179,096153,5108135,5970,013143,024207,0
Deuda-capital (porcentaje)6928,07135,04754,424658,228357,621476,713642,314346,114453,33616,73418,11270,2
Deuda-activos (porcentaje)7015,27118,04921,427726,331227,523633,013622,814425,214727,23610,93411,31232,2
Deuda neta-capital (porcentaje)6913,57124,14725,623937,427838,321452,413330,714135,314341,6365,23410,21256,8
Deuda neta-EBITDA (ratio)560,6550,9421,01681,41951,51822,5782,01021,81282,230,1102,463,0
Rendimiento de los activos (porcentaje, 12 meses cont.)674,7715,0495,92564,72703,52501,81363,81334,61492,9213,7313,1172,9
Rendimiento del capital (porcentaje, 12 meses cont.)668,57110,24214,720714,423410,42157,61329,91299,61397,1215,7315,3115,8
Efectivo-pasivos (ratio)710,3720,2510,22770,43090,42580,41400,31450,21500,2360,3350,4180,3
EBITDA-pago de Intereses (ratio)624,3625,3413,22274,52373,61972,31169,11236,91417,1142,8194,161,9
Ratio precio-valor contable (ratio)561,0611,4532,41951,92151,41971,01311,31331,51330,9151,5141,8291,0
MÉXICOPANAMÁPERÚCANADÁ
2010:Q12011:Q32015:Q32010:Q12011:Q32015:Q32010:Q12011:Q32015:Q32010:Q12011:Q32015:Q3
ObsMedianaObsMedianaObsMedianaObsMedianaObsMedianaObsMedianaObsMedianaObsMedianaObsMedianaObsMedianaObsMedianaObsMediana
Diferenciales Implícitos de los CDS (puntos básicos)6887,571151,080122,04116,56157,09148,05782,055166,043207,0769174,0889287,01.084411,0
Deuda-capital (porcentaje)8740,99345,89453,6857,71381,42129,011626,711320,49435,51.1051,31.1692,084319,1
Deuda-activos (porcentaje)9022,89423,29627,2826,81336,6240,311713,811414,39420,31.1591,71.2052,087812,8
Deuda neta-capital (porcentaje)8627,89333,09438,9842,51348,5294,311614,111310,19422,81.087−6,51.157−6,88397,8
Deuda neta-EBITDA (ratio)781,2831,3911,732,072,123,5820,7590,3671,54461,25171,24761,8
Rendimiento de los activos (porcentaje, 12 meses cont.)834,1884,4952,6310,086,924,31026,31118,7992,51.038−4,91.132−4,01.132−5,2
Rendimiento del capital (porcentaje, 12 meses cont.)828,7848,7916,7313,1816,3212,310113,910914,7934,2946−5,81.056−4,7818−5,7
Efectivo-pasivos (ratio)890,4940,4970,360,5110,220,51180,31160,2990,21.1580,81.2110,91.1510,4
EBITDA-pago de Intereses (ratio)866,1886,9927,172,6126,326,710510,57914,1697,47211,77283,84512,2
Ratio precio-valor contable (ratio)791,5801,5901,981,792,1141,7721,3731,3660,81.0481,61.1511,61.1470,9
Fuentes: Bloomberg, LR, y cálculos del personal técnico del FMI.Nota: CDS = swaps de Incumplimiento del deudor; EBITDA = ganancias antes de intereses, Impuestos, depreciación y amortización; Obs = número de observaciones.
Cuadro del anexo 3.2.Correlaciones cruzadas no condicionadas de variables incluidas en el modelo principal de estimación
Diferenciales implícitos de los CDS (log)Diferenciales efectivos de los CDS (log)Rentabilidad (componente principal)Capitalización (componente principal)Apalancamiento (componente principal)Liquidez (componente principal)Tamaño (porcentaje del PIB del país)Precio de las accionesVolatilidad del precio de las accionesRatio precio-valor contableInflación IPC (¡nteranual)Diferencial de los CDS soberanos (log)Variación del tipo de cambio (¡nteranual)Indice de los términos de Intercambio de las materias primas (log)VIX (log)
(A)(B)(C)(D)(E)(F)(G)(H)(I)(J)(K)(L)(M)(N)(0)
Diferenciales implícitos de los CDS (log)(A)1
Diferenciales efectivos de los CDS (log)(B)0,713***1
Rentabilidad, componente principal(C)−0,440***−0,263***1
Capitalización, componente principal(D)−0,294***−0,325***0,352 ***1
Apalancamiento, componente principal(E)0,102***0,284***0,030***−0,406 ***1
Liquidez, componente principal(F)−0,017***0,090***−0,224***0,234 ***−0,381 ***1
Tamaño (porcentaje del PIB del país)(G)−0,086***0,070**0,095***0,0050,086***−0,087***1
Precio de las acciones(H)−0,009*−0,049*−0,007*0,020 ***−0,040***−0,005−0,0051
Volatilidad del precio de las acciones(1)0,618***0,479***−0,480***−0,165 ***−0,168***0,223***−0,136***−0,038***1
Ratio precio-valor contable(J)−0,125***−0,146***−0,148***−0,264 ***0,008*0,159***−0,017***0,0000,012**1
Inflación IPC (interanual)(K)−0,082***−0,030*0,212***−0,045 ***0,096***−0,227***0,051 ***0,002−0,187***−0,034***1
Diferencial de los CDS soberanos (log)(L)0,100***0,0250,187***−0,022 ***0,093***−0,242 ***0,077***0,010**−0,183***−0,132***0,648***1
Variación del tipo de cambio (interanual)(M)0,281 ***0,218***−0,008*−0,021 ***0,057***−0,058***0,007*0,0010,058***−0,111***0,199***0,295***1
índice de los terminos de Intercambio de las materias primas (log)(N)−0,039***0,125***0,025***0,015***0,0020,035***−0,007*0,006−0,074***0,025***−0,017***0,008**−0,124***1
VIX (log)(0)0,187***0,351 ***−0,028***−0,008 *0,000−0,011**−0,003−0,0020,159***−0,062***0,092***0,242***0,209***−0,069***1
Fuentes: Bloomberg, LP, y cálculos del personal técnico del FMI.Nota: CDS = swaps de Incumplimiento del deudor; CPI = índice de precios al consumidor; VIX = índice de volatilidad de mercado elaborado por el Mercado de Opciones de Chicago.*** p<0,001; **p<0,01; *p<0,1.
Cuadro del anexo 3.3.Modelo principal: Resultados de la estimación
Modelo principalExcluido bloque 2Excluidos bloques 3 y 4Excluidos bloques 1 y 2
ALC + CANALCAL-5ALC + CANALCAL-5ALC + CANALCAL-5ALC + CANALCAL-5
variables(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10)(11)(12)
Bloque 1: Fundamentos específicos de las empresas:
Rentabilidad, componente principal−0,100***−0,080***−0,080***−0,130***−0,134***−0,129***−0,095***−0,070***−0,066***
(0,006)(0,006)(0,007)(0,001)(0,008)(0,010)(0,007)(0,010)(0,012)
Capitalización, componente principal−0,089«−0,370***−0,366***−0,165***−0,310***−0,353***−0,065−0,398***−0,384***
(0,042)(0,023)(0,031)(0,025)(0,031)(0,044)(0,043)(0,040)(0,045)
Apalancamlento, componente principal0,112***0,076***0,080***0,093***0,081***0,071**0,115***0,078***0,083***
(0,01)(0,01)(0,01)(0,00)(0,01)(0,02)(0,01)(0,01)(0,02)
Liquidez, componente principal−0,029***−0,030**−0,025*−0,055***−0,035**−0,029*−0,028***−0,033**−0,032*
(0,004)(0,012)(0,011)(0,009)(0,013)(0,011)(0,005)(0,013)(0,015)
Tamaño (porcentaje del PIB del país)0,0210,0050,0060,0190,0070,0070,025**0,0090,009
(0,011)(0,006)(0,006)(0,010)(0,005)(0,005)(0,009)(0,007)(0,007)
Bloque 2: Variables de mercado específicas de las empresas:
Precio de la acción−3,60e-06−4,80e-06−4,65e-06−1,55e-05***−1,43e-05***−1,36e-05***
(0,000)(0,000)(0,000)(0,000)(0,000)(0,000)
Volatilidad del precio de la acción0,008***0,007***0,007***0,010***0,012***0,012***
(0,000)(0,001)(0,001)(0,000)(0,000)(0,000)
Precio-valor contable−0,050***−0,050***−0,047***−0,055***−0,066***−0,067***
(0,001)(0,003)(0,003)(0,003)(0,004)(0,004)
Bloque 3: Variables internas:
Inflación del IPC (¡nteranual)0,023**0,0120,031**0,014*0,0100,039**0,0040,01050,0416***
(0,008)(0,009)(0,007)(0,007)(0,014)(0,009)(0,010)(0,014)(0,009)
Diferenciales de los CDS soberanos0,0080,115***0,199***0,01870,154***0,253***−0,03720,173***0,278***
(log)(0,043)(0,029)(0,043)(0,055)(0,029)(0,036)(0,062)(0,031)(0,034)
variación del tipo de cambio0,005***0,004**0,004**0,009***0,006***0,006***0,0122*0,00765***0,00721***
(interanual)(0,001)(0,001)(0,001)(0,001)(0,001)(0,001)(0,001)(0,001)(0,001)
Bloque 4: Variables globales:
índice de los términos de Intercambio−1,568*−1,726***−0,877*−1,587**−1,938**−0,636−3,423**−2,195*−0,754
de las materias primas (log)(0,743)(0,407)(0,343)(0,618)(0,664)(0,381)(1,154)(1,041)(0,634)
VlX(log)0,366***0,378***0,299***0,552***0,461***0,351***0,474**0,399***0,284***
(0,022)(0,051)(0,056)(0,059)(0,059)(0,0444)(0,038)(0,064)(0,018)
Variables Dummy:
Dummy “crisis” (ALC)0,983***0,881***0,853***0,890***0,837***0,811***1,232***1,216***1,223***1,003***0,893***0,869***
(0,056)(0,024)(0,042)(0,034)(0,031)(0,049)(0,036)(0,036)(0,041)(0,038)(0,036)(0,049)
Dummy “crisis” (CAN)0,285**0,309**0,495***0,444***
(0,104)(0,097)(0,010)(0,116)
Dummy “reciente” (ALC)1,381***1,290***1,219***1,326***1,253***1,174***1,519***1,506***1,500***1,441***1,324***1,245***
(0,075)(0,043)(0,041)(0,051)-(0,038)(0,036)(0,041)(0,038)(0,043)(0,053)(0,044)(0,042)
Dummy “reciente” (CAN)0,463***0,412***0,556***0,569***
(0,105)(0,107)(0,00791)(0,121)
Constante2,886***2,029***1,854***2,706***1,803***1,622***3,845***3,438***3,431***3,845***3,438***3,431***
(0,093)(0,066)(0,089)(0,073)(0,084)(0,150)(0,014)(0,035)(0,038)(0,014)(0,035)(0,038)
Número de observaciones24.79811.23710.12830.97214.39612.80624.79911.23810.12824.79911.23810.128
R-cuadrado0,6680,8190,8220,5800,7710,7770,6270,7580,7530,6270,7580,753
Número de empresas1.3375154541.5225935241.3375154541.337515454
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: CAN = Canadá; CDS = swaps de Incumplimiento del deudor; IPC = índice de precios al consumidor; AL-5 = Brasil, Chile, Colombia, México y Perú; ALC = Argentina, Brasil, Chile, Colombia, México, Panamá y Perú; VIX = índice de volatilidad de mercado elaborado por el Mercado de Opciones de Chicago. Errores estándar robustos entre paréntesis.***p<0,01, **p<0,05, *p<0,1.
Cuadro del anexo 3.4.Análisis de escenarios
ArgentinaBrasilChileColombiaMéxicoPanamáPerú
Escenario de tipo de cambioShock
Tipo de cambio 2016:T316,76,2852,04918,523,11,04,2
Impacto
Variación (puntos básicos) de los diferenciales de los CDS implícitos entre 2015:T3 y 2016:T3133,3117,220,061,938,60,058,5
Escenario de diferenciales de los CDS soberanosShock
Variación (puntos básicos) de los diferenciales de los CDS soberanos en un trimestre5.00030075200150150200
Impacto
Variación (puntos básicos) de los diferenciales de los CDS implícitos en un trimestre43,197,229,963,039,0101,176,2
Escenario de VIXShock
Variación (puntos básicos) del VIX en un trimestre30303030303030
Impacto
Variación (puntos básicos) de los diferenciales de los CDS implícitos en un trimestre227,8277,4109,1165,497,5270,0165,5
Escenario de crisisShockCambio no explicado en el régimen (en puntos básicos log) igual al observado durante la crisis financiera mundial
Impacto
Variación (puntos básicos) de los diferenciales de los CDS implícitos en un trimestre415,9506,5199,2302,0178,0493,1302,1
Fuente: Cálculos del personal técnico del FMI.Nota: CDS = swaps de incumplimiento del deudor; VIX = Índice de volatilidad de mercado elaborado por el Mercado de Opciones de Chicago.

Nota: Preparado por Carlos Caceres y Fabiano Rodrigues Bastos, con la orientación de Marcos Chamon. El recuadro 3.1 fue preparado por Jorge Antonio Chan-Lau, Cheng Hoon Lim, Daniel Rodríguez-Delgado, Bennett Sutton y Melesse Tashu. Steve Brito, Christina Daniel e Irina Sirbu brindaron una excelente asistencia en la labor de investigación. Véase Caceres y Rodrigues Bastos (2016), donde se presentan detalles técnicos.

Utilizamos los diferenciales de los CDS implícitos calculados por Bloomberg, que se basan en un marco teórico propuesto en Merton (1974), que utiliza información observable para calcular la “distancia al incumplimiento” de una empresa. Bloomberg amplía la información básica de los marcos (precio por acción, capitalización de mercado y volatilidad de precios) con información financiera sobre la deuda total y la cobertura de los intereses. Además, Bloomberg aplica pruebas estadísticas para evaluar y calibrar la precisión del modelo al momento de predecir incumplimientos efectivos. Los datos sobre los diferenciales de los CDS de mercado y las probabilidades efectivas de incumplimiento se utilizan para determinar la tasa de recuperación que supone el mercado. Véase Bloomberg Credit Risk: Framework, Methodology and Usage (2015). La búsqueda de “indicadores implícitos” que puedan reflejar el riesgo intrínseco de las empresas se volvió bastante habitual, dadas la cantidad limitada de diferenciales de los CDS basados en el mercado y otras dificultades, como la poca liquidez y la falta de homogeneidad en otros instrumentos, incluyendo los bonos corporativos.

Es posible que otras condiciones también hayan cumplido un papel. Una parte importante de la acumulación de deuda en dólares corresponde al sector transable y a entidades cuasisoberanas, por lo que las coberturas naturales y el respaldo gubernamental implícito han sido importantes factores mitigantes (véase Caceres y Rodrigues Bastos, 2016).

Las fuentes son Bloomberg L.P., Thomson Reuters Datastream, Haver Analytics, Markit Ltd., y base de datos del informe WEO. La frecuencia es trimestral, y contemplamos distintas maneras de consolidar datos diarios y mensuales. La muestra comprende principalmente empresas que cotizan en bolsa.

Estas correlaciones, en general, son coherentes si tomamos los diferenciales implícitos de los CDS (más de 1.200 empresas) o los diferenciales de mercado (menos de 50 empresas) como indicador de riesgo de las empresas, independientemente de las importantes diferencias en la disponibilidad de datos.

En Caceres y Rodrigues Bastos (2016) se brinda un examen detallado del análisis presentado en este capítulo.

En la especificación que se muestra en este capítulo, los fundamentos de las empresas incluyen la rentabilidad, la capitalización, el apalancamiento y la liquidez, cada uno derivado como el primer componente principal de diferentes variables, como el ratio deuda-capital, el ratio deuda-activos, el retorno sobre el capital, el retorno sobre los activos, distintos ratios relacionados con el efectivo y otros. El tamaño relativo de las empresas también se incluye como variable de control adicional. Los indicadores de mercado de las empresas incluyen el precio de las acciones, la volatilidad del precio de las acciones y el ratio precio-valor contable. Las condiciones macroeconómicas internas incluyen la inflación, los CDS soberanos y el tipo de cambio. Las variables mundiales incluyen los términos de intercambio de materias primas (Gruss, 2014) y el índice VIX, aunque tratamos los primeros por separado. El diferencial implícito de los CDS corporativos se toma en el último día del trimestre para mitigar las preocupaciones relacionadas con la endogeneidad, mientras que las demás variables de frecuencia diaria del lado derecho son los promedios del trimestre correspondiente. Véanse más detalles en Caceres y Rodrigues Bastos (2016).

De hecho, la exclusión del bloque 2 no altera de manera significativa las elasticidades obtenidas para las variables de los demás bloques (véanse el cuadro del anexo 3.3 y Caceres y Rodrigues Bastos, 2016).

De hecho, la elasticidad estimada derivada a partir de una regresión simple de los diferenciales de los bonos corporativos sobre el crecimiento del PIB real (exclusivamente) es negativa y altamente significativa.

Utilizamos un índice específico de cada país de los términos de intercambio de materias primas netos producido por Gruss (2014).

En Magud y Sosa (2015) también se concluye que las variables macroeconómicas, en especial el precio de las materias primas, tienen un rol clave en el comportamiento de la inversión en ALC, incluso si se tienen en cuenta los fundamentos específicos de las empresas.

Los resultados de las estimaciones referentes a los bloques 1, 2, 3 y 4, se mantienen ampliamente iguales al excluirse o no de la muestra las empresas de Canadá (cuadro del anexo 3.3).

Sobre la base de nuestro indicador de riesgo de las empresas, algunos sectores, como la energía, el consumo (discrecional) y el industrial, han mostrado niveles de riesgo más altos en los últimos dos años. Sin embargo, nuestro modelo central explica esta heterogeneidad de manera adecuada, y los resultados de la estimación no muestran diferencias sistemáticas entre sectores. Los efectos fijos de las empresas muestran características de los sectores y los países que no varían con el tiempo. Además, la evolución del riesgo en algunas empresas de gran tamaño relacionadas al sector de las materias primas en América Latina parece estar ampliamente alineada con las tendencias correspondientes en los diferentes sectores o países, con la excepción de las empresas cuasisoberanas en Brasil, las cuales han mostrado un crecimiento en el nivel de riesgo corporativo más elevado en los últimos años.

El capítulo 2 muestra el mismo desglose aplicado a un período de tiempo más breve (tercer trimestre de 2014 al tercer trimestre de 2015). Ese análisis señaló que tanto factores mundiales como internos ejercieron presiones al alza sobre el riesgo de las empresas en el período más reciente.

Como la variable dependiente es logarítmica y los niveles iniciales de CDS corporativos son diferentes entre los distintos países, los shocks adicionales producen un efecto no lineal sobre la variación final de los CDS. En particular, los países que comienzan con un nivel promedio mayor de CDS corporativos, como Brasil, registrarán un deterioro del riesgo mayor.

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