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EL ANÁLISIS DE EVENTOS: ¿UNA METODOLOGÍA VÁLIDA PARA EVALUAR EL IMPACTO DE LA TECNOLOGÍA DE LA INFORMACIÓN SOBRE LOS RESULTADOS EMPRESARIALES? Juan José Nájera Sánchez Universidad Rey Juan Carlos Paseo de los Artilleros, s/n 28032 Madrid Tfno. 91 488 77 86 [email protected] Carmen Escudero Guirado Universidad Pontificia Comillas C/ Alberto Aguilera, s/n 28015 Madrid Tfno. 91 542 28 00 [email protected]
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EL ANÁLISIS DE EVENTOS: ¿UNA METODOLOGÍA VÁLIDA PARA
EVALUAR EL IMPACTO DE LA TECNOLOGÍA DE LA
INFORMACIÓN SOBRE LOS RESULTADOS EMPRESARIALES?
Juan José Nájera Sánchez
Universidad Rey Juan Carlos
Paseo de los Artilleros, s/n
28032 Madrid
Tfno. 91 488 77 86
Carmen Escudero Guirado
Universidad Pontificia Comillas
C/ Alberto Aguilera, s/n
28015 Madrid
Tfno. 91 542 28 00
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EL ANÁLISIS DE EVENTOS: ¿UNA METODOLOGÍA VÁLIDA PARA EVALUAR
EL IMPACTO DE LA TECNOLOGÍA DE LA INFORMACIÓN SOBRE LOS
RESULTADOS EMPRESARIALES?
RESUMEN
El impacto que la tecnología de la información tiene sobre los resultados empresariales ha
sido el motivo de una gran cantidad de estudios en el ámbito de los sistemas de información.
En los últimos años, han aparecido una serie de artículos que tratan de observar dicha
contribución a partir de la aplicación de la metodología de eventos. En este trabajo, se analiza
la validez, ventajas e inconvenientes de dicha metodología en este campo de estudio.
Adicionalmente se realiza un análisis sobre una muestra de anuncios de empresas españolas.
La evaluación de los resultados invita a la prudencia en su interpretación.
Palabras clave: Tecnologías de la información, estudio de eventos, valor de mercado,
revisión de la literatura.
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EL ANÁLISIS DE EVENTOS: ¿UNA METODOLOGÍA VÁLIDA PARA EVALUAR EL IMPACTO DE LA TECNOLOGÍA DE LA
INFORMACIÓN SOBRE LOS RESULTADOS EMPRESARIALES?
1. INTRODUCCIÓN El impacto que la tecnología de la información (en adelante, TI) tiene sobre la competitividad
empresarial ha sido y sigue siendo uno de los principales temas de investigación en el ámbito
de los sistemas de información (Dickson y Nechis, 1984; Hartog y Herbert, 1985; Brancheau
et al., 1996; Lee y Gosaim, 1999; Barney et al., 2001). El crecimiento de la inversión en estas
tecnologías y la ausencia de una respuesta concluyente han supuesto una invitación para que
muchos investigadores orienten sus esfuerzos en esta dirección (Markus y Soh, 1995).
A lo largo de los últimos veinticinco años, han aparecido en la literatura un buen número de
trabajos que han analizado la relación entre TI y rendimiento, obteniendo resultados
contradictorios (Turner, 1982; Cron y Sobol, 1983; Bender, 1986; Strassman, 1990; Harris y
Katz, 1991; Weill, 1992; Dos Santos et al., 1993; Barua et al., 1995; Mahmood y Mann,
1993; Loveman, 1994; Hitt y Brynjolfsson, 1996; Rai et al., 1996; Strassman, 1997;
Bharadwaj et al. 1999; Sircar et al., 2000; Hayes et al., 2001, Im et al., 2001; etcétera) y, a
menudo, difíciles de comparar dada la heterogeneidad tanto en el objetivo del estudio, como
en la metodología y medidas utilizadas.
Muchas son las dificultades que se encuentran en el análisis del efecto de la TI sobre la
competitividad empresarial. Algunas de ellas han sido destacadas por trabajos previos: las
dificultades de medición de la TI y de los resultados empresariales (Weill y Olson, 1989;
Brynjolfsson, 1993), la existencia de periodos de ajuste de la organización necesarios para la
explotación de esas tecnologías (Brynjolfsson, 1993), la posibilidad de apropiación de rentas
por parte de otros agentes (Hitt y Brynjolfsson, 1996), la dificultad de aislar los efectos de la
TI del resto de factores que determinan los resultados de la empresa (Weill y Olson, 1989), la
mala gestión de los recursos de tecnología de información y comunicaciones (Weill y Olson,
1989) y la necesidad del concurso de otros recursos, tangibles e intangibles, para el
aprovechamiento de la TI (Clemons y Row, 1991; Brynjolfsson et al., 1998; Powell y Dent-
Micallef, 1997) o la creación de capacidades de TI (Bharadwaj et al., 1999; Bharadwaj,
2000).
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Todos estos obstáculos pueden resumirse en la enorme complejidad que existe en la relación
entre esa inversión y los resultados de la empresa. Desde nuestro punto de vista, ante estas
dificultades, los estudios aparecidos en los últimos años adoptan dos posturas. Por un lado, la
sofisticación de los análisis, incluyendo cada vez más factores que ayuden a delimitar con
mayor precisión el efecto de las TI, teniendo en cuenta el concurso de otros recursos y
capacidades (Ross et al., 1996; Brynjolfsson et al., 1998; Powell y Dent-Micallef, 1997,
Bharadwaj, 2000), los efectos de la dinámica competitiva (Broadbent et al., 1999) y otras
variables que afectan a los resultados y que contaminan el análisis. Por otro lado,
encontramos trabajos que tratan de buscar una respuesta más precisa a través del uso de
metodologías basadas en la valoración del mercado (Grove et al., 1990; Dos Santos et al.,
1993; Bharadwaj et al., 1999; Hayes et al., 2000; Chatterjee et al., 2001; Hayes et al., 2001;
Im et al., 2001; Oh y Kim, 2001; Subramani y Walden, 2001; Chatterjee et al., 2002). Estos
trabajos, en su mayoría, usan la metodología de eventos1, lo que implica ciertas ventajas en lo
que se refiere al aislamiento del efecto de la inversión en estas tecnologías. No obstante,
también adolece de ciertas limitaciones.
En este trabajo, llevaremos a cabo un análisis de los estudios que han adoptado esta segunda
perspectiva, con el fin de destacar las ventajas e inconvenientes de esta metodología. Por otro
lado, basándonos en estas aportaciones, realizaremos un análisis de eventos, con el fin de
contrastar la validez de esta técnica.
El resto del trabajo se estructura como sigue. A continuación, realizaremos un análisis de los
estudios que se basan en la metodología de eventos para responder a la cuestión de si la TI
afecta a los resultados empresariales, destacando las ventajas de esta metodología y sus
limitaciones. En el tercer apartado, se describe y se justifica la elección de la muestra de
anuncios empleada en el presente trabajo para contrastar la validez de esta metodología,
planteando las hipótesis de trabajo y haciendo una breve descripción del análisis de eventos.
En el cuarto apartado discutiremos los resultados obtenidos para finalizar con una serie de
conclusiones.
1 Esta metodología, ampliamente utilizada en la literatura y en la investigación en finanzas y contabilidad, también ha sido aplicada en el ámbito de la dirección, sobre todo para determinar los efectos que ciertos acontecimientos en las organizaciones, tales como reestructuraciones, cambios en la dirección, fusiones o adquisiciones, tienen en el valor de mercado de las empresas (McWilliams y Stegel, 1997).
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2. ANÁLISIS BASADOS EN LA METODOLOGÍA DE EVENTOS
En los últimos años ha habido un aumento en la publicación de estudios que tratan de abordar
la relación entre la TI y los resultados empresariales utilizando la metodología de eventos. En
la tabla 1 se recogen los principales trabajos publicados en revistas especializadas en el
ámbito de los SI (Information Systems Research, Journal of Information Systems, MIS
Quarterly y Journal of Management of Information Systems2) o en los Proceedings of The
International Conference on Information Systems. Se observa como la mayoría de trabajos se
concentran en los últimos años.
La idea que subyace en la utilización de esta metodología es que si el mercado responde
incrementando el valor de las acciones de la empresa ante los anuncios de los planes de
inversión en tecnología de información, podremos concluir entonces que este tipo de eventos
afectan positivamente al valor de mercado de las empresas. En otras palabras, si el mercado
bursátil considera que la inversión en tecnología de información tendrá un VAN positivo para
la empresa, eso se reflejará en su valor de mercado. En consecuencia, se puede medir la
valoración que el mercado hace de las inversiones en tecnología de información y el impacto
esperado en el valor total de la empresa a través del análisis del comportamiento de los
precios en el mercado y de su reacción ante anuncios de inversión en este tipo de tecnología
por parte de las empresas.
Dos Santos et al. (1993) destacan las ventajas de esta metodología frente a otras utilizadas en
el campo de la dirección de los sistemas de información. La mayoría de trabajos que analizan
la relación entre inversión en TI y competitividad han tomado, como variable a explicar,
distintas medidas de resultados, fundamentalmente internas –productividad de empleados,
rentabilidad económica y rentabilidad financiera, entre otras (Turner, 1982; Cron y Sobol,
1983; Mahmood y Mann, 1993; Rai et al., 1997; Stratopoulos y Dehning, 2000; Sircar et al.,
2000). Sin embargo, la metodología de eventos utiliza el mercado como “herramienta” para
valorar.
Las medidas internas tienen varias limitaciones cuando lo que se pretende con ellas es
recoger el efecto de la inversión en las tecnologías de la información, como ya anticipamos
en la introducción: su incapacidad para capturar todas las mejoras que se pueden derivar de la
2 Otras publicaciones de reconocido prestigio en nuestro ámbito de estudio (Information & Management, Journal of Strategic Information Systems, International Journal of Information Systems, European Journal of Information Systems) también fueron analizadas, sin encontrar más estudios que utilizaran esta metodología.
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aplicación de estas tecnologías (por ejemplo, si la inversión en una tecnología concreta
permite a los empleados de una empresa realizar un mayor número de funciones, aunque esto
pueda resultar positivo para el funcionamiento general de la misma, las estadísticas sobre
productividad no reflejarán esas mejoras). Sin embargo, si el mercado funciona
eficientemente, no realizará valoraciones parciales, es decir, aunque la productividad de los
empleados caiga, si el efecto en la capacidad de la empresa para crear valor es positivo, su
cotización subirá.
Por otro lado, la necesidad de un cierto lapso de tiempo para que se reflejen sobre las medidas
internas de rendimiento, los efectos de estas inversiones ya que la consecución del máximo
beneficio de estas tecnologías sólo tiene lugar cuando se producen una serie de ajustes en la
organización, que requieren necesariamente un periodo de tiempo para su adaptación
(Brynjolfsson, 1993). Esta limitación se supera con la utilización del valor de mercado como
medida de resultados ya que si los mercados de valores son eficientes, el efecto de la mejora a
largo plazo en la competitividad de la empresa se descontará de forma instantánea.
Otra limitación que se destaca de los estudios que tratan de analizar el efecto de la tecnología
de información con medidas internas es que no tienen en cuenta adecuadamente el riesgo
inherente en las inversiones en tecnología de información. Al igual que en el caso anterior, la
propia naturaleza de la valoración que realiza el mercado descuenta este riesgo.
En la literatura especializada se ha destacado que las inversiones en tecnología de
información pueden tener además de efectos directos sobre los flujos de caja futuros, una
serie de efectos indirectos en forma de nuevas oportunidades de inversión para la empresa
(Dos Santos, 1991). El problema de utilizar medidas internas de rendimiento es que, en casos
como éste, resulta muy difícil si no imposible, valorar esa nuevas oportunidades, aún en el
caso de que explícitamente, los directivos de la empresa estén considerando esa posibilidad.
Sin embargo, la valoración a través del mercado permite capturar estos beneficios indirectos e
incluso aquellos que siendo directos, son de difícil cuantificación y por ello, en algunas
ocasiones, son ignorados (Strassman, 1990).
También se ha destacado el inconveniente del difícil aislamiento de los efectos derivados de
las tecnologías de información del resto de factores que determinan los resultados así como
las dificultades de distinguir entre los distintos tipos de inversión en estas tecnologías. En este
sentido, la adopción de medidas basadas en el mercado junto a las particularidades de la
6
metodología de eventos subsanan estas deficiencias ya que el análisis se centra en el impacto
que cada anuncio de inversión, de forma independiente, genera sobre el valor de mercado de
la empresa.
Por último, pero no menos importante, otra ventaja evidente de la metodología de eventos es
la facilidad con la que pueden conseguirse los datos para el análisis. No es necesaria la
intervención de las empresas a las que se refieren los anuncios y la única limitación es la
profundidad de la base de artículos de prensa consultada.
Sin embargo, no todo son ventajas. Por un lado, la utilización del valor de mercado como
medida de resultados implica ciertas limitaciones respecto al ámbito de estudio, ya que inhibe
la posibilidad de analizar empresas que, por diversas razones (forma jurídica, tamaño,
etcétera) no coticen en bolsa.
Por otro lado, todos los estudios deben basarse en el supuesto de que el mercado funciona de
forma eficiente, según las hipótesis fuerte o semi-fuerte (Fama, 1970). Si bien es cierto que
en mercados amplios, esto no es un problema, otros mercados más estrechos e
institucionalizados pueden suponer una violación de esta premisa básica. En este caso, la
valoración del mercado sería papel mojado.
Por último, respecto a la valoración del mercado como medida de resultados, aun
cumpliéndose el supuesto de eficiencia, ¿siempre es correcta? Esta cuestión la responderemos
en las conclusiones.
El punto de partida de cualquier análisis de eventos debe tener en cuenta todas estas
limitaciones. Sin embargo, desgraciadamente, no son las únicas. A las posibles deficiencias
de la valoración del mercado, debemos sumar las propias de una metodología que analiza
“hechos puntuales”. En este sentido, una cuestión que cabría preguntarse es si el mercado es
suficientemente sensible a cualquier acción realizada por una empresa sobre su dotación de
TI. Obviamente, la renovación de todo el sistema de información, el establecimiento de
contratos de outsourcing, incluso la adquisición de un ERP o un CRM, son hechos que
afectan o pueden afectar a la competitividad de la compañía y que pueden tener su reflejo en
el valor de mercado. Sin embargo, existen en las empresas una plétora de pequeñas acciones
relacionadas con estas tecnologías cuya trascendencia no supera los límites de la compañía y
que, por supuesto, escaparía a las posibilidades que ofrece la metodología de eventos.
Table 1. Event studies about information technology
Reference Sample Event Window(s)
Additional factors considered
Additional methodologies
used
Major Findings
Dos Santos et al. (1993)
97 announcements of IT investments. PR Newswire and PTS Prompt (1981-1988). Firms trading on either the NYSE, AMEX o NASDAQ stock exchanges.
-1 to 0 - Kind of investment (innovative/noninnovative)
- Industry (manufacturing / finance)
None Only the announcements of innovative IT investment produced significance and positive excess returns. No abnormal returns on full sample or industry subsample.
Hayes et al. (2000)
76 announcements of outsourcing of IS. Lexis-Nexis (1990-1997).
-1 to 0 0 to +1 -1 to +3
- Industry (service / non service)
- Firm size
Regression analysis
The announcements of outsourcing contracts produced significance and positive excess returns for small firms and for service companies.
Im et al. (2001) 238 announcements of IT investments (97 of Dos Santos et al., 1993 article). PR Newswire, PTS Prompt, and Business and Industry (1981-1996). Firms trading on either the NYSE, AMEX o NASDAQ stock exchanges.
-1 to 0 - Industry (manufacturing / finance)
- Firm size - Time (1981-90 / 1991-96) - Volume
Correlation analysis
The announcements of IT investmens produced significance and positive excess returns for financial firms and for small firms. The productivity paradox of IT (period of time) help to explain the reaction of the market.
Subramani and Walden, 2001
251 announcements of e-commerce initiatives. PR Newswire and Lexis-Nexis (October, 1998 – December, 1998). Publicly traded companies with more than 50000 shares, and a average market price superior to 1$.
-1 to +1 -5 to +5
-10 to +10
- Kind of firm (“net” / “conventional)
- Kind of e-commerce initiative (B2C or B2B)
- Digital/tangible assets
None The announcements of e-commerce initiatives produced significance and positive abnormal returns. This excess returns are different, depending on the type of firm and the kind of initiative.
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Table 1. Event studies about information technology (continuation)
Reference Sample Event Window(s)
Additional factors considered
Additional methodologies
used
Major Findings
Hayes et al. (2001)
91 announcements of ERP implementation. Lexis-Nexis (1990-1997).
0 to +1 -1 to +1 -1 to +3
- Firm size - Financial healthy of the
firm - ERP provider
ANOVA The announcements of an ERP implementation produced weakly significance and positive abnormal returns that were bigger when the ERP provider were SAP and PeopleSoft
Chatterjee et al. (2001)
96 announcements of newly created CIO positions. Lexis-Nexis (1987-1998). Firms trading on either the NYSE, AMEX o NASDAQ stock exchanges.
-1 to 0 -1 to +1
- CIO origin (internal / external)
- Role of IT in the industry - Period of time: o Pre-
Internet (1987-94) o Post-
Internet (1995-98)
Regression analysis
The announcements of newly created CIO positions produced significance and positive abnormal returns, but primarily for firms competing in industries with hig levels of IT-driven transformation.
Oh and Kim (2001)
141 announcements of IT investments Lexis-Nexis (July, 1999 – December, 1999).
-5 to +2 -1 to 0
+1 to +5
- Free Cash Flow - Price-to-book ratio - Variability in daily stock
return
Correlation analysis
The announcements of IT investments produced significance and positive abnormal returns. These excess returns were moderated by the financial situation of the firms.
Chatterjee et al. (2002)
112 announcements of IT infrastructure and applications investments. Lexis-Nexis (1992-1995). Firms trading on either the NYSE, AMEX o NASDAQ stock exchanges.
-2 to +2 - Firm size - Firm growth - Diversification - Industry - Volume - Type of investment (infrastructure / applications)
Regression analysis Correlation analysis
Both kinds of announcements (infrastructure and applications) produced significance and positive abnormal returns. However, the effect of investments in infrastructure was bigger than the impact of investment in applications.
Por otro lado, aunque no menos importante, ¿qué conclusiones pueden derivarse de un
análisis de eventos? El problema de los estudios basados en esta metodología es que deben
complementarse con otras técnicas en las que puedan incluirse otros hechos que diferencien
el efecto de las tecnologías en las distintas empresas. Tal y como han demostrado diversos
autores (Brynjolfsson et al., 1998; Powell y Dent-Micallef, 1997; Bharadwaj, 2000; Dehning
y Stratopoulos, 2000, entre otros), la TI, por sí misma, no crea valor para la empresa si no que
es necesario el concurso de otros recursos o capacidades que complementen la inversión. En
este sentido, ¿puede el análisis de eventos distinguir entre aquellas compañías que disponen
de esas capacidades y las que no? Si todas las empresas no son capaces de aprovechar del
mismo modo las inversiones que realizan en TI, el análisis de eventos no lo pondrá de
manifiesto, a menos que llevemos a cabo análisis posteriores sobre las valoraciones que se
obtengan, tratando de incluir en el contraste estas características. En este sentido, como
hemos visto en la tabla que refleja los estudios empíricos, no se han realizado hasta el
momento aproximaciones que tengan en cuenta características de la empresa, con la
excepción del tamaño, la pertenencia a un sector y, esporádicamente, algunas características
sobre la situación financiera de la empresa. Sin embargo, ninguno de los estudios publicados
ha tenido en cuenta otras características propias de la empresa que tengan una influencia
directa en su capacidad para explotar la TI3, si bien el trabajo de Chatterjee et al. (2002) se
aproxima a esta perspectiva.
Otro de los problemas del uso de esta metodología – no directamente achacable a sus
fundamentos – es la falta de rigor que, a menudo, tienen los planteamientos. McWilliams y
Siegel (1997) realizan un repaso a algunos estudios publicados en revistas de primer nivel en
el ámbito del management y encuentran serias deficiencias en el uso del análisis de eventos.
En la muestra presentada en este trabajo, aunque en general los estudios se han desarrollado
con rigor, existen ciertas discrepancias con las recomendaciones realizadas por estos autores
respecto al tamaño de la muestra y a la elección de la ventana del evento.
Teniendo en cuenta estas limitaciones y adaptándonos a las recomendaciones realizadas por
McWillians y Siegel (1997), llevamos a cabo un análisis de eventos, considerando algunas de
las aportaciones realizadas en los trabajos analizados, con el fin de probar su conveniencia en
nuestro campo.
3 Obviamente, la inclusión de estas características adicionales nos haría perder una de las ventajas de la metodología: la no intervención de las empresas a las que se refieren los anuncios.
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3. UN ANÁLISIS DE EVENTOS: HIPÓTESIS Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN
3.1. Hipótesis
Con el fin de observar las ventajas e inconvenientes de la metodología comentada, realizamos
un estudio sobre una muestra de anuncios de inversión en TI por parte de las empresas
bancarias cotizadas en la Bolsa de Madrid. En este sentido, tratamos de aislar nuestra muestra
de cualquier efecto derivado de la pertenencia a distintos sectores, dado que la aplicación y
los efectos de estas tecnologías no han sido uniformes a lo largo de los distintos sectores de
actividad, tal y como demuestran diversos estudios (entre otros, Kettinger et al., 1994).
Así, nuestra primera hipótesis, siguiendo la línea propuesta por estudios anteriores sería:
Hipótesis 1: La aparición de anuncios de inversión en tecnologías de la información generan
la reacción del mercado de valores, produciéndose rendimientos anormales positivos.
No obstante, siguiendo la visión propuesta por varios de los estudios analizados,
consideramos que la naturaleza la inversión afecta a la reacción que muestra el mercado de
valores ante el anuncio (Dos Santos et al., 1993; Chatterjee et al., 2002). De este modo,
caracterizamos cada uno de los anuncios que formó parte de nuestra muestra en función a las
siguientes características:4
• Innovación para la empresa – Inversión que supone una novedad en el seno de la
compañía.
• Cooperación – Supone la cooperación de la empresa con otras entidades, sean o no
del sector, para el desarrollo o aplicación de innovaciones o tecnologías disponibles
en este ámbito, incluyendo los contratos de outsourcing.
• Relación con Internet – Utilización de esta tecnología por parte de la empresa.
• Carácter interno – Inversiones destinadas a la implantación o el mantenimiento de
tecnologías de información orientadas a la operativa interna de la empresa.
Así, la segunda hipótesis, siguiendo el camino marcado por los estudios previos, quedaría
enunciada del siguiente modo:
4 También se contempló la categoría “innovación”, en el sentido que expresa Dos Santos et al. (1993). Sin embargo, no se incluyó finalmente, dada la escasez de anuncios que cumplían con este requisito.
11
Hipótesis 2: La reacción del mercado de valores ante los anuncios de inversiones en
tecnologías de información es diferente en función de la naturaleza de dicha inversión.
Por último, basándonos también en estudios previos, consideramos la posibilidad de que la
denominada crisis de la nueva economía hubiera tenido algún efecto sobre la valoración del
mercado. Dado que los efectos de esta crisis se mostraron con mayor crudeza desde el inicio
del año 2001, consideramos la inclusión de la siguiente hipótesis en nuestro modelo:
Hipótesis 3: La reacción del mercado de valores ante los anuncios de inversiones en
tecnologías de información es diferente antes del comienzo del año 2001.
Desde nuestro punto de vista, la existencia de este efecto iría en contra de la validez de este
método de análisis ya que estaríamos asumiendo que el mercado se “equivocó” al valorar
estas inversiones en alguno de los momentos.
3.2. Diseño de la investigación
El inicio del trabajo comenzó con la exploración en la base de datos BARATZ5, considerando
el periodo que va desde el 1 de enero de 1996 hasta el 31 de diciembre de 2001. Como
resultado de los criterios de búsqueda establecidos6, se examinaron en total 817 noticias de
prensa, aparecidas en periódicos especializados en temas económicos y de publicación diaria
(Expansión, Cinco Días y Gaceta de los Negocios) relacionadas con las entidades
comentadas, de las cuales 202 hacían referencia a anuncios de inversiones en tecnología de
información. Estas 202 noticias fueron cuidadosamente revisadas para identificar aquellas
que recogían realmente anuncios de nuevos planes de inversión en tecnología de información.
Se eliminaron, por tanto, aquellas noticias que no se daban a conocer por primera vez al
mercado o aquellas que no eran más que réplicas de anuncios previamente realizados.
Asimismo, se retuvieron, exclusivamente, las noticias que contenían información sólo de
inversiones en tecnología de información. De este modo, los anuncios en los que además se
recogía información sobre otros planes de inversión, ajenos a la tecnología de información, se
eliminaron de la muestra.
5 Esta base de datos recoge las noticias publicadas por la prensa económica española. 6 Se seleccionaron aquellas noticias en las que aparecía el nombre de la entidad así como aquellas en las que en el resumen aparecían alguno de los siguientes términos tecnología, hardware, software internet, informático, ATM, ERP, CRM y red.
12
Una vez cubierta esta etapa en el proceso de selección de la muestra, se procedió a
comprobar, recurriendo al Registro de Hechos Relevantes de la Comisión Nacional del
Mercado de Valores (CNMV)7, que en los días en los que se habían localizado eventos, no se
había producido ninguna otra noticia que pudiese contaminar el efecto, tales como anuncios
relativos a un futuro reparto de dividendos por parte de la entidad en cuestión o a operaciones
de fusión, ampliaciones de capital o similares, que pudiesen desvirtuar los resultados. Tras
este proceso de depuración, la muestra definitiva quedó compuesta por 193 noticias de
prensa.
Estos 193 anuncios fueron valorados de modo independiente por dos investigadores, para su
clasificación en las distintas categorías propuestas. Sólo cinco noticias suscitaron alguna duda
sobre sus características. En estos casos, se recurrió a la opinión de un tercer investigador,
con experiencia en este ámbito, para resolver el conflicto.
La tabla 2 muestra la evolución temporal de los anuncios seleccionados. El mayor número de
anuncios de inversiones en tecnología de información lo encontramos en los últimos años del
periodo considerado. El descenso en el número de anuncios relativos a este tipo de
inversiones a lo largo del año 2001 puede estar condicionado por la crisis experimentada por
las denominadas empresas de nueva economía y por las empresas del sector de tecnologías de
información y comunicación y que alcanzó su máxima intensidad a finales del primer
trimestre de dicho año. En la Tabla 3 aparece la distribución temporal de los anuncios,
incluyendo su caracterización en función de la propuesta realizada.
3.3. Metodología estadística: método de estudio de eventos
En este estudio, se ha utilizado el análisis de eventos siguiendo el procedimiento propuesto
por Dood y Warner (1983). Suponiendo que el mercado bursátil español funciona como un
mercado eficiente, la llegada de nueva información producirá efectos anormales sobre la
cotización, siempre y cuando el contenido del anuncio lleve al mercado a valorar positiva o
negativamente ese hecho, respecto a la capacidad de generación de rentas futuras de la
empresa.
7 La CNMV es el organismo encargado de la supervisión e inspección de los mercados de valores españoles y de la actividad de cuantos intervienen en los mismos.
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Tabla 2
Distribución de los Anuncios a lo Largo del Periodo Considerado
Año Número de anuncios1996 19 1997 24 1998 20 1999 26 2000 74 2001 30 Total 193
Tabla 3
Frecuencia de las Características Consideradas a lo Largo del Periodo de Estudio
1996 1997 1998 1999 2000 2001 TOTAL Cooperación 7 9 6 7 31 16 76 Internet 11 13 9 17 65 27 142 Innovación 7 12 8 14 30 20 91 Carácter interno 7 10 10 9 6 2 44
De este modo, una vez delimitadas las fechas en las que se produjeron los anuncios a estudiar
y eliminados todos aquellos anuncios contaminados por información adicional y que
presumiblemente afecta al valor de mercado, el primer objetivo es determinar el rendimiento
anormal que haya podido registrarse en el valor de los títulos cotizados. Esta rentabilidad
anormal, definida como la diferencia entre la rentabilidad realmente obtenida en un día
determinado y la rentabilidad esperada, se calcula conforme a la expresión siguiente:
ijijij ERRAR −= [1]
siendo RAij la rentabilidad anormal de la acción i en el día j, Rij la rentabilidad de la acción i
el día j y ERij la rentabilidad teórica esperada de la acción i en el día j, calculada a partir de un
modelo de valoración de activos con riesgo.
Para el cálculo de las rentabilidades teóricas de las acciones se utilizó el Capital Assets
Pricing Model (Sharpe, 1964). Según este modelo, la rentabilidad de la acción guarda una
relación lineal con la rentabilidad de la cartera de mercado, tal y como puede verse en la
expresión siguiente:
14
ijmjiiij RR εβα ~~~ ++= [2]
siendo ijR~ la rentabilidad de la acción i en el día j, iα el término independiente que recoge el
rendimiento del título i que no se debe al mercado, iβ el riesgo de mercado del título i, mjR~ la
rentabilidad de la cartera de mercado en el día j y ijε~ el error aleatorio del modelo de
regresión, representando el riesgo específico del título.
Como cartera de mercado se tomó el Índice General de la Bolsa de Madrid (IGBM). Para la
estimación del modelo de mercado se utilizaron las rentabilidades diarias del título y del
IGBM calculadas a partir de los valores de cierre, desde el día 212 antes del anuncio hasta el
día 13 antes del cierre. Siguiendo a McWillians y Siegel (1997), la exclusión de los días
previos a la ocurrencia de los anuncios considerados evita las posibles contaminaciones que
pudiera haber sufrido la estimación de los parámetros del modelo de valoración de activos
con riesgo.
Con estas estimaciones se calcularon las rentabilidades teóricas (ERij) para cada uno de los
anuncios, obteniendo así la rentabilidad anormal tal y como se expuso en la expresión [1].
Estas rentabilidades anormales se calculan para cada uno de los días que componen la
denominada ventana de estudio, esto es, los días en los que se estima puede producirse la
reacción del mercado ante el evento en cuestión. De este modo, en nuestro estudio se han
considerado distintas ventanas de suceso, siempre con un intervalo máximo que va desde los
dos días anteriores al anuncio hasta los dos días posteriores, entendiendo que éste es el
periodo de tiempo en el que se concentran las mayores reacciones del mercado.
Para contrastar si existieron rendimientos anormales significativamente distintos de cero en el
periodo de estudio, lo primero que se realizó fue la normalización de los rendimientos
anormales. El rendimiento anormal normalizado (SAR) es igual a:
ij
ijij S
ARSAR = [3]
15
donde ( )
( )
21
13
212
2
22
20011
−
−++=
∑−
−=j mmj
mmjiij
RR
RRVS , siendo 2
iV la varianza residual sobre el
periodo de estimación del modelo del mercado, mR es la rentabilidad media del mercado
durante el periodo de estimación y mjR la rentabilidad proporcionada por el mercado en el día
j.
A continuación, para cada título, se suman las rentabilidades anormales normalizadas
experimentadas en los días que componen la ventana, para obtener de forma normalizada la
rentabilidad anormal acumulada (CARi). Para ello, se utiliza la siguiente expresión:
∑= +−
=b
aj
iji ab
SARCAR
1 [4]
siendo a el extremo inferior de la ventana del suceso y b el extremo superior.
Asumiendo que los rendimientos anormales diarios se distribuyen de forma independiente y
normal a lo largo del tiempo, tanto las rentabilidades anormales como las rentabilidades
anormales acumuladas se distribuyen según una t-student. Así, usaremos el estadístico Z para
evaluar la significatividad estadística de los rendimientos anormales registrados en la ventana
del suceso para la muestra de N anuncios. La expresión de este estadístico es:
NACARZ ×= [5]
where ACAR (Average Standardized Cumulative Abnormal Returns across n firms),
∑=
=N
iitCAR
NACAR
1
1 [6]
El estadístico Z, cuando el número de observaciones es suficientemente grande, se distribuye
como una normal estándar. Dicho estadístico puede utilizarse asumiendo que los excesos de
rentabilidad diarios son, efectivamente, normales e independientes a través del tiempo. Este
último hecho fue comprobado para la muestra objeto de estudio.
16
4. RESULTADOS
La tabla 4 muestra las rentabilidades anormales medias diarias en el intervalo (0,+2), junto a
su significación estadística. Como puede apreciarse, las rentabilidades anormales medias sólo
fueron positivas el mismo día en el que se publicó el anuncio y en los días posteriores, siendo
dicho efecto significativo sólo en el día después del anuncio.
Tabla 4
Rentabilidades Anormales Diarias
Día Rentabilidades
anormales Z (test de Brown y
Warner) % positivos
0 0,06% 0,110 45% 1 0,20% 1,870* 50% 2 0,01% 0,777 51%
* Significativo al 90% **Significativo al 95% ***Significativo al 99%
Fuente: elaboración propia
En la tabla 5 aparecen reflejadas las rentabilidades anormales medias acumuladas para
distintas ventanas del suceso. Como puede apreciarse y tal y como cabía esperar a la vista de
los resultados consignados en la tabla 4, la ventana que considera los dos días siguientes a la
publicación del anuncio en prensa fue la única que muestra una reacción moderadamente
significativa y positiva por parte del mercado a los anuncios considerados en la muestra.
Tabla 5
Rentabilidades Anormales Acumuladas
Ventana del suceso
Rentabilidades anormales
Z (test de Brown y Warner)
RAC0,+2 0,26% 1,592 RAC+1,+2 0,21% 1,872*
* Significativo al 90% **Significativo al 95% ***Significativo al 99%
En la Tabla 6, consideramos exclusivamente las observaciones correspondientes al periodo
entre 1996 y 2000. En las dos ventanas del suceso se registró una mejora en la
significatividad estadística.
17
Tabla 6
Rentabilidades Anormales Acumuladas hasta el Año 2000
Ventana del suceso Rentabilidades anormales Z (test de Brown y Warner)
RAC0,+2 0,50% 2,504** RAC+1,+2 0,38% 2,682***
* Significativo al 90% **Significativo al 95% ***Significativo al 99%
De este modo, el estudio demuestra la existencia de una reacción tardía del mercado español
a los anuncios de inversiones y aplicaciones de la tecnología de la información y las
comunicaciones dentro del sector bancario, siendo este efecto más relevante si se consideran
los datos previos a la crisis de las empresas de la nueva economía. Aun así, podemos
considerar a la vista de estos test que las hipótesis 1 y 3 se verifican.
En las tablas 7 y 8 se muestran las rentabilidades anormales medias acumuladas para las
ventanas del suceso previamente consideradas, y las significaciones asociadas a dichas
rentabilidades anormales. En todos los casos, se aprecia una mejora tanto en la intensidad del
efecto como en su significación cuando se considera la muestra de observaciones hasta el
2000 frente a cuando se utilizan todas ellas.
Partiendo de las dos muestras diferentes, se realizó un filtrado en función de cada una de las
características a estudiar y se llevaron a cabo, sobre los grupos de observaciones resultantes,
los cálculos respecto a las rentabilidades anormales medias acumuladas y a los test Z
correspondientes a dichas rentabilidades.
Tabla 7
Rentabilidades Anormales Acumuladas para la Ventana del Suceso 0,+2
MUESTRA COMPLETA HASTA EL 2000 Rentabilidades Anormales Test Z Rentabilidades Anormales Test ZRAC0,+2 0,26% 1,592 0,50% 2,504**COOPERACIÓN 0,30% 0,862 1,37% 1,231 INTERNET 0,26% 1,351 0,55% 2,302**INNOVACIÓN 0,08% 0,751 0,36% 1,454 INTERNO 0,18% 0,539 0,27% 0,685
* Significativo al 90% **Significativo al 95% ***Significativo al 99%
18
Del análisis de las tablas precedentes podemos destacar que la característica “Internet” es la
que discrimina de forma más evidente respecto al efecto que los anuncios causan sobre el
valor de mercado de las acciones, es decir, aquellas noticias que se refieren a acciones
vinculadas con Internet son las que producen un efecto sobre la cotización de la empresa más
ostensible.
Tabla 8
Rentabilidades Anormales Acumuladas para la Ventana del Suceso +1,+2
MUESTRA COMPLETA HASTA EL 2000 Rentabilidades Anormales Test Z Rentabilidades Anormales Test Z RAC+1,+2 0,21% 1,872* 0,38% 2,682***COOPERACIÓN 0,23% 1,372 1,02% 2,017**INTERNET 0,24% 1,664* 0,44% 2,497**INNOVACIÓN 0,05% 0,777 0,21% 1,350 INTERNO 0,08% 0,584 0,16% 0,736
* Significativo al 90% **Significativo al 95% ***Significativo al 99%
Del estudio de estas tablas puede derivarse el cumplimiento de la hipótesis 2 y reafirmarse la
hipótesis 3, esto es, existen diferencias respecto al valor que el mercado concede a los
distintos tipos de anuncios considerados y, también hay diferencias respecto a si la valoración
se realizó en un momento u en otro del tiempo.
5. DISCUSIÓN
Tras el análisis realizado, ciñéndonos a las posibilidades que ofrece el análisis de eventos, lo
único que podemos afirmar es que la inversión en TI tiene efectos sobre la competitividad,
suponiendo que los supuestos para que el valor de mercado sea un fiel indicador de la
creación de valor de la empresa. Incluso, podemos afirmar que las inversiones en actividades
relacionadas con Internet son las que producen los mayores efectos sobre este valor.
Sin embargo, dos son las limitaciones fundamentales de este estudio. La primera, compartida
con el resto de trabajos que adoptan esta perspectiva, es la ausencia de una explicación sobre
el origen de ese valor o si existe alguna diferencia entre los rendimientos obtenidos por las
empresas a las que se refieren los anuncios. Esta metodología ignora completamente el resto
de circunstancias, al menos si se considera de forma aislada.
19
Por otro lado, y respondiendo a la pregunta sobre la precisión del mercado, resulta curioso
observar la diferencia significativa existente entre los resultados obtenidos si se considera la
muestra completa de anuncios o si excluimos aquellas noticias aparecidas en el 2001. ¿Las
empresas ya no saben explotar las nuevas tecnologías? ¿Los acuerdos de cooperación para el
desarrollo o implantación de estas tecnologías son menos valiosos en el 2001? ¿Se equivoca
el mercado en el 2001? ¿O se equivoca antes? ¿Quizá la burbuja tecnológica está falseando
nuestros análisis? Desde nuestro punto de vista, y teniendo en cuenta los resultados obtenidos
por nuestro análisis, debemos meditar sobre la idoneidad de considerar el uso de esta
metodología como forma para analizar el impacto de la TI. Sin duda, el valor que el mercado
otorga a las inversiones va adaptándose a las circunstancias de cada empresa, cada vez que
informaciones nuevas se hacen públicas. Sin embargo, la metodología de eventos sólo utiliza
la información puntual que el mercado ofrece al conocerse cada noticia, sin tener en cuenta
las posibles adaptaciones futuras. La consideración de ventanas de análisis más amplias
tampoco parece, siguiendo las recomendaciones para aplicar esta metodología, la solución
más adecuada. En este sentido, consideramos que esta metodología presenta algunos
problemas que dificultan su aplicación en este ámbito de estudio.
Por último, ponemos de manifiesto la parcialidad de nuestro análisis. Tal y como expresamos
en la introducción, los estudios encaminados a determinar el impacto de la TI deben tratar no
sólo de demostrar dicho efecto si no también de explicarlo. En este sentido, aun asumiendo
que esta metodología fuera válida, sería necesaria la inclusión de análisis más profundos de
los resultados, en los que se consideren aquellas características de las empresas que puedan
incidir en la determinación del impacto competitivo de la tecnología de la información.
20
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