Insolvencia99 (2)

LOS DETERMINANTES DE LOS COSTES DE INSOLVENCIA FINANCIERA:

TEORIA Y EVIDENCIA EN UN CONTEXTO INTERNACIONAL

Objetivo del EstudioEstudiar los determinantes de los costes de insolvencia financiera

a través de un modelo explicativo

Aislar en una medida de probabilidad de insolvencia efectos que antes aparecían incluidos en otras variables explicativas, como el endeudamiento

Integrar las dos líneas de investigación sobre la insolvencia financiera que hasta ahora han caminado por separado: los estudios empíricos de predicción de quiebra y los estudios sobre los costes de insolvencia.

Objetivo del Estudio

Investigar la relevancia de otras variables explicativas sobre la magnitud de los costes de insolvencia financiera

Influencia de las características del sistema legal e institucional al que pertenece la empresa.

Tipos de costes Insolvencia Financiera

COSTES DIRECTOS Relativo consenso sobre la reducida influencia de este tipo de costes sobre una gran empresa cotizada.

COSTES INDIRECTOSSon sufridos por todas las empresas que no pueden cumplir sus obligaciones financieras. Baxter (1967) y de Altman (1984) y Opler y Titman (1984).

Definición de Insolvencia FinancieraSituación, no pasajera, en que los compromisos

de pagos a los acreedores se rompen o se cumplen con dificultad

Concepto amplio Énfasis en un período inicial del desarrollo del

proceso de insolvencia Falta de homogeneidad y comparabilidad entre

diferentes trabajos empíricos

Etapas del estudio* Estimación de modelos de datos de panel de efectos fijos y efectos aleatorios * Estimación de modelos en sección cruzada

Base de Datos

Estimación por el Método Generalizado de los Momentos

MODELO DE PROBABILIDAD DE INSOLVENCA FINANCIERA

MODELO DE COSTES DE INSOLVENCA FINANCIERA

DETERMINANTES DE LOS COSTES DE

INSOLVENCIA FINANCIERA

PROBABILIDAD DE INSOLVENCIA FINANCIERA

TESIS

Estado de la

Cuestión

TesisLos costes de insolvencia financiera de una empresa vienen determinados, de una parte, por la probabilidad de insolvencia, y de otra por la magnitud de los costes en caso de producirse la situación de insolvencia financiera. Estos últimos vienen determinados por diversos factores como las características propias de cada empresa (como la tenencia de activos líquidos, sus oportunidades de inversión y su endeudamiento), el tamaño, la evolución económica del sector, la reacción de la dirección (en términos de política de inversión y de recursos humanos) y el sistema legal e institucional del país al que pertenece la empresa.

Estrutura de la presentación • Estado de la cuestión • Descripción de los datos• Modelo de probabilidad de insolvencia financiera,

metodología y resultados• Modelo explicativo de costes de insolvencia

financiera, metodología y resultados• Carácter innovador y principales aportaciones• Conclusiones

Estado de la Cuestión La insolvencia es“quizás el aspecto menos comprendido

de la evolución organizacional en los últimos 40 años” (Jensen, 1989: “The Eclipse of the Public Corporation”, HBR)

• MODIGLIANI Y MILLER Y LA TEORÍA DEL TRADE-OFF: Los costes de insolvencia son una variable de carácter instrumental que resulta de imperfecciones en el mercado de capitales y que permiten la determinación de la estructura de capital optima.

Estado de la Cuestión

TEORÍA DE LA AGENCIA: Distintos tipos de proveedores de capital tienen distintos tipos de

incentivos y existe asimetría de información entre los agentes.

* Jensen y Meckling (1976)* Teoría del orden de jerarquía (Myers y Majluf, 1984)

* Teoría del free cash flow y la consideración del trade-off entre costes y beneficios del endeudamiento (Jensen, 1986; 1989).

Estado de la Cuestión•TEORÍA DE LOS COSTES DE TRANSACCIÓN: La performance empresarial no es solamente función del conjunto de los factores de producción sino que depende también del sistema de derechos de propiedad donde la empresa realiza su actividad. Gilson (1997). •LAS RELACIONES CON STAKEHOLDERS NO FINANCIEROS: Los cambios importantes en la probabilidad de insolvencia afectan a cómo las empresas operan y a cómo ellas son percibidas por sus clientes, suministradores, empleados y competidores.

Estado de la CuestiónA partir de los principales indicadores de las Finanzas de los Mercados Hamada (1972) y Bowman (1979):

Asocian el estudio de la insolvencia financiera al estudio de una influencia positiva del endeudamiento sobre el riesgo sistemático.

Sin embargo, estudios específicos sobre muestras de empresas insolventes como Ahorany, Jones y Swary (1980), Ro, Zavgren y Hsieh (1992), McEnally y Todd (1993):

El riesgo de insolvencia es un riesgo no sistemático

Estado de la Cuestión

Dichev (1998) propone indicadores de probabilidad de insolvencia financiera construidos a partir de modelos discriminantes de Altman (1968) y de Ohlson (1980), que proporcionan evidencia empírica de la naturaleza no sistemática del riesgo de insolvencia financiera .

Estado de la CuestiónLa insolvencia financiera no depende exclusivamente del apalancamiento de la empresa.

Fundamentación teórica de otros posibles determinantes de los costes de insolvencia financiera que serán considerados en el modelo explicativo de los costes de insolvencia financiera propuesto.

Influencia de la eficiencia del sistema jurídico de distintos países.

Base de DatosCNMV

Información semestral de todas las Sociedades Cotizadas

COMPUSTATGLOBAL VANTAGE

Información uniformada sobre 10180 empresas no financieras

ESPAÑA: 135 empresas

ALEMANIA: 186 empresasEE. UU.: 1704 empresasREINO UNIDO: 491 empresas

PANELES INCOMPLETOSTotalizando 2516 empresas observadas con un máximo de 10 un mínimo de 6

años de períodos observación

DERECHO CIVIL

COMMON LAW

Desagregación sectorial de las muestras

Comparar resultados a nivel internacional

Extraer conclusiones con un carácter más general

Considerar la influencia de las diferencias institucionales

INTEGRACIÓN DE LOS MODELOS DISCRIMINANTES Y EXPLICATIVOS DE LA INSOLVENCIA FINANCIERA

SELECCIÓN DE LA MUESTRA

MODELOS DISCRIMINANTES:METODOLOGIAS Y RESULTADOS


ESTIMACIÓN DEL MODELO EN SECCIÓN CRUZADA

MODELO EXPLICATIVO DE LOS COSTES DE INSOLVENCA

ESTIMACIÓN CON LA METODOLOGÍA

DE DATOS DE PANEL

CONTRASTACIÓN DE LA CORRECTA ESPECIFICACIÓN

DEL MODELO

ESPECIFICACIÓN ECONOMÉTRICA DEL MODELO

MODELOS DE DATOS DE PANEL PARA VARIABLE

DEPENDIENTE CUALITATIVA

SELECCIÓN DE LAS VARIABLES

ESTIMACIÓN DE LA PROBABILIDAD DE INSOLVENCIA FINANCIERA


ESTIMACIÓN DEL MODELO EN SECCIÓN CRUZADA

MODELO EXPLICATIVO DE LOS COSTES DE INSOLVENCA

ESTIMACIÓN CON LA METODOLOGÍA

DE DATOS DE PANEL

CONTRASTACIÓN DE LA CORRECTA ESPECIFICACIÓN

DEL MODELO

ESPECIFICACIÓN ECONOMÉTRICA DEL MODELO

MODELOS DE DATOS DE PANEL PARA VARIABLE

DEPENDIENTE CUALITATIVA

Modelo de Probabilidad de insolvencia financiera propuesto

Prob (Y>0) = o+ 1 BAITit/ Kit-1 + 2 GFit/ Kit-1 +3 RA it-1 / Kit-1 + i + d t + v it

VARIABLEINDEPENDIENTE

MEDIDA RELACIÓN ESPERADA

Rentabilidad del Activo

BAITit/ Kit-1 Negativa

Gastos Financieros

GFit/ Kit-1 Positiva

Resultados Acumulados

RA it-1 / Kit-1 Negativa

ESTRATEGIA DE ESTIMACIÓN

Modelos de variable dependiente cualitativa para datos de

panel

La elección entre modelos de efectos fijos y efectos aleatorios va en función de las variables explicativas.

Importante limitación: aunque nos proporciona una estimación consistente de los parámetros no posibilita obtener directamente la probabilidad de insolvencia.

ESTIMACIÓN CON LA METODOLOGÍA DE DATOS DE PANEL

Modelos de regresión logística de efectos fijos:

No se asume una determinada relación del efecto específico no observable con las restantes variables explicativas.

El método de la máxima verosimilitud condicional de Chamberlain (1980), cuando es aplicable, nos posibilita construir estimadores consistentes en presencia de efectos individuales específicos no observables

ESTIMACIÓN CON LA METODOLOGÍA DE DATOS DE PANEL

Modelos de regresión logística de efectos aleatórios:

Especifican la distribución de los efectos individuales específicos no observables condicional a las variables explicativas.

Permite eliminar el sesgo de variables omitidas que ocurre cuando los los efectos individuales específicos no observables no son independientes de las variables explicativas en los modelos no lineales.

Contrastes del modelo de regresión logística para España

*, **, *** Indica contraste con el estadístico t a un nivel de significación del 1, 5 y10%.a Contraste de significatividad de los efectos individualesb Contraste de significatividad de las variables ficticias temporalesc Contraste de bondad de ajuste (Wald es un test de Wald y LR un test de ratio de verosimilitud)

Modelo de efectos

aleatorios

Modelo de efectos fijos

Rho = 0 χ2 (1)a 21,14*

Tiempo χ2 (8)b 30,74* Tiempo χ2 (8)b 34,58*

Wald χ2 (11)c 174,92* LR χ2 (11)c 274,71*

Resultados de la regresión logística para España

*, **, *** Indica contraste con el estadístico t a un nivel de significación del 1, 5 y10%.

Número de observaciones 1111 724

Número de grupos

135 87

VariablesModelo de

efectos aleatorios

Modelo de efectos fijos

RA it-1 / Kit-1

-0,35325**(0,159558)

-0,25812***(0,15434)

GFit/ Kit-1

23,63814*(2,337552)

18,58092*(2,767544)

BNit/ Kit-1

-22,7157*(2,165847)

-14,7985*(2,066724)

Contrastes del modelo de regresión logística para Alemania, EE.UU., Reino Unido

*, **, *** Indica contraste con el estadístico t a un nivel de significación del 1, 5 y10%.a Contraste de significatividad de los efectos individualesb Contraste de significatividad de las variables ficticias temporalesc Contraste de bondad de ajuste (Wald es un test de Wald y LR un test de ratio de verosimilitud)

PaísReino Unido EE.UU. Alemania País

Reino Unido EE.UU. Alemania

Contrastes Modelo de efectos aleatorios Contrastes Modelo de efectos fijos

Rho = 0 χ2 (1)a 39,5* 461,66* 30,89*

Tiempo χ2 (8)b 2,36 21,05* 15,19***

Tiempo χ2 (8)b 2,01 16,08** 16,18**

Wald χ2 (11)c 228,27* 1019,7* 82,88*

LR χ2 (11)c 398,54* 1482,98* 198,74*

Resultados de la regresión logística para Alemania, EE.UU., Reino Unido


País Reino Unido

EE.UU. Alemania Reino Unido

EE.UU. Alemania

Número de observaciones

3874 13596 1501 887 3731 388

Número de grupos

491 1704 186 117 464 48

Variables Modelo de efectos aleatorios Modelo de efectos fijos

RA it-1 / Kit-1

-2,36303*(0,489623)

-0,80705*(0,096274)

-3,79571(3,26847)

-2,05432**(0,960036)

-0,28918***0,151331

-3,80527(4,605058)

GFit/ Kit-1

57,15494*(10,45557)

27,37314*(3,213095)

90,01008*(20,68682)

58,83337*(16,56535)

28,778264,806255

99,74603*(35,47586)

BAITit/ Kit-1

-24,8538*(1,682444)

-25,069*(0,804619)

-49,8716*(5,594072)

-22,9463*(2,156759)

-21,03790,94988

-50,9162*(8,365768)

Modelo explicativo de los costes de insolvencia

IVENSEC it = o + 1 PROBI it + 2 SECTORit + 3 LNVENTASit + 4 ENDEUit +

5 SECQit + 6 VINVit + ( 7 + 1 DPIEMPit )VEMPit + 8 ALit + it

El subíndice i,t denota la empresa i en el período t

Se considera que los residuos it pueden ser decompuestos en los siguientes componentes:

it = i + g t + d t + v it

i es un efecto específico de empresa;

g t es un efecto institucional específico relacionado con el país al que pertenece la empresa;

d t es un efecto temporal y , finalmente,

v it es la perturbación aleatoria propiamente dicha.

La variable dependiente

SecitVentasitVentasitVentas

itVentasitVentasitVentas

itIVENSEC

1

1

1

1

Comparación la evolución porcentual de las ventas de una empresa, con la evolución porcentual media de las ventas en su sector.

Los costes de insolvencia financiera se corresponderían con una performance negativa de este indicador.

Variables explicativasFACTOR VARIABLE PROXY RELACIÓN

ESPERADA

Probabilidad de Insolvencia

PROBI Obtenida a partir de los modelos de sección cruzada

Inversa

Tasa media de Rentabilidad Sectorial

SECTOR Directa

Tamaño LNVENTAS LnVitDirecta

Tasa de Endeudamiento Total ajustada al sector

ENDEU Dit - DitsecDirecta /Inversa

SecitKitBAITitKitBAIT

1

)1/1(

)/(

INFLUENCIA DEL ENTORNO INSTITUCIONAL

Variables explicativas

1-it

1-it

it

it

KEMP

KEMP

FACTOR VARIABLE MEDIDA RELACIÓN ESPERADA

q de Tobin ajustado al sector

SECQ qit - qitsecDirecta

Variación de la Tasa de inversión

VINV Directa / Inversa

Variación del empleo

VEMP Directa / Inversa

Tenencia de Activos Líquidos

AL Directa

1-it

1-it

it

it

KI

KI

Aliqit/ Kit-1

INFLUENCIA DEL ENTORNO INSTITUCIONAL

Método de estimación del modelo lineal de costes de insolvencia financiera

Método Generalizado de los Momentos (GMM), Método de estimación de Arellano y Bond (1991):

• Presencia de heterogeneidad no observable

Estimadores en primeras diferencias

• Presencia de potencial endogeneidad

Instrumentos válidos todos los posibles valores retardados de las variables fechadas desde t-2.

•Contrastes de especificación, robustos a la heteroescedasticidad, que contrastan si las condiciones del método de estimación elegido se cumplen

Contrastes de especificaciónModelo lineal de costes de insolvencia financiera

País ALEMANIA

ESPAÑA EE. UU. REINO UNIDO

GLOBAL

Nº de individuos

186 Ind.

135 Ind.

1704 Ind.

491 Ind.

2381 Ind.

z1 3703. (9) 1484(9) 202.8 (9) 4846. (8) 181.1 (9)

z2 6859. (8) 3721. (8) 48.99 (8) 332.4 (8) 50.92 (8)

z3 57.81 (10)

m1 -1.253 -2.835 -1.116 -2.972* -1.130

m2 1.260 0.04626 1.125 -1.032 0.7505

Sargan 169.6 (315) 1.0

126.8 (315) 1.0

230.6 (315) 1.0

339.4 (315)0.16

237.4 (315) 1.0

Resultados del modelo lineal de costes de insolvencia financieraVariable dependiente: Incremento porcentual de las ventas ajustado al sector

País ALEMANIA ESPAÑA EE. UU. REINO UNIDO GLOBAL Variables independientes

186 Ind.

135 Ind.

1704 Ind.

491 Ind.

2381 Ind.

PROBIit -0,14593* (0,02558)

-0,7389* (0,04477)

-0,80417* (0,1434)

-0,20661* (0,04119)

-0,51531* (0,1416)

SECTORit -0,00037 (0,001529)

0,00635* (0,001134)

0,007426* (0,002722)

-0,00692* (0,002359)

0,006927** 0,003348)

LNVENTASit 0,451465* (0,01616)

1,79331* (0,0215)

0,14878** (0,05781)

-0,29941* (0,01735)

-0,14337** (0,05782)


• La probabilidad de insolvencia financiera es una variable que se mantiene significativa para los modelos estimados para los distintos países, siendo en todos los casos su signo negativo.



186 Ind.

135 Ind.

1704 Ind.

491 Ind.

2381 Ind.

PROBIit -0,14593* (0,02558)

-0,7389* (0,04477)

-0,80417* (0,1434)

-0,20661* (0,04119)

-0,51531* (0,1416)

SECTORit -0,00037 (0,001529)

0,00635* (0,001134)

0,007426* (0,002722)

-0,00692* (0,002359)

0,006927** 0,003348)

LNVENTASit 0,451465* (0,01616)

1,79331* (0,0215)

0,14878** (0,05781)

-0,29941* (0,01735)

-0,14337** (0,05782)


• El coeficiente de la variable sector es significativo y positivo para la mayoría de los países, lo que significa que los costes de insolvencia financiera son inferiores en sectores en rápido crecimiento..



186 Ind.

135 Ind.

1704 Ind.

491 Ind.

2381 Ind.

PROBIit -0,14593* (0,02558)

-0,7389* (0,04477)

-0,80417* (0,1434)

-0,20661* (0,04119)

-0,51531* (0,1416)

SECTORit -0,00037 (0,001529)

0,00635* (0,001134)

0,007426* (0,002722)

-0,00692* (0,002359)

0,006927** 0,003348)

LNVENTASit 0,451465* (0,01616)

1,79331* (0,0215)

0,14878** (0,05781)

-0,29941* (0,01735)

-0,14337** (0,05782)


• El tamaño tiene una influencia positiva sobre la performance de la empresa para la mayoría de los países (Rajan y Zingales, 1995)

• Irregularidad en la evidencia empírica (Fama y French, 1992)

Resultados del modelo lineal de costes de insolvencia financiera

Variable dependiente: Incremento porcentual de las ventas ajustado al sector País ALEMANIA ESPAÑA EE. UU. REINO UNIDO GLOBAL

Variables independientes

186 Ind.

135 Ind.

1704 Ind.

491 Ind.

2381 Ind.

ENDEUit 0,439209* (0,05347)

-0,6682* (0,1328)

0,832149* (0,1761)

0,330297* (0,05523)

0,983263* (0,183)

SECQit 0,073227* (0,006894)

0,01095* (0,000334)

0,020958 (0,01865)

0,071216* (0,009134)

0,04511** 0,02052)

VINVit 2,44524* (0,07831)

-0,35188* (0,01964)

1,72876* (0,3123)

1,71194* (0,07951)

2,05796* (0,3379)

*, **, *** Indica contraste con el estadístico t a un nivel de significación del 1, 5 y 10%.

• El signo del coeficiente del endeudamiento puede ser positivo o negativo, porque resulta de influencias contrapuestas de la deuda en la performance de la empresa, lo que permite aclarar la relación entre deuda e insolvencia financiera en la linea de Jensen (1989) y Wruck(1990).




186 Ind.

135 Ind.

1704 Ind.

491 Ind.

2381 Ind.

ENDEUit 0,439209* (0,05347)

-0,6682* (0,1328)

0,832149* (0,1761)

0,330297* (0,05523)

0,983263* (0,183)

SECQit 0,073227* (0,006894)

0,01095* (0,000334)

0,020958 (0,01865)

0,071216* (0,009134)

0,04511** 0,02052)

VINVit 2,44524* (0,07831)

-0,35188* (0,01964)

1,72876* (0,3123)

1,71194* (0,07951)

2,05796* (0,3379)


Los coeficientes de la variable que recoge las oportunidades de inversión son positivos y está relacionada con la perspectiva de como evaluamos las oportunidades de inversión en relación a la media sectorial.

Estos resultado puede interpretarse en la línea de Lang, Ofek y Stulz (1996) y Chen, Cheung y Merville (1997).




186 Ind.

135 Ind.

1704 Ind.

491 Ind.

2381 Ind.

ENDEUit 0,439209* (0,05347)

-0,6682* (0,1328)

0,832149* (0,1761)

0,330297* (0,05523)

0,983263* (0,183)

SECQit 0,073227* (0,006894)

0,01095* (0,000334)

0,020958 (0,01865)

0,071216* (0,009134)

0,04511** 0,02052)

VINVit 2,44524* (0,07831)

-0,35188* (0,01964)

1,72876* (0,3123)

1,71194* (0,07951)

2,05796* (0,3379)


• La evidencia empírica obtenida para la variable que mide la variación de la inversión indica que la relación de la inversión entre esta variable y la performance es directa. Infrainversión: Myers (1977) y Myers y Majluf (1984).



186 Ind.

135 Ind.

1704 Ind.

491 Ind.

2381 Ind.

VEMPit 150,008* (5.658)

-0,45485* (0,009985)

19,6724 (17,36)

69,0092* (3.328)

44,0876* (12,75)

ALit 1,56152* (0,05297)

0,175783* (0,01141)

1,06477* (0,1294)

1,62107* (0,03583)

1,02550* (0,1478)

DPIEMPit* VEMPit -141,965* (6,805)

0,014379 (0,03125)

-57,2335** (26,92)

115,514* (6,880)

-39,9293* (26,34)

χ2 (1) 435,164* -- 4,52154** 281,919* 2,29861 *, **, *** Indica contraste con el estadístico t a un nivel de significación del 1, 5 y 10%. a) χ2 (1) es el estadístico χ 2para el contraste de restricción lineal bajo la siguiente hipótesis nula: H0: β7+

1 =0. b) En la columna para España VEMPit y DPIEMPit* VEMPit deben leerse respectivamente VEGPit y DPIGPit* VGPit

• La reducción de los gastos de personal es una práctica genéricamente adoptada por las empresas españolas.

• Para los restantes países el comportamiento de las empresas está pendiente de que tengan una probabilidad de insolvencia superior a la media.Diferencias institucionales entre países.



186 Ind.

135 Ind.

1704 Ind.

491 Ind.

2381 Ind.

VEMPit 150,008* (5.658)

-0,45485* (0,009985)

19,6724 (17,36)

69,0092* (3.328)

44,0876* (12,75)

ALit 1,56152* (0,05297)

0,175783* (0,01141)

1,06477* (0,1294)

1,62107* (0,03583)

1,02550* (0,1478)

DPIEMPit* VEMPit -141,965* (6,805)

0,014379 (0,03125)

-57,2335** (26,92)

115,514* (6,880)

-39,9293* (26,34)

χ2 (1) 435,164* -- 4,52154** 281,919* 2,29861 *, **, *** Indica contraste con el estadístico t a un nivel de significación del 1, 5 y 10%. a) χ2 (1) es el estadístico χ 2para el contraste de restricción lineal bajo la siguiente hipótesis nula: H0: β7+

1 =0. b) En la columna para España VEMPit y DPIEMPit* VEMPit deben leerse respectivamente VEGPit y DPIGPit* VGPit

• La variable que mide la tenencia de activos líquidos es siempre significativa y cuyos signos son siempre positivos en los modelos para los diferentes países.

Influencia del entorno institucional• Estudio de la sensibilidad de los coeficientes y signos de las variables al sistema legal y institucional de cada país,

• Estimación de un modelo sobre una muestra global que incluye un conjunto de variables ficticias gt para controlar la pertenencia de la empresa a un determinado país.

• Profundizar el estudio comparativo de los determinantes de los costes de insolvencia de los países de Derecho Civil y los países de Common Law:

IVENSEC it = o + 1 PROBI it + 2 SECTOR it + 3ENDEUit + 4 DSECQit + 5 VINV it + 6 ALit + d t +gt+ i + v it

Resultados de la Estimación de modelos de costes de insolvencia

financiera según la origen de sus sistemas legislativos Sistema legal DERECHO CIVIL COMMON LAW


321 Ind.2271 Obs.

2195 Ind.15275 Obs.

PROBIit -2.02803*(0.03462)

-0.458577**(0.2166)

SECTORit -0.0257151*(0.001144)

0.00352823(0.003995)

ENDEUit 3.43246*(0.06941)

0.817073*(0.2214)

SECQit 0.00676999*(0.0001109)

0.0125441(0.02909)

VINVit -0.388300*(0.01206)

2.39851*(0.4794)

ALit 0.162843*(0.004087)

1.21989*(0.2161)


Carácter innovador y principales aportaciones •Es la primera vez que para estudiar los determinantes de los costes de insolvencia financiera se utilizan varios países, representativos de distintas tradiciones legislativas.

conclusiones con un carácter más general

analizar el efecto que las diferencias institucionales.

•Integración las dos líneas de investigación sobre la insolvencia financiera: los estudios empíricos de predicción de quiebra y los estudios sobre los costes de insolvencia.

Carácter innovador y principales aportaciones •Integración las dos líneas de investigación sobre la insolvencia financiera: los estudios empíricos de predicción de quiebra y los estudios sobre los costes de insolvencia.

•La definición adoptada de insolvencia financiera, posibilita la utilización de paneles de datos de grandes dimensiones, para la estimación de modelos robustos a la heterogeneidad no observable.

Carácter innovador y principales aportaciones •La estimación de modelos logísticos de efectos fijos y de efectos aleatorios para datos de panel, permite contrastar la correcta especificación de un modelo logístico de probabilidad de insolvencia financiera, controlando la heterogeneidad no observable.

•Al introducir el indicador anteriormente mencionado para aproximar la probabilidad de insolvencia, la variable de endeudamiento puede recoger el trade-off entre costes y beneficios de la deuda.

Carácter innovador y principales aportaciones •Consideración de otras características propias de la empresa como la tenencia de activos líquidos, el tamaño, las oportunidades de inversión y se han incorporado dos variables (variación de la política de inversión y variación del empleo) para considerar la reacción de la dirección a las crisis financieras.

•El modelo de costes de insolvencia financiera ha sido estimado utilizando el Método Generalizado de los Momentos (GMM) que permite, por un lado, controlar la heterogeneidad no observable y, por otro, la posible endogeneidad.

Conclusiones •El primer objetivo de nuestro estudio se consigue demostrando empíricamente que la probabilidad de insolvencia, obtenida a partir de modelos de regresión logística resulta del trade-off entre los encargos financieros, y otras variables relacionadas con la capacidad de generación de fondos.

•El indicador de probabilidad de insolvencia presenta ventajas comparativamente a los indicadores tradicionales, pues se mantiene significativo para todos los países analizados.

Conclusiones•El endeudamiento puede contribuir tanto positiva como negativamente a los costes de insolvencia financiera. Además, estos efectos no son mutuamente excluyentes.

•En definitiva, la separación y la ponderación entre la influencia de la probabilidad de insolvencia financiera y la del endeudamiento es una de las contribuciones originales de este trabajo al estudio de la insolvencia financiera.

Conclusiones•Respecto al tamaño nuestra conclusión es que no es una buena proxy de la insolvencia financiera, a diferencia de lo que asumen Rajan y Zingales (1995).

•De la influencia de rentabilidad económica sectorial, concluimos que las empresas pueden incurrir en costes de insolvencia financiera tanto en sectores en declive como en sectores en crecimiento.

Estas variables más tradicionales tienen una influencia que se revela menos estable a nivel internacional sobre los costes de insolvencia financiera.

Conclusiones•La introducción en el modelo de la q de Tobin ajustada a la media sectorial, permite mantener, para todos los países analizados, la influencia positiva sobre la performance de la empresa de las oportunidades de inversión.

•La tenencia de activos líquidos es un elemento que por lo menos en el corto plazo, evita costes de insolvencia financiera.

Conclusiones•Hay una asociación entre el efecto de la variación de la inversión y los costes de insolvencia de una empresa, aunque existen notables diferencias en función del entorno institucional.

•Tendencia a la reducción del empleo a medida que se deteriora la condición financiera de la empresa.

•La pertenencia de la empresa a uno de los grandes sistemas legales e institucionales (Common Law y Derecho Civil) influye directamente en los costes de insolvencia financiera

TesisLos costes de insolvencia financiera de una empresa vienen determinados, de una parte, por la probabilidad de insolvencia, y de otra por la magnitud de los costes en caso de producirse la situación de insolvencia financiera. Estos últimos vienen determinados por diversos factores como las características propias de cada empresa (como la tenencia de activos líquidos, sus oportunidades de inversión y su endeudamiento), el tamaño, la evolución económica del sector, la reacción de la dirección (en términos de política de inversión y de recursos humanos) y el sistema legal e institucional del país al que pertenece la empresa.

LOS DETERMINANTES DE LOS COSTES DE INSOLVENCIA FINANCIERA:

TEORIA Y EVIDENCIA EN UN CONTEXTO INTERNACIONAL

Insolvencia99 (2)

Economy & Finance

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