09 223 Evaluación del entorno de marketing turístico Nicolau, J.L. (2009). “Evaluación del entorno de marketing turístico”. EsicMarket, 132, pp. 223-241. Resumen El análisis del entorno es uno de los temas de mayor importancia en Marketing Turístico, debido fundamentalmente al hecho de que la definición e implementación de cualquier tipo de estrategia debe estar guiada por una evaluación precisa de los factores relevantes que pueden condicionar la toma de decisiones. En esta línea, el propósito principal de este trabajo consiste en aplicar una modelización que permite la evaluación del entorno de Marketing Turístico de forma diaria, cuya ventaja principal radical en su capacidad para medir directamente los efectos de los factores del entorno de marketing en los resultados empresariales; siendo la mayor novedad el modo en que estas proyecciones se miden, ya que no son meras percepciones sino reacciones monetarias basadas en expectativas. Los resultados obtenidos indican que la modelización recoge correctamente los acontecimientos detectados, lo que implica que este instrumento puede ser utilizado en las actividades relacionadas con la evaluación del entorno turístico. Palabras clave: Entorno de Marketing Turístico, Valor de Mercado, Proceso de evaluación del entorno. Código JEL: L83, M3. Juan Luis Nicolau Dpto. de Economía Financiera, Contabilidad y Marketing. Facultad de Económicas y Empresariales. Universidad de Alicante. enero · abril 2009 · esic market [223] 224 09 evaluación del entorno de marketing turístico 1. Introducción En la actualidad, las organizaciones tienen que sobrevivir en un Mercado darwiniano en el que se cumple la selección natural. Por este motivo, el análisis del entorno de marketing es un elemento fundamental en el proceso de decisión. De esta forma, considerando que “hoy en día lo único que permanece constante en que todo cambia”, el éxito aparecerá si las empresas son capaces de gestionar las amenazas y oportunidades del entorno aplicando estrategias apropiadas. Es más, considerando que el aspecto central del marketing es la relación con el cliente y, en consecuencia, que establecer relaciones a largo plazo es de vital importancia (Vallet y Frasquet, 2005), la idea de analizar el entorno, para detectar, por ejemplo, cambios en las preferencias de los consumidores, es esencial para el desarrollo de una empresa. Por tanto, la evaluación constante del entorno a través de la vigilancia de todos los acontecimientos relevantes es crucial para competir eficientemente en este entorno dinámico. Desde una perspectiva formal, el entorno se puede definir como el conjunto de elementos que existen fuera del dominio de la organización que tienen el potencial de a toda o parte de ella (Daft, 1989). Dado que todos estos factores pueden influir en el futuro de la empresa, los directivos deben anticipar sus efectos, con la finalidad de aprovechar las oportunidades y defenderse de las amenazas y, al mismo tiempo, medir su impacto sobre los resultados empresariales. De hecho, Choo (1988) indica que, en la medida que la capacidad de una empresa para adaptarse al entorno depende del conocimiento e interpretación de los cambios externos acaecidos en el mismo, el examen del entorno constituye un procedimiento fundamental de aprendizaje organizativo. En este sentido, el análisis del entorno se define como los métodos utilizados sistemáticamente por una empresa para detector y predecir las fuerzas externas a la empresa y que no están bajo su control (Byars, 1987). En otras palabras, el examen del entorno persigue la identificación de las tendencias que desembocan en oportunidades y amenazas. Sin embargo, a pesar de la importancia y de la diversidad de los instrumentos existentes, Olsen et al. (1994) señala que, en general, los decisores [224] enero · abril 2009 · esic market evaluación del entorno de marketing turístico 09 225 no dedican excesivo esfuerzo en el análisis de su entorno, ya que no pueden medir la relación causa-efecto entre los acontecimientos del entorno y los resultados empresariales. Esta es la cuestión fundamental del presente trabajo, ya que se trata de aplicar una modelización para analizar el entorno de Marketing Turístico, de tal forma que permita encontrar un enlace directo entre estos dos aspectos: factores del entorno y sus efectos sobre los resultados empresariales. Esta propuesta es, en cierto sentido, una aproximación cuantitativa y cualitativa, ya que está basada en técnicas estadísticas que permiten obtener medidas objetivas y, al mismo tiempo, en las percepciones de los inversores y en sus propias “reacciones monetarias”. En la siguiente sección se expone el concepto y la revisión del entorno turístico. La sección 3 presenta la aplicación empírica, donde se describe la metodología empleada y los datos utilizados, para finalizar mostrando los resultados obtenidos. Finalmente, en la sección 4, se detallan las conclusiones así como las implicaciones de gestión derivadas. 2. Análisis del entorno turístico Las empresas turísticas necesitan un modelo de planificación que les permita anticipar el futuro y utilizar esta anticipación en conjunción con el análisis de la misión, los puntos fuertes y las debilidades de la empresa con el objeto de definir los planes estratégicos, su implementación y su evaluación. Desde una perspectiva de Marketing Turístico, el entorno es un elemento crítico en la toma de decisiones, ya que valoración condiciona las actividades de mercado que se desarrollan así como su implementación. Por ejemplo, diversos tipos de turismo están emergiendo en países como España, un caso particularmente interesante sería el turismo rural en el que las ventajas que se pueden obtener vía diferenciación no son ampliamente explotadas a la hora de planificar estrategias empresariales (García y Grande, 2005). En este contexto, el conocimiento los elementos que conducen al éxito se puede alcanzar a través del análisis del entorno. En un principio, el entorno se consideraba como una sola entidad, pero posteriormente se fracciona en varios ámbitos (Daft et al., 1988). Básicamente, la literatura de Marketing distingue dos grupos: uno formado por factores cercanos a la propia empresa, denominada microentorno, y otro enero · abril 2009 · esic market [225] 226 09 evaluación del entorno de marketing turístico (1) El concepto de incertidumbre es especialmente relevante cuando se expresa como el grado de variabilidad en cualquier medida de resultados, tales como los flujos de caja por acción (Olsen et al., 1998). De hecho, estos autores sugieren que los directivos deberían identificar las fuerzas que causan la variabilidad en estos flujos de caja, y averiguar el impacto en esta medida de resultados. En este sentido, el presente trabajo propone una modelización que explícitamente toma en cuenta estas consideraciones: se pretende modelizar el que contiene elementos que afectan a todas las empresas en su conjunto, llamado macroentorno. A priori, parece más asequible el análisis de los factores del microentorno (Olsen et al., 1998), aunque dependerá de cada industria y de la situación específica. De hecho, la necesidad de analizar el entorno no es la misma en todos los sectores. En este punto, Choo (1998) señala que el esfuerzo dedicado a analizar el entorno está condicionada por el concepto de “incertidumbre estratégica”, que refleja la necesidad de los decisores de evaluar los acontecimientos en entornos concretos, dependiendo directamente de la importancia que tienen determinados factores y de la incertidumbre percibida del entorno (Daft et al., 1989), que a su vez, depende de la complejidad o heterogeneidad de los eventos externos que son relevantes para la empresa, y de la velocidad de cambio o dinamismo que explica a que velocidad los cambios acontecen en el entorno de la organización1 (Child, 1972). En esta línea, el concepto de incertidumbre estratégica es inherente al turismo, ejerciendo una fuerte influencia en su entorno. Dentro del turismo, un área interesante para analizar el entorno es la industria hotelera. La industria hotelera afronta un entorno cada vez más complejo, que implica la observación minuciosa de los factores que pueden influir en el éxito presente y futuro. De hecho, como apuntan Olsen et al. (1998), el crecimiento del número de interdependencias entre todos los elementos de la estructura de la industria aumentará la necesidad de aumentar las actividades encaminadas a examinar el entorno e identificar las fuerzas que conducen a cambios. En este sentido, la ambigüedad de la estructura de la industria hotelera depende en gran medida en cada área y la especialización2, junto con la tendencia creciente de expansión de las cadenas hoteleras que les lleva a operar en mercados muy dispares, conduce a que exista un mayor interés por las actividades de análisis del entorno. El primer autor que introduce de una manera formal el concepto y análisis del entorno en la industria hotelera fue Olsen (1980), quien destacó la importancia de analizarlo para llevar a cabo un proceso de toma de decisión apropiada. En este sentido, Dev (1989) evidencia que las empresas de alojamiento que ajustan su estrategia al entorno presentan mejores resultados3. En realidad, además de la incertidumbre y complejidad que confi- [226] enero · abril 2009 · esic market evaluación del entorno de marketing turístico guran el entorno, examinados en al sección anterior, en la industria hotelera se dan los conceptos de munificencia e iliberalidad (Olsen et al., 1998). El primero se refiere al crecimiento que potencialmente se alcanza en la industria, ya que en la actualidad, el mercado hotelero no parece que pueda expandirse en los niveles que lo ha hecho en los últimos años. El segundo se relaciona con el hecho de que la industria opera a través de servicios, en los que los errores resultan más complejos de subsanar; es decir, en un mercado tan saturado con clientes cada vez más exigentes hay escaso margen para la complacencia. En este contexto, Olsen et al. (1994) encuentra en su estudio de cadenas internacionales que las empresas hoteleras tienden a analizar entorno, pero existe una gran diversidad en los métodos empleados, siendo las de menor tamaño las que parecen ser más activas en el proceso de análisis del entorno. Igualmente, observa que el foco de atención está en el corto plazo, y en particular, en la evolución de la economía, las finanzas y las necesidades y deseos de los clientes, así como la tecnología y los aspectos medioambientales. Por tanto, el mercado hotelero merece un atención en relación con el entorno, ya que la capacidad de identificar los elementos que afectan al hotel resulta de especial relevancia para operar eficientemente en el mercado. En consecuencia, la contribución que el componente hotelero representa en la industria turística, la aplicación empírica se desarrolla en el marco español de este sector En el caso español, el mercado hotelero está experimentando un notable crecimiento, tanto en el número de clientes como en el número de establecimientos que se abren. Como se muestra en la Figura 1, hay una tendencia creciente en el número de clientes alojados en los hoteles españoles en el período comprendido entre 19996 y 1999 (se utiliza este período concreto porque es el estudiado en la aplicación empírica). Además, un aspecto importante es la fuerte estacionalidad mostrada en los 16 trimestres de este período, siendo el tercero de cada año el que alcanza las cotas más altas. Es bien sabido el esfuerzo que esta industria debe realizar para reducir sus efecto, implementando un gran variedad de estrategias para mantener los porcentajes de ocupación en los altos niveles (por ejemplo, cambiando el segmento fuera de temporada alta). enero · abril 2009 · esic market 09 227 impacto que diferentes tipos de elementos del entorno ejercen sobre el valor actual de los flujos futuros de caja por acción. Tradicionalmente, las técnicas utilizadas para predecir la influencia de los cambios del entorno en los resultados empresariales se dividen en dos categorías (Aaker et al., 1998): por una parte, los métodos cualitativos, que incluyen técnicas tales como opinión ejecutiva de un jurado, estimaciones de la fuerza de ventas o el método Delfos. Todos estos métodos son flexibles y pueden integrar grandes cantidades de información, pero adolecen de sesgos, incertidumbres e inconsistencias inherentes en los juicios subjetivos empleados. Por otra parte, los métodos cuantitativos, en los que destacan la proyección de series temporales y los modelos causales; aunque funcionan adecuadamente en el corto plazo, no son capaces de identificar cambios drásticos del entorno. Ante esta amalgama de enfoques, la [227] 228 09 evaluación del entorno de marketing turístico presente propuesta se Figura 1. Número de clientes alojados 1996-1999 aprovecha de ambos cuantitativos. En primer lugar, la formulación operativa se apoya en las sólidas propiedades de la teoría de carteras; y en segundo lugar, que a su vez supone una notable característica de este método, es que está Millones de clientes métodos, cualitativos y 20 15 10 5 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Trimestres basado en reacciones en lugar de meras percepciones o Fuente: Elaboración propia a partir del Intituto de Etudios Turísticos. intuiciones. En otras palabras, al contrario de otras técnicas en el que los individuos encuestados pueden o no estar implicados en la empresa (por ejemplo, en un experimento Delfos, los expertos proporcionan su opinion pero no necesariamente pertenecen al personal de Con respecto al número de hoteles, el incremento medio en este período se sitúa en el 25,82%. Igualmente, es importante señalar la actividad internacional desarrollada por las cadenas españolas, materializado en un 64,44% en el volumen de inversión extranjera4. Es esta línea, Lanquar (2001) expresa que la gestión y el control de un número creciente de mercados exteriores requiere una mayor atención para establecer un sistema continuo que genere, almacene, clasifique y analice información proveniente de dentro y fuera de la empresa, y ser utilizada como punto de partida en las tomas de decisiones nacionales e internacionales. la empresa; o incluso, aun siendo miembros de la misma, como en el caso de la fuerza de ventas, su estimación puede estar sesgada (a la baja, para ser precisos), debido a que los umbrales de sus comisiones se calculan en function del nivel de ventas esperado en el futuro), el análisis de las reacciones de los [228] 3. Diseño de la investigación 3.1. Metodología La relación entre los precios de las acciones y los flujos futuros de caja, materializados en los dividendos, queda establecida en la literatura (Bromiley y Marcus 1989; Chaney et al., 1991). En este sentido, Horsky y Swyngedouw (1987) afirman que el precio de las acciones de una empresa es el valor descontado de los flujos futuros de tesorería, de modo que si la hipótesis de eficiencia y de expectativas racionales es correcta, el precio de las acciones debe reflejar toda la información disponible en relación con la empresa. enero · abril 2009 · esic market 09 229 evaluación del entorno de marketing turístico Por tanto, el valor de mercado refleja todas las influencias relevantes que pueden afectar los flujos futuros. En realidad, la rentabilidad de una acción en un día concreto se obtiene al considerar los acontecimientos esperados y no esperados. Mientras que aquéllos se incluyen en las expectativas del inversor a través de los factores sistemáticos relacionados con la economía, éstos son los que en última estancia determinan la rentabilidad. Al contrario de los factores sistemáticos, los eventos inesperados son elementos idiosincráticos, ya que pueden tener un efecto en una empresa concreta sin afectar al resto de la economía. Aunque es obvio que los eventos inesperados no pueden ser conocidos a priori, es posible evaluar la sensibilidad de un activo hacia los anuncios de tales eventos (Roll y Roo, 1984). En un intento de modelizar los eventos no anticipados, se puede recurrir al modelo de mercado. Es posible definir una variable xkt dummy que toma el valor 1 si un tipo concreto de noticia k se publica en un día t, K Rit = αi + βMRMt + Σ βkxld + εt , “han movido” su propio dinero, por lo que, a priori, debe haber un mayor grado de implicación al tomar las decisiones sobre la compra o venta de acciones. En suma, este trabajo se centra en “decisiones reales” en lugar de “opiniones”. (2) En términos generlas, en las zonas donde los pequeños hoteles coexisten, rivalizan en las ciudades de negocios G G K g=1 g=1 k=1 Σ αtgDg + Σ βMgRMtDg + Σ βkxld + εt donde la variable Dg toma el valor 1 si el día t pertenece al trimestre g∈G = {1,…, N}. La conveniencia de incluir este efecto estructural se examina contrastando la hipótesis nula de igualdad de parámetros: H0: a1=a2=...=a14 (H1: a1≠a2≠...≠a14) y H0: b1=b2=...=b14 (H1: b1≠b2≠...≠b14). Con este fin, se emplea el test de Chow. Si se rechaza la hipótesis nula, los efectos de las variables independientes son distintos en función del momen- enero · abril 2009 · esic market observar el modo en que competencia perfecta; en k=1 donde RMt y bM son la cartera de mercado y el riesgo sistemático, respectivamente; a es el riesgo específico, εt el término de error y βk el impacto del anuncio de la noticia en la rentabilidad Rit de la empresa i. Si βk es significativa (positiva o negativa) representa el exceso de rentabilidad derivada de los eventos no anticipados. Dado que este procedimiento permite el análisis de múltiples acontecimientos simultáneamente, se puede considerar como una extensión del método de Karafiath (1988). Con el fin de estabilizar el modelo, se puede considerar la posibilidad de cambios estructurales, permitiendo que los parámetros varíen en el tiempo. En esta línea, la expresión que da forma operativa al modelo es Rit = inversores implica o complejos turísticos, pocas cadenas dominan este mercado oligopolístico; finalmente, la competencia monopolística aparece en mercados donde la estrategia de diversificación es un elemento clave en la rivalidad, especialmente cuando se desarrollan a través de productos extras que se ofertan para dar valor al producto básico y conseguir una diferenciación, en línea con la teoría de productos turísticos propuesta por Kotler et al. (2004) (3) Desde el trabajo [229] 230 09 evaluación del entorno de marketing turístico pionero de Olsen, los investigadores han seguido estudiando las relaciones entre el entorno, la estrategia, la estructura y los resultados en la industria hotelera (Para una revisión más profunda, ver el trabajo de Teare and Olsen, 1999). (4) Los datos originales se obtuvieron del Instituto de Estudios Turísticos y la Secretaría de Estado de Comercio y Turismo. to del tiempo. Para incluir la inestabilidad de los parámetros, la relación entre la variable dependiente y las variables explicativas se deben modelizar de un modo más flexible, tal y como se refleja en al anterior ecuación. De hecho, estos cambios estructurales son en algunos casos inherentes en las series de las rentabilidades de las acciones (Cho y Taylor 1987; Gultekin y Gultekin 1983; Rozeff y Kinney 1976). [230] 3.2. Datos Se recogen los datos relativos a una cadena hotelera que cotiza en bolsa, comprendidos entre el 2 de julio de 1996 y el 30 de diciembre de 1999. En concreto, se trata de la cadena líder en España, Sol Meliá, con un promedio de sus activos de alrededor de 300 millones de euros y un número de hoteles de 29.000 habitaciones. En relación con período de estudio, el umbral superior está determinada por la disponibilidad de los datos y el inferior por el día que la cadena inicia sus cotización en bolsa. Los datos son de dos tipos: por una parte, las rentabilidades diarias que las empresas obtienen en el período considerado, ajustados por dividendos, incrementos de capital y splits, de modo que las rentabilidades se expresan como Rit=Ln(Pt·SFt+rt+dt)-LnPt-1, donde Pt es el precio, SFt el factor de split,, rt el derecho de suscripción y dt el dividendo abonado. Por otra parte, se realiza una búsqueda en los periódicas para detectar noticias relacionadas con la cadena. En particular, nos centramos en factores del microentorno, y en concreto en los siguientes: Items relacionadas con organizaciones independientes (o grupos de interés), tales como rankings de hoteles (x1), tanto nacionales como internacionales, y varios premios (x2), otorgados a la cadena por organizaciones privadas y públicas. i.1) Rankings de hoteles. Se publican para dar a conocer las mejores cadenas en un aspecto concreto. La primera posición en un ranking de una cadena le otorga cierto prestigio (por ejemplo, Sol Meliá ha sido anunciada varias veces como la cadena líder en España en número de hoteles urbanos y vacacionales). En algunas ocasiones, el hecho de formar parte del ranking ya otorga cierta reputación al pertenecer a un grupo selecto de cadenas, lo que constituye la estrategia del posicionamiento del club exclu- enero · abril 2009 · esic market evaluación del entorno de marketing turístico 09 231 sivo, utilizado frecuentemente en campañas de promoción. En este sentido, las publicaciones de rankings deben incidir favorablemente en la rentabilidad esperada de las cadenas. i.2) Premios concedidos. Se incluyen varios premios otorgados a la cadena por entidades públicas y privadas relacionados con la gestión del medioambiente, certificados de calidad, o premios al mejor hotelero mundial, entre otros. Dado que estos premios permiten a los clientes reducir, hasta cierto punto, la incertidumbre inherente en el intercambio, es posible considerar que estos premios deberían ejercer un impacto positivo en los resultados de la empresa. ii) Nuevos negocio en los cruceros (x3). El inicio de la cadena en este nuevo negocio empieza con una alianza entre esta una línea de cruceros; sin embargo, el fin del convenio representa una incursión en solitario de la cadena en el negocio de los cruceros, anunciando que van a aprovechar como escalas los hoteles situados a los largo del Meditarráneo. Desastres naturales (x4). Es obvio que este tipo de noticias, referidas a los desastres producidos por huracanes van a tener un impacto negativo en los resultados de la cadena. Considerando el número de hoteles que la cadena posee en América Central, este evento afecta de manera especial a la misma. Legislación del gobierno. Destaca dos casos interesantes que se dan en este período: las noticias relacionadas con la Ley Helms-Burton (x5), y los relativos la Ley de la Ecotasa (x6). iii.1) Por lo que se refiere a la Ley Helms-Burton, las posibles sanciones norteamericanas a las organizaciones que mantengan relaciones comerciales con Cuba deben tener un efecto negativo sobre las expectativas futuras de beneficios de las empresas, ya que implicarán costes extras. iii.2) La Ley de la Ecotasa es un impuesto sobre las estancias en alojamientos hoteleros en las Islas Baleares, cuya recaudación va destinada a la conservación de los recursos naturales e históricos. El sujeto pasivo es el turista alojado en un hotel o similar; de hecho, se estableció una tipología en función del tipo de alojamiento, desde 2 € en un hotel de 5 estrellas y 0,5€ en uno de una estrella). Sus efectos son contradictorios ya que por un lado permitiría a la cadena conseguir un turismo de mayor de calidad ya enero · abril 2009 · esic market [231] 232 09 evaluación del entorno de marketing turístico que se reduciría la masificación, pero por otro lado, los gestores señalan que este impuesto representa un incremento en los precios que reducirían drásticamente la demanda, reduciendo así sus ingresos. Varias noticias relacionadas con los accionistas, que deben ser consideradas explícitamente, como el anuncio de oferta pública de adquisición de acciones (x7) así como el efecto en el día previo (x8) y posterior (x9) al anuncio, oferta de venta pública (x10), declaración de beneficios (x11), la publicación de dividendos (x12), la realización de splits (x13), incrementos de capital (x14), así como el conocido efecto lunes (x15) y efecto enero (x16). Estos eventos están directamente relacionada con el propio mercado de valores, por lo que deben ser incluidos para asegurar estimaciones consistentes de los parámetros, ya que pueden llevar a los accionistas a comprar o vender movidos por la mera especulación. Igualmente, se introducen mediante variables dummy. Por tanto, considerando los 14 trimestres, el modelo queda del siguiente modo Rit = 14 14 6 16 g=1 g=1 k=1 k=7 Σ αtgDg + Σ βMgRMtDg + Σ βkxld + Σ βkxld + εt donde xkt k∈{1,...,6} son variables de los acontecimientos del entorno y xkt k∈{7,...,16} son los items relacionados con el mercado de valores que deben ser controlados. Las otras variables se han definido previamente. Finalmente, un aspecto a tener en cuenta es el término de error. εt puede comprender dos tipos de efectos, εt=ξt+ηt: por una parte incluye el error de medida ξt en la estimación, y por otra, también incluye noticias no observadas ηt, que pueden no haber sido detectadas por el analista (por ejemplo, noticias no publicadas en las fuentes revisadas). Para reducir su efecto en la medida de lo posible, se crean dos variables dummy que representan “puntas” en la serie que son o muy elevadas (x17) o muy bajas (x18), y que aparecen fuera del umbral del 1% de la representación residual en días donde supuestamente información desconocida ha sido publicada (y que ha llevado a tales valores). La regresión final se expresa como sigue Rit = [232] 14 14 6 16 18 g=1 g=1 k=1 k=7 k=17 Σ αtgDg + Σ βMgRMtDg + Σ βkxld + Σ βkxld + Σ βkxld + ξt enero · abril 2009 · esic market evaluación del entorno de marketing turístico 09 233 3.3. Resultados Con la aplicación del test de Chow a la regresión global y a los parámetros individuales, se detecta que tan solo los referidos a la cartera de mercado presentan cambio estructural. En particular, el estadístico F es 11.05 (p=0.000) para la regresión global, y 1.14 (p=0.317) y 21.47 (p=0.000) para el riesgo específico y el parámetro de la cartera de mercado, respectivamente. No obstante, en este caso concreto, aparte de las explicaciones habituales relacionadas con la publicación de los beneficios trimestrales o semestrales, otra posible explicación para este cambio en las sensibilidades de los parámetros de la cartera de mercado es la marcada estacionalidad del mercado turístico; especialmente, al análisis gráfico de la Figura 1 muestra variaciones en el número de clientes en cada trimestre. Por tanto, la intensidad con que las empresas turísticas pueden verse afectadas por eventos específicos de la economía (reflejados en la cartera de mercado), pueden depender del momento del año en el que tienen lugar. La Tabla 1 proporciona las estimaciones de los parámetros, obtenidos por MCO. Sus significatividad se obtiene con la matriz de varianzas y covarianzas de Newey y West (1987), que es robusta ante la presencia de la correlación serial detectada en los residuos por los tests de Durbin-Watson y Breusch-Godfrey. Por su parte, la homocedasticidad no puede ser rechazadas con el test de heterocedasticidad de White. Para selección el parámetro q de truncamiento retardado para los errores estándar de Newey y West, se utiliza el método no paramétrico propuesto por estos mismos autores en 1994, que en este caso resulta en q=6. Con el fin de reducir el efecto de la multicolinealidad, se estiman varias especificaciones, diseñadas a partir de la matriz de correlaciones de las variables explicativas. El Factor de Inflación de la Varianza es menor de 10 en todas las ecuaciones, lo que permite asegurar que la no existencia de multicolinealidad (Neter et al., 1985). Una observación a destacar es el hecho de que en todas las ecuaciones los mismos parámetros son significativos, lo que demuestra la robustez de los resultados. A título orientativo, de acuerdo con el Criterio de Información de Schwarz (SIC), la regresión óptima (aunque tan solo ligeramente) es la tercera. enero · abril 2009 · esic market [233] 234 09 evaluación del entorno de marketing turístico Tabla 1. Estimaciones de los parámetros de los eventos del entorno Variable Ecuación 1 Ecuación 2 Ecuación 3 α -0.001c (0.000) 0.006 (0.005) 0.616a (0.171) 0.838a (0.129) 0.846a (0.099) 0.774a (0.122) 1.019a (0.085) 0.810a (0.133) 0.871a (0.101) 1.081a (0.126) 0.921a (0.098) 0.606a (0.101) 0.829a (0.191) 0.859a (0.121) 0.931a (0.155) 0.003 (0.004) 0.016a (0.006) 0.015ª (0.000) -0.009ª (0.002) -0.013c (0.007) -0.002 (0.002) 0.027ª (0.003) -0.012ª (0.002) -0.174ª (0.001) 0.023ª (0.001) -0.001b (0.000) 0.006 (0.004) 0.622a (0.171) 0.867a (0.132) 0.849a (0.099) 0.774a (0.122) 1.018a (0.085) 0.827a (0.139) 0.862a (0.100) 1.100a (0.118) 0.929a (0.096) 0.615a (0.111) 0.850a (0.182) 0.854a (0.121) 0.915a (0.140) 0.002 (0.004) 0.015a (0.007) 0.015ª (0.000) -0.009ª (0.001) -0.013c (0.007) -0.002 (0.002) -0.001b (0.000) 0.006 (0.004) 0.627a (0.172) 0.864a (0.131) 0.851a (0.098) 0.775a (0.122) 1.018a (0.085) 0.821a (0.133) 0.862a (0.100) 1.100a (0.118) 0.930a (0.096) 0.640a (0.113) 0.852a (0.182) 0.852a (0.121) 0.918a (0.140) 0.002 (0.004) 0.015a (0.005) 0.015ª (0.000) -0.009ª (0.001) -0.013c (0.007) -0.001 (0.002) 0.026ª (0.002) -0.012ª (0.002) -0.173ª (0.001) 0.024ª (0.001) 0.009b (0.004) -0.012ª (0.002) β M1 β M2 β M3 β M4 β M5 β M6 β M7 β M8 β M9 β M10 β M11 β M12 β M13 β M14 β1 β2 β3 β4 β5 β6 β7 β8 β9 β 10 β 11 β 12 [234] -0.012ª (0.002) -0.012ª (0.002) -0.174ª (0.001) 0.023ª (0.001) 0.009b (0.004) -0.012ª (0.002) enero · abril 2009 · esic market evaluación del entorno de marketing turístico 09 235 Tabla 1. (Cont.) Variable Ecuación 1 Ecuación 2 Ecuación 3 β 13 0.035ª (0.002) -0.008ª (0.002) 0.000 (0.001) -0.001 (0.001) 0.039ª (0.002) -0.036ª (0.002) 0.035ª (0.002) -0.008ª (0.002) 0.000 (0.001) -0.000 (0.001) 0.039ª (0.002) -0.036ª (0.002) 0.035ª (0.002) -0.008ª (0.002) 0.000 (0.001) 63.3% 62.0% 1.744ª 7.326ª 0.694 2401.03 46.537 0.000 63.4% 62.1% 1.756ª 6.689ª 0.670 2402.24 46.743 0.000 63.6% 62.2% 1.750ª 7.021ª 0.657 2403.86 47.019 0.000 β 14 β 15 β 16 β 17 β 18 R2 R 2 -ajustado Test de Durbin-Watson Test de Breusch-Godfrey Test de White SIC Estadístico F Prob(estadístico F) 0.039ª (0.002) -0.036ª (0.002) a =p<0.01; b=p<0.05; c=p<0.1. Errores estándar entre paréntesis. β7=anuncios de OPA’s; β8, β9=día anterior y posterior al anuncio de la OPA, respectivamente; β10=anuncio de oferta pública de venta; β11=declaración de beneficios; β12=publicación de dividendos; β13=split; β14=incrementos de capital. Los parámetros β15, β16 representan la posibles influencia del efecto lunes y efecto enero, y β17, β18 recogen las “puntas” muy altas o muy bajas de las series residuales en los días en que información desconocida ha podido ser publicada. El modelo parece captar cada “punta” que aparece en la serie, lo que prueba que las series recogen los eventos propuestos. En este sentido, con la excepción de los rankings (β1) y la Ecotasa (β6), el resto de eventos influyen en las rentabilidades. En particular, la concesión de premios (β2) y la incursión en el negocio de cruceros (β3) son consideradas noticias positivas, mientras que la Ley Helms-Burton (β5) y los huracanes (β4) representan malas noticias. A la luz de los resultados, es posible afirmar que el parámetro asociado a los rankings no es significativo. Aunque a priori se podrían esperar reacciones positivas, un aspecto a tener en cuenta es que en muchos casos este tipo de información puede ser divulgado por otros medios (como conferencias de prensa), con lo que la reacción puede haberse dado en días previos al anuncio en los periódicos. Sin embargo, el parámetro de las noticias enero · abril 2009 · esic market [235] 236 09 evaluación del entorno de marketing turístico de premios es significativo al 1%, lo que muestra que los inversores confían en los premios otorgados a la cadena por organismo independientes. Especial atención merece el valor económico de estos eventos que explican las rentabilidades de la cadena. Así, el incremento del valor de mercado de la cadena MV, derivado exclusivamente del evento se puede medir como [∂Ri/∂xk]·MV=βk·MV, donde MV es el número de acciones en el día t multiplicado por el precio de cierre en ese día, y βk es el incremento en las rentabilidades derivado de las noticias del tipo k. Para ilustrar el impacto de estos eventos, el valor de mercado medio estimado para período de este estudio se toma como el valor de referencia, que asciende a 1.545,92 millones de euros. Por tanto, los beneficios obtenidos de las noticias relativas a los premios se elevan a 23,18 millones de euros. El anuncio de incursiones en el negocio de los cruceros alcanza un valor de 23,13 millones de euros, por lo que la diversificación es considerada como una estrategia que en este caso crea valor. Como cabía esperar, el efecto negativo de los desastres naturales se confirma. En particular, los huracanes disminuyen el valor de mercado de la cadena en 13,87 millones de euros. De todas las noticias, el signo de esta es ciertamente el más obvio; así, el hecho de que su efecto quede reflejado en el análisis indica que el modelo funciona adecuadamente. En relación con los efectos de la legislación, el efecto negativo de la ley Helms-Burton se verifica, aunque tan solo al 10%; quizá debido al hecho de que hasta ese momento, no se había abierto ningún juicio contra ninguna compañía que actuaba en Cuba. En cualquier caso, la caída en el valor de mercado de la cadena asciende a 20,04 millones de euros. La Ley de la Ecotasa no es significativa. Es importante señalar que cuando las primeras noticias de este impuesto aparecieron en 1999, tan solo fue una declaración de intenciones, por lo que había cierta incertidumbre respecto a su aprobación definitiva. Por lo que se refiere a las variables que influyen directamente en las acciones son todas significativas (algunas de ellas ya habían sido analizadas exclusivamente en el caso español, por ejemplo, declaración de beneficios por Arcas y Rees (1999), publicación de dividendos por Espitia y Ruiz (1996), OPA’s por Fernández y García (1995), y splits por [236] enero · abril 2009 · esic market evaluación del entorno de marketing turístico 09 237 Gómez Sala (2001). El hecho que también sean significativa en este estudio sirve para verificar la robustez de los resultados). Por tanto, es importante que estos eventos se representen explícitamente en el modelo, dado que ejercen un impacto marcado en las reacciones diarias. Finalmente, respecto al efecto lunes y efecto enero, ninguno es significativo. Como ya se ha indicado previamente, la razón para incluir este tipo de variables financieras no es para medir su impacto específico, sino para asegurar que no influyen en la estimación de las variables del entorno. Igualmente, los parámetros que se refieren a la información desconocida también son significativos, lo que implica que si no se tuvieran en cuenta, el parámetro de la cartera de mercado podrías estar sobrevalorado o infravalorado, lo que conduciría a que el modelo considerara rentabilidades normales derivadas de eventos no anticipados, cuando en realidad son rentabilidades anormales. El modelo recoge un elevado porcentaje de la varianza de la variable dependiente, ascendiendo el R2 al 63% y el R2 ajustado al 62%, siendo globalmente significativos al 1% con el estadístico F. 5. Conclusiones La necesidad de los directivos de empresas turísticas de entender los factores que influyen en los beneficios futuros y la estabilidad de las empresas ha hecho emerger el interés por la evaluación del entorno, aunque se presenta como una tarea compleja debido a la cada vez mayor complejidad en la que tienen que operar los decisores. En este trabajo se ha utilizado un enfoque basado en el valor de mercado que permite la estimación de eventos específicos que influyen en los flujos de caja. Se puede considerar una propuesta tanto objetiva (ya que las medidas se toman directamente del mercado) y subjetiva (ya que se basa en las expectativas de los inversores). Un aspecto importante se debe destacar en este punto, y es el relativo al modo en que los inversores proporcionan estas percepciones: al contrario de otras técnicas, en esta propuesta, los individuos no están dando simplemente su opinión, sino que están actuando de acuerdo con sus percepciones; lo que es más, en este caso actuar implica determinar el modo en que invierten su propio dimero, lo que les enero · abril 2009 · esic market [237] 238 09 evaluación del entorno de marketing turístico lleva a altos niveles de compromiso en la toma de sus decisiones. Esta circunstancia debería implicar que las medidas obtenidas deben poseer una mayor fiabilidad. Se ha desarrollado una aplicación empírica en uno de los componentes de la industria turística más importantes, como es el mercado hotelero. El análisis nos ha permitido observar que los eventos del entorno son reconocidos. En este punto, una limitación de este procedimiento aparece cuando el analista no es capaz de conocer toda la información publicada, por lo que debería procurar, en la medida de lo posible, incorporar toda la información relevante. Teniendo esta cuestión en mente, este estudio ha mostrado la efectividad del modelo para analizar este sector altamente sensible a los factores del entorno. En cualquier caso, la información obtenida por este tipo de análisis puede ser utilizada por los gestores no solo para observa cómo los inversores perciben las relaciones causa-efecto del entorno sino también para cuantificar su impacto. Asimismo, podría servir para determinar los eventos que son más relevantes y que merecen una mayor atención, para defenderse o para ser aprovechados. Es más, dado que con este método el análisis del entorno se puede realizar diariamente con la actualización de la serie al final de cada día, los directivos puede observar cómo los inversores evalúan su gestión. Finalmente, tres aspectos interesantes quedan para futuras investigaciones. En primer lugar, sería interesante incorporar en el modelo de mercado un índice industrial de cara a considerar el efecto de las noticias relacionadas con el entorno de dicha industria. En segundo lugar, el análisis del entorno desde un punto de vista de la industria, es decir, con todas las empresas de una determinada industria; de esta forma, se puede detectar la sensibilidad específica de cada empresa a los cambios en el entorno, lo que tendría claras implicaciones a la hora de analizar la estructura de la industria. Esto implicaría la estimación de un sistema de ecuaciones simultáneas que permitiría la existencia de correlaciones entre los distintos residuos del modelo de cada firma. Y, en tercer lugar, la estimación del modelo de mercado con datos intradiarios, ya que en un mismo día se pueden dar más de una noticia que afecta a la empresa. [238] enero · abril 2009 · esic market evaluación del entorno de marketing turístico 09 239 6. Referencias AAKER, D.A., KUMAR, V. y DAY, G. S. (1998) Marketing Research, New York: John Wiley & Sons. ARCAS, M.J. y REES, W. P. (1999) Regularities in the Equity Price Response to Earnings Announcements in Spain, The European Accounting Review, 8, 4, 585-607. BROMILEY, P. y MARCUS, A. (1989) The Deterrent to Dubious Corporate Behaviour: Profitability, Probability and Safety Recalls, Strategic Management Journal, 10, 33-50. BYARS, L.L. (1987) Strategic Management: Planning and Implementation; Concepts and Cases, New York: Harper & Row. CHANEY, P.K., DEVINNEY, T.M. y WINER, R.S. (1991) The Impact of New Product Introductions on the Market Value of Firms, Journal of Business, 64, 4, 573-610. CHILD, J. (1972) Organizational Structure, Environment and Performance -the Role of Strategic Choice, Sociology, 6, 1-22. CHO, D.CH. y TAYLOR, W.M. 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