¿Existe Alisamiento del beneficio en las instituciones bancarias

¿Existe alisamiento de beneficios en las instituciones bancarias españolas?
Harold A. Vásquez
¿Existe Alisamiento del beneficio en las instituciones bancarias
españolas?
Harold A. Vásquez
Master en Análisis Financiero
Universidad Carlos III de Madrid
Director
Jesús Saurina
julio de 2002
Abstract
Este trabajo pretende demostrar la existencia de “income smoothing” o alisamiento del
beneficio en las instituciones bancarias españolas, dentro del periodo concerniente a 1995 hasta
el año 2001, mediante el estudio del comportamiento de la dotación de provisiones a
insolvencias con respecto a las variables que modelizan los beneficios en dichas instituciones
financieras.
¿Existe alisamiento de beneficios en las instituciones bancarias españolas?
Harold A. Vásquez
INTRODUCCIÓN
“Earnings management occurs when managers use judment in financial reporting and in structuring transactions to alter financial
reports to eithers mislead some stakeholders about the undelying economic performance of the company, or to influence contractual
outcomes that depend on reported accounting numbers”. (Schipper, 1989).
Desde hace décadas el estudio del “earnings management”, específicamente el tema que se
encuentra dentro de este llamado “income smoothing” o alisamiento de beneficios, ha
generado muchas discusiones dentro de la literatura financiera ya que se pueden encontrar
numerosas divergencias sobre si en realidad esta práctica contable es realizada por los gestores
de las distintas empresas, cuales son los motivos que llevan a los directivos realizarla, en caso
de que exista, y hasta que punto se llegan a falsear los resultados contables de las entidades
para enviar una serie de señales al mercado y/o a los accionistas de dichas instituciones.
La aparición del income smoothing en una entidad financiera surge en el mismo instante en
que los gestores poseen cierta discrecionalidad sobre el manejo de las distintas cuentas del
balance de la empresa, que pueden influir en la cuenta de resultados. En el caso de las
instituciones financieras una de las cuentas más estudiadas es la dotación a provisiones para
insolvencias, la cual tiene la peculiaridad que puede estimarse una vez ya conocido el margen
de explotación, para una vez así poder alcanzar un nivel deseado de beneficios antes de
impuestos. Dichas provisiones que tienen la finalidad de enfrentar las pérdidas no esperadas
por la institución financiera, pueden ser utilizadas por los gestores para manipular hasta cierto
punto los resultados contables haciendo reflejar una corriente de beneficios estable a lo largo
del tiempo.
En un sin número de artículos se han señalado las posibles causas por la cual los gestores
incurren en la realización del “income smoothing”. Algunos autores han establecido que los
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motivos de llevar a cabo esta practica pueden surgir para satisfacer las necesidades externas de
financiación de la empresa, las necesidades de capitalización o hasta para cumplir con los
requerimientos de capital mínimos exigidos por los entes reguladores (Kanagaretnam, 2001)1.
En otra línea de pensamiento se ha analizado el problema de agencia existente entre los
gestores de las entidades financieras y los principales o accionistas de la institución (Lambert,
1984) llegando a conclusiones de que es la manera más eficiente en que los directivos pueden
responder ante los contratos ofrecidos por los principales. Otra modalidad de estudiar los
incentivos para que los gestores realicen “income smoothing” es desde el punto de vista de los
contratos que estos realizan para la firma con la finalidad de incrementar el beneficio de los
accionistas (Watts & Zimmerman, 1978). También diversas investigaciones se han centrado en
demostrar que la existencia del “income smoothin” surge de la necesidad, por parte de los
ejecutivos, de mantener el cargo dentro de la empresa y evitar interferencias por los accionistas
dentro de la misma (Fundenberg & Tirole, 1995).
El objetivo del presente trabajo es estudiar si existe la práctica de alisamiento de beneficios en
las instituciones bancarias españolas dentro del período concerniente a 1995 hasta el 20012.
Este estudio emplea la metodología utilizada por Greenawalt y Sinkey (1988), Wetmore y Brick
(1994) y más tarde por Saurina (1999), el cual la utilizó para estudiar el caso de las cajas de
ahorros españolas, basándose en la aplicación de técnicas econométricas a datos de panel. Cabe
señalar que el modelo empleado en la realización de esta investigación es casi el mismo que
desarrolló Saurina (1999) para describir el caso de las cajas de ahorro españolas. Las
conclusiones a la que llegamos son similares en ciertos aspectos a las del trabajo anteriormente
mencionado, evidenciando la presencia de alisamiento de beneficios en las instituciones
bancarias españolas. Un estudio anterior hecho también para el caso de la banca española es el
realizado por Pina y Apellániz, en el cual llegan a las conclusiones de que existe la práctica de
alisamiento del beneficio en las instituciones bancarias españalas. Pero, hay que señalar que
estos últimos autores emplean una metodología muy distinta ala desarrollada en este trabajo.
1
Kanagaretnam, Lobo & Mathieu, “Managerial Incentives for Income Smoothing through Bank Loan Loss
Provisions”. Noviembre 2001.
2
Como marco de referencia de este trabajo se ha utilizado el artículo publicado por Jesús Saurina Salas
títulado: “Existe alisamiento del beneficio en las cajas de ahorros españolas”, Universidad Carlos III de
Madrid. Revista Moneda y Credito No. 229 (1999).
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LITERATURA SOBRE EARNING MANAGEMENT3
Uno de los objetivos principales de las investigaciones que se centran en el estudio de la
demostración de existencia de “earnings management” es señalar bajo que situación y cómo
toma lugar la realización del alisamiento del beneficio por parte de los gestores en las empresas.
Por esto numerosos autores se han basado en estudiar las diversas motivaciones que llevan a
que los ejecutivos de las entidades tomen la decisión de efectuar dicha práctica contable.
Algunos estudios se han basado en mostrar la relación existente entre la utilización “earnings
management” con las distintas necesidades de la empresa como son: las necesidades de
financiación, capitalización y/o valoración de la misma. Otros autores más atrevidos inclusive
han llegado a relacionar la práctica del “earning management” con la necesidad de los
ejecutivos de asegurar sus puestos de trabajo y sus retribuciones personales.
El deseo por parte de los inversores y analistas financieros de utilizar la información contable
para tomar sus decisiones de inversión pueden crear incentivos para que los ejecutivos de las
empresas empleen la práctica de “earning management” para mejorar la valoración de la misma
en un determinado periodo de tiempo. DeAngelo (1988) demostró que la información sobre el
comportamiento de los ingresos de las distintas entidades es importante en la toma de decisión
para la adquisición de empresas.
Dentro del marco de los mercados financieros también podemos encontrar estudios que se
basan en que los gestores sobrestiman los beneficios de las distintas empresas en los periodos
de oferta pública de venta. Teoh, Welch & Wong (1998) encontraron que las firmas
incrementan sus ingresos repentinamente cuando se disponen a efectuar ampliaciones de
capital, para de esta forma poder obtener una mejor valoración por parte de los analistas
financieros y de los distintos tipos de inversores que se encuentran en el mercado.
3
Para una revisión detallada de la literatura sobre “earnings management” ver Healy & Wahlen (1998).
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Las instituciones bancarias y las compañías han sido las más estudiadas dentro de la literatura
de “earning management” por la existencia dentro del balance de situación y cuentas de
resultados de partidas como las provisiones por insolvencias, las cuales son hasta cierto
punto de fácil sometimiento discrecional por parte de los gestores, básicamente porque las
mismas pueden realizarse sobre la base de estimaciones realizadas después de tener una idea de
cómo será el resultado del beneficio contable. Diversos autores se centran en este tipo de
estudio, como es el caso de Beaver, Eger & Ryan (1994), Moyer (1990), Magliolo (1995), entre
otros autores. Aunque los mismos explican claramente dentro de sus investigaciones las causas
que motivan a los gestores a la realización de la práctica de “earning management”. Como en el
presente trabajo estudiaremos el caso de la banca española, dentro del período 1995 al 2001, la
cuenta de dotación a provisiones por insolvencias juega un papel fundamental, del cual
hablaremos más adelante.
Otros estudios referentes a la presencia de “earnings management” relacionados a influir dentro
del mercado de capitales marcan la existencia de esta actividad en momentos en que las
empresas están cerca de efectuar sus pagos de dividendo. Healy and Palepu (1990) señalan que
“cuando las empresas se encuentran cerca de efectuar los pagos establecidos por dividendos las mismas cambian
sus métodos contables con la finalidad de evitar recortes en los mismos”. Es evidente, según la teoría
financiera, que los inversores prefieren las empresas que mantienen una política de dividendos
constantes a través del tiempo y que los mismos penalizan las empresas con políticas
inestables, otorgándoles una menor valoración.
Por otro lado, y visto desde un punto de vista muy distinto, existe numerosa evidencia que
examina la relación de “earning management” con las compensaciones salariales de los ejecutivos.
Según estos estudios, puede evidenciarse claramente que los gestores realizan ajustes contables
con la finalidad de obtener su “bonus” a final del periodo contable. Por ejemplo, Guirdry,
Leone and Rock (1998) demostraron, para el caso de un grupo de empresas multinacionales,
que los directivos son propensos a diferir ingresos en un periodo cuando los “beneficios
objetivos” no pueden ser alcanzados, con la finalidad de obtenerlos en otros periodos y de esta
forma poder conseguir la remuneración extra otorgada por los “bonus” establecidas en los
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contratos. Por la misma vertiente de estudio, Healy (1985) & Holthausen, Larcker &
Sloan(1995) afirman que las firmas que ofrecen en sus contratos un tope máximo en sus
“bonus” (bonus caps) son más plausibles de presentar diferimientos de ingresos cuando dicho
tope es alcanzado, en comparación con las firmas que tienen el mismo rendimiento y no
poseen estos tipos de incentivos remunerativos.
Otra forma en la cual los investigadores han estudiado la existencia de “earnings management” es
partiendo de la hipótesis de que los gestores emplean esta práctica con la finalidad de evadir las
regulaciones que se establecen dentro del sector industrial en el que se desenvuelven, o
simplemente evitar la interferencia de los entes reguladores de los distintos sectores
económicos de la sociedad. Estudios de este tipo han sido realizados por Watts & Zimmerman
(1978), en los cuales muestran que los ejecutivos tienen incentivos a realizar “earning
management” para aparentar que la empresa es menos rentable, de lo que en realidad es por
supuesto, para de esta forma conseguir el no ser investigados por las entidades reguladoras de
la nación o simplemente conseguir subsidios y protecciones por parte del estado.
Una nueva forma que se ha estado utilizando recientemente para demostrar la existencia de
“earnings management” es evaluando la distribución de los reportes de ingresos llevados a cabo
por la institución. Dichev (1999), Patel & Zeckhauser (1997) enfocan dentro de sus estudios
que los gestores tienen incentivos a evitar presentar pérdidas o caídas repentinas de los
beneficios, ya que estas son muy tomadas en cuenta por los inversores y el mercado. Estos
estudios muestran que las firmas son más propensas a reportar en mayor frecuencia leves
incrementos de los ingresos y con mucho menos antes que reportar ligeras pérdidas o caídas de
los beneficios.
Para el caso de la banca podemos decir que el propósito de las provisiones por insolvencias es
enfrentar pérdidas futuras esperadas derivadas de la cartera de préstamo de la entidad
financiera. No obstante los gestores bancarios tienen incentivos para utilizar dichas dotaciones
con la finalidad de enviar “señales” sobre el desenvolvimiento futuro de los resultados de la
entidad financiera. Esto es posible ya que las estimaciones de dichas provisiones a insolvencias
pueden someterse hasta cierto punto a discrecionalidad por parte de los directivos. Collins,
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Shackelford and Wahlen (1995) encontraron evidencia de una relación positiva entre las
provisiones a insolvencias con los ingresos de las entidades bancarias, demostrando así la
existencia de alisamiento de beneficios vía la utilización de dicha cuenta. Sin embargo, otros
autores como Moyer (1990), Chamberlain & Magliolo (1995) no encontraron evidencia de
alisamiento de beneficios realizando estudios similares.
Por último Fundenberg y Tirole (1995) basaron su predicción de la existencia de “income
smoothing” en tres argumentos:
1ro. Los gestores de las instituciones obtienen un beneficio no monetario en manejar las
firmas.
2do. Los malos rendimientos conllevan a intervenciones en la firma por parte de los
accionistas, resultando en una pérdida para el beneficio personal de los ejecutivos.
3ro. Las recientes observaciones del comportamiento de los ingresos tienen un mayor peso que
las mas alejadas en el tiempo a la hora de evaluar el rendimiento de los gestores (existencia de
información decadente).
Con estos tres supuestos, Fundenberg & Tirole demostraron que los ejecutivos realizan
“income smoothing” de dos formas, las cuales se encuentran muy relacionadas. En los malos
tiempos, los directivos aumentan el rendimiento real alcanzado, vía la minoración de gastos y
provisiones a otras cuentas, para reducir la probabilidad de intervención por los accionistas (o
evitar la posibilidad de tener que renunciar). En contraste, los ejecutivos no estan preocupados
por esta situación en los momentos de buenos resultados económicos, ya que la información
concerniente a evaluar el desempeño realizado por los gestores dentro de la empresa tiende a
ser ponderada con mucho mayor peso por los accionistas que la información pasada. Por esto
los gestores guardan ingresos actuales para enfrentar los periodos de las “vacas flacas” dentro
de las distintas empresas, aunque reportando menores beneficios, para evitar dicha situación
conflictiva.
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MODELO EMPIRICO A ESTIMAR.
Como hemos explicado anteriormente la variable sometida a discreción por los gestores para
realizar la práctica de alisamiento de beneficio es la dotación neta a insolvencias. Por esto
hemos tomado el cociente entre las dotaciones netas a insolvencias con respecto al total de
inversiones crediticias (DINSit) del banco “i” en el periodo “t”, para explicarla en función de
ciertos indicadores económicos y financieros de la entidad.
Nuestro modelo se representará de la siguiente forma:
DINS it = α i + β 1 RMORit + β 2 IBEX 35 t + β 3 CSAit + β 4 AAM it + γ 1 MEX it
+ γ 2 EXTRAit + γ 3 RDOTit + γ 4 RPROit + λ1TAM it + ε it
El índice de morosidad RMORit, que se define como la relación entre la inversión dudosa y el
total de la inversión crediticia del banco i en el período t, tiene una fuerte y directa relación con
las dotaciones a insolvencias, ya que cuando los clientes de las instituciones bancarias entran en
la clasificación de morosos (la cual es establecida por la ley en el marco de la legislación
española para aquellos deudores con incumplimiento de sus obligaciones contractuales por un
período mayor a tres meses) la entidad debe de comenzar a dotar dicha provisión para
insolvencias. Por esto el coeficiente esperado para esta variable es positivo.
Para visualizar como las expectativas sobre el comportamiento de la economía española
pueden influir en el cálculo de la provisión a insolvencias, ya que el desempeño económico
puede influir en la probabilidad de recobro de los créditos, hemos utilizado la variable IBEX35t
que no es mas que los datos de cierre del índice IBEX-35 dentro del periodo 1995 hasta el
2001. Como es evidente el signo esperado para dicha variable es negativo, porque suponemos
que las altas expectativas del buen desenvolvimiento de la economía deben de disminuir la
probabilidad de que los clientes bancarios incurran en suspensión de pago y consecuentemente
las dotaciones a insolvencias que realizan las entidades financieras.
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El cociente de los créditos sobre el total de activo (CSAit) es un buen indicador de la
agresividad de la política crediticia que llevan a cabo los gestores de la entidad bancaria y por lo
tanto del perfil de riesgos de los mismos. Unos gestores con una política de concesión de
créditos muy agresiva tendrán una peor cartera de créditos y por ende generaran la posibilidad
de dotar mayores provisiones para insolvencias. Por esto el coeficiente esperado que acompañe
dicha variable sea positivo.
Para observar si existe la alternativa de sustituibilidad por parte de los gestores entre los
distintos de dotaciones que se pueden realizar dentro del balance de una entidad bancaria,
hemos incluido la variable AAMit que representa el importe de la amortización de los activos
materiales o inmateriales sobre el total de activo para el banco “i” en el periodo “t”. El signo
esperado para dicha variable es negativo, ya que podemos pensar que si las dotaciones
realizadas a esta partida se incrementan los recursos destinados a otros tipos de dotaciones,
como las referidas a provisiones para insolvencias, tenderán a disminuir.
Las variables de nuestro modelo con las que podremos evaluar si existe la presencia de “income
smoothing” en las instituciones bancarias españolas son las que representan el beneficio, ya que
con las mismas sabremos si los gestores intentan influir sobre la cuenta de resultados a través
de la utilización de las provisiones netas a insolvencias de la entidad. Resultado que
comprobaremos si las variables de beneficio definidas en el modelo son significativas o no.
Para modelar estos beneficios se han incluido las variables MEXit y EXTRAit. La primera no es
mas que el cociente entre el margen de explotación de la entidad “i” en el periodo “t” sobre el
total de activo. Si dicha variable resulta ser positiva y significativa es una muestra que en los
periodos de expansión económica los gestores dotan de manera excesiva las provisiones a
insolvencias para de esa forma cuando vengan los periodos de recesión tener cubiertas sus
necesidades de aprovisionamiento, generando así la posibilidad de mostrar un mejor resultado
contable en dicho periodo. Si por el contrario la variable MEXit variable resultara no ser
significativa, concluiríamos con que las dotaciones a insolvencias se realizan en las entidades
bancarias sin tener en consideración beneficio neto o la cuenta de resultados. La segunda
variable que hemos utilizado (EXTRAit)se incluyó con la intención de comprobar si los
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gestores utilizan los beneficios generados por ventas de inmuebles y otros activos para fijar el
volumen de recursos destinados a las dotaciones a insolvencias, dejándole la posibilidad de no
alterar el margen de explotación de la entidad. Esperamos que el coeficiente de esta variable
sea, al igual que la anterior, positivo y significativo por las razones ya expuestas.
La variable RDOTit nos mide el porcentaje que representa el resto des las dotaciones sobre el
total de activo. Con esta pretendemos verificar si es posible que los gestores tomen en cuenta
el resto de sus dotaciones, como es el caso de las dotaciones a los fondos de pensiones, para
determinar las dotaciones a insolvencias en un periodo. Se espera que el signo de la misma sea
negativo ya que un aumento en el resto de dotaciones de la entidad disminuye la cantidad de
recursos disponibles para emplear en las dotaciones a insolvencias de la misma.
El ratio RPROit es el cociente entre los recursos propios sobre el total de activo y el mismo nos
dirá si las provisiones a insolvencias pueden considerarse como sustituto de los recursos
propios4.
La variable TAMit representa el porcentaje que representa el tamaño de cada entidad con
relación a las del resto del grupo, dicha medida la construimos tomando en cuenta el total de
activo de la entidad "i" sobre el total de activos de todas las entidades financieras. Con la
misma podremos comprobar si los bancos de mayor tamaño tienden a dotar mas recursos a
sus provisiones a insolvencias.
Por último tenemos a αi y εi que no son más que la constante y la perturbación aleatoria del
modelo.
4
Así lo señala Martínez Méndez (1991) y Surina (1999).
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Datos y Muestra.
Los datos del presente trabajo fueron tomados de los balances y las cuentas de resultados de
las distintas instituciones financieras. Hay que señalar que la información concerniente al ratio
de morosidad no aparece en dichos balances ni cuentas de resultados, esta información solo
aparece pública dentro de las memorias de las instituciones financieras. Para nuestro, esta
información fue tomada en su mayoría de las publicaciones que realiza anualmente la revista
Ranking con respecto a las instituciones bancarias.
Hemos tomado para la muestra un total de 60 instituciones bancarias, dentro de las cuales se
encuentran las más grandes o representativas dentro de la economía española por su volumen
de activos. No se disponen de la misma cantidad de años para todas las instituciones ya que
algunas fueron eliminadas u omitidas por falta de datos y de información en algunos de sus
años o simplemente porque desaparecían en proceso de fusiones o adquisiciones. El periodo
1995 al 2001 se ha caracterizado por la existencia de numerosas fusiones entre las distintas
instituciones bancarias españolas, por esto antes de realizarse cada fusión las entidades eran
tomadas en cuentas como instituciones individuales, después de realizadas las mismas los datos
se tomaban como los de una sola entidad bancaria.
Cada una de nuestras variables dispone de un total de 236 datos. Estos datos se han construído
en forma de panel otorgándole prioridad a las instituciones bancarias que poseen más datos y
años dentro del periodo estudiado. El modelo se construyo utilizando el programa Eviews 3.1
y aplicando el Método Generalizado de Momentos (GMM) por la existencia correlación entre
algunas de nuestras variables en el tiempo.
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RESULTADOS.
Como hemos señalado la estimación de nuestra ecuación se ha realizado mediante la utilización
del Método Generalizado de Momentos. Para el mismo se ha definido como variables
endógenas5 de dicho modelo el ratio de morosidad (RMORit), el cociente entre el margen de
explotación y el total de activo (MEXit), el cociente del resto de dotaciones y el total de activo
(RDOTit), la relación entre las plusvalías netas y el total de activo (EXTRAit) y el importe entre
la dotación de activos materiales e inmateriales sobre el total de activo (AAMit)6. Estas
variables se han instrumentado con dos y tres retardos (RMORit(t-2, t-3), MEXit(t-2, t-3), RDOTit(t-2, t3)
EXTRAit(t-2,
) y el coeficiente de recursos propios y el total de inversión crediticia se
t-3)
instrumentaron mediante dos retardos (RPROit(t-2), CSAit(t-2)).
El Modelo obtenido ha sido el siguiente:
Dependent Variable: DINS
Method: Generalized Method of Moments
Date: 07/03/02 Time: 14:17
Sample(adjusted): 4 144
Included observations: 124
Excluded observations: 17 after adjusting endpoints
No prewhitening
Bandwidth: Fixed (4)
Kernel: Bartlett
Convergence achieved after: 9 weight matricies, 10 total coef iterations
Instrument list: RMOR(-2) RMOR(-3) MEX(-2) MEX(-3) EXTRA(-2)
EXTRA(-3) RDOT(-2) RDOT(-3) RPRO(-2) CSA(-2) AAM(-2)
AAM(-3)
5
6
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
RMOR
IBEX35
CSA
MEX
EXTRA
RDOT
RPRO
-0.003667
0.002116
5.47E-07
-0.002101
0.011057
3.77E-11
3.53E-11
-0.026108
0.004651
0.000551
2.72E-07
0.016464
0.017839
4.11E-11
4.41E-11
0.139650
-0.788553
3.839500
2.011854
-0.127636
0.619845
0.915255
0.800756
-0.186952
0.4320
0.0002
0.0466
0.8987
0.5366
0.3620
0.4249
0.8520
Atendiendo como se definen en Saurina (1999).
Dicha variable no se encuentra incluida en el modelo representado por Saurina (1999), quizás por la carencia
de datos disponibles para las cajas de ahorro en ese momento.
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TAM
AAM
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Durbin-Watson stat
0.020106
2.744641
0.102719
0.031881
0.410326
2.286703
0.014395
0.474031
1.396724
5.790008
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
J-statistic
0.1652
0.0000
0.141668
0.417027
19.19387
0.027207
Cuadro 1
Los resultados obtenidos en el cuadro no. 1 han sido en su mayoría como lo estábamos
previendo en la literatura anteriormente expuesta. Como vemos, el ratio de morosidad RMORit
es significativo y estadísticamente distinto de cero presentando a su vez un p-valor muy bajo,
lo que pone en evidencia que mientras más alto es el nivel de morosidad en la institución
bancaria mayores serán las dotaciones a insolvencias que realice la misma.
Del mismo modo también es significativa la variable IBEX-35it, la cual representa el
comportamiento de la economía, lo que nos indica que existe cierta relación entre el ciclo
económico y las dotaciones a insolvencia que realiza la institución bancaria. Como es de
esperarse cuando el comportamiento de la economía es favorable los bancos tienden a dotar
menos de provisiones para insolvencias ya que se reduce la morosidad crediticia de los clientes.
A pesar de todo esto aún no podemos afirmar la presencia de alisamiento de beneficios, ya que
la variable MEXit, la cual que respondería a esta interrogante, no presenta ser significativa.
Ahora procederemos a realizar ciertos ajustes a nuestro modelo para ver que podemos
encontrar:
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Dependent Variable: DINS
Method: Generalized Method of Moments
Date: 07/08/02 Time: 18:09
Sample(adjusted): 4 144
Included observations: 124
Excluded observations: 17 after adjusting endpoints
No prewhitening
Bandwidth: Fixed (4)
Kernel: Bartlett
Convergence achieved after: 7 weight matricies, 8 total coef iterations
Instrument list: RMOR(-2) RMOR(-3) MEX(-2) MEX(-3) EXTRA(-2)
EXTRA(-3) RDOT(-2) RDOT(-3) RPRO(-2) CSA(-2) AAM(-2)
AAM(-3)
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
RMOR
IBEX35
MEX
EXTRA
RPRO
TAM
RDOT
-3.997989
1.076034
0.000382
0.786035
-0.012970
-0.141685
-0.067245
-9.327013
2.068402
0.429669
0.000177
0.256697
0.537633
0.124291
0.078766
7.229332
-1.932887
2.504331
2.158834
3.062107
-0.024125
-1.139949
-0.853738
-1.290162
0.0557
0.0137
0.0329
0.0027
0.9808
0.2567
0.3950
0.1996
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Durbin-Watson stat
0.799125
0.787004
1.858681
1.376018
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
J-statistic
0.678392
4.027345
400.7447
0.012522 Cuadro 2
Estimation Command:
=====================
GMM DINS C IBEX35 MEX EXTRA RPRO TAM RDOT RMOR @ RMOR(-2) RMOR(-3) MEX(-2)
MEX(-3) EXTRA(-2) EXTRA(-3) RDOT(-2) RDOT(-3) RPRO(-2) CSA(-2) AAM(-2) AAM(-3)
Estimation Equation:
=====================
DINS = C(1) + C(2)*IBEX35 + C(3)*MEX + C(4)*EXTRA + C(5)*RPRO + C(6)*TAM + C(7)*RDOT +
C(8)*RMOR
Substituted Coefficients:
=====================
DINS = -3.997989111 + 0.0003820546389*IBEX35 + 0.7860347788*MEX 0.01297023291*EXTRA - 0.1416851427*RPRO - 0.06724512209*TAM - 9.327012537*RDOT +
1.076034388*RMOR
En el cuadro 2 podemos observar como ha cambiado totalmente el panorama respecto a la
modelización del comportamiento de la variable DINSit. En este caso hemos procedido a
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eliminar el ratio créditos sobre total de activos (CSAit), porque pensamos que podría tener
cierto grado de correlación con la variable RMORit, la cual es el ratio de morosidad sobre el
total de inversión crediticia. Junto con esta también eliminamos la variable AAMit ya que
aunque era la única variable significativa, el resultado de la misma no fue el esperado.
Del cuadro 2 podemos decir que el ratio de morosidad RMORit, variable que es significativa y
tiene el signo esperado, nos indica que ha medida que aumenta la morosidad en la institución
bancaria, mayores son las necesidades de dotar las provisiones a insolvencias, como lo
habíamos comentado anteriormente.
La variable IBEX35it, a pesar de que estadísticamente es significativa, resultó no tener el signo
esperado. Dicho signo creemos que debía de ser negativo por las razones expuestas sobre
como repercute el comportamiento de la economía en el nivel de las dotaciones a insolvencias.
Pero hay que hacer hincapié en que el coeficiente que acompaña a dicha variable es
prácticamente cero, por lo que podemos intuir que el comportamiento esperado de la
economía no tiene mucha influencia sobre las estimaciones de las dotaciones a insolvencias por
las entidades bancarias españolas por lo que el resultado del sigo no tiene tanta importancia.
De esta última estimación puede comprobarse claramente que los gestores utilizan las
dotaciones a insolvencias para modificar la cifra de beneficio. El ratio MEXit es positivo y
significativo, lo que es indicativo que en periodos de expansión económica o de altos
beneficios obtenidos por la institución, los gestores dotan en exceso sus provisiones a
insolvencias, con el fin de representar un resultado final de menor magnitud, lo que evidencia
la puesta en práctica de “income smoothing” en el periodo concerniente de 1995 al 2001 por parte
de los gerentes de las instituciones bancarias españolas.
Si observamos el ratio RPROit, el mismo tiene signo negativo evidenciándose la existencia de
sustituibilidad entre los recursos propios y las dotaciones a insolvencias. Lo que significa que
entidades con un nivel de recursos propios en aumento tienden a dotar menos provisiones a
insolvencias y la caída de los mismos pueden compensarse con dotaciones a insolvencias. En el
¿Existe alisamiento de beneficios en las instituciones bancarias españolas?
Harold A. Vásquez
periodo analizado de 1995 al 2001 puede confirmarse del mismo modo la existencia de
sustituibilidad entre los distintos tipos de dotaciones ya que el signo observado de la variable
RDOTit es negativo, con lo cual se muestra que cuando los gestores quieren dotar las
provisiones a insolvencias tienden a disminuir el resto de dotaciones de la entidad. Hay que
aclarar que aunque dichas variables se comportan de la forma esperada no son significativas a
un nivel de confianza del 5%. Lo mismo no podemos afirmar con relación a que si los gestores
emplean las plusvalías obtenidas por venta de activos y/o en cartera de valores para aumentar
las provisiones a insolvencias, ya que la variable EXTRAit no presenta ser significativa ni
mucho menos tener el signo esperado.
La variable TAMit resulta no ser significativa al nivel de confianza establecido del 5%, por lo
que resulta pensar que el tamaño de las entidades bancarias no influyen en la cantidad de
recursos destinados a dotar sus provisiones de insolvencias.
Otra cuestión interesante que podría analizarse es que pasaría si eliminamos el ratio de
morosidad (RMORit)del modelo anterior para ver el impacto generado en las demás variables
explicativas.
En este caso el modelo obtenido presenta el siguiente resultado:
Dependent Variable: DINS
Method: Generalized Method of Moments
Date: 07/08/02 Time: 20:51
Sample(adjusted): 4 202
Included observations: 134
Excluded observations: 65 after adjusting endpoints
No prewhitening
Bandwidth: Fixed (4)
Kernel: Bartlett
Convergence achieved after: 36 weight matricies, 37 total coef
iterations
Instrument list: RMOR(-2) RMOR(-3) MEX(-2) MEX(-3) EXTRA(-2)
EXTRA(-3) RDOT(-2) RDOT(-3) RPRO(-2) CSA(-2) AAM(-2) AAM(
-3)
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
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Harold A. Vásquez
C
MEX
EXTRA
TAM
RDOT
CSA
RPRO
IBEX35
R-squared
Adjusted R-squared
S.E. of regression
Durbin-Watson stat
0.844479
0.442272
-0.807181
-0.049269
0.148156
-0.023020
0.020286
2.37E-05
0.957739
0.955391
1.050652
1.636875
1.062528
0.094879
0.329801
0.089156
2.717227
0.007867
0.034679
7.25E-05
0.794783
4.661414
-2.447480
-0.552617
0.054525
-2.926165
0.584974
0.327629
Mean dependent var
S.D. dependent var
Sum squared resid
J-statistic
0.4282
0.0000
0.0158
0.5815
0.9566
0.0041
0.5596
0.7437
0.933448
4.974496
139.0876
0.041510
Cuadro 3
Al sustituir la variable RMORit, vemos cierto mejoramiento en el grado de significatividad de
algunas de las variables del modelo. Es el caso de la variable CSAit la cual pasa a ser
significativa, como era de esperarse por la relación descrita con la variable eliminada, y con un
coeficiente negativo, contrariamente a lo que supusimos que sucedería.
Este coeficiente negativo es posible que se deba a causa de que a mayor número de créditos
ofrecidos por la entidad financiera, mayor es el grado de especialización de la misma por lo que
otorga mejores créditos y a consecuencia tiende a disminuir sus provisiones para insolvencias7.
En el caso de la variable EXTRAit también pasa a ser estadísticamente distinta de cero y con
coeficiente negativo. Signo el cual es contrario a lo que establecimos anteriormente, por lo que
no suponemos para este caso la las instituciones financieras emplee los beneficios obtenidos
mediante la venta de otros activos o por medio de la realización de operaciones financieras.
7
Resultado explicado por Saurina(1999).
¿Existe alisamiento de beneficios en las instituciones bancarias españolas?
Harold A. Vásquez
CONCLUSIONES.
La aparición del income smoothing en una entidad financiera surge en el mismo instante en
que los gestores tienen cierta discrecionalidad sobre el manejo de las distintas partidas del
balance de una entidad que pueden influir en la cuenta de resultados. En el caso de este estudio
hemos visto como los gestores tienden a manejar la cuenta de dotaciones para
aprovisionamiento de insolvencias para influir sobre el balance y la cuenta de resultados de las
distintas instituciones financieras.
Por lo que hemos visto hasta ahora, es evidente para el caso de la economía española la
práctica de “income smoothing” por parte de sus administradores en el periodo comprendido
entre 1995 y el año 2001, ya que queda demostrado hasta cierto punto que las dotaciones a
insolvencias se relacionan positiva y significativamente con la variable beneficios, medida por
el margen de explotación. Hemos utilizado el margen de explotación porque entendemos que
hasta dicha partida del balance es la que tiene menos posibilidad de utilizarse a discreción por
parte de los gestores.
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Harold A. Vásquez
Algunas de las hipótesis que hicimos al principio de este trabajo no fueron rigurosamente
demostradas en el mismo8, como es el caso del comportamiento de la economía, medido sobre
la base de la evolución del índice IBEX-35 ni la influencia de los beneficios extraordinarios
(EXTRAit) sobre las dotaciones ha insolvencias, a pesar de que la variable obtenida en un
segundo ajuste realizado al modelo era significativa, no se reflejó el signo esperado para llegar a
las afirmaciones que hicimos al comienzo de este trabajo.
Las causas por las que los gestores son motivados para realizar “earnings management” son muy
diversas: estas pueden ser desde para satisfacer las necesidades de financiación de la institución
hasta evitar el problema surgido entre principal y agente que se explica dentro de la teoría
económica, como ya hemos expuesto.
Queda ya a discusión si la realización de “earning management” o específicamente del “income
smoothing”, que es lo que hemos estudiado, es una práctica que debe ser aceptada por los
inversores de las distintas instituciones, ya sean financieras o no, y si se deben establecer
medidas para evitarla.
Es importante señalar que cuando los analistas financieros realizan sus recomendaciones sobre
las distintas empresas donde los inversores deben colocar sus recursos, este tipo de estudio no
es realizado, lo que convierte a los gestores de las mismas en una especie de “insiders”, ya que
poseen mayor información sobre los verdaderos resultados económicos obtenidos por la
firma, creando una situación de desventaja de información para el inversor que se dispone a
inyectar capital y depositar su confianza en la empresa.
Creemos que los inversores deben de poseer pleno conocimiento de cómo los managers
manejan sus respectivas empresas para que los mismos tomen en última instancia la decisión
correcta de inversión.
8
Como se demostraron en el estudio realizado por Saurina (1999) para las cajas de ahorros españolas.
¿Existe alisamiento de beneficios en las instituciones bancarias españolas?
Harold A. Vásquez
BIBLIOGRAFIA
Ahmed and Takekeda. “Bank Loan Loss Provisions: A Reexamination of Capital
Management, Earnings Management and Signaling Effects”. Syracuse University,
Noviembre1998.
Healy & Wahlen. “A Review of the Earnings Management Literature and its
Implications for
Standard Setting”. Noviembre 1998.
Kanagaretnam, Lobo & Mathieu. “Managerial Incentives for Income Smoothing through
Bank Loan Loss Provisions”. Social Science Research Network Electronic Paper
Collections. November 2001.
Saurina Salas. “¿Existe alisamiento del beneficio en las cajas de ahorros españolas?”.
Moneda y Credito, No. 209. 1999.
Pérez Ramírez. “Contabilidad Bancaria”. McGraw Hill.
Martínez Méndez (1991).
Greenawalt y Sinkey. “Income Smoothing”, (1988).
Wetmore y Brick “Income Smoothing in the Banking Sector” (1994).
Teoh, Welch & Wong “Income Smoothing” (1998).
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Harold A. Vásquez
Variables del Modelo.
CALCULO
VARIABLE
DINSit
Dotación neta a insolvencias* / Total de Activo
*Dotación neta a insolvencias = dotaciones brutas a insolvencias +
amortizaciones a insolvencias – recuperaciones de fondos de
insolvencias – activos en suspenso recuperados
RMORit
Total inversión dudosa / Total inversión crediticia
IBEX35t
Datos de cierre anuales de índice IBEX-35 de la bolsa de Madrid.
CSAit
Total de créditos / Total de Activo
AAMit
Amortización y saneamientos de activos materiales o inmateriales /
Total de Activo
MEXit
Margen de Explotación* / Total de Activo
*M.E. = intereses y rendimientos asimilados + rendimientos de cartera
de renta variable + comisiones percibidas – comisiones pagadas –
gastos generales (sin incluir dotaciones a pensiones) – amortización de
activos.
EXTRAit
(Beneficio por operaciones financieras – pérdidas por operaciones
financieras – saneamientos a inmovilizaciones financieras + beneficios
extraordinarios – quebrantos extraordinarios) / Total de Activo
RDOTit
Resto de dotaciones / Total de Activo
RPROit
Recursos Propios* / Total de Activo
*R.P = fondo de dotación + reservas +/- beneficio (pérdidas) de
ejercicios anteriores +/- beneficios (pérdidas) de ejercicio corriente.
TAMit
Total de Activo banco i / Total de Activo todos los bancos
α
Constante del modelo
ε
Variable aleatoria o perturbación estocástica.