El efecto en el costo de capital de las
principales empresas colombianas
listadas en el índice bursátil COLCAP,
tras la adopción de las Normas
Internacionales de Información
Financiera
Miguel-Ángel Laverde-Sarmiento
miguellaverde@usantotomas.edu.co
Universidad Santo Tomás
Juan-Carlos Lezama-Palomino
juanlezama@usantotomas.edu.co
Universidad Santo Tomás
Jorge-Fernando García-Carrillo
jorge.garciac@usantotomas.edu.co
Universidad Santo Tomás
Iván-Camilo Montoya-Valencia
ivanmontoya@usantotomas.edu.co
Universidad Santo Tomás
Edgar-Alejandro Pérez-Castro
edgarperezc@usantotomas.edu.co
Universidad Santo Tomás
Laverde-Sarmiento, M., Lezama-Palomino. J.,
García-Carrillo, J., Montoya-Valencia, I. y
Pérez-Castro, E. (2019). El efecto en el costo
de capital de las principales empresas
colombianas listadas en el índice bursátil
COLCAP, tras la adopción de las Normas
Internacionales de Información Financiera.
Contaduría Universidad de Antioquia, 74, 153-.170
Doi: https://doi.org/10.17533/udea.rc.n74a07
principales empresas colombianas
listadas en el índice bursátil COLCAP,
tras la adopción de las Normas
Internacionales de Información
Financiera
Miguel-Ángel Laverde-Sarmiento
miguellaverde@usantotomas.edu.co
Universidad Santo Tomás
Juan-Carlos Lezama-Palomino
juanlezama@usantotomas.edu.co
Universidad Santo Tomás
Jorge-Fernando García-Carrillo
jorge.garciac@usantotomas.edu.co
Universidad Santo Tomás
Iván-Camilo Montoya-Valencia
ivanmontoya@usantotomas.edu.co
Universidad Santo Tomás
Edgar-Alejandro Pérez-Castro
edgarperezc@usantotomas.edu.co
Universidad Santo Tomás
Laverde-Sarmiento, M., Lezama-Palomino. J.,
García-Carrillo, J., Montoya-Valencia, I. y
Pérez-Castro, E. (2019). El efecto en el costo
de capital de las principales empresas
colombianas listadas en el índice bursátil
COLCAP, tras la adopción de las Normas
Internacionales de Información Financiera.
Contaduría Universidad de Antioquia, 74, 153-.170
Doi: https://doi.org/10.17533/udea.rc.n74a07
El efecto en el costo de capital de las principales empresas colombianas listadas en el índice bursátil
COLCAP, tras la adopción de las Normas Internacionales de Información Financiera
Resumen: El costo de capital se entiende como la rentabilidad esperada sobre la inversión realizada en la
empresa por parte de los inversionistas (Besley, Brigham, y Gomez, 2001), este indicador se puede ver afectado
por el cambio de estándares contables. Es por esto que el objetivo de la investigación es identificar el efecto
en el costo de capital de las principales empresas colombianas listadas en el índice bursátil COLCAP, tras la
adopción de las Normas Internacionales de Información Financiera (IFRS), por medio del análisis de diferentes
empresas entre el 2009 y 2017, a través de los modelos Mínimos Cuadrados Generalizados Factibles (FGLS) y
con Error Estándar Corregido en el Panel (PCSE), tomando información calculada bajo el estándar contable
local y el internacional. Se evidencia que el implementar las IFRS, no genera un efecto significativo en el costo
de capital, a diferencia de variables como el endeudamiento, el margen operacional, el ROE y el crecimiento
de las empresas. Igualmente, se concluye que a nivel general la normativa contable inicial y la posterior son
indiferentes para el cálculo del costo de capital, sin embargo, a nivel particular esta implementación hizo que
algunas variables específicas si tuvieran efecto.
Palabras claves: Costo de Capital, estructura financiera, CAPM, Datos panel, FGLS, PCSE.
The effect on the capital cost of the main Colombian companies listed on the COLCAP stock index after
the adoption of International Financial Reporting Standards
Abstract: Capital cost is understood as the expected returns on investments made in the company by investors
(Besley, Brigham, y Gomez, 2001). This indicator can be affected by the change in accounting standards. The
aim of this research is to identify the effect on the capital cost of the main Colombian companies listed on the
COLCAP stock index after the adoption of International Financial Reporting Standards (IFRS). This is done by
analyzing different companies between 2009 and 2017 through Feasible Generalized Least Squares (FGLS) and
Panel-Corrected Standard Error (PCSE), with information calculated under local and international accounting
standards. It is evidenced that implementing IFRS does not generate a significant effect on capital cost, unlike
variables such as indebtedness, operating margin, ROE and company growth. Similarly, it is concluded that at
general level, both the initial and subsequent accounting standards are indifferent for calculating capital cost;
however, at particular level, this implementation caused some specific variables to have effect.
Keywords: Capital cost, financial structure, CAPM, panel data, FGLS, PCSE.
L’impact de l’adoption des Normes Internationales d’Information Financière sur les entreprises
colombiennes figurant dans l’indice boursier COLCAP
Résumé : Le coût du capital est entendu comme la rentabilité attendue sur l’investissement fait par les investisseurs
dans l’entreprise (Besley, Brigham y Gómez, 2001). Cet indicateur peut être affecté par le changement des
normes comptables. Ainsi, le but de cette étude est d’identifier l’effet sur le coût des capitaux des principales
intreprises colombiennes figurant dans l’indice boursier COLCAP après l’adoption des Normes Internationales
d’Information Financière (IFRS), grâce à l’analyse faite sur plusieurs entreprises entre 2009 et 2017, au moyen
de la méthode des moindres carrés généralisés factibles (MCGF) accompagnée des erreurs-type corrigés par
panel (PCSE), en prennant l’information calculée sous les normes comptable nationale et internationale. On
constate que la mise en place des IFRS n’a pas un impact important sur le coût du capital, contrairement
à des variables telles que l’endettement, la marge d’exploitation, le return on equity (ROE) et la croissance
des entreprises. De même, il est conclu que, de facón générale, la norme comptable utilisée précédement est
différente de la postérieure en ce qui concerne le calcul du coût du capital. Néanmoins, de façon particulière,
cette mise en œuvre a fait que certains variables spécifiques aient de l’effet.
Mots-clés: coût du capital, structure financière, données de panel, MEDAF, MCGF, PCSE.
O Efeito no Custo de Capital das principais empresas colombianas listadas no Índice da Bolsa de Valores
COLCAP, após a adoção das Normas Internacionais de Informação Financeira.
Resumo: Entende-se o Custo de Capital como a rentabilidade esperada sobre a inversão realizada na empresa
por parte dos inversionistas (Besley, Brigham y Gomez, 2001), este indicador pode-se ver alterado pela
mudança de padrões contábeis. É por isso que o objetivo desta pesquisa é identificar o efeito no Custo de
Capital das principais empresas colombianas listadas no Índice da Bolsa de Valores COLCAP, após a adoção
das Normas Internacionais de Informação Financeira (IFRS), mediante a análise de diversas empresas entre
o ano 2009 e o ano 2017, através dos Métodos de Mínimos Quadrados Generalizados Factíveis (FGLS) e com
o Desvio Padrão Corrigido no Painel (PCSE), pegando informação calculada sob o padrão contábil local e o
internacional. Evidencia-se que a implementação das IFRS, não ocasiona um efeito significativo no Custo de
Capital, diferentemente das variáveis como o endividamento, margem operacional, o ROE e o crescimento das
empresas. Assim também se conclui que no geral, a normativa contábil inicial e a posterior são indiferentes
para o cálculo do Custo de Capital; porém, a um nível particular esta implementação fez que algumas variáveis
específicas tivessem efeito.
Palavras chave: Custo de Capital, estrutura financeira, CAPM, Dados Painel, FGLS, PCSE.
COLCAP, tras la adopción de las Normas Internacionales de Información Financiera
Resumen: El costo de capital se entiende como la rentabilidad esperada sobre la inversión realizada en la
empresa por parte de los inversionistas (Besley, Brigham, y Gomez, 2001), este indicador se puede ver afectado
por el cambio de estándares contables. Es por esto que el objetivo de la investigación es identificar el efecto
en el costo de capital de las principales empresas colombianas listadas en el índice bursátil COLCAP, tras la
adopción de las Normas Internacionales de Información Financiera (IFRS), por medio del análisis de diferentes
empresas entre el 2009 y 2017, a través de los modelos Mínimos Cuadrados Generalizados Factibles (FGLS) y
con Error Estándar Corregido en el Panel (PCSE), tomando información calculada bajo el estándar contable
local y el internacional. Se evidencia que el implementar las IFRS, no genera un efecto significativo en el costo
de capital, a diferencia de variables como el endeudamiento, el margen operacional, el ROE y el crecimiento
de las empresas. Igualmente, se concluye que a nivel general la normativa contable inicial y la posterior son
indiferentes para el cálculo del costo de capital, sin embargo, a nivel particular esta implementación hizo que
algunas variables específicas si tuvieran efecto.
Palabras claves: Costo de Capital, estructura financiera, CAPM, Datos panel, FGLS, PCSE.
The effect on the capital cost of the main Colombian companies listed on the COLCAP stock index after
the adoption of International Financial Reporting Standards
Abstract: Capital cost is understood as the expected returns on investments made in the company by investors
(Besley, Brigham, y Gomez, 2001). This indicator can be affected by the change in accounting standards. The
aim of this research is to identify the effect on the capital cost of the main Colombian companies listed on the
COLCAP stock index after the adoption of International Financial Reporting Standards (IFRS). This is done by
analyzing different companies between 2009 and 2017 through Feasible Generalized Least Squares (FGLS) and
Panel-Corrected Standard Error (PCSE), with information calculated under local and international accounting
standards. It is evidenced that implementing IFRS does not generate a significant effect on capital cost, unlike
variables such as indebtedness, operating margin, ROE and company growth. Similarly, it is concluded that at
general level, both the initial and subsequent accounting standards are indifferent for calculating capital cost;
however, at particular level, this implementation caused some specific variables to have effect.
Keywords: Capital cost, financial structure, CAPM, panel data, FGLS, PCSE.
L’impact de l’adoption des Normes Internationales d’Information Financière sur les entreprises
colombiennes figurant dans l’indice boursier COLCAP
Résumé : Le coût du capital est entendu comme la rentabilité attendue sur l’investissement fait par les investisseurs
dans l’entreprise (Besley, Brigham y Gómez, 2001). Cet indicateur peut être affecté par le changement des
normes comptables. Ainsi, le but de cette étude est d’identifier l’effet sur le coût des capitaux des principales
intreprises colombiennes figurant dans l’indice boursier COLCAP après l’adoption des Normes Internationales
d’Information Financière (IFRS), grâce à l’analyse faite sur plusieurs entreprises entre 2009 et 2017, au moyen
de la méthode des moindres carrés généralisés factibles (MCGF) accompagnée des erreurs-type corrigés par
panel (PCSE), en prennant l’information calculée sous les normes comptable nationale et internationale. On
constate que la mise en place des IFRS n’a pas un impact important sur le coût du capital, contrairement
à des variables telles que l’endettement, la marge d’exploitation, le return on equity (ROE) et la croissance
des entreprises. De même, il est conclu que, de facón générale, la norme comptable utilisée précédement est
différente de la postérieure en ce qui concerne le calcul du coût du capital. Néanmoins, de façon particulière,
cette mise en œuvre a fait que certains variables spécifiques aient de l’effet.
Mots-clés: coût du capital, structure financière, données de panel, MEDAF, MCGF, PCSE.
O Efeito no Custo de Capital das principais empresas colombianas listadas no Índice da Bolsa de Valores
COLCAP, após a adoção das Normas Internacionais de Informação Financeira.
Resumo: Entende-se o Custo de Capital como a rentabilidade esperada sobre a inversão realizada na empresa
por parte dos inversionistas (Besley, Brigham y Gomez, 2001), este indicador pode-se ver alterado pela
mudança de padrões contábeis. É por isso que o objetivo desta pesquisa é identificar o efeito no Custo de
Capital das principais empresas colombianas listadas no Índice da Bolsa de Valores COLCAP, após a adoção
das Normas Internacionais de Informação Financeira (IFRS), mediante a análise de diversas empresas entre
o ano 2009 e o ano 2017, através dos Métodos de Mínimos Quadrados Generalizados Factíveis (FGLS) e com
o Desvio Padrão Corrigido no Painel (PCSE), pegando informação calculada sob o padrão contábil local e o
internacional. Evidencia-se que a implementação das IFRS, não ocasiona um efeito significativo no Custo de
Capital, diferentemente das variáveis como o endividamento, margem operacional, o ROE e o crescimento das
empresas. Assim também se conclui que no geral, a normativa contábil inicial e a posterior são indiferentes
para o cálculo do Custo de Capital; porém, a um nível particular esta implementação fez que algumas variáveis
específicas tivessem efeito.
Palavras chave: Custo de Capital, estrutura financeira, CAPM, Dados Painel, FGLS, PCSE.
L
Cont. udea (enero-junio), pp. 153-170. © Universidad de Antioquia-2019.
El efecto en el costo de capital de las principales
empresas colombianas listadas en el índice
bursátil COLCAP, tras la adopción de las Normas
Internacionales de Información Financiera
Miguel-Ángel Laverde-Sarmiento, Juan-Carlos Lezama-Palomino,
Jorge-Fernando García-Carrillo, Iván-Camilo Montoya-Valencia y
Edgar-Alejandro Pérez-Castro
Doi: https://doi.org/10.17533/udea.rc.n74a07
Primera versión recibida en abril de 2019 - Versión final aceptada en junio de 2019
I. Introducción
as Normas Internacionales de Información Financiera (NIIF-IFRS) se han
implementado a lo largo del tiempo en 120 países (American Institute of
Certified Public Accountants, 2019). En Colombia este proceso se ha realizado
en lo corrido de la última década, lo cual ha generado retos en la elaboración
y en el análisis de la información contable y financiera; esto lo ratifican Byard,
Li, y Yu (2011) al afirmar que al cambiar a un estándar contable internacional
se evidencia una evolución de las herramientas de decisión que puede traer
modificaciones, específicamente a los estados financieros.
Aunque con las IFRS mejora la información financiera en temas de
presentación, transparencia y comparabilidad (Bae, Tan, y Welker, 2008), es
importante tener presente otras afectaciones de la aplicación de este estándar,
debido a que puede reducir la calidad de los informes financieros, generar una
volatilidad en los resultados o una disminución en la fiabilidad de la información
para la toma de decisiones (Ball, 2006); por tal motivo, es necesario indagar
diferentes variables que puedan ser afectadas.
Una de estas variables puede ser la del costo de capital, la cual hace
referencia a la tasa de retorno requerida de la inversión de una entidad
que refleja el valor de los instrumentos a largo plazo (Munteanu L. , 2011).
Adicionalmente, este indicador es importante, debido a que pueden determinar
el costo de oportunidad del capital de las empresas y los inversionistas
(Valderrama, Díez, y Gaitán, 2011), de este modo se debe tener en cuenta que
Cont. udea (enero-junio), pp. 153-170. © Universidad de Antioquia-2019.
El efecto en el costo de capital de las principales
empresas colombianas listadas en el índice
bursátil COLCAP, tras la adopción de las Normas
Internacionales de Información Financiera
Miguel-Ángel Laverde-Sarmiento, Juan-Carlos Lezama-Palomino,
Jorge-Fernando García-Carrillo, Iván-Camilo Montoya-Valencia y
Edgar-Alejandro Pérez-Castro
Doi: https://doi.org/10.17533/udea.rc.n74a07
Primera versión recibida en abril de 2019 - Versión final aceptada en junio de 2019
I. Introducción
as Normas Internacionales de Información Financiera (NIIF-IFRS) se han
implementado a lo largo del tiempo en 120 países (American Institute of
Certified Public Accountants, 2019). En Colombia este proceso se ha realizado
en lo corrido de la última década, lo cual ha generado retos en la elaboración
y en el análisis de la información contable y financiera; esto lo ratifican Byard,
Li, y Yu (2011) al afirmar que al cambiar a un estándar contable internacional
se evidencia una evolución de las herramientas de decisión que puede traer
modificaciones, específicamente a los estados financieros.
Aunque con las IFRS mejora la información financiera en temas de
presentación, transparencia y comparabilidad (Bae, Tan, y Welker, 2008), es
importante tener presente otras afectaciones de la aplicación de este estándar,
debido a que puede reducir la calidad de los informes financieros, generar una
volatilidad en los resultados o una disminución en la fiabilidad de la información
para la toma de decisiones (Ball, 2006); por tal motivo, es necesario indagar
diferentes variables que puedan ser afectadas.
Una de estas variables puede ser la del costo de capital, la cual hace
referencia a la tasa de retorno requerida de la inversión de una entidad
que refleja el valor de los instrumentos a largo plazo (Munteanu L. , 2011).
Adicionalmente, este indicador es importante, debido a que pueden determinar
el costo de oportunidad del capital de las empresas y los inversionistas
(Valderrama, Díez, y Gaitán, 2011), de este modo se debe tener en cuenta que
156 Laverde-Sarmiento, M., Lezama-Palomino, J., García-Carrillo, J., Montoya-Valencia, I y Pérez-Castro, A.
Laverde, M., Lezama, J., García, J., Montoya, I., Pérez, E. El efecto en el costo de capital...
este indicador puede verse afectado por diferentes variables como, la tasa de
interés, el salario, el precio de bienes de capital, la depreciación, los impuestos,
los subsidios y los aranceles (Valderrama, Díez, y Gaitán, 2011).
Dentro de las principales herramientas utilizadas para calcular esta variables,
se encuentra el modelo CAPM (Capital Asset Pricing Model) el cual tiene un gran
desarrollo a lo largo de la historia a través de los postulados de Markowitz
(1952), Sharpe (1964), Litner (1965), Mossin (1966) y Jensen, Black, y Scholes
(1972), el cual se calcula teniendo en cuenta el enfoque de mercados en estado
de competencia perfecta y se asume una relación directa entre el costo y el
riesgo de la inversión.
Debido a lo anterior, esta investigación pretende analizar el efecto que
tiene la implementación de las IFRS en el costo del capital de las principales
empresas del índice bursátil COLCAP en Colombia. Para cumplir este propósito,
inicialmente se realiza una revisión literaria sobre los referentes teóricos y los
trabajos que se han realizado con un enfoque similar. A partir de esta revisión
literaria se selecciona un modelo para medir el efecto de las IFRS sobre el costo
del capital en las principales empresas que conforman el índice COLCAP desde
los años 2009 al 2017, para esto se identifican algunas variables financieras que
afectan el costo de capital, luego, a través del modelo CAPM se estima el valor
de la variable dependiente. Posteriormente, se ejecuta el modelo y se hacen
unas pruebas de especificidad y, por último, se determinan los resultados y
conclusiones del trabajo.
II. Revisión literaria
El objetivo de la teoría financiera relacionada con el costo de capital es la
de identificar una estructura óptima de financiación propia para las entidades,
esta se divide en tres grandes enfoques: el primero es el teorema de Modigliani-
Miller (1958) en el cual identifica que el valor del capital de una entidad en un
mercado determinado, suponiendo una ausencia de costos de transacción de
liquidación, impuestos y asimetrías de información, le es indiferente financiarse
por medio de terceros o de recursos propios (Tenjo, López, y Zamudio, 2006).
El segundo hace referencia a la teoría del portafolio, la cual se enfoca en
elaborar una metodología para la selección de un portafolio de inversión,
teniendo en cuenta valores futuros esperados, la maximización del retorno
y la minimización de los riesgos (Markowitz, 1952) y por último el enfoque
del mercado de capitales, el cual estudia la valoración de las inversiones
y la determinación de los precios, lo cual es la base teórica del modelo de
valoración de activos financieros (de ahora en adelante CAPM por sus siglas
en inglés) (Lucas, 1984) estos enfoques evidencian la importancia que le dan
diferentes autores, a la identificación de las variables que pueden afectar la
rentabilidad de una inversión, como en el caso de este estudio, el cual pretende
Laverde, M., Lezama, J., García, J., Montoya, I., Pérez, E. El efecto en el costo de capital...
este indicador puede verse afectado por diferentes variables como, la tasa de
interés, el salario, el precio de bienes de capital, la depreciación, los impuestos,
los subsidios y los aranceles (Valderrama, Díez, y Gaitán, 2011).
Dentro de las principales herramientas utilizadas para calcular esta variables,
se encuentra el modelo CAPM (Capital Asset Pricing Model) el cual tiene un gran
desarrollo a lo largo de la historia a través de los postulados de Markowitz
(1952), Sharpe (1964), Litner (1965), Mossin (1966) y Jensen, Black, y Scholes
(1972), el cual se calcula teniendo en cuenta el enfoque de mercados en estado
de competencia perfecta y se asume una relación directa entre el costo y el
riesgo de la inversión.
Debido a lo anterior, esta investigación pretende analizar el efecto que
tiene la implementación de las IFRS en el costo del capital de las principales
empresas del índice bursátil COLCAP en Colombia. Para cumplir este propósito,
inicialmente se realiza una revisión literaria sobre los referentes teóricos y los
trabajos que se han realizado con un enfoque similar. A partir de esta revisión
literaria se selecciona un modelo para medir el efecto de las IFRS sobre el costo
del capital en las principales empresas que conforman el índice COLCAP desde
los años 2009 al 2017, para esto se identifican algunas variables financieras que
afectan el costo de capital, luego, a través del modelo CAPM se estima el valor
de la variable dependiente. Posteriormente, se ejecuta el modelo y se hacen
unas pruebas de especificidad y, por último, se determinan los resultados y
conclusiones del trabajo.
II. Revisión literaria
El objetivo de la teoría financiera relacionada con el costo de capital es la
de identificar una estructura óptima de financiación propia para las entidades,
esta se divide en tres grandes enfoques: el primero es el teorema de Modigliani-
Miller (1958) en el cual identifica que el valor del capital de una entidad en un
mercado determinado, suponiendo una ausencia de costos de transacción de
liquidación, impuestos y asimetrías de información, le es indiferente financiarse
por medio de terceros o de recursos propios (Tenjo, López, y Zamudio, 2006).
El segundo hace referencia a la teoría del portafolio, la cual se enfoca en
elaborar una metodología para la selección de un portafolio de inversión,
teniendo en cuenta valores futuros esperados, la maximización del retorno
y la minimización de los riesgos (Markowitz, 1952) y por último el enfoque
del mercado de capitales, el cual estudia la valoración de las inversiones
y la determinación de los precios, lo cual es la base teórica del modelo de
valoración de activos financieros (de ahora en adelante CAPM por sus siglas
en inglés) (Lucas, 1984) estos enfoques evidencian la importancia que le dan
diferentes autores, a la identificación de las variables que pueden afectar la
rentabilidad de una inversión, como en el caso de este estudio, el cual pretende
157Contaduría Universidad de Antioquia – No. 74. Medellín, enero-junio 2019
identificar, la implicación de la implementación de un nuevo marco normativo
contable.
Una de estas variables es la del Costo de Capital la cual está definida como
la rentabilidad promedio que los capitalistas esperan sobre su inversión en
una empresa específica, es decir, el valor de los fondos que debe ofrecer una
entidad para atraer inversionistas (Besley, Brigham, y Gomez, 2001) , Weston
(1963) lo define como el porcentaje de descuento que se otorga a una inversión
y Weston, Brigham, y Mont (1987) mencionan que para realizar factores de
producción se requiere de un costo específico, que en términos de inversión se
le conoce como costo de capital.
En este estudio la variable dependiente es la anteriormente mencionada, la
cual se calcula tomando como referencia el modelo CAPM, el cual se utiliza para
estimar el retorno esperado de una inversión, teniendo en cuenta un riesgo
determinado, este modelo está referenciado por Gordon y Shapiro (1956),
Gordon (1997), Ohlson–Juettner (2005), y Brealey, S., y F (2010), este modelo
es el más utilizado, y es el de más fácil aplicación, sin embargo presenta
limitaciones, como lo es la estimación de la tasa libre de riesgo, el cálculo
del beta y en algunos casos la determinación de la variable proxy de otros
mercados para determinar la prima de riesgo (Botosan C. A., 2006).
Por otro lado Farfán (2010) menciona que la información contable a inicio de
los años setenta, pasó de tener un enfoque patrimonial para los inversionistas,
a uno relacionado con el paradigma de la utilidad de información, el cual se
enfoca en la toma de decisiones a múltiples usuarios. Esto está fundamentado
en el enfoque pragmático de Hendriksen y Fernandez (1981) en el cual se
observa que la utilidad es la base para una interpretación correcta de la
información contable; por otro lado Belkaoui (1993) señala que la contabilidad
debe cumplir con el paradigma de la utilidad de la decisión, la cual señala que
los datos contables deben tener capacidad de predicción y esto los hace útiles
para la toma de decisiones. Es así que el objetivo de la información financiera
ha sido el de buscar reducir la asimetría de la información de los diferentes
usuarios.
Adicionalmente Munteanu (2011), Lambert, Leuz, y Verrechia (2007), Foster
(2013), Botosan (1997), Diamond y Verrecchia (1991) y Urquiza, Navarro, y
Trombetta (2012) están de acuerdo en que, al aumentar la propagación de la
información, se reduce el costo de capital, debido a que aumenta la confianza
por parte de los inversionistas, disminuye los costos de transacción y aumenta
el intereses de otros posibles inversores. Adicionalmente estos factores
disminuyen la asimetría de la información y refuerzan el paradigma de la
utilidad contable. Por lo tanto, este trabajo busca identificar si la aplicación de
un nuevo marco contable afecta en el costo de capital y de esta forma afectar la
utilidad y la asimetría de la información contable
identificar, la implicación de la implementación de un nuevo marco normativo
contable.
Una de estas variables es la del Costo de Capital la cual está definida como
la rentabilidad promedio que los capitalistas esperan sobre su inversión en
una empresa específica, es decir, el valor de los fondos que debe ofrecer una
entidad para atraer inversionistas (Besley, Brigham, y Gomez, 2001) , Weston
(1963) lo define como el porcentaje de descuento que se otorga a una inversión
y Weston, Brigham, y Mont (1987) mencionan que para realizar factores de
producción se requiere de un costo específico, que en términos de inversión se
le conoce como costo de capital.
En este estudio la variable dependiente es la anteriormente mencionada, la
cual se calcula tomando como referencia el modelo CAPM, el cual se utiliza para
estimar el retorno esperado de una inversión, teniendo en cuenta un riesgo
determinado, este modelo está referenciado por Gordon y Shapiro (1956),
Gordon (1997), Ohlson–Juettner (2005), y Brealey, S., y F (2010), este modelo
es el más utilizado, y es el de más fácil aplicación, sin embargo presenta
limitaciones, como lo es la estimación de la tasa libre de riesgo, el cálculo
del beta y en algunos casos la determinación de la variable proxy de otros
mercados para determinar la prima de riesgo (Botosan C. A., 2006).
Por otro lado Farfán (2010) menciona que la información contable a inicio de
los años setenta, pasó de tener un enfoque patrimonial para los inversionistas,
a uno relacionado con el paradigma de la utilidad de información, el cual se
enfoca en la toma de decisiones a múltiples usuarios. Esto está fundamentado
en el enfoque pragmático de Hendriksen y Fernandez (1981) en el cual se
observa que la utilidad es la base para una interpretación correcta de la
información contable; por otro lado Belkaoui (1993) señala que la contabilidad
debe cumplir con el paradigma de la utilidad de la decisión, la cual señala que
los datos contables deben tener capacidad de predicción y esto los hace útiles
para la toma de decisiones. Es así que el objetivo de la información financiera
ha sido el de buscar reducir la asimetría de la información de los diferentes
usuarios.
Adicionalmente Munteanu (2011), Lambert, Leuz, y Verrechia (2007), Foster
(2013), Botosan (1997), Diamond y Verrecchia (1991) y Urquiza, Navarro, y
Trombetta (2012) están de acuerdo en que, al aumentar la propagación de la
información, se reduce el costo de capital, debido a que aumenta la confianza
por parte de los inversionistas, disminuye los costos de transacción y aumenta
el intereses de otros posibles inversores. Adicionalmente estos factores
disminuyen la asimetría de la información y refuerzan el paradigma de la
utilidad contable. Por lo tanto, este trabajo busca identificar si la aplicación de
un nuevo marco contable afecta en el costo de capital y de esta forma afectar la
utilidad y la asimetría de la información contable
158 Laverde-Sarmiento, M., Lezama-Palomino, J., García-Carrillo, J., Montoya-Valencia, I y Pérez-Castro, A.
Laverde, M., Lezama, J., García, J., Montoya, I., Pérez, E. El efecto en el costo de capital...
Asimismo, con la finalidad de tener un marco de referencia, en la tabla 1 se
muestran los diferentes estudios similares a esta investigación, en los cuales se
puede apreciar, que la mayoría, identifican una reducción del costo de capital
al aplicar las IFRS. En relación con los países europeos existe una cantidad
considerable de investigaciones, que analizan el efecto en el costo de capital
y el resultado depende no sólo del tipo de empresa objeto de estudio, sino
que además de factores externos que se relacionan con el riesgo. En cambio,
en investigaciones de países latinoamericanos no son abundantes y se han
desarrollado principalmente en Brasil. En esta revisión no se evidenció trabajos
similares en Colombia por lo cual hace que el desarrollo de este documento sea
una contribución empírica a los trabajos que se han realizado en el mundo.
Tabla 1: Síntesis del estado del arte
Periodo de Modelo de
efecto
Fuente: Elaboración propia
Autor Año Región estudio medición del Conclusiones
Góis, de Lima, de
Sousa, y Malacrida
(2018) 31 Países al
rededor del
mundo
2002–2007 Mínimos
cuadrados
ordinarios
Reducción del costo de capital
Persakis y Latridis (2017) Zona Euro y
países Asiáticos
2000-2014 Regresión
lineal
Se encontró una asociación
negativa
Agustin (2016) 31 Europa
América y Asia
2007-2011 Regresión de
datos panel
No hay evidencia que exista un
impacto positivo
Houqe, Monem,
y Zijl
(2016) Nueza Zelanda 2003-2008 Regresión Reducción del costo de capital
Silva, Augusto, y
Costa
(2016) Brasil 1998-2004 Regresión con
datos panel
No afecta estadísticamente al
costo de capital
Gatsios, Da Silva,
Ambrozini, Neto,
y Lima
(2016) Brasil 2004-2013 Diferencias en
diferencias
Reducción del costo de capital
Kim, Shi, y Zhou, (2014) 34 Países al
rededor del
mundo
1998-2004 Regresión Reducción del costo de
capital principalmente en las
que tienen una estructura
económica débil.
Grabinski, Kedzior,
y Krasodomska
(2014) Polonia 2002-2013 Análisis
estadístico
Reducción del costo de capital
Ionaşcu, Ionaşcu,
Sâcârin, y Minu,
(2014) Rumania 1990-2014 Análisis
estadístico
Reducción del costo de capital
Li (2010) Unión Europea 1995-2006 Diferencias en
diferencias
Reducción del costo de capital,
depende fuerte marco legal
Daske, Hail, Leuz,
y Verdi
(2008) 26 países
alrededor del
mundo
2001-2005 Datos Panel Reducción del costo de capital
antes de la adopción
Lee, Walker, y
Christensen
(2008) Europa 1995-2006 Regresión
Lineal
No afecta estadísticamente al
costo de capital
Laverde, M., Lezama, J., García, J., Montoya, I., Pérez, E. El efecto en el costo de capital...
Asimismo, con la finalidad de tener un marco de referencia, en la tabla 1 se
muestran los diferentes estudios similares a esta investigación, en los cuales se
puede apreciar, que la mayoría, identifican una reducción del costo de capital
al aplicar las IFRS. En relación con los países europeos existe una cantidad
considerable de investigaciones, que analizan el efecto en el costo de capital
y el resultado depende no sólo del tipo de empresa objeto de estudio, sino
que además de factores externos que se relacionan con el riesgo. En cambio,
en investigaciones de países latinoamericanos no son abundantes y se han
desarrollado principalmente en Brasil. En esta revisión no se evidenció trabajos
similares en Colombia por lo cual hace que el desarrollo de este documento sea
una contribución empírica a los trabajos que se han realizado en el mundo.
Tabla 1: Síntesis del estado del arte
Periodo de Modelo de
efecto
Fuente: Elaboración propia
Autor Año Región estudio medición del Conclusiones
Góis, de Lima, de
Sousa, y Malacrida
(2018) 31 Países al
rededor del
mundo
2002–2007 Mínimos
cuadrados
ordinarios
Reducción del costo de capital
Persakis y Latridis (2017) Zona Euro y
países Asiáticos
2000-2014 Regresión
lineal
Se encontró una asociación
negativa
Agustin (2016) 31 Europa
América y Asia
2007-2011 Regresión de
datos panel
No hay evidencia que exista un
impacto positivo
Houqe, Monem,
y Zijl
(2016) Nueza Zelanda 2003-2008 Regresión Reducción del costo de capital
Silva, Augusto, y
Costa
(2016) Brasil 1998-2004 Regresión con
datos panel
No afecta estadísticamente al
costo de capital
Gatsios, Da Silva,
Ambrozini, Neto,
y Lima
(2016) Brasil 2004-2013 Diferencias en
diferencias
Reducción del costo de capital
Kim, Shi, y Zhou, (2014) 34 Países al
rededor del
mundo
1998-2004 Regresión Reducción del costo de
capital principalmente en las
que tienen una estructura
económica débil.
Grabinski, Kedzior,
y Krasodomska
(2014) Polonia 2002-2013 Análisis
estadístico
Reducción del costo de capital
Ionaşcu, Ionaşcu,
Sâcârin, y Minu,
(2014) Rumania 1990-2014 Análisis
estadístico
Reducción del costo de capital
Li (2010) Unión Europea 1995-2006 Diferencias en
diferencias
Reducción del costo de capital,
depende fuerte marco legal
Daske, Hail, Leuz,
y Verdi
(2008) 26 países
alrededor del
mundo
2001-2005 Datos Panel Reducción del costo de capital
antes de la adopción
Lee, Walker, y
Christensen
(2008) Europa 1995-2006 Regresión
Lineal
No afecta estadísticamente al
costo de capital
159Contaduría Universidad de Antioquia – No. 74. Medellín, enero-junio 2019
III. Metodología
Para medir el efecto de las IFRS sobre el costo del capital se plantea la
siguiente hipótesis de investigación:
H0 La adopción de las IFRS afectó el Costo esperado de capital de las
principales empresas del índice COLCAP
Para dar respuesta a esta hipótesis, se determinó utilizar las primeras nueve
empresas con mayor participación en el índice COLCAP a 31 de diciembre de
20171, debido a que son las empresas más grandes y representativas de la bolsa
de valores colombiana, al poseer el 80% del comportamiento del mercado. Al ser
un mercado bursátil pequeño el número de empresas son limitadas, por lo cual
este trabajo no es representativo para la economía, pero si son empresas de
referencia para el mercado de valores en la cual está orientada las IFRS (2018).
En la Tabla 2 se señala las empresas objeto de investigación.
Tabla 2: empresas objeto de estudio que pertenecen al índice COLCAP
Empresa Acciones en el índice Colcap Participación
Bancolombia PFBCOLOM, BCOLOMBIA 18,8%
Grupo Sura GRUPOSURA, PFGRUPSURA 12,8%
Grupo Argos GRUPOARGOS, PFARGOS 10,0%
Ecopetrol ECOPETROL 9,0%
Grupo Nutresa NUTRESA 6,9%
Cementos Argos CEMARGOS, PFCEMARGOS 6,9%
Grupo Isa ISA 6,32%
Grupo Aval GRUPOAVAL, PFAVAL 6,1%
Grupo Éxito ÉXITO 3,3%
Otros 20,0%
Fuente: Elaboración propia con datos de la Bolsa de Valores de Colombia (BVC).
Para el desarrollo de esta investigación se utilizaron fuentes de información
públicas, en el caso de las empresas se consultaron los estados financieros
trimestrales publicados en el portal de la Superintendencia Financiera de
Colombia desde el año 2009 al 2017. También se consultaron los precios de
cierre de las acciones, el primer y último día del trimestre en el portal de la
Bolsa de Valores de Colombia.
Una de las variables a considerar en el estudio, es la del costo de capital, el
cual se define como el retorno esperado de un inversionista que invierte en la
empresa dado un nivel de riesgo es un valor no observable. Para calcularlo se
1 En esta investigación se excluyó la empresa Grupo Energía Bogotá ya que, al ser una entidad pública, la
aplicación de las normas internacionales fue diferente al sector privado, empezando que las normas que
aplicaron fueron las IPSAS lo que afecta considerablemente la valoración de los estados financieros.
III. Metodología
Para medir el efecto de las IFRS sobre el costo del capital se plantea la
siguiente hipótesis de investigación:
H0 La adopción de las IFRS afectó el Costo esperado de capital de las
principales empresas del índice COLCAP
Para dar respuesta a esta hipótesis, se determinó utilizar las primeras nueve
empresas con mayor participación en el índice COLCAP a 31 de diciembre de
20171, debido a que son las empresas más grandes y representativas de la bolsa
de valores colombiana, al poseer el 80% del comportamiento del mercado. Al ser
un mercado bursátil pequeño el número de empresas son limitadas, por lo cual
este trabajo no es representativo para la economía, pero si son empresas de
referencia para el mercado de valores en la cual está orientada las IFRS (2018).
En la Tabla 2 se señala las empresas objeto de investigación.
Tabla 2: empresas objeto de estudio que pertenecen al índice COLCAP
Empresa Acciones en el índice Colcap Participación
Bancolombia PFBCOLOM, BCOLOMBIA 18,8%
Grupo Sura GRUPOSURA, PFGRUPSURA 12,8%
Grupo Argos GRUPOARGOS, PFARGOS 10,0%
Ecopetrol ECOPETROL 9,0%
Grupo Nutresa NUTRESA 6,9%
Cementos Argos CEMARGOS, PFCEMARGOS 6,9%
Grupo Isa ISA 6,32%
Grupo Aval GRUPOAVAL, PFAVAL 6,1%
Grupo Éxito ÉXITO 3,3%
Otros 20,0%
Fuente: Elaboración propia con datos de la Bolsa de Valores de Colombia (BVC).
Para el desarrollo de esta investigación se utilizaron fuentes de información
públicas, en el caso de las empresas se consultaron los estados financieros
trimestrales publicados en el portal de la Superintendencia Financiera de
Colombia desde el año 2009 al 2017. También se consultaron los precios de
cierre de las acciones, el primer y último día del trimestre en el portal de la
Bolsa de Valores de Colombia.
Una de las variables a considerar en el estudio, es la del costo de capital, el
cual se define como el retorno esperado de un inversionista que invierte en la
empresa dado un nivel de riesgo es un valor no observable. Para calcularlo se
1 En esta investigación se excluyó la empresa Grupo Energía Bogotá ya que, al ser una entidad pública, la
aplicación de las normas internacionales fue diferente al sector privado, empezando que las normas que
aplicaron fueron las IPSAS lo que afecta considerablemente la valoración de los estados financieros.
160 Laverde-Sarmiento, M., Lezama-Palomino, J., García-Carrillo, J., Montoya-Valencia, I y Pérez-Castro, A.
Laverde, M., Lezama, J., García, J., Montoya, I., Pérez, E. El efecto en el costo de capital...
han propuesto diferentes metodologías;2 sin embargo, una de las formas más
utilizadas para estimarlo y que se utiliza en este trabajo es el modelo CAPM
(Brealey, S., y F., 2010). El cual se calcula de la siguiente manera:
ke = rf +β(rm - rf ) (1)
Donde:
ke: es el costo de capital de la empresa
rf : es la tasa libre de riesgo
β: es la beta apalancado de la empresa
(rm - rf ): es la prima por riesgo de mercado
Este modelo es usado para calcular una rentabilidad esperada, al realizarlo
con datos históricos pierde este propósito, aunque sigue siendo un buen
estimador del costo del capital pues se está utilizando datos reales y no
proyectados. Además, se debe tener en cuenta que el CAPM se debe ajustar a
países en desarrollo, pues los mercados no son perfectos, además existe poca
información o pocas empresas, esto hace que las betas no sean significativas
(Silva, Augusto, y Costa, 2016); para resolver estas limitación se usan betas
equivalentes del sector de la empresa de otros países como los de Estados
Unidos o los de países emergentes similares (Silva, Augusto, y Costa, 2016).
En este caso, para estimar las betas de cada empresa, dado sus limitaciones
para el cálculo, se utilizó como proxy las betas desapalancadas (unlevered) por
sector de los países emergentes y se incluye el apalancamiento de las empresas
objeto de estudio. Para este propósito, se consultó las betas de países
emergentes de las bases de Damodaran3 para los periodos 2009 al 20174, las
cuales son actualizadas al principio de año, pues esta información se derivada
de 102 naciones emergentes y más de 21000 empresas, incluida Colombia y las
empresas de estudio5,
2 Entre los más conocidos está el modelo de crecimiento de Gordon (Gordon y Shapiro, 1956), (Gordon J.,
1997), la ratio PEG (Easton, 2004) y el modelo de Modelo Ohlson–Juettner y sus variantes.
3 Dada la ausencia de información pública, Damodaran calcula información del mercado con fines académicos
(Damodaran, s.f.)
4 Se utilizó las betas de Estados Unidos en los años 2009 al 2010, pues la información disponible de las betas de
países emergentes es a partir del año 2011
5 Más información sobre las empresas y países que se basa el cálculo se puede consultar en el siguiente enlace:
http://www.stern.nyu.edu/~adamodar/pc/datasets/indname.xls
Laverde, M., Lezama, J., García, J., Montoya, I., Pérez, E. El efecto en el costo de capital...
han propuesto diferentes metodologías;2 sin embargo, una de las formas más
utilizadas para estimarlo y que se utiliza en este trabajo es el modelo CAPM
(Brealey, S., y F., 2010). El cual se calcula de la siguiente manera:
ke = rf +β(rm - rf ) (1)
Donde:
ke: es el costo de capital de la empresa
rf : es la tasa libre de riesgo
β: es la beta apalancado de la empresa
(rm - rf ): es la prima por riesgo de mercado
Este modelo es usado para calcular una rentabilidad esperada, al realizarlo
con datos históricos pierde este propósito, aunque sigue siendo un buen
estimador del costo del capital pues se está utilizando datos reales y no
proyectados. Además, se debe tener en cuenta que el CAPM se debe ajustar a
países en desarrollo, pues los mercados no son perfectos, además existe poca
información o pocas empresas, esto hace que las betas no sean significativas
(Silva, Augusto, y Costa, 2016); para resolver estas limitación se usan betas
equivalentes del sector de la empresa de otros países como los de Estados
Unidos o los de países emergentes similares (Silva, Augusto, y Costa, 2016).
En este caso, para estimar las betas de cada empresa, dado sus limitaciones
para el cálculo, se utilizó como proxy las betas desapalancadas (unlevered) por
sector de los países emergentes y se incluye el apalancamiento de las empresas
objeto de estudio. Para este propósito, se consultó las betas de países
emergentes de las bases de Damodaran3 para los periodos 2009 al 20174, las
cuales son actualizadas al principio de año, pues esta información se derivada
de 102 naciones emergentes y más de 21000 empresas, incluida Colombia y las
empresas de estudio5,
2 Entre los más conocidos está el modelo de crecimiento de Gordon (Gordon y Shapiro, 1956), (Gordon J.,
1997), la ratio PEG (Easton, 2004) y el modelo de Modelo Ohlson–Juettner y sus variantes.
3 Dada la ausencia de información pública, Damodaran calcula información del mercado con fines académicos
(Damodaran, s.f.)
4 Se utilizó las betas de Estados Unidos en los años 2009 al 2010, pues la información disponible de las betas de
países emergentes es a partir del año 2011
5 Más información sobre las empresas y países que se basa el cálculo se puede consultar en el siguiente enlace:
http://www.stern.nyu.edu/~adamodar/pc/datasets/indname.xls
161Contaduría Universidad de Antioquia – No. 74. Medellín, enero-junio 2019
Tabla 3: Betas Desapalancadas del sector de las empresas de estudio
Empresa Sector* 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Aval Bank (Money Center) 0,28 0,30 0,36 0,46 0,46 0,45 0,39 0,30 0,40
Bcolombia Bank (Money Center) 0,28 0,30 0,36 0,46 0,46 0,45 0,39 0,30 0,40
Cem_argos Construction Supplies 0,84 0,83 0,51 0,74 0,60 0,74 0,78 0,72 0,92
Ecopetrol Oil/Gas (Integrated) 0,56 0,60 0,71 1,01 0,92 1,02 1,05 0,79 0,86
EEB Power 0,63 0,65 0,34 0,52 0,50 0,49 0,53 0,46 0,57
Éxito Retail (General) 1,13 1,21 0,56 0,79 0,80 0,70 0,95 0,86 1,03
Grupoargos Construction Supplies 0,84 0,83 0,51 0,74 0,60 0,74 0,78 0,72 0,92
Isa Power 0,63 0,65 0,34 0,52 0,50 0,49 0,53 0,46 0,57
Nutresa Food Processing 0,69 0,72 0,47 0,71 0,62 0,58 0,70 0,62 0,71
Sura Diversified 0,57 0,68 0,48 0,64 0,53 0,65 0,52 0,40 0,48
*Para que la información sea consistente, la clasificación por sector es la misma que usa Damodaran para
las empresas colombianas.
Fuente: Elaboración propia con datos obtenido de Damodaran Online (s.f.)
Una vez obtenido las betas desapalancadas del sector se usa la siguiente
ecuación para determinar la beta apalancada de cada empresa por trimestre
(Damodaran, 2002):
(2)
Donde:
βproxy: es la beta desapalancada del sector
: es relación deuda sin el efecto del impuesto sobre patrimonio de la
empresa6.
t : es la tasa de impuesto.
Para determinar la tasa libre de riesgo, se utilizaron los Títulos de Tesorería
(TES) que estaban vigentes en el período de estudio, la información fue
consultada en el portal financiero del grupo AVAL, y para estimarlo se calculó
el promedio trimestral de la rentabilidad de los TES con vencimiento a junio de
2016, octubre de 2018, julio de 2020, mayo de 2022, julio de 2024 y agosto de
2026 para los años 2009 al 2017.
Para obtener la prima por riesgo de mercado, se utilizaron los datos
calculados por Damodaran para Colombia basado en el rating de Moody para los
años 2009 al 2017.
6 La información de la Deuda, Patrimonio y la tasa de impuesto se obtuvo de los estados financieros
de las empresas. Para la tasa de impuesto se estimó de acuerdo con la provisión del impuesto de
renta de cada empresa.
Tabla 3: Betas Desapalancadas del sector de las empresas de estudio
Empresa Sector* 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
Aval Bank (Money Center) 0,28 0,30 0,36 0,46 0,46 0,45 0,39 0,30 0,40
Bcolombia Bank (Money Center) 0,28 0,30 0,36 0,46 0,46 0,45 0,39 0,30 0,40
Cem_argos Construction Supplies 0,84 0,83 0,51 0,74 0,60 0,74 0,78 0,72 0,92
Ecopetrol Oil/Gas (Integrated) 0,56 0,60 0,71 1,01 0,92 1,02 1,05 0,79 0,86
EEB Power 0,63 0,65 0,34 0,52 0,50 0,49 0,53 0,46 0,57
Éxito Retail (General) 1,13 1,21 0,56 0,79 0,80 0,70 0,95 0,86 1,03
Grupoargos Construction Supplies 0,84 0,83 0,51 0,74 0,60 0,74 0,78 0,72 0,92
Isa Power 0,63 0,65 0,34 0,52 0,50 0,49 0,53 0,46 0,57
Nutresa Food Processing 0,69 0,72 0,47 0,71 0,62 0,58 0,70 0,62 0,71
Sura Diversified 0,57 0,68 0,48 0,64 0,53 0,65 0,52 0,40 0,48
*Para que la información sea consistente, la clasificación por sector es la misma que usa Damodaran para
las empresas colombianas.
Fuente: Elaboración propia con datos obtenido de Damodaran Online (s.f.)
Una vez obtenido las betas desapalancadas del sector se usa la siguiente
ecuación para determinar la beta apalancada de cada empresa por trimestre
(Damodaran, 2002):
(2)
Donde:
βproxy: es la beta desapalancada del sector
: es relación deuda sin el efecto del impuesto sobre patrimonio de la
empresa6.
t : es la tasa de impuesto.
Para determinar la tasa libre de riesgo, se utilizaron los Títulos de Tesorería
(TES) que estaban vigentes en el período de estudio, la información fue
consultada en el portal financiero del grupo AVAL, y para estimarlo se calculó
el promedio trimestral de la rentabilidad de los TES con vencimiento a junio de
2016, octubre de 2018, julio de 2020, mayo de 2022, julio de 2024 y agosto de
2026 para los años 2009 al 2017.
Para obtener la prima por riesgo de mercado, se utilizaron los datos
calculados por Damodaran para Colombia basado en el rating de Moody para los
años 2009 al 2017.
6 La información de la Deuda, Patrimonio y la tasa de impuesto se obtuvo de los estados financieros
de las empresas. Para la tasa de impuesto se estimó de acuerdo con la provisión del impuesto de
renta de cada empresa.
162 Laverde-Sarmiento, M., Lezama-Palomino, J., García-Carrillo, J., Montoya-Valencia, I y Pérez-Castro, A.
Laverde, M., Lezama, J., García, J., Montoya, I., Pérez, E. El efecto en el costo de capital...
Tabla 4: Prima por riesgo de mercado
Año Prima de Riesgo
2009 7,5%
2010 8,0%
2011 9,0%
2012 8,8%
2013 8,3%
2014 8,6%
2015 9,2%
2016 8,4%
2017 7,3%
Fuente: Elaboración propia con datos obtenido de Damodaran Online.
Una vez calculado el costo de capital y en línea a las investigaciones
relacionadas que se ha realizado en los diferentes países (Castillo, Menédez, y
Orgaz, 2014, Gatsios, Da Silva, Ambrozini, Neto, y Lima, 2016, Houqe, Monem,
y Zijl, 2016, Li, 2010, Silva, Augusto, y Costa, 2016) se desarrolla el siguiente
modelo en el que se añade una variable dummy para medir el efecto en la
adopción de las IFRS:
(3)
Donde:
keit: es el costo de capital de cada empresa i para el trimestre t.
D_IFRSit: es la variable dummy que toma el valor de 0 antes de la adopción
de las IFRS y 1 después de la adopción de las IFRS de cada empresa i para el
trimestre t.
Inflaciónit: es la tasa de inflación anual calculada por el DANE para el
trimestre t basado en Li (2010).
Endeudamientoit: es el nivel de endeudamiento calculado como pasivos sobre
activos de cada empresa i para el trimestre t basado en y Li (2010), Castillo et al.
(2014) y Silva et al. (2016).
ROEit: es el retorno sobre patrimonio calculado como la utilidad neta
acumulada sobre patrimonio de cada empresa i para el trimestre t basado en
Castillo y et. al. (2014) y Silva et al. (2016).
MOit: es el margen operacional calculado como la utilidad operacional
acumulada sobre ventas o ingreso netos acumulado de cada empresa i para el
trimestre t basado en Silva et al. (2016).
TamEmpresait: mide el tamaño de la empresa usando el logaritmo natural
del activo de cada empresa i para el trimestre t basado en Houqe y et. al. (2016).
Laverde, M., Lezama, J., García, J., Montoya, I., Pérez, E. El efecto en el costo de capital...
Tabla 4: Prima por riesgo de mercado
Año Prima de Riesgo
2009 7,5%
2010 8,0%
2011 9,0%
2012 8,8%
2013 8,3%
2014 8,6%
2015 9,2%
2016 8,4%
2017 7,3%
Fuente: Elaboración propia con datos obtenido de Damodaran Online.
Una vez calculado el costo de capital y en línea a las investigaciones
relacionadas que se ha realizado en los diferentes países (Castillo, Menédez, y
Orgaz, 2014, Gatsios, Da Silva, Ambrozini, Neto, y Lima, 2016, Houqe, Monem,
y Zijl, 2016, Li, 2010, Silva, Augusto, y Costa, 2016) se desarrolla el siguiente
modelo en el que se añade una variable dummy para medir el efecto en la
adopción de las IFRS:
(3)
Donde:
keit: es el costo de capital de cada empresa i para el trimestre t.
D_IFRSit: es la variable dummy que toma el valor de 0 antes de la adopción
de las IFRS y 1 después de la adopción de las IFRS de cada empresa i para el
trimestre t.
Inflaciónit: es la tasa de inflación anual calculada por el DANE para el
trimestre t basado en Li (2010).
Endeudamientoit: es el nivel de endeudamiento calculado como pasivos sobre
activos de cada empresa i para el trimestre t basado en y Li (2010), Castillo et al.
(2014) y Silva et al. (2016).
ROEit: es el retorno sobre patrimonio calculado como la utilidad neta
acumulada sobre patrimonio de cada empresa i para el trimestre t basado en
Castillo y et. al. (2014) y Silva et al. (2016).
MOit: es el margen operacional calculado como la utilidad operacional
acumulada sobre ventas o ingreso netos acumulado de cada empresa i para el
trimestre t basado en Silva et al. (2016).
TamEmpresait: mide el tamaño de la empresa usando el logaritmo natural
del activo de cada empresa i para el trimestre t basado en Houqe y et. al. (2016).
163Contaduría Universidad de Antioquia – No. 74. Medellín, enero-junio 2019
Crecimientoit: es la relación patrimonio sobre capitalización bursátil, para
calcular el capital bursátil se tomó el precio de la acción y se multiplicó por el
número de acciones diferenciando acciones ordinarias y preferenciales de cada
empresa i para el trimestre t basado en Houqe et. al. (2016)
Retornoit: es el retorno de la acción calculado como de cada
empresa para el trimestre basado en Silva et al. (2016).
DJIit: es el retorno del índice Dow Jones Industrial Average calculado como
que se usa como variable proxy para medir el efecto de los mercados
internacionales sobre el capital social basado en Li (2010) y Castillo et. al. (2014)
Para la estimación del modelo se realiza el test del multiplicador de
Langrage de Breusch-Pagan (1980) para determinar si es un modelo de regresión
agrupada o de datos panel. Si el modelo es de datos panel se usará el test de
Hausman (1978) y determinar si es válido realizarlo con efectos aleatorios
o efectos fijos. También se realizan pruebas estadísticas para garantizar su
consistencia y especificar bien el modelo. Es importante aclarar que gran parte
de la metodología se tomó como referencia el trabajo de Castillo, Menédez,
y Orgaz (2014), de igual forma se menciona que existen más variables que no
se incluyeron en el estudio, que pueden afectar al costo de capital, las cuales
pueden ser analizadas en investigaciones posteriores.
IV. Resultados
Se aprecia al usar el modelo FGLS que las variables que afectan
positivamente el costo de capital son la constante, la inflación y el
endeudamiento. Estos resultados se dan debido a que si aumenta la
inflación los inversionistas esperan una mayor rentabilidad y en cuanto al
endeudamiento, el efecto de apalancamiento logra que aumente el riesgo de la
inversión y a su vez la rentabilidad. Mientras que las que afectan negativamente
son el ROE, el Margen Operativo (MO) y el crecimiento, debido a que su
aumento, es un buen indicador del desempeño de la empresa, esto genera una
mayor seguridad en la inversión, hace que disminuya el riesgo y de igual forma
el costo de capital.
En ambos modelos FGLS y PCSE la variable dummy no es significativa,
por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula que la adopción de las IFRS afectó
el costo esperado de capital de las principales empresas del índice COLCAP en
concordancia con Lee et. al. (2008) y Gatsios, Da Silva (2016). De acuerdo con
Gatsios et al (2016) la no significancia de la variable dummy puede obedecerse
a dos aspectos: Primero, se puede observar en la dificultad de medir el costo de
capital, ya que es una variable que no es directamente observada y su medición
obedece a valores subjetivos; y segundo, a la especificación del modelo, ya que
este deja de considerar el efecto posible de las diferentes políticas contables de
cada empresa ya que la toma como un todo.
Crecimientoit: es la relación patrimonio sobre capitalización bursátil, para
calcular el capital bursátil se tomó el precio de la acción y se multiplicó por el
número de acciones diferenciando acciones ordinarias y preferenciales de cada
empresa i para el trimestre t basado en Houqe et. al. (2016)
Retornoit: es el retorno de la acción calculado como de cada
empresa para el trimestre basado en Silva et al. (2016).
DJIit: es el retorno del índice Dow Jones Industrial Average calculado como
que se usa como variable proxy para medir el efecto de los mercados
internacionales sobre el capital social basado en Li (2010) y Castillo et. al. (2014)
Para la estimación del modelo se realiza el test del multiplicador de
Langrage de Breusch-Pagan (1980) para determinar si es un modelo de regresión
agrupada o de datos panel. Si el modelo es de datos panel se usará el test de
Hausman (1978) y determinar si es válido realizarlo con efectos aleatorios
o efectos fijos. También se realizan pruebas estadísticas para garantizar su
consistencia y especificar bien el modelo. Es importante aclarar que gran parte
de la metodología se tomó como referencia el trabajo de Castillo, Menédez,
y Orgaz (2014), de igual forma se menciona que existen más variables que no
se incluyeron en el estudio, que pueden afectar al costo de capital, las cuales
pueden ser analizadas en investigaciones posteriores.
IV. Resultados
Se aprecia al usar el modelo FGLS que las variables que afectan
positivamente el costo de capital son la constante, la inflación y el
endeudamiento. Estos resultados se dan debido a que si aumenta la
inflación los inversionistas esperan una mayor rentabilidad y en cuanto al
endeudamiento, el efecto de apalancamiento logra que aumente el riesgo de la
inversión y a su vez la rentabilidad. Mientras que las que afectan negativamente
son el ROE, el Margen Operativo (MO) y el crecimiento, debido a que su
aumento, es un buen indicador del desempeño de la empresa, esto genera una
mayor seguridad en la inversión, hace que disminuya el riesgo y de igual forma
el costo de capital.
En ambos modelos FGLS y PCSE la variable dummy no es significativa,
por lo tanto, se rechaza la hipótesis nula que la adopción de las IFRS afectó
el costo esperado de capital de las principales empresas del índice COLCAP en
concordancia con Lee et. al. (2008) y Gatsios, Da Silva (2016). De acuerdo con
Gatsios et al (2016) la no significancia de la variable dummy puede obedecerse
a dos aspectos: Primero, se puede observar en la dificultad de medir el costo de
capital, ya que es una variable que no es directamente observada y su medición
obedece a valores subjetivos; y segundo, a la especificación del modelo, ya que
este deja de considerar el efecto posible de las diferentes políticas contables de
cada empresa ya que la toma como un todo.
164 Laverde-Sarmiento, M., Lezama-Palomino, J., García-Carrillo, J., Montoya-Valencia, I y Pérez-Castro, A.
Laverde, M., Lezama, J., García, J., Montoya, I., Pérez, E. El efecto en el costo de capital...
Este resultado contribuye al debate académico sobre la relación entre
la calidad de la información al adoptar las IFRS y su efecto en el costo del
capital. La ausencia del impacto de la adopción de las IFRS puede explicarse
por la fragilidad institucional, el bajo poder de aplicación para la correcta
implementación de las normas internacionales, la alta influencia hacia normas
tributarias y el poco desarrollo del mercado de capitales en el país (Gatsios et
al., 2016).
Sin embargo, el efecto de las IFRS puede aparecer a medida que pasa el
tiempo y las normas tengan mayor fuerza, lo que permite que las empresas y los
accionistas se vayan adaptando a los cambios y sea más efectivo la mejora de la
calidad de la información contable (Gatsios et al., 2016).
Después de analizar los resultados más representativos, a continuación, se
detalla el proceso de la aplicación y ajustes de los modelos econométricos. Para
las nueve empresas de estudio se calcularon cada una de las variables desde
el primer trimestre de 2009 al cuarto trimestre de 2017, en el cual se obtuvo
324 observaciones. En la Tabla 5 se hace una descripción de las variables del
modelo.
Tabla 5: Descripción de las variables del modelo
Variable Descripción Obs. Media Desviación Estándar Mínimo Máximo
KE Costo de Capital 324 16,34% 5,06% 8,99% 34,60%
D_IFRS Dummy Impacto IFRS 324 0,33 0,47 0 1
Inflación Inflación 324 3,84% 1,72% 1,84% 8,60%
Endeudamiento Endeudamiento 324 39,88% 24,60% 1,06% 90,64%
ROE Retorno sobre Patrimonio 324 6,60% 6,02% -17,59% 27,70%
MO Margen Operacional 324 40,08% 32,00% 1,16% 98,78%
TamEmpresa LN Activos 324 30,84 0,95 29,05 32,95
Crecimiento Crecimiento de la Empresa 324 1,52 0,75 0,58 4,58
Retorno Retorno de la acción 324 0,22% 1,36% -5,37% 6,30%
DJI Retorno índice DJI 324 0,30% 0,70% -1,57% 1,54%
Fuente: Elaboración propia.
El primer paso para estimar el modelo es verificar si es preferible usar
modelo de regresión agrupada (pooled con MCO) o de datos panel. En la tabla
6 se muestra los resultados del test ML de Breusch-Pagan (1980) y se puede
apreciar que el valor p es menor al 5% rechazando la hipótesis nula e indicando
que es mejor utilizar un modelo de datos panel.
Laverde, M., Lezama, J., García, J., Montoya, I., Pérez, E. El efecto en el costo de capital...
Este resultado contribuye al debate académico sobre la relación entre
la calidad de la información al adoptar las IFRS y su efecto en el costo del
capital. La ausencia del impacto de la adopción de las IFRS puede explicarse
por la fragilidad institucional, el bajo poder de aplicación para la correcta
implementación de las normas internacionales, la alta influencia hacia normas
tributarias y el poco desarrollo del mercado de capitales en el país (Gatsios et
al., 2016).
Sin embargo, el efecto de las IFRS puede aparecer a medida que pasa el
tiempo y las normas tengan mayor fuerza, lo que permite que las empresas y los
accionistas se vayan adaptando a los cambios y sea más efectivo la mejora de la
calidad de la información contable (Gatsios et al., 2016).
Después de analizar los resultados más representativos, a continuación, se
detalla el proceso de la aplicación y ajustes de los modelos econométricos. Para
las nueve empresas de estudio se calcularon cada una de las variables desde
el primer trimestre de 2009 al cuarto trimestre de 2017, en el cual se obtuvo
324 observaciones. En la Tabla 5 se hace una descripción de las variables del
modelo.
Tabla 5: Descripción de las variables del modelo
Variable Descripción Obs. Media Desviación Estándar Mínimo Máximo
KE Costo de Capital 324 16,34% 5,06% 8,99% 34,60%
D_IFRS Dummy Impacto IFRS 324 0,33 0,47 0 1
Inflación Inflación 324 3,84% 1,72% 1,84% 8,60%
Endeudamiento Endeudamiento 324 39,88% 24,60% 1,06% 90,64%
ROE Retorno sobre Patrimonio 324 6,60% 6,02% -17,59% 27,70%
MO Margen Operacional 324 40,08% 32,00% 1,16% 98,78%
TamEmpresa LN Activos 324 30,84 0,95 29,05 32,95
Crecimiento Crecimiento de la Empresa 324 1,52 0,75 0,58 4,58
Retorno Retorno de la acción 324 0,22% 1,36% -5,37% 6,30%
DJI Retorno índice DJI 324 0,30% 0,70% -1,57% 1,54%
Fuente: Elaboración propia.
El primer paso para estimar el modelo es verificar si es preferible usar
modelo de regresión agrupada (pooled con MCO) o de datos panel. En la tabla
6 se muestra los resultados del test ML de Breusch-Pagan (1980) y se puede
apreciar que el valor p es menor al 5% rechazando la hipótesis nula e indicando
que es mejor utilizar un modelo de datos panel.
165Contaduría Universidad de Antioquia – No. 74. Medellín, enero-junio 2019
Tabla 6: Test ML de Breusch-Pagan
Var sd= sqrt(Var)
KE 0,002558 0,0505767
e 0,0003896 0,0197378
u 0,0002221 0,0149022
Test:
Var(u)=0
chibar2(01)=359,1
Prob>chibar2= 0,0000
Fuente: Elaboración propia.
Para determinar si el modelo de datos panel es mejor con efectos fijos o
aleatorios se usa el test de Hausman (1978), tal como se observa en la Tabla 7, el
valor p es menor al 5% y por tanto se rechaza la hipótesis nula, aceptando que
es mejor un modelo de datos panel con efectos fijos.
Tabla 7: Test de Hausman
Coeficientes
Variables (b)
Efectos fijos
(B)
Efectos aleatorios
(b-B)
Diferencia
sqrt(diag(V_b-V_B))
S,E,
D 0,0000819 -0,0086145 0,0086964 0
Inflación 0,1497104 0,1883774 -0,038667 0
Endeudamiento 0,1004068 0,1242905 -0,0238836 0,0035985
ROE -0,0462135 -0,0449684 -0,0012451 0
MO 0,0124596 0,0178212 -0,0053617 0,0029385
TamEmpresa -0,0227206 -0,0095372 -0,0131834 0,0019246
Crecimiento -0,0142889 -0,0100376 -0,0042513 0
Retorno -0,0785482 -0,0464748 -0,0320734 0
DJI -0,0266861 -0,0939736 0,0672875 0
Test
chi2(9) = (b-B)’[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
chi2(9) =455,21
Prob>chi2 = 0,0000
Fuente: Elaboración propia.
Para validar la especificidad del modelo se comprueban tres aspectos: la
autocorrelación de los residuos, la correlación cruzada o contemporánea y la
heterocedasticidad de los datos, el cual, de no presentarse ninguno de estos
aspectos indica que el modelo está bien especificado.
Para validar la autocorrelación de los errores en datos panel se usa el test
de Wooldridge (2002) el cual tiene como hipótesis nula la no existencia de
autocorrelación de primer orden en los residuos. Al realizar esta prueba
en el modelo se rechaza la hipótesis nula por lo tanto el modelo presenta
autocorrelación.
Tabla 6: Test ML de Breusch-Pagan
Var sd= sqrt(Var)
KE 0,002558 0,0505767
e 0,0003896 0,0197378
u 0,0002221 0,0149022
Test:
Var(u)=0
chibar2(01)=359,1
Prob>chibar2= 0,0000
Fuente: Elaboración propia.
Para determinar si el modelo de datos panel es mejor con efectos fijos o
aleatorios se usa el test de Hausman (1978), tal como se observa en la Tabla 7, el
valor p es menor al 5% y por tanto se rechaza la hipótesis nula, aceptando que
es mejor un modelo de datos panel con efectos fijos.
Tabla 7: Test de Hausman
Coeficientes
Variables (b)
Efectos fijos
(B)
Efectos aleatorios
(b-B)
Diferencia
sqrt(diag(V_b-V_B))
S,E,
D 0,0000819 -0,0086145 0,0086964 0
Inflación 0,1497104 0,1883774 -0,038667 0
Endeudamiento 0,1004068 0,1242905 -0,0238836 0,0035985
ROE -0,0462135 -0,0449684 -0,0012451 0
MO 0,0124596 0,0178212 -0,0053617 0,0029385
TamEmpresa -0,0227206 -0,0095372 -0,0131834 0,0019246
Crecimiento -0,0142889 -0,0100376 -0,0042513 0
Retorno -0,0785482 -0,0464748 -0,0320734 0
DJI -0,0266861 -0,0939736 0,0672875 0
Test
chi2(9) = (b-B)’[(V_b-V_B)^(-1)](b-B)
chi2(9) =455,21
Prob>chi2 = 0,0000
Fuente: Elaboración propia.
Para validar la especificidad del modelo se comprueban tres aspectos: la
autocorrelación de los residuos, la correlación cruzada o contemporánea y la
heterocedasticidad de los datos, el cual, de no presentarse ninguno de estos
aspectos indica que el modelo está bien especificado.
Para validar la autocorrelación de los errores en datos panel se usa el test
de Wooldridge (2002) el cual tiene como hipótesis nula la no existencia de
autocorrelación de primer orden en los residuos. Al realizar esta prueba
en el modelo se rechaza la hipótesis nula por lo tanto el modelo presenta
autocorrelación.
166 Laverde-Sarmiento, M., Lezama-Palomino, J., García-Carrillo, J., Montoya-Valencia, I y Pérez-Castro, A.
Laverde, M., Lezama, J., García, J., Montoya, I., Pérez, E. El efecto en el costo de capital...
Con respecto a la correlación contemporánea se realiza el test LM de
independencia de Breusch-Pagan o test B-P/LM (1980) que tiene como hipótesis
nula la independencia transversal. De acuerdo con los resultados de la Tabla 8
se rechaza la hipótesis nula por lo tanto el modelo también presenta problemas
de correlación cruzada.
Tabla 8: Test de B-P/LM
e1 e2 e3 e4 e5 e6 e7 e8 e9
e1 1
e2 -0,6216 1
e3 -0,5041 0,7778 1
e4 -0,5352 0,7611 0,9294 1
e5 0,6559 -0,0908 -0,0186 -0,147 1
e6 -0,2739 0,7456 0,9157 0,8545 0,2127 1
e7 0,5753 -0,17 -0,0604 -0,1476 0,5804 0,1647 1
e8 0,0932 0,3375 0,6209 0,5003 0,2872 0,6463 0,4525 1
e9 -0,6176 0,9722 0,7638 0,7482 -0,0669 0,7466 -0,1488 0,3409 1
Breusch-Pagan LM test of independence: chi2(36) = 398,265, Prob = 0,0000
Fuente: Elaboración propia.
El último aspecto se usó el test de Wald modificado para heterocedasticidad
(Greene, 2000) (Baum, 2001), en donde se rechaza la hipótesis nula indicando
que el modelo presenta también problemas de heterocedasticidad.
Para solucionar los tres problemas de especificidad se calculó el modelo
de datos panel con estimadores de Mínimos Cuadrados Generalizados
Factibles (FGLS) y con Error Estándar Corregido en el Panel (PCSE) ajustando la
autocorrelación de los residuos. En la Tabla 9 se comparar los resultados de las
dos estimaciones.
Tabla 9: Resultados del modelo
Variable FGLS PCSE
D_IFRS -0,00127525 0,00071578
Inflación 0,22925684* 0,13022181
Endeudamiento 0,12745385*** 0,134402***
ROE -0,01310211* -0,02374589
MO -0,0127927*** -0,0184894**
TamEmpresa -0,0001819 0,00179077
Crecimiento -0,00308388* -0,00136988
Retorno 0,0115382 -0,01401272
DJI -0,06818083 -0,01694393
_Constante 0,1177043* 0,0595536
Nota: * p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001
Fuente: Elaboración propia.
Laverde, M., Lezama, J., García, J., Montoya, I., Pérez, E. El efecto en el costo de capital...
Con respecto a la correlación contemporánea se realiza el test LM de
independencia de Breusch-Pagan o test B-P/LM (1980) que tiene como hipótesis
nula la independencia transversal. De acuerdo con los resultados de la Tabla 8
se rechaza la hipótesis nula por lo tanto el modelo también presenta problemas
de correlación cruzada.
Tabla 8: Test de B-P/LM
e1 e2 e3 e4 e5 e6 e7 e8 e9
e1 1
e2 -0,6216 1
e3 -0,5041 0,7778 1
e4 -0,5352 0,7611 0,9294 1
e5 0,6559 -0,0908 -0,0186 -0,147 1
e6 -0,2739 0,7456 0,9157 0,8545 0,2127 1
e7 0,5753 -0,17 -0,0604 -0,1476 0,5804 0,1647 1
e8 0,0932 0,3375 0,6209 0,5003 0,2872 0,6463 0,4525 1
e9 -0,6176 0,9722 0,7638 0,7482 -0,0669 0,7466 -0,1488 0,3409 1
Breusch-Pagan LM test of independence: chi2(36) = 398,265, Prob = 0,0000
Fuente: Elaboración propia.
El último aspecto se usó el test de Wald modificado para heterocedasticidad
(Greene, 2000) (Baum, 2001), en donde se rechaza la hipótesis nula indicando
que el modelo presenta también problemas de heterocedasticidad.
Para solucionar los tres problemas de especificidad se calculó el modelo
de datos panel con estimadores de Mínimos Cuadrados Generalizados
Factibles (FGLS) y con Error Estándar Corregido en el Panel (PCSE) ajustando la
autocorrelación de los residuos. En la Tabla 9 se comparar los resultados de las
dos estimaciones.
Tabla 9: Resultados del modelo
Variable FGLS PCSE
D_IFRS -0,00127525 0,00071578
Inflación 0,22925684* 0,13022181
Endeudamiento 0,12745385*** 0,134402***
ROE -0,01310211* -0,02374589
MO -0,0127927*** -0,0184894**
TamEmpresa -0,0001819 0,00179077
Crecimiento -0,00308388* -0,00136988
Retorno 0,0115382 -0,01401272
DJI -0,06818083 -0,01694393
_Constante 0,1177043* 0,0595536
Nota: * p<0.05; ** p<0.01; *** p<0.001
Fuente: Elaboración propia.
167Contaduría Universidad de Antioquia – No. 74. Medellín, enero-junio 2019
Se aprecia al usar el modelo FGLS que las variables que afectan
positivamente el costo de capital social son la constante, la Inflación y el
endeudamiento, mientras que los que afecta negativamente son el ROE, Margen
Operativo (MO) y el crecimiento. Por otro lado, al utilizar el modelo PCSE solo el
Endeudamiento y el MO son significativos.
V. Conclusiones
Con la ley 1314 de 2009 el gobierno colombiano promovió la
implementación de un sistema contable actualizado para la toma de decisiones,
una modificación en el lenguaje financiero internacional y de esta forma dar
un paso hacia una mejor apertura económica del país. Sin embargo, son varias
las inquietudes que genera la implementación de este sistema, entre estas se
encuentra la pertinencia de este sistema en el contexto colombiano. Mediante
el análisis de la afectación de la implementación de este nuevo marco en el
costo de capital se busca dar indicios para resolver parte estas preguntas.
En la tarea de descifrar esta inquietud; en este trabajo se determina que
la aplicación de las IFRS en las principales empresas colombianas que están
listadas en el índice bursátil COLCAP, no genera ningún efecto en el costo de
capital, esto se puede dar debido a que la normativa anterior tenía la misma
robustez en su aplicación, por tal motivo el efecto en el capital social es
indiferente a la normativa contable utilizada. Así mismo se puede identificar
que otras variables incluidas en el estudio si tuvieron un efecto en el costo de
capital, como lo fue la inflación, el endeudamiento, el retorno sobre patrimonio
(ROE), el margen operacional (MO) y el crecimiento. Sin embargo, cabe anotar
que de acuerdo los trabajos revisados a nivel mundial, existe la generalidad que
la aplicación de las IFRS tiene efecto en la diminución del costo de capital en las
empresas privadas.
Estos resultados aportan a los enfoques financieros que se encuentra en
la búsqueda de nuevas variables que pueden afectar la rentabilidad de una
inversión; de igual forma se presume que las IFRS aportan de igual media
que la normativa anteriormente aplicada, a la reducción de la asimetría de la
información y al paradigma de la utilidad de la información desde el punto de
vista del capital social. Por último, se resalta que, para futuras investigaciones,
se podría incluir un mayor rango de datos a analizar y adicionalmente, sería
pertinente realizar este tipo de análisis para empresas que no cotizan en la
bolsa de valores.
Referencias bibliográficas
Agustin, A. (2016). The effect of firm size and rate of inflation on cost of capital: The role
of ifrs adoption in the world. procedia-social and behavioral sciences, 219(1), 47-54.
Doi: 10.1016/j.sbspro.2016.04.031
Se aprecia al usar el modelo FGLS que las variables que afectan
positivamente el costo de capital social son la constante, la Inflación y el
endeudamiento, mientras que los que afecta negativamente son el ROE, Margen
Operativo (MO) y el crecimiento. Por otro lado, al utilizar el modelo PCSE solo el
Endeudamiento y el MO son significativos.
V. Conclusiones
Con la ley 1314 de 2009 el gobierno colombiano promovió la
implementación de un sistema contable actualizado para la toma de decisiones,
una modificación en el lenguaje financiero internacional y de esta forma dar
un paso hacia una mejor apertura económica del país. Sin embargo, son varias
las inquietudes que genera la implementación de este sistema, entre estas se
encuentra la pertinencia de este sistema en el contexto colombiano. Mediante
el análisis de la afectación de la implementación de este nuevo marco en el
costo de capital se busca dar indicios para resolver parte estas preguntas.
En la tarea de descifrar esta inquietud; en este trabajo se determina que
la aplicación de las IFRS en las principales empresas colombianas que están
listadas en el índice bursátil COLCAP, no genera ningún efecto en el costo de
capital, esto se puede dar debido a que la normativa anterior tenía la misma
robustez en su aplicación, por tal motivo el efecto en el capital social es
indiferente a la normativa contable utilizada. Así mismo se puede identificar
que otras variables incluidas en el estudio si tuvieron un efecto en el costo de
capital, como lo fue la inflación, el endeudamiento, el retorno sobre patrimonio
(ROE), el margen operacional (MO) y el crecimiento. Sin embargo, cabe anotar
que de acuerdo los trabajos revisados a nivel mundial, existe la generalidad que
la aplicación de las IFRS tiene efecto en la diminución del costo de capital en las
empresas privadas.
Estos resultados aportan a los enfoques financieros que se encuentra en
la búsqueda de nuevas variables que pueden afectar la rentabilidad de una
inversión; de igual forma se presume que las IFRS aportan de igual media
que la normativa anteriormente aplicada, a la reducción de la asimetría de la
información y al paradigma de la utilidad de la información desde el punto de
vista del capital social. Por último, se resalta que, para futuras investigaciones,
se podría incluir un mayor rango de datos a analizar y adicionalmente, sería
pertinente realizar este tipo de análisis para empresas que no cotizan en la
bolsa de valores.
Referencias bibliográficas
Agustin, A. (2016). The effect of firm size and rate of inflation on cost of capital: The role
of ifrs adoption in the world. procedia-social and behavioral sciences, 219(1), 47-54.
Doi: 10.1016/j.sbspro.2016.04.031
168 Laverde-Sarmiento, M., Lezama-Palomino, J., García-Carrillo, J., Montoya-Valencia, I y Pérez-Castro, A.
Laverde, M., Lezama, J., García, J., Montoya, I., Pérez, E. El efecto en el costo de capital...
American Institute of Certified Public Accountants. (2019). IFRS FAQS. Recuperado de
https://www.ifrs.com/ifrs_faqs.html#ftnt1
Bae, K., Tan, H., y Welker, M. (2008). International GAAP Differences: The Impact on Foreign
Analysts. The Accounting Review, 83, 593-628.
Ball, R. (2006). IFRS Pros and Cons for investors. The Accounting Review, 2006, 593-628.
Barth, M., Landsman, W., y Lang, M. (2008). International Accounting Standards and
Accounting Quality. Journal of Accounting Research, 46, 67-98. Doi:10.1111/j.1475-
679X.2008.00287.x
Baum, C. (2001). Residual diagnostics for cross-section time series regression models. The
Stata Journal, 1(1), 101-104. Doi: 10.1177/1536867X0100100108
Belkaoui, A. (1993). Accounting theory. Reino Unido: Harcourt Brace.
Besley, S., Brigham, E., y Gomez, J. (2001). Fundamentos de Administración Financiera.
México: Mc. Graw Hill.
Botosan, C. (1997). Disclosure level and the cost of equity capital. Accounting review, 1(1),
323-349.
Brealey, R., S., M., y F., A. (2010). Principios de Finanzas Corporativas. Ciudad de México:
Mc Graw Hill.
Breusch, T., y Pagan, A. (1980). The Lagrange multiplier and its applications to model
specificatión in econometrics. Review of Economics Studies, 47(1), 1251-1271. Doi:
10.2307/2297111.
Byard, D., Li, y., y Yu, y. (2011). The Effect of Mandatory IFRS Adoption on Financial
Analysts’ Information Environment. Journal of Accounting Research, 49(1), 69-96.
Doi:10.1111/j.1475-679X.2010.00390.x
Castillo, D., Menédez, C., y Orgaz, N. (2014). Mandatory IFRS adoption and the cost of
equity capital: Evidence from Spanish firms. Intangible Capital, 10(3), 562-583. Doi:
http://dx.doi.org/10.3926/ic.491
Damodaran, A. (2002). Investment Valuation. New York: Wiley.
Damodaran, A. (n.d.). Damodaran Online. Recuperado de http://people.stern.nyu.edu/
adamodar/
Daske, H., Hail, L., Leuz, C., y Verdi, R. (2008). Mandatory IFRS Reporting around the World:
Early Evidence on the Economic Consequences. Journal of Accounting Research, 46,
1085-1142. Doi: https://doi.org/10.1111/j.1475-679X.2008.00306.x
Diamond , D., y Verrecchia, R. (1991). Disclosure, liquidity, and the cost of capital. The
journal of Finance, 46(4), 1325-1359. Doi: 10.2307/2328861
Easton, P. (2004). PE Ratios, PEG Ratios, and Estimating the Implied Expected Rate of
Return on Equity Capital. The Accounting Review, 79(1), 73-95.
Farfán, M. (2010). Análisis de la vigencia del paradigma de utilidad en la contabilidad
moderna. Lúmina, 242-263.
Foster. (2013). FASB web Site. Recuperado de https://www.fasb.org/articlesyreports/
Foster_FASBReport.pdf
Gatsios, R., Da Silva, J., Ambrozini, M., Neto, A., y Lima, F. (2016). Impact of adopting
ifrs standard on the equity cost of brazilian open capital companies. RAM revista
Laverde, M., Lezama, J., García, J., Montoya, I., Pérez, E. El efecto en el costo de capital...
American Institute of Certified Public Accountants. (2019). IFRS FAQS. Recuperado de
https://www.ifrs.com/ifrs_faqs.html#ftnt1
Bae, K., Tan, H., y Welker, M. (2008). International GAAP Differences: The Impact on Foreign
Analysts. The Accounting Review, 83, 593-628.
Ball, R. (2006). IFRS Pros and Cons for investors. The Accounting Review, 2006, 593-628.
Barth, M., Landsman, W., y Lang, M. (2008). International Accounting Standards and
Accounting Quality. Journal of Accounting Research, 46, 67-98. Doi:10.1111/j.1475-
679X.2008.00287.x
Baum, C. (2001). Residual diagnostics for cross-section time series regression models. The
Stata Journal, 1(1), 101-104. Doi: 10.1177/1536867X0100100108
Belkaoui, A. (1993). Accounting theory. Reino Unido: Harcourt Brace.
Besley, S., Brigham, E., y Gomez, J. (2001). Fundamentos de Administración Financiera.
México: Mc. Graw Hill.
Botosan, C. (1997). Disclosure level and the cost of equity capital. Accounting review, 1(1),
323-349.
Brealey, R., S., M., y F., A. (2010). Principios de Finanzas Corporativas. Ciudad de México:
Mc Graw Hill.
Breusch, T., y Pagan, A. (1980). The Lagrange multiplier and its applications to model
specificatión in econometrics. Review of Economics Studies, 47(1), 1251-1271. Doi:
10.2307/2297111.
Byard, D., Li, y., y Yu, y. (2011). The Effect of Mandatory IFRS Adoption on Financial
Analysts’ Information Environment. Journal of Accounting Research, 49(1), 69-96.
Doi:10.1111/j.1475-679X.2010.00390.x
Castillo, D., Menédez, C., y Orgaz, N. (2014). Mandatory IFRS adoption and the cost of
equity capital: Evidence from Spanish firms. Intangible Capital, 10(3), 562-583. Doi:
http://dx.doi.org/10.3926/ic.491
Damodaran, A. (2002). Investment Valuation. New York: Wiley.
Damodaran, A. (n.d.). Damodaran Online. Recuperado de http://people.stern.nyu.edu/
adamodar/
Daske, H., Hail, L., Leuz, C., y Verdi, R. (2008). Mandatory IFRS Reporting around the World:
Early Evidence on the Economic Consequences. Journal of Accounting Research, 46,
1085-1142. Doi: https://doi.org/10.1111/j.1475-679X.2008.00306.x
Diamond , D., y Verrecchia, R. (1991). Disclosure, liquidity, and the cost of capital. The
journal of Finance, 46(4), 1325-1359. Doi: 10.2307/2328861
Easton, P. (2004). PE Ratios, PEG Ratios, and Estimating the Implied Expected Rate of
Return on Equity Capital. The Accounting Review, 79(1), 73-95.
Farfán, M. (2010). Análisis de la vigencia del paradigma de utilidad en la contabilidad
moderna. Lúmina, 242-263.
Foster. (2013). FASB web Site. Recuperado de https://www.fasb.org/articlesyreports/
Foster_FASBReport.pdf
Gatsios, R., Da Silva, J., Ambrozini, M., Neto, A., y Lima, F. (2016). Impact of adopting
ifrs standard on the equity cost of brazilian open capital companies. RAM revista
169Contaduría Universidad de Antioquia – No. 74. Medellín, enero-junio 2019
de administracion mackenzie, 17(4), 85-108. Doi: http://dx.doi.org/10.1590/1678-
69712016/administracao.v17n4p84-107
Góis, A., de Lima, G., de Sousa, N., y Malacrida, M. (2018). Relationship between IFRS
Adoption and the Cost of Equity Capital. Journal of International Accounting Research,
17(3), 69–85. doi:10.2308/jiar-52192
Gómez, C., y García, M. (2011). Supuestos implícitos en la utilización del Capital Assets
Pricing Model - CAPM - para el cálculo del costo del capital propio - Equity. Documetos
Doctorado documentos fce-cid, 1-26.
Gordon, J. (1997). Comportamiento organizacional. Nueva York: Prentice hall
Hispanoamericana.
Gordon, M., y Shapiro, E. (1956). Capital equipment analysis: the required rate of profit.
Management science, 3(1), 102-110.
Grabinski, K., Kedzior, M., y Krasodomska, J. (2014). The Polish accounting system and
IFRS implementation process in the view of empirical research. Accounting and
Management Information Systems, 13(2), 281-310.
Greene, W. (2000). Econometric Analysis. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall.
Hausman, J. (1978). Specification test in econometrics. Econometrica, 46(1), 1251-1272.
Hendriksen, E., y Fernandez, M. (1981). Teoría de la Contabilidad. México: Uthea.
Houqe, N., Monem, R., y Zijl, T. (2016). The economic consequences of IFRS adoption:
Evidence from New Zealand. Journal of International Accounting, Auditing y Taxation,
27, 40-48. Doi: https://doi.org/10.1016/j.intaccaudtax.2016.10.001
Ionaşcu, M., Ionaşcu, I., Sâcârin, M., y Minu, M. (2014). IFRS adoption in developing
countries: the case of Romania. Accounting and Management Information Systems,
13(2), 311-350.
Jensen, M., Black, F., y Scholes, M. (1972). The capital asset pricing model: Some empirical
tests.
Junta de Normas Internacionales de Contabilidad. (2018). Marco conceptual IFRS Conceptos
Principales . Marco conceptual para la presentación de informes Financieros. Londres,
Inglaterra, Reino Unido: International Financial Reporting Standards.
Kim, J., Shi, H., y Zhou, J. (2014). International Financial Reporting Standards, institutional
infrastructures, and implied cost equity capital around the world. Quant Finan Acc,
469-507. Doi: https://doi.org/10.1007/s11156-013-0350-3
Lambert , R., Leuz, C., y Verrechia, R. (2007). Accounting Information, Disclosure, and
the Cost of Capital. Journal of accounting research, 45(2), 385-420. Doi: https://doi.
org/10.1111/j.1475-679X.2007.00238.x
Lee, E., Walker, M., y Christensen, H. (2008). Mandating IFRS: Its Impact on the Cost of
Equity Capital in Europe. ACCA Research Report, 1-28.
Li, S. (2010). Does Mandatory Adoption of International Financial Reporting Standards in
the European Union Reduce the Cost of Equity Capital? The Accounting Review, 85(2),
607-636.
Lintner, J. (1965). Security prices, risk, and maximal gains from diversification. The journal
of finance, 20(4), 587-615. Doi: 10.2307/2977249
de administracion mackenzie, 17(4), 85-108. Doi: http://dx.doi.org/10.1590/1678-
69712016/administracao.v17n4p84-107
Góis, A., de Lima, G., de Sousa, N., y Malacrida, M. (2018). Relationship between IFRS
Adoption and the Cost of Equity Capital. Journal of International Accounting Research,
17(3), 69–85. doi:10.2308/jiar-52192
Gómez, C., y García, M. (2011). Supuestos implícitos en la utilización del Capital Assets
Pricing Model - CAPM - para el cálculo del costo del capital propio - Equity. Documetos
Doctorado documentos fce-cid, 1-26.
Gordon, J. (1997). Comportamiento organizacional. Nueva York: Prentice hall
Hispanoamericana.
Gordon, M., y Shapiro, E. (1956). Capital equipment analysis: the required rate of profit.
Management science, 3(1), 102-110.
Grabinski, K., Kedzior, M., y Krasodomska, J. (2014). The Polish accounting system and
IFRS implementation process in the view of empirical research. Accounting and
Management Information Systems, 13(2), 281-310.
Greene, W. (2000). Econometric Analysis. Upper Saddle River, New Jersey: Prentice Hall.
Hausman, J. (1978). Specification test in econometrics. Econometrica, 46(1), 1251-1272.
Hendriksen, E., y Fernandez, M. (1981). Teoría de la Contabilidad. México: Uthea.
Houqe, N., Monem, R., y Zijl, T. (2016). The economic consequences of IFRS adoption:
Evidence from New Zealand. Journal of International Accounting, Auditing y Taxation,
27, 40-48. Doi: https://doi.org/10.1016/j.intaccaudtax.2016.10.001
Ionaşcu, M., Ionaşcu, I., Sâcârin, M., y Minu, M. (2014). IFRS adoption in developing
countries: the case of Romania. Accounting and Management Information Systems,
13(2), 311-350.
Jensen, M., Black, F., y Scholes, M. (1972). The capital asset pricing model: Some empirical
tests.
Junta de Normas Internacionales de Contabilidad. (2018). Marco conceptual IFRS Conceptos
Principales . Marco conceptual para la presentación de informes Financieros. Londres,
Inglaterra, Reino Unido: International Financial Reporting Standards.
Kim, J., Shi, H., y Zhou, J. (2014). International Financial Reporting Standards, institutional
infrastructures, and implied cost equity capital around the world. Quant Finan Acc,
469-507. Doi: https://doi.org/10.1007/s11156-013-0350-3
Lambert , R., Leuz, C., y Verrechia, R. (2007). Accounting Information, Disclosure, and
the Cost of Capital. Journal of accounting research, 45(2), 385-420. Doi: https://doi.
org/10.1111/j.1475-679X.2007.00238.x
Lee, E., Walker, M., y Christensen, H. (2008). Mandating IFRS: Its Impact on the Cost of
Equity Capital in Europe. ACCA Research Report, 1-28.
Li, S. (2010). Does Mandatory Adoption of International Financial Reporting Standards in
the European Union Reduce the Cost of Equity Capital? The Accounting Review, 85(2),
607-636.
Lintner, J. (1965). Security prices, risk, and maximal gains from diversification. The journal
of finance, 20(4), 587-615. Doi: 10.2307/2977249
170 Laverde-Sarmiento, M., Lezama-Palomino, J., García-Carrillo, J., Montoya-Valencia, I y Pérez-Castro, A.
Laverde, M., Lezama, J., García, J., Montoya, I., Pérez, E. El efecto en el costo de capital...
Lucas, R. (1984). Money in a Theory of Finance. Carnegie-Rochester Conference Series on
Public Policy, 21, 9-48.
Markowitz, H. (1952). Portfolio selection. The journal of finance, 7(1), 77-91.
Modigliani, F., y Miller, M. (1958). The cost of capital, corporation finance and the theory
of investment. The American, 48(3), 261-297.
Mossin, J. (1966). Equilibrium in a capital asset market. Econometrica: Journal of the
econometric society, 768-783.
Munteanu, L. (2011). Cost of equity, financial information disclosure, and IFRS adoption: a
Iiterature review. Int. Audit. Risk Manage, 67-80.
Ohlson, J. A., y Juettner-Nauroth, B. (2005). Expected EPS and EPS Growth as Determinants
of Value. Review of Accounting Studies, 10(2-3), 349–365.
Persakis, A., y Latridis, G. (2017). The joint effect of investor protection, IFRS and earnings
quality on cost of capital: An international study. Journal of International Financial
Markets, 46(1), 1-29. Doi: https://doi.org/10.1016/j.intfin.2016.10.001
Sharpe, W. (1964). Capital asset prices: A theory of market equilibrium under
conditions of risk. The journal of finance, 19(3), 425-442. Doi: https://doi.
org/10.1111/j.1540-6261.1964.tb02865.x
Silva, A., Augusto, J., y Costa, M. (2016). Custo do capital próprio em empresas brasileiras do
setor sucroenergético: um estudo considerando a adoção das normas internacionais
de contabilidade. Universo Contabil, 12(2), 117-137. Doi:10.4270/ruc.2016217
Tenjo, F., López, E., y Zamudio, N. (2006). Determinantes de la estructura de capital de las
empresas colombianas: 1996-2002. Coyuntura Económica, 1, 117-147.
Urquiza, F., Navarro, M., y Trombetta, M. (2012). Disclosure Strategies and Cost of Capital.
Managerial and Decision Economics, 33(7), 501-509. Doi: https://doi.org/10.1002/
mde.2562
Valderrama, M., Díez, J., y Gaitán, S. (2011). Aproximación a las metodologías de estimación
del costo de capital en los proyectos de inversión. El caso colombiano. AD-minister,
101-124.
Weston, J. (1963). The investment, financing, and valuation of the corporation. The Journal
of Finance, 18(3), 579-581. Doi: 10.2307/2977577
Weston, J., Brigham, E., y Mont, J. (1987). Fundamentos de administración financiera.
México D.F.: Interamericana.
Wooldridge, J. (2002). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. London,
England: The MIT Press.
Laverde, M., Lezama, J., García, J., Montoya, I., Pérez, E. El efecto en el costo de capital...
Lucas, R. (1984). Money in a Theory of Finance. Carnegie-Rochester Conference Series on
Public Policy, 21, 9-48.
Markowitz, H. (1952). Portfolio selection. The journal of finance, 7(1), 77-91.
Modigliani, F., y Miller, M. (1958). The cost of capital, corporation finance and the theory
of investment. The American, 48(3), 261-297.
Mossin, J. (1966). Equilibrium in a capital asset market. Econometrica: Journal of the
econometric society, 768-783.
Munteanu, L. (2011). Cost of equity, financial information disclosure, and IFRS adoption: a
Iiterature review. Int. Audit. Risk Manage, 67-80.
Ohlson, J. A., y Juettner-Nauroth, B. (2005). Expected EPS and EPS Growth as Determinants
of Value. Review of Accounting Studies, 10(2-3), 349–365.
Persakis, A., y Latridis, G. (2017). The joint effect of investor protection, IFRS and earnings
quality on cost of capital: An international study. Journal of International Financial
Markets, 46(1), 1-29. Doi: https://doi.org/10.1016/j.intfin.2016.10.001
Sharpe, W. (1964). Capital asset prices: A theory of market equilibrium under
conditions of risk. The journal of finance, 19(3), 425-442. Doi: https://doi.
org/10.1111/j.1540-6261.1964.tb02865.x
Silva, A., Augusto, J., y Costa, M. (2016). Custo do capital próprio em empresas brasileiras do
setor sucroenergético: um estudo considerando a adoção das normas internacionais
de contabilidade. Universo Contabil, 12(2), 117-137. Doi:10.4270/ruc.2016217
Tenjo, F., López, E., y Zamudio, N. (2006). Determinantes de la estructura de capital de las
empresas colombianas: 1996-2002. Coyuntura Económica, 1, 117-147.
Urquiza, F., Navarro, M., y Trombetta, M. (2012). Disclosure Strategies and Cost of Capital.
Managerial and Decision Economics, 33(7), 501-509. Doi: https://doi.org/10.1002/
mde.2562
Valderrama, M., Díez, J., y Gaitán, S. (2011). Aproximación a las metodologías de estimación
del costo de capital en los proyectos de inversión. El caso colombiano. AD-minister,
101-124.
Weston, J. (1963). The investment, financing, and valuation of the corporation. The Journal
of Finance, 18(3), 579-581. Doi: 10.2307/2977577
Weston, J., Brigham, E., y Mont, J. (1987). Fundamentos de administración financiera.
México D.F.: Interamericana.
Wooldridge, J. (2002). Econometric Analysis of Cross Section and Panel Data. London,
England: The MIT Press.