Retos, 13(25), 2023 Revista de Ciencias de la Administración y Economía
ISSN impreso: 1390-6291; ISSN electrónico: 1390-8618
www.retos.ups.edu.ec
abril-septiembre 2023
pp.113-126
https://doi.org/10.17163/ret.n25.2023.08
Modelo de Valoración de Activos Financieros (CAPM)
aplicado al sector empresarial de Ecuador
Capital Asset Pricing Model (CAPM) applied
to the corporate sector of Ecuador
Marco Antonio Reyes-Clavijo
Docente investigador de la Universidad del Azuay, Cuenca
mreyes@uazuay.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-5279-4234
Luis Gabriel Pinos-Luzuriaga
Docente investigador de la Universidad del Azuay, Cuenca
lpinos@uazuay.ede.ec
https://orcid.org/0000-0002-3894-8652
Iván Felipe Orellana-Osorio
Docente investigador de la Universidad del Azuay, Cuenca
ivano@uazuay.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-6279-2734
Luis Bernardo Tonon-Ordóñez
Docente investigador de la Universidad del Azuay, Cuenca
ltonon@uazuay.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-2360-9911
Recibido: 01/12/2022 Revisado: 02/02/2023 Aprobado: 10/03/2023 Publicado: 01/04/2023
Resumen: las metodologías para el cálculo del riesgo de mercado han sido aplicadas principalmente a economías de países desarrollados. En
este trabajo de investigación se propone utilizar el CAPM para determinar el riesgo de mercado y rendimiento mínimo esperado de las empresas
del sector corporativo de Ecuador para el periodo 2009-2019. En promedio se analizaron 48 667 empresas, con base en la información obtenida
de la Superintendencia de Compañías, Valores y Seguros (SCVS). Los sectores que fueron analizados de acuerdo con la Clasificación Industrial
Internacional Uniforme (CIIU). En los cálculos se utilizó un Beta contable, considerando el incipiente desarrollo de la bolsa de valores del país; se
realizó una estimación por mínimos cuadrados ordinarios y se propuso un ROE ajustado. Además, se calculó el rendimiento mínimo esperado
del sector por medio del CAPM. Entre los principales hallazgos se destaca que los sectores B, C, G, H, J, M, y N tienen un Beta mayor a 1, es decir,
estos sectores son más sensibles ante una variación en el mercado. También es importante mencionar que los sectores P, G, C, E, J y Q tienen un
desempeño mejor al esperado. La información proporcionada sirve como apoyo para las organizaciones u otros grupos de interés, considerando el
alto nivel de incertidumbre en el mercado.
Palabras clave: CAPM, Beta, desempeño, incertidumbre, rendimiento, riesgo de mercado, sector empresarial, ROE.
Cómo citar: Reyes-Clavijo, M. A., Pinos-Luzuriaga, L. G., Orellana-Osorio, I. F. y Tonon-Ordóñez, L. B. (2023). Modelo
de Valoración de Activos Financieros (CAPM) aplicado al sector empresarial de Ecuador. Retos Revista de Ciencias de la
Administración y Economía, 13(25), 113-126. https://doi.org/10.17163/ret.n25.2023.08
© 2023, Universidad Politécnica Salesiana, Ecuador
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114 Marco Antonio Reyes-Clavijo, Luis Gabriel Pinos-Luzuriaga, Iván Felipe Orellana-Osorio y Luis Bernardo Tonon-Ordóñez
Abstract: the methodologies for calculating market risk have been mainly applied to economies in developed countries. In this research work,
it is proposed to use the CAPM to determine the market risk and minimum expected return of companies in the corporate sector of Ecuador in
the period 2009-2019. An average of 48,667 companies were analyzed, based on information obtained from the Superintendence of Companies,
Securities and Insurance (SCSI). The sectors were analyzed according to the International Standard Industrial Classification (ISIC). An accounting
Beta was used in the calculations considering the incipient development of the country’s stock market; an estimation was made through ordinary
least squares and an adjusted ROE was proposed. In addition, the minimum expected return of the sector was calculated through the CAPM.
Among the main findings of this work, it is highlighted that sectors B, C, G, H, J, M and N had a Beta greater than 1, i.e., these sectors are more
sensitive to a change in the market. It is also important to mention that sectors P, G, C, E, J and Q perform better than expected. The information
provided constitutes a support for organizations or other interest groups, considering the high level of uncertainty existing in the market.
Keywords: CAPM, Beta, performance, uncertainty, return, market risk, corporate sector, ROE.
Introducción
Si se considera que una organización está expues-
ta a riesgo debido a la incertidumbre en el merca-
do (Rutkowska y Markowski, 2022), un portafolio
bien diversificado permite más oportunidades de
inversión y mejores rendimientos. Un portafolio
óptimo se logra combinando acciones diversifica-
das de manera apropiada, para maximizar el ren-
dimiento esperado y reducir el riesgo. De acuerdo
con la teoría de diversificación de Markowitz
(1952), lo diversificado debe reducir la relevancia.
Por lo tanto, el Modelo de Valoración de Activos
Financieros (CAPM, Capital Asset Pricing Model,
en inglés) implica que el componente importante
es el riesgo no diversificado (Leyva, 2014). En
este modelo, los rendimientos esperados de una
inversión están en función de los rendimientos
de mercado, la tasa libre de riesgo, y un factor
o coeficiente Beta que mide la tasa de variación
de los rendimientos históricos del activo versus
los rendimientos históricos del mercado como un
todo (Adekunle et al., 2020; Elsas et al., 2003; St.-
Pierre y Bahri, 2006). Históricamente, el CAPM
ha sido la metodología comúnmente utilizada
por instituciones financieras e intermediarios
para medir el riesgo de mercado de portafolios
constituidos por acciones (Trejo y Gallegos, 2021).
El CAPM fue desarrollado con base en los
rendimientos obtenidos en transacciones en el
mercado de valores en países con mercados de
capital desarrollados. Ruiz et al. (2021) señalaron
que los modelos de valoración utilizados pueden
ser adaptados a economías desarrolladas o a mer-
cados emergentes; sin embargo, estos modelos
no constituyen un mecanismo óptimo para la
valoración de proyectos en países con mercados
de valores decientes. En el contexto de Ecuador,
debido a que no existe un mercado de valores
desarrollado, el CAPM puede obtenerse de la
data contable de empresas que no cotizan. Por
lo tanto, el Beta contable es otra forma de deter-
minar el riesgo de una empresa de capital cerra-
do frente a su entorno. St.-Pierre y Bahri (2006)
discutieron la viabilidad de usar la contabilidad
en este contexto para medir factores intrínsecos
de riesgo. De forma similar, Támara et al. (2017)
aseveraron la utilidad de los Betas contables para
las empresas que no tienen data histórica en el
precio de su acción o que tienen mucho ruido. En
este contexto, la medida contable de riesgo total
y sistemático tiene un impacto signicativo sobre
las medidas de riesgo de mercado para empresas
y el modelo de Beta contable se presenta como
una alternativa poderosa al CAPM (Rutkowska
y Markowski, 2022; Faiteh y Aasri, 2022).
Los indicadores de riesgo son herramientas
de toma de decisiones importantes para varios
grupos de interés. La gestión del riesgo es im-
portante para los negocios en su búsqueda de
competitividad y sostenibilidad. Esta situación
debe complementarse con políticas públicas que
garanticen estabilidad y continuidad a largo plazo
(Pérez Pravia y Vega de la Cruz, 2021; Urdaneta
et al., 2021). El propósito de esta investigación es
calcular el riesgo de mercado y el rendimiento
mínimo esperado de los diferentes sectores que
constituyen la economía de Ecuador, a través del
Modelo de Valoración de Activos Financieros
(CAPM) propuesto por Sharpe (1964), Lintner
(1965) y Mossin (1966). Debido al desarrollo
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limitado del mercado de valores ecuatoriano,
se propone el cálculo de un Beta contable. Esta
investigación subraya que el CAPM puede ser
ajustado al escenario de negocios ecuatoriano
por medio de un ROE ajustado.
Revisión de la literatura
La diversificación es la mejor forma de redu-
cir el riesgo de inversión. En términos simples,
esto significa “no poner todos tus huevos en una
canasta”. Markowitz (1952) fue pionero de un
modelo de selección de portafolio basado en la
diversificación, que incorpora varianza media
como criterio esencial para la selección óptima de
activos. Astaiza (2012) afirma que la esencia del
modelo de Markowitz radica en la regla:
E -V (Rendimiento esperado -Varianza) (1)
De acuerdo con esta regla, cuando el riesgo
de dos portafolios es el mismo, el inversionista
debe preferir el portafolio que tenga el mayor
rendimiento esperado. En el análisis de riesgo
de mercado existe riesgo diversicable (no sis-
temático) y riesgo no diversicable (sistemáti-
co), que son parte del riesgo total de un activo
(Franchischetti et al., 2014); mientras el primero
puede evitarse mediante estrategias tales como
cobertura y diversicación de portafolio, el se-
gundo es inevitable. El riesgo sistemático puede
diversicarse a través de inversiones en otros
activos cuya correlación sea menor a 0 (Gallego
y Marhuenda, 1997; Adekunle et al., 2020).
Modelo de Valoración de Activos Financieros
(CAPM)
Markowitz (1952), Sharpe (1964), Lintner (1965) y
Mossin (1966) desarrollaron independientemente
el Modelo de Valoración de Activos Financieros,
que permite estimar la rentabilidad de activos
financieros o portafolios con base en su riesgo, y
encontrar un indicador que represente el riesgo
de ese activo o portafolio con respecto al mercado;
este es el coeficiente β.
Se han propuesto varios estudios para eva-
luar el efecto del nivel de riesgo sistemático en
empresas a través del CAPM (Binz, 2020). En el
CAPM se supone que los inversionistas seleccio-
nan un portafolio de activos que maximice los
rendimientos esperados y minimice los riesgos
asociados. Se ha deducido que la relación entre
rendimiento y riesgo es lineal y positiva. En con-
secuencia, el riesgo sistemático pasa a ser la única
variable signicativa en el comportamiento del
rendimiento de un activo (Galego y Marhuen-
da, 1997; Bautista, 2013; Adekunle et al., 2020).
A mayor coeciente Beta, mayor el rendimiento
requerido. Por lo tanto, la corrección por riesgo
sistemático que las empresas deben incluir en su
rendimiento esperado se evalúa completamente
por un único parámetro: β.
El coeciente Beta no mide el riesgo total, sino
únicamente el riesgo agregado de un portafo-
lio diversicado; esta característica, de acuerdo
con Támara et al. (2017), se inere calculando el
coeciente Beta de un activo través de una re-
gresión lineal entre los rendimientos del activo
y los rendimientos del mercado durante un pe-
ríodo razonable. En el mismo contexto, la teoría
de Sharpe (1964) relaciona la rentabilidad de un
activo (variable explicada) con la rentabilidad
del mercado de valores (variable explicativa), de
acuerdo con la siguiente función:
Rt= α + β* Rm + ∈ (2)
Donde:
•
Rm = Rendimiento del índice de mercado.
•
∈ = Término de error o perturbación alea-
toria
• α=Punto de intersección.
• β = Pendiente de la línea.
Varios autores han desarrollado modelos de
medición de riesgo basados en el CAPM clásico,
entre los cuales destacan los siguientes: CAPM
con Beta cero (Black, 1972), CAPM Intertemporal
(Merton, 1973), Modelo APT (Teoría de Arbitraje)
(Ross, 1976), CAPM de Consumo (Rubinstein,
1976), el modelo de Tres Factores (Fama y French,
1992, 1993, 1996) y el CAPM D (Estrada, 2002).
Hasta ahora, el CAPM ha sido aplicado princi-
palmente en el contexto de países desarrollados.
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Chang y Galindo (2018) aseveraron que todos
estos modelos han sido evaluados con data de
economías desarrolladas, tales como la de Estados
Unidos. Esto deja abierta la pregunta de si tales
modelos también superan las dicultades del
CAPM en economías emergentes. Estrada (2002)
analizó el riesgo de mercado en mercados emer-
gentes, indicando como estimar el downside Beta,
una medida de riesgo propuesta en su artículo, y
muestra como integrarla en un modelo alterna-
tivo de precio, el D-CAPM o Downside CAPM.
Otras aplicaciones notables del CAPM en mer-
cados emergentes se describen a continuación.
Basu and Chawla (2010) probaron la validez del
CAPM para el mercado de valores indio. Martínez
et al. (2014) calcularon el coeciente Beta de una
muestra de 11 empresas listadas en el mercado
de valores argentino. Santana (2015) calculó el
coeciente Beta en el mercado inmobiliario co-
lombiano, y planicó explorar una dinámica de
Betas variantes de acuerdo con la teoría de ciclos.
Flores et al. (2019) respaldaron la importancia del
CAPM para determinar el riesgo nanciero en
una empresa o activo. Ellos aplican este modelo a
microempresas de fabricación en México. Santos
et al. (2019) aplicaron el CAPM para analizar los
fondos de inversión brasileños, comparados con
modelos alternativos tales como el CAPM incon
-
dicional y el modelo de cuatro factores.
En Ecuador, el CAPM ha sido aplicado a em-
presas listadas en el mercado de valores de Gua-
yaquil y Quito, a pesar del limitado desarrollo
de este mercado de capitales. Esto se observa
en el trabajo de Valverde and Caicedo (2019),
quienes mencionan el limitado desarrollo del
mercado de valores ecuatoriano. Orellana et al.
(2020) calculan el coeciente Beta contable y el
rendimiento mínimo esperado en el sector ma-
nufacturero de Ecuador en el período 2009-2018;
en su metodología los autores proponen un ROE
ajustado (rentabilidad operativa antes de impues-
tos/ capital inicial).
Materiales y métodos
Datos
El número total de empresas que se utilizó en
esta investigación se presenta en la tabla 1. En
promedio, se analizaron 48 667 empresas en el
período 2009-2019. Esta información fue obtenida
de la Superintendencia de Compañías, Valores y
Seguros (2020) (la descripción de las actividades
económicas se presenta en el anexo 1).
Tabla 1
Clasicación Internacional Industrial Uniforme (CIIU)
CIIU Promedio
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
A 2644 2810 3109 3269 3428 3394 3542 3559 3276 3164 3421 3238
B. 416 441 465 517 539 538 552 547 532 542 556 513
C 3639 3855 4008 4119 4269 4251 4487 4489 4141 3965 4148 4125
D 135 134 153 188 238 230 247 249 202 211 237 202
E 127 145 173 194 208 222 221 236 223 222 270 204
F2610 3002 3485 3899 4300 4184 4270 4181 3822 3223 3730 3701
G10707 11369 12098 12554 13188 13043 13140 12877 11943 11584 12610 12283
H3308 3585 3991 4539 5414 5958 6527 6987 7260 7301 7696 5688
I 883 951 960 1000 1028 1059 1147 1165 1098 1094 1134 1047
J1254 1382 1452 1529 1661 1785 2056 2230 2148 2145 2419 1824
K 572 627 678 552 571 629 1139 1195 1150 1158 1344 874
L 4215 4256 4588 4895 4959 4771 4675 4436 3924 3427 3447 4327
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CIIU Promedio
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
M 3692 4069 4569 4992 5471 5749 6136 6332 6024 5949 6578 5415
N 2781 2879 3005 3110 3304 3338 3495 3553 3414 3446 3824 3286
O2 3 3 3 5 10 14 12 12 8 6 7
P451 491 538 552 586 598 627 687 667 709 821 612
Q457 523 590 792 857 909 984 1004 957 956 1115 831
R 189 196 177 169 179 175 200 223 228 231 259 202
S 251 268 271 284 291 277 304 312 284 295 302 285
T2 2 2 2 3 4 4 3 2 3 3 3
U1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Total 38336 40989 44316 47159 50500 51124 53768 54278 51308 49634 53921 48667
Nota. Los sectores O, T y U no se consideran en el análisis debido a su baja representatividad.
SCVS (2020).
Metodología de cálculo del riesgo de
mercado y de la rentabilidad mínima
esperada
El CAPM utilizado en esta investigación se
formula de la siguiente manera:
E(Ri) =Rf+βi*(E(Rm)-Rf) (3)
Donde:
•
E(R
i
) = Mínimo rendimiento esperado en
el activo i.
• Rf = Rentabilidad del activo sin riesgo.
•
E(R
m
) = Rendimiento esperado en el por-
tafolio de mercado.
•
E(Rm )-Rf = Prima de rendimiento espera-
da por encima de la tasa libre de riesgo.
• βi = Medida del riesgo sistemático.
El coeciente Beta se estima utilizando míni-
mos cuadrados ordinarios. La variable depen-
diente es la rentabilidad del activo especíco a
lo largo del tiempo (en este caso, cada uno de los
sectores analizados), la variable independiente
es la rentabilidad del mercado (R
m
), y el Beta del
CAPM es el coeciente asociado con la variable
Rm. La covarianza y la correlación están invo-
lucradas en lo anterior, Adicionalmente, debe
considerarse que una acción que tenga una co-
varianza alta en relación con otras acciones debe
tener un coeciente Beta alto con respecto a esas
acciones, y viceversa.
El coeciente Beta mide el grado de sensibili-
dad de una acción en el mercado y se representa
mediante la pendiente de la recta característica.
Kayo et al. (2020) y Grant et al. (2021) estiman
el coeciente Beta con base en los rendimientos
históricos. En su estudio, el costo de capital de la
empresa depende solo de su riesgo sistemático
o no diversicable, capturado por su Beta. Para
Montenegro et al. (2014), los resultados de Beta se
evalúan con base en las siguientes suposiciones:
•
Un Beta negativo (menor que 0): indica
una relación inversa con el mercado.
•
Un Beta igual a cero: el active no tiene
riesgo.
•
Un Beta entre 0 y 1 tiene menor volatili-
dad que el mercado.
•
Un Beta igual a 1: reeja la volatilidad
de un índice de mercado representativo.
• Un Beta mayor a 1: representa una vola-
tilidad más alta que el mercado.
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118 Marco Antonio Reyes-Clavijo, Luis Gabriel Pinos-Luzuriaga, Iván Felipe Orellana-Osorio y Luis Bernardo Tonon-Ordóñez
Es importante mencionar que, en esta inves-
tigación, se utiliza un ROE ajustado en el cálculo
del coeciente Beta para interpretar la informa-
ción contable:
ROEAjustado= (4)
En el caso de rendimiento de mercado, el
empresario debe comprar y vender a través de
proxys de mercado expertos, dado que el porta-
folio real de mercado debe incluir todas las in-
versiones individuales y no es observable (Kayo
et al., 2020). En este estudio, el número total de
empresas en el sector empresarial de Ecuador se
considera como un “mercado”. Por lo tanto, el
coeciente Beta obtenido inicialmente no estará
apalancado, debido a que no se consideran el
interés y los impuestos en el cálculo del rendi-
miento. Adicionalmente, el criterio de Feria (2004)
se utilizará aplicando la varianza a la ecuación 5,
con el n de diferenciar entre el riesgo de mercado
(sistemático) y el riesgo especíco (diversicable).
σt
2 = β2 *σm
2 +σ∈
2 (5)
Donde:
σt
2 = Riesgo total del activo t
β2 *σm
2= Riesgo de mercado
σ∈
2 = Riesgo especíco
La tasa pasiva de referencia promedio del Ban-
co Central del Ecuador, que fue 5,044 % para el
período 2009-2019, se utilizó como tasa libre de
riesgo para el modelo.
Resultados
La tabla 2 muestra el ROE ajustado para los sec-
tores analizados. El rendimiento del mercado es
9,19 %. Sectores como Industria Manufacturera
(C), Distribución de aguas servidas-manejo de
desechos y actividades de saneamiento (E),
Mayorista y minorista, reparación de vehícu-
los a motor y motocicletas (G) e Información y
comunicación (J), tienen una rentabilidad mayor
que la del mercado. Por otra parte, sectores
como Suministro de electricidad, gas, vapor y
aire acondicionado (D), Transporte y almacena-
miento (H) y Arte, entretenimiento y recreación
(R), tienen un rendimiento negativo.
Tabla 2
Rendimiento del mercado y actividad económica
Año 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Promedio
Mercado 8.00 % 18,69 % 18.93 % 15.94 % 14.08 % 9.30 % 6.12 % 2.93 % 6.59 % 6.68 % 6.46 % 9.19 %
A 1,01 % 10.27 % 9.67 % 6.58 % 6.71 % 3.67 % -0.92 % 1.78 % 5.17 % 2.10 % 3.86 % 3.89 %
B-3.66 % 16.05 % 16.49 % 23.84 % 22.33 % 10.04 % -0.58 % -5.95 % 5.75 % 10.56 % 9.09 % 8.21 %
C 21.41 % 30.83 % 23.37 % 19.58 % 18.43 % 14.83 % 12.84 % 8.35 % 11.63 % 11.29 % 9.96 % 14.99 %
D -12.41 % -12.16 % -2.42 % 0.32 % -3.39 % -3.09 % 1.08 % 0.28 % 0.58 % 9.70 % 37.28 % -2.72 %
E 7.43 % 21.68 % 37.71 % 19.58 % 13.28 % 18.24 % 14.48 % 14.42 % 15.63 % 15.73 % 14.26 % 16.64 %
F0.59 % 9.00 % 5.20 % 13.36 % 1.80 % 1.54 % 1.59 % 3.80 % 5.34 % 0.38 % 3.79 %
G15.92 % 27.68 % 25.44 % 20.87 % 19.49 % 13.73 % 10.99 % 5.74 % 10.25 % 9.86 % 9.06 % 13.56 %
H-10.13 % 1.34 % 29.47 % 8.90 % -9.48 % -2.46 % -5.82 % -0.27 % -8.93 % 0.78 % -0.47 %
I 1.45 % 7.54 % 11.19 % 9.83 % 10.21 % 6.77 % 10.30 % -1.07 % 3.29 % 5.45 % 8.32 % 6.46 %
J18.20 % 42.74 % 33.57 % 37.20 % 27.88 % 27.04 % 12.55 % 18.11 % 8.99 % 7.50 % 10.41 % 21.86 %
K 1.24 % 6.43 % 9.77 % 1.85 % 8.09 % -1.63 % -2.34 % -1.17 % -0.27 % -3.07 % -2.01 % 0.30 %
L -3.28 % 1.10 % 9.37 % 6.79 % 5.07 % 2.40 % 2.39 % 2.39 % 2.52 % 2.69 % 3.59 % 3.18 %
M 0.07 % 24.39 % 24.70 % 11.92 % 25.46 % 2.49 % 2.53 % -7.15 % -1.64 % 0.23 % -0.06 % 4.35 %
Ganancia operativa sin impuestos t
Equity t-1
Modelo de Valoración de Activos Financieros (CAPM) aplicado al sector empresarial de Ecuador
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Año 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 Promedio
N 7.56 % 21.46 % 23.80 % 19.65 % 15.24 % 6.31 % 2.60 % -4.19 % -3.04 % 0.88 % -4.30 % 5.01 %
P15.74 % 14.40 % 15.28 % 14.93 % 7.42 % 6.41 % 10.69 % 6.71 % 7.86 % 4.50 % 10.21 % 8.90 %
Q-0.32 % 13.26 % 19.26 % 17.30 % 13.45 % 12.23 % 6.93 % 2.78 % 4.76 % 7.59 % 8.10 % 8.85 %
R -57.91 % -8.55 % -5.30 % -29.27 % -5.40 % -9.48 % 6.32 % 4.43 % 8.57 % -11.19 %
S 21.39 % 30.28 % 14.08 % 10.95 % 9.28 % 8.76 % 8.79 % 2.66 % 5.36 % 2.57 % 4.82 % 8.53 %
Nota. SCVS (2020).
El Beta obtenido para las diferentes activida-
des económicas se muestra en la gura 1. Sectores
como Explotación de minas y canteras (B), Indus-
tria manufacturera (C), Mayorista y minorista, re-
paración de vehículos a motor y motocicletas (G),
Transporte y almacenamiento (H), Información y
comunicación (J), Actividades profesionales, cien-
tícas y técnicas (M) y Servicios administrativos
y de soporte (N), que tienen un Beta por encima
de 1, se consideran riesgosos.
Figura 1
Coeciente Beta por actividad económica
Nota. SCVS (2020).
Es importante resaltar que no todos los Betas
calculados son estadísticamente signicativos,
considerando un nivel de signicación de 5 %.
En todos los casos, se rechazan las hipótesis de
heterocedasticidad y autocorrelación (ver tabla 3).
Tabla 3
Resumen de signicación estadística
Sector Significación individual de 5 % Heterocedasticidad Autocorrelación
A Sí No No
B. Sí No No
C Sí No No
D No No No
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120 Marco Antonio Reyes-Clavijo, Luis Gabriel Pinos-Luzuriaga, Iván Felipe Orellana-Osorio y Luis Bernardo Tonon-Ordóñez
Sector Significación individual de 5 % Heterocedasticidad Autocorrelación
E Sí No No
FSí No No
GSí No No
HSí Sí No
I Sí No No
JSí No No
K Sí No No
L No No No
M Sí No No
N Sí No No
ONo No No
PSí No No
QSí No No
R No No No
S Sí No No
TNo No No
El riesgo especíco se obtiene sustituyendo los
valores de la ecuación 5; el riesgo total de cada
una de las actividades analizadas se presenta en
la gura 2.
Figura 2
Riesgo sistemático y no sistemático por actividad económica
Nota. SCVS (2020).
Riesgo sistemáco Riesgo no sistemáco
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La gura 3 muestra el rendimiento mínimo
esperado calculado mediante el CAPM. Secto-
res como Actividades profesionales, cientícas
y técnicas (M), Información y comunicación (J)
y Servicios administrativos y de soporte (N)
muestran el mejor desempeño, con porcentajes
de 13,36 %, 13,04 % y 12,67 %, respectivamente.
Por otra parte, el sector Arte, entretenimiento
y recreación (R) tiene un rendimiento mínimo
esperado negativo (-5,33 %).
Figura 3
Rendimiento mínimo esperado por actividad económica
Nota. SCVS (2020).
La tabla 4 muestra la rentabilidad de los secto-
res analizados, en comparación con el retorno mí-
nimo esperado del CAPM. Cuando el desempeño
obtenido a partir del CAPM es menor, el sector
tiene un mejor desempeño ya que ha obtenido
una rentabilidad mayor a la requerida, esto es,
ha creado valor. En este contexto, los sectores
que crean valor son: Información y comunicación
(J), Distribución de aguas servidas-manejo de
desechos y actividades de saneamiento (E), In-
dustria Manufacturera (C), Mayorista y minorista;
reparación de vehículos a motor y motocicletas
(G), Educación (P) y Actividades de cuidado de
la salud humana y asistencia social (Q).
Tabla 4
Rendimiento mínimo esperado vs rendimiento promedio de los sectores
CIIU Desempeño promedio Rendimiento mínimo esperado Creación de valor Destrucción de valor
J21,86 % 13,04 % 8,83 %
E 16,64 % 8,90 % 7,75 %
C 14,99 % 9,47 % 5,52 %
G13,56 % 10,24 % 3,32 %
P8,90 % 6,90 % 2,00 %
Q8,85 % 8,84 % 0,01 %
S 8,53 % 9,12 % -0,59 %
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122 Marco Antonio Reyes-Clavijo, Luis Gabriel Pinos-Luzuriaga, Iván Felipe Orellana-Osorio y Luis Bernardo Tonon-Ordóñez
CIIU Desempeño promedio Rendimiento mínimo esperado Creación de valor Destrucción de valor
B8,21 % 10,94 % -2,73 %
I 6,46 % 6,94 % -0,48 %
N 5,01 % 12,67 % -7,66 %
M 4,35 % 13,36 % -9,01 %
A 3,89 % 7,36 % -3,47 %
F3,79 % 7,44 % -3,65 %
L 3,18 % 6,26 % -3,08 %
K 0,30 % 7,92 % -7,62 %
H-0,47 % 11,13 % -11,60 %
D -2,72 % 1,18 % -3,89 %
R -11,19 % -5,33 % -5,85 %
Nota. SCVS (2020).
Conclusiones y discusión
Discusión
Dos interrogantes giran en torno a la discusión
de la validez del análisis basado en el modelo de
valoración de activos financieros: 1) ¿Se incremen-
ta el rendimiento esperado cuando el aumenta
el riesgo?; 2) ¿Es lineal la relación entre el riesgo
y el rendimiento?
Claramente, el rendimiento esperado se incre-
menta a medida que aumenta el riesgo (Banerjee
et al. 2007; Breeden et al., 1989). Por otra parte,
en un estudio realizado por Breeden et al. (1989)
se obtuvo que la relación lineal entre el riesgo y
el rendimiento que está implícita en el CCPAM
(CAPM de consumo), se rechaza con un nivel
de signicación de 0.05. En el mismo escenario,
Fama y French (1992) discrepan acerca de la supo-
sición de la relación positiva entre rendimientos
promedio indicada por el CAPM.
Existen varios comentarios y críticas acerca
del CAPM, principalmente asociadas a la viabili-
dad de usar el coeciente Beta como una medida
adecuada de riesgo. El CAPM supone que el co-
eciente Beta es estático, y que los rendimientos
del portafolio ponderado (valor de las acciones)
son un indicador del rendimiento de la riqueza
agregada; su especicación estática está limitada
porque no considera los efectos de las oportuni-
dades de inversión variantes en el tiempo, en el
cálculo de riesgo de un activo (Jagannathan y
Wang, 1996; Lettau y Ludvigson. 2001; Estrada,
2002; Miralles et al., 2009).
El uso de información contable para el cál-
culo del coeciente Beta se justica por el poco
desarrollo del mercado de valores en Ecuador. De
acuerdo con Valverde y Caicedo (2019), el limi-
tado desarrollo de este mercado de valores hace
inecientes sus funciones operativas. Además,
los intereses individuales de los Mercados de
Valores de Guayaquil y Quito, cada uno con sus
propias autorregulaciones, precios y comisiones,
hace complicado el análisis estadístico. De forma
similar, Riofrío (2019) asevera que:
El mercado de valores ecuatoriano en los últi-
mos años no ha tenido un desarrollo significa-
tivo en relación con países como Colombia y
Perú ya que la capitalización bursátil vs PIB es
menor que en dichos países en el período de
análisis 2016-2018. (p. 3)
A las dicultades analíticas inherentes al in-
cipiente mercado de valores ecuatoriano, debe
agregarse la pobre disponibilidad y calidad de la
información. Pereiro (2010) se reere a las barreras
estadísticas en la lógica del CAPM en referencia a
la inversión en activos en mercados emergentes,
debido a que la data local relevante puede no
existir, ser poco able o atípica. De acuerdo con
Poquechoque (2020), los Betas contables se utili-
zan generalmente en países emergentes, donde
existen limitaciones como: “pocas transacciones
en el mercado de valores, cambios en la compo-
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sición de los índices bursátiles, ausencia de datos
estadísticos, alta volatilidad, alta informalidad y
ausencia de data histórica” (p. 66).
También deben considerarse las dicultades
que pueden surgir cuando se aplica información
contable para el cálculo del coeciente Beta. Tá-
mara et al. (2017) indican que existen tres proble-
mas en el enfoque del Beta contable: las ganancias
en las empresas tienden a ser suavizadas con
respecto al valor subyacente de la empresa (Beta
sesgado hacia abajo para las empresas riesgosas y
hacia arriba para las empresas menos riesgosas).
Asimismo, la gran mayoría de las empresas tienen
factores no operacionales que inuyen sobre las
ganancias desde el punto de vista contable, o
que resultan en cambios en los métodos de de
-
preciación, entre otros. Además. Los períodos
de consolidación trimestrales o anuales implican
regresiones con pocas observaciones.
Como lo arman Orellana et al. (2020), el CAPM
es notable por su simplicidad y la hipótesis implí-
cita en él. Sin embargo, estas características han
dado lugar a una serie de críticas por parte de los
investigadores, como se describe a continuación.
Fama y French (1992) mencionan contradicciones
en el modelo, siendo una de las principales la re-
lacionada con la magnitud del efecto propuesto
por Banz (1981), quien concluye que “en el perío-
do 1936-1975, las acciones comunes de empresas
pequeñas tuvieron, en promedio, rendimientos
ajustados a un riesgo mayor que las acciones co-
munes de empresas grandes” (pp. 3-4). También
se asevera una fuerte relación negativa entre el
desempeño promedio y el tamaño de la empresa.
En el mismo contexto, St.-Pierre y Bahri (2006)
indicaron que el Beta contable no es una medida
suciente para determinar el riesgo en PYMEs,
y sugirieron también el desarrollo de un nuevo
modelo que vincula más componentes de riesgo.
Fama y French (1992) criticaron la debilidad del
coeciente Beta como una variable explicativa
de las variaciones en los rendimientos, y arman
la existencia de otras variables que inuyen en
la variación. Adicionalmente, ellos aseveran que
debe trabajarse en un modelo multifactorial donde
exista una relación condicional con una pendiente
positiva entre el rendimiento promedio y Beta.
A pesar de las críticas al CAPM clásico, y es-
pecialmente al coeciente Beta como un factor
para evaluar riesgo sistémico, varios autores han
resaltado su importancia y utilidad: el CAPM es
un benchmark para calcular el costo de capital, y
es bajo este modelo que el Beta es útil como pará-
metro para estimar el riesgo (Támara et al., 2017).
Pereiro (2010) armó que el costo de capital de una
empresa puede determinarse a través del CAPM,
y que éste es una herramienta para determinar el
riesgo en empresas que se listan en el Mercado
de Valores. Breeden et al. (1989) examinaron el
desempeño del Modelo de Valoración de Acti
-
vos Financieros orientado a consumo (CAPM de
consumo o CCAPM) con un modelo basado en
portafolio de mercado. Los autores concluyen que
el CAPM tradicional y el CCAPM se desempeñan
de manera muy similar. Por otra parte, Ruiz et al.
(2021) analizaron la viabilidad de usar CAPM en
mercados emergentes, y concluyeron que existen
varias fórmulas con diferentes variables propues-
tas; sin embargo, no existe una fórmula universal.
Conclusiones
Determinar el nivel de riesgo es un aspecto fun-
damental en la toma de decisiones. En el campo
de las inversiones, un portafolio con activos
correlacionados débilmente o negativamente será
menos volátil que uno con activos correlaciona-
dos positivamente, ya que una parte puede caer
y otra puede elevarse o al menos mantener su
valor. Por lo tanto, la diversificación es la mejor
manera de reducir el riesgo de inversión. Dado
que el riesgo no sistemático puede minimizarse
con diversificación, éste se hace irrelevante en el
análisis de riesgo de mercado. Esta es una de las
implicaciones del CAPM: el único componente
importante es el riesgo no diversificable.
En esta investigación, el objetivo se alcanza de-
terminando el riesgo de mercado y el rendimiento
mínimo esperado de 18 sectores de la economía
de Ecuador mediante el Modelo de Valoración de
Activos Financieros propuesto por Sharpe (1964),
utilizando en este caso información contable. El
análisis involucró todas las diferentes actividades
económicas del mercado ecuatoriano, clasicadas
de acuerdo con la Clasicación Internacional In
-
dustrial Uniforme (CIIU), esto es, un promedio
anual de 48 667 empresas y un total de 535 333
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observaciones en el período 2009-2019. Es impor
-
tante destacar que la información nanciera tiene
una periodicidad anual, lo cual es una limitación
de la investigación ya que, por el contrario, la
metodología clásica mira a rendimientos diarios.
La metodología aplicada proporciona una re-
lación rendimiento-riesgo, que fue una inspira-
ción central al introducir el CAPM. El coeciente
Beta fue obtenido a partir de información con-
table por las razones explicadas anteriormente.
Se resaltó que sectores como Explotación de mi-
nas y canteras (B), Industria manufacturera (C),
Mayorista y minorista, reparación de vehículos
a motor y motocicletas (G), Transporte y alma-
cenamiento (H), Información y comunicación (J),
Actividades profesionales, cientícas y técnicas
(M) y Servicios administrativos y de soporte (N)
tienen un Beta por encima de 1. Por lo tanto, se
consideran riesgosos, ya que una variación en el
mercado produce una mayor variación en cada
uno de estos sectores. Por otra parte, sectores
como Suministro de electricidad, gas, vapor y
aire acondicionado (D) y Arte, entretenimiento y
recreación (R) tienen un coeciente Beta negativo
y, por tanto, una relación inversa al mercado (los
sectores se aprecian cuando el mercado cae en
su conjunto). Finalmente, sectores como Indus
-
tria Manufacturera (C), Distribución de aguas
servidas-manejo de desechos y actividades de
saneamiento (E), Mayorista y minorista; repa-
ración de vehículos a motor y motocicletas (G),
Información y comunicación (J), Educación (P)
y Actividades de cuidado de la salud humana y
asistencia social (Q) agregan valor, ya que tienen
un desempeño mejor al esperado.
Mirando hacia adelante, cabe señalar que estos
resultados reejan el coeciente Beta en el perío
-
do 2009-2019, y deberán actualizarse a medida
que se dispone de información nanciera más
reciente. Los resultados obtenidos servirán como
referencia y soporte para la toma de decisiones de
negocios y como indicador del nivel de demanda
de proyectos en los sectores analizados.
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Anexo
Anexo 1
Información sobre actividades económicas
CIIU Descripción
AAgricultura, forestal y pesca.
B. Explotación de minas y canteras.
C Industria manufacturera
DSuministro de electricidad, gas, vapor y aire acondicionado.
EDistribución de aguas servidas-manejo de desechos y actividades de saneamiento.
FConstrucción.
G Mayorista y minorista, reparación de vehículos a motor y motocicletas.
H Transporte y almacenamiento.
IServicios de alojamiento y comida.
JInformación y comunicación
KActividades financieras y de seguros.
L Mercado inmobiliario.
MActividades profesionales, científicas y técnicas.
N Servicios administrativos y de soporte.
O Administración pública y defensa; planes obligatorios de seguridad social.
PEducación
Q Actividades de cuidado de la salud humana y asistencia social.
R Arte, entretenimiento y recreación.
SOtras actividades de servicio
TActividades como empleados en hogares; Actividades no diferenciadas en hogares como productores de bienes y
servicios para uso propio.
Nota. SCVS (2020).