Retos, 15(30), 2025 Revista de Ciencias de la Administración y Economía
ISSN impreso: 1390-6291; ISSN electrónico: 1390-8618
www.retos.ups.edu.ec
octubre 2025-marzo 2026
pp. 259-274
https://doi.org/10.17163/ret.n30.2025.04
Revista de Ciencias de Revista de Ciencias de
Administración y EconomíaAdministración y Economía
Estimación del rendimiento operativo contable en sectores
empresariales del Ecuador: adaptación del Modelo CAPM
Estimating accounting operating performance in business
sectors in Ecuador: adaptation of the CAPM Model
Iván Felipe Orellana-Osorio
Profesor investigador de la Universidad del Azuay de Cuenca, Ecuador
ivano@uazuay.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-6279-2734
https://ror.org/037xrmj59
Luis Gabriel Pinos-Luzuriaga
Profesor investigador de la Universidad del Azuay de Cuenca, Ecuador
lpinos@uazuay.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-3894-8652
https://ror.org/037xrmj59
Marco Antonio Reyes-Clavijo
Profesor investigador de la Universidad del Azuay de Cuenca, Ecuador
mreyes@uazuay.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-5279-4234
https://ror.org/037xrmj59
Luis Bernardo Tonon-Ordóñez
Profesor investigador de la Universidad del Azuay de Cuenca, Ecuador
ltonon@uazuay.edu.ec
https://orcid.org/0000-0003-2360-9911
https://ror.org/037xrmj59
Recibido: 26/03/25 Revisado: 11/07/25 Aprobado: 01/08/25 Publicado: 01/10/25
Resumen: en países cuyas economías se caracterizan por mercados financieros poco desarrollados y la escasa disponibilidad de información
bursátil, el modelo CAPM tradicional presenta limitaciones en su aplicación, por lo que es difícil la valoración de las empresas en este entorno.
Este trabajo tuvo por objetivo estimar el rendimiento operativo contable esperado para los diferentes sectores empresariales ecuatorianos, utili-
zando una adaptación del modelo CAPM basada en datos contables, especialmente en el rendimiento operativo sobre el capital contable OROE
(Operational Return on Equity). Para esto se analizó una serie de datos históricos tomados de la base de la Superintendencia de Compañías, Valores
y Seguros para el periodo 2013-2023. La muestra utilizada consistió en 374 340 observaciones. Se realizaron estimaciones utilizando el método de
Mínimos Cuadrados Ordinarios (MCO), se obtuvieron los siguientes resultados de los valores del Rendimiento Contable Requerido ubicando
el valor mínimo de 9.69 % en el sector de Transporte y almacenamiento, en comparación con el sector de Arte, entretenimiento y recreación que
presentó el valor máximo de 15.16 %. El trabajo concluyó que, en el caso de Ecuador, el uso de datos contables y el Beta contable surgen como
una alternativa para los modelos tradicionales. Esto genera una forma más precisa para analizar el equilibrio entre riesgo y rendimiento en las
decisiones financieras de las empresas no cotizadas, proporcionando una metodología replicable en economías con contextos similares.
Palabras clave: empresa, inversión, recursos financieros, estado financiero, tasa de rendimiento.
Cómo citar: Orellana-Osorio, I. F., Pinos-Luzuriaga, L. G., Reyes-Clavijo, M. A. y Tonon-Ordóñez, L. B. (2025). Estimación
del rendimiento operativo contable en sectores empresariales del Ecuador: Adaptación del Modelo CAPM. Retos Revista de
Ciencias de la Administración y Economía, 15(30), pp. 259-274. https://doi.org/10.17163/ret.n30.2025.04
© 2025, Universidad Politécnica Salesiana, Ecuador
ISSN impreso: 1390-6291; ISSN electrónico: 1390-8618
260 Iván Felipe Orellana-Osorio, Luis Gabriel Pinos-Luzuriaga, Marco Antonio Reyes-Clavijo y Luis Bernardo Tonon-Ordóñez
Abstract: in countries with economies characterized by underdeveloped financial markets and limited availability of stock market information,
the traditional CAPM model presents limitations in its application, making it difficult to value companies in this environment. The objective of
this research was to estimate the expected accounting operating performance for different Ecuadorian business sectors, using an adaptation of
the CAPM model based on accounting data, specifically the operating return on equity (OROE). To this end, a series of historical data taken from
the Superintendency of Companies, Securities and Insurance database for the period 2013-2023 was analyzed. The sample consisted of 374,340
observations. Estimates were made using the Ordinary Least Squares (OLS) method, obtaining the following results for the Required Accounting
Return values, locating the minimum value of 9.69% in the Transportation and Storage sector, compared to the Arts, Entertainment and Recreation
sector, which presented the maximum value of 15.16%. The work concluded that, in the case of Ecuador, the use of accounting data and accoun-
ting Beta emerge as an alternative to traditional models. This generates a more precise way to analyze the balance between risk and return in the
financial decisions of unlisted companies, providing a replicable methodology in economies with similar contexts.
Keywords: entreprise, financial resources, financial statements, investment, rate of return.
Introducción
La estimación del rendimiento operativo neto
contable requerido y la evaluación del riesgo en
el sector empresarial son importantes para el pro-
ceso decisorio nanciero y de inversión. Isaac
et al. (2024) armaron que estas estimaciones
inuyen directamente en el desempeño de las
empresas. El modelo tradicional CAPM (Capi-
tal Asset Pricing Model), formulado por Sharpe
(1964), Lintner (1965) y Mossin (1966), ha sido
ampliamente adoptado en economías desarro-
lladas para estimar el rendimiento ajustado al
riesgo sistemático a través del coeciente Beta.
No obstante, su aplicación en economías emer-
gentes, como la ecuatoriana, presenta limitaciones
relevantes debido a particularidades estructurales
y contextuales propias de estos mercados: escasa
disponibilidad de datos bursátiles, ya que, en
los países en desarrollo, los mercados bursátiles
suelen estar poco consolidados y exhiben una
elevada volatilidad; la tasa libre de riesgo (TLR)
no es representativa, esto, debido a que el CAPM
utiliza la rentabilidad de los bonos del Tesoro de
EE. UU. ajustada por inación como TLR, lo cual
no reeja las condiciones políticas, económicas y
sociales de países emergentes; y, existen diferen-
cias metodológicas entre datos contables y nan-
cieros, ya que el retorno esperado del mercado
en el CAPM se basa en la variación continua de
cotizaciones en el mercado de valores, mientras
que los datos contables tienen una periodicidad
anual y están relacionados con la operación del
negocio, no con la especulación nanciera. Vé-
lez-Pareja (2002) armó que, para las empresas
de países en desarrollo que no cotizan en bolsa,
el modelo CAPM es inconsistente con la realidad.
Una alternativa para el uso de CAPM en eco-
nomías en desarrollo son los coecientes Beta
contables, que miden la relación entre las rentabi-
lidades operativas netas contables y los patrones
del sistema que afectan a un grupo de empresas
denidas como mercado. En el trabajo de Menén-
dez et al. (2008), se describió un vínculo entre el
coeciente Beta y los indicadores nancieros de
riesgo conocidos como Accounting Risk Measures
(ARMs). Por su parte, Gambi et al. (2014) seña-
laron que un coeciente Beta contable también
podría ser un estimador del Beta de mercado de
una empresa. La correspondencia entre ambos
tipos de coecientes Beta sugiere una integración
teórica relevante entre los datos nancieros y
la información de mercado. Esta transposición
metodológica facilita la aplicación de modelos
nancieros a datos contables, enriqueciendo el
conjunto de herramientas disponibles para ana-
listas y estudiosos en valoración de compañías.
Además, Hill y Stone (1980) conrmaron que hay
una relación de equivalencia funcional entre los
coecientes Beta contables y sus homólogos en el
mercado, basada fundamentalmente en que los
resultados nancieros documentados en la con-
tabilidad se consideran producto de un proceso
probabilístico cuya arquitectura fundamental es
comparable a aquella que determina y congura
los rendimientos que las acciones generan en los
mercados bursátiles.
Esta investigación se fundamenta en el interés
académico por los coecientes Beta contables y
su relación con el rendimiento ajustado al riesgo.
Vivanco (2017) destacó que el coeciente Beta es
un indicador sustancial del riesgo asumido en
decisiones de inversión, mientras que estudios
recientes, como el de Rutkowska et al. (2024),
han demostrado que los enfoques basados en
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datos contables ofrecen resultados prometedores
para identicar riesgos sistemáticos en mercados
emergentes. Isaac et al. (2021) subrayaron que
la información contable posee cualidades útiles
para análisis nancieros en escenarios con limi-
taciones de datos bursátiles. De este modo, la
analogía funcional entre Betas contables y Betas
de mercado no constituye un mero paralelismo
teórico, sino una herramienta operativa que am-
plía signicativamente el horizonte del análisis
nanciero contemporáneo.
El objetivo central de este estudio es estimar
el rendimiento operativo contable requerido para
sectores de la economía ecuatoriana mediante un
modelo adaptado del CAPM con datos contables,
utilizando como variable clave el Rendimiento
Operativo Neto sobre el Capital Contable (Ope-
rating Return on Equity, OROE). De esta manera,
en el estudio se propone una metodología que
puede ser replicable para otros mercados emer-
gentes con características similares al caso de
estudio. Para este propósito, se utilizaron 374 340
observaciones provenientes de la base de datos
de la Superintendencia de Compañías, Valores
y Seguros (SCVS) (2024), abarcando el período
desde 2013 hasta 2023. Las estimaciones fueron
obtenidas aplicando el método de Mínimos Cua-
drados Ordinarios (MCO).
Los coecientes Beta obtenidos a partir de
información contable representan una opción
sólida para estimar el riesgo sistemático en con-
textos donde los mercados bursátiles carecen de
profundidad. La aplicación del modelo OROE
propuesto en este estudio, sustentado en datos
nancieros de empresas, permite establecer una
metodología replicable para analizar inversiones
y gestionar riesgos de manera efectiva dentro
de distintos sectores económicos en Ecuador.
Estos coecientes contables se convierten así en
referencias clave para orientar decisiones nan-
cieras e identicar oportunidades de inversión
en escenarios con acceso limitado a información
de mercado.
El presente artículo se organiza en secciones.
Posterior a la introducción, en donde se contex-
tualiza la problemática y se justica el uso de
coecientes Beta contables en mercados poco
desarrollados, se presenta una revisión de lite
-
ratura compuesta por marco teórico y estado de
arte, en esta sección se revisa los fundamentos
del modelo OROE y su relación con la medición
del riesgo sistemático. La metodología describe
el enfoque utilizado para calcular los coecientes
a partir de información contable. En la siguiente
sección se presentan los resultados aplicados a
sectores económicos ecuatorianos, y nalmente,
las conclusiones destacan las implicaciones para
la evaluación nanciera y las posibles líneas de
investigación futura.
Revisión de literatura
Marco teórico
Los riesgos nancieros son la representación
de la probabilidad de que los rendimientos obte-
nidos de una inversión sean diferentes a los espe-
rados (Gitman y Zutter, 2016). La compensación
por el riesgo asumido se dene como retorno; en
este sentido, cuanto mayor sea el riesgo, mayor
debe ser la compensación (Orellana et al., 2020).
El retorno sobre el capital contable (ROE) mide
la ganancia obtenida por la inversión de los ac-
cionistas comunes en la empresa (Caicedo, 2022).
Otro indicador utilizado es el retorno sobre acti-
vos (ROA), que muestra la capacidad del activo
para generar benecios sin depender del método
de nanciación utilizado (Isaac et al., 2021).
El modelo de precios de activos de capital
(CAPM), desarrollado por Sharpe (1964), Lintner
(1965) y Mossin (1966), establece que los rendi-
mientos de los activos son una función lineal de
su riesgo sistemático equivalente, medido por el
coeciente Beta (Aguilar, 2017). Este coeciente es
la pendiente de la línea de regresión que modela
los rendimientos de los valores sobre la prima de
riesgo del mercado (Bedoui y BenMabrouk, 2017;
Sarmiento y Sadeghi, 2014). El coeciente Beta es
un componente fundamental del modelo CAPM;
los valores que este adopte indican la sensibilidad
de la empresa frente al mercado y se determinan
midiendo las variaciones en los rendimientos de
la compañía en relación con los cambios en las
ganancias del mercado (Támara et al., 2017).
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262 Iván Felipe Orellana-Osorio, Luis Gabriel Pinos-Luzuriaga, Marco Antonio Reyes-Clavijo y Luis Bernardo Tonon-Ordóñez
El cálculo del coeciente Beta apalancado se
fundamenta en la relación entre la covarianza de
los rendimientos del mercado y de un activo y la
varianza de los rendimientos del mercado (Isaac
et al., 2024; Zainul et al., 2021), lo cual se puede
presentar matemáticamente como una medida del
riesgo sistemático ajustado por el apalancamiento
nanciero, representado en la ecuación 1:
βi = COV (Ri,Rm )
(1)
VAR(Rm)
Donde:
• βi = Beta del activo o empresa.
•
COV (Ri,Rm ) = Covarianza de los rendi-
mientos del activo contra los rendimientos
del mercado.
• VAR(Rm) = Varianza de los rendimientos
del mercado.
Valverde y Caicedo (2020) indicaron que los
resultados del coeciente beta muestran la volati-
lidad del activo frente al mercado. Cabe mencio-
nar que, de acuerdo con Phuoc et al. (2018), para
el cálculo del coeciente Beta se utiliza también
comúnmente el método de MCO, (asumiendo
una distribución normal de los rendimientos de
los valores). Por otra parte, para determinar el
coeciente Beta desapalancado se utiliza la fór-
mula de Hamada (1972) y la fórmula ajustada de
Rubinstein (1976), como muestra la ecuación 2:
βu = βL
(2)
[1+(1-T)(D/E)]
Donde:
• βu = Beta desapalancado.
•
β
L
= Beta del capital de la empresa apa-
lancado.
• T = Tasa de impuestos.
• D= Valor contable de la deuda total.
• E = Valor contable del patrimonio neto.
Coeficientes Betas Contables
En años recientes, el interés por estudiar los
coecientes Betas contables y su relación con
el rendimiento ajustado al nivel de riesgo, ha
crecido considerablemente. El concepto de Beta
contable fue propuesto por Gonedes (1973), el
cual mide la sensibilidad del retorno contable de
una empresa con respecto al rendimiento conta-
ble promedio del mercado (Mellado et al., 2011).
Según Vélez-Pareja y Tham (2012) para que los
valores contables sean cercanos al mercado estos
debieron haberse ajustado a la inación o los
valores de los activos deben haberse reevaluado.
Según López-Dumrauf (2006) si la correlación
entre el coeciente Beta de mercado y el Beta
contable es signicativa, el Beta contable se po-
dría considerar como una representación del
coeciente Beta del mercado.
Los coecientes Betas contables son utilizados
en economías emergentes en donde existen limi-
taciones para el cálculo tradicional, tales como:
pocas transacciones en Bolsa, alta volatilidad, au-
sencia de datos estadísticos (Poquechoque, 2020;
Isaac et al., 2021) o en empresas que no cuentan
con datos históricos del precio de sus acciones
(Támara et al., 2017). Se puede entonces conside-
rar que los coecientes Betas contables son otra
forma de determinar el riesgo de una empresa
de capital cerrado (Reyes-Clavijo et al., 2023).
La medición del retorno contable puede reali-
zarse mediante el benecio contable (ya sea ope-
racional o neto), el ROE, el ROA u otro indicador
similar. El retorno de mercado puede ser el ROA
o ROE promedio. La utilidad clave del coeciente
Beta contable radica en la mayor disponibilidad
de información nanciera en comparación con
los datos de mercados accionarios. Incluso en
empresas no cotizadas, los registros contables son
accesibles y permiten, teóricamente, calcular un
indicador de riesgo sistemático análogo al utiliza-
do para empresas listadas en bolsa (Russo, 2011).
La literatura nanciera sugiere que la renta-
bilidad esperada de un activo () depende de una
TLR que compensa al inversor por el retraso en
su consumo en el tiempo y por la pérdida de
poder adquisitivo (), y de una prima vinculada
a los riesgos empresariales y nancieros de la
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inversión. Esta prima está determinada por la
cantidad de riesgo asumido por el inversor que
multiplica el precio de cada unidad de riesgo )
(Rutkowska et al., 2024). Esta relación, bien cono-
cida en nanzas y descrita por el Modelo CAPM,
puede expresarse mediante la ecuación 3:
Rj =Rf + βj (Rm-Rf) (3)
Estado del arte
Beaver et al. (1970) sostuvieron que las cifras
contables están integradas en el riesgo sistemático
de las empresas cotizadas en bolsa. En su análisis,
consideraron ratios nancieros como el pago de
dividendos, el crecimiento empresarial, el apa-
lancamiento nanciero y la variabilidad de los
benecios como factores relevantes que explican
este riesgo. Watts y Zimmerman (1986) argumen-
taron que es factible calcular un coeciente Beta
con datos contables para empresas no cotizadas.
Arcas (1991) estudió el riesgo sistemático y su
relación con variables contables para una muestra
de bancos españoles. El coeciente Beta calculado
con ratios contables es una medida del riesgo de
mercado y puede ser una buena aproximación al
riesgo sistemático. Se concluyó que las variables
contables relacionadas con el riesgo de mercado
fueron la variabilidad de los rendimientos y de
los dividendos.
Azofra et al. (1997) analizaron el riesgo de las
industrias españolas a través de datos de panel
con 17 ratios nancieros. Se armó que en los
datos contables se reejan hechos importantes
para la empresa que también se maniestan en
el comportamiento de las cotizaciones en la bolsa
de valores. Se determinó que los factores que más
inuyen en el riesgo sistemático son la exibili-
dad operativa, el tamaño del activo y los apa-
lancamientos, tanto nanciero como operativo.
Por otra parte, Isaac et al. (2021), en un es-
tudio aplicado a empresas colombianas, deter-
minaron que los resultados del CAPM basados
en los coecientes Beta calculados con el ROA
mostraron resultados positivos para todas las
empresas, mientras que el CAPM basado en los
coecientes Beta calculados con el ROE reportó
rendimientos desiguales. Esta investigación re-
saltó que el coeciente Beta contable constituye
una medida conable del riesgo y enfatiza la
importancia de contar con información conta-
ble apegada a las normas internacionales para
obtener un análisis efectivo.
El estudio de Rutkowska y Markowski (2022)
aseveró que los coecientes Beta basados en ROE
se enfocan en la rentabilidad del capital de los
propietarios de acciones, mientras que los coe-
cientes Beta basados en ROA miden la eciencia
operativa general. Además, la estructura de ca-
pital puede afectar más al ROE que al ROA. Los
estudios empíricos muestran diferencias en los
resultados obtenidos con cada método.
Dentro de este contexto, la mayoría de los
estudios sobre los coecientes Beta contables se
centran en economías avanzadas, dejando un
vacío en la investigación sobre su aplicación en
mercados emergentes. Estos mercados presentan
características únicas, como una menor capitali-
zación bursátil y una alta volatilidad, que pueden
afectar la estimación del coeciente Beta. En este
sentido, la falta de estudios limita la comprensión
de cómo los coecientes Beta contables pueden
ser utilizados ecazmente en estos entornos (Mar-
tínez et al., 2014).
Por otro lado, Poquechoque (2020) señala que
existen pocos estudios que aborden la extrapo-
lación de coecientes Beta contables a empresas
no cotizantes, lo que evidencia la necesidad de
un análisis más profundo sobre cómo aplicar los
coecientes Beta contables de empresas cotizadas
a aquellas que no están en el mercado, especial-
mente en contextos donde la información es es-
casa. Otra área poco explorada en la estimación
del coeciente Beta contable está relacionada con
el impacto de factores no contables, como cam-
bios macroeconómicos o eventos especícos de la
industria, y su inuencia en la relación entre los
desempeños contables y los del mercado. Se ha
establecido que el entorno puede marcar una di-
ferencia, observándose que el contexto económico
y las características especícas de la industria
pueden inuir en la validez del coeciente Beta
como predictor del rendimiento (De Sousa, 2013).
Asociado a estos factores, también se requiere
más investigación sobre la inuencia del apalan-
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camiento nanciero en la estimación del Beta
contable, dado que el ROE y el ROA pueden verse
afectados por el apalancamiento de la empresa.
Los vacíos de investigación actuales en los coe-
cientes Beta contables destacan áreas importan-
tes para mejorar su estudio, aumentando así su
utilidad en la valoración de activos y la gestión
de riesgos. Es necesario evaluar la solidez de los
resultados obtenidos mediante estos coecientes,
lo que incluye vericar la efectividad de los méto-
dos utilizados y asegurar que los resultados sean
consistentes en distintos momentos y condiciones
del mercado (Martínez et al., 2014).
En lo referente a las metodologías utilizadas
para el cálculo de los coecientes Beta, se pue-
den mencionar aproximaciones técnicas como la
regresión lineal (Poquechoque, 2020); los Míni-
mos Cuadrados Ordinarios (MCO), el análisis de
varianza y la correlación, usados para analizar la
relación entre el Beta y otras variables (De Sousa,
2013); y modelos alternativos, como por ejemplo
el Downside CAPM (D-CAPM), que adapta el
enfoque tradicional del CAPM para mostrar el
comportamiento de los inversores en mercados
con alta volatilidad. Igualmente, existen méto-
dos cualitativos para la estimación del Beta, tales
como el método Noderfelase, el método Martillo
y el método Nadeex (Poquechoque, 2020). Las
metodologías para calcular los coecientes Beta
contables y de mercado presentan diferencias
signicativas en su enfoque y resultados. La se-
lección del método apropiado está condiciona-
da por el contexto particular de la empresa y el
panorama de mercado en el que se desenvuelve.
Como se mencionó anteriormente, aunque se han
propuesto diversas metodologías para calcular el
coeciente Beta contable, aún existe un vacío en
la comparación sistemática de estas metodologías
(Támara et al., 2017).
En la tabla 1 se expone en resumen la relación
entre el riesgo sistemático y datos contables.
Tabla 1
Estudios sobre la relación entre el riesgo sistemático y datos contables
Autores Resultados
Logue y Merville (1972) El riesgo sistemático está condicionado por indicadores financieros.
Hamada (1972) El coeficiente Beta empresarial se calcula en base al Beta de mercado, su deuda y su
valor de mercado.
Pettit y Westerfield (1972) Existe correlación entre los Betas del flujo de caja y los Betas del mercado.
Gonedes (1973) Se detectó una relación entre el riesgo de mercado y el riesgo basado en datos contables.
Breen y Lerner (1973) El riesgo sistemático tiene relación con indicadores de endeudamiento, crecimiento de
los beneficios, tamaño y reparto de dividendos.
Melicher (1974) El riesgo sistemático está relacionado con un conjunto de ratios financieros.
Beaver y Manegold (1975) Aproximadamente el 20 % de la variación en el coeficiente Beta del mercado se explica
por los Betas contables.
Bildersee (1975) Relación entre el riesgo sistemático y ratios de: rentabilidad, cash flow/deuda, cobertu-
ra y tamaño.
Thompson (1976) Los modelos basados en Betas contables son mejores para explicar las diferencias en el
riesgo de mercado.
Bowman (1979) Existe una relación con el apalancamiento y el Beta contable.
Hill y Stone (1980) Las modificaciones tanto en la estructura de la deuda como en el riesgo operacional
desempeñan un papel importante en la configuración y evolución de los Betas del mercado.
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Elgers (1980) Relación del riesgo sistemático con apalancamiento, tamaño, variabilidad de los rendi-
miento y Beta contable.
Mandelker y Rhee (1984) Existe una relación entre el apalancamiento financiero y operativo y los Betas del
mercado.
Karels y Sackley (1993) Detectaron una relación consistente entre el coeficiente Beta contable y el Beta de
mercado.
Ball et al. (1993) El beneficio contable puede ser un indicador del riesgo de mercado.
Laveren et al. (1997) Las variables contables pueden estimar Betas de mercado apalancados o no
apalancados.
Brimble y Hodgson (2007) Existe una fuerte asociación entre las variables operativas y de crecimiento y los Betas
contables.
Ecker et al. (2009) Las variables contables presentaron mayor poder explicativo del coste del capital social
de las empresas en entornos con baja cantidad de información.
Nota. Adaptado de Azofra et al. (1997) y Gambi et al. (2014).
Materiales y método
Para el estudio se consideraron 544 308 obser-
vaciones que presentaron balances nancieros en
la página Web de la SCVS (2024) desde 2013 hasta
el 2023 que fue el último año de registro dispo-
nible. Para una mayor coherencia y objetividad
en los resultados, no se consideraron empresas
inactivas, es decir, empresas que no presentaron
ingresos operacionales, además, se eliminaron
datos atípicos de los indicadores financieros
utilizados en el análisis, de acuerdo con límites
establecidos por cuartiles en un diagrama de caja
(Madrid et al., 2022), según las ecuaciones 4 y 5.
Donde, Q3 es el cuartil tres, Q1 es cuartil uno y
Q3-Q1 es el rango intercuartílico. Una vez realiza-
da la depuración quedaron 374 340 observaciones.
Dato atípico superior > Q3+1.5 (Q3-Q1) (4)
Dato atípico inferior > Q1-1.5 (Q3-Q1) (5)
En la ecuación 6 se presenta el modelo CAPM
clásico, el cual se considera como base para el
modelo propuesto. Esta fórmula indica la relación
riesgo-rendimiento exigida por los inversores
para un activo “i”, basada en datos históricos de
rentabilidad de sus acciones y del índice bursátil.
E(Ri) = Rf + βi * (E (Rm) - Rf) (6)
Donde:
•
E(Ri) = Rendimiento requerido por los
inversores en el activo i.
• Rf = Tasa libre de riesgo.
• βi = Coeciente Beta del sector.
•
(E(Rm) = Rendimiento promedio de mer-
cado.
No obstante, en el contexto ecuatoriano, los
rendimientos generados por las acciones empresa-
riales y los indicadores del mercado de valores ca-
recen de relevancia estadística y representatividad
económica. Para superar esta limitación metodo-
lógica, se plantea un enfoque alternativo mediante
el uso de información contable, especícamente
mediante el indicador de rentabilidad operativa
sobre el patrimonio (OROE, Operative Return on
Equity), el cual permite cuanticar el balance entre
riesgo y rendimiento desde una perspectiva opera-
cional fundamentada en estados nancieros. Este
cálculo se formaliza en la ecuación 7, ofreciendo
una métrica adaptada a las particularidades de las
empresas en economías emergentes con mercados
de capitales poco desarrollados.
OROE =
Utilidad Operativa sin impuestost
(7)
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En este sentido, la ecuación de riesgo-rendi-
miento planteado en la ecuación 6 se expresa de
la siguiente manera:
RCRi = Rfc + βci * (Rmc - Rfc ) (8)
Donde:
• RCRi = Rendimiento contable requerido
por los inversores en el activo i que es el .
• Rfc = Tasa libre de riesgo contable, o tasa
de rentabilidad operativa contable sin
impuestos a la que se puede invertir sin
riesgo.
•
βc
i
= Coeciente Beta contable del sector.
•
Rmc = Rendimiento Contable promedio de
mercado, que es el del mercado.
Para la estimación de la ecuación 8, se siguie
-
ron algunos pasos:
1. Estimar el coeciente Beta contable.
2.
Determinar la TLR y la prima de riesgo
sistemático.
3.
Calcular el Rendimiento Contable Reque-
rido planteado en la ecuación 8.
Para dar cumplimiento del primer paso, con
un set de datos de series temporales, se utilizó
el método de estimación de MCO en el cual se
relacionaron mediante una regresión el de cada
sector con el Rmc.
(9)
El coeciente Beta ( mide la relación
del rendimiento de un activo (sector) y el ren-
dimiento del mercado; se considera un sector
riesgoso cuando el Beta calculado es superior
a uno. Autores como Rutkowska (2022) propo-
nen coecientes Beta contables como medidas
de sensibilidad en el riesgo de mercado, quienes
emplearon el ROA y el ROE. Grácamente, a la
ecuación 9 se la denomina como la ecuación de
la línea característica contable.
El segundo punto se realizó una regresión
entre el coeciente Beta contable estimado de
la ecuación 9 y el rendimiento contable re-
querido de cada sector (18 sectores). Con esta
regresión se estimó la rentabilidad libre de riesgo
de la economía ecuatoriana (Rfc) y la prima de
riesgo de mercado (E(Rmc) - Rfc ). Vale la pena
mencionar que Rfc es una tasa de rentabilidad
operativa contable a la que se puede invertir sin
riesgo. Finalmente, con todos los parámetros de
la ecuación 8, se estimó el Rendimiento Contable
Requerido de cada sector.
Es necesario mencionar que el método de
MCO necesita cumplir ciertos supuestos impor-
tantes para que sus estimadores sean ecientes e
insesgados (Wooldridge, 2016). En este sentido se
requiere que exista linealidad en los parámetros;
valores jos de la variable independiente y que
no esté correlacionada con el término de error
cov(Xi,ui) = 0; la media de error es igual a cero,
E(ui / Xi) = 0; Homocedasticidad, var(ui) = σ2; no
autocorrelación cov(ui, uj / Xi, Xj) = 0, y el número
de observaciones tiene que ser mayor al número
de parámetros a estimar (Gujarati y Porter, 2009).
Finalmente cabe recalcar dos aspectos: el pri-
mero tiene que ver con las pruebas de hipótesis
realizadas tanto para vericar el cumplimiento
de los supuestos de MCO, así como, la signi-
cancia individual y global del modelo se utilizó
un nivel de signicancia del 0,05. El segundo, es
que en la regresión planteada en la ecuación 9 se
obtuvieron los coecientes de determinación, la
misma que determina el nivel de poder explica-
tivo del rendimiento de mercado al rendimiento
del sector analizado.
Resultados
Como primer paso, se estimaron los coe-
cientes Betas contables utilizando la ecuación 9,
mediante el método de MCO. Los resultados se
muestran a continuación:
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Tabla 2
Coeciente Beta del sector societario del Ecuador, según la Clasicación Nacional de Actividades
Económicas del Instituto Nacional de Estadística y Censos (2012)
CIIU Descripción Beta R2 * ** ***
AAgricultura, ganadería, silvicultura y pesca. 1.11 0.93 sí no sí
BExplotación de minas y canteras. 0.82 0.95 no no sí
CIndustrias manufactureras. 0.99 0.97 no no sí
DSuministro de electricidad, gas, vapor y aire acondicionado. 0.79 0.88 no no sí
EDistribución de agua alcantarillado, gestión de desechos y activida-
des de saneamiento. 0.98 0.80 no no sí
FConstrucción. 1.26 0.95 no no sí
GComercio al por mayor y al por menor reparación de vehículos
automotores y motocicletas. 1.02 0.97 no no sí
HTransporte y almacenamiento. 0.61 0.93 no no sí
IActividades de alojamiento y de servicio de comidas. 0.95 0.78 no no sí
JInformación y comunicación. 0.95 0.89 sí no sí
KActividades financieras y de seguros. 0.77 0.83 no no sí
LActividades inmobiliarias. 0.76 0.89 sí no sí
M Actividades profesionales, científicas y técnicas. 1.04 0.89 no no sí
N Actividades de servicios administrativos y de apoyo. 0.99 0.94 no no sí
PEnseñanza. 1.04 0.94 no no sí
Q Actividades de atención de la salud humana y de asistencia social. 1.29 0.89 no no sí
R Artes, entretenimiento y recreación. 1.39 0.76 no no sí
SOtras actividades de servicio. 1.22 0.81 no no sí
Nota. * Heterocedasticidad ** Autocorrelación *** Normalidad en residuos
Las estimaciones muestran a los sectores R, Q
y F con mayor riesgo, cada uno con coeciente
Beta contable de 1.39, 1.29 y 1.26 respectivamente.
Sin embargo, los sectores con un menor nivel de
riesgo son el H, L y K, cada uno con un coeciente
Beta del 0.61, 0.76 y 0.77 respectivamente.
Cabe mencionar que para la estimación de la
línea característica contable de cada sector, el ren-
dimiento de mercado resultó ser estadísticamente
signicativo en todos los casos planteados en la
tabla 2, con un nivel de signicancia del 0.05, y
su nivel de explicación a la variación del rendi-
miento contable de cada sector fue relativamente
alto en todos los casos.
Como se mencionó anteriormente, para la
economía ecuatoriana, el método de estimación
del Beta de los sectores se lo realizó con el mé-
todo de MCO, de forma que en caso de incum
-
plimiento de estos supuestos las estimaciones
dejan de ser las mejores. Por este motivo en la
tabla 2, muestra la vericación de estos supuestos
para las estimaciones realizadas. Debe señalarse
que se realizaron pruebas de Heterocedasticidad
(Breush, Pagan, Godfrey), de Autocorrelación
(Breusch, Godfrey) y Normalidad de los residuos
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(Jarque, Bera). En todos los casos, se vericó el
supuesto de normalidad en los residuos, no au-
tocorrelación, sin embargo, en tres de los sectores
analizados presentan heterocedasticidad.
Se realizó una regresión entre el rendimiento
promedio de mercado con los coecientes Betas
estimados de la tabla 2, el método de estimación
utilizado fue el de MCO. Los resultados fueron:
Tabla 3
Indicadores estadísticos
Coecientes Error típico Estadístico t Probabilidad
Intercepción 0.0543 0.0260 2.0829 0.0527
Beta 0.0683 0.0261 2.6149 0.0181
El planteamiento de la ecuación es:
(10)
Los resultados de la ecuación 10 muestran que
la TLR para la economía ecuatoriana, en el perio-
do estudiado, fue de 5.42 % y la prima de riesgo
de mercado fue del 6.83 %. Del modelo estimado,
se vericó la presencia de homocedasticidad, no
autocorrelación y normalidad de residuos a través
del test de Breusch, Pagan, Godfrey; Breusch y
Godfrey y Jarque, Bera respectivamente.
Una vez estimados todos los componentes de
la ecuación 10, se calculó el rendimiento requeri-
do contable (ver gura 1):
Figura 1
Rendimiento contable requerido (RCR) del sector societario del Ecuador
CIIU
Rendimiento contable requerido
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
0,00 % 2,00 % 4,00 % 6,00 % 8,00 % 10,00 % 12,00 % 14,00 % 16,00 %
13,96 %
15,16 %
14,44 %
12,66 %
12,34 %
12,68 %
10,76 %
10,81 %
12,07 %
12,05 %
9,69 %
12,53 %
14,24 %
12,26 %
10,97 %
12,33 %
11,12 %
13,15 %
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La gura 1 ratica los resultados de los coe-
cientes Betas contables expuestos en la tabla 2
que muestran que los sectores R, Q y F son los
más riesgosos, y, por lo tanto, son los sectores con
mayor rendimiento requerido 15.16 %, 14.44 % y
14.24 % respectivamente.
Para comprobar que las empresas de un sector
agregan o destruyen valor, se debe comparar el
rendimiento contable requerido estimado con el
rendimiento contable observado de cada sector,
si el rendimiento contable requerido estimado
es mayor al rendimiento contable requerido ob-
servado el sector destruye valor, caso contrario
agrega valor.
Para 2023, la tabla 4 muestra el listado de sec-
tores que agregan y destruyen valor. Se observa
que 3 de los 18 sectores (A, L y R) obtuvieron
rendimientos inferiores al requerido.
Tabla 4
Rendimiento contable requerido vs rendimiento promedio del sector societario del Ecuador
CIIU RCR OROE 2023 Valor
A13.15 % 13.10 % Destruye valor
B11.12 % 13.06 % Agrega valor
C12.33 % 18.31 % Agrega valor
D10.97 % 16.35 % Agrega valor
E12.26 % 12.49 % Agrega valor
F 14.24 % 15.36 % Agrega valor
G 12.53 % 20.37 % Agrega valor
H9.69 % 17.26 % Agrega valor
I12.05 % 19.64 % Agrega valor
J 12.07 % 22.21 % Agrega valor
K10.81 % 19.50 % Agrega valor
L 10.76 % 9.28 % Destruye valor
M12.68 % 19.32 % Agrega valor
N12.34 % 18.94 % Agrega valor
P12.66 % 22.53 % Agrega valor
Q14.44 % 23.02 % Agrega valor
R15.16 % 14.62 % Destruye valor
S13.96 % 26.12 % Agrega valor
Ante las limitaciones expuestas anteriormente
lo propuesto por Sharpe (1964), Lintner (1965)
y Mossin (1966), que es el modelo CAPM tradi-
cional con aplicabilidad a países con mercados
de capitales desarrollados, se plantea un modelo
alternativo que utiliza coecientes Beta contables
para estimar el rendimiento operativo contable
requerido (OROE). Este enfoque se fundamenta
en la relación entre las rentabilidades operati-
vas netas contables y patrones del sistema que
afectan a un grupo de empresas denido como
mercado. Autores como Vélez-Pareja (2002), Me-
néndez et al. (2008), Reyes-Clavijo et al. (2023),
entre otros, han destacado que los coecientes
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270 Iván Felipe Orellana-Osorio, Luis Gabriel Pinos-Luzuriaga, Marco Antonio Reyes-Clavijo y Luis Bernardo Tonon-Ordóñez
Beta contables pueden ser una aproximación
válida al riesgo sistemático en contextos donde
los datos bursátiles son escasos o inexistentes.
Además, estudios recientes como el de Rutkows
-
ka et al. (2024) han demostrado que los enfoques
basados en datos contables ofrecen resultados
prometedores para identicar riesgos sistemá-
ticos en mercados emergentes.
A diferencia de los estudios de Sharpe (1964),
Lintner (1965), Bedoui y BenMabrouk (2017),
Sarmiento y Sadeghi (2014), entre otros, que
proponen la estimación del coeciente beta y la
obtención del rendimiento mínimo requerido
utilizando información de los rendimientos de
acciones, en la presente investigación se pro-
pone el uso de un CAPM adaptado con datos
contables, en donde, en lugar de utilizar como
insumo principal los rendimientos del mercado
accionario, se utilizó el rendimiento operativo
sobre el patrimonio, el cual permite cuanticar
el balance entre riesgo y rendimiento desde una
perspectiva operacional fundamentada en estados
nancieros. El enfoque contable es utilizado por
autores como: Gonedes (1973), Mellado et al.,
(2011), Velez-Pareja y Tham (2012), Poquechoque
(2020), Isaac et al. (2021), Faiteh y Aasri (2022) y
Reyes-Clavijo et al. (2023). Adicionalmente, Vos
(1992) y Russo (2011), plantearon argumentos
clave para entender las limitaciones de los Betas
contables en empresas no cotizadas para captu-
rar el riesgo como: a) las empresas del análisis
suelen concentrar sus operaciones sin estrategias
de diversicación de activos, b) la ausencia de un
mercado secundario activo diculta la valoración
objetiva de sus participaciones y c) los estados -
nancieros de estas rmas frecuentemente carecen
de auditorías rigurosas, lo que afecta la precisión
de los indicadores de desempeño.
Con respecto a la métrica de rendimiento, la
presente investigación utilizó un rendimiento
operativo sobre el patrimonio (OROE), en donde
se considera solamente rendimientos debidos a la
operación de las empresas, sin embargo, Támara
et al. (2017) mencionaron que el ROA no se ve
afectado de manera directa por la estructura de
capital empresarial, dado que mide la eciencia
operativa sin considerar la fuente de nancia-
miento de los activos, ya sea deuda o capital
propio; en cambio el ROE, puede estar conside-
rablemente inuenciado por dicha estructura, en
donde se debe considerar que un alto grado de
apalancamiento nanciero puede elevar el ROE,
pero también incrementa el riesgo nanciero in-
herente a la empresa (Poquechoque, 2020).
Finalmente, para estimar los componentes del
rendimiento mínimo requerido, en el presente
trabajo el valor de la TLR se lo obtuvo a través de
una estimación de MCO, en donde el intercepto
de la regresión representa el 5.43 %, la tasa va a
variar de acuerdo con los métodos de estimación
o su deducción. Por ejemplo, Reyes-Clavijo et al.
(2023), lo hacen a través de la tasa pasiva referen-
cial del banco central que fue de 5.04 %. Otros
autores proponen en el uso de la tasa de letras
del tesoro americano, y los bonos a 10 y 20 años.
En cuanto al coeciente Beta, Poquechoque
(2020) y Reyes-Clavijo et al. (2023), se alinean con
la metodología planteada en este artículo. Los
resultados muestran que los supuestos de MCO
se cumplen en la mayoría de sectores analizados.
Conclusiones
El modelo CAPM tradicional no es aplicable
para estimar el rendimiento operativo contable
requerido en economías emergentes debido a
sus limitaciones metodológicas y contextuales.
Por esta razón, se ha adaptado este modelo a la
realidad ecuatoriana en donde se estima el ren-
dimiento contable requerido para las diferentes
industrias del país.
Los coecientes Beta contables representan
una alternativa viable para medir el riesgo siste-
mático utilizando datos disponibles en mercados
con poca profundidad bursátil. La implementa-
ción del modelo OROE basado en datos contables
ofrece una metodología replicable para evaluar
inversiones y gestionar riesgos en sectores econó-
micos ecuatorianos. El ajuste se realizó utilizan-
do rendimientos operativos sobre el patrimonio
(OROE), en lugar de los rendimientos sobre el
patrimonio (ROE) y sobre los activos (ROA). En
este sentido el coeciente Beta de cada mercado,
el rendimiento promedio de mercado y la TLR
se obtienen utilizando el OROE. Esta adaptación,
demuestra ser una alternativa viable para estimar
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el rendimiento requerido en un mercado con li-
mitada información bursátil como el ecuatoriano.
Este enfoque permite superar las limitaciones de
los métodos tradicionales en economías emergen-
tes con mercados de valores poco desarrollados.
El análisis reveló que los sectores R, Q y F
presentan los coecientes Beta contables más
altos, indicando un mayor nivel de riesgo en
comparación con el mercado en general. Conse-
cuentemente, estos sectores también muestran los
rendimientos contables requeridos más elevados.
Por otro lado, los sectores H, L y K exhibieron los
coecientes Beta más bajos, sugiriendo un menor
nivel de riesgo relativo. Esto se traduce en ren-
dimientos contables requeridos más moderados
para estos sectores.
El estudio estimó una TLR contable del
5.42 % para la economía ecuatoriana, junto con
una prima de riesgo de mercado del 6.83 %. Es-
tos valores proporcionan puntos de referencia
importantes para la evaluación de inversiones y
la toma de decisiones nancieras en el contexto
ecuatoriano. Al comparar los rendimientos con-
tables requeridos con los observados, se encontró
que la mayoría de los sectores (15 de 18) lograron
agregar valor en el año 2023. Sin embargo, los sec-
tores A, L y R obtuvieron rendimientos inferiores
a los requeridos, indicando una destrucción de
valor en ese período.
Los resultados obtenidos proporcionan una
herramienta valiosa para inversores, gestores y
reguladores en el contexto ecuatoriano. La esti-
mación del rendimiento contable requerido por
sector permite una evaluación más precisa del
riesgo y el retorno potencial, facilitando la toma
de decisiones informadas en cuanto a inversión y
asignación de recursos. Este enfoque contribuye
de manera importante a la comprensión del riesgo
y rendimiento en el sector societario ecuatoriano,
ofreciendo herramientas nancieras adaptadas a
las características especícas de su economía y
proporcionando una perspectiva valiosa para la
adopción de decisiones nancieras en un contexto
de mercado emergente, ampliando el horizonte
del análisis nanciero contemporáneo.
A pesar de los valiosos hallazgos propuesto
por los autores, se considera necesario reconocer
limitaciones y trabajar en algunos aspectos meto-
dológicos. Por un lado, esta investigación se ha
basado únicamente en series temporales, lo cual
diculta captar la heterogeneidad individual de
las empresas o sectores analizados. Esto también
reduce la cantidad de datos utilizados en las es-
timaciones. Además, una variable clave dentro
de los modelos nancieros de riesgo-rendimiento
podría ser la forma en que los agentes económicos
forman sus expectativas y cómo estas afectan el
rendimiento requerido.
Para futuras investigaciones, lo que conlle-
va es trabajar con modelos dinámicos. En este
sentido, para futuras investigaciones se propone
el uso de datos de panel dinámicos para las es-
timaciones del Beta, la TLR, la prima de riesgo
de mercado y el rol de las expectativas de los
agentes económicos, con esto, se podría corregir
problemas de endogeneidad y controlar efectos
jos inobservables.
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Declaración de Autoría - Taxonomía CRediT
Autor/es/autora Contribuciones
Iván Felipe Orellana Osorio
Conceptualización, análisis formal, investigación, administración del
proyecto, supervisión, redacción. Borrador original, redacción. Revisión
y edición.
Luis Gabriel Pinos Luzuriaga Conceptualización, investigación, Curación de datos, metodología,
redacción. Borrador original, redacción.
Marco Antonio Reyes Clavijo Conceptualización, investigación, Curación de datos, redacción. Borra-
dor original, redacción.
Luis Bernardo Tonon Ordóñez Conceptualización, investigación. Borrador original, redacción. Re-
visión y edición.
