Influencia de los market-makers en el spread bid-ask. Un enfoque basado en procesos estocásticos.

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1 CAPIC REVIEW Vol. 10 (2): 83-96, 2012 Artículo/Article Influencia de los market-makers en el spread bid-ask. Un enfoque basado en procesos estocásticos. Influence of market-makers on the bid-ask spread. A stochastic process approach. David Cademartori Rosso 1, Hanns De La Fuente Mella 2, Berta Silva Palavecinos 3 y Ricardo Campos Espinoza 4 Resumen Una forma indirecta de medir la asimetría de información es en función del spread de los precios accionarios. El propósito de este trabajo es analizar el comportamiento del spread bid-ask aplicando metodologías estocásticas. En primer lugar modelar el comportamiento del spread para algunas empresas, y en segundo lugar, analizar la influencia que puedan tener en el spread los actores que participan en la intermediación de valores de oferta pública. La metodología utilizada para modelar la serie de tiempo de cada una de las empresas analizadas está basada en procesos estocásticos en los cuales la varianza condicionada de la información pasada no es constante: ARCH, GARCH, EGARCH, PARCH. El análisis realizado demuestra que existe una relación entre el spread y el tamaño de los agentes de bolsa. Palabras Clave: market makers, procesos estocásticos, spread bid-ask, Códigos de clasificación JEL: C22, G12. Abstract The purpose of this paper is to apply a particular methodology to analyze the behavior of the bid-ask spread of a survey of companies. Firstly, model the behavior of the spread of a survey of companies; secondly, the influence that may have the actors involved in trading securities in the capital market. In the methodology used for modeling time series is assumed that the conditional variance of stochastic processes is not constant. Therefore, we used ARCH, GARCH, EGARCH and PARCH models. The analyze shows that exist a relationship between the size of the broker and the spread. Key Words: market makers, spread, bid-ask, stochastic process. JEL Classification Codes: C22, G12. Recepción: 22/03/2013. Aprobación: 14/10/ Escuela de Comercio, Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Valparaíso, Chile. Líneas de desarrollo: mercado de capitales, asimetrías de información. 2 Escuela de Comercio, Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Valparaíso, Chile. Líneas de desarrollo: modelamiento estocástico, análisis de eficiencia con frontera estocástica. 3 Escuela de Comercio, Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Valparaíso, Chile. Líneas de desarrollo: gobiernos corporativos, normativa contable. 4 Escuela de Comercio, Facultad de Ciencias Económicas y Administrativas, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso, Valparaíso, Chile. Líneas de desarrollo: riesgo crediticio corporativo, econometría en mercados financieros emergentes, sistemas automatizados de inteligencia artificial. 83

2 CAPIC REVIEW Vol. 10 (2): Introducción De acuerdo a la Teoría Económica, es común que ocurra la separación entre la propiedad y el control, y que no necesariamente se produzca el alineamiento de los objetivos perseguidos entre quienes administran y quienes invierten. Este dilema de agenciamiento, que recoge la Teoría de la Firma (Jensen y Meckling, 1976), está fuertemente vinculado a las asimetrías de información corporativa. Dicha asimetría surge porque algunos participantes del mercado tienen ventajas de información. Una forma indirecta de medir la asimetría de información es a través del spread de los precios accionarios, o bid-ask. Un mayor spread se asocia en la literatura, entre otros determinantes, a una mayor asimetría de información (Demsetz, 1968; Amihud y Mendelson, 1989; Coller y Yohn, 1997; Kim y Verrecchia, 1994; Bollen, Smith, T. y Whaley, R. (2004). Hay evidencias de que el spread es menor cuando hay más información disponible sobre el activo (Copeland y Galai, 1983; Glosten y Milgrom, 1985). Los analistas financieros generan un mayor spread cuando perciben una mayor asimetría de información (Kim y Verrecchia, 1994; Coller y Yhon, 1997). Según Venkatesh y Chiang (1986), un dealer tiende a ampliar el spread cuando sospecha que ha aumentado la ventaja de información de los traders informados. El spread ha sido de interés para corredores, agentes y reguladores de mercado (Huang y Stoll, 1997). La presencia de traders con mejor nivel de información conduce a un spread positivo, incluso cuando el especialista es neutral al riesgo y sus beneficios esperados son nulos (Glosten y Milgrom, 1985). En otros estudios el spread del dealer es utilizado para probar el aumento de la asimetría de la información antes de la revelación anticipada de un evento, como es el caso de la publicación de resultados o la entrega de dividendos (Venkatesh y Chiang, 1986; Lesmond, 2005). Adicionalmente, hay evidencias que sugieren que el riesgo no sistemático está vinculado al spread (Amihud y Mendelson, 1989). Aún más, las características del intermediario y su cartera influyen en el spread. Uno de los aspectos revisados en la literatura es la liquidez de la cartera (Garman, 1976; Amihud y Mendelson, 1980; Ho y Stoll, 1980, 1981). Además, tanto el tamaño del trader como el de su cartera de inversiones influyen en el spread. Hansch, Naik y Viswanathan (1998) indican que el tamaño del inventario explica el tamaño de las transacciones bursátiles del London Stock Exchange y que los movimientos entre los mejores bid, mejores ask y su spread están altamente correlacionados con los cambios de inventarios. Estos autores encontraron que las transacciones entre dealers tienen mayores volúmenes que aquellas operaciones abiertas al público. Por otra parte, en Shen y Starr (2002) el spread es una función creciente del tamaño de la posición neta del market-maker. Cuanto mayor sea el inventario del market-maker, mayor será su costo de capital y, por ende, mayor será la amplitud del spread. Lin, Sanger y Booth (1995) encuentran que, para los traders más grandes, los costos de órdenes de proceso disminuyen cuando crece el tamaño de negociación. En otra línea, el spread es considerado como un costo de transacción para quien quiere lograr un rápido intercambio de acciones por dinero. Un spread pequeño es una compensación a los traders por operar sin demora significativa (Chan y Chung, 2012), ya que aumentan la rapidez del intercambio con movimientos de precios más estrechos. En condiciones competitivas el bid-ask mide el costo de realizar operaciones sin demora (Demsetz, 1968). Así, los dealers ofrecen el intercambio inmediato, haciendo que coincidan órdenes de compra con órdenes de venta, manteniendo inventario que se utiliza para satisfacer las órdenes que no se equiparan (Benston y Hagerman, 1974). A su vez, el spread también se asocia a otros costos: de procesamiento de pedidos, de manejo de inventario, de selección adversa y los originados por las variaciones de precios de las acciones en inventario (Chung y Li, 2003; Bollen, Smith y Whaley, 2003; Chan y Chung, 2012). Por otra parte, en la literatura financiera se han utilizado diversas medidas del spread. En diversos estudios se suele observar que el spread no se distribuye normalmente; por ello algunos investigadores realizan transformaciones (Benston y Hagerman, 1974; Stoll, 1978; Agudelo, 2010). Así, el spread se puede calcular en forma absoluta o en forma relativa (Stoll, 1978; Roll, 1984; Bollen, Smith y Whaley, 2004; McInish y Wood, 1992); en su escala original o una escala modificada (Chen, Chung, Lee y Liao, 2007); con o sin efecto de precios pasados de la misma acción; basadas en sólo órdenes de compra (venta) de acciones o aquellas que incluyen además el precio de transferencia (Lin, Sanger y 84

3 Influencia de los market-makers... / David Cademartori R. - Hanns De La Fuente M. - Berta Silva P. - Ricardo Campos E. Booth,1995; Cheng, Courtenay y Krishnamurti, 2006). Además, el spread puede ser medido sobre distintos períodos de tiempo (Kanagaretnam, Lobo y Whalen, 2007; Coller y Yhon, 1997). El mercado accionario chileno muestra una alta concentración de la propiedad. El promedio del porcentaje de la propiedad del primer accionista de las 40 acciones del índice selectivo de acciones (IPSA) es un 41%; en cambio, en una muestra aleatoria de 100 empresas del índice S&P 500 este porcentaje es sólo el 9% (Coloma, 2010). El promedio de la propiedad de los primeros cinco accionistas de las empresas que componen el IPSA es del 69%. Otro aspecto que caracteriza al mercado chileno es su falta de liquidez bursátil, pues teniendo un tamaño del 161% del PIB, apenas tiene un turnover de sólo el 15%. Las asimetrías de información y los costos de transacción son algunas causas de la falta de liquidez chilena (Hernández y Parro, 2004). Los principales actores chilenos que participan en la intermediación de valores de oferta pública son corredores de bolsa, agentes y otros actores especialmente autorizados (bancos, instituciones financieras y administradoras de fondos previsionales). Entre corredores de bolsa y agentes, operan 34 instituciones cuyas comisiones están reguladas y están autorizados para tener portfolios de acciones de terceros en sus propios activos, actuando en el mercado accionario por cuenta propia y por terceros. Se trata de unos pocos agentes grandes y el resto de los agentes son medianos o pequeños (Tabla IX en Anexo). 2. Objetivos e hipótesis Por todo lo anterior, surge el interés en estudiar el comportamiento del spread utilizando metodologías estocásticas y analizar si las características del agente influyen en el spread y en qué intensidad ocurre. En esta línea, este trabajo contribuye a la literatura, pues estudios acerca del spread en el mercado chileno son muy escasos, debido fundamentalmente a la falta de datos intradiarios (Lesmond, 2005). Para analizar la relación entre el spread accionario y el grado de revelación de información proporcionado por las empresas al mercado de capitales, los objetivos son los siguientes: 1) reconocer y modelar el comportamiento en el tiempo del spread de algunas empresas en el mercado bursátil chileno; 2) identificar y cuantificar las variables que determinan el comportamiento del spread y, 3) aplicar la metodología de procesos estocásticos en los cuales la varianza condicionada a la información pasada no es constante, para analizar el comportamiento de las variables identificadas. A partir de la literatura revisada, en este trabajo se formulan las siguientes hipótesis en torno a la influencia que tiene el tamaño del agente en el spread. H1: el tamaño del market-maker, medido como su patrimonio, afecta al spread. H2: el tamaño del market-maker, medido como la cartera propia disponible, afecta al spread. H3: el nivel de actividad del corredor, medido como la cantidad ofertada de compra y de venta, afecta al spread. 3. Metodología y Diseño Para evaluar las hipótesis se ha realizado un análisis empírico para títulos accionarios de 10 empresas, en forma separada y agregada. Para conseguir una muestra heterogénea, la selección de las empresas se ha realizado teniendo en cuenta la distribución de compañías del IPSA por sectores industriales, según el nivel 1 de la clasificación NAICS. No obstante, se han excluido las empresas de los sectores financiero, seguros y fondos de pensiones. Las empresas escogidas para realizar el estudio de los spread son Aguas Andinas SA. (Andina), CAP SA. (CAP). CENCOSUD SA. (Cencosud), CINTAC SA. (Cintac), SACI. Falabella (Falabella), GASCO SA. (Gasco), MADECO SA. (Madeco), MASISA SA. (Masisa), Multiexport Foods S.A.(Multifoods) y SALFACORP SA. (Salfacorp). Los datos se han obtenido de la Bolsa de Comercio de Santiago y de la Superintendencia de Valores y Seguros, entre 2007 y Para modelar el spread se han utilizado, inicialmente, modelos univariantes de series temporales para capturar su comportamiento y, a posterior, modelos multivariantes para evaluar la contribución de un conjunto de variables en la explicación del mismo spread. El primero de los modelos se utiliza para evaluar cuál es la medida más apropiada para calcular el spread y para reconocer el tipo de proceso estocástico que sigue a la serie temporal de datos. En ambos casos la variable endógena de los modelos es el spread 85

4 CAPIC REVIEW Vol. 10 (2): 2012 correspondiente a la serie de precios de ofertas de compra y de venta de las acciones de las empresas estudiadas. Por otro lado, para el modelo temporal multivariante las variables exógenas del modelo son: cantidad ofertada de compra, cantidad ofertada de venta, corredor asociado a la oferta de compra, corredor asociado a la oferta de venta, cartera propia de acciones y patrimonio de los corredores. Dado que la volatilidad es una característica de las series temporales financieras, el supuesto de varianza homoscedástica no es adecuado para este tipo de series de tiempo. Así, siguiendo los trabajos presentados por diversos autores (Engle, 1982; Bollerslev, 1986; Nelson, 1991; Novales y Gracia, 1993; Poon y Granger, 2003; Hansen y Lunde, 2006), se utilizarán para modelar la serie de tiempo del spread de las empresas estudiadas, procesos estocásticos en los cuales la varianza condicionada a la información pasada no es constante (ARCH, GARCH, EGARCH, PARCH). Posteriormente, y teniendo identificado el proceso estocástico que define a la serie de spread y la forma adecuada de medición, se realizan análisis econométricos de series temporales multivariables para identificar y cuantificar los determinantes del spread. Para el análisis de los spread de cada una de las 10 acciones transadas se han usado observaciones de los valores intradiarios del periodo / Para cada conjunto de acciones se han calculado tres distintas formas de calcular el spread y para cada una de ellas se han evaluado los niveles de ajuste autorregresivas con diferentes tipos de modelos (ARCH, GARCH, EGARCH, PARCH), usando el método de la máxima verosimilitud para el cálculo de los estimadores. Además, para validar la especificación de cada uno de los 10 títulos se realizó el pronóstico estático del spread utilizando la formulación de cada modelo. El objetivo ha sido evaluar la capacidad de pronóstico de cada modelo con datos reales. Posteriormente se han desarrollado modelos econométricos de series temporales multivariables, donde la variable endógena de los modelos es el spread mientras que las variables exógenas del modelo son: la cantidad ofertada de compra (cantidad_com), la cantidad ofertada de venta (cantidad_ven), el corredor asociado a la oferta de compra (d_corredor_com), el corredor asociado a la oferta de venta (d_corredor_ven), la indicación si la oferta (compra o venta) es realizada por un corredor de gran envergadura o no, en función de su cartera propia de acciones (inventario_ven e inventario_com) y su patrimonio (tamano_ven y tamano_com) 5. En la selección de las variables que se incluyen para cada uno de los modelos y sus retardos se ha usado el método regresión paso a paso hacia atrás (stepwise backward), basado en el test F para medir la contribución global de la explicación de la varianza del spread. Por último, se ha realizado un análisis agregado de todas las variables que contribuyeron a la explicación de la varianza del spread con los 10 modelos. Esta manera conjunta de análisis incluyó la evaluación de la contribución individual que cada variable aporta a cada modelo, la que no es acumulable. Esta contribución se ha calculado en función del estadístico t unilateral de la significatividad de los coeficientes regresores individuales. Para culminar la evaluación de las hipótesis también se han analizado las correlaciones de las contribuciones individuales de los corredores con el tamaño del patrimonio de los corredores, del tamaño de su cartera, de sus volúmenes de corretaje y con un índice medio de estos tres últimos patrones. 4. Resultados 4.1. Modelos econométricos univariantes de varianza no constante Del análisis econométrico y univariante de los datos se ha obtenido que no existe un único tipo de modelo que represente mejor la variabilidad del spread, ni tampoco existe una única manera de calcular eficientemente el spread. Por ejemplo, para Aguas Andina el modelo que representa mejor la variabilidad del spread es un modelo GARCH M (1,1), introduciendo para este caso la desviación típica como término de la ecuación del modelo (ecuación 1). Para este modelo, la mejor medida del spread es su diferencia dividida por su valor medio, siendo el valor del coeficiente de determinación del modelo de un 26%, 5 Para la dicotomización de las variables cartera de acciones propia y patrimonio de los corredores, se realizan análisis de conglomerados de k medias considerando los datos para todo el periodo de estudio, obteniendo como resultado dos grupos definidos a conveniencia como: el grupo de los corredores de tamaño grande y el grupo de corredores de otro tamaño, 86

5 Influencia de los market-makers... / David Cademartori R. - Hanns De La Fuente M. - Berta Silva P. - Ricardo Campos E. bid_ask t = Q + 0,350061* (µ t-1 2 Q t-1 ) + 0,410890* (bid_ask t-1 Q t-1 ) Q = 0, ,997144* (Q t-1-0,001205) + 0,044185* ( µ t-1 2 bid_ask t-1 ) (ecuación 1) Sin embargo, ningún modelo GARCH volvió a ser el más eficiente en el ajuste del comportamiento del spread para las demás acciones modeladas. Los otros mejores modelos se obtuvieron con ARCH, ARMA y AR. En la Tabla I se expone un resumen de los modelos que mejor ajustan el proceso estocástico del spread de cada compañía, indicando el total de datos utilizados para cada título, el número de iteraciones que se necesitaron para realizar el ajuste, el valor del coeficiente de determinación y la distribución que más se ajusta a los residuos del modelo. Para esta última evaluación se ha usado el gráfico Q-Q y los test Cramer-von Mises (W2), Watson (U2) y Anderson-Darling (A2). Tabla I. Resumen de los modelos usados para el spread de cada título accionario. Compañía N datos Modelo Iteraciones Spread R 2 Residuos Salfacorp ARMA (4,3) 31 A-B 24% Exponencial Aguas Andinas GARCH M (1,1) 31 2(A-B)/(A+B) 26% Extreme-Max Gasco ARCH M (2) 15 A-B 21% Logística Cap AR (2) 3 lna - lnb 41% t de Student Cintac AR (3) 3 lna - lnb 36% t de Student Madeco AR (8) 3 lna - lnb 41% Exponencial Cencosud AR (3) 3 2(A-B)/(A+B) 37% t de Student Masisa AR (3) 3 lna - lnb 37% t de Student Falabella AR (5) 3 2(A-B)/(A+B) 43% t de Student Multifoods AR (3) 3 2(A-B)/(A+B) 42% t de Student En la anterior tabla se expone la manera en que el spread presenta el mejor ajuste para cada acción utilizada. Para medir el spread de cada título accionario se ha usado la diferencia directa entre el bid y el ask (A-B), la diferencia relativa sobre su media (2(A-B)/(A+B)) y la diferencia logarítmica (lna lnb). Para cada modelo la medición del spread implica significativas diferencias en el grado de ajuste (R 2 ). Por ejemplo, en el modelo usado con acciones de CAP si se usa con la diferencia absoluta para calcular el spread, el grado sólo llega al 22% (en vez del 41%, ver Tabla I). De esto se puede desprender que si se desea obtener el mayor grado de explicación, no existe una única manera de cálculo del spread. Otra evidencia que se puede observar de la Tabla I es la relación entre el ajuste (R 2 ) y el grado de complejidad del modelo utilizado. Se distingue que con los modelos autorregresivos AR(p) se logra mayor nivel de explicación, alrededor del 40%, que con modelos más complejos que modelan condicionadamente la información pasada de forma no constante (próximo al 23%). Del análisis de pronóstico se obtuvo un coherente comportamiento de los errores, utilizando la formulación de cada modelo (ver ecuación 1). En la Tabla II se encuentra un resumen de las medidas de error luego de realizar la predicción para cada uno de los modelos construidos anteriormente. De estas predicciones y sus errores se puede observar la concordancia que hay entre los indicadores de error, los coeficientes de Theil y el grado de ajuste. 87

6 CAPIC REVIEW Vol. 10 (2): 2012 Tabla II. Resumen de medidas de error y ajuste para cada modelo. Empresa Error % absoluto medio Coeficiente de Theil R 2 Gasco 237,647 0, % Salfacorp 123,541 0, % Aguas Andina 194,962 0, % Cintac 361,364 0, % Cencosud 96,318 0, % Masisa 151,368 0, % Madeco 129,085 0, % Cap 153,267 0, % Mulifoods 178,136 0, % Falabella 139,847 0, % 4.2. Modelamiento econométrico multivariable Para el análisis multivariable se obtuvieron 10 diversos conjuntos de variables que permitían explicar el spread con el mayor grado de ajuste posible; cada uno de ellos evaluados separadamente. A modo de ejemplo, en la Tabla III se presentan los resultados del mejor grado de ajuste (con R 2 del 56%) para los spreads de las acciones de Aguas Andina. Tabla III. Resultados del modelamiento econométrico multivariante para Aguas Andinas. Variable Coefficient Std. Error t-statistic Prob. AR(1) 0, , , ,0000 C 0, , , ,0000 D_BCI_COM 0, , , ,0003 D_CELFIN_COM 0, , , ,0000 D_CORPBANCA_COM 0, , , ,0000 D_MERRILL_VEN -0, , , ,0011 D_PENTA_VEN -0, , , ,0000 D_VALORESSEC_VEN -0, , , ,0001 D_YRARRAZ_COM 0, , , ,0000 INVENTARIO_COM 0, , , ,0000 INVENTARIO_VEN -0, , , ,0000 TAMANO_COM 0, , , ,0017 TAMANO_VEN -0, , , ,0000 En general, los modelos presentan adecuados criterios de información (en función de estadísticos de Akaike, Schwarz y Hannan-Quinn). No obstante, los modelos presentan un problema de autocorrelación de primer orden 6, lo que ha sido solucionado mediante la incorporación 6 Durbin Watson = 0,76, dl = 1,539, du = 1,813, α = 0,01 88

7 Influencia de los market-makers... / David Cademartori R. - Hanns De La Fuente M. - Berta Silva P. - Ricardo Campos E. de un término autorregresivo de orden 1. Con todo ello, los mejores niveles de ajuste se logran con diversos conjuntos de variables (ver Tabla IV), tanto en cantidad como respecto del tipo de variables incluidas. De esta manera, para algunos títulos (como CAP y Cintac) se incluyen muchas variables de los corredores, pero muy pocas relacionadas con la misma operación o con el tamaño del corredor; en cambio, para otros títulos (como Aguas Andina o Gasco) el aporte de las variables dummy de los corredores es mucho menor y la contribución estadística a la explicación del spread de las otras variables es mayor. Otro rasgo destacable es que la cantidad de variables vinculadas con operaciones de venta de acciones es mayor que las relacionadas con la oferta de compra. Y asociado a esta diferenciación entre variables, todos los coeficientes de las variables por operaciones de compra han sido positivos versus aquellos asociados a variables por operaciones de venta, los que han resultado negativos; siendo coherente con la bibliografía revisada. Tabla IV. Resumen de los tipos de variables que permiten los mayores ajustes multivariantes. Variables à Relacionadas con spread y el corredor Dummy de corredores Grado de cantidad tamaño del tamaño del ajuste por compra por venta Empresa ofrecida patrimonio inventario Andina - com, ven com, ven % CAP ven % Cencosud ven ven ven % Cintac - - ven % Falabella ven ven ven % Gasco com, ven com, ven ven % Madeco com, ven ven ven % Masisa ven com, ven ven % Multifoods com ven % Salfacorp - - ven % 3 com, 6 ven 3 com, 7 ven 1 com, 8 ven Por otra parte, la variabilidad de la variable endógena es explicada entre un 21% y un 70% por la variabilidad de las variables exógenas, según el título accionario (ver Tabla IV). La significatividad del grado de explicación global e individual de los modelos ha resultado superior al 95% y en muchos casos superior al 99%. En la Tabla V se puede observar como el valor-p de cada coeficiente (basado en la prueba-t) es cero en la mayoría de los casos. De los resultados expuestos en la Tabla IV y Tabla V es posible advertir que las variables de tamaño del patrimonio y tamaño de la cartera, y de la actividad (cantidad ofertada) del market-maker influyen significativamente (al 5%) en la explicación del spread en la mayoría de los modelos, lo que apoya las hipótesis H1, H2 y H3. No obstante lo anterior, en tres modelos sólo una de estas tres variables influye significativamente en el spread: CAP, Cintac y Salfacorp. En las dos primeras, la explicación de la varianza del spread se ve compensado por la inclusión de un mayor número de variables dummy que identifican a los corredores mismos, en cambio en Salfacorp pocas variables contribuyen a la explicación del spread, de ahí que su ajuste sea el más bajo (21%). 89

8 CAPIC REVIEW Vol. 10 (2): 2012 Tabla V. Estadísticos que resumen los valores-p de los coeficientes multivariantes. AR(1) Constante Tamaño de patrimonio Tamaño de inventario Cantidad Corredores Mínima 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% Percentil 25 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% Mediana 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% Percentil 75 0,00% 0,00% 0,00% 0,00% 0,04% 0,00% Máxima 0,00% 0,00% 7,71% 0,00% 27,88% 16,79% Al evaluar la contribución que las variables tuvieron en la explicación de la variabilidad del spread en forma conjunta de los 10 modelos construidos se advierte que el término autorregresivo de primer orden es el más relevante. En la Tabla VI se observa que dicha contribución es mucho mayor que la lograda con las otras variables. También se puede observar que las variables relativas a la envergadura y capacidad de los intermediarios (asociadas a H1 y H2) influyen más que la cantidad de acciones que se ofrece (asociada con H3), pero mucho menos que la constante y el término autorregresivo. El aporte que hacen las variables dummy que identifican a los corredores es individualmente bajo, aunque excepcionalmente en algunos modelos puede llegar a ser alta, tanto individualmente (31%) como en conjunto (67%). Tabla VI. Resumen de la contribución individual del tipo de variables a cada modelo regresivo. AR(1) Constante Tamaño patrimonio Tamaño de inventario Cantidad Corredores (conjuntamente) Mínima 22,70% 5,25% 1,41% 2,30% 1,90% 1,40% ( 3,0%) Media 46,82% 13,02% 4,70% 4,88% 2,23% 3,50% (35,5%) Máxima 81,07% 20,63% 7,12% 7,07% 3,00% 30,64% (67,0%) Al evaluar la contribución individual que hacen todas las variables relacionadas con los corredores, Larrain Vial, Celfin Capital, Ugarte y Cía, y Penta son aquellos que más veces aparecen en los modelos (ver Tabla VII). Además, estos 4 corredores concentran casi el 30% de la participación en el mercado (según tamaño de su patrimonio, de su cartera de inversiones y del volumen transado). No obstante, los corredores que más contribuyen relativamente en los diferentes modelos son Yrarrázaval y Cía., Valores Security y Consorcio. También se observa que las variables de los corredores por operaciones de venta contribuyen en más oportunidades a la explicación del spread (69 veces versus 119), sobretodo con los corredores Deutsche Securities, Molina y Swett, BBVA o BCI. Sin embargo, la contribución media global de las operaciones por compra es levemente menor (1,82%) a aquella por operaciones de venta (2,16%). Por otra parte, se observa una leve tendencia del efecto del tamaño del corredor en la contribución explicativa del spread. En primer tercio de corredores de la Tabla VII (separados por la línea horizontal) acumula el 60% del mercado, mientras que los otros dos bloques se reparten el 20% cada uno aproximadamente (note que los corredores están ordenados según la contribución media agregada. Mayores detalles de la Tabla VIII se encuentran en el Anexo. 90

9 Influencia de los market-makers... / David Cademartori R. - Hanns De La Fuente M. - Berta Silva P. - Ricardo Campos E. Tabla VII. Contribución media de las variables de los corredores. Corredor Estadísticos agregados (10 modelos) Contribución media Contribución media Veces en que contribuye Veces en que contribuye comprador vendedor comprador vendedor Tamaño relativo al mercado Yrarrázaval y Cía. 6,78% 5 10,88% 0,63% 3 2 0,18% Valores Security 4,33% 5 8,29% 1,70% 2 3 4,19% Consorcio 3,86% 7 3,86% 7 2,89% BCI 3,06% 7 0,51% 3,49% 1 6 7,41% BICE 2,91% 5 2,91% 5 3,20% Banchile 2,83% 5 2,31% 3,60% ,03% Corpbanca Corred. 2,66% 9 2,62% 2,78% 7 2 7,96% FIT Research 2,49% 4 2,49% 4 1,30% Munita C&C 2,18% 6 4,93% 0,80% 2 4 0,38% Larrain Vial 2,04% 10 1,27% 2,82% ,89% Celfin Capital 1,94% 10 1,80% 2,08% 5 5 8,47% EuroAmerica 1,87% 5 0,56% 2,74% 2 3 2,99% Penta 1,84% 10 0,71% 2,33% 3 7 3,31% NEVASA 1,64% 8 0,47% 2,35% 3 5 1,73% Tanner 1,63% 7 1,71% 1,57% 3 4 1,08% Deutsche Securit. 1,59% 8 0,07% 1,81% 1 7 3,18% BBVA 1,59% 6 1,59% 6 2,07% Santander SACB 1,51% 4 0,28% 2,73% 2 2 5,26% Scotia CB 1,25% 5 1,25% 5 0,63% Molina & Swett 1,24% 6 1,24% 6 0,29% Lira y Cía. 1,21% 5 0,35% 1,79% 2 3 0,57% Jaime Larraín 1,19% 8 0,93% 1,45% 4 4 1,59% Merrill Lynch 1,03% 6-0,02% 1,23% 1 5 3,01% Valenzuela Laf. 1,00% 5-0,04% 1,26% 1 4 0,22% FYNSA 1,00% 3 1,00% 3 0,63% Cruz del Sur 0,84% 3 0,84% 3 0,27% Ugarte y Cía. 0,84% 10 0,63% 0,98% 4 6 2,42% Etchegaray 0,72% 6 0,58% 1,42% 5 1 0,73% MBI 0,68% 3 0,68% 3 11,88% BancoEstado 0,65% 3 0,63% 0,71% 2 1 1,74% IM Trust 0,65% 4 0,11% 0,83% 1 3 3,40% Promedios (sumas) 1,94% (188) 2,16% 1,82% (69) (119) (100,00%) Una manera mucho más clara de observar esta relación entre tamaño del corredor y contribución explicativa en los modelo es a través de las correlaciones expuesta en la Tabla VIII, entre indicadores de contribución (total y media) y número de veces en que aparecen las variables de los corredores de bolsa versus indicadores de tamaño y cuota de mercado. Desde esta tabla se 91

10 CAPIC REVIEW Vol. 10 (2): 2012 observa la alta correlación, alrededor del 86%, que hay entre el número de oportunidades que las variables de corredores explican el spread y el índice cuota de mercado y tamaño del corredor. Esta evidencia apoya H1 y H2. Es decir, de acuerdo a este indicador de correlación se puede ver que en la selección de variables que explican el spread el corredor no es irrelevante, sino al contrario, debido a la alta correlación. Tabla VIII. Correlación entre parámetros asociados a las variables y características de los corredores. Patrimonio corporativo Inventario Volumen de transacciones Cuota de mercado y tamaño Contribución total 34% -5% 26% -9% Contribución media 23% 31% -7% 51% Veces en que contribuye 17% -12% 70% 31% Contribución media en ofertas como comprador -2% 20% 14% 0% Contribución media en ofertas como vendedor 68% 37% -1% 77% Veces que contribuye con ofertas como comprador 19% 6% 72% 86% Veces que contribuye con ofertas como vendedor -8% 42% 50% 87% 5. Conclusiones El spread bid-ask de las acciones es de gran interés para los corredores, agentes y reguladores, entre otros motivos, porque es una forma indirecta de medir la asimetría de información. El propósito de este trabajo es analizar el comportamiento del spread a una muestra de empresas chilenas, aplicando metodologías estocásticas. En el modelamiento univariante del spread de la muestra, es posible concluir que el uso de diferentes medidas de cálculo de este indicador, tal y como lo establece la literatura revisada, no es indiferente. Para las acciones analizadas no existe un único método de cálculo del spread que asegure la mayor bondad de ajuste. De este modo, la diferencia absoluta (bid-ask), sólo es la más eficiente en 2 de los 10 casos, consiguiendo, además, los menores grados de ajuste, alrededor del 22%, de los 10 modelos. Las otras dos formas de cálculo del spread (diferencia relativa sobre su media y diferencia logarítmica) fueron las más eficientes según el grado de ajuste en 4 oportunidades (con R 2 alrededor del 38%). Además, una vez modelado el proceso estocástico para las series financieras, el análisis de los residuos nos permitió confirmar la ausencia de normalidad en ellos. Para el análisis econométrico multivariable de las acciones, es posible concluir que los signos de los coeficientes, tanto de las compras (positivo) como de las ventas (negativo), son los esperados de acuerdo a la teoría económica. Por ejemplo, la relación negativa (y estadísticamente significativa) de las variables por la cantidad ofertada en la venta de acciones sobre el spread, puede deberse a dos hechos: a) por la presión del mercado asociada a las fuerzas de oferta y demanda y a la asimetría de información de los inversionistas, y b) a que los distintos corredores recurren a su propio inventario de acciones para hacer frente a la oferta/demanda de sus clientes. Continuando con las diferencias existentes entre las variables asociadas a la venta y compra de acciones, tanto en número de variables como en su contribución relativa, explican la variabilidad del spread, aceptando así la hipótesis 3 planteada. Los resultados indican que aquellas asociadas a las ventas de acciones resultan más importantes. Es decir, en la explicación del spread es más influyente la operación de venta que la de compra. Esta asimetría se observa tanto en las variables asociadas a la cantidad ofertada, al tamaño del corredor y al mismo corredor individualizado. Una potencial explicación de 92

11 Influencia de los market-makers... / David Cademartori R. - Hanns De La Fuente M. - Berta Silva P. - Ricardo Campos E. esta asimetría puede deberse a la necesidad de liquidez que requieren los inversionistas al momento de vender los títulos, ya sea por necesidad de dinero o por recomposición de la relación de rentabilidad-riesgo de su cartera. Sin lugar a dudas que este es un interesante aspecto a estudiar en el futuro. El grado de explicación del spread por parte del conjunto de variables elegidas en este estudio fluctúa entre el 21% y el 70%. En todos los modelos el comportamiento anterior del spread influye significativamente (AR(1)). En la mayoría de los modelos multivariantes utilizados la cantidad ofrecida y el tamaño del corredor también explica conjuntamente el spread, de una manera estadísticamente significativa (al 5% de error). Esta evidencia apoya las hipótesis planteadas en esta investigación. A nivel agregado, la contribución individual media de las variables de tamaño de inventario y tamaño de patrimonio del corredor es mayor que la contribución que hace la variable cantidad de ofertada para explicar el comportamiento del spread. Este hecho y la fuerte correlación que hay entre el tamaño relativo del corredor y la contribución media de cada corredor hacen presumir que la elección del inversionista por el tipo de intermediario no es menor. Mientras mayor es el tamaño del corredor, mayor es la influencia en el spread, aceptando las hipótesis 1 y 2 planteadas. El tamaño de los corredores y la magnitud del inventario en acciones les permiten mantener carteras más diversificadas, y por lo tanto, estos corredores poseen más alternativas para ofrecer en la compra y venta de acciones, disminuyendo el spread de sus operaciones. Particularmente, los corredores más relevantes para los 10 modelos usados en este estudio fueron Yrarrázaval y Cía., Consorcio y Corpbanca Corredores, y los dos primeros de éstos tienen la mayor contribución media relativa (el tercero es Valores Security). Sin embargo, todos ellos no son comunes a los modelos de todas las empresas de la muestra. En cambio, los corredores Larrain Vial, Celfin Capital, Penta y Ugarte y Cía. son aquellos que más veces se repetían en los modelos multivariantes, pero su contribución relativa media resultó ser menor. Lo más notable de este hallazgo es que entre éstos, 8 corredores concentran casi el 45% del mercado. Por último, se observa que futuros e interesantes trabajos se desarrollarán en la medición de nuevos indicadores que permitan medir la revelación de la calidad de información. Para lo anterior se trabajará con un índice en base a los ítems propuestos por Haat, Mahenthiran y Hamid, (2006), y con el índice propuesto por Botosan (1997). Además, el estudio se ampliará para otras empresas del mercado chileno, considerando diversos sectores industriales. 6. Referencias Agudelo, D. (2010). Friend or Foe? Foreign Investors and the Liquidity of Six Asian Markets. Asia-Pacific Journal of Financial Studies, 39, , doi: /j x. Amihud, Y. & Mendelson, H. (1980). Dealership Markets Market Making with Inventory. Journal of Financial Economics, 8, Amihud, Y. & Mendelson, H. (1989). The Effects of Beta, Bid-Ask Spread, Residual Risk, and Size on Stock Returns, The Journal of Finance, 44(2), Benston, G. & Hagerman, R. (1974). Determinants of bid asked spreads in the over-the-counter market, Journal of Financial Economics, 1(4), Bollen, N., Smith, T. & Whaley, R. (2004). Modeling the bid/ask spread: measuring the inventory-holding premium. Journal of Financial Economics, 72, Bollerslev, T. (1986). Generalized Autoregressive Conditional Heterocedasticity. Journal of Econometrics, 31, Botosan, C. A. (1997). Disclosure Level and The Cost of Equity Capital, The Accounting Review, 72(3), Chan, K & Chung, P. (2012). Asymmetric Price Distribution and Bid Ask Quotes in the Stock Options Market. Asia-Pacific Journal of Financial Studies, 41(1), , doi: /j x Chen, W, Chung, H., Lee, C. & Liao, W. (2007). Corporate Governance: An International Review, Blackwell Synergy. Cheng, E., Courtenay, S. & Krishnamurti, C. (2006). The Impact of Increased Voluntary Dis- 93

12 CAPIC REVIEW Vol. 10 (2): 2012 closure on Market Information Asymmetry, Informed and Uninformed Trading. Journal of Contemporary Accounting & Economics, 2 (1), Chung, K. & Li, M. (2003). Adverse-Selection Costs and the Probability of Information-Based Trading The Financial Review, 38, Coloma, F. (2010). Desafíos de la Regulación de Gobiernos Corporativos en Chile. Superintendente de Valores y Seguros. Presentación Jornada de Gobierno Corporativo Centro de Gobierno Corporativo Universidad Católica, 18 de octubre de Coller, M. & Yohn, T. (1997). Management forecasts and information asymmetry: An examination of bid ask spreads, Journal of Accounting Research, 35(2), Copeland, T. & Galai, D. (1983). Information effects on the bid ask spread, Journal of Finance,38 (5), Demsetz, H. (1968). The Costs of Transacting. Quarterly Journal of Economics, 82, Garman, M. (1976). Market microstructure. Journal of Financial Economics, 3 (3), Glosten, L. & Milgrom, P. (1985). Bid, Ask and the Transaction Prices in a Specialist Market with Heterogeneously Informed Traders, Journal of Financial Economics, 14, Engle, F. (1982). Autoregressive Conditional Heterocedasticity whit Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation. Econometrica, 50(4), pp Haat, H., Mahenthiran S., Rahman, A. & Hamid, A. (2006). Agency Costs as a Factor in the Suspension of Companies from the Kuala Lumpur Stock Exchange, Journal of Contemporary Accounting and Economics, Vol, 2, (1), Hansch, O., Naik, N. & Viswanathan, S. (1998). Do Inventories Matter in Dealership Markets? Evidence From The London Stock Exchange, Journal of Finance, 53 (5), , doi: / Hansen, P. & Lunde A. (2006). Consistent Ranking of Volatility Models. Journal of Econometrics, 131, Hernández, L. & Parro, F. (2004). Sistema Financiero y Crecimiento Económico en Chile. Banco Central de Chile. Documentos de Trabajo N 291 Ho, T. & Stoll, H. (1980). On Dealer Markets under Competition. Journal of Finance, 35 (2), Ho, T. & Stoll, H. (1981). Optimal dealer pricing under transactions and return uncertainty. Journal of Financial Economics, 9 (1), Huang, R. & Stoll, H. (1997) The Components of the Bid-Ask Spread: A General Approach. The Review of Financial Studies, 10 (4), Jensen, M. & Meckling, W. (1976). Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure, Journal of Financial Economics, 3(4), Kanagaretnam, K; Lobo, G & Whalen, D. (2007). Does good corporate governance reduce information asymmetry around quarterly earnings announcements? Journal of Accounting and Public Policy, Kim, J. (2005). Cross-Sectional Differences in the Liquidity Effects of Open Market Share Repurchases, Journal of Economics and Finance, 29(1), Lesmond, D. (2005). Liquidity of Emerging Markets, Journal of Financial Economics, 77, Lin, J., Sanger G., & Booth G.G., 1995, Trade size and components of the bid ask spread, Review of Financial Studies, 8, McInish, H. & Wood, A. (1992), An Analysis of Intraday Patterns in Bid/Ask Spreads for NYSE Stocks, Journal of Finance, 47(2), Nelson, B. (1991). Conditional Heterocedasticity in Asset Returns: A New Approach. Econometrica, 59(2), Novales, A. & Gracia D. (1993). Guía para la Estimación de Modelos ARCH. Estadística Española, 132, Ponn, S. & Granger C. (2003). Forescasting Volatility in Financial Markets: A Review. Journal of Economic Literature, XLI:

13 Influencia de los market-makers... / David Cademartori R. - Hanns De La Fuente M. - Berta Silva P. - Ricardo Campos E. Roll, R. (1984). A Simple Implicit Measure of the Effective Bid-Ask Spread in an Efficient Market. The Journal of Finance, Vol. XXXIX. N 4. Shen, P. & Starr, R. (2002). Market-Makers Supply and Pricing of Financial Market Liquidity. Economics Letters, 76 (1), Stoll, H. (1978). The Pricing of Security Dealer Services: An Empirical Study of NASDAQ Stocks, Journal of Finance, 33(4), Venkatesh, P. & Chiang, R. (1986). Information Asymmetry and the Dealer s Bid-Ask Spread: A Case Study of Earnings and Dividend Announcements, Journal of Finance, 41(5),

14 CAPIC REVIEW Vol. 10 (2): 2012 ANEXOS Tabla IX. Contribución agregada y media de las variables de los corredores y vínculo con su tamaño y cuota de mercado. Estadísticos acumulados para los 10 títulos Contribución media según Veces en que contribuye Indicadores promedio de Corredor Contribución total Contribución media Veces en que contribuye Ofertas como comprador Ofertas como vendedor Ofertas como vendedor Ofertas como comprador Patrimonio corporativo (MM$) Inventario (MM$) Transacciones (MMM$) Cuota de mercado y tamaño Yrarrázaval y Cía. 33,90% 6,78% 5 10,9% 0,6% % Valores Security 21,66% 4,33% 5 8,3% 1,7% % Consorcio 27,02% 3,86% 7 3,9% % BCI 21,43% 3,06% 7 0,5% 3,5% % BICE 14,57% 2,91% 5 2,9% % Banchile 14,13% 2,83% 5 2,3% 3,6% % Corpbanca Corredores 23,90% 2,66% 9 2,6% 2,8% % FIT Research 9,97% 2,49% 4 2,5% % Munita.Cruzat & Claro 13,07% 2,18% 6 4,9% 0,8% % Larrain Vial 20,45% 2,04% 10 1,3% 2,8% % Celfin Capital 19,40% 1,94% 10 1,8% 2,1% % EuroAmerica 9,35% 1,87% 5 0,6% 2,7% % Penta 18,42% 1,84% 10 0,7% 2,3% % NEVASA 13,14% 1,64% 8 0,5% 2,3% % Tanner 11,42% 1,63% 7 1,7% 1,6% % Deutsche Securities 12,72% 1,59% 8 0,1% 1,8% % BBVA 9,54% 1,59% 6 1,6% % Santander S.A. CB 6,02% 1,51% 4 0,3% 2,7% % Scotia CB 6,26% 1,25% 5 1,3% % Molina & Swett 7,44% 1,24% 6 1,2% % Lira y Cía. 6,06% 1,21% 5 0,4% 1,8% % Jaime Larraín 9,52% 1,19% 8 0,9% 1,4% % Merrill Lynch 6,16% 1,03% 6 0,0% 1,2% % Valenzuela Lafourcade S.A. 5,00% 1,00% 5 0,0% 1,3% % FYNSA 2,99% 1,00% 3 1,0% % Cruz del Sur 2,53% 0,84% 3 0,8% % Ugarte y Cía. 8,41% 0,84% 10 0,6% 1,0% % Etchegaray 4,35% 0,72% 6 0,6% 1,4% % MBI 2,04% 0,68% 3 0,7% % BancoEstado 1,96% 0,65% 3 0,6% 0,7% % IM Trust 2,61% 0,65% 4 0,1% 0,8% % 365,43% 1,94% 188 2,2% 1,8% % 96

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