CONSTRUCCIÓN DE INDICADORES SECTORIALES DE RIESGO DE CRÉDITO A PARTIR DEL MERCADO DE ACCIONES: UNA APLICACIÓN DE LOS MODELOS ESTRUCTURALES *

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1 CONSTRUCCIÓN DE INDICADORES SECTORIALES DE RIESGO DE CRÉDITO A PARTIR DEL MERCADO DE ACCIONES: UNA APLICACIÓN DE LOS MODELOS ESTRUCTURALES * Francisco Alonso Banco de España falonso@bde.es Santiago Forte ESADE Business School y Banco de España santiago.forte@esade.edu José Manuel Marqués Banco de España manuel-m@bde.es Junio 2005 JEL: G13, G33. Keywords: Credit risk indicators, structural models, price discovery. * Muy preliminar e incompleto. Lo contenido en este artículo representa las opiniones de los autores y en ningún caso las del Banco de España.

2 Abstract En este trabajo desarrollamos una metodología que permite construir indicadores sectoriales de riesgo de crédito a partir únicamente del mercado de acciones. Este indicador es la prima por riesgo de crédito media del sector, y por tanto una variable fundamental para determinar el coste de financiación medio de las empresas que lo forman. Aportamos además evidencia de que el mercado de acciones lidera al mercado de s en la incorporación de nueva información sobre el riesgo de crédito. 2

3 1. INTRODUCCIÓN La determinación del coste de financiación empresarial es uno de los factores principales para conocer la evolución de determinadas variables como la inversión o el empleo. En este sentido, una buena aproximación a dicho coste resulta útil no sólo para evaluar las condiciones a las que se enfrentan las empresas en el desarrollo de su actividad actual, sino para estimar también el impacto que determinados acontecimientos, como una recesión generalizada o la quiebra de una compañía del mismo sector, pueden acabar teniendo en sus costes de financiación futuros. A la hora de evaluar este coste de financiación se debe prestar atención a sus dos componentes principales: El tipo de interés vigente en los mercados monetarios y la prima por riesgo de crédito. Mientras que el primero es directamente observable, la prima por riesgo de crédito resulta difícil de estimar. Una posibilidad sería reconocer que, para el caso de una determinada empresa, esta información está de un modo u otro recogida en el precio de los distintos activos que sobre ella se negocian. En un trabajo reciente Forte y Peña (2005) (FP de ahora en adelante), han analizado la información sobre el riesgo de crédito contenida en el mercado de bonos, el mercado de credit default swaps (s) y el mercado de acciones. Proponen como medida de este riesgo su precio de mercado, o prima que los agentes de ese mercado demandarían por la deuda con posibilidad de fallido de una determinada empresa, en relación a una deuda de las mismas características, pero sin posibilidad de fallido. Sería entonces razonable sugerir como indicador del riesgo de crédito de un sector en particular, el precio promedio para las empresas que lo forman. Este indicador sería al mismo tiempo una medida de la parte no directamente observable del coste de financiación de las empresas del sector, esto es, de la prima media por riesgo de crédito para estas empresas. Habría que determinar no obstante cuál de los distintos mercados resulta más conveniente como referencia a la hora de estimar los precios o primas de cada empresa. FP analizan el procedimiento a aplicar para, a partir de la información disponible en un mercado concreto, estimar el precio del riesgo de crédito que los agentes de ese mercado asignan a una empresa en particular. En el caso del mercado de bonos sería el 3

4 diferencial entre el retorno de los bonos corporativos y el tipo equivalente, definido este último como el retorno de un activo libre de riesgo de crédito, pero idéntico por lo demás al bono corporativo. El primer problema que presenta entonces la utilización del mercado de deuda para construir un indicador sectorial de riesgo de crédito, es definir el tipo equivalente. A pesar de que el retorno de los Bonos del Tesoro es una medida habitual del tipo libre de riesgo, FP sugieren la utilización del tipo swap. La razón es que buena parte del diferencial entre el retorno de los bonos corporativos y el de los Bonos del Tesoro se debe a su distinta liquidez (Longstaff, Mithal y Neis (2003), y Chen, Lesmond y Wei, 2004), al diferente tratamiento fiscal que reciben (Elton, Gruber, Agrawal y Mann, 2001) y a factores legales que condicionan la oferta y la demanda de la deuda gubernamental (Reinhart y Sack, 2001, y Hull, Predescu y White, 2003) 1, todo lo cual supone que al utilizar el tipo de los Bonos del Tesoro como tipo equivalente se obtenga una medida bastante sesgada (sobreestimada) del precio del riesgo de crédito en el mercado de deuda. El tipo swap por el contrario carece de fiscalidad especial alguna y está exento de las presiones de oferta y demanda que afectan a los Bonos del Tesoro, por lo que tiende a producir mejores resultados. Tendrá no obstante en general un componente de liquidez inferior al de los bonos corporativos, y por ello su diferencial con el retorno de estos seguirá sin ser una medida exacta del precio del riesgo de crédito en este mercado. A pesar de todo lo dicho, el mayor problema para construir indicadores sectoriales de riesgo de crédito a partir del retorno de los bonos corporativos no proviene de las dificultades a la hora de definir el tipo libre de riesgo de referencia, sino del relativamente escaso tamaño de este mercado, en especial para algunos países. Si consideramos el mercado de s se evita el problema de tener que fijar un tipo libre de riesgo de referencia. FP argumentan de hecho que la prima de los s ofrece para la mayor parte de los casos y de forma directa, una medida bastante aproximada del precio del riesgo de crédito estimado por los agentes del mercado donde estos se negocian. Ciertos factores pueden sin embargo afectar esta prima desviándola de la medida que se pretende obtener. Entre aquellos factores que se enumeran habitualmente está la inclusión de posibles reestructuraciones como un tipo especial de default en el contrato de. Este evento, en caso de producirse, confiere al 1 Otros factores que pueden afectar a la rentabilidad de algunos bonos y que dificultan su utilización para obtener una medida del precio del riesgo de crédito, es la presencia de cláusulas especiales, como cláusulas de convertibilidad y de recompra. 4

5 comprador de protección la opción de liquidar el bono de referencia por un valor normalmente superior al de mercado, aunque tal bono no se encuentre estrictamente en impago. También se suele destacar la presencia de una opción de cheapest-to-deliver, asociada a la capacidad que tiene el comprador para elegir el bono a canjear en caso de fallido, entre una cesta de bonos con precios de mercado potencialmente muy distintos. Tanto la posibilidad de futuras reestructuraciones como la presencia de la opción descrita, tenderán a situar la prima del por encima de lo que correspondería estrictamente al precio del riesgo de crédito estimado en este mercado. Siendo estas consideraciones importantes tenemos sin embargo que, como ocurría con el mercado de bonos, la limitación fundamental del mercado de s en cuanto a su posible utilización como referencia para construir indicadores sectoriales de riesgo de crédito proviene de su limitado tamaño, que si bien crece permanentemente está aún lejos de alcanzar el de otros, siendo el caso más representativo el del mercado de acciones. El precio de las acciones representa de hecho la información más abundante y accesible sobre las expectativas de los inversores acerca del futuro de una compañía. La principal limitación a la hora de utilizar esta información para determinar el riesgo de crédito de una empresa, es que no hay una equivalencia inmediata entre el precio de la acción y dicho riesgo. Los denominados modelos estructurales han venido analizando dicha equivalencia desde el trabajo original de Merton (1974), y sólo recientemente se ha empezado a demostrar que tales modelos son capaces de generar, a partir de la capitalización bursátil y la información contable de la empresa, una medida del riesgo de crédito de la compañía equivalente a la proporcionada por el diferencial entre el retorno de los bonos corporativos y el tipo libre de riesgo apropiado en el mercado de bonos, o a la prima del en el mercado de derivados de renta fija. De forma más precisa, FP proponen una metodología que permite extraer la información sobre el precio del riesgo de crédito de una compañía contenida de forma conjunta en su capitalización bursátil y en un número reducido de datos contables. Los autores demuestran asimismo que la utilización del mercado de acciones resulta conveniente no sólo por el hecho de ser aquel en el que la información es más abundante y accesible, sino por ser además el que lidera la incorporación de nueva información sobre el riesgo de crédito de las empresas. 5

6 A pesar de sus considerables ventajas, la metodología propuesta por FP presenta una limitación fundamental: El indicador de punto de fallido β, o parámetro que determina el valor de los activos de la empresa por debajo del cual esta falla el pago de su deuda, se calibra a partir de la información disponible en otros mercados, siendo precisamente la ausencia de tal información la que motiva en buena medida (aunque no en exclusiva) el interés por el mercado de acciones. En este trabajo nos plantemos como objetivo fundamental construir un indicador de riesgo de crédito por sectores a partir únicamente de la información disponible sobre el mercado de acciones. Para llevar a cabo este objetivo aplicamos el siguiente procedimiento: En primer lugar consideramos una amplia muestra de empresas americanas, europeas y japonesas durante el periodo Son en concreto aquellas para las que disponemos simultáneamente de información relativa a primas de s sobre sus bonos por un lado, y de capitalización bursátil y datos contables por otro. Aplicando entonces la metodología propuesta por FP procedemos a calibrar el parámetro β para cada observación empresa año considerada, generando de este modo una muestra de β s ( β ), así como las series de primas de crédito implícitas en el mercado de acciones obtenidas mediante calibración con el mercado de s ( ICS ). Esto nos permite aportar mayor evidencia sobre la capacidad de ajuste del modelo y sobre el proceso de price discovery. En segundo lugar, y siguiendo con nuestro objetivo de construir indicadores sectoriales de riesgo de crédito a partir del mercado de acciones, proponemos un modelo econométrico para los β. Excluyendo cualquier información relativa a otros mercados, el modelo es capaz de explicar un 80% de la variabilidad de estos β s. REG En tercer lugar estimamos los β s previstos por el modelo econométrico ( β ), y determinamos a partir de ellos nuevas series de primas de crédito implícitas para el mercado de acciones ( ICS REG de la información sobre este mercado. ). Estas primas se habrán construido a partir únicamente 6

7 Generamos a continuación indicadores de riesgo de crédito por sectores a partir de la media de las distintas series disponibles. Se obtiene en concreto para el sector k, un indicador a partir de las series de ese sector ( k ), otro indicador a partir de las series ICS ( ICS k ), y un último indicador a partir de las series REG ICS ( REG k ICS ). Una vez construidos los 3 indicadores demostramos que son consistentes entre sí, esto es, sugieren una misma evolución del riesgo de crédito en cada sector. La conclusión fundamental será que dispondremos de un modelo econométrico para los β s, que nos permitirá construir indicadores de riesgo de crédito sectoriales a partir de empresas cotizadas. Este indicador será equivalente al que se obtendría si se dispusiera de s para esas mismas empresas, con la ventaja de que la muestra potencial en el primer caso será muy superior. determinar los Finalmente, y a modo de ejemplo, aplicamos el modelo econométrico para REG ICS k en el caso de una muestra representativa de empresas cotizadas en el mercado bursátil español. El periodo considerado será también el comprendido entre el 2 de enero de 2001 y el 31 de diciembre de El resto del trabajo se distribuye como sigue: El apartado 2 describe la muestra internacional de empresas. El apartado 3 desarrolla la metodología a aplicar. El apartado 4 presenta los resultados de la muestra internacional. El apartado 5 analiza los resultados de utilizar el modelo econométrico en una muestra de empresas españolas (en las que ya no hay referencia alguna a s). El apartado 6 ofrece finalmente algunas conclusiones. 7

8 2. LA MUESTRA INTERNACIONAL 2.1. Mercado de s La muestra original comprende datos diarios de primas de s a 5 años denominados en moneda local, para un total de 156 empresas no financieras norteamericanas, europeas (zona euro) y japonesas, y para el periodo comprendido entre el 2 de enero de 2001 y el 31 de diciembre de Esta muestra ha sido obtenida a partir de CreditTrade Mercado de Acciones En el caso del mercado de acciones obtenemos a partir de Datastream, y para las empresas para las que disponemos de s, tanto los datos diarios de capitalización bursátil como las partidas contables requeridas por el método de FP (obligaciones a corto y largo plazo, así como pago de intereses y dividendos). Datos diarios del tipo swap de 1 a 10 años en dólares, euros y yenes han sido recogidos también de Datastream. 3. METODOLOGÍA 3.1. Obtención de los β En este punto aplicamos fundamentalmente la metodología desarrollada por FP con las siguientes especificaciones: I. Los datos contables en cada instante t se determinan por interpolación lineal entre los datos anuales obtenidos a partir de Datastream. II. Dividimos la muestra en años naturales, de modo que los β se ajusten por años (a diferencia de FP que los ajustan para cada semestre). Ninguna observación compañíaaño es considerada si no se dispone de al menos 150 observaciones de s para ese 8

9 año, y ninguna empresa permanece en la muestra si no es posible considerar al menos 2 años consecutivos. III. Para la estimación de la volatilidad σ, utilizamos en todo caso los datos de capitalización entre el 2 de enero de 2001 y el 31 de diciembre de En los casos en los que no hay datos suficientes de s para un año, aplicamos el valor de β más cercano en el tiempo a la hora de estimar esta volatilidad. En este punto es importante hacer algunas consideraciones sobre la elección de los costes de quiebra, α, a aplicar en el modelo, y las implicaciones para la determinación de los β s: El parámetro β determina el punto de impago, y por tanto la probabilidad de fallido para un determinado horizonte temporal; Tanto la probabilidad real como la neutral al riesgo. Pero este parámetro determina también junto a α la tasa de recuperación en caso de fallido ( 1 α )β. Del mismo modo que Leland (2004) justifica que distintos valores de α y β pueden replicar un mismo recovery rate (RR), pero sólo uno de esos pares de valores es capaz de replicar además una determinada probabilidad (real) de fallido, tenemos en nuestro caso que son infinitos los valores de α y β capaces de replicar un determinado RR, pero sólo uno de esos pares permite además replicar una determinada prima o precio del riesgo de crédito. En efecto, esta prima depende del RR y de la probabilidad (neutral al riesgo) de fallido. Fijado un RR objetivo a partir de la evidencia empírica, sólo habrá un par de valores para α y β que permitan además ajustar las series e ICS. Asumiendo un β igual a 0.731, Leland (2004) consigue replicar las expected default frecuencies (EDFs) de distintas calificaciones crediticias. Esto, unido a unos costes de quiebra del 30%, le permite reproducir al mismo tiempo un RR en torno al 51%. FP asumen igualmente unos costes de quiebra del 30%. Para su muestra la calibración de los β da lugar a un valor medio de 0.792, y por tanto a un RR del 55%. Es interesante que ambos trabajos lleguen a valores estimados muy similares a partir de planteamientos distintos: Uno pretende replicar EDFs y otro primas en el mercado de s. Tanto Leland (2004) como FP consideran que un RR ligeramente superior al 50% resulta razonable dada la evidencia histórica. 9

10 Un RR de referencia de alrededor del 50% no tiene por qué ser sin embargo el benchmark más apropiado para cualquier sector y para cualquier periodo. La tabla 1 recoge las tasas de recuperación media para defaults observados por sectores en Varma, Cantor y Hamilton (Moody s Special Comment, 2003), y para el periodo Llama la atención en primer lugar la dispersión por sectores, desde el 23.2% de las Telecom al 51.5% de las Utility-Gas; En segundo lugar que la media total es del 35.4%, muy inferior al 50 o 55% que se suele considerar representativo. Esta reducción encuentra su explicación en la inclusión de años recientes en los que el RR medio ha sido especialmente bajo (25.6% en el 2000 según el mismo trabajo). La tabla 1 indica además los sectores en los que el RR no ha sido estadísticamente distinto de la media, y aquellos en los que ha sido estadísticamente superior e inferior a esa media. Distintas tasas de recuperación en función del sector pueden obedecer a distintos valores promedio para los β s. Sin embargo, es razonable esperar que también los costes de quiebra varíen en función del sector. Habitualmente estos costes se identifican con las cargas directas asociadas a la resolución legal de un impago, y en su caso a la liquidación. Dichos costes dependerán posiblemente del marco jurídico establecido por el país en el que se resuelva el conflicto, y en menor medida del sector. No obstante, estos costes legales parecen representar una proporción pequeña de la pérdida de valor de la empresa en caso de quiebra (entre un 4 y un 8% para mercados desarrollados según el Global Financial Stability Report del IMF, 2004). El mayor porcentaje de estos costes corresponderá por tanto a la pérdida por transferencia de rentas futuras que la empresa hace de forma más o menos gratuita a otras empresas de su sector, al decidir dejar de operar. En el caso de empresas cuya actividad está ligada a activos tangibles específicos, como es el caso de las utilities, tal transferencia gratuita será pequeña, ya que cualquier empresa que quiera ocupar la cuota de mercado liberada por una empresa en quiebra, deberá posiblemente adquirir a esa empresa al menos parte de sus activos tangibles. En el caso de las telecom, donde el valor de una empresa refleja fundamentalmente las expectativas de rentas futuras asociadas a su posición en el mercado, y en mucha menor medida el valor de sus activos tangibles, la transferencia gratuita de rentas será grande, pues las empresas del sector podrán asumir la cuota de mercado liberada por la empresa en quiebra sin hacer apenas inversiones adicionales. 10

11 Con la información aportada por la tabla 1, y bajo el supuesto de que el sector es un elemento clave a la hora de determinar los costes de quiebra, continuamos el proceso de estimación de los β del siguiente modo: IV. Consideramos a partir de la tabla 1 grupos homogéneos en cuanto a RR 2. En primer lugar el grupo HH, que equivale a las empresas pertenecientes al sector Utility-Gas. En segundo lugar el grupo H, formado por empresas cuyo RR resulta estadísticamente superior a la media, pero aparentemente inferior al del grupo HH. A continuación el grupo M, que comprende las empresas cuyo sector no tiene un RR estadísticamente distinto del 35.4%. En cuarto lugar el grupo L, que incluye las empresas de sectores con RR estadísticamente inferior a la media, excluidas las Telecom. A este último sector con un RR especialmente bajo lo clasificamos en el grupo LL 3. V. Procedemos entonces a realizar una primera estimación aplicando unos costes de quiebra del 30%. Eliminaremos de la muestra aquellas empresas con un MSE superior a 1 tras esta primera estimación. FP argumentan con ejemplos que un tamaño del MSE anormalmente alto, puede ser indicativo de la presencia en los s de información distinta al riesgo de crédito asociado propiamente a la situación financiera de la empresa. VI. Adjudicamos cada una de las restantes empresas a un grupo de RR en función de su sector, seleccionando a continuación dentro de cada grupo aquella empresa representativa en lo referente a RR, es decir, aquella cuyo RR más se aproxima a la media obtenida para su grupo tras la estimación 1. Determinamos entonces los costes de quiebra que es necesario asumir para que esa empresa, una vez llevada a cabo una nueva estimación, genere un RR igual al benchmark de su grupo. Este benchmark será el RR medio de los sectores que forman tal grupo de acuerdo a los datos de la tabla 1, a excepción del grupo M al que se le asignará simplemente el valor 35.4%. Imponemos entonces esos costes de quiebra al resto de las empresas del grupo y hacemos una 2 Nuestra clasificación sectorial se corresponde con el FTSE/JSE Glabal Classification System. A la hora de llevar a cabo estos agrupamientos plantemos por tanto una equivalencia entre los diez sectores de dicha clasificación y aquellos recogidos en la tabla 1. 3 Idealmente podríamos considerar cada sector de forma individual, pero el número de empresas en cada caso sería muy reducido. 11

12 segunda estimación, lo que da lugar finalmente a la muestra de parámetros β y a las series ICS Análisis de Price Discovery A partir de las series e ICS para cada empresa-año de la muestra, planteamos el siguiente modelo VAR sobre los incrementos de esas series Z Z t = a1 + b1 z t z + c1 z ICSt z + e1 t z = 1 z= 1 Z Z ICSt = a2 + b2z t z + c2z ICSt z + e2t z= 1 z= 1 donde el número de retardos óptimo (Z) se determina según el criterio de Schwarz. Analizamos entonces el proceso de price discovery mediante el Test de Causalidad de Granger, estimando el porcentaje de rechazos al 95% tanto para el conjunto total de empresas-años, como para el desglose por áreas económicas (Zona Euro, EE.UU y Japón) y periodos (2001,, 2004) Determinación del Modelo Econométrico Redacción pendiente para una versión posterior Obtención de las Series REG ICS Redacción pendiente para una versión posterior Estimación y Comparación de los Indicadores Sectoriales de Riesgo de Crédito: k, ICS k e REG ICS k Redacción pendiente para una versión posterior. 12

13 4. RESULTADOS PARA LA MUESTRA INTERNACIONAL 4.1. Obtención de los β : Resultados La tabla 2 resume el proceso de ajuste de α por grupos de RR. Para la estimación 1 resultada evidente que en todos los casos estamos obteniendo una tasa de recuperación mayor a la esperada, lo que parece indicativo de unos costes de quiebra superiores al 30% inicialmente asumido. Los nuevos costes de quiebra así como el RR obtenido para cada grupo tras la estimación 2 aparecen igualmente en la tabla 2. El método aplicado permite que se genere un RR por grupos consistente con la evidencia empírica, aunque a costa de asumir como indica la tabla unos costes de quiebra muy por encima de lo tradicionalmente aceptado por la literatura El caso más evidente en este sentido es el de las Telecom (grupo LL) con unos costes de quiebra estimados del 72%. Resulta sin embargo difícil reconciliar unos costes de quiebra de entre el 10 y el 20% como sugieren Andrade y Kaplan (1998), o incluso del 30% como asumen Leland (2004) y FP, con un loss given default (LGD) del 77% (alternativamente un RR del 23%). Unos costes de quiebra del 30% serían consistentes con un RR del 23% si se asumiera un valor para β igual a 0.33, es decir, que las Telecom serían capaces en media de soportar un valor total de sus activos igual al 33% del nominal de su deuda sin fallar el pago de esta. El valor medio obtenido para β en el caso de las Telecom es sin embargo Siguiendo con los argumentos de la sección 3.1., tenemos que tanto la combinación ( α = 0. 3 ; β = ) como la combinación obtenida a partir de la estimación 2 ( α = ; β = 0. 76) permiten un RR medio previsto para este sector cercano al 23%, pero sólo la segunda combinación genera además primas por riesgo de crédito para el mercado de acciones consistentes con las estimadas para el mercado de s. 13

14 4.2. Análisis de Price Discovery: Resultados La tabla 3 recoge los resultados del análisis de price discovery. Representa en concreto el porcentaje de rechazos al 95% de la hipótesis nula de que variaciones en la serie ICS no causan en el sentido de Granger variaciones en la serie y viceversa. Se observa que en todas las áreas y en todos los años el mercado de acciones lidera al mercado de s en la incorporación de nueva información sobre el riesgo de crédito de las empresas, lo que confirma los resultados de FP. Al considerar todas las observaciones empresa-año de forma conjunta, se obtiene que en el 39.15% de los casos cambios pasados en los ICS son importantes para explicar cambios presentes en los. La relación inversa se produce sólo en un 9.69% de las ocasiones Determinación del Modelo Econométrico: Resultados El modelo econométrico que determinará el valor de β para la empresa i en el año j queda recogido en la tabla 4 y se resume en la siguiente expresión: β REG i, j = σ LR i σ i, j SEC RN SEC SC 0.02SWAP j 0.16SWAP j MB i, j 0.63APAL i, j 0.04YEAR QUICK i, j + ε i, j donde los regresores son LR σ i : Volatilidad de largo plazo, estimada a partir de los 4 años de datos disponibles. σ i, j : Volatilidad en el corto plazo, estimada a partir de los datos del año j. SEC RN : Variable dummy que toma el valor 1 cuando la empresa pertenece al sector de recursos naturales de acuerdo a la clasificación del FTSE, y 0 en caso contrario. SEC SC : Variable dummy que toma el valor 1 cuando la empresa pertenece al sector de servicios cíclicos de acuerdo a la clasificación del FTSE, y 0 en caso contrario. 14

15 SWAP j : Variable que toma el valor medio del tipo swap en euros durante el año j cuando la empresa pertenece a la zona euro, y 0 en caso contrario. SWAP j : Variable que toma el valor medio del tipo swap en yenes durante el año j cuando la empresa es japonesa, y 0 en caso contrario. MB i, j : Market to book ratio. APAL i, j : Apalancamiento. YEAR 2003 : Variable dummy que toma el valor 1 el año 2003 y 0 en caso contrario. QUICK i, j : Quick ratio Obtención de las Series REG ICS : Resultados Redacción pendiente para una versión posterior Estimación y Comparación de los Indicadores Sectoriales de Riesgo de Crédito: k, ICS k e REG ICS k : Resultados Los gráficos 1 a 3 recogen la evolución de los distintos indicadores de riesgo de crédito por sectores. Estos se construyen considerando en cada año las compañías para las que se han podido estimar las series de primas para ese año. De este modo, el número de empresas a partir del cual se determinan las series k, ICS k y REG ICS k en el caso del sector Bienes de Consumo Cíclico oscila entre 1 (año 2001) y 13 (años 2003 y 2004). Hay que indicar que a medida que avanzan los años se van incorporando en todos los casos un número mayor de empresas, habiendo datos para todas ellas sólo a partir del Podemos destacar entonces el hecho de que los distintos indicadores tienden a ser más consistentes entre sí a medida que aumenta el número de empresas incluidas en cada sector. 5. APLICACIÓN A EMPRESAS COTIZADAS ESPAÑOLAS Desarrollo pendiente para una versión posterior. 15

16 6. CONCLUSIONES En este trabajo hemos desarrollado una metodología que permite construir indicadores sectoriales de riesgo de crédito a partir únicamente de la información disponible sobre el mercado de acciones. Dicho indicador es la prima por riesgo de crédito media implícita en este mercado para el sector, y representa por tanto una herramienta útil para evaluar el coste de financiación al que este se enfrenta. Demostramos que tal medida es equivalente a la que se obtendría a partir de las medias de los s para las empresas del sector, si se dispusiera de tal información. La ventaja del método propuesto radica en que el número de empresas por sector para el mercado de acciones será en general muy superior al del mercado de s. Analizamos finalmente el proceso de price discovery, esto es, estudiamos cuál de estos mercados lidera la incorporación de nueva información sobre el riesgo de crédito. Constatamos que en este sentido el mercado de acciones se adelanta claramente al de s, lo que resulta cierto para todas las áreas económicas consideradas (Zona Euro, EE.UU. y Japón) y años (2001,, 2004). Estos resultados confirman los obtenidos por Forte y Peña (2005). REFERENCIAS Black, F. y Cox, J.C. (1976). Valuing Corporate Securities: Some Effects of Bond Indenture Provisions. Journal of Finance 31, Blanco, F., Brennan, S. y Marsh, I.W. (2003). An Empirical Analysis of the Dynamic Relationship Between Investment Grade Bonds and Credit Default Swaps. Working Paper. Banco de España. Bruche, M. (2004). Estimating Structural Bond Pricing Models via Simulated Maximum Likelihood. Working Paper. London School of Economics. Chen, L., Lesmond, D.A. y Wei, J. (2004). Corporate Yield Spreads and Bond Liquidity. Working Paper. Michigan State University. Collin-Dufresne, P., Goldstein, R.S. y Martin, J.S. (2001). The Determinants of Credit Spread Changes. Journal of Finance 56,

17 Duan, J.C. (1994). Maximum Likelihood Estimation Using Price Data of the Derivative Contract. Mathematical Finance 4, Duan, J.C. (2000). Correction: Maximum Likelihood Estimation Using Price Data of the Derivative Contract. Mathematical Finance 10, Duan, J.C., Gauthier, G., Simonato J.G., and Zaanoun (2003). Estimating Merton s Model by Maximum Likelihood with Survivorship Consideration. Working Paper. University of Toronto. Duan, J.C., Gauthier, G., and Simonato J.G.(2004). On the equivalence of the KMV and Maximum Likelihood Methods for Structural Credit Risk Models. Working Paper. University of Toronto. Duffie, D. (1996). Special Repo Rates. Journal of Finance 51, Duffie, D. (1999). Credit Swap Valuation. Financial Analysts Journal, (January- February) Elton, E.J., Gruber, M.J., Agrawal, D. y Mann, C. (2001). Journal of Finance 56, Eom, Y.H., Helwege, J. y Huang, J. (2003). Structural Models of Corporate Bond Pricing: An Empirical Analysis. Forthcoming: Review of Financial Studies. Ericsson, J., and Reneby, J. (2004a). Estimating Structural Bond Pricing Models. Working Paper. McGill University. Ericsson, J., and Reneby, J. (2004b). An Empirical Study of Structural Credit Risk Models Using Stock and Bond Prices. Journal of Fixed Income 13, Forte, S. y Peña, J.I. (2005). The Market Price of Credit Risk in Stocks, Bonds and s: Theory and Evidence. Working Paper. 17

18 Geske, R. (1977). The Valuation of Corporate Liabilities as Compound Options. Journal of Financial and Quantitative Analysis 12, Goldstein, R., Ju, N. y Leland, H. (2001). An EBIT-Based Model of Dynamic Capital Structure. Journal of Business 74, Howeling, P. y Vorst, T. (2003). Pricing Default Swaps: Empirical Evidence. Working Paper. Erasmus University Rotterdam. Huang, J. y Huang, M. (2003). How Much of the Corporate-Treasury Yield Spread is Due to Credit Risk?. Working Paper. Stanford University. Hull, J. (2000). Options, Futures, and Other Derivatives. Prentice-Hall International, Inc. Hull, J. y White, A. (2000). Valuing Credit Default Swaps I: No Counterparty Default Risk. Journal of Derivatives 8, Hull, J., Predescu, M. y White, A. (2003). The Relationship Between Credit Default Swap Spreads, Bond Yields, and Credit Rating Announcements. Working Paper. University of California, Berkeley. Leland, H.E. (1994). Corporate Debt Value, Bond Covenants, and Optimal Capital Structure. Journal of Finance 49, Leland, H.E. y Toft, K.B. (1996). Optimal Capital Structure, Endogenous Bankruptcy, and the Term Structure of Credit Spreads. Journal of Finance 51, Leland, H.E. (2004). Predictions of Default Probabilities in Structural Models of Debt. Working Paper. Haas School of Business. University of California, Berkeley. Logstaff, F.A., Mithal, S. y Neis, E. (2003). The Credit-Default Swap Market: Is Credit Protection Priced Correctly?. Working Paper. University of California, Los Angeles. 18

19 Longstaff, F.A. y Schwartz, E.S. (1995). A Simple Approach to Valuing Risky Fixed and Floating Rate Debt. Journal of Finance 50, Merton, R.C. (1974). On the Pricing of Corporate Debt: The Risk Structure of Interest Rates. Journal of Finance 29, Peña, J.I. (2002). La Gestión de Riesgos Financieros de Mercado y Crédito. Madrid, Prentice Hall. Reinhart, V. y Sack, B. (2001). The Changing Information Content of Market Interest Rates. BIS Papers Nº 12, Stohs, M.H. y Mauer, D.C. (1996). The Determinants of Corporate Debt maturity Structure. Journal of Business 69, Vassalou, M. y Xing, Y. (2004). Default Risk in Equity Returns. Journal of Finance 54,

20 TABLA 1: RECOVERY RATE POR SECTORES ( ) Industry Issuer Weighted Mean Utility-Gas 51.5* Oil and Oil Services 44.5* Hospitality 52.5* Utility-Electric 41.4* Miscellaneous 39.5* Transport-Ocean 38.8* Media, Broadcasting and Cable 38.2 Transport-Surface 36.6 Finance and Banking 36.3 Industrial 35.4 Retail 34.4 Transport-Air 34.3 Automotive 33.4 Healthcare 32.7 Consumer Goods 32.5* Construction 31.9* Technology 29.5* Real Estate 28.8* Steel 27.4* Telecom 23.2* All Industries 35.4 * Statistically different from All Industries issuer-weighted mean recovery rate at 95% confidence level. Reproducido de Varma, Cantor y Hamilton (2003). 20

21 TABLA 2: DETERMINACIÓN DE α POR GRUPOS DE RECOVERY RATE ESTIMACIÓN 1 ESTIMACIÓN 2 Grupo RR Benchmark α RR α RR HH* H M L LL *Ninguna empresa de este grupo en la muestra. TABLA 3: PRICE DISCOVERY ICS dngc dngc ICS ICS dngc dngc ICS ICS dngc dngc ICS ICS dngc dngc ICS ICS dngc dngc ICS EUR USD JPY ALL La tabla muestra el porcentaje de rechazos al 95% (dngc = does not Granger cause). 21

22 TABLA 4: RESULTADOS DEL MODELO ECONOMÉTRICO Variable Dependiente: β REG i, j Variable Independiente: Coeficiente Estadístico - t CONSTANT *** LR σ i *** σ i, j *** SEC RN *** SEC SC *** SWAP j SWAP j *** *** MB, i j APAL, i j *** *** YEAR *** QUICK, i j *** R-2 Ajustado:

23 GRÁFICO 1: PRIMAS POR RIESGO DE CRÉDITO. SECTORES CON PRIMAS ALTAS. 500 Bienes de Consumo Cíclico Num. empresas (1,13) ene-01 may-01 sep-01 ene-02 may-02 sep-02 ene-03 may-03 sep-03 ene-04 may-04 sep-04 ics_cds ics_reg cds 500 Servicios Cíclicos Num. empresas (2,18) ene-01 may-01 sep-01 ene-02 may-02 sep-02 ene-03 may-03 sep-03 ene-04 may-04 sep-04 ics_cds ics_reg cds 500 Tecnología de la Información Num. empresas (2,9) ene-01 may-01 sep-01 ene-02 may-02 sep-02 ene-03 may-03 sep-03 ene-04 may-04 sep-04 ics_cds ics_reg cds Servicios no Cíclicos Num. empresas (5,11) ene-01 may-01 sep-01 ene-02 may-02 sep-02 ene-03 may-03 sep-03 ene-04 may-04 sep-04 ics_cds ics_reg cds 23

24 GRÁFICO 2: PRIMAS POR RIESGO DE CRÉDITO. SECTORES CON PRIMAS MEDIAS. 250 Industrias Básicas Num. empresas (4,14) sep-01 may-01 ene-01 ene-02 may-02 sep-02 sep-04 may-04 ene-04 sep-03 may-03 ene-03 ics_cds ics_reg cds 250 Utilities Num. empresas (7,10) ene-01 may-01 sep-01 ene-02 may-02 sep-02 ene-03 may-03 sep-03 ene-04 may-04 sep-04 ics_cds ics_reg cds Industrias Num. empresas (2,14) ene-01 may-01 sep-01 ene-02 may-02 sep-02 ene-03 may-03 sep-03 ene-04 may-04 sep-04 ics_cds ics_reg cds 24

25 GRÁFICO 3: PRIMAS POR RIESGO DE CRÉDITO. SECTORES CON PRIMAS BAJAS. 100 Recursos Naturales Num. empresas (2,2) sep-01 may-01 ene-01 ene-02 may-02 sep-02 ene-03 may-04 ene-04 sep-03 may-03 sep-04 ics_cds ics_reg cds 100 Bienes de Consumo no Cíclico Num. empresas (1,1) sep-01 may-01 ene-01 ene-02 sep-04 may-04 ene-04 sep-03 may-03 ene-03 sep-02 may-02 ics_cds ics_reg cds 25

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