EL ANÁLISIS DE EVENTOS: UNA METODOLOGÍA VÁLIDA PARA EVALUAR EL IMPACTO DE LA TECNOLOGÍA DE LA INFORMACIÓN SOBRE LOS RESULTADOS EMPRESARIALES?

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1 EL ANÁLISIS DE EVENTOS: UNA METODOLOGÍA VÁLIDA PARA EVALUAR EL IMPACTO DE LA TECNOLOGÍA DE LA INFORMACIÓN SOBRE LOS RESULTADOS EMPRESARIALES? Juan José Nájera Sánchez Universidad Rey Juan Carlos Paseo de los Artilleros, s/n Madrid Tfno Carmen Escudero Guirado Universidad Pontificia Comillas C/ Alberto Aguilera, s/n Madrid Tfno

2 EL ANÁLISIS DE EVENTOS: UNA METODOLOGÍA VÁLIDA PARA EVALUAR EL IMPACTO DE LA TECNOLOGÍA DE LA INFORMACIÓN SOBRE LOS RESULTADOS EMPRESARIALES? RESUMEN El impacto que la tecnología de la información tiene sobre los resultados empresariales ha sido el motivo de una gran cantidad de estudios en el ámbito de los sistemas de información. En los últimos años, han aparecido una serie de artículos que tratan de observar dicha contribución a partir de la aplicación de la metodología de eventos. En este trabajo, se analiza la validez, ventajas e inconvenientes de dicha metodología en este campo de estudio. Adicionalmente se realiza un análisis sobre una muestra de anuncios de empresas españolas. La evaluación de los resultados invita a la prudencia en su interpretación. Palabras clave: Tecnologías de la información, estudio de eventos, valor de mercado, revisión de la literatura. 1

3 EL ANÁLISIS DE EVENTOS: UNA METODOLOGÍA VÁLIDA PARA EVALUAR EL IMPACTO DE LA TECNOLOGÍA DE LA INFORMACIÓN SOBRE LOS RESULTADOS EMPRESARIALES? 1. INTRODUCCIÓN El impacto que la tecnología de la información (en adelante, TI) tiene sobre la competitividad empresarial ha sido y sigue siendo uno de los principales temas de investigación en el ámbito de los sistemas de información (Dickson y Nechis, 1984; Hartog y Herbert, 1985; Brancheau et al., 1996; Lee y Gosaim, 1999; Barney et al., 2001). El crecimiento de la inversión en estas tecnologías y la ausencia de una respuesta concluyente han supuesto una invitación para que muchos investigadores orienten sus esfuerzos en esta dirección (Markus y Soh, 1995). A lo largo de los últimos veinticinco años, han aparecido en la literatura un buen número de trabajos que han analizado la relación entre TI y rendimiento, obteniendo resultados contradictorios (Turner, 1982; Cron y Sobol, 1983; Bender, 1986; Strassman, 1990; Harris y Katz, 1991; Weill, 1992; Dos Santos et al., 1993; Barua et al., 1995; Mahmood y Mann, 1993; Loveman, 1994; Hitt y Brynjolfsson, 1996; Rai et al., 1996; Strassman, 1997; Bharadwaj et al. 1999; Sircar et al., 2000; Hayes et al., 2001, Im et al., 2001; etcétera) y, a menudo, difíciles de comparar dada la heterogeneidad tanto en el objetivo del estudio, como en la metodología y medidas utilizadas. Muchas son las dificultades que se encuentran en el análisis del efecto de la TI sobre la competitividad empresarial. Algunas de ellas han sido destacadas por trabajos previos: las dificultades de medición de la TI y de los resultados empresariales (Weill y Olson, 1989; Brynjolfsson, 1993), la existencia de periodos de ajuste de la organización necesarios para la explotación de esas tecnologías (Brynjolfsson, 1993), la posibilidad de apropiación de rentas por parte de otros agentes (Hitt y Brynjolfsson, 1996), la dificultad de aislar los efectos de la TI del resto de factores que determinan los resultados de la empresa (Weill y Olson, 1989), la mala gestión de los recursos de tecnología de información y comunicaciones (Weill y Olson, 1989) y la necesidad del concurso de otros recursos, tangibles e intangibles, para el aprovechamiento de la TI (Clemons y Row, 1991; Brynjolfsson et al., 1998; Powell y Dent- Micallef, 1997) o la creación de capacidades de TI (Bharadwaj et al., 1999; Bharadwaj, 2000). 2

4 Todos estos obstáculos pueden resumirse en la enorme complejidad que existe en la relación entre esa inversión y los resultados de la empresa. Desde nuestro punto de vista, ante estas dificultades, los estudios aparecidos en los últimos años adoptan dos posturas. Por un lado, la sofisticación de los análisis, incluyendo cada vez más factores que ayuden a delimitar con mayor precisión el efecto de las TI, teniendo en cuenta el concurso de otros recursos y capacidades (Ross et al., 1996; Brynjolfsson et al., 1998; Powell y Dent-Micallef, 1997, Bharadwaj, 2000), los efectos de la dinámica competitiva (Broadbent et al., 1999) y otras variables que afectan a los resultados y que contaminan el análisis. Por otro lado, encontramos trabajos que tratan de buscar una respuesta más precisa a través del uso de metodologías basadas en la valoración del mercado (Grove et al., 1990; Dos Santos et al., 1993; Bharadwaj et al., 1999; Hayes et al., 2000; Chatterjee et al., 2001; Hayes et al., 2001; Im et al., 2001; Oh y Kim, 2001; Subramani y Walden, 2001; Chatterjee et al., 2002). Estos trabajos, en su mayoría, usan la metodología de eventos 1, lo que implica ciertas ventajas en lo que se refiere al aislamiento del efecto de la inversión en estas tecnologías. No obstante, también adolece de ciertas limitaciones. En este trabajo, llevaremos a cabo un análisis de los estudios que han adoptado esta segunda perspectiva, con el fin de destacar las ventajas e inconvenientes de esta metodología. Por otro lado, basándonos en estas aportaciones, realizaremos un análisis de eventos, con el fin de contrastar la validez de esta técnica. El resto del trabajo se estructura como sigue. A continuación, realizaremos un análisis de los estudios que se basan en la metodología de eventos para responder a la cuestión de si la TI afecta a los resultados empresariales, destacando las ventajas de esta metodología y sus limitaciones. En el tercer apartado, se describe y se justifica la elección de la muestra de anuncios empleada en el presente trabajo para contrastar la validez de esta metodología, planteando las hipótesis de trabajo y haciendo una breve descripción del análisis de eventos. En el cuarto apartado discutiremos los resultados obtenidos para finalizar con una serie de conclusiones. 1 Esta metodología, ampliamente utilizada en la literatura y en la investigación en finanzas y contabilidad, también ha sido aplicada en el ámbito de la dirección, sobre todo para determinar los efectos que ciertos acontecimientos en las organizaciones, tales como reestructuraciones, cambios en la dirección, fusiones o adquisiciones, tienen en el valor de mercado de las empresas (McWilliams y Stegel, 1997). 3

5 2. ANÁLISIS BASADOS EN LA METODOLOGÍA DE EVENTOS En los últimos años ha habido un aumento en la publicación de estudios que tratan de abordar la relación entre la TI y los resultados empresariales utilizando la metodología de eventos. En la tabla 1 se recogen los principales trabajos publicados en revistas especializadas en el ámbito de los SI (Information Systems Research, Journal of Information Systems, MIS Quarterly y Journal of Management of Information Systems 2 ) o en los Proceedings of The International Conference on Information Systems. Se observa como la mayoría de trabajos se concentran en los últimos años. La idea que subyace en la utilización de esta metodología es que si el mercado responde incrementando el valor de las acciones de la empresa ante los anuncios de los planes de inversión en tecnología de información, podremos concluir entonces que este tipo de eventos afectan positivamente al valor de mercado de las empresas. En otras palabras, si el mercado bursátil considera que la inversión en tecnología de información tendrá un VAN positivo para la empresa, eso se reflejará en su valor de mercado. En consecuencia, se puede medir la valoración que el mercado hace de las inversiones en tecnología de información y el impacto esperado en el valor total de la empresa a través del análisis del comportamiento de los precios en el mercado y de su reacción ante anuncios de inversión en este tipo de tecnología por parte de las empresas. Dos Santos et al. (1993) destacan las ventajas de esta metodología frente a otras utilizadas en el campo de la dirección de los sistemas de información. La mayoría de trabajos que analizan la relación entre inversión en TI y competitividad han tomado, como variable a explicar, distintas medidas de resultados, fundamentalmente internas productividad de empleados, rentabilidad económica y rentabilidad financiera, entre otras (Turner, 1982; Cron y Sobol, 1983; Mahmood y Mann, 1993; Rai et al., 1997; Stratopoulos y Dehning, 2000; Sircar et al., 2000). Sin embargo, la metodología de eventos utiliza el mercado como herramienta para valorar. Las medidas internas tienen varias limitaciones cuando lo que se pretende con ellas es recoger el efecto de la inversión en las tecnologías de la información, como ya anticipamos en la introducción: su incapacidad para capturar todas las mejoras que se pueden derivar de la 2 Otras publicaciones de reconocido prestigio en nuestro ámbito de estudio (Information & Management, Journal of Strategic Information Systems, International Journal of Information Systems, European Journal of Information Systems) también fueron analizadas, sin encontrar más estudios que utilizaran esta metodología. 4

6 aplicación de estas tecnologías (por ejemplo, si la inversión en una tecnología concreta permite a los empleados de una empresa realizar un mayor número de funciones, aunque esto pueda resultar positivo para el funcionamiento general de la misma, las estadísticas sobre productividad no reflejarán esas mejoras). Sin embargo, si el mercado funciona eficientemente, no realizará valoraciones parciales, es decir, aunque la productividad de los empleados caiga, si el efecto en la capacidad de la empresa para crear valor es positivo, su cotización subirá. Por otro lado, la necesidad de un cierto lapso de tiempo para que se reflejen sobre las medidas internas de rendimiento, los efectos de estas inversiones ya que la consecución del máximo beneficio de estas tecnologías sólo tiene lugar cuando se producen una serie de ajustes en la organización, que requieren necesariamente un periodo de tiempo para su adaptación (Brynjolfsson, 1993). Esta limitación se supera con la utilización del valor de mercado como medida de resultados ya que si los mercados de valores son eficientes, el efecto de la mejora a largo plazo en la competitividad de la empresa se descontará de forma instantánea. Otra limitación que se destaca de los estudios que tratan de analizar el efecto de la tecnología de información con medidas internas es que no tienen en cuenta adecuadamente el riesgo inherente en las inversiones en tecnología de información. Al igual que en el caso anterior, la propia naturaleza de la valoración que realiza el mercado descuenta este riesgo. En la literatura especializada se ha destacado que las inversiones en tecnología de información pueden tener además de efectos directos sobre los flujos de caja futuros, una serie de efectos indirectos en forma de nuevas oportunidades de inversión para la empresa (Dos Santos, 1991). El problema de utilizar medidas internas de rendimiento es que, en casos como éste, resulta muy difícil si no imposible, valorar esa nuevas oportunidades, aún en el caso de que explícitamente, los directivos de la empresa estén considerando esa posibilidad. Sin embargo, la valoración a través del mercado permite capturar estos beneficios indirectos e incluso aquellos que siendo directos, son de difícil cuantificación y por ello, en algunas ocasiones, son ignorados (Strassman, 1990). También se ha destacado el inconveniente del difícil aislamiento de los efectos derivados de las tecnologías de información del resto de factores que determinan los resultados así como las dificultades de distinguir entre los distintos tipos de inversión en estas tecnologías. En este sentido, la adopción de medidas basadas en el mercado junto a las particularidades de la 5

7 metodología de eventos subsanan estas deficiencias ya que el análisis se centra en el impacto que cada anuncio de inversión, de forma independiente, genera sobre el valor de mercado de la empresa. Por último, pero no menos importante, otra ventaja evidente de la metodología de eventos es la facilidad con la que pueden conseguirse los datos para el análisis. No es necesaria la intervención de las empresas a las que se refieren los anuncios y la única limitación es la profundidad de la base de artículos de prensa consultada. Sin embargo, no todo son ventajas. Por un lado, la utilización del valor de mercado como medida de resultados implica ciertas limitaciones respecto al ámbito de estudio, ya que inhibe la posibilidad de analizar empresas que, por diversas razones (forma jurídica, tamaño, etcétera) no coticen en bolsa. Por otro lado, todos los estudios deben basarse en el supuesto de que el mercado funciona de forma eficiente, según las hipótesis fuerte o semi-fuerte (Fama, 1970). Si bien es cierto que en mercados amplios, esto no es un problema, otros mercados más estrechos e institucionalizados pueden suponer una violación de esta premisa básica. En este caso, la valoración del mercado sería papel mojado. Por último, respecto a la valoración del mercado como medida de resultados, aun cumpliéndose el supuesto de eficiencia, siempre es correcta? Esta cuestión la responderemos en las conclusiones. El punto de partida de cualquier análisis de eventos debe tener en cuenta todas estas limitaciones. Sin embargo, desgraciadamente, no son las únicas. A las posibles deficiencias de la valoración del mercado, debemos sumar las propias de una metodología que analiza hechos puntuales. En este sentido, una cuestión que cabría preguntarse es si el mercado es suficientemente sensible a cualquier acción realizada por una empresa sobre su dotación de TI. Obviamente, la renovación de todo el sistema de información, el establecimiento de contratos de outsourcing, incluso la adquisición de un ERP o un CRM, son hechos que afectan o pueden afectar a la competitividad de la compañía y que pueden tener su reflejo en el valor de mercado. Sin embargo, existen en las empresas una plétora de pequeñas acciones relacionadas con estas tecnologías cuya trascendencia no supera los límites de la compañía y que, por supuesto, escaparía a las posibilidades que ofrece la metodología de eventos. 6

8 Table 1. Event studies about information technology Reference Sample Event Window(s) Additional factors considered Additional methodologies used Major Findings Dos Santos et al. (1993) 97 announcements of IT investments. PR Newswire and PTS Prompt ( ). Firms trading on either the NYSE, AMEX o NASDAQ stock exchanges. -1 to 0 - Kind of investment (innovative/noninnovative) - Industry (manufacturing / finance) None Only the announcements of innovative IT investment produced significance and positive excess returns. No abnormal returns on full sample or industry subsample. Hayes et al. (2000) 76 announcements of outsourcing of IS. Lexis-Nexis ( ). -1 to 0 0 to +1-1 to +3 - Industry (service / non service) - Firm size Regression analysis The announcements of outsourcing contracts produced significance and positive excess returns for small firms and for service companies. Im et al. (2001) 238 announcements of IT investments (97 of Dos Santos et al., 1993 article). PR Newswire, PTS Prompt, and Business and Industry ( ). Firms trading on either the NYSE, AMEX o NASDAQ stock exchanges. -1 to 0 - Industry (manufacturing / finance) - Firm size - Time ( / ) - Volume Correlation analysis The announcements of IT investmens produced significance and positive excess returns for financial firms and for small firms. The productivity paradox of IT (period of time) help to explain the reaction of the market. Subramani and Walden, announcements of e- commerce initiatives. PR Newswire and Lexis-Nexis (October, 1998 December, 1998). Publicly traded companies with more than shares, and a average market price superior to 1$. -1 to +1-5 to to Kind of firm ( net / conventional) - Kind of e-commerce initiative (B2C or B2B) - Digital/tangible assets None The announcements of e-commerce initiatives produced significance and positive abnormal returns. This excess returns are different, depending on the type of firm and the kind of initiative.

9 Table 1. Event studies about information technology (continuation) Reference Sample Event Window(s) Additional factors considered Additional methodologies used Major Findings Hayes et al. (2001) 91 announcements of ERP implementation. Lexis-Nexis ( ). 0 to +1-1 to +1-1 to +3 - Firm size - Financial healthy of the firm - ERP provider ANOVA The announcements of an ERP implementation produced weakly significance and positive abnormal returns that were bigger when the ERP provider were SAP and PeopleSoft Chatterjee et al. (2001) 96 announcements of newly created CIO positions. Lexis-Nexis ( ). Firms trading on either the NYSE, AMEX o NASDAQ stock exchanges. -1 to 0-1 to +1 - CIO origin (internal / external) - Role of IT in the industry - Period of time: o Pre- Internet ( ) o Post- Internet ( ) Regression analysis The announcements of newly created CIO positions produced significance and positive abnormal returns, but primarily for firms competing in industries with hig levels of ITdriven transformation. Oh and Kim (2001) 141 announcements of IT investments Lexis-Nexis (July, 1999 December, 1999). -5 to +2-1 to 0 +1 to +5 - Free Cash Flow - Price-to-book ratio - Variability in daily stock return Correlation analysis The announcements of IT investments produced significance and positive abnormal returns. These excess returns were moderated by the financial situation of the firms. Chatterjee et al. (2002) 112 announcements of IT infrastructure and applications investments. Lexis-Nexis ( ). Firms trading on either the NYSE, AMEX o NASDAQ stock exchanges. -2 to +2 - Firm size - Firm growth - Diversification - Industry - Volume - Type of investment (infrastructure / applications) Regression analysis Correlation analysis Both kinds of announcements (infrastructure and applications) produced significance and positive abnormal returns. However, the effect of investments in infrastructure was bigger than the impact of investment in applications. 8

10 Por otro lado, aunque no menos importante, qué conclusiones pueden derivarse de un análisis de eventos? El problema de los estudios basados en esta metodología es que deben complementarse con otras técnicas en las que puedan incluirse otros hechos que diferencien el efecto de las tecnologías en las distintas empresas. Tal y como han demostrado diversos autores (Brynjolfsson et al., 1998; Powell y Dent-Micallef, 1997; Bharadwaj, 2000; Dehning y Stratopoulos, 2000, entre otros), la TI, por sí misma, no crea valor para la empresa si no que es necesario el concurso de otros recursos o capacidades que complementen la inversión. En este sentido, puede el análisis de eventos distinguir entre aquellas compañías que disponen de esas capacidades y las que no? Si todas las empresas no son capaces de aprovechar del mismo modo las inversiones que realizan en TI, el análisis de eventos no lo pondrá de manifiesto, a menos que llevemos a cabo análisis posteriores sobre las valoraciones que se obtengan, tratando de incluir en el contraste estas características. En este sentido, como hemos visto en la tabla que refleja los estudios empíricos, no se han realizado hasta el momento aproximaciones que tengan en cuenta características de la empresa, con la excepción del tamaño, la pertenencia a un sector y, esporádicamente, algunas características sobre la situación financiera de la empresa. Sin embargo, ninguno de los estudios publicados ha tenido en cuenta otras características propias de la empresa que tengan una influencia directa en su capacidad para explotar la TI 3, si bien el trabajo de Chatterjee et al. (2002) se aproxima a esta perspectiva. Otro de los problemas del uso de esta metodología no directamente achacable a sus fundamentos es la falta de rigor que, a menudo, tienen los planteamientos. McWilliams y Siegel (1997) realizan un repaso a algunos estudios publicados en revistas de primer nivel en el ámbito del management y encuentran serias deficiencias en el uso del análisis de eventos. En la muestra presentada en este trabajo, aunque en general los estudios se han desarrollado con rigor, existen ciertas discrepancias con las recomendaciones realizadas por estos autores respecto al tamaño de la muestra y a la elección de la ventana del evento. Teniendo en cuenta estas limitaciones y adaptándonos a las recomendaciones realizadas por McWillians y Siegel (1997), llevamos a cabo un análisis de eventos, considerando algunas de las aportaciones realizadas en los trabajos analizados, con el fin de probar su conveniencia en nuestro campo. 3 Obviamente, la inclusión de estas características adicionales nos haría perder una de las ventajas de la metodología: la no intervención de las empresas a las que se refieren los anuncios.

11 3. UN ANÁLISIS DE EVENTOS: HIPÓTESIS Y DISEÑO DE LA INVESTIGACIÓN 3.1. Hipótesis Con el fin de observar las ventajas e inconvenientes de la metodología comentada, realizamos un estudio sobre una muestra de anuncios de inversión en TI por parte de las empresas bancarias cotizadas en la Bolsa de Madrid. En este sentido, tratamos de aislar nuestra muestra de cualquier efecto derivado de la pertenencia a distintos sectores, dado que la aplicación y los efectos de estas tecnologías no han sido uniformes a lo largo de los distintos sectores de actividad, tal y como demuestran diversos estudios (entre otros, Kettinger et al., 1994). Así, nuestra primera hipótesis, siguiendo la línea propuesta por estudios anteriores sería: Hipótesis 1: La aparición de anuncios de inversión en tecnologías de la información generan la reacción del mercado de valores, produciéndose rendimientos anormales positivos. No obstante, siguiendo la visión propuesta por varios de los estudios analizados, consideramos que la naturaleza la inversión afecta a la reacción que muestra el mercado de valores ante el anuncio (Dos Santos et al., 1993; Chatterjee et al., 2002). De este modo, caracterizamos cada uno de los anuncios que formó parte de nuestra muestra en función a las siguientes características: 4 Innovación para la empresa Inversión que supone una novedad en el seno de la compañía. Cooperación Supone la cooperación de la empresa con otras entidades, sean o no del sector, para el desarrollo o aplicación de innovaciones o tecnologías disponibles en este ámbito, incluyendo los contratos de outsourcing. Relación con Internet Utilización de esta tecnología por parte de la empresa. Carácter interno Inversiones destinadas a la implantación o el mantenimiento de tecnologías de información orientadas a la operativa interna de la empresa. Así, la segunda hipótesis, siguiendo el camino marcado por los estudios previos, quedaría enunciada del siguiente modo: 4 También se contempló la categoría innovación, en el sentido que expresa Dos Santos et al. (1993). Sin embargo, no se incluyó finalmente, dada la escasez de anuncios que cumplían con este requisito. 10

12 Hipótesis 2: La reacción del mercado de valores ante los anuncios de inversiones en tecnologías de información es diferente en función de la naturaleza de dicha inversión. Por último, basándonos también en estudios previos, consideramos la posibilidad de que la denominada crisis de la nueva economía hubiera tenido algún efecto sobre la valoración del mercado. Dado que los efectos de esta crisis se mostraron con mayor crudeza desde el inicio del año 2001, consideramos la inclusión de la siguiente hipótesis en nuestro modelo: Hipótesis 3: La reacción del mercado de valores ante los anuncios de inversiones en tecnologías de información es diferente antes del comienzo del año Desde nuestro punto de vista, la existencia de este efecto iría en contra de la validez de este método de análisis ya que estaríamos asumiendo que el mercado se equivocó al valorar estas inversiones en alguno de los momentos Diseño de la investigación El inicio del trabajo comenzó con la exploración en la base de datos BARATZ 5, considerando el periodo que va desde el 1 de enero de 1996 hasta el 31 de diciembre de Como resultado de los criterios de búsqueda establecidos 6, se examinaron en total 817 noticias de prensa, aparecidas en periódicos especializados en temas económicos y de publicación diaria (Expansión, Cinco Días y Gaceta de los Negocios) relacionadas con las entidades comentadas, de las cuales 202 hacían referencia a anuncios de inversiones en tecnología de información. Estas 202 noticias fueron cuidadosamente revisadas para identificar aquellas que recogían realmente anuncios de nuevos planes de inversión en tecnología de información. Se eliminaron, por tanto, aquellas noticias que no se daban a conocer por primera vez al mercado o aquellas que no eran más que réplicas de anuncios previamente realizados. Asimismo, se retuvieron, exclusivamente, las noticias que contenían información sólo de inversiones en tecnología de información. De este modo, los anuncios en los que además se recogía información sobre otros planes de inversión, ajenos a la tecnología de información, se eliminaron de la muestra. 5 Esta base de datos recoge las noticias publicadas por la prensa económica española. 6 Se seleccionaron aquellas noticias en las que aparecía el nombre de la entidad así como aquellas en las que en el resumen aparecían alguno de los siguientes términos tecnología, hardware, software internet, informático, ATM, ERP, CRM y red. 11

13 Una vez cubierta esta etapa en el proceso de selección de la muestra, se procedió a comprobar, recurriendo al Registro de Hechos Relevantes de la Comisión Nacional del Mercado de Valores (CNMV) 7, que en los días en los que se habían localizado eventos, no se había producido ninguna otra noticia que pudiese contaminar el efecto, tales como anuncios relativos a un futuro reparto de dividendos por parte de la entidad en cuestión o a operaciones de fusión, ampliaciones de capital o similares, que pudiesen desvirtuar los resultados. Tras este proceso de depuración, la muestra definitiva quedó compuesta por 193 noticias de prensa. Estos 193 anuncios fueron valorados de modo independiente por dos investigadores, para su clasificación en las distintas categorías propuestas. Sólo cinco noticias suscitaron alguna duda sobre sus características. En estos casos, se recurrió a la opinión de un tercer investigador, con experiencia en este ámbito, para resolver el conflicto. La tabla 2 muestra la evolución temporal de los anuncios seleccionados. El mayor número de anuncios de inversiones en tecnología de información lo encontramos en los últimos años del periodo considerado. El descenso en el número de anuncios relativos a este tipo de inversiones a lo largo del año 2001 puede estar condicionado por la crisis experimentada por las denominadas empresas de nueva economía y por las empresas del sector de tecnologías de información y comunicación y que alcanzó su máxima intensidad a finales del primer trimestre de dicho año. En la Tabla 3 aparece la distribución temporal de los anuncios, incluyendo su caracterización en función de la propuesta realizada Metodología estadística: método de estudio de eventos En este estudio, se ha utilizado el análisis de eventos siguiendo el procedimiento propuesto por Dood y Warner (1983). Suponiendo que el mercado bursátil español funciona como un mercado eficiente, la llegada de nueva información producirá efectos anormales sobre la cotización, siempre y cuando el contenido del anuncio lleve al mercado a valorar positiva o negativamente ese hecho, respecto a la capacidad de generación de rentas futuras de la empresa. 7 La CNMV es el organismo encargado de la supervisión e inspección de los mercados de valores españoles y de la actividad de cuantos intervienen en los mismos. 12

14 Tabla 2 Distribución de los Anuncios a lo Largo del Periodo Considerado Año Número de anuncios Total 193 Tabla 3 Frecuencia de las Características Consideradas a lo Largo del Periodo de Estudio TOTAL Cooperación Internet Innovación Carácter interno De este modo, una vez delimitadas las fechas en las que se produjeron los anuncios a estudiar y eliminados todos aquellos anuncios contaminados por información adicional y que presumiblemente afecta al valor de mercado, el primer objetivo es determinar el rendimiento anormal que haya podido registrarse en el valor de los títulos cotizados. Esta rentabilidad anormal, definida como la diferencia entre la rentabilidad realmente obtenida en un día determinado y la rentabilidad esperada, se calcula conforme a la expresión siguiente: AR ij = R ER [1] ij ij siendo RA ij la rentabilidad anormal de la acción i en el día j, R ij la rentabilidad de la acción i el día j y ER ij la rentabilidad teórica esperada de la acción i en el día j, calculada a partir de un modelo de valoración de activos con riesgo. Para el cálculo de las rentabilidades teóricas de las acciones se utilizó el Capital Assets Pricing Model (Sharpe, 1964). Según este modelo, la rentabilidad de la acción guarda una relación lineal con la rentabilidad de la cartera de mercado, tal y como puede verse en la expresión siguiente: 13

15 ~ R ij ~ = α + β R + ~ ε [2] i i mj ij siendo R ~ ij la rentabilidad de la acción i en el día j, αi el término independiente que recoge el rendimiento del título i que no se debe al mercado, βi el riesgo de mercado del título i, R ~ mj rentabilidad de la cartera de mercado en el día j y ~ ε ij el error aleatorio del modelo de regresión, representando el riesgo específico del título. Como cartera de mercado se tomó el Índice General de la Bolsa de Madrid (IGBM). Para la estimación del modelo de mercado se utilizaron las rentabilidades diarias del título y del IGBM calculadas a partir de los valores de cierre, desde el día 212 antes del anuncio hasta el día 13 antes del cierre. Siguiendo a McWillians y Siegel (1997), la exclusión de los días previos a la ocurrencia de los anuncios considerados evita las posibles contaminaciones que pudiera haber sufrido la estimación de los parámetros del modelo de valoración de activos con riesgo. Con estas estimaciones se calcularon las rentabilidades teóricas (ER ij ) para cada uno de los anuncios, obteniendo así la rentabilidad anormal tal y como se expuso en la expresión [1]. Estas rentabilidades anormales se calculan para cada uno de los días que componen la denominada ventana de estudio, esto es, los días en los que se estima puede producirse la reacción del mercado ante el evento en cuestión. De este modo, en nuestro estudio se han considerado distintas ventanas de suceso, siempre con un intervalo máximo que va desde los dos días anteriores al anuncio hasta los dos días posteriores, entendiendo que éste es el periodo de tiempo en el que se concentran las mayores reacciones del mercado. Para contrastar si existieron rendimientos anormales significativamente distintos de cero en el periodo de estudio, lo primero que se realizó fue la normalización de los rendimientos anormales. El rendimiento anormal normalizado (SAR) es igual a: ARij SAR ij = [3] S ij la 14

16 donde S ij = V 2 i ( Rmj Rm ) 13 ( R R ) j= 212 mj m 2 1 2, siendo 2 V i la varianza residual sobre el periodo de estimación del modelo del mercado, R m es la rentabilidad media del mercado durante el periodo de estimación y j. R mj la rentabilidad proporcionada por el mercado en el día A continuación, para cada título, se suman las rentabilidades anormales normalizadas experimentadas en los días que componen la ventana, para obtener de forma normalizada la rentabilidad anormal acumulada (CAR i ). Para ello, se utiliza la siguiente expresión: CAR i = b SAR ij j= a b a + 1 [4] siendo a el extremo inferior de la ventana del suceso y b el extremo superior. Asumiendo que los rendimientos anormales diarios se distribuyen de forma independiente y normal a lo largo del tiempo, tanto las rentabilidades anormales como las rentabilidades anormales acumuladas se distribuyen según una t-student. Así, usaremos el estadístico Z para evaluar la significatividad estadística de los rendimientos anormales registrados en la ventana del suceso para la muestra de N anuncios. La expresión de este estadístico es: Z = ACAR N [5] where ACAR (Average Standardized Cumulative Abnormal Returns across n firms), ACAR = 1 N N i= 1 CAR it [6] El estadístico Z, cuando el número de observaciones es suficientemente grande, se distribuye como una normal estándar. Dicho estadístico puede utilizarse asumiendo que los excesos de rentabilidad diarios son, efectivamente, normales e independientes a través del tiempo. Este último hecho fue comprobado para la muestra objeto de estudio. 15

17 4. RESULTADOS La tabla 4 muestra las rentabilidades anormales medias diarias en el intervalo (0,+2), junto a su significación estadística. Como puede apreciarse, las rentabilidades anormales medias sólo fueron positivas el mismo día en el que se publicó el anuncio y en los días posteriores, siendo dicho efecto significativo sólo en el día después del anuncio. Tabla 4 Rentabilidades Anormales Diarias Día Rentabilidades Z (test de Brown y anormales Warner) % positivos 0 0,06% 0,110 45% 1 0,20% 1,870* 50% 2 0,01% 0,777 51% * Significativo al 90% **Significativo al 95% ***Significativo al 99% Fuente: elaboración propia En la tabla 5 aparecen reflejadas las rentabilidades anormales medias acumuladas para distintas ventanas del suceso. Como puede apreciarse y tal y como cabía esperar a la vista de los resultados consignados en la tabla 4, la ventana que considera los dos días siguientes a la publicación del anuncio en prensa fue la única que muestra una reacción moderadamente significativa y positiva por parte del mercado a los anuncios considerados en la muestra. Tabla 5 Rentabilidades Anormales Acumuladas Ventana del suceso Rentabilidades anormales Z (test de Brown y Warner) RAC 0,+2 0,26% 1,592 RAC +1,+2 0,21% 1,872* * Significativo al 90% **Significativo al 95% ***Significativo al 99% En la Tabla 6, consideramos exclusivamente las observaciones correspondientes al periodo entre 1996 y En las dos ventanas del suceso se registró una mejora en la significatividad estadística. 16

18 Tabla 6 Rentabilidades Anormales Acumuladas hasta el Año 2000 Ventana del suceso Rentabilidades anormales Z (test de Brown y Warner) RAC 0,+2 0,50% 2,504** RAC +1,+2 0,38% 2,682*** * Significativo al 90% **Significativo al 95% ***Significativo al 99% De este modo, el estudio demuestra la existencia de una reacción tardía del mercado español a los anuncios de inversiones y aplicaciones de la tecnología de la información y las comunicaciones dentro del sector bancario, siendo este efecto más relevante si se consideran los datos previos a la crisis de las empresas de la nueva economía. Aun así, podemos considerar a la vista de estos test que las hipótesis 1 y 3 se verifican. En las tablas 7 y 8 se muestran las rentabilidades anormales medias acumuladas para las ventanas del suceso previamente consideradas, y las significaciones asociadas a dichas rentabilidades anormales. En todos los casos, se aprecia una mejora tanto en la intensidad del efecto como en su significación cuando se considera la muestra de observaciones hasta el 2000 frente a cuando se utilizan todas ellas. Partiendo de las dos muestras diferentes, se realizó un filtrado en función de cada una de las características a estudiar y se llevaron a cabo, sobre los grupos de observaciones resultantes, los cálculos respecto a las rentabilidades anormales medias acumuladas y a los test Z correspondientes a dichas rentabilidades. Tabla 7 Rentabilidades Anormales Acumuladas para la Ventana del Suceso 0,+2 MUESTRA COMPLETA HASTA EL 2000 Rentabilidades Anormales Test Z Rentabilidades Anormales Test Z RAC 0,+2 0,26% 1,592 0,50% 2,504** COOPERACIÓN 0,30% 0,862 1,37% 1,231 INTERNET 0,26% 1,351 0,55% 2,302** INNOVACIÓN 0,08% 0,751 0,36% 1,454 INTERNO 0,18% 0,539 0,27% 0,685 * Significativo al 90% **Significativo al 95% ***Significativo al 99% 17

19 Del análisis de las tablas precedentes podemos destacar que la característica Internet es la que discrimina de forma más evidente respecto al efecto que los anuncios causan sobre el valor de mercado de las acciones, es decir, aquellas noticias que se refieren a acciones vinculadas con Internet son las que producen un efecto sobre la cotización de la empresa más ostensible. Tabla 8 Rentabilidades Anormales Acumuladas para la Ventana del Suceso +1,+2 MUESTRA COMPLETA HASTA EL 2000 Rentabilidades Anormales Test Z Rentabilidades Anormales Test Z RAC +1,+2 0,21% 1,872* 0,38% 2,682*** COOPERACIÓN 0,23% 1,372 1,02% 2,017** INTERNET 0,24% 1,664* 0,44% 2,497** INNOVACIÓN 0,05% 0,777 0,21% 1,350 INTERNO 0,08% 0,584 0,16% 0,736 * Significativo al 90% **Significativo al 95% ***Significativo al 99% Del estudio de estas tablas puede derivarse el cumplimiento de la hipótesis 2 y reafirmarse la hipótesis 3, esto es, existen diferencias respecto al valor que el mercado concede a los distintos tipos de anuncios considerados y, también hay diferencias respecto a si la valoración se realizó en un momento u en otro del tiempo. 5. DISCUSIÓN Tras el análisis realizado, ciñéndonos a las posibilidades que ofrece el análisis de eventos, lo único que podemos afirmar es que la inversión en TI tiene efectos sobre la competitividad, suponiendo que los supuestos para que el valor de mercado sea un fiel indicador de la creación de valor de la empresa. Incluso, podemos afirmar que las inversiones en actividades relacionadas con Internet son las que producen los mayores efectos sobre este valor. Sin embargo, dos son las limitaciones fundamentales de este estudio. La primera, compartida con el resto de trabajos que adoptan esta perspectiva, es la ausencia de una explicación sobre el origen de ese valor o si existe alguna diferencia entre los rendimientos obtenidos por las empresas a las que se refieren los anuncios. Esta metodología ignora completamente el resto de circunstancias, al menos si se considera de forma aislada. 18

20 Por otro lado, y respondiendo a la pregunta sobre la precisión del mercado, resulta curioso observar la diferencia significativa existente entre los resultados obtenidos si se considera la muestra completa de anuncios o si excluimos aquellas noticias aparecidas en el Las empresas ya no saben explotar las nuevas tecnologías? Los acuerdos de cooperación para el desarrollo o implantación de estas tecnologías son menos valiosos en el 2001? Se equivoca el mercado en el 2001? O se equivoca antes? Quizá la burbuja tecnológica está falseando nuestros análisis? Desde nuestro punto de vista, y teniendo en cuenta los resultados obtenidos por nuestro análisis, debemos meditar sobre la idoneidad de considerar el uso de esta metodología como forma para analizar el impacto de la TI. Sin duda, el valor que el mercado otorga a las inversiones va adaptándose a las circunstancias de cada empresa, cada vez que informaciones nuevas se hacen públicas. Sin embargo, la metodología de eventos sólo utiliza la información puntual que el mercado ofrece al conocerse cada noticia, sin tener en cuenta las posibles adaptaciones futuras. La consideración de ventanas de análisis más amplias tampoco parece, siguiendo las recomendaciones para aplicar esta metodología, la solución más adecuada. En este sentido, consideramos que esta metodología presenta algunos problemas que dificultan su aplicación en este ámbito de estudio. Por último, ponemos de manifiesto la parcialidad de nuestro análisis. Tal y como expresamos en la introducción, los estudios encaminados a determinar el impacto de la TI deben tratar no sólo de demostrar dicho efecto si no también de explicarlo. En este sentido, aun asumiendo que esta metodología fuera válida, sería necesaria la inclusión de análisis más profundos de los resultados, en los que se consideren aquellas características de las empresas que puedan incidir en la determinación del impacto competitivo de la tecnología de la información. 19

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