Las etapas del ciclo de vida de la empresa clasificadas por los patrones del estado de flujo de efectivo y el pronóstico de la rentabilidad. Empresas del mercado de capitales argentino

Abstract

Esta tesis se propuso establecer si el método de los patrones del Estado de Flujo de Efectivo es válido para clasificar las etapas del ciclo de vida, de acuerdo con lo prescripto por la teoría y el poder de las etapas del ciclo de vida para pronosticar la rentabilidad futura, para empresas de una economía emergente. Para lo cual fue replicado el estudio de Dickinson (2011) y extendido en cuanto a la predictibilidad de las etapas con datos out-of-sample. Las etapas del ciclo son el resultado de los cambios de un conjunto de factores internos y externos de la empresa (Dickinson, 2011). Las etapas son clasificadas en introducción, crecimiento, madurez, shake-out y declinación (Gort y Klepper, 1982). La población objeto de este estudio son las empresas listadas para cotizar en el Mercado de Valores de Buenos Aires en el período 2004 a 2012, excluidas las entidades financieras y extranjeras. La muestra es de 582 observaciones empresas-año. Las conclusiones confirman que las etapas clasificadas por los patrones del Estado de Flujo de Efectivo se ajustan a las características económicas de las etapas, con excepción de la etapa de shake-out. Los métodos de Anthony y Ramesh (1992) y la edad en quintiles no son válidos para clasificar las etapas del ciclo de vida. Además, se demostró que las empresas se mueven de manera no secuencial a través de las etapas y, en general, a la etapa de madurez. Por otra parte, la convergencia a la media de la Rentabilidad Neta de los Activos Operativos (RNOA) difieren de acuerdo con la etapa del ciclo de vida, aunque, las etapas de shake-out y declinación muestran una trayectoria muy irregular. En cuanto al poder predictivo, las etapas de crecimiento, madurez y declinación muestran un efecto significativo sobre el cambio de la RNOA del año siguiente. Se verifica que el incremento de la RNOA por aumento de la rotación es maximizado en la etapa de crecimiento, mientras que, el cambio en el margen no exhibe poder predictivo. Sin embargo, en el análisis con datos out-of-sample, únicamente, la etapa de madurez muestra una mejora en la precisión de los pronósticos y por el modelo basado en la interacción de las etapas con la RNOA actual, el cambio de la RNOA y el crecimiento del NOA, y el cambio en el margen y rotación. Las conclusiones presentadas en esta investigación son de utilidad para los inversores y acreedores, interesados en el pronóstico de la rentabilidad, y para los organismos reguladores e investigadores.