¿Informan los dividendos sobre las ganancias futuras?

donde el D0 es el dividendo por acción correspondiente al ejercicio 0, y D-1 es el dividendo correspondiente al periodo anterior.

Nuestra muestra de 45 empresas, incluye 238 aumentos de dividendos, 54 disminuciones de dividendos y 74 casos en los que no cambian (Tabla 2). Tal como le sucedía a DeAngelo y DeAngelo [27] y a Nissim y Ziv [6], los aumentos en los dividendos son los más frecuentes. Observando los percentiles se aprecia la misma tendencia (Tabla 3). Además, en magnitud, los aumentos de los dividendos son más grandes que las disminuciones: la media de los incrementos está en 30.3% y de las disminuciones está en 24.95%. Sin embargo, los cambios en las disminuciones han sido más bruscos que en los aumentos, como se observa en los percentiles, dado que el 50% de los aumentos ha sido inferior al 16.4% mientras que un 50% de las disminuciones ha sido superior al 19%.

Tabla 2. Características de la muestra

Tabla 3. Estadísticos descriptivos vdpa

La distribución del número de incrementos, decrementos y no cambios en los dividendos a lo largo de los nueve años de la muestra aparece en la Tabla 4.

Tabla 4. Frecuencia de las variaciones de los dividendos por año

3.3. Especificación econométrica.

Según los estudios teóricos y empíricos revisados para que se cumpla la hipótesis del contenido informativo de los dividendos debe contrastarse lo siguiente: las empresas que incrementan (decrementan) los dividendos en un año tendrán incrementos (decrementos) no esperados en las ganancias futuras.

Para probar la hipótesis, dado que disponemos de información de 45 empresas durante varios años, aplicaremos la metodología de datos de panel. Una de las ventajas de los datos de panel es que proporcionan más información, mayor variabilidad, menor multicolinealidad entre las variables, mayores grados de libertad y más eficiencia.

El modelo para datos de panel que utilizamos es el modelo sin efectos (pooled OLS).5 Este modelo supone que no existen efectos individuales ni temporales, y realiza la regresión lineal por mínimos cuadrados ordinarios, por lo que constituye el método más básico y simple para analizar un panel de datos con la ventaja de ganar grados de libertad. Con este modelo es necesario que los residuos no presenten problemas de autocorrelación, muy normales cuando se trabaja con series temporales como es nuestro caso, ni de heterocedasticidad. Cuando la regresión realizada sea múltiple, deben también estudiarse los posibles problemas de multicolinealidad entre las variables independientes involucradas. Por último, y en función de la significatividad individual de los coeficientes de regresión, se contrasta el grado de información que contiene la variación de los dividendos sobre los cambios en los beneficios. Los test que se han realizado para alcanzar los objetivos han sido el de Durbin y Watson para identificar problemas de autocorrelación; el test de White para contrastar la presencia de heterocedasticidad en la perturbación aleatoria; el test de la t de Student para contrastar la significatividad individual de los coeficiente de regresión; el test de la F de Fisher para contrastar la significatividad de la relación entre la variable dependiente y el conjunto de las independientes; y, por último, el coeficiente de determinación ajustado se ha empleado como medida descriptiva de la bondad del ajuste del modelo.

Para contrastar la hipótesis de la información son tres las especificaciones econométricas que definimos.

a) Modelo básico (modelo 1)

Para estudiar la relación entre los cambios en los dividendos y las ganancias futuras, partimos del planteamiento más básico, y analizamos la relación entre el ratio de cambio del dividendo por acción en el año cero y el cambio en las ganancias en los años cero, uno y dos. Este modelo implica asumir que las ganancias siguen un movimiento aleatorio, por lo que cualquier cambio en las mismas mide la rentabilidad no esperada.

En definitiva, el análisis de regresión que debemos realizar para cada uno de los tres periodos de estudio es el siguiente:

(Bt -Bt-1)/VCRP-1= a + bvdpa0 + єt para t = 0, 1 y 2

donde VBt , mide el cambio del beneficio en el año t, relativizado por el valor contable de los recursos propios al principio del año del cambio de los dividendos y vdpa0 es el ratio de cambio del dividendo por acción en el año 0. Este modelo asume que la relación entre los cambios en los dividendos y los cambios futuros en las ganancias son lineales. Según la hipótesis de la información que estamos intentando contrastar b debería ser positivo y significativo.

b) Modelos mejorados

Modelo 2: Considerar que la única variable explicativa de los cambios en las ganancias es el cambio en los dividendos resulta demasiado simple porque, según estudios previos, hay más variables que pueden ayudar a explicar el comportamiento de las ganancias. Siguiendo a Nissim y Ziv [6] incluimos en el modelo dos variables independientes adicionales: la rentabilidad de los recursos propios retardada (ROEt-1) y la variación retardada de las ganancias (VB0). El ROE retardado permite controlar el proceso de reversión a la media de las ganancias que según ya establecían Fremman, Ohlson y Penman [28] es un importante predictor de los cambios en las ganancias. Según este proceso de reversión a la media de las ganancias, elevados niveles de ROE implican descensos esperados en las ganancias futuras y viceversa. De esta manera si no se considerase esta variable se incurriría en un problema de variable omitida con el agravante de que, además, está correlacionada con la otra variable explicativa (cambios en los dividendos). Si los cambios en los dividendos están positivamente relacionados con el ROE actual, es probable que esto induzca una relación negativa entre los cambios en las ganancias esperadas y los cambios en los dividendos. De esta manera una ausencia de correlación entre cambios en dividendos y cambios en ganancias indicaría que los cambios en los dividendos son informativos acerca de las ganancias futuras.

La segunda variable explicativa que introducimos en el modelo mejorado es la variación de las ganancias en el año del cambio del dividendo, lo que nos permite controlar la autocorrelación de las ganancias. Si existiese una fuerte relación entre los cambios en los dividendos y las ganancias del mismo periodo, la positiva relación entre los cambios en los dividendos y las ganancias de los dos periodos subsiguientes posiblemente estarían influidos por los problemas de autocorrelación, muy normales en las series temporales. Por este motivo, la introducción de la variable retardada de la variable dependiente podría ayudar a corregir este problema y permitiría definir mejor los efectos de los cambios en los dividendos sobre los cambios en las ganancias.

Con todas estas consideraciones el modelo mejorado, que se ajusta al definido por Nissim y Ziv [6], queda como sigue:

(Bt -Bt-1)/ VCRP-1= a + b1 vdpa0 + b2 ROEt-1+ b3VB0 + єt para t=1 y t=2 donde:

· ROEt-1= Bt-1/VCRPt-1, es el cociente entre el beneficio antes de extraordinarios del periodo precedente y el valor contable de los recursos propios del mismo periodo.

· VB0 es el cambio del beneficio en el año cero, relativizado por el valor contable de los recursos propios al principio del año del cambio de los dividendos.

En este modelo se asume que la relación entre la variable dependiente y las variables independientes es de naturaleza lineal. En esta ecuación para que salga el valor informativo de los dividendos la b1 debe ser significativa y con signo positivo.

Modelo 3: Por último, en este modelo vamos a diferenciar entre los incrementos y las disminuciones de los dividendos dado que los efectos de los mismos pueden ser bien distintos sobre las variaciones de los beneficios. La estadística descriptiva ya nos ha indicado que los cambios en los dividendos no son simétricos para incrementos y disminuciones de los dividendos, por ello diferenciamos ambos movimientos mediante la inclusión de variables dummys.

(Bt -Bt-1)/ VCRP-1= a + b1p DPC0 vdpa0 + b1n DNC0 vdpa0 + b2 ROEt-1 + b3VB0 + єt

para t=1 y t=2

donde DPC (DNC) es una variable dummy, que será igual a 1 si el dividendo incrementa (decrementa) y cero en el resto de los casos. En esta ecuación para que

salga el valor informativo de los dividendos la b1p y b1n deben ser significativas y con signo positivo.

La estimación de los modelos planteados se realiza utilizando el paquete econométrico STATA 10.

4. RESULTADOS EMPÍRICOS

La Tabla 5 presenta los resultados del modelo básico 1 a través del análisis pooled OLS

desarrollado.

Tabla 5. Estimación del modelo 16

Como podemos observar en dicha tabla tan sólo para t=0 se aprecia una relación significativa entre los cambios en los dividendos y los cambios en las ganancias, en el sentido de que los incrementos (disminuciones) de los dividendos indican que las ganancias corrientes serán superiores (inferiores) a las del periodo precedente. Sin embargo, para los periodos posteriores no se aprecia una relación significativa entre ambas variables.

Estos resultados son consistentes con la investigación previa realizada por Nissim y Ziv [6] y Benartzi, Michaely y Thaler [9] para muestras de empresas norteamericanas en el sentido de que b es positivo y altamente significativo para t=0, pero no para t=1 y 2. Por tanto, con un modelo de esta naturaleza sigue sin observarse el valor informativo de los dividendos, aunque la muestra esté formada por empresas españolas.

La Tabla 6 presenta los resultados de la estimación del modelo mejorado 2, que hemos definido para expresar la relación entre las variaciones de las ganancias y los cambios pasados en los dividendos.

Con este modelo mejorado hemos conseguido aumentar el R2 ajustado con respecto al conseguido en el modelo básico que ha pasado a 0.029 en t=1 y a 0.025 para t=2. En consecuencia, nuestro modelo de regresión ha ganado algo de calidad y se refuerza la relación lineal entre la variable dependiente y las independientes.

El coeficiente del cambio del dividendo no es significativo para explicar los cambios en las ganancias para t=1. Sin embargo, para t=2 los cambios en los dividendos sí son significativos aunque el signo del coeficiente es negativo y asciende a -0.038, por lo que económicamente es poco relevante. Estos resultados indicarían que los cambios en los dividendos en el periodo actual son seguidos por cambios de distinto signo en las ganancias del año 2, lo que no apoyaría la hipótesis del contenido informativo de los dividendos.

Con relación a las nuevas variables introducidas en el modelo mejorado, podemos apreciar que la variación del beneficio en el año del cambio del dividendo tiene una relación significativa con la variable dependiente para t=1. Esta situación cambia en t=2 donde la variable que pasa a ser relevante es el ROE retardado, si bien el signo del coeficiente es positivo en lugar de negativo, como era de esperar. Por tanto no se confirma el proceso lineal de reversión a la media de los cambios en las ganancias en las empresas españolas cotizadas.

Tabla 6. Estimación del modelo 27

Por último, la Tabla 7 presenta los resultados de la estimación del modelo 3 a través del análisis pooled OLS. La ventaja fundamental de esta especificación es que diferencia entre los incrementos y las disminuciones de los dividendos, dado que el valor informativo de los mismos puede ser distinto.

En este modelo podemos apreciar que los cambios en los dividendos que son significativos para explicar los cambios futuros en las ganancias son los aumentos, que además son los más frecuentes en nuestra muestra. Esto indicaría que los aumentos de los dividendos del año 0 son seguidos por disminuciones en las ganancias del año 2. Por otro lado, la disminución de los dividendos no parece tener una relación significativa en ningún periodo con los cambios futuros en las ganancias.

Estos resultados están en concordancia con la evidencia previa por lo que se refiere a los decrementos, ya que en el trabajo de Nissim y Ziv [6] los decrementos son menos significativos que los incrementos, especialmente en t=2, y en Grullon, Michaely, Benartzi y Thaler [10] los decrementos en los dividendos no están relacionados con los cambios futuros en las ganancias. No ocurre lo mismo con los incrementos de los dividendos, para los que en t=1 no observamos una relación significativa con las ganancias, y en t=2, por el contrario, se aprecia que las ganancias disminuyen a los dos años del aumento del dividendo, lo que contradice totalmente la hipótesis de la información. Este resultado para t=2 es coincidente con el alcanzado por Grullon, et al. [15].

Tabla 7. Estimación del modelo 38

En definitiva, según los resultados obtenidos no encontramos evidencia de que los cambios en los dividendos proporcionen información sobre los cambios futuros en las ganancias de las empresas españolas.

5. CONCLUSIONES

En este trabajo hemos intentado contrastar la hipótesis de la información de los dividendos. Para ello, no hemos seguido la línea de investigación más habitual en este campo, que consiste en analizar la reacción del precio de las acciones ante los anuncios de cambios en los dividendos, sino que hemos optado por estudiar si los cambios en los dividendos son seguidos por cambios en las ganancias en la misma dirección. El motivo de nuestra elección ha sido que la evidencia obtenida en estudios de esta naturaleza es mixta, y además, en el mercado español es prácticamente inexistente un estudio de esta naturaleza.

El estudio empírico se centra en todas las empresas cotizadas en el mercado continuo español a finales de 2004 y en el periodo comprendido entre 1995 y 2004. Para probar la hipótesis de la información partimos de los modelos que recientemente se han aplicado, y utilizamos la metodología de datos de panel puesto que disponemos de datos de muchas empresas para varios años; en concreto aplicamos el modelo sin efectos (pooled OLS) porque es el que resulta más apropiado para el análisis del panel del que partimos.

Los resultados alcanzados muestran que, por un lado, si utilizamos un modelo básico que asume que el comportamiento de las ganancias es aleatorio, obtenemos una relación significativa entre los cambios en los dividendos y los cambios en las ganancias solamente para t=0, en el sentido de que los incrementos (disminuciones) de los dividendos indican que las ganancias corrientes serán superiores (inferiores) a las del periodo precedente.

Por otro lado, cuando utilizamos modelos que consideran más variables para explicar el comportamiento de las ganancias, los resultados siguen sin apoyar la hipótesis del contenido informativo de los dividendos. Mientras que en t=1, los cambios en los dividendos no consiguen explicar los cambios en las ganancias, en t=2 las ganancias disminuyen a los dos años del aumento de los dividendos lo que no es concordante con el contenido informativo de los dividendos. Esto parece indicar que en España los aumentos de los dividendos no son realizados ante una esperanza de crecimiento continuado en las ganancias, porque ya en t=2 se produce una disminución de las mismas.

Por tanto, según los resultados alcanzados no encontramos evidencia de que los cambios en los dividendos proporcionen información sobre los cambios futuros en las ganancias de las empresas españolas, todo lo más sobre los cambios presentes. En definitiva, nuestro estudio se alinea con la evidencia empírica, más predominante en los últimos tiempos, que no apoya la hipótesis de la información, como la de Watts [7] y Grullon, Michaely, Benartzi y Thaler [10].

1 Este trabajo ha sido realizado dentro del marco del Grupo de Investigación: “Nuevos Desarrollos en Finanzas” (SEJ 381), y financiado con los fondos procedentes de la Ayuda a la Consolidación de Grupos de Investigación dentro del III PAI.

2 Según estos autores hay un tercer aspecto que debería ser contrastado: los cambios inesperados en los dividendos deberían ser seguidos de una revisión por parte de los mercados de las expectativas de las ganancias futuras de la empresa en la misma dirección que el cambio en los dividendos. No obstante, los estudios empíricos sobre este ítem son todavía muy escasos debido a los problemas para contrastar esta hipótesis.

3 Para analizar las peculiaridades de cada estudio e incluso más trabajos se puede consultar Allen y Michaely. [2]

4 *Clasificación sectorial según la Bolsa de Madrid.

5 Los modelos estáticos para datos de panel también los hemos aplicado a nuestro panel de datos. Sin embargo, los resultados obtenidos niegan la importancia de la heterogeneidad inobservable (efectos individuales inobservables propios de cada empresa), es decir, los test realizados revelan que los modelos de efectos fijos y aleatorios no son consistentes. Por tanto, el modelo sin efectos (pooled OLS) es el que resulta más apropiado para el análisis del panel de datos del que partimos.

6 Para la regresión, la primera línea es el valor del coeficiente y la segunda es el error standard. Y *, ** y *** indica significatividad al nivel del 10, 5 y 1% respectivamente. Utilizamos el test de Durbin y Watson para identificar problemas de autocorrelación y el test de White para contrastar la presencia de heterocedasticidad en la pertubación aleatoria. Los resultados de ambos tests son satisfactorios.

7 Ibidem.

8 Ibidem.

REFERENCIAS

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