DEDICATORIA

Dedico este proyecto de intervención a mis hijas Isabel y Gabriela, y a mi esposa Lucy quienes me apoyaron durante mis estudios, dándome tiempo para estudiar y reflexionar sobre estadística, análisis de datos y software estadístico, sin su apoyo, sin su comprensión no hubiera sido posible, pero tampoco hubiera sido posible sin su inspiración, ellas mi razón absoluta, su bienestar es mi objetivo más completo y además más simple.

AGRADECIMIENTO

Agradezco a la Universidad de Panamá, especialmente a la Facultad de Economía, esa comunidad de profesores, estudiantes y personal administrativo que juntos crean día a día un ambiente propicio para el aprendizaje y que durante estos 2 años he tenido la fortuna de formar parte activa.

INTRODUCCIÓN

El retorno total de los accionistas o TSR del inglés “Total Shareholder Return” tiene unos 30 años siendo usada para evaluar inversiones de bolsa de valores, esta medida resume el rendimiento conjunto de los cambios de valor de las acciones así como en los dividendos pagados, Procter & Gamble (P&G) como cualquier otra compañía cuyas acciones están disponibles para su compra y venta en la bolsa de valores, tiene como una de sus prioridades satisfacer a sus inversionistas, y en ese esfuerzo el retorno total de los accionistas es una métrica de significativa importancia.

Con este estudio se busca establecer una relación entre el retorno total de los accionistas y los resultados financieros la compañía, para lo cual analizaremos data de Procter & Gamble (P&G) desde 2003 hasta 2018, con la finalidad de describir el comportamiento del retorno total de los accionistas, de los resultados financieros, analizar la varianza y covarianza del retorno total de los accionistas respecto a los resultados financieros y por ultimo establecer un modelo explicativo del retorno total de los accionistas para P&G basado en los años 2003 a 2018.

Este estudio nos ayudara a determinar en qué proporción los resultados financieros de ventas, ganancias y flujo de efectivo explican los resultados para el accionista, y el impacto q tienen en el TSR como métrica que resume de mejor manera el retorno de los accionistas.

RESUMEN EJECUTIVO

El retorno del accionista, esta determinado en mayor medida por los resultados generales del mercado financiero que por los resultados individuales de una compañía, siempre que los resultados generales y la reputación de la compañía estén moviéndose de manera alineada hacia objetivos de crecimiento en ventas y ganancias el mayor predictor termina siendo el mercado.

Las empresas que tienen resultados financieros favorables y consiguen consistentemente sus objetivos financieros pueden sostener mejor el valor de sus acciones en tiempo de crisis o aprovechar mercados favorables, sin embargo un significativo porcentaje del rendimiento de las acciones está determinado por las condiciones del mercado en mayor proporción que por los resultados internos.

1 FUNDAMENTACION

1.1 Planteamiento del problema:

El rendimiento total del accionista (TSR) es el rendimiento total de una acción a un inversor, o la ganancia de capital más los dividendos, Es una métrica que tiene unos 30 años utilizándose en la bolsa de valores. Para toda empresa ya sea pública o privada es importante trazarse como objetivos ser una gran inversión para sus accionistas y hacerse un nombre como empresa, y al centrarse en el retorno total de los accionistas (TSR) tienen más probabilidades de lograr dichos objetivos y llegar a ser una gran compañía y satisfacer las expectativas de sus inversionistas.

Por lo tanto, el principio del valor para el accionista ha demostrado a lo largo de los años ser una gran estrategia para que las compañías puedan lograr sus objetivos y satisfacer a sus inversionistas, TSR representa una cifra fácilmente comprensible de los beneficios financieros generales generados para los accionistas.

Se sabe que el sistema no es perfecto y que no es el único objetivo que deben tener las compañías, ya que también deben centrarse en ser una gran compañía y ofrecer un producto de calidad a sus clientes. Dice Jeffrey Kotzen, Socio Principal y Director General de The Boston Consulting Group (BCG). Hay muy pocas compañías que hagan las dos cosas bien continúan. Kotzen señal que hacer ambas cosas es difícil, pero al centrarse en el retorno total de accionistas métrico y utilizar realmente TSR como una lente para considerar la estrategia empresarial y la toma de decisiones, las organizaciones tienen más probabilidades de tener éxito tanto en la esfera de “gran compañía” como en entregar rendimientos que satisfagan las expectativas de los inversionistas.

Para Procter & Gamble (P&G) como cualquier otra compañía también es importante satisfacer a sus inversionistas, cabe destacar que para nadie es un secreto que ya es una gran compañía. Por lo tanto, se busca establecer una relación entre el retorno total de los accionistas y los resultados financieros la compañía.

Todo esto lleva a formular preguntas tales como:

¿Existe relación entre el retorno total de los accionistas de Procter & Gamble (P&G) y los resultados financieros de la compañía?

1.2 Objetivos

1.2.1 Objetivo General

Determinar la influencia de los resultados financieros en el retorno total de los accionistas de Procter & Gamble (P&G) desde 2003 hasta 2018.

1.2.2 Objetivos Específicos

Describir el comportamiento del retorno total de los accionistas, de los resultados financieros de P&G durante el periodo 2003 a 2018.

Analizar la varianza y covarianza del retorno total de los accionistas respecto a los resultados financieros de P&G desde 2003 hasta 2018.

Establecer un modelo explicativo del retorno total de los accionistas para P&G basado en los años 2003 a 2018.

1.3 Justificación

El retorno total de los accionistas o en ingles Total Shareholder Return (TSR) es una importante métrica que tiene unos 30 años siendo usada para evaluar inversiones de bolsa de valores. Las operaciones de la bolsa de valores de Estados Unidos de América son completamente públicas y de fácil acceso, sin embargo, la evaluación de las inversiones rentabilidad y conveniencia es un tema complejo que conlleva mucha incertidumbre.

Para el Gerente actual poder generar valor para los accionistas debe entender con mucha claridad cuáles son las medidas de éxito financiero que le darán un mejor rendimiento a los accionistas. De allí que el TSR sea tan popular y se suele hacer asociaciones entre variables internas y externas en su análisis.

Este Trabajo investigativo sería beneficioso académicamente debido a que las herramientas propuestas para la recolección y procesamiento de los datos podría utilizarse de referencia para futuras investigaciones y demostrar la calidad de las herramientas que provee el lenguaje de programación R.

Llevar a cabo esta investigación es importante porque permitirá conocer si existe una relación entre los resultados financieros en la empresa Procter and Gamble P&G y el rendimiento total que reciben sus accionistas permitiendo enfocar los esfuerzos en las variables financieras de mayor influencia.

1.4 Alcance Delimitación y Cobertura

Esta investigación persigue obtener una respuesta a la pregunta de en cual medida los resultados financieros determinan el valor para los accionistas, por lo cual estudiaremos la relación entre ambas variables y procederemos a revisar cuan bien explican los resultados operativos la acumulación de valor de las acciones.

2 MARCO REFERENCIAL

2.1 Marco cronológico y referencias de la investigación

Desde 1999, Boston Consulting Group (BCG) ha publicado clasificaciones anuales de creadores de valor máximo basadas en la rentabilidad total para los accionistas (TSR) durante el período de cinco años anterior. Las clasificaciones de 2018 reflejan el análisis de TSR en 2.425 empresas en todo el mundo desde 2013 hasta 2017. El equipo de BCG Para llegar a esta muestra, comienza con datos de TSR proporcionados por S & P Capital IQ, datos que cubren casi 60,000 empresas. Eliminamos compañías que no cotizaban en una bolsa de valores mundial durante los cinco años completos del estudio o que actualmente no negociaban al menos el 20% de sus acciones en los mercados de capital públicos Posteriormente, se refina la muestra organizando las empresas restantes en 33 grupos industriales y estableciendo un tope mínimo de capitalización de mercado adecuado para eliminar a las empresas más pequeñas de cada grupo. Dicho monto mínimo es calculado dentro de cada grupo industrial es decir por conglomerados.

El informe final de BCG se enfoca en las 50 mejores compañías de las 200 compañías más grandes por capitalización bursátil. Y hace un ordenamiento por TSR globales y de la industria en el rendimiento promedio de TSR de cinco años para las compañías individuales desde 2013 hasta 2017. Y para algunas de las empresas se desglosa el TSR en las seis métricas financieras orientadas a los inversores utilizadas en el modelo de desglose BCG TSR: crecimiento de ventas, cambio de margen, cambio múltiple (EBITDA), rendimiento de dividendos, cambio en el número de acciones en circulación y el cambio en la deuda neta.

Como se puede observar hay bastantes analistas y firmas importantes trabajando de manera recurrente en este medida, lo que suele cambiar es el enfoque de las medidas a las que se les atribuye importancia a la hora de determinar el TSR, en definitiva el concepto de la empresa como generadora de rendimiento o creadora de valor (valor que en este caso se mide por medio del TSR) es un concepto introducido por Milton Friedman (1970) en su trabajo “The Social Responsibility of Business Is to Increase Its Profits”. Según Friedman el verdadera y única responsabilidad social de las empresas es la generación de ganancias y por ende dividendos a los accionistas.

2.2 Marco Conceptual

En esta investigación se establecerá si existe una relación entre el retorno de los accionistas de P&G y los resultados financieros de la compañía, por lo cual más adelante se estará plasmando bases teóricas sobre las cuales fundamentar la investigación. En ese sentido, es preciso aclarar en breve algunos conceptos sobre las principales variables que se estarán investigando.

Todas las empresas, ya sean privadas o públicas, deben enfocarse en dos objetivos principales: ser una gran compañía y ser una gran inversión o un gran valor, dice Jeffrey Kotzen, Socio Principal y Director General de The Boston Consulting Group (BCG). Pero hay muy pocas compañías que hagan las dos bien, continúa. Kotzen señal que hacer ambas cosas es difícil, pero al centrarse en el retorno total de accionistas métrico y utilizar realmente TSR como una lente para considerar la estrategia empresarial y la toma de decisiones, las organizaciones tienen más probabilidades de tener éxito tanto en la esfera de “gran compañía” como en entregar rendimientos que satisfagan las expectativas de los inversionistas. (The Boston Consulting Group, 2018).

La mayoría de las compañías deciden sobre su estrategia comercial y luego establecen otras dos estrategias, financiera e inversionista, secuencialmente. La estrategia comercial generalmente se basa en el crecimiento y el margen que desean alcanzar, las ubicaciones geográficas en las que están o en las que desearían estar, y las empresas que desean en sus carteras.

El problema con el término “maximizar el valor para el accionista” es que ha sido secuestrado por aquellos que creen incorrectamente que el objetivo es maximizar las ganancias a corto plazo para aumentar el precio actual de las acciones. Entendido adecuadamente, maximizar el valor para el accionista significa asignar recursos para maximizar el flujo de efectivo a largo plazo. Debido a que el éxito de una organización depende de las relaciones a largo plazo con cada uno de sus grupos de interés, la prolongación del horizonte de tiempo de inversión beneficia no solo a los accionistas sino también a los clientes, empleados, proveedores, acreedores y comunidades. (Michael J. Mauboussin, 2016)

Equilibrar los intereses de las partes interesadas suena como una idea completamente razonable. Pero no puede servir como objetivo de gobierno singular de una empresa porque es imposible satisfacer simultáneamente los intereses de todas las partes interesadas. En ausencia de un objetivo de gobierno singular, los ejecutivos son libres de decidir cómo lo consideren oportuno y de equilibrar esos intereses como crean que es lo correcto. Y sin saber cómo deciden los gerentes, es casi imposible responsabilizarlos por lo que decidan.

La realidad es que el principio del valor para el accionista no ha fallado en la gestión; más bien, es la administración la que ha traicionado el principio. En la década de 1990, por ejemplo, muchas compañías introdujeron opciones sobre acciones como un componente principal de la compensación ejecutiva. La idea era alinear los intereses de la administración con los de los accionistas. Pero la distribución generosa de opciones no logró motivar el comportamiento favorable al valor porque su diseño casi garantizaba que producirían el resultado opuesto. Para empezar, los períodos de adquisición de derechos relativamente cortos, combinados con la creencia de que los beneficios a corto plazo impulsan los precios de las acciones, alentaron a los ejecutivos a administrar las ganancias, ejercer sus opciones anticipadamente y cobrar de manera oportunista. La práctica común de acelerar la fecha de consolidación de las opciones de un CEO al momento de la jubilación añadió otro incentivo más para enfocarse en el desempeño a corto plazo (Rappaport, 2006)

El retorno total de los accionistas es una medida del desempeño corporativo.

Pero como veremos, también es un sistema de gestión, basado en un conjunto de métricas y prácticas para dirigir una empresa y maximizar su creación de valor, tanto a corto como a largo plazo. Estas son las cuatro métricas principales que se deben utilizar al administrar TSR de nivel superior.

Rentabilidad total del accionista. Este es el cambio en el precio de las acciones de una compañía durante un período determinado, más su flujo de efectivo libre durante el mismo período, como un porcentaje del precio inicial de las acciones. Por ejemplo, si una compañía tiene un precio de acciones de US 100 al comienzo de un año, flujo de efectivo libre de 3 durante el año y un precio de acciones de $ 110 al final del año, su TSR para ese año es del 13 por ciento. TSR se puede medir solo para las empresas que cotizan en bolsa porque requiere precios de acciones observables.

Flujo de efectivo libre (desde la perspectiva del accionista). Esta es la diferencia entre ganancias y ganancias retenidas (a veces llamado flujo de caja de capital). A nivel de la compañía, es la parte de las ganancias pagadas a los inversores. En un año en que una empresa no emite ni recompra acciones, el flujo de efectivo libre es simplemente los dividendos pagados a los accionistas. A nivel operativo, es la parte de las ganancias de una unidad operativa que está disponible para pagar a los inversores después de que se haga cargo de todas sus otras necesidades de inversión. En cualquier año en que las necesidades de inversión de una unidad operativa excedan sus ganancias, su flujo de caja libre es negativo.

Ganancia económica. Esta es la diferencia entre las ganancias y el costo del capital invertido para un período de tiempo determinado. Un negocio que está ganando al menos su costo de capital está generando un beneficio económico positivo; un negocio que está ganando menos que su costo de capital tiene un beneficio económico negativo, incluso si sus ganancias son positivas. Por ejemplo, si una compañía tiene 15 de ganancias, un 10 por ciento de costo de capital y 100 de capital invertido, su beneficio económico es de 5 (15 menos 10 por ciento de 100). Pero si sus ganancias son solo 8, tiene 2 de pérdida económica (8 menos 10 por ciento de 100). Valor garantizado Este es el valor actual de una empresa o unidad operativa con base en la mejor estimación de su flujo de efectivo libre esperado (o utilidades económicas) bajo una estrategia futura particular. Esta métrica a veces se llama valor intrínseco. Warren Buffet lo define como el valor presente del poder de ganancias que tiene una empresa durante su vida restante.

El retorno total de los accionistas (TSR) es algo que aprendes en la escuela de negocios. Incluso las personas de mercadotecnia y branding obtienen una buena dosis de TSR antes de graduarse. Mide cómo le está yendo a una empresa financieramente, para sí misma, sus accionistas y sus prestamistas. (Mind Consultant’s, 2018)

“El rendimiento total del accionista (TSR) es el rendimiento total de una acción a un inversor, o la ganancia de capital más los dividendos. TSR es la tasa interna de rendimiento (IRR) de todos los flujos de efectivo a un inversor durante el período de tenencia de una inversión. Cualquiera que sea la forma en que se calcule, TSR significa lo mismo: el monto total devuelto a los inversores”. (TSR Investopedia, 2018)

TSR representa una cifra fácilmente comprensible de los beneficios financieros generales generados para los accionistas. La figura mide cómo el mercado evalúa el desempeño general de una empresa durante un período de tiempo específico.

Un mejor enfoque para comprender TRS, divide la métrica en cuatro partes fundamentales: el rendimiento operativo de una empresa, su valoración bursátil al comienzo del período de medición, los cambios en las expectativas del mercado bursátil sobre su rendimiento y su influencia financiera. El análisis puede dividir aún más el desempeño operativo de una compañía en el valor del crecimiento de los ingresos netos del capital requerido para crecer, a partir de mejoras de márgenes y de una mejor productividad del capital. (Bas Deelder, 2008)

La valoración empresarial es un proceso y un conjunto de procedimientos utilizados para estimar el valor económico del interés de un propietario en un negocio. Los participantes del mercado financiero utilizan la valoración para determinar el precio que están dispuestos a pagar o recibir para efectuar la venta de una empresa.(Wikipedia, 2018)

Los dueños de negocios no deberían hacer su propia valoración comercial. Esto es muy parecido a preguntarle a una madre qué talentoso es su hijo. Ni el dueño del negocio ni la madre tienen la distancia necesaria para dar un paso atrás y responder la pregunta objetivamente. Un valuador de negocios (o cualquier persona que valore su negocio, como un contador) utilizará una variedad de métodos de valoración de negocios para determinar un precio justo para su negocio.

Enfoques basados en activos básicamente. Estos métodos de valoración de negocios suman todas las inversiones en el negocio. Las valoraciones de negocios basadas en activos pueden realizarse en una empresa en marcha o en una liquidación. Ganar enfoques de valor. Estos métodos de valoración empresarial se basan en la idea de que el verdadero valor de una empresa radica en su capacidad para producir riqueza en el futuro. El enfoque del valor de ganancia más común es Capitalizar el ingreso pasado.

Enfoques de valor de mercado. Los enfoques de valor de mercado para la valoración de negocios intentan establecer el valor de su negocio al comparar su negocio con empresas similares que se han vendido recientemente. Obviamente, este método solo funcionará bien si hay un número suficiente de empresas similares para comparar.

Las mismas herramientas de creación de valor de mejores prácticas que han tenido éxito en tiempos estables pueden ser incluso más importantes en circunstancias disruptivas. Brindan un enfoque e ideas valiosos sobre cómo navegar los cambios que tienen lugar. También pueden orientar el establecimiento de prioridades, desde el punto de vista de un inversionista a largo plazo, para el programa de reinvención. (Hansell, 2017).

Según el Boston Consulting Group (2018) hay cuatro pasos para la creación de valor en empresas de productos de consumo:

Gana el derecho de crecer. Los creadores de valores persiguen el crecimiento en el orden apropiado: primero la solidez operativa, luego el refuerzo del núcleo y luego la expansión. Los productores que crean valor evitan la resucitación costosa de posiciones estructuralmente imposibles de ganar o las descartan por completo para concentrarse en áreas de ventaja y rendimientos fuertes. Construyen margen a través de una mejora operativa agresiva de fondos para el futuro. Y persiguen un crecimiento rentable al favorecer segmentos adyacentes con altos márgenes.

Conoce tu ventaja. A las empresas les va mejor cuando definen con precisión lo que hacen excepcionalmente bien y utilizan ese conocimiento para editar carteras y evaluar oportunidades de crecimiento.

Expande tu campo de visión. Las empresas tienen sesgos y zonas de comodidad relacionadas con dónde y cómo crecer, lo que puede limitar las oportunidades. Mire de manera amplia antes de seleccionar un plan de crecimiento. ¿Hay señales débiles en el núcleo, como clientes inusualmente rentables o subcategorías de rápido crecimiento, que se pueden amplificar? Más allá del núcleo, tenga en cuenta las adyacencias que ofrecen crecimiento independiente, aumento de beneficios o algún beneficio reforzador para el núcleo. Finalmente, las nuevas fronteras de oportunidades pueden explotar viejas ventajas o activos de maneras radicalmente nuevas.

Integrar visión, elecciones y acciones. Se necesitan estrategias claras para traducir la visión de la compañía en acciones concretas sobre dónde jugar e invertir. Las empresas crean una cultura de ejecución de crecimiento mediante el fletamento de iniciativas específicas, la definición de capacidades nuevas y necesarias y la alineación de métricas operativas y objetivos. Esta alineación de visión, opciones, iniciativas, capacidades y métricas es un sello distintivo de valiosos productores. (The Boston Consulting Group, 2018)

2.3 Marco Institucional u Organizacional

Procter & Gamble (P&G) la compañía objeto del estudio fue fundada en 1837 por William Procter y James Gamble en Cincinnati Ohio donde incluso hoy está establecida su sede central. Comenzó como un negocio familiar de velas y jabón, se ha convertido en un líder mundial en 10 categorías de productos con 65 marcas, los accionistas de Procter son un grupo diverso de personas que deciden invertir en P&G por diferentes motivos, las acciones de P&G son acciones que se tienen por un periodo de tiempo largo pues tienen un perfil de riesgo bajo. Las decisiones gerenciales que se toman en P&G día a día influyen en el rendimiento total para los accionistas que recibirán estos inversores. El 40 por ciento son propietarios de acciones al por menor, con empleados y jubilados que representan alrededor del 10 por ciento de este grupo, y el 60 por ciento son instituciones como Fidelity y Blackrock.

A medida que los inversores comienzan su proceso de toma de decisiones de inversión, evalúan la trayectoria de crecimiento de una empresa. En otras palabras, cuando los accionistas deciden invertir en una empresa, sus objetivos son la apreciación del precio de las acciones y, para muchos, el recibo de pagos de dividendos. Para determinar si alcanzarán sus objetivos, los inversores examinan Market TSR. El TSR del mercado está impulsado por la apreciación del precio de las acciones y los dividendos, que a su vez es impulsado por el crecimiento de las ventas, el crecimiento de las ganancias, la mejora del margen y la eficiencia de los activos, flujo de efectivo libre.

Cuando hablamos del crecimiento de las ventas, utilizamos dos términos: ventas orgánicas y ventas totales. El crecimiento total de las ventas incluye todas las ventas, incluido el impacto de las divisas o FX, y las adquisiciones y desinversiones. Sin embargo, una mejor medida del rendimiento subyacente es el crecimiento orgánico de las ventas. El crecimiento de las ventas orgánicas incluye todas las ventas excluyendo el impacto de las divisas y las adquisiciones y desinversiones. Las ventas orgánicas captan los ingresos que es un resultado directo de las operaciones existentes de la empresa a un nivel de moneda neutral. Excluyen la ayuda a los ingresos o los daños relacionados con adquisiciones únicas, desinversiones e impacto de FX.

Las ganancias son simplemente ventas menos los costos. Las ganancias por acción, o EPS, son la porción de las ganancias de una compañía asignada a cada acción en circulación de acciones ordinarias. El crecimiento de EPS es crucial para proporcionar TSR confiable porque lo informamos externamente. Esto significa que se usa como un indicador de los resultados de la compañía y se compara con otras compañías cuando se toman decisiones de inversión.

El flujo de efectivo libre es el flujo de efectivo operativo menos los gastos de capital. Usamos flujo de caja libre para pagar dividendos, recomprar acciones y realizar adquisiciones y otras inversiones.

El crecimiento de las ventas orgánicas es un indicador clave del rendimiento de las operaciones en curso de una empresa. Las ventas integrales podrían bajar y las ventas orgánicas subir debido a los efectos del tipo de cambio o el efecto de las adquisiciones y desinversiones.

Al igual que las ventas, las ganancias deberían crecer cada año a través de mayores ventas, mayores márgenes de ganancia o una combinación de ambas. Podemos aumentar las ganancias aumentando el margen. Puede aumentar el margen reduciendo los gastos generales y operativos.

Muchas organizaciones, incluida P & G, tienen un programa de recompra de acciones en el que recomprarán acciones disponibles a fin de disminuir el número total de acciones. Esto le da a cada accionista una mayor proporción de ganancias.

Recuerde que el flujo de efectivo libre es el flujo de efectivo operativo menos los gastos de capital. El flujo de caja es importante porque permite a una empresa pagar a sus empleados, liquidar las cuentas, distribuir dividendos, comprar acciones nuevamente y realizar inversiones financieras para impulsar el crecimiento del negocio y la sostenibilidad a largo plazo.

Los inversores se sienten atraídos por el efectivo, ya que señala la capacidad de una empresa para pagar deudas, pagar dividendos, recomprar acciones y facilitar el crecimiento del negocio. Básicamente, el dinero en efectivo paga las facturas y dividendos por lo que es un buen indicador del rendimiento de una empresa pública.

En otras palabras, los inversores esperan el mejor rendimiento acorde con el riesgo de la inversión. Las comparaciones de TSR pueden ayudar a determinar si una oportunidad de inversión puede ser más atractiva que otra. Los analistas en bolsa también usan TSR para hacer recomendaciones sobre las compañías. TSR es una rentabilidad calculada durante un período de tiempo basada en el precio inicial de las acciones, el precio final de las acciones y los dividendos recibidos al ser titular de las acciones. Siempre se expresa en un porcentaje, y solo se puede calcular para las entidades que cotizan en bolsa

2.4 Marco Normativo

Procter & Gamble es una compañía cuyas acciones se compran y venden en el mercado de valores, la bolsa, la cual esta regulada por la Comision de Bolsa y Valores de Estados Unidos, U. S. Securities and Exchange Commission (SEC), que fue creada por la sección 4 de la Ley de Intercambio de Valores de 1934 y es comúnmente llamada la ley de 1934. Además de la ley de 1934 que la creó, la SEC hace cumplir la Ley de Valores de 1933, la Ley de Fideicomiso de 1939, la Ley de Compañías de Inversión de 1940, la Ley de Asesores de Inversión de 1940, la Ley Sarbanes-Oxley de 2002 y otras leyes.

Según la propia definición del organismo “La función principal de la U.S. Securities and Exchange Commission (SEC) es proteger a los inversionistas y mantener la integridad de los mercados de valores. Debido a que un número siempre creciente de nuevos inversionistas está acudiendo a los mercados para asegurar su futuro, pagar por sus viviendas, y garantizar una buena educación para sus hijos, estas metas son más interesantes que nunca”.

Las leyes y reglamentos que rigen el sector de las transacciones de valores bursátiles en los Estados Unidos se originan en un principio muy claro y sencillo: todos los inversionistas, grandes instituciones o individuos, deberán tener acceso a ciertos hechos concretos básicos acerca de sus inversiones, antes de que hacerlas. Para lograr esto, la SEC exige a las empresas con valores bursátiles negociables revelar al público toda la información financiera pertinente a su disposición, como banco común de información para que los inversionistas puedan juzgar y decidir por sí mismos si la inversión en los títulos y obligaciones de determinadas empresas constituyen una buena inversión. Sólo a través de un flujo regular y oportuno de información completa y precisa, podrán los inversionistas tomar las mejores decisiones.

De importancia crucial para la efectividad de la SEC es su autoridad para hacer valer las leyes y reglamentos. Cada año, la SEC interpone unas 400-500 causas civiles contra personas y empresas violadoras de las leyes y reglamentos de intercambio de títulos y obligaciones bursátiles. Las infracciones típicas son la compraventa de valores de parte de funcionarios de confianza, los fraudes contables, y la divulgación de información falsa y engañosa relacionada con valores bursátiles y las empresas emisoras.

La lucha contra el fraude en el sector de la inversión en títulos y valores, sin embargo, es algo que requiere coordinación de esfuerzos. El factor más importante para una protección efectiva de las inversiones es el inversionista informado y prudente.

3 ASPECTOS METODOLÓGICOS

3.1 Diseño y Tipo de Investigación

El enfoque de la investigación es cuantitativo, ya que en la investigación se usará una recolección de datos para probar la hipótesis propuesta con base en la medición numérica y el análisis estadístico para identificar el grado de influencia entre los resultados financieros y la creación de valor para los accionistas de Procter and Gamble.

El diseño de la investigación es no experimental, porque se va a observar las variables tal cuales son en su contexto natural, en busca de analizar alguna relación directa entre las mismas sin variar intencionalmente la variable independiente para observar su efecto en la otra variable.

En esta investigación se llevará a cabo una muestra de serie cronológica en vez de diseñar la muestra y todo lo que conlleva la estructura de este diseño, ya que el objetivo de la investigación es evaluar la correlación que existe entre los resultados financieros y la creación de valor para los accionistas de Procter and Gamble durante un periodo de cinco años (2013-2018), para lo cual se va a usar información pública ya que al ser una compañía que cotiza en la bolsa de valores, tiene la obligación de publicar sus estados financieros en lo que se llaman los SEC filings.

También se aplicará técnicas estadísticas multivariantes porque las dos variables en estudio son complejas o constructor por lo que se requiere analizar la interdependencia, la covariación y la influencia sistemática que subyace en esta interacción.

3.2 Descripción de Variables

Retorno Total del Accionista: o Total Shareholder Return es la variable en estudio, en el análisis llamaremos a esta variable retorno, para incluirla en este análisis se realizó el cálculo del índice este cálculo se realiza basado en los precios trimestrales de la acción de Procter & Gamble y los dividendos pagados en Procter & Gamble (P&G) desde 2003 hasta 2018.

Precio de Cierre de la Acción de Procter & Gamble, según se encuentra registrado en Google Finance al cual accedimos por medio del paquete tidyquant desarrollado en lenguaje R. Esta data se encuentra en frecuencia diaria y existe solo para los días en los q la bolsa de Nueva York ha tenido actividad, identificaremos el último día del trimestre a analizar como un indicador de los resultados de ese trimestre, así como el pago de dividendos ejecutado ese trimestre. Las razones para agrupar la información diaria en trimestres se deben a que la información financiera al igual q los dividendos se encuentran disponible únicamente con granularidad trimestral, por ende, para poder analizar ambas variables y su relación necesitamos igualar las bases llevando a la granularidad mínima común.

Resultados Financieros de Procter & Gamble: que se denominaran ventas, ganancias y efectivo en las secciones posteriores de este trabajo de investigación se corresponden con las Ventas Netas o después de las deducciones de incentivos de ventas, en este caso nos enfocaremos en el estado de resultados o de ganancias y pérdidas, en las cuentas de ventas netas y las ganancias netas estas últimas conocidas como después de impuesto. Esta información se obtiene de los informes financieros anuales de P&G, que se publica en la página web de la empresa.

La compañía Procter & Gamble ha realizado adquisiciones importantes de activos, así como desincorporaciones importantes también, a lo largo del periodo estudiado, por tal motivo los valores absolutos de resultados financieros terminan siendo afectados por tales eventos, y resulta una mejor correlación entre las variables estudiados si utilizamos los crecimientos ya q es un indicador más claro y que tiene mayor influencia en la medida como el mercado interpreta los resultados de las operaciones.

Mercado, Es difícil conseguir una medida que capture el resultado total de un mercado de valores sin embargo se puede hacer uso de un índice como el Dow Jones de la misma fuente de “tidyquant” se obtendrá el índice industrial y se tratara del mismo modo que el precio de las acciones. Promedio Industrial Dow Jones es la expresión con la que se puede traducir al español el nombre del Dow Jones Industrial Average (abreviado DJIA o Dow-30, informalmente Dow Jones o Dow), uno de muchos índices bursátiles creados por Charles Henry Dow, editor del periódico The Wall Street Journal durante el siglo XIX y co-fundador de la empresa Dow Jones & Company. Mide el desempeño de las 30 mayores sociedades anónimas que cotizan en el mercado bursátil de Estados Unidos. Aunque nació con el nombre “industrial”, lo cierto es que en la actualidad no todos sus componentes tienen relación con la industria pesada, debido al auge de las compañías financieras y de informática.

3.3 Métodos y Técnicas de Análisis de Datos

Vamos a proceder con el análisis descriptivo de las variables de estudio, iniciando con revisar las medidas de centro y dispersión de las variables q vamos a usar en el estudio, seguidamente se revisarla la correlación y covarianza de las variables y por último se procederá a realizar un modelo lineal de para entender la influencia de las variables estudiadas en el retorno del accionista.

4 RESULTADOS

4.1 Presentación y Descripción de los Datos

Estadísticas Descriptivas de las 5 variables en el estudio, la variable dependiente retorno que corresponde al TSR, las variables independientes o explicativas que consisten en ventas, ganancias y efectivo, tal como explique en la sección anterior estoy incluyendo también un índice que represente al mercado que para efectos de esta investigacion es el down jones.

4.1.1 Retorno PG

El retorno q obtienen los tenedores de acciones de Procter & Gamble es la variable dependiente, es decir la que pretendemos entender como otras variables la influencian, en lineas generales el retorno es la diferencia en el precio de la accion de P&G vs. el cierre del periodo anterior, el retorno se puede calcular a diferentes intervalos de tiempo, por ejemplo se pueden obtener retornos mensuales, trimestrales y anuales. En este caso vamos a usar retornos trimestrales ya que la informacion financiera con la cual vamos a comparar el modelo teorico esta disponible unicamente a frecuencia trimestral.

En casos como este donde las variables a estudiar se encuentran en diferentes frecuencias se puede proceder de 2 maneras la primera opcion es seleccionar la variable q tiene menos detalle y trabajar a ese nivel, esto por supuesto tiene pros y contras, facilita el analisis pero deja de capturar variabilidad real que ocurrio durante transacciones de bolsa diarias incluso por hora o minuto, ahora bien, la opcion 2 seria usar un nivel de analisis mas detallado como mensual sin embargo eso implicaria asumir q los resultados financieros fueron de manera uniforme cada uno de los meses del trimestre o conseguir algun metodo de transformacion q trate de capturar esa diferencia. Dada la naturaleza de las variables y la rigurosa revision de los pros y contras de cada opcion se decidio proceder con frecuencia trimestral.

El Retorno de la accion de Procter & Gamble promedio ha sido 2.07%, con desviacion tipica de +/- 8.08%.

Coeficiente de variacion 3.91. por lo cual se considera heterogeneo o de alta variabilidad.

El sesgo es negativo, lo cual podemos confirmar ya q la media es menor q el el promedio (mean) y el valor del sesgo (skew) es negativo. Esto implica que la compania ha historicamente obtenido mas retornos positivos que negativos durante los 55 (n) trimestres estudiados.

vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
X1 1 55 2.066508 8.082069 1.554166 2.422983 7.822564 -23.29298 15.59896 38.89194 -0.4782983 0.2967647 1.089786

El Analisis de la distribucion por estos 3 metodos graficos muestra consistencia con lo explicado en la seccion de descriptores, el principal elemento nuevo q encontramos es la posible presencia de un punto de datos atipico. que podemos observar en el diagrama de caja un trimestre con un rendimiento muy bajo de la accion. Ese punto corresponde a el primer trimestre de 2009, justo despues de la crisis financiera del 2008, se evaluara posteriormente como proceder con tales valores atipicos.

4.1.2 Ventas Netas

Las ventas netas (Revenue) es la primera variable financiera de P&G a considerar dentro de este estudio, contamos con 55 (n) observaciones trimestrales del las ventas con un promedio de 18495 Millones de Dolares, y una desviacion standard de 2090 millones de dolares.

Una variable mucho mas estable en un orden de magnitud mayor por estar presentada en terminos absolutos y no relativos.

vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
X1 1 55 18462.78 2090.019 18495 18540.36 2429.981 12831 22175 9344 -0.3046616 -0.5478806 281.8181

En esta grafica de barras podemos observar 2 elementos importantes, el primero es una caida significativa de las ventas en Junio de 2014, principalmente por la revaluacion del USD vs. modedas extrajeras, PG tiene un footprint internacional bastante amplio y consolida en USA por lo cual se ve afectado por el tipo de cambio.

La correlacion de Ventas netas vs. Retorno es de 0.202, esto quiere decir q es de direccion positiva cuando el valor de las ventas aumenta, el valor del retorno aumenta, hechos que ocurren simultanemente pero no correlacion no implica causalidad.

Una correlacion de 0.202 es relativamente baja lo que indica q los puntos estan significativamente dispersos.

La regresion lineal de la relacion entre la variable Retorno y Ventas Netas, nos da un R cuadrado bastante bajo consistente con la correlacion que revisamos en el paso anterior.

## 
## Call:
## lm(formula = retorno ~ ventas_netas, data = df)
## 
## Residuals:
##       Min        1Q    Median        3Q       Max 
## -0.248922 -0.047829  0.006135  0.056893  0.140956 
## 
## Coefficients:
##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept)  -1.234e-01  9.665e-02  -1.277    0.207
## ventas_netas  7.804e-06  5.202e-06   1.500    0.140
## 
## Residual standard error: 0.0799 on 53 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.04072,    Adjusted R-squared:  0.02262 
## F-statistic:  2.25 on 1 and 53 DF,  p-value: 0.1396

En esta seccion evaluamos si la primera diferencia vs. el periodo anterior tiene mejor correlacion 0.44 con la variable en estudio. Encontramos que la correlacion es mayor por lo tanto recomendamos modelar usando la differencia en lugar de la variable a nivel.

Revidamos el modelo Retorno en funcion de Diferencia de ventas netas y resulta un R2 de 0.19 que si bien es considerado bajo se puede apreciar q es mejor que usar la variable a nivel por lo cual re reitera la decision de usar la variable modificada.

## 
## Call:
## lm(formula = retorno ~ diff_ventas_netas, data = df)
## 
## Residuals:
##       Min        1Q    Median        3Q       Max 
## -0.215331 -0.056649  0.004207  0.064133  0.155575 
## 
## Coefficients:
##                    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)       1.954e-02  9.881e-03   1.978 0.053144 .  
## diff_ventas_netas 1.956e-05  5.478e-06   3.571 0.000767 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.07324 on 53 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.1939, Adjusted R-squared:  0.1787 
## F-statistic: 12.75 on 1 and 53 DF,  p-value: 0.000767

4.1.3 Ganancias Netas

Las ganancias netas de P&G por trimestre son de 2745 miles de millones, con una desviacion estandard de un millon de millones.

vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
X1 1 55 2745.8 1001.579 2585 2641.622 640.4832 521 7814 7293 2.394951 10.2888 135.0529

Podemos observar lagunos puntos atipicos en la variable ganancias, 3 de ellos con ganancias mayores al promedio y al menos 1 con ganancias atipicas debajo de la curva de distribucion.

Conviene senalar demas q la kustosis de 10 indica q nos encontramos antes una variable Leptocúrtica con una Curtosis significativamente mayor a 3.

Esto tambien es un indicador de limitada varianza por ende se prevee un bajo valor predictivo o explicativo.

En este caso la correlacion es bastante baja -0.036, esta variable pareciera no ser un buen candidato para formar parte del modelo final, sin embargo forma parte del modelo teorico.

Cuando revisamos el modelo generado por tan solo la variable ganancias netas, encontramos un R2 o valor explicado muy bajo casi inexistente y se confirma ademas por le t value de -0.263 que esta muy por ensima del 0.05 que esperariamos para que una variable convenga incluir en el analysis.

## 
## Call:
## lm(formula = retorno ~ ganancias_netas, data = df)
## 
## Residuals:
##       Min        1Q    Median        3Q       Max 
## -0.253982 -0.046458 -0.006099  0.055987  0.136295 
## 
## Coefficients:
##                   Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept)      2.866e-02  3.234e-02   0.886    0.379
## ganancias_netas -2.913e-06  1.108e-05  -0.263    0.794
## 
## Residual standard error: 0.08153 on 53 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.001304,   Adjusted R-squared:  -0.01754 
## F-statistic: 0.06918 on 1 and 53 DF,  p-value: 0.7936

De manera consistente con la variable anterior decidimos evaluar si conviene usar la primera diferencia o algun tipo de transformacion en la variable para poder usarla dentro del modelo, sin embargo la correlacion es tan baja -0.031 como la correlacion a nivel por lo cual no encontramos ningun motivo para usar la diferencia en este caso.

## 
## Call:
## lm(formula = retorno ~ ganancias_netas, data = df)
## 
## Residuals:
##       Min        1Q    Median        3Q       Max 
## -0.253982 -0.046458 -0.006099  0.055987  0.136295 
## 
## Coefficients:
##                   Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept)      2.866e-02  3.234e-02   0.886    0.379
## ganancias_netas -2.913e-06  1.108e-05  -0.263    0.794
## 
## Residual standard error: 0.08153 on 53 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.001304,   Adjusted R-squared:  -0.01754 
## F-statistic: 0.06918 on 1 and 53 DF,  p-value: 0.7936

4.1.4 Efectivo Neto

Efectivo neto se refiere a el efectivo disponible despues de impuestos y excluyendo las actividades que no representan un movimiento de efectivo como la depreciacion. Este efectivo es el que le permite a las empresas pagar dividendos a los accionistas o emprender proyectos de inversion como cambios estructurales en infrastructura o fusiones o adquisiciones.

El efectivo neto promedio de PG es de 3520 miles de millones que es superior por al menos mil millones cuando se compara con las ganancias, una medida de salud financiera.

vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
X1 1 55 3520.273 717.0909 3557 3544.444 667.17 2044 4996 2952 -0.2746681 -0.4665025 96.69251

combine senalar q la varible es las estable desde el 2015 en adelante, un patron similar se ha observado en la variable ventas y ganancias.

Esta variable tiene una distribucion platicurtica, es decir que la curtosis es de menos de 3.

Aun cuando la contribucion explicativa es menor q otras variables podemos decir que considerando que esta variable forma parte del modelo de retorno total del accionista y tiene al menos alguna contribucion, conviene incluirla en el modelo final. la correlacion es 0.271

## 
## Call:
## lm(formula = retorno ~ efectivo_neto, data = df)
## 
## Residuals:
##       Min        1Q    Median        3Q       Max 
## -0.232323 -0.047213  0.001293  0.056766  0.147433 
## 
## Coefficients:
##                Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
## (Intercept)   2.214e-02  1.061e-02   2.086   0.0418 *
## efectivo_neto 1.866e-05  9.108e-06   2.049   0.0454 *
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.07853 on 53 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.0734, Adjusted R-squared:  0.05592 
## F-statistic: 4.198 on 1 and 53 DF,  p-value: 0.04543

No existe una diferencia significativa que amerite la inclusion de la diferencia de la variable en el modelo. La correlacion de la differencia es de 0.289

## 
## Call:
## lm(formula = retorno ~ diff_efectivo_neto, data = df)
## 
## Residuals:
##       Min        1Q    Median        3Q       Max 
## -0.223517 -0.038513 -0.007736  0.052688  0.161776 
## 
## Coefficients:
##                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
## (Intercept)        2.106e-02  1.053e-02     2.0   0.0507 .
## diff_efectivo_neto 1.286e-05  5.843e-06     2.2   0.0322 *
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.07809 on 53 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.08371,    Adjusted R-squared:  0.06642 
## F-statistic: 4.842 on 1 and 53 DF,  p-value: 0.03216

4.1.5 Down Jones Industrial DJI

El modelo del retorno total del accionista que esta investigacion tiene como objetivo comprobar, al compararlo con los rendimientos de procter and gamble durante el periodo estudiado, no incluye ninguna variable de mercado, con el propositio de entender cual puede ser una variable cuya contribucion sea mayor al modelo teorico hemos decidido incluir el retorno del indice down jones.

vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se
X1 1 55 1.707427 7.000215 2.241506 2.236728 6.630485 -19.11684 14.97905 34.09588 -0.7055065 0.32171 0.9439088

La correlacion del retorno de la accion de procter con el retorno del indice Down Jones Industrial es de 0.53, que se considera alta lo que implica menos dispersion de los puntos alrededor de la recta, ademas es positiva quiere decir q se mueven en la misma direccion ambas variables que rendimientos positivos en el indice de mercado, ocurren simultaneamente a rendimientos positivos en el retorno de Procter & Gamble. Cabe destacar que la contribucion a la explicaion de los rendimientos de P&G es mayor que cualquiera de las variables internas q forman parte del modelo teorico por tal motivo esta variable es requerida en el modelo seleccionado, el cual revisaremos en detalle en la proxima seccion incluyendo posible colinearidad.

## 
## Call:
## lm(formula = retorno ~ dji_retorno, data = df)
## 
## Residuals:
##       Min        1Q    Median        3Q       Max 
## -0.162340 -0.041726 -0.001317  0.040138  0.175824 
## 
## Coefficients:
##             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) 0.010284   0.009631   1.068     0.29    
## dji_retorno 0.607967   0.134820   4.509 3.63e-05 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.06935 on 53 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.2773, Adjusted R-squared:  0.2637 
## F-statistic: 20.34 on 1 and 53 DF,  p-value: 3.632e-05

4.2 Análisis e Interpretación

En esta seccion vamos a evaluar los modelos en 3 pasos, vamos a revisar el modelo seleccionado en extenso detalle, evaluaremos que cumpla con todos los requisitos tecnicos de la regresion lineal, posteriormente evaluaremos el modelo teorico y explicaremos por q no es un mejor modelo que el seleccionado y por ultimo evaluaremos el modelo completo donde usamos todas las variables y en esas seccion mostraremos el razonamiento que seguimos para eliminar varibles del modelo seleccionado.

4.2.1 Modelo Seleccionado

El modelo selecionado es Retorno cono funcion de diferencia en ventas netas, effectivo neto y retorno del indice down jones. El modelo tiene un R2 de 0.4487 que es mejor q la mayoria de las variables individuales y mejor que el modelo teorico, esta casi al mismo nivel del modelo completo pero como veremos en esa revision encontraremos q tiene menos error.

modelo <- lm( retorno ~ diff_ventas_netas + efectivo_neto + dji_retorno, data = df)
 summary(modelo)
## 
## Call:
## lm(formula = retorno ~ diff_ventas_netas + efectivo_neto + dji_retorno, 
##     data = df)
## 
## Residuals:
##       Min        1Q    Median        3Q       Max 
## -0.128665 -0.039464  0.008149  0.035865  0.136114 
## 
## Coefficients:
##                    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)       1.196e-02  8.609e-03   1.389  0.17079    
## diff_ventas_netas 1.577e-05  4.684e-06   3.368  0.00145 ** 
## efectivo_neto     1.389e-05  7.208e-06   1.926  0.05962 .  
## dji_retorno       5.213e-01  1.220e-01   4.273 8.42e-05 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.06175 on 51 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.4487, Adjusted R-squared:  0.4163 
## F-statistic: 13.84 on 3 and 51 DF,  p-value: 1.005e-06

4.2.1.1 Analisis de Residuos

Cuando analisamos los residuos del modelo lo hacemos para asegurarnos que tenemos un modelo confiable para tal efecto usamos los requisitos tecnicos del modelo lineal que incluye:

Que sea linel, independiente y normal, el paso inicial es revisar el grafico de residuos contra valores estimados, que debe presentar una nube de puntos sin forma o tendencia, En este caso podemos observar como no existe ninguna tendencia visible.

4.2.1.2 Homosedasticidad

Como puede observarse, la hipotesis nula de varianza constante, homocedasticidad. con p-value de 0.6248, la prueba Breusch–Pagan sugiere no rechazar la hipotesis nula de residuos contantes, por lo cual los resultados soportan la hipotesis alternativa. por lo cual tambien se interpreta q no existe un problema de heterosedasticidad en los errores para el modelo seleccionado.

## 
##  Breusch-Pagan test
## 
## data:  formula(modelo)
## BP = 1.9571, df = 3, p-value = 0.5814
## 
##  studentized Breusch-Pagan test
## 
## data:  formula(modelo)
## BP = 2.4692, df = 3, p-value = 0.4809

4.2.1.3 Evaluacion de la forma lineal del modelo

Con un valor F de 1.1904 y un valor p correspondiente 0.3234, el resultado de la prueba implica q no podemos rechazar la hipotesis nula que el modelo no ha omitido variables. En otras palabras no encontramos evidencias significativas de q el modelo lineal seleccionado es incorrecto.

## 
##  RESET test
## 
## data:  modelo
## RESET = 1.1904, df1 = 3, df2 = 48, p-value = 0.3234
Variables Tolerance VIF
diff_ventas_netas 0.9721898 1.028606
efectivo_neto 0.9872968 1.012867
dji_retorno 0.9681851 1.032860
Eigenvalue Condition Index intercept diff_ventas_netas efectivo_neto dji_retorno
1.3093503 1.000000 0.2130687 0.1484617 0.0178548 0.3331156
1.0824663 1.099818 0.2331412 0.1459920 0.5148726 0.0002953
0.9013705 1.205248 0.0646194 0.6172983 0.3688008 0.0268924
0.7068129 1.361055 0.4891707 0.0882480 0.0984718 0.6396967

4.2.1.4 Autocorrelacion

El test para autocorrelacion se evalua, con el Durbin Watson y al obtner P value mayor q 0.05 se rechaza la hypotesis nula a favor de la hipotesis alternativa, concluyendo que no hay presencia de autocorrelacion en las variables explicativas del modelo.

## 
##  Durbin-Watson test
## 
## data:  modelo
## DW = 2.3624, p-value = 0.9148
## alternative hypothesis: true autocorrelation is greater than 0

4.2.1.5 Normalidad

## [1] -0.05074439
## [1] 2.585217
## 
##  Jarque-Bera Normality Test
## 
## data:  modelo$residuals
## JB = 0.41787, p-value = 0.8114
## alternative hypothesis: greater
## 
##  D'Agostino skewness test
## 
## data:  modelo$residuals
## skew = -0.050744, z = -0.169922, p-value = 0.8651
## alternative hypothesis: data have a skewness
## 
##  Anscombe-Glynn kurtosis test
## 
## data:  modelo$residuals
## kurt = 2.58522, z = -0.43826, p-value = 0.6612
## alternative hypothesis: kurtosis is not equal to 3

4.2.1.6 Valores Atipicos

Revision de apalancamiento se encuentran 4 puntos separados de la media que tienen el potencial de influir significativamente en el modelo.

Hay solo un punto con influencia que esta definitivamente afectando los resultados.

El analisis de los residuos y valores atipicos arrojo informacion valiosa sobre elementos q por su influencia podrian mejorar el r2 del modelo significativamente si son eliminados, sin embargo al no existir una justificacion mas que la matematica para dicha eliminacion, nos vemos en la obligacion de utilizar todos los puntos de datos validos.

## 
## Call:
## lm(formula = retorno ~ diff_ventas_netas + efectivo_neto + dji_retorno, 
##     data = exoutliers)
## 
## Residuals:
##       Min        1Q    Median        3Q       Max 
## -0.105306 -0.044344  0.004403  0.033323  0.116314 
## 
## Coefficients:
##                    Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)       1.247e-02  8.135e-03   1.533 0.131897    
## diff_ventas_netas 2.020e-05  5.163e-06   3.912 0.000294 ***
## efectivo_neto     1.158e-05  6.608e-06   1.753 0.086064 .  
## dji_retorno       4.997e-01  1.180e-01   4.234 0.000106 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.05442 on 47 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.4945, Adjusted R-squared:  0.4622 
## F-statistic: 15.33 on 3 and 47 DF,  p-value: 4.344e-07

4.2.2 Modelo Teorico

En estadística, la prueba del error de especificación de la ecuación de regresión o prueba RESET de Ramsey (RESET) (Ramsey, 1969) es una prueba general de especificación para el modelo de regresión lineal. Más específicamente, esta prueba verifica si las combinaciones no lineales de los valores ajustados ayudan a explicar la variable de respuesta. La intuición detrás de la prueba es que, si las combinaciones no lineales de las variables explicativas tienen algún poder de explicación sobre la variable de respuesta, entonces el modelo está mal especificado.[cita requerida]

## 
## Call:
## lm(formula = retorno ~ diff_ventas_netas + ganancias_netas + 
##     efectivo_neto, data = df)
## 
## Residuals:
##       Min        1Q    Median        3Q       Max 
## -0.197721 -0.050601  0.003556  0.059301  0.164819 
## 
## Coefficients:
##                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)        4.155e-02  2.863e-02   1.451 0.152790    
## diff_ventas_netas  1.905e-05  5.376e-06   3.544 0.000853 ***
## ganancias_netas   -7.507e-06  9.795e-06  -0.766 0.446958    
## efectivo_neto      1.719e-05  8.362e-06   2.056 0.044928 *  
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.07155 on 51 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.2599, Adjusted R-squared:  0.2163 
## F-statistic: 5.969 on 3 and 51 DF,  p-value: 0.00144
## 
##  RESET test
## 
## data:  teorico
## RESET = 3.3048, df1 = 3, df2 = 48, p-value = 0.02794

4.2.3 Modelo Expandido

El modelo completo o expandido incluye todas las variables del modelo teorico y adicionalmente la variable de mercado el indice de down jones. Este modelo tiene en efecto un R2 mayor que el modelo seleccionado pero de igual manera es cierto q no todos los las variables tienen in valor P viable y por tal motivo es recomendable evaluar el modelo excluyendo dichas variables.

## 
## Call:
## lm(formula = retorno ~ diff_ventas_netas + ganancias_netas + 
##     efectivo_neto + dji_retorno, data = df)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -0.12884 -0.04273  0.00696  0.03619  0.13731 
## 
## Coefficients:
##                     Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)        2.953e-02  2.497e-02   1.182  0.24267    
## diff_ventas_netas  1.602e-05  4.715e-06   3.397  0.00134 ** 
## ganancias_netas   -6.369e-06  8.494e-06  -0.750  0.45689    
## efectivo_neto      1.444e-05  7.277e-06   1.985  0.05269 .  
## dji_retorno        5.184e-01  1.226e-01   4.229 9.97e-05 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.06201 on 50 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.4549, Adjusted R-squared:  0.4113 
## F-statistic: 10.43 on 4 and 50 DF,  p-value: 3.198e-06
## 
##  RESET test
## 
## data:  modelo
## RESET = 1.312, df1 = 3, df2 = 47, p-value = 0.2816

4.2.4 Seleccion de Parametros

En esta seccion se evalua como las variables incluidas en el modelo aportan a la mejora de su calidad predictiva.

En estadística, el criterio de información bayesiano (BIC) o el más general criterio de Schwarz (SBC también, SBIC) es un criterio para la selección de modelos entre un conjunto finito de modelos. Se basa, en parte, de la función de probabilidad y que está estrechamente relacionado con el Criterio de Información de Akaike (AIC).

4.2.4.0.1 AIC Criterio de información de Akaike

Este analisis evalua si es recomendable eliminar la variable, es este caso nos muestra q simplificar el modelo al eliminar la variable ganancias representaria una mejora detras de la disminucion del error.

El criterio de información de Akaike (AIC) es una medida de la calidad relativa de un modelo estadístico, para un conjunto dado de datos. Como tal, el AIC proporciona un medio para la selección del modelo.

CONCLUCIONES

El retorno total del accionista es una importante métrica para evaluar los rendimientos de una empresa que cotiza en mercados bursátiles, y si bien las variables internas de desempeño financiero tienen alguna influencia en el retorno que los accionistas obtienen de su inversión, podemos concluir que en el caso de Procter & Gamble es mas significativa la influencia del mercado que las métricas internas de salud financiera.

Conviene tener en cuenta que esta investigación esta enfocada en evaluar el modelo teórico de retorno total del accionista para una empresa en particular en un periodo de tiempo particular, por tal motivo es importante dejar en claro que estas conclusiones no son aplicables a todas las empresas de todos los sectores, también es importante reconocer que Procter & Gamble es una empresa con una larga tradición por ser una inversión confiable y sólida, y me consta q todos los trabajadores de la empresa hacen su mejor esfuerzo por mantener esa reputación al igual que por alcanzar los resultados razonables de crecimiento y éxito de mercado así como tener una gestión económica favorable a los accionistas.

No hay evidencia de que el mercado es un factor único, además de estar influenciado por muchos elementos de política internacional o en general extrínsecos a la empresa, y la posibilidad de cualquier empresa de capitalizar los beneficios en valuación de un mercado favorable son resultado de una trayectoria y la consistencia en los resultados razonablemente favorables por un periodo sostenido de tiempo.

RECOMENDACIONES

Para poder establecer en base cierta si esta relación y conclusiones se sostienen al cambiar de industria o de empresa, convendría q estudios posteriores siguieran una metodología similar para evaluar si los resultados son similares en todos los casos, e incluso determinar si la hipótesis planteada en las conclusiones de que para poder aprovechar el impulso de un mercado favorable se requiere tener resultados financieros consistentes.

Las empresas en general se benefician de tener resultados financieros favorables, y en presencia de dichos resultados un mercado en crecimiento se torna un elemento significativo para aumentar el rendimiento del accionista.

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