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EN ESTA EDICIÓN: ESCUELA DE ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS Volumen 13 / Número 1 | Enero - Abril, 2019

• La semiformalidad de las microempresas.

El caso de la Región Brunca, Costa Rica

ISSN 1659-3359 • Publicación Cuatrimestral

• Una propuesta metodológica para establecer

niveles de materialidad en respuesta a los riesgos de errores importantes en los estados financieros

Geovanny Abarca Jiménez

• Factores críticos de éxito en el comercio digital de la pymes exportadoras costarricenses

Eduardo Sosa Mora

Ivonne Vásquez Esquivel

• Predicción de variaciones en el precio del

petróleo con el modelo de optimización ARIMA, innovando con fuerza bruta operacional Antonino Parisi Fernández / Luis Améstica Rivas / Óscar Chileno Trujillo

MICROEMPRESAS

LA SEMIFORMALIDAD DE LAS MICROEMPRESAS. El caso de la Región Brunca, Costa Rica

A semiformality of micro-enterprises. The case of Brunca Region, Costa Rica.

ABSTRACT Tec Empresarial, Enero - Abril, 2019 Vol 13 Núm 1 / p. 3-18

Geovanny Abarca Jiménez gabarca@una.cr Máster en Educación Técnica por el Instituto Tecnológico de Costa Rica, profesor en la Universidad Nacional, Costa Rica.

• Recepción del artículo: 26 de abril del 2018.

• Aprobación del artículo: 10 de octubre, 2018.

The article addresses the phenomenon of semiformality that affects the microenterprise units operating in the Brunca Region of Costa Rica.

To determine this, we focused on the requirements that these type of companies must meet, in accordance with Costa Rican legislation, to be subject to credit through the Banca para el Desarrollo programs. The variables studied include: their legal status related to the Direct Taxation Office, being registered as employers in the Costa Rican Department of Social Security, and having

the municipal permit up to date. These variables are weighted and compared with the indicators of competitiveness of each area studied. The study determined a high level of semiformality in the microenterprise sector, but it was less than at national level. It is concluded that, given the social and economic conditions of this region, the phenomenon of informality seems to be a strategy to survive in areas with low access to sources of employment, and high social and economic vulnerability.

Keywords: microenterprises, informal sector, Banca para el Desarrollo, business semi-formality, cantonal competitiveness.

RESUMEN En el artículo se aborda el fenómeno de la semiformalidad a nivel de las unidades microempresariales que operan en la Región Brunca de Costa Rica. Para esto se hace énfasis en los requisitos que, de acuerdo con la legislación costarricense, deben cumplir este tipo de empresas para ser sujetas de crédito mediante los programas de la Banca para el Desarrollo.

Las variables estudiadas incluyen: la situación jurídica de dichas empresas ante la Oficina de Tributación Directa, la inscripción como patronos ante la Caja Costarricense de Seguro Social y la tenencia de la patente municipal al día. Estas variables se ponderan y se comparan con los indicadores de competitividad de cada cantón estudiado. La investigación determinó un alto

nivel de semiformalidad en el sector microempresarial, sin embargo, es menor al publicado a nivel nacional. Se concluye que, dadas las condiciones sociales y económicas de esta región, al parecer el fenómeno de la informalidad resulta ser una estrategia para subsistir en zonas de bajo acceso a fuentes de empleo y de alta vulnerabilidad social y económica.

Palabras Clave: microempresas, sector informal, Banca para el Desarrollo, semiformalidad empresarial, competitividad.

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MICROEMPRESAS

INTRODUCCIÓN Las micro, pequeñas y medianas empresas (mipymes) cumplen un papel muy importante en la dinámica social y económica de nuestro país. Según datos del Ministerio de Economía, Industria y Comercio (MEIC, 2017), para el 2016 estas unidades empresariales constituían el 78,3% del parque empresarial del país. En los últimos años, diferentes estudios hacen ver su importancia como generadoras de empleos (25% a nivel nacional), brindando así la posibilidad a muchas familias y personas para desarrollar un proyecto emprendedor. No obstante, los diferentes diagnósticos se enfocan en caracterizar únicamente a aquellas empresas legalmente constituidas, registradas en diferentes bases de datos a nivel institucional. Por lo tanto, la situación de informalidad que presenta un número importante de unidades microempresariales impide obtener información confiable y de calidad para su caracterización y cuantificación; de hecho, en el último informe del Estado de las mipymes en Costa Rica, se infiere que el fenómeno de la informalidad solo se da en los primeros meses de constituida la microempresa, y que luego de dos años esta cumple con todos los requisitos en su formalización (Chacón, 2012). Esta apreciación quizás se debe a que se deja de lado a empresas que operan parcial o totalmente fuera del marco legal. A esto se suma que los estudios se realizan en un ámbito nacional, no permitiendo obtener información acerca de la problemática de este sector a nivel regional y local.

Ante esta carencia de información, se hace necesario obtener datos a nivel regional que permitan conocer cuál es la situación de las unidades microempresariales1, específicamente en cuanto a su nivel de formalización, siendo esta una variable fundamental que incide en su capacidad para ser sujetas de crédito, y como generadoras de empleo. De ahí la importancia, a nivel institucional, de conocer con profundidad la situación de estas para diseñar estrategias que permitan su reactivación y consolidación productiva. La necesidad se vuelve todavía más imperativa al analizar los altos índices de pobreza que experimentan estos espacios rurales. En el caso de la Región Brunca, el 29,5% de los hogares vive por debajo del índice de pobreza (INEC, 2017).

El objetivo del presente estudio es abordar el problema de la semiformalidad de la microempresa con un enfoque integral, mediante la correlación de diversas variables: la antigüedad de operar en el mercado, la organización jurídica y fiscal, la conformación del capital de la microempresa, la inscripción como patrono en la Caja Costarricense de Seguro Social, el uso de registros contables y la tenencia de patente municipal al día. Esta información permitirá a las instituciones encargadas de dar formación y acompañamiento a este sector microempresarial rediseñar sus estrategias de intervención. Asimismo, obliga a los entes financieros regionales a promover políticas crediticias diferenciadas e incluyentes que contribuyen a una total formalización de este sector.

1 Se hace énfasis en las microempresas, por constituir estas el primer eslabón en el proceso de formalización y consolidación de una pequeña, mediana o gran empresa.

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MICROEMPRESAS

En el artículo se aborda el fenómeno de la semiformalidad a nivel de las unidades microempresariales que operan en la Región Brunca de Costa Rica ESTADO DE LA CUESTIÓN En nuestro país, las micro, pequeñas y medianas empresas están reguladas por el “Reglamento General a la Ley N° 8262 de Fortalecimiento de las Pequeñas y Medianas Empresas”, publicado en la Gaceta el 3 de diciembre del 2002.

En este reglamento son definidas como una “unidad productiva de carácter permanente que dispone de recursos físicos estables y de recursos humanos; los maneja y opera, bajo la figura de persona física o persona jurídica, en actividades industriales, comerciales o de servicios” (p. 2). El reglamento define los mecanismos de coordinación interinstitucional necesarios para impulsar los programas orientados a fortalecer integralmente a las mipymes. Asimismo, establece una metodología para su clasificación mediante la valoración y combinación de variables. El tamaño se determina mediante la ponderación matemática de una fórmula que las clasifica según su actividad empresarial, que toma en consideración el número de trabajadores promedio contratados en un período fiscal, el valor de los activos, el valor de ventas anuales netas y el valor de los activos totales netos. Dependiendo del resultado de dicha fórmula, la empresa se clasifica como: “microempresa” si el resultado es igual o menor a 10, “pequeña empresa” si el resultado es mayor a 10 pero menor o igual a 35, “mediana empresa” si el resultado es mayor a 35 pero menor o igual a 100. Con base en la información del Sistema de Información Empresarial Costarricense (SIEC), las empresas inscritas y aprobadas como tal en el 2016 siguen siendo predominantemente microempresas (67%), seguidas de pequeñas empresas (25%) y, por último, las medianas empresas (8%). Los sectores predominantes continúan siendo el sector servicios (56%), el sector comercio (30%) y las actividades industriales (14%). Llama la atención que el número

de mipymes registradas como activas pasó de 8.887 en el 2014 a 6.197 en el 2016, lo que muestra una disminución del 30%, situación que debe ser objeto de estudio en futuras investigaciones (MEIC, 2017).

Respecto a la situación de las mipymes a nivel regional, el informe del MEIC muestra que el 75% se concentran en la Región Central, el resto (25%) se distribuye en las cinco regiones periféricas en que se divide el país. La Región Brunca concentra únicamente el 4% del total a nivel nacional.

Estas empresas en su mayoría (79,8%) son microempresas, el 13,5% son pequeñas y el restante 13,7% son medianas empresas. Al analizar el empleo generado por las pymes según ubicación geográfica durante el 2016, la Región Central concentra el 78% del total de trabajadores de estas empresas, seguida por el Pacífico Central y Huetar Norte, ambas con un 5%; el resto de las regiones donde se incluye a la región Brunca generaron únicamente el 4% cada una (MEIC, 2017). Estos datos confirman una vez más un modelo de desarrollo centro periférico, en donde la mayor parte de dinamismo económico se concentra en una gran zona central del país (GAM), teniendo las regiones muy poca participación como generadoras de empleo y en el dinamismo de la economía nacional. Ejemplo de esto es que la Región Brunca participa únicamente con el 0,88% de las exportaciones FOB que tuvo Costa Rica durante el 2016, esto a pesar de la presencia de la empresa Pineapple Development Corporation (PINDECO), subsidiaria de la transnacional Del Monte con una producción masiva de piña en el cantón de Buenos Aires con destino al mercado internacional.

Dado el alto nivel de competitividad que impone el nuevo marco de la economía global, el Estado costarricense ha promulgado la Ley 86342 del Sistema de Banca para el

2 Más recientemente (en agosto del 2014) se promulgó la Ley 9274, esta introduce una serie de reformas a la Ley 8634 de Banca para el Desarrollo.

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Desarrollo (SBD). Se busca que las instituciones bancarias habiliten líneas de crédito preferenciales dirigidas a estas unidades empresariales, para fortalecerlas y consolidarlas en un mercado cada vez más competitivo. No obstante, estudios recientes indican que el 87% de las mipymes sigue teniendo como principal fuente de financiamiento sus propios ingresos y solamente el 16,1% está en disposición de enfrentar sus necesidades financieras mediante un crédito (UNED, 2008, p.25). Un estudio más reciente confirma que, a nivel regional, únicamente el 12,5% de las microempresas había formalizado un préstamo en alguna línea de mipymes (Abarca y Mora, 2014).

Para ser sujetas de crédito dentro del SBD, las unidades empresariales deben estar inscritas como micro, pequeñas y medianas empresas en el MEIC. Para ello deben satisfacer al menos dos de los siguientes requisitos: estar al día con el pago de cargas sociales, el cumplimiento de las obligaciones tributarias y las obligaciones laborales. Estos requisitos no siempre son fáciles de cumplir para los microempresarios dado el impacto económico en sus finanzas y la gran cantidad de trámites que deben realizar; esto explica el hecho de que aproximadamente el 60% de las mipymes en Costa Rica sean consideradas como “semiformales”, de acuerdo con datos del “Primer diagnóstico nacional de Mipymes” coordinado por la Universidad Estatal a Distancia (UNED) en el año 2008.

En los últimos años, entre los diferentes estudios que abordan la situación de las mipymes, sobresalen los publicados en el año 2008 y 2012 por el Observatorio de Mipymes de la Universidad Estatal a Distancia (UNED), así como el realizado por el MEIC sobre el estado de la pyme en Costa Rica en el año 2016. Estos estudios no abordan con profundidad el fenómeno de la semiformalidad. El más reciente realizado por el Observatorio de las Mipymes (Chacón, 2012) no indica con claridad cuáles son los niveles de formalidad e

informalidad de este sector, únicamente se menciona que cerca del 57% de las empresas cumple con todos sus requisitos de formalización en el inicio de sus operaciones comerciales.

Otro estudio que aborda la semiformalidad de las mipymes en Costa Rica lo realizó Lizeth Brenes (2011). De acuerdo con los resultados obtenidos, en el país hay aproximadamente tres patentes por cada patrono inscrito en la Caja Costarricense de Seguro Social, lo cual indica que la semiformalidad de la mipyme es una realidad empresarial que amerita ser objeto de mayor análisis. El estudio logró comprobar una relación directa entre la densidad de patentes y patronos, así como correlaciones significativas con otras variables e indicadores de la competitividad y el desarrollo cantonal.

Para el estudio de la semiformalidad microempresarial, se debe considerar que ni el sector informal opera absolutamente “en negro”, ni su opuesto, el sector moderno, lo hace con un irrestricto apego a la legalidad. Como lo señala Brenes (citando a Tokman, 1992; Tokman y Klein, 1996), predominan en cambio las llamadas “áreas grises” caracterizadas por el cumplimiento únicamente de ciertos requisitos legales o procesales. El tema de la informalidad en las unidades microempresariales de la región Brunca debe abordarse desde una perspectiva integral, coincidiendo con lo expuesto en la 103ª Reunión de la Organización Internacional del Trabajo, celebrada en Ginebra en el año 2014, en donde se concluye que la economía informal es un fenómeno asociado en un contexto de altas tasas de desempleo, subempleo, pobreza, desigualdad de género y trabajo precario. En aquellos territorios con estas circunstancias, …desempeña un papel importante, especialmente en lo que respecta a la generación de ingresos, porque es relativamente fácil acceder a ella y los niveles de exigencia en materia de educación, calificaciones, tecnología y capital son muy bajos. Pero la mayoría

Dadas las condiciones sociales y económicas de esta región, al parecer el fenómeno de la informalidad resulta ser una estrategia para subsistir en zonas de bajo acceso a fuentes de empleo y de alta vulnerabilidad social y económica

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de las personas no se incorporan a la economía informal por elección, sino por la necesidad de sobrevivir y de tener acceso a actividades que permitan obtener ingresos básicos. (OIT, 2014, p.23)

METODOLOGÍA La población de estudio de esta investigación está conformada por todos aquellos microempresarios/as tanto del sector formal como informal que desarrollen actividades comerciales y productivas en alguno de los cantones de la Región Brunca. Según datos del Instituto Nacional de Estadísticas y Censos, citados por Rojas y Sequeira (2012), para el año 2011, existían en la Región 1.659 empresas que contrataban entre uno y cinco empleados. Tomando como base esta cifra, y ante la carencia de un marco muestral que contenga información sobre las empresas tanto formalmente inscritas como informales, en este estudio se utilizó una muestra de 320 unidades microempresariales localizadas en las áreas comerciales de los distritos cabecera de cada cantón estudiado, lo que representa el 20% del total de la población objeto de estudio.

Como punto de referencia para la validez de este estudio, se indica que el total de microempresas encuestadas equivalen en términos relativos al 54% de las 595 microempresas que fueron incluidas en el segundo diagnóstico del estado de las mipymes por parte de la Universidad Estatal a Distancia en el año 2011, con la diferencia de que, en este caso, es a nivel regional y no nacional (Brenes y Govaere, 2012, p. VIII).

La recopilación de la información se realizó en el primer semestre del año 2014, mediante una encuesta que se aplicó en forma presencial al propietario(a) de cada establecimiento comercial que cumpliera con los siguientes requisitos: emplear de uno a cinco trabajadores, ubicarse en el sector o actividad económica previamente seleccionada (comercial, industrial y servicios), y estar en disposición de brindar la información respectiva, independientemente de su condición de formalidad o informalidad. La encuesta obedece a un estudio más amplio sobre la capacidad que tienen las microempresas de la Región Brunca para

ser sujetos de crédito por parte de las entidades financieras que otorgan créditos con fondos del Programa de Banca para el Desarrollo.

El estudio es estrictamente de carácter cuantitativo con un alcance descriptivo. La información se procesó mediante el programa estadístico para ciencias sociales (SPSS), que facilitó el procesamiento de la información y el cruce de las variables.

RESULTADOS Antigüedad de operar en el mercado Más de la mitad de las unidades microempresariales tiene más de cinco años de estar operando en el mercado de bienes y servicios a nivel regional. Nótese en el gráfico 1, además, que el 19% de las personas entrevistadas manifiestan tener entre tres y cinco años de ser microempresarios, mientras el 9% tienen entre uno y dos años, y únicamente el 8% tiene menos de un año de haber iniciado su negocio. Esta variable indica un nivel elevado de experiencia de las microempresas, lo cual resulta positivo, a pesar de que un porcentaje alto opera bajo condiciones de informalidad. Parece que esto

Gráfico 1: Región Brunca: Tiempo de operación de la empresa en el mercado Menos de un año 8% Entre 1 y 2 años 9%

Entre 2 y 3 años 12%

Más de 5 años 52%

Entre 3 y 5 años 19%

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Gráfico 2: Región Brunca: Tiempo de operación de la microempresa en el mercado según sexo del propietario (valores relativos) 100% 90% 80%

45%

70%

57% 72%

60%

82%

72%

50% 40% 30%

55%

20%

43% 28%

10% 0%

18%

Menos de un año

Entre 1 y 2 años Femenino

Entre 2 y 3 años

Entre 3 y 5 años

28%

Más de 5 años

Masculino

Cuadro 1: Región Brunca: Sexo del propietario de la microempresa según cantón donde está localizada (valores relativos) Sexo del microempresario(a) Cantón

Masculino

Femenino

Total

Pérez Zeledón

78,60%

21,40%

100,00%

Buenos Aires

54,00%

46,00%

100,00%

Osa

68,00%

32,00%

100,00%

Corredores

66,00%

34,00%

100,00%

Coto Brus

80,00%

20,00%

100,00%

Golfito

68,00%

32,00%

100,00%

Total

69,70%

30,30%

100,00%

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se convierte en una estrategia que permite la subsistencia a pesar de estar operando al margen de la ley.

Al relacionar la variable “sexo del propietario de la microempresa” con la variable “antigüedad de operar en el mercado”, los resultados de la encuesta muestran que un 72% de los microempresarios, cuyo negocio tiene menos de un año de antigüedad, es del sexo masculino, mientras que el 28% es del sexo femenino. También llama la atención que en aquellas microempresas que poseen entre uno y dos años de antigüedad, 29 microempresas, para ser precisos, tienen mayor representación de mujeres, con un 55%, esto guarda relación con el surgimiento en los últimos años de importantes programas de emprendedurismo a nivel institucional que fomentan la participación de la mujer en el sector microempresarial. Por otra parte, en las microempresas con más de dos años de antigüedad predominan como propietarios los hombres. (Gráfico 2) Al comparar la variable sexo según el cantón donde se localiza la microempresa, es interesante resaltar que el cantón con mayor participación de mujeres es Buenos Aires de Puntarenas con un 46%, contrariamente, Coto Brus presenta la menor participación femenina con únicamente el 20%, muy por debajo del promedio a nivel regional del 30,3%. Sin embargo, en términos generales sigue predominando cierto nivel de desigualdad a nivel regional, por cuanto siete de cada diez microempresas son propiedad de hombres. Al comparar esta información con los resultados del último informe del Observatorio de las Mipymes en Costa Rica (Leiva, 2012, p.6), en el cual se reporta que a nivel de la microempresa el 78,5% de los propietarios son hombres y solamente el 21,5 % son mujeres, los datos regionales (30%) evidencian una mayor participación de las mujeres en comparación con los datos a nivel nacional, sobresaliendo el caso del cantón de Buenos Aires con una participación femenina del 46%. (Cuadro 1)

Organización jurídica fiscal De acuerdo con la “Ley del impuesto sobre la renta y su reglamento” (Carazo, 2004), en Costa Rica se consideran contribuyentes independientes de su nacionalidad y domicilio a “todas las empresas públicas y privadas que realicen actividades o negocios de carácter lucrativo en el

MICROEMPRESAS

que otorgan las instituciones financieras a este sector (Gráfico 3). Sin embargo, un porcentaje significativo (80%) sí cumple con este requisito, lo cual se considera favorable. De las inscritas, el 40% lo hace bajo la figura de persona física con actividades lucrativas, el 20% hace uso de la figura de la sociedad anónima como forma de organización jurídica de su negocio y un porcentaje importante del 19% está bajo el régimen de tributación simplificada.

país” (p. 8). Los resultados del diagnóstico realizado evidencian que un 20% de las microempresas no están inscritas en Tributación Directa, por lo cual estas podrían tener algún problema al ser valoradas como beneficiaras de los incentivos

Gráfico 3: Región Brunca: Forma en que está inscrita la microempresa en Tributación Directa (valores relativos)

Al analizar el cumplimiento del requisito de inscripción en Tributación Directa según cantón, es interesante observar que las microempresas localizadas en el cantón de Osa presentan el mayor porcentaje de incumplimiento de sus obligaciones tributarias (44%). El segundo lugar lo ocupa Golfito con un 32%. En Coto Brus y Pérez Zeledón, el 98% y 90%, respectivamente, cumplen con este requisito, lo cual es muy favorable. En cuanto a la forma en que están inscritas hay notorias diferencias entre los cantones, sobresale el cantón Coto Brus en el cual seis de cada diez microempresas están inscritas como persona física con actividades lucrativas.

Pérez Zeledón es el que presenta una inscripción balanceada, sin embargo, es el cantón donde más empresas utilizan el Régimen de Tributación Simplificada (38,6%), contrastando con Coto Brus en donde solo el 4% lo utiliza (Cuadro 2).

No está inscrita 20%

Sociedad Mercantil 21%

Régimen de tributación simplificada 19% Persona física con actividades lucrativas 40%

Conformación del capital inicial de las microempresas

Cuadro 2: Región Brunca: Forma en que está inscrita la microempresa en Tributación Directa según cantón (valores relativos) Cómo está inscrita la microempresa en Tributación Directa Cantón

Persona física con actividades lucrativas

Sociedad Anónima

Régimen de Tributación Simplificada

No está inscrita

Total

Pérez Zeledón

28,6%

21,4%

38,6%

11,4%

100,00%

Buenos Aires

34,0%

20,0%

26,0%

20,0%

100,00%

Osa

38,0%

18,0%

44,0%

100,00%

Corredores

44,0%

26,0%

16,0%

14,0%

100,00%

Coto Brus

64,0%

30,0%

4,0%

2,0%

100,00%

Golfito

38,0%

10,0%

20,0%

32,0%

100,00%

Total

40,3%

20,9%

18,8%

20,0%

100,00%

Los datos evidencian que la conformación del capital con el que dieron inicio las unidades microempresariales es fundamentalmente de carácter familiar, ya que, en nueve de cada diez microempresas, el capital proviene de recursos propios. Un porcentaje muy reducido se ha asociado con otros inversionistas para el funcionamiento de su negocio (Gráfico 4). Esta información coincide con la mencionada por Leiva (2012) en su estudio sobre el origen de las empresas: “el financiamiento con fondos propios predomina claramente. Entre 76,7% y 86,2% de los emprendedores, ya sea por sector o tamaño de empresa, financiaron el

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Gráfico 4: Región Brunca: Conformación del capital inicial de la microempresa (valores relativos)

Cuadro 4: Comparación porcentual del nivel educativo del propietario de la microempresa, en relación con la forma en que está constituido su capital

100% 90%

Nivel Educativo

80% 70% 60% 50% 40%

89%

30% 20% 10% 0%

Estrictamente Familiar

10%

1%

Cerrada y con pocos accionistas

Cerrada y con muchos accionistas

96,8%

3,2%

100,00%

Primaria completa

92,7%

7,3%

100,00%

Secundaria incompleta

91,6%

8,4%

100,00%

Secundaria completa

87,8%

12,2%

100,00%

Universidad incompleta

73,3%

23,3%

3,3%

100,00%

Universidad Completa

84,6%

12,8%

2,6%

100,00%

Total

88,8%

10,6%

,6%

100,00%

Al efectuar la correlación respecto a la forma en que se constituye el capital de la empresa, es interesante observar cómo los propietarios de las microempresas que tienen menor escolaridad prefieren asociarse de forma estrictamente familiar (97%), sin embargo, los que tienen algún nivel de educación universitaria optan por abrir sus negocios a otros inversionistas. No obstante, los porcentajes siguen siendo predominantemente hacia la empresa familiar en todos los casos, coincidiendo con los datos a nivel nacional cuyo informe indica que únicamente el 13% de las microempresas buscan la asociatividad a la hora de iniciar sus operaciones (Leiva, 2012, p. 38).

Inscripción de la microempresa como patrono en la Caja Costarricense de Seguro Social Resulta interesante observar en la figura 5 que, de acuerdo con los datos obtenidos, más de la mitad de las microempresas contratan únicamente entre uno y dos colaboradores (55%), mientras que muy pocas contratan de cuatro a cinco

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Total

Primaria incompleta

lanzamiento de sus nuevas compañías con recursos propios” (p. 20).

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Estrictamente Cerrada y Cerrada y con pocos con muchos familiar accionistas accionistas

trabajadores (22%) (Gráfico 5). En términos generales, las empresas contratan en promedio 2,5 colaboradores, dato muy similar al arrojado en el primer diagnóstico nacional de mipymes efectuado por la UNED en el año 2008, el cual ascendía a 2,9 trabajadores contratados en promedio por cada microempresa.

En relación con el porcentaje de propietarios de las microempresas inscritos como patronos ante la Caja Costarricense de Seguro Social, se confirma que solo el 57% de estas unidades empresariales cumple con este requisito, constituyéndose esta en la variable que obtiene la mayor informalidad respecto de las otras abordadas en el estudio (Gráfico 6). Si se considera que, según la ley de contratación administrativa, toda empresa debe estar al día ante la Caja Costarricense de Seguro Social para ser oferente ante el Estado, esto limita la participación de tales microempresas como proveedoras de bienes y servicios ante instituciones estatales con sedes a nivel regional.

Al analizar esta variable a nivel cantonal (Cuadro 5), se evidencia una gran heterogeneidad en el cumplimiento de sus obligaciones patronales ante la C.C.S.S, ya que, si bien en cantones como Buenos Aires (88%) y Coto Brus (76%) los porcentajes son aceptables, en otros cantones como Pérez

MICROEMPRESAS

Gráfico 5: Región Brunca: Cantidad de trabajadores (as) contratados por las empresas encuestadas (valores relativos) Cinco Trabajadores

8%

Cuatro Trabajadores

14%

Tres trabajadores

23%

Dos trabajadores

32%

Un trabajador

23%

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

35%

Gráfico 6: Región Brunca: Porcentaje de propietarios(as) de las microempresas inscritos como patronos ante la Caja Costarricense de Seguro Social No Responde 4%

No 39%

…se logró comprobar una relación directa entre la densidad de patentes y patronos, y sus correlaciones significativas con otras variables e indicadores de la competitividad y el desarrollo cantonal.

Por ende, hay cantones cuyas condiciones favorecen el desarrollo de iniciativas empresariales, tanto formales como semiformales. (p.10)

Obligaciones municipales

Sí 57%

Cuadro 5: Región Brunca. Microempresas inscritas como patronos en la Caja Costarricense de Seguro Social según cantón (valores relativos) Está el microempresario(a) incrito como patrono en la Caja Costarricense de Seguro Social N/R

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Zeledón y Osa más de la mitad de las microempresas no cumplen con este requisito (58,6% y 54% respectivamente). Llama la atención que en cantones como Pérez Zeledón, con una alta dinámica económica en comparación con los otros, solamente el 41% de las microempresas cumple con esta obligación. Asimismo, Golfito presenta el más alto índice de informalidad, ya que solamente el 38% de las unidades microempresariales, equivalente a cuatro de cada una, reportan planillas ante la Caja Costarricense de Seguro Social. Estos resultados validarían el estudio sobre semiformalidad de las mipymes realizado por Brenes (2014), el cual señala:

Cantón

Sí

No

Total

Pérez Zeledón

41,4%

58,6%

Buenos Aires

88,0%

10,0%

2,0%

100,00%

Osa

40,0%

54,0%

6,0%

100,00%

Corredores

66,0%

32,0%

2,0%

100,00%

Coto Brus

76,0%

22,0%

2,0%

100,00%

Golfito

38,0%

46,0%

16,0%

100,00%

Total

57,2%

38,4%

4,4%

100,00%

100,00%

En relación con la variable “patente municipal”, el 91% de los microempresarios manifestó tenerla. No obstante, solo el 85% de ellos tiene la patente al día. Un porcentaje cercano al 10% no tiene patente y por lo tanto opera en la total informalidad (Cuadro 6).

Participación en organizaciones gremiales El estudio muestra un bajo nivel de participación de los y las microempresarias de la región en algún tipo de organización gremial, ya que solo uno de cada diez manifestó pertenecer a alguna cámara, fundación o asociación. Estos datos son congruentes con los obtenidos por el Observatorio de Mipymes en el 2008, en donde se muestra que solamente el 11,4% de las

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MICROEMPRESAS

CV

microempresas a nivel nacional están agremiadas. Esta debilidad que presentan las microempresas las coloca en una clara desventaja en relación con las medianas y grandes empresas, quienes en su mayoría están afiliadas a asociaciones y cámaras como un mecanismo para obtener beneficios y defender sus intereses empresariales. (Gráfico 7) Los cantones con mayor integración de las microempresas a organizaciones gremiales, aunque en porcentajes muy

Cuadro 6: Región Brunca: Condición de las microempresas en relación con la patente municipal (cifras absolutas y relativas) Tenencia de patente municipal

Frecuencia

Porcentaje

Tiene patente al día

272

85,0

Sí tienen patente, pero no está al día

19

6,0

No tiene patente

21

7,0

TOTAL

320

100,0

Gráfico 7: Región Brunca: Participación del propietario de la microempresa en organizaciones gremiales (valores relativos) N/R 1%

Sí está agremiado 10%

No está agremiado 89%

12

TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

reducidos, son Coto Brus y Pérez Zeledón con un 24% y un 15% respectivamente, en los cuales predomina la integración de los microempresarios a cámaras. (Cuadro 7)

Registros contables Al consultar a las personas entrevistadas si sus microempresas cuentan con registros contables, de las 320 solo 219 indicaron contar con este tipo de registros; por el contrario, 99 microempresas indicaron no contar con ellos, mientras dos entrevistados prefirieron no responder a esta interrogante. Las 99 microempresas sin registros contables representan casi el 31% del total, por lo que podrían ser de especial preocupación para instituciones como la Caja Costarricense de Seguro Social, el Ministerio de Hacienda y el Sistema de Banca para el Desarrollo, por razones de contribución al crecimiento económico del país. (Gráfico 8) En el cuadro 8 se observa que en la mayoría de los cantones siete de cada diez microempresas tienen algún tipo de registro contable; sin embargo, sobresale el cantón de Golfito donde solamente cuatro de cada diez lo cumplen (menos del 50%). Estos datos coinciden con la información del cuadro 2 de este estudio, siendo las microempresas localizadas en el cantón de Golfito las que menos cumplen con el requisito de estar inscritas en Tributación Directa.

Indicadores de semiformalidad según cruce de variables Al comparan las empresas inscritas en la Caja Costarricense de Seguro Social con aquellas que tienen patente municipal al día se evidencia que, de las 272 que cumplen con este último requisito, un total de 89, o sea el 33%, no están inscritas como patronos, por lo que están en situación de semiformalidad. Resulta interesante que 175 microempresas cumplen con ambos requisitos, lo que representa un 55% de formalidad en relación con el total de unidades encuestadas.

El resto, un 12%, está en condición de total informalidad (Cuadro 9).

De la misma forma, al comparar el requisito de patente municipal al día con la forma en que están inscritas en Tributación Directa (Cuadro 10), los datos regionales indican que 240 microempresas cumplen con ambos requisitos. Esta cifra representa el 75% del total, lo cual se considera un nivel

MICROEMPRESAS

Cuadro 7: Región Brunca. Microempresas que forman parte de alguna organización gremial, según cantón (valores relativos) Participación del microempresario(a) en organizaciones sociales o gremiales Asociación

Ninguna

Otro

Total

1,4%

85,7%

2,9%

100,00%

2,0%

94,0%

4,0%

100,00%

Osa

4,0%

96,0%

Corredores

4,0%

Coto Brus

10,0%

Golfito

6,0%

Total

5,6%

Cantón

Cámara

Pérez Zeledón

10,0%

Buenos Aires

Fundación

92,0%

2,0%

100,00%

10,0%

76,0%

4,0%

100,00%

4,0%

92,0%

2,0%

100,00%

2,5%

89,1%

2,5%

100,00%

2,0%

0,3%

100,00%

lidad que presentan las microempresas encuestadas. Así se comprueba que el porcentaje promedio de formalidad en la región Brunca es de un 61%, el de semiformalidad es de un 25,8% y el de total informalidad del 13%. Estos datos Por último, al comparar el requisito de estar inscrito en contrastan con la información oficialmente publicada a nivel la Caja Costarricense de Seguro nacional por el Ministerio de EcoSocial con el requisito de inscripnomía, Industria y Comercio, en la ción en Tributación Directa, 172 Gráfico 8: que más de la mitad de las pymes microempresas cumplen con amRegión Brunca. Tenencia están en situación de semiformalide registros contables en las bos requisitos, lo que representa un dad (MEIC, 2017, p. 21); también microempresas encuestadas 54% de formalidad; 95 empresas contrasta con lo señalado en el pri(considerando las que no responmer diagnóstico nacional de mipyN/R; 2; dieron) solo cumplen con uno de 1% me en donde se afirma que “aproxilos dos requisitos, lo cual representa madamente” el 60% de las mipyel 30% de semiformalidad; el resmes son “semiformales” (UNED, to de las empresas no cumple con 2008, p.19), situación que debe ninguno de los requisitos, lo que profundizarse en futuros estudios.

No; 99; representa el 16% de informalidad 31% Como se muestra claramente (Cuadro 11). en el gráfico 9, los datos arrojados Sí; 219; Al unir todas las combinaciones por esta combinación de variables 68% de variables posibles (Cuadro 12), son favorables en cuanto al nivel de se logra obtener una media aritmésemiformalidad a nivel regional, ya tica que permite una aproximación que están por debajo del nivel de seestadística de los niveles de formamiformalidad nacional (60%) alto de formalidad. El otro 25% se distribuye entre aquellas empresas que cumplen con uno o ningún requisito (semiformalidad).

Sí

No

N/R

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MICROEMPRESAS

conforman la Región Brunca presentan rasgos históricos y estructurales muy diferentes. Estos se podrían agrupar resumiendo a Altenburg, Hein y Weller (1990) en tres zonas con ciertas características comunes: a) la zona colonizada por emigrantes compuesta por los cantones de Pérez Zeledón y Coto Brus, en la cual su desarrollo se ha relacionado con la Indicadores de formalidad a nivel cantonal presencia de minifundios; b) la zona donde se ubica el cantón Antes de abordar el fenómeno de la semifomalidad a nide Buenos Aires, cuyo desarrollo está vinculado a la presencia vel cantonal, es importante señalar que los seis cantones que del complejo piñero por parte de una transnacional (PINDECO); y c) los cantones exbananeros del Pacífico Sur cuyas estructuras productivas se conCuadro 8: dicionaron, en primera instancia, a la presencia del Región Brunca. Microempresas que cuentan con registros enclave bananero y luego al crecimiento del comcontables, según cantón (valores relativos) plejo de la palma aceitera, en esta zona se ubican los cantones de Corredores, Osa y Golfito.

Cuenta la microempresa con registros contables De esta forma la información se puede sisteSí Cantón No N/R Total matizar y obtener un promedio para cada cantón 100,00% 72,9% 27,1% Pérez Zeledón permitiendo su comparación con el índice de Com100,00% 74,0% 26,0% Buenos Aires petitividad Cantonal (2011-2016) elaborado por la Universidad de Costa Rica. El índice se presenta 100,00% 26,0% Osa 74,0% en una escala cualitativa que va de muy bajo a muy 4,0% 100,00% 72,0% 24,0% Corredores alto. Contempla varios pilares, uno de ellos es el 28,0% 100,00% 72,0% Coto Brus empresarial que “le da seguimiento a variables relacionadas con la complejidad, variedad y exigencia 100,00% 44,0% 56,0% Golfito del entorno económico que enfrentan las empresas 30,9% ,6% 100,00% Total 68,4% ubicadas en el cantón” (p. 9), por lo que se hace interesante compararlos con los datos obtenidos en este estudio. Para efecto de este estudio, se identiCuadro 9: fica el Índice de Competencia Cantonal en su pilar Región Brunca: Comparación nominal entre las Empresarial por las siglas ICCE. Otro índice de microempresas que tienen patente municipal y aquellas que se encuentran inscritas en la Caja Costarricense de comparación utilizado fue el Índice de CompetenSeguro Social cia Cantonal (ICC) elaborado con datos del censo del 2011 por Ana Mariela Castro Ávila (2016), puCuenta la empresa con Esta el microempresario(a) inscrito como patrono blicado por el Instituto de Formación y Estudios patente municipal en la Caja Costarricense del Seguro Social en Democracia, adscrito al Tribunal Supremo de al día Elecciones. En este: mencionada en los estudios ya citados. Por primera vez se puede conocer que el nivel de formalidad es del 61% y que cerca del 13% de las microempresas de la Región Brunca opera en condición de total informalidad.

Sí

No

N/R

Total

Sí

175

89

8

272

No

2

17

0

19

No tiene patente

4

15

2

21

N/R

2

2

4

8

TOTAL

183

123

14

320

14

TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

…[se] valora a los cantones de acuerdo con el desempeño económico, empresarial, laboral, gubernamental, de infraestructura, ambiental, de innovación y de calidad de vida. La cifra muestra la posición que ocupa el cantón respecto de los 81 cantones del país, donde 1 indica la mejor posición relativa y 81, la peor”. (p. 25)

MICROEMPRESAS

85,3% y por Corredores con un 83,3%. Los cantones que muestran un nivel menor de formalidad en el cumplimiento de estos requisitos con en último lugar son Golfito y Osa, con un 55,5% y 56% respectivamente; llama la atención el caso de Pérez Zeledón, que se ubica en los lugares intermedios de la tabla, afectado por el bajo porcentaje de microempresas inscritas ante la Caja Costarricense de Seguro Social (41%).

Este índice sí está en términos nominales, lo que facilita su comparación.

Mediante esta metodología, se logra comprobar que las microempresas del cantón de Coto Brus son las que presentan el promedio más alto de cumplimiento (90,7%) en los tres índices señalados; seguido por Buenos Aires con un

Cuadro 10: Región Brunca: Comparación nominal entre las microempresas que tienen patente municipal y aquellas que se encuentran inscritas en la Caja Costarricense de Seguro Social

Cuenta la empresa con patente municipal al día

Cómo está inscrita la microempresa en Tributación Directa Persona física con actividades lucrativas

Sociedad Anónima

Régimen de tributación simplificada

No está inscrita

TOTAL

Sí

119

63

58

32

272

No

4

0

1

14

19

No tiene patente

2

4

0

15

21

N/R

4

0

1

3

8

TOTAL

129

67

60

64

320

Cuadro 11: Región Brunca: Comparación nominal entre las microempresas que tienen patente municipal al día en relación con la forma en que están inscritas en Tributación Directa

Está la microempresa inscrita en la CCSS

Cómo está inscrita la microempresa en Tributación Directa Persona física con actividades lucrativas

Sociedad Anónima

Régimen de tributación simplificada

No está inscrita

TOTAL

Sí

93

50

29

11

183

No

30

16

29

48

123

N/R

6

1

2

5

14

TOTAL

129

67

60

64

320

Al comparar el ICCE, sorprende que los cantones con las mejores calificaciones en formalidad aparezcan calificados con la escala de muy bajo, como es el caso de Coto Brus, Buenos Aires y Corredores. Contrariamente, los cantones que tienen una mejor calificación (baja) son los que obtuvieron los promedios de formalidad más bajos, tal es el caso de Osa y Golfito. Asimismo, al comparar los datos con el ICC, los cantones que tienen los mayores puntajes de cumplimiento de los requisitos de formalidad, como Coto Brus y Buenos Aires con el 90,7% y 85,3% respectivamente, no necesariamente son los que tienen una mejor ubicación a nivel nacional en relación con su competitividad (cuadro 13). No obstante, sí parece existir una correlación entre el indicador de formalidad de Coto Brus con la tipificación que hicieron Altenburg et al. (1990) de las subregiones del sur de Costa Rica, en el sentido de que este cantón se ubica en el área de mejor desarrollo, caracterizada por la presencia de minifundios, lo que facilita una dinámica económica más endógena. Esta correlación no se da en el caso del cantón de Pérez Zeledón, el cual se incluye en la misma categorización. También parecen coincidir los resultados de este estudio con los niveles bajos de formalidad de

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MICROEMPRESAS

Cuadro 12: Región Brunca: Cumplimiento de requisitos de formalización por parte de las microempresas encuestadas (valores nominales) Combinación de Requisitos Situación que presenta la microempresa

Análisis Estadístico

Patente y C.C.S.S.

Patente y Tributación

C.C.S.S y Tributación

Media

Porcentaje

Cumplen con los dos requisitos

175

240

172

195,7

61,1

Cumplen con uno de los dos requisitos

105

48

95

82,7

25,8

No cumplen con ninguno de los dos requisitos

40

32

53

41,7

13,0

Total

320

320

320

320,0

100,0

los cantones exbananeros (Osa y Golfitos), en los cuales se originaron pocos vínculos productivos, limitando su desarrollo.

CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES El estudio de la formalidad y semiformalidad de las mipymes en Costa Rica es complejo, dado que los indicadores se obtienen con diferentes metodologías que, si bien permiten conocer tendencias de su comportamiento, estas estadísticas solo se hacen a nivel nacional y no regional.

Tomando como base el cumplimiento de requisitos de formalización, se muestra también una clara diferenciación en la semiformalidad entre los cantones de la Región Brunca. Pérez Zeledón, Osa y Golfito presentan los más bajos porcentajes de cumplimien-

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TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

to por parte de los empresarios(as) de las microempresas como patronos ante la Caja Costarricense de Seguro Social.

No obstante, estos cantones son los que presentan la mejor ponderación en el cumplimiento de Gráfico 9: obligaciones fiscales. Asimismo, Región Brunca: Cumplimiento los cantones de Osa y Golfito prede requisitos de formalización sentan los porcentajes más bajos por parte de las microempresas en el cumplimiento del requisito encuestadas de patentes municipales al día.

Esta situación debe ser consideraNo cumplen con ninguno de los da por los entes financieros regiodos requisitos nales, ya que incide directamente 13% en las posibilidades que tienen las empresas de cada cantón para acceder a recursos de la Banca para el Desarrollo y otros entes como JUDESUR, instituciones que en Cumplen uno Cumplen de los dos los últimos años han sido duracon todos los requisitos requisitos mente criticadas por la subejecu26% 61% ción de recursos.

El estudio releva una relación directa entre el nivel de escolaridad y el cumplimiento de requi-

MICROEMPRESAS

Cuadro 13: Región Brunca: Comparación porcentual de los valores de cumplimiento de requisitos de formalidad en relación con los indicadores de competitividad a nivel empresarial y cantonal

Cantón

Cumplimiento de requisitos ( Cifras relativas)

Indicadores cantonales

Tributación

C.C.S.S

Municipalidad

Promedio

ICCE (1)

ICC (2)

Coto Brus

98,0

76,0

98,0

90,7

Muy bajo

66,0

Buenos Aires

80,0

88,0

88,0

85,3

Muy bajo

79,0

Corredores

86,0

66,0

98,0

83,3

Muy bajo

72,0

Pérez Zeledón

88,6

41,4

91,4

73,8

Bajo

65,0

Osa

56,0

40,0

72,0

56,0

Bajo

64,0

Golfito

68,0

38,0

60,0

55,3

Muy Bajo

68,0

Total

80,0

57,0

85,0

74,0

1/ Índice de Competencia Cantonal Pilar Empresarial (ICCE) 2/ Índice de competitividad cantonal, posición a nivel nacional de los 81 cantones en el año 2016 (ICC) (p.17) Fuente: Escuela de Economía y Observatorio del Desarrollo de la Universidad de Costa Rica, 2017, p.26; Castro, 2016.

sitos de formalidad por parte de los empresarios(as) de las microempresas. Se concluye que a mayor escolaridad mayor cumplimiento de requisitos.

Se muestra una tendencia favorable en la participación de la mujer como microempresaria, principalmente en aquellas empresas nuevas.

Existe una baja participación de los empresarios(as) de las microempresas en organizaciones o gremios, lo cual denota una situación de desventaja en relación con las medianas y grandes empresas.

La mayoría de las microempresas siguen siendo de carácter familiar, existiendo muy poca asociatividad en su forma jurídica de organización.

Al ponderar en un solo indicador el cumplimiento de por lo menos dos requisitos de formalización, los resultados del estudio indican que el nivel de semiformalidad e informalidad de las microempresas en la Región Brunca es menor al reportado a nivel nacional.

No existe correlación entre los indicadores de competitividad a nivel cantonal con los datos de formalidad y semiformalidad de las microempresas. Cantones categorizados con una competitividad superior a los otros a nivel regional, muestran los indicadores de formalidad más bajos de acuerdo con los resultados del estudio. Se recomienda abordar esta situación en futuros estudios.

Los cantones que presentan los mayores indicadores de semiformalidad e informalidad son los localizados en zonas exbananeras (a excepción de Corredores). Esto podría explicarse por los escasos vínculos productivos que desarrollaron estos cantones por la presencia del enclave bananero en el Pacífico Sur de Costa Rica, situación que puede ser abordada como objeto de estudio en futuras investigaciones.

Se recomienda implementar una estrategia por medio de las instancias de coordinación y articulación institucional del Subsistema Regional de Planificación, orientada a disminuir las desigualdades en materia de semiformalidad que

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MICROEMPRESAS

presentan las unidades microempresariales de los cantones de la Región Brunca.

Carazo G. (2004). Ley del impuesto sobre la renta y su reglamento. (8 ed). San José: Editorial Investigaciones Jurídicas. S.A.

También se sugiere promover una mayor integración de los empresarios de las mipymes a asociaciones y cámaras, que faciliten su incorporación gradual al sector formal de la economía.

Castro, A. (2017). Fichero Cantonal 2016. Instituto de Formación en democracia, Tribunal Supremo de elecciones. Disponible en http://www.tse.go.cr/pdf/ficheros_municipal2016/fichero_completo.pdf.

La informalidad debe ser vista no como un fenómeno excluyente, sino como un proceso incluyente, que permita la innovación y modernización empresarial, cuyo fin último sea su plena formalización. Todo lo anterior comprendiendo que la informalidad o semiformalidad es una etapa en el proceso de consolidación, no como tradicionalmente se ha abordado a nivel institucional.

C.E.P.A.L. (2009). Banca de Desarrollo y PYMES en Costa Rica.

Santiago: Naciones Unidas.

Es necesario seguir investigando la participación de la micro y pequeña empresa, ya sea formal, semiformal o informal, en el desarrollo económico de las regiones. La investigación no debe concentrarse solo en aquellas unidades empresariales formalmente constituidas, sino que debe profundizar en las barreras institucionales a nivel cantonal, que hacen que un sector importante de ellas no logre incorporarse formalmente a la dinámica económica y social de la Región Brunca. Se debe investigar el aporte de este sector (semiformal) como un aglutinador de una importante masa de trabajadores que no puede incorporarse plenamente al mercado laboral. Desde este punto de vista, la informalidad y la semiformalidad se convierten en elementos necesarios para analizar el desarrollo.

Chacón, L. (2012). Los trámites y las mipymes en Costa Rica: Estado Nacional de las Mipymes 2012. Disponible en https://www.uned. ac.cr/ocex/images/stories/boletines/boletin-3-2013/Estado_de_ Exportadoras_ MIPYMES_2012.pdf.

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TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

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Dirección General de la Pequeña y Mediana Empresa CREAPYME Brunca. Pérez Zeledón Costa Rica.

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PYMES EXPORTADORAS

FACTORES CRÍTICOS DE ÉXITO EN EL COMERCIO DIGITAL DE LAS PYMES EXPORTADORAS COSTARRICENSES

Critical factors of success in the digital trade of the Costa Rican exporting SMES

ABSTRACT Tec Empresarial, Enero - Abril, 2019 Vol 13 Núm 1 / p. 19-34

Ivonne Vásquez Esquivel ivasquez@tec.ac.cr

Máster en Computación y máster en Administración de Empresas por el Instituto Tecnológico de Costa Rica.

Profesora investigadora de la Escuela de Administración de Empresas del Instituto Tecnológico de Costa Rica.

• Recepción del artículo: 25 de mayo, 2017.

• Aprobación del artículo: 21 de setiembre, 2018.

The purpose of this research is to evaluate the current situation of electronic commerce (EC) in the Costa Rican export Micro, Small, and Medium Enterprise (MSMEs), in terms of (1) technological elements and information used in the web site, (2) the companies’ perception on what factors they consider critical for its implementation. At least 82 companies were identified with an EC site, out of a total of 2,849 companies that make up the export business park in 2014 and 2015. These EC sites were analyzed to identify the technological and information elements present in each one. A survey was applied to their managers to identify their perception about which

factors, from a list of options, they consider critical for the success of their commercial activities over the Internet. The analysis of the websites shows a medium or poor quality in most of them. The success factors identified reflect a knowledge of the exporting MSMEs about the substantive activities of this type of marketing, being considered important by more than 90% of these companies the "customer orientation" of the site and the "privacy of the information"; and for more than 65% of MSMEs, the ease of use and constant updating of the site, its availability 24/7, the after-sales service and the delivery time, the reputation of the company and the type of product.

Keywords: Digital commerce, e-commerce, electronic commerce, export SMEs.

RESUMEN En esta investigación se evalúa la situación del comercio electrónico (CE) en las micro, pequeñas y medianas empresas (mipymes) exportadoras costarricenses, en cuanto a (1) elementos tecnológicos y de información utilizados en el sitio, y (2) percepción de las empresas sobre cuáles factores consideran como críticos para su implementación. Se identificaron 82 empresas con sitio de CE, de un total de 2.849 empresas que exportaron bienes y ser-

vicios en el 2014 y 2015. Se analizaron los sitios de CE para identificar los elementos tecnológicos y de información presentes, y se aplicó una encuesta a sus gerentes para identificar su percepción sobre cuáles factores, de una lista de opciones, consideran como críticos para el éxito de sus actividades comerciales por Internet. Del análisis se desprende una calidad media o pobre en la mayoría de los sitios. Los factores de éxito identificados reflejan un conocimiento

de las actividades sustantivas de este tipo de comercialización por las mipymes exportadoras, siendo considerados importantes por más de un 90% de estas empresas la “orientación al cliente” del sitio y la “privacidad de la información”, y para más de un 65% de mipymes, la facilidad de uso y actualización constante del sitio, su disponibilidad 24/7, el servicio posventa y el tiempo de entrega, la reputación de la empresa y el tipo de producto.

Palabras Clave: Comercio electrónico, factores críticos de éxito, mipymes exportadoras.

Vol.13, Núm.1, 2019 TEC Empresarial

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PYMES EXPORTADORAS

INTRODUCCIÓN El impacto de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) van mucho más allá de ganancias de productividad en el sector empresarial, pues actúan como motor de desarrollo y transformación social, al mejorar el acceso a los servicios básicos y a la conectividad, y mediante la creación de oportunidades de empleo (Dutta, Geiger y Lanvin, 2015).

Para Awa, Ojiabo y Emecheta (2015), el comercio electrónico (CE) es una innovación tecnológica empresarial que involucra interacciones entre recursos físicos y electrónicos para mantener relaciones comerciales a través del intercambio de información y conocimiento. Las micro, pequeñas y medianas empresas (mipymes) pueden incursionar en las actividades de CE fácilmente debido a que Internet puede disminuir dramáticamente las barreras de entrada para nuevos competidores, y no se requiere de una fuerza de ventas ni de grandes inversiones de capital, como en las actividades de mercadeo tradicionales (Shin, 2001). Además, no requiere de grandes inversiones, ofrece oportunidad de acceder a mercados más amplios, aumenta su capacidad de producción y mejora su competitividad, permitiendo acceso a mercados internacionales (Osterlof, 2011). En Costa Rica se ha investigado poco en el campo del CE, y solo se cuenta con unos pocos trabajos a nivel nacional realizados por Salas et al. (2017) y CAMTIC

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TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

y PROCOMER (2015), que hacen un análisis de las TIC en general; MICITT (2014) toca algunos temas del CE en el sector empresarial de manera muy general y PROSIC (2008) brinda algunas estadísticas desde el punto de vista del consumidor electrónico y de las empresas.

Las actividades de comercialización digital realizadas por el sector empresarial exportador costarricense han sido poco estudiadas a nivel de la literatura, y desde esta perspectiva este trabajo procura evaluar la situación de los sitios de CE en este sector, y aportar los factores que estas empresas consideran como críticos para el éxito de sus actividades comerciales digitales. Se selecciona el sector exportador por considerar que tiene la fortaleza de estar compitiendo a nivel global y por tener un impacto importante en la economía nacional; sin embargo, sus resultados pueden ser de interés tanto para este sector, como para otras empresas que quieran ampliar sus mercados a través de la comercialización digital. Como indica OMC (2016) “el desarrollo del comercio electrónico promete ampliar las oportunidades de exportación de las Pymes y darles una presencia global antes reservada a las grandes empresas multinacionales”, todo dentro de un prometedor crecimiento del CE, proyectado a una razón estimada del 12% anual a partir del 2014 (Laudon y Laudon, 2016).

PYMES EXPORTADORAS

En esta investigación se evalúa la situación del comercio electrónico en las micro, pequeñas y medianas empresas (mipymes) exportadoras costarricenses, en cuanto a (1) elementos tecnológicos y de información utilizados en el sitio, y (2) percepción de las empresas sobre cuáles factores consideran como críticos para su implementación REVISIÓN DE LITERATURA Las mipymes exportadoras costarricenses MEIC (2017) indica que desarrollar y fortalecer las mipymes es una prioridad para el país, si se desea mantener y mejorar los niveles de vida de la población e incrementar el desarrollo económico; es por esto que se requiere impulsar el desarrollo de nuevos emprendimientos, más innovadores y dinámicos, que se consoliden y crezcan con su acceso a los mercados externos. Las pymes son especialmente importantes para las economías emergentes y en desarrollo, pues, según OMC (2016) en una muestra de 99 países, estas representaban dos tercios del empleo en el sector privado no agrícola; aunque tratándose de su contribución al PIB, este aporte es inferior debido a que, en general, las pymes son un 70% menos productivas que las grandes empresas. El sector exportador es especialmente importante para la economía, pues aporta a la balanza comercial y permite generar ingresos para nivelar el gasto en importaciones de materias primas, bienes y servicios. Según PROCOMER (2016), en el año 2015 el sector exportador costarricense estaba compuesto en un 17% por microempresas, un 54% por pymes y un 29% por empresas grandes; pero en cuanto al aporte a las exportaciones, los resultados se invierten y el 84% lo realizaron empresas grandes, mientras que solo un 16% las mipymes, aporte que cae en el año 2016 a un 14,83%, y se incrementa proporcionalmente para las empresas grandes (MEIC, 2017). Además, en el año 2016 la totalidad del parque empresarial nacional estaba compuesto por 36.950 empresas, de las cuales un 95,2% son mipymes con menos de 100 empleados (INEC, 2016), con un aporte en el año 2015 de un 25% del empleo nacional y un 3% del PIB (MEIC, 2016). Por otro lado, la cantidad de empresas exportadoras costarricenses ha venido disminuyendo, ya que en el año 2012 se contaban 2.505 empresas, pero solo 2.446 empresas en el año 2015 (PROCOMER, 2016),

lo cual ha incidido negativamente en la balanza comercial, que es negativa desde el año 2014, y se estima en el 2016 en un valor negativo de aproximadamente 6,6 mil millones de dólares (INEC, 2017).

Las pymes y el comercio electrónico (CE) De acuerdo con OMC (2016) “el comercio es la forma más común de internacionalización elegida por las empresas, incluidas las Pymes”. Sin embargo, como se mencionó, la participación de estas en el comercio internacional no corresponde con su importancia a nivel nacional. Desde el punto de vista de los procesos de negocios, el CE es la aplicación de tecnología para la automatización de las transacciones comerciales y el flujo de trabajo; lo que incluye sistemas de pago y entrega, catálogos electrónicos, motores de búsqueda, carritos de compra, comunicaciones, marketing y publicidad (Ngai y Wat, 2002). Para Boateng, Heeks, Molla y Hinson (2008), existe un consenso entre agencias para el desarrollo y los académicos acerca de los beneficios potenciales del CE, como el aumento de las exportaciones y del comercio, una contribución positiva al PIB, la creación de nuevas oportunidades de empleo y el fomento al espíritu emprendedor local. Sin embargo, la situación actual de los emprendimientos y de la innovación en Costa Rica no es muy alentadora. Lebendiker, Herrera y Velazquez (2015) anotan que hay un alto porcentaje de emprendedores que no incorporan nuevas tecnologías ni procesos en sus etapas iniciales, lo que indica la poca innovación que se está desarrollando en los emprendimientos costarricenses; igualmente, añaden que estos emprendimientos tienen poca orientación a los mercados internacionales, pues la mayoría no tiene clientes en el extranjero.

Factores críticos de éxito (FCE) en el comercio electrónico (CE) En el mundo empresarial, la incorporación de las TIC a sus procesos de negocios se ha realizado tradicionalmente para

Vol.13, Núm.1, 2019 TEC Empresarial

21

PYMES EXPORTADORAS

la automatización, el obtener una ventaja competitiva e incorporarse a la globalización, como es el caso de la comercialización por Internet (Laudon y Laudon, 2016). McLeod (2000) indica que las empresas esperan mejorar sus actividades organizacionales a través de la incorporación del comercio digital dentro de sus operaciones y obtener beneficios a través de un mejor servicio al cliente, una mejor relación con proveedores y entes financieros, así como incrementar las utilidades para los accionistas y dueños de las empresas. El estudio de los factores que determinan el éxito o fracazo del CE ha permitido a diversos autores generar una variedad de modelos y marcos para su evaluación, y ha permitido identificar cuáles de estos inciden de manera positiva o negativa, tanto en su adopción como en los resultados obtenidos de su implementación.

Algunos de estos factores se muestran en el cuadro 1 (ver al final del documento), junto con los autores que los han apoyado a través de sus investigaciones.

Como se observa en el cuadro 1, la comercialización digital es mucho más compleja y difiere de la tradicional en muchos aspectos, pues ya no hay un contacto directo entre vendedor y consumidor, no hay una tienda física a la cual acudir para realizar la compra y realizar reclamos, y sobre todo no es posible tener un acceso directo al producto o a quien nos ofrece un servicio, todo lo cual ha creado barreras para que las mipymes la implementen exitosamente para la venta de sus productos y servicios. Entre dichas barreras se encuentran el tamaño de la empresa, que fue identificado como determinante para la implementación exitosa del CE, o los servicios posventa, que requieren de una logística y madurez organizacional que favorece a empresas de mayor tamaño.

METODOLOGÍA La investigación realizada es de carácter aplicado, descriptivo y exploratorio. La población inicial del estudio corresponde al total de empresas exportadoras costarricenses de los años 2014 y 2015, dicha información fue provista por la Promotora de Comercio Exterior de Costa Rica (PROCOMER). Se

22

TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

buscó la existencia en Internet de estas empresas y se encontró que muchas tenían sitio web, pero solo 82 con opción de comercializar sus productos. Las 18 variables de la literatura seleccionadas para analizar los sitios web corresponden a si estos tienen o no: FAQ (preguntas frecuentes), chat en línea, más de un idioma, medios electrónicos de pago, más de una moneda, catálogo de productos, detalle de productos, buscador, políticas de compra, políticas de privacidad, información de la empresa, mapa del sitio, protocolos seguros de transferencia (https), acceso por dispositivos móviles, solicitud de cotizaciones, base de datos de clientes, requiere de login para comprar, base de datos de productos. Se utilizan estas 18 variables para crear una nueva variable dependiente denominada “calidad del sitio”, donde si el sitio cumple con las 18 tiene la máxima calidad, y la mínima si no cumple ninguna.

La información sobre los factores (FCE) que perciben estas 82 empresas como críticos para la comercialización digital, se obtuvo a través de encuestas a los gerentes comerciales o su equivalente, con preguntas cerradas, donde se presenta un listado de cada factor y una explicación de cada uno de ellos para que seleccionen los que consideran críticos; esta encuesta fue realizada telefónicamente, por email o personalmente.

Responden 39 empresas y el resto indica no tener interés, que

PYMES EXPORTADORAS

la persona no se encontraba, no tenía tiempo o no consideraban que pudieran brindar la información solicitada por políticas de confidencialidad de la empresa. Los FCE seleccionados de la literatura se agrupan, por criterio propio del investigador y para facilitar el análisis de los resultados, en las siguientes categorías: (1) Factores propios del sitio: seguridad del sitio, facilidad de uso, actualización constante, disponibilidad 24/7 a nivel global, existencia de medios electrónicos de pago; (2) Factores del cliente: orientación al cliente, publicidad personalizada, existencia de servicio posventa, tiempo de entrega; (3) Factores propios de la empresa: reputación de la empresa, experiencia/competencia (evaluada a través de la antigüedad de la empresa); (4) Factores de mercadeo y publicidad: monitoreo estadístico del movimiento del sitio, promoción y publicidad del sitio. Para el procesamiento de datos se utiliza la herramienta SPSS, tanto para la obtención de resultados descriptivos de tipo general, como para un análisis de regresión lineal múltiple (RLM), realizado para comprender el efecto de causalidad sobre las variables dependientes, agrupadas en una nueva variable denominada “Calidad del sitio” de comercialización, de las 7 variables independientes clasificatorias propias de la empresa, consideradas como importantes

en la literatura: ubicación geográfica, tipo de producto, cantidad de categorías de productos, antigüedad de la empresa, tamaño de la empresa (micro, pequeña, mediana o grande), origen del capital (nacional, extranjero o mixto; variable utilizada para valorar el grado de internacionalización de la empresa), además de sector económico1 (ICEX, 2012), el cual se incluye para ver si influye en los resultados del estudio.

ANÁLISIS DE RESULTADOS La figura 1(a) muestra la clasificación por tamaño de las 82 empresas exportadoras que conforman la población de estudio. La figura 1(b) muestra la conformación del parque empresarial exportador costarricense, según PROCOMER (2014). Las proporciones son semejantes en ambas, exceptuando las microempresas, concordante con lo anotado por Awa et al. (2015), que señalan que frecuentemente el tamaño de la empresa está asociado a una falta de capacidad para comprometer recursos, asignar infraestructuras de TIC a problemas estratégicos a largo plazo y de comprender su potencial; también a mayor tamaño más rápida la adopción del CE, y los beneficios obtenidos serán de mayor impacto en su desempeño (Frasquet et al., 2012).

3,7%

Micro (1 a 5 empleados)

37,8%

20,7%

20%

23%

Pequeña (6 a 25 empleados)

PYMES

Mediana (26 a 100 empleados)

37,8%

Grande (+ de 100 empleados)

Figura 1(a) - Empresas exportadoras encuestadas N=82

Micro

Grande

57%

Figura 1(b) - Población total de empresas exportadoras costarricenses

Fuente: PROCOMER, 2014.

Figura 1: Tamaño de las empresas encuestadas

1 Sector primario (ganadero, agrícola, pesquero, minero y forestal); sector secundario (industrial, energético, construcción); sector terciario (transportes, comunicaciones, comercial, sanitario, educativo, financiero y administración).

Vol.13, Núm.1, 2019 TEC Empresarial

23

PYMES EXPORTADORAS

Cuadro 2: Tipo de producto ofrecido por tamaño de las empresas. n=39 Micro

Pequeña

Mediana

Grande

100%

76%

81%

61%

12%

13%

19,5%

6%

13%

73%

Producto Industrial

15%

Producto Procesado

7%

Servicios

4%

Producto Fresco

6%

1%

Producto Artesanal

6%

6,5%

La antigüedad de inicio de las actividades comerciales virtuales se muestra en el cuadro 4. Una mayoría de empresas, independientemente de su tamaño, iniciaron actividades comerciales por Internet entre el 2005 y el 2009, y otro porcentaje significativo de pequeñas (41,7%) y medianas empresas (37,5%) lo hicieron entre el 2010 y el 2016.

Los tipos de productos comercializados por las mipymes se muestran en el cuadro 2. La mayoría exporta productos industriales, seguido de productos procesados y, en menor porcentaje, productos frescos y artesanales, en congruencia con lo analizado en la literatura, en donde se indica que ciertos productos influyen positivamente en la adopción del CE, mientras que otros −como los perecederos− dificultan su implementación.

Con respecto al tipo de CE que realizan, en el cuadro 3 se muestran los resultados por tamaño de empresa. El más implementado es el negocio a negocio (B2B), congruente con lo señalado por Ajmal, Yasin y Norman (2017), que indican

Cuadro 3: Modelo de Comercio Electrónico (CE) implementado por las empresas. N=39 Tamaño de Empresa

Total

Micro

Pequeña

Mediana

Grande

B2B

100%

91,7%

81,3%

70%

80,5%

B2C

0%

33,3%

81,3%

50%

53,7%

B2G

0%

16,7%

25%

30%

22,0%

Comercio Móvil

0%

0%

6,3%

40%

12,2%

24

TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

que es el primero en implementarse en 1992, seguido por el tipo negocio a consumidor (B2C) adoptado en el 2000, y que en este estudio solo las microempresas no lo han adoptado. Sigue el tipo negocio a gobierno (B2G), poco implementado por las empresas de estudio, acorde con Leitón (2017), quien señala que el Gobierno de Costa Rica trabaja con múltiples plataformas digitales para compras desde el año 2001, no unificadas a la fecha, lo que puede crear confusión y afectar especialmente a las mipymes. El comercio móvil es el menos implementado, debido posiblemente a lo nuevo de la incorporación de esta tecnología en el CE.

La antigüedad de las empresas mipymes se muestra en el cuadro 5, que muestra que un 82,4% de las mipymes tiene más de 10 años de creación, lo que es congruente con los resultados obtenidos por Lebendiker et al. (2015) para los emprendimientos costarricenses, que indican que las empresas más antiguas incorporan TIC en mayor proporción que las empresas en sus etapas iniciales o de creación reciente.

En el cuadro 6 se muestra el comportamiento de los FCE de acuerdo con el tamaño de la empresa, agrupados por porcentaje de empresas que seleccionaron cada uno. Los resultados obtenidos indican que las mipymes consideran críticos factores a un nivel congruente con la literatura analizada, lo que demuestra un nivel significativo de conocimiento del CE y sus implicaciones a nivel del sitio, del consumidor, de la empresa, del producto y de mercadeo y publicidad.

PYMES EXPORTADORAS

En el cuadro 7 se muestran los FCE a nivel general, mostrando que el factor que mayor proporción de empresas seleccionó (97,5%) fue el de la orientación al cliente, congruente con Rahimnia y Hassanzadeh (2013), quienes anotan la importancia de que todos los esfuerzos de mercadeo digital que realice la empresa deben orientarse a satisfacer al cliente e incrementar su lealtad, y de que el diseño y funcionalidad del sitio de CE debe crear confianza y satisfacer las demandas y necesidades de estos, con el fin de sumar posibilidades de que realicen la compra.

Cuadro 4: Año de creación de las actividades de CE. N=39 Micro

Pequeña

Mediana

Grande

100%

50,0%

56,3%

70%

55%

2005-2009

25%

2000-2004

8,3%

6,3%

10%

20%

2010-2016

41,7%

37,5%

20%

100%

100%

100%

100%

Cuadro 5: Antigüedad de las empresas encuestadas. N=39

La figura 2 muestra la frecuencia de cada una de las 18 funcionaTotal Total Micro Pequeña Mediana Grande lidades del sitio de CE analizadas Empresas MiPymes para las 82 empresas que realizan CE. Hay muchas variables que es11,0% 17,1% 13,4% 43,9% 49,0% 11 a 25 años 2,4% tán presentes en menos del 50% de las empresas, y ninguna variable está 26 a 50 años 23,9% 27,5% 3,7% 13,4% 12,2% presente en todas ellas, esto indica la prevalencia de una calidad media 18,3% 17,6% 1 a 10 años 1,2% 4,9% 4,9% 7,3% o pobre en los sitios de comercio, lo que incide en la pérdida de confianza de consumidores actuales y potencia7,3% 3,9% 51 a 99 años 2,4% 4,9% les (Ajmal et al., 2017; Safa e Ismail, 2013). Entre las funcionalidades que 1,2% 2% NS/NR* 1,2% menos implementaron las empresas y que han sido consideradas de gran *NS/NR (no sabe/no responde) importancia en la literatura, se encuentran (1) la sección de preguntas frecuentes (FAQ), considerada como son críticos para el crecimiento y éxito de las operaciones de indispensable para brindar una expeCE, y determinantes en la intención de regresar a comprar al riencia satisfactoria a la hora de realizar una compra, pues mismo sitio de CE (Aghdaie, Fathi y Piraman, 2011; Ajmal brinda retroalimentación a través de respuestas rápidas a preet al., 2017; Ramanathan, 2010; Safa e Ismail, 2013), aunguntas que han constituido dudas para una gran cantidad que congruente con la OMC (2016) que ubica los pagos en previa de compradores (Blake, Neuendorf y Valdiserri, 2005; línea y la seguridad y protección de los datos como un proRamanathan, 2010); (2) los medios electrónicos de pago y blema al que se enfrentan actualmente las Pymes −mayoría protocolos seguros https para la transferencia de datos, que influyen positivamente en la satisfacción de los consumidores, de empresas analizadas−; (3) las políticas de compra en

Vol.13, Núm.1, 2019 TEC Empresarial

25

PYMES EXPORTADORAS

Cuadro 6: Factores Críticos de Éxito percibidos, de acuerdo con el tamaño de la mipyme. n=39 % de Empresas Encuestadas + de 90% Micro

Factores del Cliente

Factores Propios del Sitio

Seguridad sitio

Pequeña

Mediana

(92%)

(100%)

Micro

Pequeña

Mediana

(100%)

(92%)

(87%)

Actualización constante

(100%)

(92%)

(81%)

Disponibilidad 24/7

(100%)

Medios electrónicos de pago

(100%)

Privacidad de la información

(100%)

(92%)

(94%)

Orientación al cliente

(100%)

(92%)

(100%)

(100%)

Tiempo de entrega

(100%)

Reputación empresa

(100%)

(69%)

Mediana

(50%)

(50%)

(62%)

(75%)

(94%)

(75%)

(81%)

(83%)

(94%)

Antigüedad empresa

(67%)

(69%)

(67%)

(87%)

Calidad productos

(75%)

(75%)

Precio productos

(75%)

Monitoreo estadístico

(75%)

Tipo de producto

Pequeña

(83%)

(100%)

(83%)

Servicio de posventa

Micro (50%)

Facilidad uso

Publicidad personalizada

Factores Propios de la empresa

Factores del Producto Factores de Mercadeo y Publicidad

- de 65%

Entre 65% y 90%

(100%)

Publicidad sitio

(50%)

(50%) (50%)

(69%)

(50%)

(69%)

(50%)

(62%)

(58%)

Cuadro 7: Valoración general dada por las empresas a los Factores Críticos de Éxito (FCE). n=3 Factores Propios del Sitio Seguridad sitio (95,0%) Facilidad uso (92,7%) Actualización (87,5%) constante Disponibilidad (95,0%) 24/7 Medios electrónicos (62,5%) de pago

Factores del Cliente

Factores del Producto

Factores de Mercadeo y Publicidad

Orientación al (97,5%) cliente

Reputación empresa

(92,5%)

Tipo de producto

(85,0%)

Monitoreo (72,5%) estadístico

Publicidad (70,0%) personalizada

Antigüedad empresa

(70,0%)

Calidad productos

(77,5%)

Publicidad (60,0%) sitio

Precio productos

(72,5%)

Servicio de (87,5%) posventa Tiempo de (82,5%) entrega

Privacidad de (95,0%) información

26

Factores Propios de la Empresa

TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

PYMES EXPORTADORAS

Figura 2: Frecuencia de cada una de las funcionalidades del sitio analizadas. N=82

el sitio, consideradas como un factor organizacional que debe estar claro para la implementación de actividades de CE (Safa e Ismail, 2013); y (4) el uso de dispositivos móviles para comprar en línea, considerado por PROCOMER (2017) una de las razones para el crecimiento del CE a nivel internacional.

El cuadro 8 muestra la calidad de los sitios de CE, que corresponde a la cantidad de funcionalidades presentes en cada uno de los sitios por tamaño de empresa. Se observa en esta figura que los sitios de CE de las microempresas cumplen con solamente 5 de las funcionalidades estudiadas, mientras que las pequeñas y medianas cumplen desde 3 funcionalidades (2,6% de empresas) hasta 17 (2,6% de empresas). Se concluye que la calidad de los sitios, para las mipymes encuestadas, es en general de calidad media o baja, pues los porcentajes mayores de empresas se presentan para aquellos sitios que cumplen de 7 a 13 de las funcionalidades. Ninguno de los sitios de las mipymes cumple con las 18 variables de estudio para este componente.

Los resultados obtenidos del análisis RLM se muestran en el cuadro 9, donde el coeficiente de determinación R 2 indica que no existe una relación significativa entre las variables analizadas.

Los resultados obtenidos para los coeficientes se muestran en el cuadro 10, para las 7 variables independientes analizadas en el análisis de RLM. Pese a que en su conjunto las 7 variables independientes analizadas explican muy poco la calidad del sitio de CE de la empresa (R2=0,10), conviene referirse a los coeficientes individuales más altos: • Ubicación geográfica (b1=-0,50): esta relación inversa

indica que la calidad del sitio de comercio se asocia con la ubicación de la empresa. Cuando esta se ubica en alguna de las provincias de la periferia de Costa Rica (Puntarenas, Guanacaste y Limón), la calidad será menor en comparación con aquellas que se ubican en las provincias centrales (San José, Alajuela y Cartago).

Vol.13, Núm.1, 2019 TEC Empresarial

27

PYMES EXPORTADORAS

• Número de categorías de productos (b4=0,41): la

cantidad de categorías de productos que una empresa ofrece a través de su sitio de CE se asocia de forma directa con la calidad del sitio (Rahimnia y Hassanzadeh, 2013; Safa y Ismail, 2013).

• Tamaño de la empresa (b6=0,68): esta variable fue

la que exhibió la relación más alta con la calidad del sitio de CE. Indica que cuanto mayor sea el tamaño de la empresa (medido por el número de empleados), mayor será la calidad el sitio de CE.

lidad de los sitios de CE es superior en aquellos negocios financiados parcial o totalmente con capital extranjero, en comparación con las empresas de capital completamente nacional.

La figura 3 muestra gráficamente los resultados obtenidos en el análisis de RLM. En este cuadro se muestran las 18 variables dependientes a la izquierda, y las 7 variables independientes a la derecha.

CONCLUSIONES

• Origen del capital (b7=0,40): la asociación positiva

Las tecnologías de la información y la comunicación (TIC), tales como el Internet, la comercialización a través de Internet, y en general los negocios electrónicos, pueden brindar a las mipymes oportunidades para competir a nivel Cuadro 8: Calidad del Sitio de CE por tamaño de empresa. N=82 global, impulsando de esta manera el mejoramiento de sus productos y procesos, y ampliando sus mercados. Sin Total Micro Pequeña Mediana Grande embargo, no es suficiente con incorporar la tecnología para que una mipyme 2,6% Cumplen 3 8,3% sea exitosa en estos procesos digitales, sino que se deben considerar los factores Cumplen 5 10,3% 100% 8,3% 12,5% analizados en este trabajo, e incorporar procesos para su implementación, segui7,7% Cumplen 6 8,3% 6,3% 10% miento y mejoramiento: (a) propios del sitio, (b) del cliente, (c) de la empresa, 12,8% Cumplen 7 16,7% 12,5% 10% (d) del producto, y (e) de mercadeo/publicidad. Los principales resultados ob10,3% Cumplen 8 8,3% 12,5% 10% tenidos indican que el comportamiento de los FCE para la comercialización di20,5% Cumplen 9 16,7% 25% 20% gital de las mipymes exportadoras costarricenses concuerda con los resultados 5,1% Cumplen 10 6,3% 10% obtenidos por otros autores. Asimismo, los procesos de mejoramiento de las 5,1% Cumplen 11 8,3% 10% actividades de CE deben considerar las particularidades de cada mipyme, 12,8% Cumplen 12 18,8% 20% pues las afectan de manera diferente.

Por ejemplo, una microempresa requie7,7% Cumplen 13 16,7% 10% re apoyo para nivelar las limitaciones que le impone su tamaño, mientras que 2,6% Cumplen 15 8,3% otras requieren apoyo para comprender e incorporar en sus procesos la publi2,6% Cumplen 17 6,3% cidad del sitio que no fue considerada por muchas empresas como FCE y que con el origen del capital de la empresa expresa que la ca-

100%

28

Total

100%

100%

TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

100%

100%

PYMES EXPORTADORAS

algunos investigadores consideran una actividad básica en la implementación de actividades de CE (Dutta et al., 2015; Mazandarani, 2010; Ngai y Wat, 2002), otros como un factor organizacional que genera confianza en el comprador, y otros como un factor para reducir costos en mercadeo (Afshar, Stephen, Alexander, Jahanshahi y Zhang, 2013). El tipo de modelo de CE que implementan las mipymes también es un factor importante en los resultados obtenidos, pues, aunque las mipymes implementan mayormente el tipo B2B, se mueven hacia modelos masivos y de rápido crecimiento como lo son el B2C y el comercio móvil (Chong, 2013), que requieren de una logística de calidad que garantice que los procesos posventa y los tiempos de entrega sean competitivos a nivel global −y acordes a lo esperado por los consumidores− si desean obtener los beneficios del CE (Ghobakhloo, Arias-Aranda y Benitez-Amado, 2011), lo que constituye un gran desafío tratándose de pymes (Molla, 2004). Adicionalmente, hay que fortalecer la percepción que tienen las mipymes de variables como calidad y precio, pues no está siendo considerada FCE por porcentajes significativos de estas variables y son factores que inciden en la reputación de la empresa, así como en la confianza y lealtad de los clientes (Sullivan y Kim, 2018), al igual que brindar recomendaciones del sitio a otros por parte de los consumidores (Nisar y Prabhakar, 2017). A nivel de políticas públicas, es importante que se tomen en cuenta los resultados obtenidos del MLR: (1) las empresas exportadoras ubicadas en provincias periféricas, fuera de la gran área metropolitana, muestran una cierta debilidad en cuanto a la calidad del sitio de comercialización digital que poseen; (2) las grandes empresas tienen una mayor fortaleza en cuanto a la calidad del sitio digital de comercialización y los beneficios recibidos tienen un mayor impacto en su desempeño (Ramanathan, Ramanathan y Hsiao, 2012), lo cual es congruente con su mayor poderío económico, razón para considerar un mayor apoyo político a las mipymes que mejore su capacidad y calidad de opciones de comercialización en Internet; (3) la cantidad de categorías de productos que ofrecen las empresas en sus procesos digitales de comercialización son una debilidad para las mipymes, y un factor importante a considerar, lo cual es congruente con lo obtenido por autores como Tenenhaus, Esposito, Chatelin y Lauro (2005), quienes consideran que un rango amplio de productos o servicios es un indicador de calidad del sitio a nivel de percepción de los consumidores, razón por la cual es importante apoyar y promover la formación de clústeres para efectos de comercialización digital,

Cuadro 9: Estadísticas de la regresión. N=82 Coeficiente de correlación múltiple

0,313821059

Coeficiente de determinación R^2

0,098483657

R^2 ajustado

0,002868287

Error típico

2,677866341

Observaciones

74

Cuadro 10: Valores de los coeficientes en la RLM. N=82 Variables

Coeficientes

Variable X 1: Provincia

-0,499557682

Variable X 2: Sector económico

0,005852722

Variable X 3: Tipo de producto

-0,062204753

Variable X 4: Cantidad de categorías

0,406193891

Variable X 5: Antigüedad de la empresa

-0,008587941

Variable X 6: Tamaño

0,682848922

Variable X 7: Origen del capital

0,403647579

Vol.13, Núm.1, 2019 TEC Empresarial

29

PYMES EXPORTADORAS

Del análisis se desprende una calidad media o pobre en la mayoría de los sitios. Los factores de éxito identificados reflejan un conocimiento de las actividades sustantivas de este tipo de comercialización por las mipymes exportadoras

b1=0,50

lo que daría fortaleza a las mipymes y les permitiría aumentar su competitividad a nivel global.

Ubicación Geográfica

LIMITACIONES Y RECOMENDACIONES

• Información de la empresa

b2=0,01

Sector Económico

b3=0,06

Tipo de Producto

• Catálogo de Productos • Descripción de Productos

• Políticas de privacidad • Más de un idioma • Medios electrónicos de pago • Más de una moneda • FAQ's • Chat en línea

Calidad del Sitio de Comercio Electrónico

R2=0,10

b4=0,41

Número de categorías de producto

• Buscador • HTTPS • Mapa de sitio

b5=0,01

Antigüedad de la empresa

b6=0,68

Tamaño de empresa

b7=0,40

Origen del Capital

• Dispositivos móviles • Solicitud de cotizaciones

CARACTERÍSTICAS DE LA EMPRESA

• Políticas de compra

• Base de datos de productos • Base de datos de clientes • Login para comprar

Figura 3: Representación gráfica de los resultados del análisis de la RLM. N=82

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TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

La principal limitación encontrada durante la investigación corresponde a la aplicación de la encuesta a las empresas identificadas.

El proceso fue difícil debido a que los encuestados dieron muchas excusas que resultaron en un bajo nivel de respuesta, tales como “ahora no puedo” y “que llame luego”, o interrumpían la encuesta indicando no poder continuar porque se presentó una emergencia, o solicitan que se les envíe por email y no contestan la encuesta por esta vía, que salen del país y que los llamen en 15 días y hasta en un mes, entre otras muchas excusas más. Esto tuvo como consecuencia que solamente 39 empresas contestaran la encuesta de las 82 identificadas, a pesar de que se insistió repetidamente para tratar de obtener los datos.

El CE continúa creciendo a nivel nacional e internacional, así como el grado de sofisticación tecnológica de las funciones asociadas a esta innovación tecnológica, lo que sustenta la importancia de aumentar los procesos de investigación en este campo.

PYMES EXPORTADORAS

Se recomiendan como áreas de investigación futura, relacionadas con las mipymes exportadoras costarricenses: (a) factores organizacionales y administrativos que inciden en las actividades de CE, y (b) beneficios de rendimiento e innovación percibidos como recibidos de las actividades de CE. Referencias Bibliográficas: Afshar, A., Stephen, J., Alexander, X., Jahanshahi, A. y Zhang, S. (2013).

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Vol.13, Núm.1, 2019 TEC Empresarial

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PYMES EXPORTADORAS

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Cuadro 1: Factores críticos para el éxito del comercio electrónico (CE) Factores y autores que lo soportan

Descripción

La satisfacción del cliente con el servicio recibido

Incluye medir la opinión del cliente durante todo el ciclo de la experiencia de compra: recuperar información del pedido, el pago, factura y servicios posventa (como asistencia técnica, reclamos, reembolsos y devoluciones). Además, posibilidad de plantear problemas y recibir respuestas satisfactorias en un tiempo razonable. Incluye facilidades para realizar la gestión y de soporte en caso de necesitarlo; así como de recibir el producto correcto y acorde con lo posteado en el sitio web. Los resultados obtenidos muestran que una mayor satisfacción electrónica resulta en un mayor gasto del consumidor a través del CE.

(Molla y Licker, 2001) (Ramanathan, 2010) (Nisar y Prabhakar, 2017) (Safa y Ismail, 2013)

Facilidad de uso

(Safa y Ismail, 2013) (Rahimnia y Hassanzadeh, 2013) (Liébana-Cabanillas et al., 2017) (Ajmal, Yasin y Norman, 2017)

Se basa en la simplificación del proceso de búsqueda del bien de interés, la facilidad para realizar el pedido y el pago. Afecta la confianza en las compras en línea, considerada como la creencia de que usar un sistema en particular debe ser sin dificultad ni esfuerzo, y que es preferible utilizar sitios web con los que sea más fácil trabajar. Es especialmente importante para que consumidores que se inician en las compras digitales puedan superar la barrera tecnológica y concretar sus compras, así como para sitios de CE que incorporan posibilidad de acceso a través de dispositivos móviles.

Orientación al cliente

Un sitio web orientado al cliente apoya la creación de satisfacción en los consumidores a la hora de realizar las compras en línea, atiende sus necesidades, minimiza los riesgos percibidos, e incrementa las posibilidades de éxito de las actividades comerciales en línea.

Las características y atributos de los sitios de CE dado que influyen en el uso y la satisfacción de los consumidores

Incluye la información de la empresa en el sitio, catálogo de productos y su descripción, políticas de venta, políticas de privacidad, acceso en varios idiomas, medios electrónicos de pago, compras en varias monedas, preguntas frecuentes (FAQ), buscador de información, chat en línea, protocolos seguros de transferencia de datos (https), mapa del sitio, acceso con dispositivos móviles, posibilidad de solicitar cotizaciones, inventario de productos en tiempo real, base de datos de clientes, login para ingresar, etc. Entre más factores se incluyan en un sitio de CE, más satisfechos estarán sus usuarios, tendrán más confianza en la empresa y realizarán más transacciones.

(Safa y Ismail, 2013) (Rahimnia y Hassanzadeh, 2013)

(Molla y Licker, 2001) (Ramanathan, 2010) (Ajmal, Yasin, y Norman, 2017) (Sullivan y Kim, 2018)

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TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

PYMES EXPORTADORAS

Factores y autores que lo soportan

Descripción

La satisfacción con la compra y entrega del producto o servicio

Significa satisfacción con los procesos y sistemas utilizados para entregar lo adquirido, procesos de seguimiento, comentarios, calculadoras, convertidor de moneda y seguimiento de pedidos a través de toda la transacción. Genera confianza en el sitio y en la empresa, y fomenta su lealtad.

(Molla y Licker, 2001)

La calidad del contenido del sitio (Molla y Licker, 2001) (Safa y Ismail, 2013) (Rahimnia y Hassanzadeh, 2013) (Ajmal, Yasin, y Norman, 2017)

Se refiere a la información y la manera en que esta se presenta en el sitio de comercio (cantidad, calidad, desplazamientos, estructura lógica, legibilidad, técnicas de navegación, etc.). Es importante para una efectiva comercialización electrónica y para el desarrollo de confianza en el comercio digital. Implica que las descripciones de los productos deben ser completas, personalizadas, relevantes, fáciles de entender, precisas y publicarse con precisión en el sitio.

El uso que se hace del sitio de CE

Medido a través de visitas y hits (interacciones en el sitio web que se procesan para su análisis). Mide el comportamiento de los consumidores en el sitio de CE, y puede ser un indicador de la cuota de mercado digital que posee la empresa.

La confianza en el sistema de CE

Medida a través de la seguridad del sitio y la privacidad/confidencialidad de los datos aportados por el consumidor. La seguridad del sitio se considera un predictor importante de la percepción por el consumidor, de la seguridad financiera de la transacción, e incide en el grado de satisfacción del cliente. La privacidad/confidencialidad es una gran preocupación para el consumidor pues involucra el envío en línea de información privada.

(Molla y Licker, 2001) (Rahimnia y Hassanzadeh, 2013)

(Molla y Licker, 2001) (Safa y Ismail, 2013) (S. Kim y Park, 2012)

Precio del producto / Precios comparables

(Ramanathan, 2010) (S. Kim y Park, 2012) (Ajmal, Yasin, y Norman, 2017)

El proceso de pago (Ramanathan, 2010) (Safa y Ismail, 2013)

La entrega a tiempo (Ramanathan, 2010) (Safa y Ismail, 2013)

Disponibilidad 24/7 a nivel global (Safa y Ismail, 2013) (Ajmal, Yasin, y Norman, 2017)

Tipo de producto

(Rahimnia y Hassanzadeh, 2013) (Frasquet et al., 2012)

El precio del producto es uno de los factores que los consumidores toman en cuenta para evaluar el riesgo financiero involucrado en una compra por medios digitales, y es importante para generar confianza. La percepción de “precios comparables” se refiere a productos con una misma calidad al menor precio posible y podría alterar significativamente la lealtad de los clientes: la percepción de un precio bajo podría mejorar la lealtad de los clientes, mientras que la percepción de un precio alto podría alejar a los clientes. Tienen un efecto directo y proporcional en la satisfacción general del cliente y su intención de regresar a comprar al mismo sitio de CE. Los métodos de pago pueden afectar la confianza del consumidor a la hora de comprar en línea. Un proceso de pago seguro, con buena privacidad, es visto favorablemente por los clientes.

Corresponde a una evaluación del cumplimiento del vendedor en línea. Se refiere a que el producto promocionado en el sitio debe estar disponible en inventario, y ser entregado en el tiempo prometido. Evaluado negativamente por los consumidores afecta la confianza del consumidor en las compras en línea. Es evaluado positivamente cuando los clientes perciben un rendimiento de entrega y logística eficiente.

Genera estabilidad y permite realizar compras independientemente del tiempo y distancia; creando confianza en el sitio de CE. Se refuerza proporcionando email de contacto, acceso telefónico 24/7, así como un servicio de chat en línea. Es parte de la accesibilidad del sitio, garantizada también a través de la calidad del sitio.

La adopción del CE en una empresa se afecta por el tipo de bien que se comercializa.

Los productos electrónicos, de decoración, comercio especializado y grandes almacenes influyen positivamente en el beneficio obtenido y la rentabilidad. Minoristas del sector de la alimentación presentan un comportamiento contrario, lo que puede estar relacionado con la característica perecedera del bien y el grado de dificultad para almacenarlo y transportarlo. El tipo de producto es importante y cada tipo debería tener un comentario experto o una recomendación.

Vol.13, Núm.1, 2019 TEC Empresarial

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PYMES EXPORTADORAS

Factores y autores que lo soportan

Descripción

Rango de servicios o productos

Un rango amplio de productos o servicios ofrecidos en el sitio es un indicador de calidad, a nivel de percepción del consumidor. La cantidad de categorías es un factor asociado con el éxito en la adopción del CE, y entre más categorías se comercialicen, más confianza en la empresa se genera.

Tamaño de la empresa

El tamaño de la empresa es otro determinante importante para la implementación exitosa del CE. A medida que aumenta el número de empleados, la compañía tiene mejor y mayor capacidad de adoptar tecnologías innovadoras como el CE, más recursos para implementar el CE, lograr fácilmente economías de escala, aceptar y asumir el riesgo de una posible falla, y un mayor poder de negociación.

(Safa y Ismail, 2013) (Rahimnia y Hassanzadeh, 2013)

(S. Kim y Park, 2012) (Frasquet et al., 2012)

Promoción y publicidad del sitio (Wu, Gide y Jewell, 2014) (Rahimnia y Hassanzadeh, 2013)

Publicidad personalizada, basada en perfiles de clientes (Safa y Ismail, 2013) (Liébana-Cabanillas et al., 2017)

Reputación de la empresa (Safa y Ismail, 2013) (S. Kim y Park, 2012) (Sullivan y Kim, 2018)

Involucra una estrategia efectiva y un plan efectivo de mercadotecnia del CE. El desempeño del CE mejora como resultado de una conciencia expresa sobre la necesidad de publicitar el sitio; a través del diseño y la información misma que se despliegue en el sitio de CE. Incluye el boca a boca en redes sociales y un incremento en el uso de dispositivos móviles, para que mayor cantidad de consumidores se incorporen al uso del CE. Incrementa la confianza en la compra en línea.

Es la medida en que un comprador cree que un proveedor es honesto y está preocupado por sus clientes. Es una manera de generar confianza, junto con la marca, y las experiencias positivas de compras previas. Constituye un activo, es una de las principales −y más efectivas− fuentes para crear e incrementar la confianza en el comprador. Requiere que la empresa realice inversiones de recursos a largo plazo, mucho esfuerzo y un enfoque en las relaciones con los clientes.

La antigüedad es importante en el éxito del CE pues está relacionada directamente con la cantidad de personal con la experiencia y experticia necesarias para el desarrollo de estas actividades. Es congruente con los emprendimientos costarricenses, que indican que las empresas más antiguas incorporan TIC en mayor proporción que las empresas en sus etapas iniciales o de creación reciente.

Experiencia/ Competencia (antigüedad de la empresa) (Safa y Ismail, 2013) (Lebendiker et al., 2015)

Es importante en la valoración del consumidor, ya que mantener consumidores existentes cuesta menos tiempo y esfuerzo que adquirir otros nuevos. Ofrecer productos de alta calidad percibida es crucial en un ambiente de CE, donde se deben realizar acciones para reforzar la lealtad, de manera que continúen realizando compras en el sitio de CE y den buenas recomendaciones sobre este.

Calidad del producto

(Sullivan y Kim, 2018) (Nisar y Prabhakar, 2017)

Ubicación geográfica y grado de internacionalización (Frasquet et al., 2012)

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La ubicación se considera importante debido a la complejidad de la adopción del CE, y se relaciona con la facilidad de acceso a personal capacitado, asistencia técnica y servicios de calidad en redes y telecomunicaciones. El grado de internacionalización se ha analizado en la literatura para identificar si influye en la decisión de adoptar el CE, con resultados negativos.

TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

AUDITORÍA FINANCIERA

UNA PROPUESTA METODOLÓGICA PARA ESTABLECER NIVELES DE MATERIALIDAD EN RESPUESTA A LOS RIESGOS DE ERRORES IMPORTANTES EN LOS ESTADOS FINANCIEROS

A methodological proposal for establishing materiality levels in response to the risks of material errors in the financial statements

Tec Empresarial, Enero - Abril, 2019 Vol 13 Núm 1 / p. 35 - 52

Eduardo Sosa Mora esossa@itcr.ac.cr eduardo.sosamora@ucr.acr.cr Máster en Evaluación de Programas y Proyectos de Desarrollo por la Universidad de Costa Rica. Auditor y consultor independiente. Profesor del Instituto Tecnológico de Costa Rica y de la Universidad de Costa Rica.

• Recepción del artículo: 8 de diciembre, 2016.

• Aprobación del artículo: 18 de enero, 2018.

ABSTRACT In order to issue an opinion on the compliance of the financial statements of an entity with International Financial Reporting Standards (IFRS), the auditor must obtain reasonable assurance that such statements are free of material inaccuracies. However, the risk of reaching that conclusion when the financial statements are really distorted by material misstatement is always present. Therefore, the auditor must manage audit risk to carry it a reasonably

low level, by reducing the risk of detection. A mechanism that helps to achieve this goal is to establish levels of materiality for the financial statements for some sections and elements of these statements. This article summarizes the main conceptual foundations of audit risk and presents a methodological proposal to establish levels of materiality in response to the risks of material misstatements in the financial statements with the support of an illustrative case.

Keywords: audit, financial statements, materiality, audit risk, inherent risk, control risk, risk of material inaccuracy, detection risk, tolerable error.

RESUMEN Para poder emitir una opinión respecto a la conformidad de los estados financieros de una entidad con las Normas Internacionales de Información Financiera (NIIF), el auditor debe obtener razonable seguridad de que dichos estados están libres de incorrecciones de importancia relativa. No obstante, siempre está presente el riesgo de auditoría que consiste en que el auditor llegue a esa conclusión cuando realmente los estados financieros están distorsionados por incorrecciones materiales. Ello impone al auditor el deber de gestionar el riesgo de auditoría para llevarlo a un nivel razonablemente bajo

mediante la reducción del riesgo de detección. Un mecanismo que ayuda a lograr este propósito es el establecimiento de niveles de materialidad para los estados financieros como un todo, para determinadas secciones y para las partidas de estos. En este artículo se exponen de manera resumida los principales fundamentos conceptuales del riesgo de auditoría y se presenta una propuesta metodológica para establecer niveles de materialidad, en respuesta a los riesgos de incorrecciones materiales en los estados financieros, con el apoyo de un caso ilustrativo.

Palabras Clave: auditoría, estados financieros, materialidad, riesgo de auditoría, riesgo inherente, riesgo de control, riesgo de incorrección material, riesgo de detección, error tolerable.

Vol.13, Núm.1, 2019 TEC Empresarial

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AUDITORÍA FINANCIERA

INTRODUCCIÓN La auditoría cumple una importante función en el mundo actual porque, al expresar opinión sobre la razonabilidad de los estados financieros de las empresas, los auditores contribuyen a aumentar la confianza de accionistas, inversionistas, prestamistas y otros agentes económicos en esos estados, de manera que estos les puedan ser útiles para tomar decisiones.

Para poder expresar una opinión sobre la conformidad de los estados financieros con el marco de información financiera aplicable, el auditor debe obtener razonable seguridad de que dichos estados están libres de errores de importancia relativa. Debido a la naturaleza de la auditoría, siempre existe el riesgo de concluir que los estados financieros están libres de esas incorrecciones y expresar una opinión limpia, cuando en realidad esos estados sí están distorsionados por representaciones erróneas significativas. Esto es lo que se conoce como riesgo de auditoría.

Si bien, es imposible eliminar el riesgo de auditoría, los auditores deben reducirlo a un nivel adecuadamente bajo.

Para ello, identifican y valoran los riesgos de que existan incorrecciones materiales en los estados financieros y diseñan respuestas a esos riesgos para minimizar la probabilidad de que tales errores –de existir− no sean detectados por los procedimientos de auditoría. Un mecanismo muy útil para lograr esto último es establecer umbrales de materialidad para los estados financieros, para secciones y para partidas de estos, que al indicar montos máximos de error aceptable contribuyen a evitar que el importe total de las incorrecciones materiales detectadas y no detectadas afecte la razonabilidad de esos estados.

METODOLOGÍA La investigación objeto de este artículo es de tipo cualitativo. Consiste en una revisión de la literatura y en la presentación de una propuesta metodológica con el apoyo de un caso ilustrativo.

En este artículo se exponen −de manera resumida− los principales fundamentos conceptuales del riesgo de auditoría

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TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

a partir de una revisión de la literatura que proporciona su marco de referencia conceptual (Gutiérrez y Maz, s.f.). Partiendo de ese marco conceptual, se formula una propuesta metodológica para establecer la materialidad en términos monetarios en los estados financieros, a partir de los niveles evaluados del riesgo de incorrección material y con el apoyo de un caso desarrollado a partir de una situación real.

Los nombres de la firma de auditores independientes y de la empresa del caso, así como la descripción de su giro de negocio y las cifras contables, han sido modificados para guardar la confidencialidad.

REVISIÓN DE LITERATURA La confianza en los estados financieros y el auditor independiente En la compleja sociedad moderna, caracterizada por la globalización económica y por el vertiginoso desarrollo de las tecnologías de la información, los agentes económicos deben confiar cada vez más en los estados financieros que emiten las compañías para apoyar la toma de decisiones.

El fenómeno de la globalización ha adquirido tales dimensiones que ha sido inevitable la emisión y la adopción, en mayoría de países, de un conjunto uniforme de estándares

AUDITORÍA FINANCIERA

internacionales (las Normas Internacionales de Información Financiera −NIIF−) para regular y uniformar los procesos de reconocimiento, medición, presentación y revelación de la información financiera de las compañías, y con esto facilitar que los diferentes usuarios dispongan de información financiera sobre distintas compañías, independientemente de donde estén localizadas. La normativa contable es ahora una normativa global que se ajusta a las necesidades del entorno económico internacional.

De conformidad con la Norma Internacional de Contabilidad No. 1 –NIC 1− (IASB, 2011), los estados financieros son una representación estructurada de la situación financiera y del rendimiento financiero de una entidad que tienen como propósito proporcionar información acerca de la situación financiera, del rendimiento financiero y de los flujos de efectivo a una amplia variedad de usuarios, quienes usualmente no están en condiciones de exigir informes a la medida de sus necesidades específicas. De aquí la relevancia de estos informes financieros en la dinámica economía moderna.

Para fundamentar la toma de decisiones en la información que proporcionan los estados financieros, los usuarios necesitan tener seguridad de que estos representan razonablemente la situación financiera, el rendimiento financiero, los cambios en el patrimonio y los flujos de efectivo de una entidad, acorde con las NIIF. Es aquí donde la función de auditoría de los estados financieros adquiere relevancia porque esta actividad es la que, precisamente según la Norma Internacional de Auditoría 200 −NIA 200− (IFAC, 2011), permite aumentar el grado de confianza de los usuarios en los estados financieros, mediante la expresión de una opinión del auditor respecto a si dichos estados han sido preparados, en todos los aspectos sustanciales, en conformidad con ese marco de información financiera.

Acorde con la misma norma, para estar en condiciones de expresar tal opinión, el auditor debe obtener evidencia suficiente y adecuada que le proporcione razonable seguridad de que los estados financieros están libres de incorrecciones materiales, debidas ya sea al fraude o al error.

Para lograr ese objetivo, el auditor identifica y valora los riesgos de que existan incorrecciones materiales en los estados financieros, mediante el conocimiento de la entidad, su entorno y su control interno. Asimismo, obtiene evidencia adecuada y suficiente por medio del diseño y la ejecución de procedimientos apropiados en respuesta a los riesgos evaluados (IFAC, 2011). Esto incluye la planificación y ejecución de procedimientos sustantivos para comprobar si las representaciones de los estados financieros se ajustan a los requerimientos establecidos en las NIIF.

El riesgo de auditoría El auditor debe obtener un nivel razonable de seguridad de que los estados financieros examinados están libres de incorrecciones materiales, no una seguridad absoluta porque eso es imposible, debido a que existen limitaciones inherentes a la auditoría, como la naturaleza de la información financiera y de los procedimientos que realiza el auditor, lo mismo que restricciones en cuanto a tiempo y costo, en virtud de las cuales la evidencia de auditoría es más de naturaleza persuasiva que concluyente (NIA 500, IFAC, 2011).

Existe el riesgo de que el auditor concluya que los estados financieros examinados están exentos de representaciones erróneas significativas, cuando en realidad sí están distorsionados por incorrecciones materiales, es decir, existe el riesgo de que el auditor exprese una opinión limpia sobre tales estados financieros, cuando debió haber expresado una opinión desfavorable (negativa), o una con salvedades. Esto es lo que la NIA 200 (IFAC, 2011) define como riesgo de auditoría.

En este artículo se exponen de manera resumida los principales fundamentos conceptuales del riesgo de auditoría y se presenta una propuesta metodológica para establecer niveles de materialidad, en respuesta a los riesgos de incorrecciones materiales en los estados financieros

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El riesgo de auditoría, a su vez, está en función del riesgo de incorrección material y del riesgo de detección. El primero es responsabilidad de la entidad, pero el auditor debe valorarlo, mientras que el segundo sí está bajo el control y la responsabilidad del auditor.

El riesgo de incorrección material, de acuerdo con la NIA 200 (IFAC, 2011), es el riesgo de que los estados financieros contengan errores significativos antes de la ejecución de la auditoría y es el resultado de dos componentes, que son el riesgo inherente y el riesgo de control. El primero es la susceptibilidad de una partida, aseveración o grupo de transacciones a la presencia de errores materiales antes de considerar los respectivos controles, mientras que el segundo consiste en la posibilidad de que el sistema de control interno no permita prevenir, detectar y corregir oportunamente cualesquiera incorrecciones materiales en una aseveración, tipo de transacción, saldo o revelación de información.

El riesgo inherente está determinado por aspectos tales como el volumen transaccional, la naturaleza de la partida, la complejidad de los cálculos y registros contables para obtener su saldo y la presencia de elementos de índole subjetiva, como el juicio y las hipótesis de la dirección para realizar estimaciones contables como las pérdidas por incobrabilidad de la cartera, deterioro de los inventarios y deterioro del valor de los activos en general.

Por su parte, el riesgo de control está en función de la eficacia del sistema de control establecido para prevenir, detectar y corregir oportunamente incorrecciones que por sí solas, o en combinación con otras, podrían llegar a ser materiales.

El riesgo inherente y el riesgo de control, determinantes del riesgo de incorrección material, están estrechamente relacionados porque si un alto nivel de riesgo inherente en una partida es mitigado con un adecuado sistema de control interno, como resultado se obtendrá un bajo o moderado riesgo de incorrección material. En el otro extremo, la posible presencia de incorrecciones materiales debido a un alto nivel de riesgo inherente en una partida se potencia aún más ante la presencia de un alto riesgo de control, debido precisamente a la inexistencia de adecuados procedimientos que neutralicen el riesgo inherente.

En esta línea de pensamiento, Mercado (2010) visualiza gráficamente la relación entre el riesgo inherente y el riesgo de control como una matriz:

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TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

RIESGO DE CONTROL

AUDITORÍA FINANCIERA

4

Bajo, Alto

Alto, Alto

Bajo, Bajo

Alto, Bajo

3 2 1

1

2

3

4

RIESGO INHERENTE

En el extremo inferior izquierdo se tiene una combinación de un bajo grado de riesgo inherente y un bajo riesgo de control, lo que redunda en un nivel bajo de riesgo de incorrección material. Al ejecutar la auditoría, las partidas que presenten esta combinación de riesgos podrían ser auditadas aplicando pruebas de controles y pruebas analíticas sustantivas.

En el extremo superior izquierdo se presenta la combinación de bajo riesgo inherente y alto riesgo de control. Como el riesgo de control es alto para estas partidas, eso significa que existen deficiencias significativas, ya sea en el diseño o en la operación del sistema de control interno, o bien, que los controles son inexistentes. Debido a esto, los auditores, al examinar estas partidas, no confían en el control interno y realizan procedimientos sustantivos de nivel básico debido al bajo nivel de riesgo inherente.

En la esquina inferior derecha se ubica la combinación alto riesgo inherente-bajo riesgo de control. Debido a la efectividad de los controles establecidos para mitigar el alto riesgo inherente, el auditor puede aplicar un enfoque combinado de pruebas de cumplimiento con pruebas sustantivas al examinar los saldos de las partidas que estén dentro de esta combinación de riesgos.

Por último, el nivel más crítico desde el punto de vista de auditoría se ubica en la esquina superior derecha, donde se combinan altos niveles de riesgo inherente y de control, que se traducen en niveles críticos de riesgo de incorrección material. Para las partidas que presenten esta condición, se requiere adoptar un enfoque de auditoría orientado a la ejecución de pruebas sustantivas de detalle con alcance amplio.

AUDITORÍA FINANCIERA

Variables independientes

Quintanar (1985), Arens, Elder y Breasley (2007 y Whittington y Pany (2006) coinciden en que la relación entre el riesgo inherente y el riesgo de control es multiplicativa. Esto significa que, entre más alto sea el riesgo de control, se propician las condiciones para potenciar más la probabilidad de que existan incorrecciones materiales en los saldos de las partidas con alto riesgo inherente. De hecho, según esos autores, la relación entre los tres componentes del riesgo de auditoría es de naturaleza multiplicativa y puede ser representada como:

RA = RI X RC X RD En donde:

• RA: Riesgo de auditoría • RI: Riesgo inherente • RC: Riesgo de control • RD: Riesgo de detección El riesgo de detección es la probabilidad de que los procedimientos de auditoría aplicados no detecten incorrecciones que sean materiales, tanto de manera individual como de manera agregada con otras incorrecciones. Este riesgo depende de la eficacia de los procedimientos de auditoría diseñados, así como de su correcta aplicación por el auditor y está influido por factores como la adecuada planificación de la auditoría, la apropiada designación del equipo de auditoría, la correcta y oportuna supervisión de éste y la aplicación del escepticismo profesional (NIA 200, IFAC, 2011).

El riesgo de detección, a su vez, está compuesto por el riesgo de muestreo y el riesgo ajeno al muestreo, según la NIA 530 (IFAC, 2011). El primero es el riesgo de que una conclusión del auditor a partir de una muestra pueda diferir de la que habría obtenido aplicando el mismo procedimiento de auditoria a toda una población, mientras que el segundo tiene su origen en razones ajenas al muestreo, como, por ejemplo, la aplicación incorrecta de procedimientos de auditoría, la ejecución de procedimientos inadecuados, la interpretación incorrecta de la evidencia, la falta de reconocimiento de una incorrección material, la supervisión insuficiente del personal, entre otros factores.

La composición del riesgo de auditoría se ilustra de manera resumida en la figura 1.

El auditor podrá alcanzar un nivel razonable de seguridad de que los estados financieros están exentos de incorrecciones materiales cuando logre reducir a un nivel aceptablemente bajo el riesgo de auditoría, por medio de la obtención de la evidencia suficiente y adecuada. Para ello, requiere identificar y valorar la presencia de factores de riesgo inherente y de riesgo de control, tanto en los estados financieros en su conjunto, como en partidas y aseveraciones específicas; además, debe planificar y ejecutar procedimientos de auditoría para reducir el riesgo de detección.

Esto significa que el auditor administra el riesgo de auditoría mediante la reducción del riesgo de detección, de manera que el nivel aceptable de riesgo de detección es inversamente proporcional a los riesgos evaluados de incorrección material en los saldos de las diferentes partidas de los estados financieros.

En la práctica, para aquellas partidas respecto de las que se haya calificado más alto el riesgo de incorrección material, el auditor debe planear y aplicar procedimientos específicos de auditoría más efectivos, detallados y exhaustivos para obtener evidencia de auditoría más convincente, precisamente para contrarrestar los posibles efectos del riesgo de incorrección material sobre su opinión sobre estados financieros. No obstante, en vista de las limitaciones propias de la naturaleza de la

Riesgo de incorrección material Riesgo de Auditoría

Riesgo inherente

Riesgo de control

Riesgo de muestreo Riesgo de detección

Riesgo ajeno al muestreo

Figura 1: Composición del riesgo de auditoría

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AUDITORÍA FINANCIERA

Riesgo de detección • Identificar • Valorar

• Aplicar procedimientos sustantivos adecuados para reducirlo

- Riesgo inherente - Riesgo control

• Reducir a un nivel razonablemente bajo el

Riesgo de incorrección material

Riesgo de auditoría

Figura 2: Estrategia general para reducir el riesgo de auditoría

Riesgo de auditoría

Riesgo de incorrección material

Riesgo de incorrección material

Riesgo inherente

Riesgo de control

Susceptibilidad de afirmación o saldo a errores materiales

Inexistencia o ineficacia del sistema de control interno (SCI)

Cálculos y registros contables complejos

SCI no previene, detecta ni corrige oportunamente incorrecciones materiales

Estimaciones contables, criterio y juicio profesional Incertidumbres

Debilidades significativas en diseño u operación del SCI

Alto volúmen transacciones

Procedimientos de auditoría no detectan incorrecciones materiales

Figura 3: Resumen de los elementos componentes del riesgo de auditoría

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TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

Riesgo de muestreo

Riesgo no asociado al muestreo

AUDITORÍA FINANCIERA

Si bien, es imposible eliminar el riesgo de auditoría, los auditores deben reducirlo a un nivel adecuadamente bajo

auditoría, el riesgo de detección puede reducirse sustancialmente, pero no es posible eliminarlo del todo.

En la figura 2 se ilustra la estrategia general para reducir el riesgo de auditoría y en la figura 3 se presenta un resumen de los elementos componentes del riesgo de auditoría.

Riesgo de auditoría, materialidad y error tolerable Un procedimiento que se utiliza en auditoria para responder a los riesgos de incorrecciones materiales consiste en establecer los niveles de materialidad para los estados financieros en conjunto, lo mismo que para cada una de las partidas de estos.

Acorde con la NIA 320 (IFAC, 2011), las incorrecciones se califican como materiales si razonablemente se puede prever que estas –ya sea en forma individual o agregada con otras incorrecciones− influyan en las decisiones económicas que los usuarios toman basándose en los estados financieros.

Señala esta norma que los juicios sobre la importancia relativa se realizan teniendo en consideración las circunstancias en que ocurren y están condicionados por la naturaleza y por la magnitud de una incorrección, o bien por la combinación de ambos factores.

Desde una perspectiva más práctica, para Mendoza (2009), la materialidad consiste en establecer una medida de tolerancia a errores o desviaciones que puedan existir y no sean detectados por la auditoría, con el fin de minimizar el riesgo de expresar una opinión sin salvedad sobre estos estados financieros que contienen errores importantes.

El auditor realiza valoraciones acerca de las magnitudes de las incorrecciones que deberían considerarse como materiales, durante las etapas de planificación y de ejecución de la auditoría (NIA 320, IFAC, 2011). En ambas fases, el auditor formula juicios acerca de la materialidad que le sirven para establecer la naturaleza, la oportunidad y el alcance de los procedimientos para la valoración del riesgo, para identificar riesgos de incorrección material y para determinar la naturaleza,

la oportunidad y la extensión de los procedimientos de auditoría que deberá ejecutar posteriormente. Durante la ejecución de la auditoría, esos juicios también le sirven al auditor para evaluar el efecto de las representaciones erróneas no corregidas al formarse su opinión sobre los estados financieros.

Siguiendo lo que señala la NIA 320 (IFAC, 2011), la determinación de la importancia relativa es un asunto que requiere de la aplicación del juicio profesional por parte el auditor en la valoración de diversos factores cuantitativos y cualitativos. Para efectos prácticos, normalmente el ejercicio de ese juicio profesional finalmente se resume en la aplicación de un porcentaje a una referencia seleccionada para establecer la materialidad para los estados financieros en su conjunto. Así, por ejemplo, el auditor puede seleccionar el total de activos, el total patrimonio, o bien, las ventas netas como referentes y aplicarles un determinado porcentaje para establecer la materialidad global para los estados financieros como un todo. En el cuadro 1 se presentan varios ejemplos de determinación de la materialidad para los estados financieros en conjunto.

La selección de la referencia y del porcentaje por aplicar es un asunto de criterio profesional, basado en la experiencia en la ejecución de otras auditorías de compañías similares y en la apreciación sobre las valoraciones sobre la importancia relativa que podrían formular diferentes usuarios de la información financiera, entre otros criterios. No existen recetas para esto.

Cuadro 1: Ejemplos ilustrativos del cálculo de la materialidad al nivel de estados financieros

Referente

Saldo según estados financieros (millones de colones)

Porcentaje

Monto Materialidad nivel de estados financieros

Activo Total

1500

3%

45,0

Patrimonio

400

12%

48,0

Ventas netas

800

0.5%

40,0

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41

AUDITORÍA FINANCIERA

Según a NIA 320 (IFAC, 2011), la materialidad para la fase de ejecución de la auditoría consiste en el importe o en los importes que el auditor establece, por debajo de la importancia relativa establecida para los estados financieros en su conjunto, con el fin de reducir hasta un nivel adecuadamente bajo la probabilidad de que la suma de las representaciones erróneas no corregidas y las no detectadas por el auditor supere precisamente el monto de la materialidad definida para los estados financieros en conjunto.

Siguiendo las ilustraciones del cuadro 1, el nivel de materialidad para la ejecución de la auditoría deberá ser ubicado en una cifra inferior a 45, 48 o 40 millones de colones, dependiendo de cuál sea el referente utilizado, de tal manera que la suma de las representaciones erróneas no corregidas no deberá exceder de esas cifras.

Si la suma de las incorrecciones acumuladas identificadas durante la ejecución de la auditoría se aproxima a la importancia relativa determinada siguiendo el procedimiento descrito, puede existir un nivel de riesgo superior al nivel aceptablemente bajo de que las posibles incorrecciones no detectadas más las incorrecciones acumuladas durante la auditoría, en conjunto, superen el importe de la materialidad de los estados financieros.

Esto obedece a que podrían existir incorrecciones no detectadas derivadas del riesgo de detección.

De la misma manera, durante la ejecución de la auditoría se establecen niveles de importancia relativa para determinados

saldos, cuentas o tipos de transacciones, también con el fin de reducir a un nivel razonablemente bajo la probabilidad de que la suma de las representaciones erróneas no corregidas y las no detectadas en esos saldos, cuentas o tipos determinados de transacciones, supere el respectivo nivel de importancia relativa.

Algunos auditores establecen niveles de materialidad para cada estado financiero y para sus diferentes secciones. Por ejemplo, se podría establecer la materialidad del estado de situación financiera en un 4% de los activos totales y la del estado de resultado integral en un 10% de la utilidad antes de impuestos. Asimismo, pueden definirse niveles de materialidad para el activo corriente, para el pasivo corriente y para el pasivo total.

Finalmente, el auditor establece importes de materialidad para cada partida de los estados financieros, con el fin de asegurar que la suma de las representaciones erróneas identificadas durante la auditoría más las incorrecciones no detectadas no superen, precisamente, ese nivel de materialidad. Esto se conoce también con el nombre de error o incorrección tolerable que, según la NIA 530 (IFAC, 2011), es el importe que establece el auditor con la finalidad mencionada.

PROPUESTA METODOLÓGICA Y CASO ILUSTRATIVO En este apartado se presenta la propuesta metodológica para el establecimiento de los niveles de materialidad en los estados financieros, en función de los niveles evaluados de riesgo inherente y de riesgo de control.

Esto se hace con la ayuda de un caso que describe el procedimiento utilizado por una firma de contadores públicos para tal efecto, mediante el cual establece los niveles de error tolerable de las diferentes cuentas, como guía para orientar el trabajo de reducir al mínimo el riesgo de detección y, con ello, disminuir el riesgo de auditoría.

Presentación Un procedimiento que se utiliza en auditoria para responder a los riesgos de incorrecciones materiales consiste en establecer los niveles de materialidad para los estados financieros en conjunto, lo mismo que para cada una de las partidas de estos.

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TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

AUDITORÍA FINANCIERA

La firma de contadores públicos autorizados, P y G Asociados, fue contratada para realizar la auditoría de los estados financieros de la Compañía Productora de Alimentos para Mascotas S.A. al 30 de setiembre del 2015. Esta compañía se dedica a la producción y distribución de alimentos concentrados para perros, gatos y aves. Sus principales clientes son las grandes cadenas de supermercados del país.

Los auditores han concluido las etapas de conocimiento de la entidad y del negocio, incluyendo la evaluación del control interno, lo mismo que la identificación y valoración preliminar de los riesgos de incorrección material.

Antes de ejecutar procedimientos sustantivos, los auditores proceden a calcular la materialidad de cada uno de los estados financieros, así como el porcentaje y monto de error tolerable para las distintas cuentas, de acuerdo con la metodología que se describe a continuación.

Materialidad para el estado de situación financiera en su conjunto y sus secciones Para establecer el nivel de materialidad de dicho estado financiero en su conjunto, así como para las diferentes secciones de estos, su firma ha establecido los siguientes criterios y porcentajes: Referente

Porcentaje

Total de activo corriente

4,50 %

Total de pasivo corriente

4,50 %

Total de pasivos

5,00 %

El 6,5% del activo total es el umbral de la materialidad del estado de situación financiera en su conjunto. La suma de los errores tolerables para las cuentas de este estado no debe exceder de este umbral. También se espera que el total de errores tolerables de cada una de las secciones no supere el umbral de materialidad de la respectiva sección.

Materialidad para el estado de resultados integral como un todo El nivel de materialidad para este estado financiero en su conjunto se ha establecido en un 6% de la utilidad neta del período después del pago del impuesto sobre la renta.

Error tolerable para las partidas de los estados financieros Para establecer el error tolerable de cada una de las partidas de los estados financieros se utiliza un criterio cuantitativo y otro cualitativo, los cuales se integran posteriormente, de acuerdo con el procedimiento que se explica a continuación: • Criterio cuantitativo Este criterio consiste en determinar porcentajes de error tolerable para las partidas de los estados financieros de acuerdo con su peso relativo con respecto al total de activos, de tal manera que a los rubros cuyos saldos sean mayores se les apliquen porcentajes menores de error tolerable, de acuerdo con los siguientes rangos:

Rango de valores relativos respecto al activo total

Porcentaje para establecer el monto de error tolerable por partida

Hasta 20 % del activo total

1,50%

Más de 20% hasta 40% del activo total

1,25%

Más de 40% del activo total

0,75%

Para el estado de resultados integral, el error tolerable de cada partida se determina en función de su peso relativo respecto de las ventas netas, según la siguiente escala:

Rango de valores relativos respecto a las ventas netas

Porcentaje para establecer el monto de error tolerable por partida

Hasta 50 % de las ventas netas

0,2%

Más de 50% de las ventas netas

0,1%

• Criterio cualitativo El procedimiento para establecer los niveles de error tolerable de cada partida de los estados financieros considera también los niveles evaluados de riesgo de incorrección inmaterial de cada partida, detallado por sus componentes de riesgo inherente y riesgo de control.

La firma de auditores califica los niveles de riesgo inherente y de control de las diferentes partidas en cuatro

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AUDITORÍA FINANCIERA

categorías, las cuales se califican de 1 a 4 en forma ascendente según el nivel de riesgo, tal y como se detalla a continuación: » Riesgo inherente

» Riesgo de incorrección material Una vez valorados el riesgo inherente y el control según se ha explicado, el riesgo de incorrección material se obtiene multiplicando ambos resultados:

En el cuadro 2 se detallan las categorías, puntajes y criterios para la valoración del riesgo inherente.

Riesgo de incorrección material = Riesgo inherente x Riesgo de control

Así, el riesgo de incorrección material adquiere valores entre 1 y 16, dependiendo de las valoraciones esEn el cuadro 3 se detallan las categorías, puntajes y pecíficas del riesgo inherente y del de control. Esto se criterios para la valoración del riesgo de control. visualiza en la siguiente matriz, en la que el área sombreada con amarillo representa las combinaciones Cuadro 2: Categorías, criterios y puntajes para la valoración riesgo inherente-riesgo de control, del riesgo inherente que resultan en un nivel de riesgo de incorrección material bajo; el área Valor Explicación Categoría sombreada con verde representa la Muy alta probabilidad de incorrección material. zona de riesgo de incorrección maConfluencia de factores como la naturaleza de la cuenta, la complejidad de cálculos, complejidad de los registros contables y características de terial moderado; la parte de color Crítico 4 la industria. naranja es el área de riesgo medio, y Presencia de estimaciones contables complejas sujetas a supuestos e dentro del área sombreada con rojo hipótesis, y al juicio de la gerencia. están las combinaciones que constiElevada probabilidad de incorrección material, debido a la confluencia tuyen un alto nivel de riesgo de inAlto 3 de los mencionados factores de riesgo inherente. corrección material(Figura 4). » Riesgo de control

Medio

2

Mediana probabilidad de incorrección material. Poca susceptibilidad de la cuenta a los factores de riesgo inherente.

Bajo

1

Baja probabilidad de incorrección material, debido a la escasa presencia de factores de riesgo inherente.

Cuadro 3: Categorías, criterios y puntajes para la valoración del riesgo de control Categoría

Valor

Explicación

Crítico

4

Inexistencia, insuficiencia o ineficacia del sistema de control interno establecido para detectar o prevenir incorrecciones materiales, por la presencia de debilidades muy significativas de control que no neutralizan el riesgo inherente.

Alto

3

Débil respuesta de control de la entidad, caracterizada por la presencia de debilidades significativas de control interno.

Medio

2

Respuesta planeada al riesgo inherente, pero con la presencia de algunas debilidades importantes en la operación del control interno.

Bajo

1

Presencia de procedimientos de control interno que mitigan de forma adecuada los riesgos inherentes de incorrección material.

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TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

Teniendo en cuenta lo anterior, los mayores esfuerzos de auditoría deberán ser dirigidos prioritariamente a contrarrestar los altos niveles de riesgo de incorrección material en las partidas cuya combinación riesgo inherente-riesgo de control se ubiquen en la región sombreada con rojo por medio de un enfoque de auditoría concentrado en procedimientos sustantivos. Así sucesivamente en forma descendente, hasta llegar a las partidas cuyas combinaciones resulten en niveles de bajo riesgo de incorrección material, para las cuales podrían aplicarse únicamente pruebas de cumplimiento de los controles y pruebas analíticas.

RIESGO DE CONTROL

AUDITORÍA FINANCIERA

4

4

8

12

16

3

3

6

9

12

2

2

4

6

8

1

1

2

3

4

1

2

3

4

RIESGO INHERENTE

Figura 4 Por ello, para el cálculo de los niveles de error tolerable, la firma de auditores considera que, a mayores

niveles evaluados de riesgo de incorrección material, corresponden porcentajes menores de error permisible. Para ello se aplica la siguiente escala: Nivel evaluado de riesgo de incorrección material

Porcentaje por aplicar al saldo de la partida

De 13 a 16

0,5%

De 9 a 12

1,0%

De 5 a 8

1,5%

De 1 a 4

2,0%

En el cuadro 4 se resumen los resultados de la valoración del riesgo inherente y del riesgo de control de cada cuenta:

Cuadro 4: Información sobre el riesgo inherente y de control de las partidas de los estados financieros Partida

Efectivo y equivalentes

Instrumentos financieros al valor razonable con cambios en resultados

Cuentas por cobrar a clientes, neto Ventas

Elementos de riesgo inherente

Elementos de riesgo de control

Tres cuentas corrientes.

Control interno efectivo, sin debilidades significativas.

Registros contables no complejos.

Normal volumen de transacciones.

Se concilian todos los meses y se confirma con la entidad bancaria el saldo de la cuenta.

Inversión en dos títulos de deuda del Gobierno de Costa Rica, custodiados por entidades externas.

Control interno efectivo, sin evidencia de debilidades importantes.

Poco volumen de transacciones.

Todos los meses se reciben estados de cuenta y se actualizan los registros contables.

El valor razonable se determina por un vector de precios y es informado mensualmente por la entidad que custodia los títulos.

La compañía vende principalmente a crédito. Tiene más de 150 clientes en todo el país.

Alto volumen de transacciones.

Estimaciones requeridas para calcular el grado de deterioro e incobrabilidad de la cartera.

Alto riesgo de incobrabilidad de varios clientes.

Lentitud en el cobro de la cartera.

Elevado volumen de transacciones.

Inventarios y costo de ventas

La valuación de inventarios de materia prima requiere de cálculos de costos de importación complejos para asignar los costos de importación a los diferentes productos.

La Auditoría Interna realiza confirmaciones de saldos cada tres meses.

Control interno con muchas deficiencias.

El registro auxiliar no es conciliado todos los meses con el saldo de la cuenta en los estados financieros. Se presentan diferencias importantes entre estos saldos.

Personal de ventas realiza funciones de cobro.

Sistema automatizado de facturación presenta inconsistencias, lo que obliga a realizar reprocesos.

Se ha diseñado y puesto en operación un sistema de control interno adecuado.

Registros auxiliares actualizados.

Una unidad dedicada exclusivamente al control de

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Partida

Elementos de riesgo inherente Los inventarios se miden según el costo o el valor neto realizable, el menor. Dificultad para determinar el valor realizable.

Productos sujetos a alto riesgo de obsolescencia y deterioro.

Se mantiene un sistema de contabilidad de costos de productos múltiples.

Los costos de producción de las diferentes líneas se determinan por medio de un sistema de costo estándar.

Propiedad, planta y equipo, neto

Cuentas por pagar a proveedores

Impuesto sobre la renta por pagar

Nivel medio de movimientos y transacciones. Se contabilizan al costo menos depreciación acumulada.

Poca complejidad en los procedimientos de contabilización.

Registros auxiliares conciliados todos los meses con los estados financieros.

Listados sobre la ubicación física de los activos.

Inventarios físicos cada tres meses.

Se evidencian debilidades relevantes de control interno. La dirección de la entidad no concilia regularmente la utilidad neta financiera y la renta neta.

En los últimos diez años la empresa ha sido auditada por la Dirección General de Tributación en dos ocasiones, dando como resultado ajustes a la renta neta y al impuesto declarado.

La compañía tiene solamente un préstamo bancario con el Banco Nacional de Costa Rica, en colones.

Bajo volumen de transacciones, sin complejidades de registro contable.

Capital en acciones

Saldo sin movimiento desde hace cinco años.

Ninguna complejidad de registro contable: solamente se realizó una emisión de acciones cuando se constituyó la empresa.

Ninguna complejidad de registro contable.

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Diseño y operación de un sistema de control interno adecuado.

Cierta complejidad en la conciliación entre la utilidad neta financiera y la renta neta.

Documentos por pagar a largo plazo y porción corriente

Gastos financieros

La Auditoría Interna ejecuta programas de revisión regular de los controles internos de los inventarios.

Diseño y operación del sistema de control interno adecuados, con la presencia de algunas debilidades. El registro auxiliar de proveedores es conciliado, pero en algunos meses esto se hizo con cierto retraso.

Gastos acumulados

Gastos de operación (ventas y administración)

los inventarios realiza recuentos físicos, verifica la asignación de los costos de las importaciones, da seguimiento a la rotación de inventarios y analiza los registros de los costos de producción y venta.

La mayoría de los proveedores son del exterior. Cierto grado de incertidumbre por las posibles diferencias entre los montos facturados por los proveedores y los montos declarados en la aduana.

Consiste en cuentas de pasivo acumulado por servicios públicos y a la Caja Costarricense de Seguro Social. Movimientos contables poco complejos y predecibles.

Utilidades acumuladas

Elementos de riesgo de control

No presenta movimientos extraordinarios ni correcciones de errores de las utilidades.

Poca complejidad en el registro contable de los gastos. Montos fijos y predecibles en la mayoría de las partidas.

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No se dispone de controles ni de políticas para identificar y valorar riesgos y contingencias tributarias.

Diseño y operación de un sistema de control interno adecuado. Sin evidencia de debilidades relevantes de control interno.

Diseño y operación de un sistema de control interno adecuado, sin evidencia de debilidades significativas.

Regularmente se realizan confirmaciones con la entidad bancaria.

Sin evidencia de debilidades relevantes de control interno. Registros de accionistas actualizados y conciliados con los estados financieros.

Sin evidencia de debilidades relevantes de control interno.

Diseño y operación de control interno de gastos adecuado. Sin evidencia de debilidades relevantes de control.

AUDITORÍA FINANCIERA

Integración de los criterios-Cálculo del error tolerable por partida Una vez realizadas las valoraciones correspondientes a cada partida, según los criterios explicados, la firma procede a integrarlas para determinar el porcentaje y el importe monetario de error tolerable de cada una de las partidas de los estados financieros.

El error tolerable de la partida Utilidad neta del período del estado de situación financiera equivale a la sumatoria de los errores tolerables del estado del resultado integral.

RESULTADOS DE LA APLICACIÓN DE LA METODOLOGÍA Importes de error tolerable para las partidas de los estados financieros Los montos de error tolerable se calculan aplicando dos criterios definidos para ello: a. El criterio cualitativo, basado en la valoración preliminar del riesgo inherente y del riesgo de control de cada partida. b. El criterio cuantitativo, basado en el peso relativo de cada cuenta respecto al total de activos, o a las ventas netas, según corresponda.

Posteriormente, se integran ambos criterios y se obtienen los porcentajes y los importes de error tolerable correspondientes a cada partida. a. Criterio cualitativo En el cuadro 5 se exponen los resultados de la valoración del riesgo inherente y del riesgo de control, realizada siguiendo la metodología que se ha descrito y con base en la información del cuadro 4.

Para la evaluación del riesgo inherente se asignaron puntajes de 1 a 4, según los niveles de riesgo establecidos en el cuadro 4. Lo mismo se hizo al valorar el riesgo de control. b. Criterio cuantitativo e integración de los resultados En los cuadros 7 y 8 se calculan los errores tolerables de las partidas de cada estado financiero siguiendo el criterio cuantitativo y se procede a la integración de los resultados de ambos criterios.

Como se puede observar, la suma de los máximos errores permitidos para cada una de las cuentas (348,7) no supera la

materialidad del estado de situación financiera como un todo, establecida en 351,5 millones, cifra que equivale al 6,5% del activo total (5.408).

El importe del error tolerable de la utilidad neta del período equivale a la suma de las incorrecciones permitidas en las diferentes partidas componentes del estado de resultados integral.

En el estado de resultado integral también el total de incorrecciones permitidas (24,9 millones) en el nivel de cuentas está por debajo de la materialidad establecida en 27,9 para dicho estado financiero como un todo.

Materialidad de diferentes secciones del estado de situación financiera Puede comprobarse en el cuadro 9 que la suma total de errores tolerables en las secciones seleccionadas de este estado no alcanzan los respectivos niveles de materialidad establecidos, lo que contribuye a lograr el objetivo de minimizar el riesgo de auditoría.

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AUDITORÍA FINANCIERA

Cuadro 5: Valoración del riesgo inherente y de control, cálculo del riesgo de incorrección material y asignación de porcentaje de error tolerable por cuenta COMPAÑÍA PRODUCTORA DE ALIMENTOS PARA MASCOTAS S.A. AUDITORÍA DE ESTADOS FINANCIEROS AL 30 DE SETIEMBRE DEL 2015 RIESGO DE INCORRECCIÓN MATERIAL POR PARTIDA

VALORACIÓN RIESGO

ACTIVO

SALDO

INHERENTE

% ERROR

X CONTROL = TOTAL

Activo Corriente

TOLERABLE ASIGNADO

Efectivo y equivalentes

120

1

1

1

2%

Instrumentos financieros al valor razonable con cambios en el estado de resultados

206

1

1

1

2%

Cuentas por cobrar, importe neto

694

4

4

16

Inventarios

2,128

4

1

4

2%

Total activo corriente

3,148 2

1

2

2%

0.5%

Activo no corriente Propiedad, planta y equipo, neto

2,260

TOTAL ACTIVO

5,408

PASIVO Y PATRIMONIO Pasivo Corriente Cuentas por pagar a proveedores

990

2

2

4

2%

Gastos acumulados

255

1

1

1

2%

Impuesto sobre la renta por pagar

125

3

3

9

1%

Vencimientos corrientes préstamos a largo plazo

250

1

1

1

2%

1

1

1

2%

400

1

1

1

2%

1,073

1

1

1

2%

Total de pasivo corriente

1,620

Pasivo no corriente Préstamos por pagar a largo plazo

1,850

TOTAL DE PASIVO

3,470

PATRIMONIO Capital en acciones comunes Utilidades acumuladas Utilidad neta del periodo

465

TOTAL DE PATRIMONIO

1,938

TOTAL DE PASIVO Y PATRIMONIO

5,408

48

TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

AUDITORÍA FINANCIERA

Cuadro 6: Valoración del riesgo inherente y de control, cálculo del riesgo de incorrección material y asignación de porcentaje de error tolerable por cuenta COMPAÑÍA PRODUCTORA DE ALIMENTOS PARA MASCOTAS S.A. AUDITORÍA DE ESTADOS FINANCIEROS AL 30 DE SETIEMBRE DEL 2015 ESTADO DE RESULTADOS INTEGRAL AÑO TERMINADO EL 30 DE SETIEMBRE DE 2015

VALORACIÓN RIESGO

SALDO

INHERENTE

% ERROR

X CONTROL = TOTAL

TOLERABLE ASIGNADO

Ventas

1300

4

4

16

0.5%

Costo de ventas

425

4

1

4

2.0%

Utilidad bruta

875

Gastos de operación

130

1

1

1

2.0%

Utilidad neta de operación

745

Gastos financieros

155

1

1

1

2%

Utilidad antes de impuesto sobre la renta

590

Impuesto sobre la renta

125

3

3

9

1.0%

Utilidad neta después de impuestos

465

CONCLUSIÓN Siguiendo la propuesta metodológica, se pone de relieve cómo una firma de auditoría o un auditor independiente pueden establecer las bases para disminuir el riesgo de detección y, con esto, reducir a un nivel adecuado el riesgo de auditoría.

La firma estableció importes de materialidad para cada una de las cuentas de los estados financieros de la entidad auditada para las distintas secciones del estado de situación financiera y para cada uno de los estados financieros, con base en dos criterios clave: el peso relativo de cada cuenta en el respectivo estado financiero y los niveles de riesgo inherente y de control evaluados por los auditores para cada una de esas cuentas.

Vol.13, Núm.1, 2019 TEC Empresarial

49

AUDITORÍA FINANCIERA

Cuadro 7: Errores tolerables de las partidas del estado de situación financiera COMPAÑÍA PRODUCTORA DE ALIMENTOS PARA MASCOTAS S.A. AUDITORÍA DE ESTADOS FINANCIEROS AL 30 DE SETIEMBRE DEL 2015 RIESGO DE INCORRECCIÓN MATERIAL POR PARTIDA

FACTORES ERROR TOLERABLE

ACTIVO

% ACTIVO

Activo Corriente

ERROR

IMP

RIESGO

TOTAL

RELATIVA

INC MAT

TOTAL

TOLERABLE MONTO

Efectivo y equivalentes

120

2.22%

1.50%

2.00%

3.50%

4.2

Instrumentos financieros al valor razonable con cambios en el estado de resultados

206

3.81%

1.50%

2.00%

3.50%

7.2

Cuentas por cobrar, importe neto

694

12.83%

1.50%

0.50%

2.00%

13.9

Inventarios

2,128

39.35%

1.25%

2.00%

3.25%

69.2

Total activo corriente

3,148

58.21%

Propiedad, planta y equipo, neto

2,260

41.79%

0.75%

2.00%

2.75%

62.2

TOTAL ACTIVO

5,408

100.00%

Cuentas por pagar a proveedores

990

18.31%

1.50%

2.00%

3.50%

34.7

Gastos acumulados

255

4.72%

1.50%

2.00%

3.50%

8.9

Impuesto sobre la renta por pagar

125

2.31%

1.50%

1.00%

2.50%

3.1

Vencimientos corrientes préstamos a largo plazo

250

4.62%

1.50%

2.00%

3.50%

8.8

1,620

29.69%

Préstamos por pagar a largo plazo

1,850

34.21%

1.25%

2.00%

3.25%

60.1

TOTAL DE PASIVO

3,470

61.16%

400

7.40%

1.50%

2.00%

3.50%

1.50%

2.00%

3.50%

Activo no corriente

PASIVO Y PATRIMONIO Pasivo Corriente

Total de pasivo corriente Pasivo no corriente

PATRIMONIO Capital en acciones comunes

1,073

19.84%

465

8.60%

TOTAL DE PATRIMONIO

1,938

35.84%

TOTAL DE PASIVO Y PATRIMONIO

5,408

100.00%

Utilidades acumuladas Utilidad neta del periodo

SUMA DE LOS ERRORES TOLERABLES 50

TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

14.0 37.6 24.9

348.7

AUDITORÍA FINANCIERA

El hecho de que las sumas de los errores permisibles para una partida no alcancen los niveles de materialidad establecidos para cada uno de los estados financieros en su conjunto, permite tener una seguridad razonable de que el total de incorrecciones materiales que llegasen a identificar los auditores, conjuntamente con las posibles incorrecciones materiales que no logren determinar (riesgo de detección), no alcancen la materialidad para cada estado financiero y para el conjunto de los estados financieros.

Cuadro 8: Errores tolerables de las partidas del estado de resultados integral COMPAÑÍA PRODUCTORA DE ALIMENTOS PARA MASCOTAS S.A. AUDITORÍA DE ESTADOS FINANCIEROS AL 30 DE SETIEMBRE DEL 2015 ESTADO DE RESULTADOS INTEGRAL AÑO TERMINADO EL 30 DE SETIEMBRE DE 2015 (cifras en millones de colones)

FACTORES ERROR TOLERABLE

MONTO

% VENTAS NETAS

IMP

RIESGO

RELATIVA

INC MAT

ERROR TOLERABLE

TOTAL

MONTO

1300

100.00%

0.10 %

0.5%

0.6 %

7.80

Costo de ventas

425

32.69%

0.20 %

2.0%

2.2 %

9.35

Utilidad bruta

875

Gastos de operación

130

10.00%

0.20 %

2.0%

2.2 %

2.86

Utilidad neta de operación

745

Gastos financieros

155

11.92%

0.20 %

2.0%

2.2 %

3.41

Utilidad antes de impuesto sobre la renta

590

Impuesto sobre la renta

125

9.62%

0.20 %

1.0%

1.2 %

1.50

Utilidad neta después de impuestos

465

35.77%

Ventas

6.00% Materialidad para el ERI en conjunto SUMA DE LOS ERRORES TOLERABLES

27.9 24.92 Vol.13, Núm.1, 2019 TEC Empresarial

51

AUDITORÍA FINANCIERA

Cuadro 9: Niveles de materialidad para secciones del estado de situación financiera

%

MONTO

ERROR TOLERABLE ACUMULADO (Estado de Situación)

NIVEL DE MATERIALIDAD SEGMENTO O SECCIÓN

MONTO

Total de activo corriente

3.148,0

4,5%

141,7

94,45

Total de pasivo corriente

1.620,0

4,5%

72,9

55,45

Total de pasivos

3.470,0

5,0%

173,5

161,1

La definición de la materialidad en cualquiera de los niveles es un asunto que encierra juicio profesional del auditor, aunque para efectos prácticos ese juicio se resume en la aplicación de unos porcentajes a los saldos de ciertos referentes de los estados financieros, como se ha ilustrado.

La selección de la metodología, los referentes y los porcentajes para determinar la materialidad son asunto de criterio profesional. Cada auditor puede adoptar los criterios que mejor se ajusten para el logro del objetivo de minimizar el riesgo de auditoría, y la propuesta formulada puede contribuir a ello.

Referencias Bibliográficas: Arens, A., Elder, R. y Breasley, M. (2007). Auditoría un enfoque integral. México: Pearson.

Gutiérrez, A. y Maz, A. (s.f.). Cimentando un proyecto de investigación: la revisión de literatura. Disponible en http://www.uv.es/ gutierre/aprengeom/archivos2/homenaje/10GutierrezA.PDF. International Accounting Standard Board [IASB]. (2011). Normas Internacionales de Información Financiera. Londres: Fundación del Comité de Normas Internacionales de Contabilidad.

International Federation of Accountants [IFAC]. 2011. Normas Internacionales de Auditoría. México, D.F.: Instituto Mexicano de Contadores Públicos, A.C. Mendoza, J.. (2009). Detección del fraude en una auditoría de estados financieros. Perspectivas. Disponible en http://www.redalyc.org/ articulo.oa?id=425942160012.

Mercado, H.J. (2010). Auditoría de estados contables basada en la evaluación de riesgos. Disponible en http://www.eco.unlpam.edu.ar/ objetos/materias/contador-publico/4-ano/control-interno-y-auditoria/aportes-teoricos/Riesgo%20de%20Auditoria.pdf.

Quintanar, E. (1985). Modelos de riesgos, factores de confianza y conceptos estadísticos aplicados a la auditoría. Revista Española de Financiación y Contabilidad. (15), 449-455.

Whittington, O. y Pany, K. (2006). Principios de auditoría. México: Mc Graw Hill.

52

TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

FINANZAS

PREDICCIÓN DE VARIACIONES EN EL PRECIO DEL PETRÓLEO CON EL MODELO DE OPTIMIZACIÓN ARIMA, INNOVANDO CON FUERZA BRUTA OPERACIONAL

Prediction of oil price variations with ARIMA optimization model, innovating with gross operating force

ABSTRACT Tec Empresarial, Enero - Abril, 2019 Vol 13 Núm 1 / p. 53-70

Antonino Parisi Fernández aparisi5555@gmail.com Doctor en Economía y Finanzas por la Universidad Complutense de Madrid, España.

Académico en la Facultad de Ingeniería y Negocios, Universidad Adventista de Chile.

Luis Améstica Rivas

The present study evaluates the effectiveness of the multivariable ARIMA model with brute force for the case of the oil price, predicting the behavior of the shares in the following week of a last analyzed date.

The objective is to construct a predictive model with a percentage of prediction higher than 50% and, therefore, to improve the decision making for the investors. We used the available information on the oil quotation and shares of the financial web site of three companies, Exxon Mobil, Gazprom and Ros-

neft, during the period from February 4th, 2011, to February 4th, 2016. It was possible to observe the variation of prices, and to compare the actual data with the variations predicted with the model. We used 12 variables, generating 100,000 random iterations with brute force, without simplex and/or solver optimization, which limited the obtaining results. With the brute-force technique, a prediction capacity of more than 60% could be established for the case of oil prices and oil company stocks.

Keywords: Arima, brute force, oil, return, price.

lamestica@ubiobio.cl Doctor en Administración y Dirección de Empresas por la Universidad Politécnica de Cataluña, España. Académico en el Departamento de Gestión Empresarial, Facultad de Ciencias Empresariales, Universidad del BíoBío, Chile.

Óscar Chileno Trujillo elielchileno@gmail.com Ingeniero Comercial, Facultad de Ingeniería y Negocios, Universidad Adventista de Chile.

• Recepción del artículo: 9 junio, 2017.

• Aprobación del artículo: 25 marzo, 2018.

RESUMEN La presente investigación evalúa la eficacia del modelo ARIMA multivariable optimizado con fuerza bruta para el caso del precio del petróleo, con el fin de predecir el comportamiento de las acciones a la semana siguiente de una última fecha analizada.

El objetivo es construir un modelo predictivo con un porcentaje de predicción de signo superior al 50% y, por consiguiente, mejorar la toma de decisiones para los inversionistas. Se utilizó la información disponible de la cotización del petróleo y acciones del portal web de finanzas de tres empresas, Exxon Mobil, Gazprom y Rosneft, comprendidos en el pe-

riodo del 4 de febrero de 2011 al 4 de febrero de 2016, durante el cual se pudo observar la variación de los precios, y así poder comparar los datos reales con las variaciones pronosticadas a través del modelo. Se utilizaron 12 variables, generando 100.000 iteraciones aleatorias con fuerza bruta, dado que la optimización por simplex o solver limitaba la obtención de algún resultado. Con la técnica de fuerza bruta se pudo establecer una capacidad de predicción superior al 60% para el caso del precio del petróleo y las acciones de empresas petroleras.

Palabras clave: Arima, fuerza bruta, petróleo, retorno, precio.

Vol.13, Núm.1, 2019 TEC Empresarial

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FINANZAS

INTRODUCCIÓN En las finanzas, predecir el cambio de precio de los valores es un tema que ha concentrado el interés de muchos actores; analistas, inversionistas individuales e institucionales, académicos, aficionados, entre otros. Sin embargo, hasta hoy se han adoptado distintos modelos o procedimientos que buscan la certeza total en los comportamientos accionarios, difícilmente encontrando una solución para predecir las situaciones futuras e inciertas.

En esta investigación se construye y se aplica un Modelo Autorregresivo Integrado de Promedio Móvil (ARIMA), al cual se agregan variables exógenas y se le adapta un método de fuerza bruta operacional (Parisi, 2015; Parisi, Améstica y Chileno, 2016), que permitirían construir infinitos escenarios aleatorios, encontrando un coeficiente sintético después de alcanzar la máxima capacidad de trabajo de un ordenador en ambiente Excel, con el objetivo de predecir los cambios en los signos del precio de un activo financiero y que, para el caso de este estudio, se circunscribe al comportamiento del precio del petróleo y de las acciones de tres empresas representativas del sector, como son Exxon Mobil, Gazprom y Rosneft, las cuales se tranzan en el mayor mercado de valores del mundo, como es el New York Stock Exchange (NYSE).

Es bien sabido que analizar el sector del petróleo es de gran importancia por su contribución a la economía mundial y su carácter estratégico en todo el proceso de globalización (Haro del Rosario, Saraite, Caba y Gálvez, 2016).

Han sido muchos los autores que han realizado una revisión de los métodos para predecir índices bursátiles, que van desde aquellos que logran capturar las características lineales, pasando por los que se enfocan en las características no lineales y, finalmente, métodos híbridos (García, Jalal, Garzón

y López, 2013); sin embargo, aquellos menos tradicionales han sido menos citados. Asimismo, cada vez más, hallazgos recientes en finanzas indican la necesidad de una colaboración interdisciplinaria de profesionales de economía, matemáticas, física, econometría, psicología, neurociencia, entre otros (Hernández, 2010), especialmente en las decisiones financieras.

El concepto de técnica de fuerza bruta en mercados financieros fue acuñado hace poco tiempo (Parisi, 2015; Parisi, Améstica y Chileno, 2016) como método predictor, se puede considerar una continuación y desarrollo lógico a partir de investigaciones anteriores basadas en autores como: Arango, Velásquez y Franco (2013), quienes utilizan técnicas de lógica difusa para predecir índices accionarios; Atsalakis (2016), quien innova en un modelo que busca predecir los precios del carbono usando inteligencia computacional; y Fan, Wang y Li (2016), quienes establecen un modelo de red de percepción multicapa para hacer predicciones a corto plazo después de identificar las características caóticas del precio del carbón. Asimismo, encontramos a Pierdzioch, Risse y Rohloff (2015), quienes utilizan métodos artificiales para la predicción en la fluctuación del precio del oro, de manera muy parecida a los investigadores Shafiee y Topal (2010), quienes anteriormente trataron de prever el precio del oro.

Según Parisi (2015), las técnicas antes mencionadas cada vez han ido mejorando en su capacidad predictiva gracias a los avances computacionales en velocidad y tratamiento de datos, lo cual no justifica buscar los llamados “atajos” y se hace atingente la no utilización de algoritmos en primera diferencia, sino que es mejor usar directamente fuerza bruta en primera diferencia, es decir, las variables alcanzarían valores cero si es que el coeficiente generado a través de números aleatorios llega a valor del coeficiente cero.

La presente investigación evalúa la eficacia del modelo ARIMA multivariable optimizado con fuerza bruta para el caso del precio del petróleo, con el fin de predecir el comportamiento de las acciones a la semana siguiente de una última fecha analizada

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TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

FINANZAS

Tal como se señaló anteriormente, los comportamientos en el mercado no son 100% impredecibles, aunque en cierta medida sí lo son, alrededor de un 60% y 70%, en la variación de signo (Fama y French, 1992), y según lo evidenciado en trabajos posteriores para algunos mercados (Parisi, Parisi y Díaz, 2006).

Es en este contexto que este estudio explica, en una primera parte, los modelos actuales según distintos autores contemporáneos, que buscan la mejor predicción de variaciones de precios; luego se establecen los objetivos y alcances metodológicos por uso de la técnica de fuerza bruta de estudio para el caso del sector petrolero; se concluye con los resultados y conclusiones finales.

REVISIÓN DE LITERATURA El estudio se ha limitado a caracterizar los modelos de predicción de precios en base a inteligencia artificial, los cuales tienen adeptos y detractores, y están en constante revisión y desarrollo.

Algoritmos genéticos Los algoritmos genéticos consisten en una función matemática o una rutina que simula el proceso evolutivo de las especies, teniendo como objetivo encontrar soluciones a problemas específicos de maximización o minimización (Holland, 1975). Así, el algoritmo genético recibe como entrada una generación de posibles soluciones para el problema que se trate, y arroja como salida los especímenes más aptos (es decir, las mejores soluciones) para que se apareen y generen descendientes, los que deberían tener mejores características que las generaciones anteriores.

Los algoritmos genéticos trabajan con códigos que representan a cada una de las posibles soluciones al problema.

Por ello, es necesario establecer una codificación para todo el rango de soluciones antes de comenzar a utilizar el algoritmo. Al respecto, Davis (1994) señala que la codificación más utilizada es la representación de las soluciones por medio de cadenas binarias (conjuntos de ceros y unos).

Según Bauer (1994), este método puede ser utilizado fácilmente en aplicaciones financieras. Davis (1994) muestra una aplicación de algoritmos genéticos en la calificación de

créditos bancarios que resultan mejor que otros métodos, como las redes neuronales, debido a la transparencia de los resultados obtenidos. Kingdon y Feldman (1995) usaron algoritmos genéticos para hallar reglas que pronosticaran la bancarrota de las empresas, estableciendo relaciones entre las distintas razones financieras. Bauer (1994) utilizó algoritmos genéticos para desarrollar técnicas de transacción que indicaran la asignación mensual de montos de inversión en dólares y marcos; Pereira (1996) los utilizó para encontrar los valores óptimos de los parámetros usados por tres reglas de transacción distintas para el tipo de cambio de dólar estadounidense/dólar australiano; los parámetros obtenidos mostraron resultados intramuestrales positivos, los cuales disminuyeron al aplicar las reglas fuera de la muestra, aun cuando continuaron siendo rentables.

En tanto, Allen y Karjalainen (1999) usaron algoritmos genéticos para aprender reglas de transacción para el índice S&P 500 y emplearlas como un criterio de análisis técnico y, una vez cubiertos los costos de transacción, encontraron que el exceso de rendimiento calculado sobre una estrategia

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FINANZAS

Susteto político-jurídico de las municipalidades costarricenses

buy and hold durante el periodo de prueba extramuestral no era congruente. Kim y Han (2000) mostraron que los algoritmos genéticos pueden ser usados para reducir la complejidad y eliminar factores irrelevantes, lo que resultó mejor que los métodos tradicionales para predecir un índice de precios accionario. Por otra parte, Feldman y Treleaven (1994) señalaron que la mayor desventaja de los algoritmos genéticos es la dificultad que presentan para escoger una técnica de codificación manejable y para determinar el tipo de selección y las probabilidades de los operadores genéticos, ya que no hay reglas fijas en esta materia. En investigaciones recientes de predicción de precios de granos en China, se ha utilizado un modelo estocástico híbrido optimizado por algoritmo genético con buenos resultados predictivos (Zhao, Zhang, Shi y He, 2017).

Modelos ARIMA Por sus siglas en inglés Auto Regresive Integrated Moving Average (ARIMA). Es un modelo econométrico propuesto por los investigadores Box y Jenkins en los años 70 para predecir series de tiempo. Popularmente es conocido como metodología Box-Jenkins aunque también es conocido como metodología o modelos ARIMA. Consta de tres componentes: • Proceso Autorregresivo (AR): se define como modelo autorregresivo si la variable endógena de un periodo t es explicada por sí misma en las observaciones o datos pasados, multiplicados por un coeficiente que le da un peso específico a la información pasada.

• Proceso Integrado (I): se refiere al estado de la variable, es decir, si se va a trabajar sobre el valor sin modificación sobre su primera o segunda diferencia, entendiendo la primera diferencia simplemente como la primera variación de la serie en estudio. Por ejemplo, una serie de precios se entiende como integración en cero. Es decir, se trabajará con la variable pura, lo cual en términos generales no es recomendable dado que tienen tendencia y no se pueden modelar en esas condiciones. Un grado de integración 2 significa que el modelo se construirá sobre la variación de la serie en estudio, o sea, no se modela el precio sino la variación del precio, pero sí se obtiene un modelo para la

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TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

variación de precios, se le suma el precio anterior y se obtiene la proyección de precios, es decir, en niveles ARIMA y cero.

• Proceso de Media Móvil (MA): Es aquel que explica el valor de una determinada variable en un periodo t en función de un término independiente y una sucesión de errores correspondientes a periodos precedentes, ponderados convenientemente.

A continuación se muestra la simbología y componentes de un modelo ARIMA:

ARIMA (p, d, q) P = AR () autorregresivo como variable explicativa D= Integrado Q= Error como variable explicativa (media móvil de los errores)

Autómatas celulares

Los autómatas celulares son un mecanismo artificial que trata de imitar las propiedades o sistemas similares a la de los seres vivos a través de la interacción entre individuos simples de dichos sistemas. Se basa en un panel con un conjunto finito de células o autómatas simples, donde cada una de ellas puede adoptar un estado posible de un conjunto finito de estados, determinado por su estado anterior y el estado de las células vecinas. Es así, como los estados de las células van evolucionando en tiempo discreto, de acuerdo a una regla local o un conjunto de reglas, las cuales pueden ser basadas en el estado anterior de la célula, o en el de sus vecinos. En cada período, la regla se le aplica al conjunto de células, entregando una nueva generación de autómatas (Malamud y Turcotte, 2000).

Cada autómata simple genera una salida a partir de varias entradas, modificando su estado de acuerdo con una función de transición a través de generaciones. Por lo tanto, en un autómata celular, el estado de una célula en una generación determinada depende únicamente de su propio estado y el de las células vecinas de la generación anterior.

Estos son usados para modelar sistemas complejos de cualquier índole, por lo que no sorprende que en las finanzas

FINANZAS

METODOLOGÍA

y la economía los expertos hayan hecho lo mismo. Varios especialistas han hecho investigaciones y han utilizado a los autómatas celulares para predecir los cambios en los signos de los precios de las acciones y los resultados han sido positivos.

Redes neuronales De acuerdo con Martin del Brio y Sanz (2001), las redes neuronales artificiales "son sistemas de procesamiento que copian esquemáticamente la estructura neuronal del cerebro para tratar de reproducir sus capacidades" (p. 387). En consecuencia, son una clase de modelos no lineales flexibles, que se caracterizan por ser sistemas paralelos, distribuidos y adaptativos, todo lo cual se traduce en un mejor rendimiento y en una mayor velocidad de procesamiento. Las redes neuronales pueden entenderse como modelos multiecuacionales o multietapas, en que el output de unas constituye el input de otras. En el caso de las redes multicapas, existen etapas en las cuales las ecuaciones operan en forma paralela. Los modelos de redes neuronales, al igual que, por ejemplo, los modelos de suavizamiento exponencial y de análisis de regresión, utilizan inputs para generar un output en la forma de una proyección.

La diferencia radica en que las redes neuronales incorporan inteligencia artificial en el proceso que conecta los inputs con los outputs (Kuo y Reitsch, 1995).

Herbrich, Keilbach, Graepel, Bollmann-Sdorra y Obermayer (2000) señalan que la característica más importante de las redes neuronales es su capacidad para aprender dependencias basadas en un número finito de observaciones, donde el término aprendizaje significa que el conocimiento adquirido a partir de la muestra de observaciones históricas puede ser empleado para proporcionar una respuesta correcta ante datos no utilizados en el entrenamiento de la red y, por lo tanto, no conocidos por esta. La literatura sugiere que las redes neuronales poseen varias ventajas potenciales sobre los métodos estadísticos tradicionales, destacándose el que estas pueden ser aproximadoras de funciones universales, aún para funciones no lineales (Homik, Stinchcombe y White, 1989), lo que significa que ellas pueden aproximar automáticamente cualquier forma funcional (lineal o no lineal) que mejor caracterice los datos, permitiéndole a la red extraer más señales a partir de formas funcionales subyacentes complejas (Hill, Marquez, O'Connor y Remus, 1994). Cabe señalar que algunos investigadores han encontrado que, en general, los mercados financieros se comportan de una forma no lineal, cuestión que ha favorecido el empleo de modelos de redes neuronales ya que, como se dijo anteriormente, estas han evidenciado un buen desempeño en modelamientos no lineales.

Es posible distinguir al menos dos importantes aplicaciones de las redes neuronales en las áreas de economía y finanzas: primero, la clasificación de agentes económicos, por ejemplo, para obtener una estimación de la probabilidad de quiebra (Wilson y Sharda, 1994); segundo, la predicción de series de tiempo (Tang, de Almeida y Fishwick, 1991). Cabe destacar que el propósito de un modelo de predicción es capturar patrones de comportamiento en datos multivariados que distingan varios resultados, cosa que es bien realizada por los modelos no paramétricos de redes neuronales, los cuales han sido desarrollados para predecir valores de índices bursátiles y de activos individuales, por lo que se ha situado la mayoría de las primeras investigaciones y aplicaciones en

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FINANZAS

METODOLOGÍA

mercados establecidos en Estados Unidos, Gran Bretaña y Japón. Dichos modelos han sido empleados para predecir el nivel o el signo de los retornos de índices bursátiles, entre otras aplicaciones relacionadas a la toma de decisiones en las áreas de finanzas e inversión.

La técnica de la “Fuerza Bruta” La técnica fuerza bruta (Parisi, 2015; Parisi, Améstica y Chileno, 2016) utiliza la capacidad de las computadoras para poder encontrar la mejor solución a un problema de optimización. Esta técnica aplicada a los modelos ARIMA simula la inteligencia humana, puesto que genera escenarios diferentes en los cuales cada uno de ellos brinda una solución única al problema. La función de este modelo ARIMA con fuerza bruta es comparar los nuevos escenarios generados con los anteriores y elegir el mejor. Dicho de otra manera, recuerda al igual que un humano el comportamiento que tuvo para darle una mejor solución a determinado problema, y si ese comportamiento solucionó el problema, cada vez que suceda un escenario parecido el humano utilizará dicho comportamiento. De la misma manera, ARIMA con fuerza bruta utiliza el mejor modelo.

En los modelos ARIMA, que son modelos de regresión, la técnica fuerza bruta permite generar infinitos coeficientes de un universo establecido, para darle un peso a cada variable establecida y evaluada en el modelo. Incluso se puede afir-

mar que al usar fuerza bruta se puede contemplar todos los escenarios del universo establecido, lo cual sería una mejora a los algoritmos genéticos, los cuales sólo buscan alrededor de un punto en el universo que ofrece una solución de primera instancia óptima.

Como afirma Durán (2006), la fuerza bruta consiste en enlistar todos los casos y para cada uno calcular la solución, identificando de este modo el caso que ofrezca la mejor solución. Asimismo, Riveros (2015), en un estudio para encontrar la solución óptima al problema del camino más corto para una empresa de logística, comenta que la solución más directa es con fuerza bruta, es decir, evaluar todas las posibles combinaciones (de recorridos) y quedarse con el trayecto que utiliza una menor distancia.

Los métodos mencionados anteriormente sirven para resolver los mismos problemas de optimización simulando la inteligencia humana. Muchos científicos y expertos en ciencias sociales a lo largo de los años han estado tratando de desarrollar cada vez mejores métodos para la solución de problemas. Lo curioso es que el primer método empleado para resolver problemas es el conocido como “fuerza bruta”.

Desde tiempos antiguos el hombre utiliza la fuerza bruta para resolver los problemas. Pero ¿por qué se crearon nuevos métodos si con este se podía? Sencillo, los problemas cada vez alcanzaron dimensiones mayores y complejas, lo cual hacía prominente crear métodos que demoraran menos en resolver un problema.

Como se ha dicho, la fuerza bruta lo que hace es probar una a una las diferentes condiciones y características de un sistema para resolver el problema. Una vez que se encuentra la solución, se queda con dicho sistema. Se dejó de usar fuerza bruta puesto que no existía la capacidad para resolver problemas que requerían la evaluación de una cantidad de variables considerada demasiado grande. Sin embargo, hoy en día, la tecnología ha vuelto a superar los problemas, y cualquier persona puede contar con un computador con recursos altamente efectivos capaces de procesar información mucho más rápido que aquellas computadoras diez años atrás. Por lo tanto, ahora es prudente e incluso más eficaz volver a utilizar la técnica fuerza bruta utilizando la capacidad de una computadora de alta tecnología.

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FINANZAS

METODOLOGÍA

METODOLOGÍA

Tipo de investigación y diseño Se ha establecido como una investigación de carácter exploratoria que busca validar, a partir de un modelo ARIMA, la incorporación de la técnica de fuerza bruta (Parisi, 2015; Parisi, Améstica y Chileno, 2016) para obtener un porcentaje de predicción de signo significativo respecto a otros modelos en el precio del petróleo, y también es correlacional puesto que utiliza la relación entre el precio pasado como base de proyección del precio futuro de un valor, necesariamente determinando la relación en específico.

fica y comercialmente como América del Norte y resume el comportamiento del mercado.

Los modelos ARIMA usados para predecir el signo de las fluctuaciones semanales del precio del petróleo y las acciones de las empresas evaluadas se presentan en las ecuaciones 1 a 4 en el siguiente orden: petróleo y los nemotécnicos de Exxon, Gazprom y Rosneft Oil: ∆P = α1 • ∆Pt-1 + ... + αAR • ∆Pt-AR + β1 • Et-1 + ... + βMA Et-MA + θ1 • ∆DJIt-1+ ... +θx • ∆DJIt-x + Et

(1)

∆XOM = α1 • ∆XOMt-1 + ... +αAR • ∆XOMt-AR + β1 • Et-1 + ... +βMAEt-MA + θ1 • ∆DJIt-1+ ... + θx • ∆DJIt-x +Et (2)

La población para este estudio son los precios del petróleo y de las acciones de empresas petroleras que transan en el New York Stock Exchange (NYSE), a partir de una muestra de precios de cierre semanales1 para el petróleo, obtenido de la base de datos de precios históricos del portal web es.investing.com., y las acciones de las empresas Exxon Mobil, Gazprom y Rosneft Oil Company, obtenidos de la base de datos de precios históricos del portal web yahoo.com, sección finanzas, correspondiente al periodo del 4 de febrero de 2011 al 4 de febrero del 2016. Por la naturaleza de este estudio se utilizó la recopilación documental o datos secundarios, que implica la revisión de documentos, registros públicos y archivos físicos o electrónicos (Hernández, 2010), utilizando el nemotécnico de cada acción: Exxon Mobil (nemotécnico XOM); Gazprom (nemotécnico GAZP.ME) y Rosneft Oil Company (nemotécnico ROSN.ME), que da un total de 262 observaciones por variable (véase ejemplo en anexos 1 al 5).

En los que Et corresponde al término de error del modelo; P, XOM, GAZP.ME y ROSN.ME al precio del petróleo y a los nemotécnicos de las acciones de Exxon Mobil, Gazprom y Rosneft Oil respectivamente, que son las variables de la ecuación; y los subíndices AR, MA y X representan el máximo orden de rezagos de las variables independientes. Los coeficientes α, β y θ son los coeficientes mejor adaptados que, de acuerdo a su valor, le dan un peso determinado, por el modelo, a las variables. Estos últimos indican qué tanto afecta la variable incluida en el precio del valor en estudio.

Análisis estadístico de datos

Evaluación de la predicción

Para efectos de evaluar el poder predictivo para frecuencias semanales, los modelos ARIMA utilizados son modelos de series de tiempo que expresan el comportamiento de una variable en función de sus valores rezagados, de variables exógenas rezagadas y de los rezagos de los residuos (errores) del modelo. La variable exógena incluida es el DJI2, considerada un indicador líder de lo que ocurre en los mercados bursátiles internacionales, sobre todo en una región integrada geográ-

En concordancia con el punto anterior, se evaluó la calidad de cada modelo en función del porcentaje de predicción de signo alcanzado (PPS). La evaluación se realizó sobre la base de un conjunto extramuestral de 262 datos semanales, por medio de un proceso recursivo, correspondiente a la ventana de datos entre el 4 de febrero de 2011 y el 4 de febrero de 2016. Metodológicamente, la recursividad ha sido empleada para medir el desempeño de modelos de redes

∆GAZP.ME = α1 • ∆GAZP.MEt-1 + ... +αAR • ∆GAZP.MEt-AR + β1 • Et-1 + ... + βMA Et-MA+θ1 • ∆DJIt-1+ ... +θx • ∆DJIt-x+Et (3) ∆ROSN.ME = α1 • ∆ROSN.MEt-1+ ... + αAR • ∆ROSN.MEt-AR + β1 • Et-1+ ... +βMA Et-MA + θ1 • ∆DJIt-1+ ... + θx • ∆DJIt-x+Et (4)

1 Se usaron los valores de cierre semanales debido a que los administradores de fondos de inversión tienden a recomponer sus carteras en función de pronósticos semanales.

2 Dow Jones Industrial, es el índice que agrupa a las treinta empresas más grandes y representativas que transan en el mercado de Estados Unidos.

Vol.13, Núm.1, 2019 TEC Empresarial

59

FINANZAS

METODOLOGÍA

neuronales que buscan predecir periodos de recesión en los Estados Unidos (Qi, 2001; Estrella y N'lishkin, 1998) y para proyectar el signo de las variaciones de índices bursátiles Internacionales (Parisi, Parisi y Guerrero, 2003; Parisi, Parisi y Díaz, 2006).

Se utilizó la muestra total tanto para estimar los coeficientes α, β y θ de cada modelo por medio de la minimización de la suma del cuadrado de los residuos del modelo, como para evaluar la capacidad predictiva de los modelos.

Para realizar esto se comparó el signo de la proyección con el signo de la variación observada en cada i-ésimo periodo, en el que i = 1, 2,…, m. Si los signos entre la proyección y el observado coinciden, entonces se puede señalar que aumenta la efectividad del modelo analizado y, en caso contrario, disminuye su capacidad predictiva.

Una vez proyectado el signo de la variación del precio para el periodo n+1, la variación observada correspondiente se incluye en la muestra de tamaño de n con objeto de reestimar los coeficientes del modelo, contando ahora con una observación más. Así, el mismo modelo pero con sus coeficientes recalculados es utilizado para realizar la proyección correspondiente al periodo n+2. Este procedimiento recursivo se efectuó una y otra vez hasta acabar con las observaciones del conjunto extramuestral. Finalmente, el PPS de cada modelo se calculó de la siguiente forma, según ecuación (5):

En la que ∆ representa la variación observada, la variación estimada, n=0 y m=262. De esta manera, los modelos ARIMA construidos con la técnica fuerza bruta fueron evaluados en función de su capacidad para predecir el signo de los movimientos de los precios del petróleo y las acciones.

Además, en esta etapa se aplicó la prueba de acierto direccional de Pesaran y Timmermann (1992), con objeto de medir la significancia estadística de la capacidad predictiva de cada uno de los modelos analizados.

Luego, para analizar si la capacidad predictiva de los modelos se traduce en beneficios económicos, se calculó la rentabilidad acumulada que se habría obtenido si se hubiese comprado o vendido los valores en estudio siguiendo las recomendaciones de compra-venta del modelo de predicción.

Para ello, la proyección de una variación positiva de los precios (un alza del mercado) fue interpretada como una señal de compra, mientras que el pronóstico de una variación negativa (una caída del mercado) fue interpretado como una señal de venta. Se supuso una inversión inicial de 100.000 dólares, y la rentabilidad acumulada se calculó sobre un conjunto extramuestral de 262 semanas. Al momento de calcular la rentabilidad, los costos de transacción no fueron considerados.

Por lo demás, con el objetivo de evitar el problema de data snooping 3 (White, 2000) y de despejar las dudas respecto a si la capacidad predictiva se debe a la bondad del modelo, a las características de la muestra de observaciones a la que ha sido aplicado o sencillamente al factor suerte, se tomó el mejor modelo de proyección para cada valor (el de mayor PPS) y se lo evaluó sobre un total de 100 conjuntos extramuestrales de 262 datos de cierre semanales cada uno.

Estos 100 conjuntos extramuestrales fueron generados a partir del conjunto extramuestral original utilizando un proceso de block bootstrap4.

3 El término data snooping (también conocido como data minig) “ocurre cuando un determinado conjunto de datos es usado más de una vez para propósito de inferencia o selección de modelos. Cuando [se da] esta reutilización de datos, siempre existe la posibilidad de que cualquier resultado satisfactorio que se haya obtenido pueda deberse sencillamente a la suerte, en vez de algún mérito inherente al modelo que generó los resultados” (White, 2000).

4 Una manera de probar la bondad de los modelos y la validez de sus resultados, independientemente de la muestra de datos a los que han sido aplicados, es utilizar un proceso de bootstrap. El bootstrap es un proceso de generación de observaciones ficticias a partir de datos históricos, a fin de resolver el problema de escasez de datos y, de este modo, obtener suficiente información para elaborar diferentes conjuntos extramuestrales en los cuales probar la validez de los modelos.

60

TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

FINANZAS

RESULTADOS

METODOLOGÍA

Al desarrollar la estructura para el modelo ARIMA utilizando fuerza bruta, se utilizó la capacidad de un computador para realizar la evaluación de cada valor estudiado (anexo 6). La función de los modelos ARIMA consistió en evaluar cada coeficiente para cada variable considerada que aumente el PPS, quedándose al final de la evaluación con el mejor modelo.

A continuación se presentan los mejores modelos ARIMA, de acuerdo con el PPS: ∆P=α1 • ∆Pt-1+ ... +α AR • ∆Pt-AR+β1 • Et-1+ ... +βMAEt-MA+θ1 (6) • ∆DJIt-1+ ... +θx • ∆DJIt-x+Et ∆XOM=α1 • ∆XOMt-1+ ... +α AR • ∆XOMt-AR+β1 • Et-1+ ...

(7) +βMA Et-MA+θ1 • ∆DJIt-1+ ... +θx • ∆DJIt-x+Et ∆GAZP.ME=α1 • ∆GAZP.MEt-1+ ... +αAR • ∆GAZP.MEt-AR+ β1 • Et-1+ ... +βMA Et-MA+θ1 • ∆DJIt-1+ ... +θx • ∆DJIt-x+Et (8) ∆ROSN.ME=α1 • ∆ROSN.MEt-1+ ... +αAR • ∆ROSN.MEt-AR+β1 • Et-1+ ... + βMAEt-MA+θ1 • ∆DJIt-1+ ... +θx • ∆DJIt-x+Et (9)

En la Tabla 1 se muestra los mejores coeficientes α, β y θ obtenidos por el modelo que maximicen el PPS para cada valor estudiado.

Posteriormente, en la tabla 2, se muestran los mejores modelos producidos por ARIMA con fuerza bruta, los cuales arrojaron un PPS de un 62,5%, 63,8%, 64,09% y 62,93%, para los valores P, XOM, GAZP.ME Y ROSN.ME, respectivamente, y la rentabilidad acumulada que se obtiene al seguir las recomendaciones de compra y venta del modelo. Esta capacidad predictiva, estimada en un conjunto extramuestral de 262 datos semanales, resultó estadísticamente significativa en cada uno de los valores de acuerdo con la prueba de acierto direccional, comprobándose así la hipótesis de que sí existe capacidad predictiva en los modelos ARIMA con fuerza bruta para el caso del precio del petróleo.

Se pudo observar que la capacidad predictiva de los modelos se tradujó en beneficios económicos. Los modelos ARIMA construidos con fuerza bruta obtuvieron el PPS esperado superior al 60%. Además, independientemente de la significación estadística de la capacidad predictiva de los

Tabla 1: Resumen de los parámetros estimados Petróleo

Exxon Mobil

Gazprom

Rosneft Oil

Variable

Coef.

Variable

Coef.

Variable

Coef.

Variable

Coef.

∆Pt-1

-0,41

∆XOMt-1

-0,36

∆GAZP,MEt-1

-0,36

∆ROSN,MEt-1

-0,77

∆Pt-2

-0,20

∆XOMt-2

-0,79

∆GAZP,MEt-2

0,12

∆ROSN,MEt-2

0,78

∆Pt-3

-0,57

∆XOMt-3

-0,41

∆GAZP,MEt-3

0,89

∆ROSN,MEt-3

0,49

∆Pt-4

-0,92

∆XOMt-4

-0,67

∆GAZP,MEt-4

-0,66

∆ROSN,MEt-4

-0,10

Et-1

0,37

Et-1

-0,89

Et-1

-0,31

Et-1

0,43

Et-2

0,10

Et-2

-0,40

Et-2

0,01

Et-2

-0,45

Et-3

0,33

Et-3

0,61

Et-3

0,49

Et-3

-0,55

Et-4

-0,97

Et-4

0,39

Et-4

-0,21

Et-4

-0,51

∆DJIt-1

-1,00

∆DJIt-1

-0,88

∆DJIt-1

-0,15

∆DJIt-1

0,28

∆DJIt-2

-0,02

∆DJIt-2

0,93

∆DJIt-2

-0,54

∆DJIt-2

0,63

∆DJIt-3

0,03

∆DJIt-3

-0,64

∆DJIt-3

-0,23

∆DJIt-3

-0,86

∆DJIt-4

-0,27

∆DJIt-4

-0,56

∆DJIt-4

0,08

∆DJIt-4

0,11

Fuente: Elaboración propia.

Vol.13, Núm.1, 2019 TEC Empresarial

61

FINANZAS

METODOLOGÍA

Tabla 2: Resumen de los resultados (porcentaje) Modelo

PPS

Rentabilidad acumulada

Petróleo

62,55

44,21%

Exxon Mobil

63,85

81,03%

Gazprom

64,09

425,98%

Rosneft Oil

62,93

129,53%

Fuente: Elaboración propia.

modelos, estos superaron en rentabilidad a la estrategia de inversión pasiva o buy and hold, la cual evidenció una rentabilidad negativa en cada uno de los valores analizados.

Se probó la solidez de estos resultados a fin de evitar el problema de data snooping. Para ello se tomó el mejor modelo de proyección para cada valor y se lo evaluó en un total de 100 conjuntos extramuestrales de 262 datos de cierre semanales cada uno. Estos 100 conjuntos extramuestrales fueron generados a partir del conjunto extramuestral original utilizando un proceso de block bootstrap.

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TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

Al analizar la rentabilidad acumulada que se habría obtenido siguiendo las recomendaciones de compra-venta de los modelos ARIMA se encontró que, de los 100 conjuntos extramuestrales, estos superaron el rendimiento de una estrategia buy and hold en 86,8%, 464,55%, 135,3% y 106,45% de los casos en los valores Exxon Mobil, Gazprom, Rosneft Oil y Petróleo respectivamente. En Gazprom la magnitud con que el modelo ARIMA superó en rentabilidad a la estrategia pasiva fue más de lo esperado (464,55%).

En este estudio, para la selección del mejor modelo ARIMA del universo infinito de combinaciones, la computadora demoró cerca de dos días en conseguir el mejor resultado.

Por lo tanto, se comprueba que utilizar fuerza bruta con un equipo de alta tecnología es un método altamente eficiente.

CONCLUSIONES La subida o baja del precio del barril de petróleo se le asocia a las condiciones internacionales del mercado y a la especulación, siendo como commoditie un instrumento de inversión altamente atractivo; por ello, encontrar un buen modelo predictivo que permita proyectar el cambio de signo en el precio es un desafío permanente para distintos actores que participan de los mercados. Por tal razón se ha observado una

FINANZAS

METODOLOGÍA

creciente utilización de modelos predictivos, unos más exitosos que otros, y es así como el modelo propuesto de ARIMA con fuerza bruta es una innovación reciente a partir de modelos más tradicionales y que aprovecha las tecnologías existentes. Es en este contexto que los resultados obtenidos en esta investigación permiten inferir que sí es factible construir un modelo predictivo con una capacidad de predicción superior al 60%, tanto para el caso del petróleo como para las acciones de empresas petroleras. Los modelos se construyeron con un millón de iteraciones con fuerza bruta, dado que la optimización por simplex o solver no alcanzó el resultado esperado.

Los modelos ARIMA elaborados a partir de las variables endógenas (precios históricos del valor) y exógenas (variación del valor del DJI) con fuerza bruta obtuvieron una gran capacidad para predecir el signo de las variaciones semanales de los valores del petróleo, Exxon Mobil, Gazprom y Rosneft Oil. Los resultados de la prueba de acierto direccional de Pesaran y Timmermann (1992) indicaron que los modelos ARIMA presentaron una capacidad predictiva estadísticamente significativa. A su vez, estos modelos obtuvieron la mayor rentabilidad acumulada en el periodo extramuestral para Gazprom con un 64,09% de PPS. Al analizar la rentabilidad acumulada que se habría obtenido siguiendo las recomendaciones de compra-venta de los modelos ARIMA, se encontró que, de los 100 conjuntos extramuestrales, estos superaron el rendimiento de una estrategia buy and hold en 86,8%, 464,55%, 135,3% y 106,45% de los casos en los valores de Exxon Mobil, Gazprom, Rosneft Oil y Petróleo respectivamente. En Gazprom, la magnitud con que el modelo ARIMA superó en rentabilidad a la estrategia pasiva fue más de lo esperado (464,55%). De esta manera, este estudio presenta evidencia de que los modelos ARIMA optimizados con fuerza bruta pueden ser utilizados como otra metodología para mejorar los modelos de proyección de series de tiempo, en función de su capacidad de predicción de signo, siendo un modelo útil para tomadores de decisiones o inversionistas de este sector.

Finalmente, es necesario señalar que el carácter seminal de este estudio obliga a una búsqueda constante de mejoras al modelo, integrando nuevas variables que ayuden a generar una mayor capacidad de predicción. Por otro lado, se recomienda nuevas líneas futuras de investigación en la aplicación del modelo propuesto, ya sea comparándolo con otros

modelos predictivos o replicando su aplicación en distintos activos y mercados, commodities transables, opciones financieras y, por ende, en acciones de compañías en diferentes bolsas de valores.

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FINANZAS

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TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

FINANZAS

ANEXOS ANEXO 1: Precios históricos del petróleo Fecha

Último

Apertura

Máximo

Mínimo

Volumen

Var. %

30-01-2011

89.03

89.97

92.84

88.4

1,79M

-0.35%

06-02-2011

85.58

89.06

89.54

85.1

1,91M

-3.88%

13-02-2011

86.2

85.5

87.88

83.85

1,23M

0.72%

20-02-2011

97.88

86.38

103.41

86.25

1,34M

13.55%

27-02-2011

104.42

98.5

105.17

96.37

1,78M

6.68%

06-03-2011

101.16

104.65

106.95

99.01

1,95M

-3.12%

13-03-2011

101.07

100.31

103.66

96.22

1,52M

-0.09%

20-03-2011

105.4

102.12

106.69

101.43

884,12K

4.28%

27-03-2011

107.94

105.43

108.47

102.7

1,28M

2.41%

03-04-2011

112.79

108.29

113.21

107.5

1,39M

4.49%

10-04-2011

109.66

113.28

113.46

105.31

1,95M

-2.78%

17-04-2011

112.29

109.43

112.48

105.5

777,27K

2.40%

24-04-2011

113.93

112.34

114.18

110.71

1,29M

1.46%

01-05-2011

97.18

113.89

114.83

94.63

2,22M

-14.70%

08-05-2011

99.65

98.11

104.6

95.25

2,32M

2.54%

15-05-2011

99.49

99.36

100.99

95.02

1,20M

-0.16%

22-05-2011

100.59

99.68

101.9

96.37

1,54M

1.11%

29-05-2011

100.22

100.69

103.39

98.12

1,44M

-0.37%

05-06-2011

99.29

100.42

102.44

97.74

1,91M

-0.93%

12-06-2011

93.01

98.77

99.95

91.84

1,82M

-6.32%

19-06-2011

91.16

92.8

95.7

89.69

1,30M

-1.99%

26-06-2011

94.94

91.16

95.84

89.61

1,45M

4.15%

03-07-2011

96.2

94.98

99.42

94.34

1,25M

1.33%

10-07-2011

97.24

96.1

99.21

93.55

1,68M

1.08%

17-07-2011

99.87

97.37

100.19

94.69

894,54K

2.70%

24-07-2011

95.7

99.76

100.62

94.95

1,36M

-4.18%

31-07-2011

86.88

96.2

98.6

82.87

2,13M

-9.22%

07-08-2011

85.38

85.71

87.37

75.71

2,50M

-1.73%

14-08-2011

82.26

85.59

89

79.17

1,49M

-3.65%

21-08-2011

85.37

82.42

86.59

81.13

1,32M

3.78%

28-08-2011

86.45

85.33

89.9

85.11

1,43M

1.27%

04-09-2011

87.24

86.46

90.48

83.2

1,32M

0.91%

11-09-2011

87.96

86.7

90.52

85

1,56M

0.83%

18-09-2011

79.85

87.75

87.99

77.55

1,35M

-9.22%

25-09-2011

79.2

79.64

84.77

77.11

1,64M

-0.81%

02-10-2011

82.98

78.92

84

74.95

1,92M

4.77%

09-10-2011

26.8

82.75

87.42

82.75

1,56M

4.60%

16-10-2011

87.4

87.48

89.51

84.1

870,90K

0.69%

23-10-2011

93.32

87.05

94.65

87

1,99M

6.77%

Vol.13, Núm.1, 2019 TEC Empresarial

65

FINANZAS

ANEXO 2: Precios histรณricos de Exxon Mobil

66

Date

Open

High

Low

Close

Volume

Adj. Close

04-02-2011

83.25

83.52

82.85

83.28

16558300.00

72.61

07-02-2011

83.45

84.00

81.61

82.82

17140500.00

72.59

14-02-2011

82.07

85.11

81.89

84.50

23231800.00

74.06

22-02-2011

84.97

88.23

84.73

85.34

30503100.00

74.80

28-02-2011

85.87

86.56

83.75

85.08

20422900.00

74.57

07-03-2011

85.84

86.08

80.10

82.12

18526100.00

71.98

14-03-2011

81.67

82.64

78.80

80.85

24761600.00

70.86

21-03-2011

81.87

83.93

81.86

83.62

16662700.00

73.29

28-03-2011

83.86

84.94

82.61

84.68

15501000.00

74.22

04-04-2011

84.26

86.22

84.07

85.95

15101600.00

75.33

11-04-2011

85.95

86.15

82.38

84.29

16196900.00

73.88

18-04-2011

83.11

86.43

82.44

86.36

14030700.00

75.69

25-04-2011

86.29

88.00

85.89

87.98

16315000.00

77.11

02-05-2011

88.10

88.13

81.59

82.69

22748200.00

72.48

09-05-2011

83.01

83.76

79.42

80.87

19924800.00

71.28

16-05-2011

80.22

82.58

79.60

81.57

17338400.00

71.90

23-05-2011

80.22

83.13

80.07

82.63

16029100.00

72.83

31-05-2011

83.28

83.75

80.18

81.18

19653600.00

71.56

06-06-2011

80.93

81.87

79.72

79.78

18468100.00

70.32

13-06-2011

80.00

80.82

78.33

79.02

20098000.00

69.65

20-06-2011

78.65

81.12

76.78

76.78

23731700.00

67.68

27-06-2011

76.88

82.09

76.72

82.01

19184100.00

72.29

05-07-2011

81.30

82.60

80.85

82.42

17654400.00

72.65

11-07-2011

81.30

83.46

81.12

83.00

20898000.00

73.16

18-07-2011

82.29

85.41

82.08

85.22

16217800.00

75.12

25-07-2011

84.20

85.13

79.76

79.79

20244100.00

70.33

01-08-2011

80.82

81.18

72.07

74.82

33887900.00

65.95

08-08-2011

72.74

73.44

67.03

72.00

49465300.00

63.88

15-08-2011

73.04

74.75

69.67

69.80

27678400.00

61.93

22-08-2011

72.15

73.92

67.58

72.64

29182800.00

64.45

29-08-2011

73.33

74.87

71.50

72.14

23011600.00

64.01

06-09-2011

70.14

74.34

69.91

71.01

24732100.00

63.01

12-09-2011

70.34

74.75

69.87

74.55

26316900.00

66.15

19-09-2011

72.91

74.98

67.93

61.31

26770900.00

61.50

26-09-2011

70.01

74.59

69.50

72.63

28337900.00

64.44

03-10-2011

72.05

74.52

69.21

73.56

28837500.00

65.27

10-10-2011

74.73

78.23

74.65

78.11

19595500.00

69.30

17-10-2011

77.87

80.19

77.02

80.13

22741700.00

71.10

24-10-2011

79.92

82.20

79.05

81.48

25541500.00

72.29

TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

FINANZAS

ANEXO 3: Precios históricos de Gazprom Date

Open

High

Low

Close

Volume

Adj. Close

04-02-2011

208.31

213.75

207.70

213.29

112683300

170.61

07-02-2011

213.90

216.65

205.22

208.90

80270800

167.10

14-02-2011

210.00

211.48

194.12

195.58

79606900

156.44

22-02-2011

196.31

211.25

194.85

209.07

87749800

167.23

28-02-2011

210.30

215.30

207.25

212.66

73447600

170.10

07-03-2011

214.40

216.12

204.00

208.60

67071500

166.86

14-03-2011

208.01

226.89

207.91

223.91

129251100

179.10

21-03-2011

225.02

226.15

219.20

223.06

61910700

178.42

28-03-2011

224.14

235.40

222.51

234.76

68394100

187.78

04-04-2011

236.00

243.70

235.17

242.98

76570800

194.36

11-04-2011

243.52

274.47

226.90

227.71

88779600

182.14

18-04-2011

228.20

237.27

217.00

236.73

68044500

189.36

25-04-2011

235.36

239.77

228.15

231.74

59002500

185.37

02-05-2011

231.60

232.00

204.70

211.92

99589800

172.64

09-05-2011

214.88

217.19

200.62

201.97

74455500

164.53

16-05-2011

199.24

206.16

195.60

196.81

71281400

160.33

23-05-2011

195.00

202.50

190.05

201.48

73559100

164.13

31-05-2011

201.80

207.75

195.11

195.84

63536700

159.54

06-06-2011

196.50

212.49

194.07

209.16

79124100

170.39

13-06-2011

210.58

211.25

198.18

201.37

67281300

164.04

20-06-2011

199.30

202.87

195.90

199.12

59768600

162.21

27-06-2011

198.54

506.31

195.60

204.45

49733700

166.55

05-07-2011

205.94

208.78

201.21

206.52

4952000

168.24

11-07-2011

203.88

204.46

198.08

200.79

5075400

163.57

18-07-2011

201.48

204.90

197.79

203.38

4591100

165.68

25-07-2011

200.98

203.04

198.40

199.90

4404400

162.85

01-08-2011

202.50

204.67

176.68

182.01

8208400

148.27

08-08-2011

175.26

179.45

153.11

160.04

33537900

130.37

15-08-2011

171.67

176.43

161.51

165.53

8199500

134.85

22-08-2011

166.96

175.43

165.39

170.59

6963600

138.97

29-08-2011

174.80

179.40

170.65

172.99

5953600

140.92

06-09-2011

169.13

175.98

167.08

171.32

5852000

139.59

12-09-2011

166.15

170.05

162.02

165.10

7124000

134.50

19-09-2011

163.49

167.25

145.50

149.90

8392100

122.11

26-09-2011

148.76

160.20

146.33

154.88

8326500

126.17

03-10-2011

152.50

155.18

139.40

151.38

8005200

123.32

10-10-2011

151.99

164.52

149.12

161.40

7772500

131.48

17-10-2011

164.47

168.36

157.09

163.55

7334700

133.23

24-10-2011

167.04

190.24

166.08

186.20

9739300

151.69

Vol.13, Núm.1, 2019 TEC Empresarial

67

FINANZAS

ANEXO 4: Precios histรณricos de Gazprom Date

68

Open

High

Low

Close

Volume

Adj. Close

04-02-2011

254.8

259.84

254.78

257.34

18109000

221.309

07-02-2011

257.34

258.87

245.83

247.01

12202900

212.425

14-02-2011

257.01

260.65

252.52

254.67

11511300

219.013

22-02-2011

255.5

272.2

252.8

271.84

17137900

233.779

28-02-2011

272.73

276.2

264.27

265.15

11931100

228.025

07-03-2011

268.5

270.98

250.6

253.08

16875600

217.645

14-03-2011

252.9

262.21

248.13

256.42

15009300

220.518

21-03-2011

258.52

269.79

215.66

267.83

12223100

230.33

28-03-2011

266.13

271.34

258.25

264.04

12579400

227.071

04-04-2011

265.75

271.19

261.55

264.94

10967500

227.845

11-04-2011

265.94

266.29

241.5

247.48

17148900

212.829

18-04-2011

247.86

256.24

237.26

251.56

12978400

218.759

25-04-2011

25.14

254.52

240.85

244.16

12378700

212.324

02-05-2011

243.05

243.6

223.65

235.73

13374400

204.993

09-05-2011

234.55

240.39

227.02

230.19

10391800

200.175

16-05-2011

228.02

233.39

225.13

227.13

9947500

194.514

23-05-2011

225

241.5

220.1

240.56

11850500

209.193

31-05-2011

240.05

245.44

234

234.61

9666400

204.019

06-06-2011

235.3

252.27

232.62

248.28

11527200

215.906

13-06-2011

249.65

251.85

240.68

241.64

11064000

210.132

20-06-2011

239.98

240

228.22

231.15

8130800

201.01

27-06-2011

230.02

239.03

226.81

235.04

7042300

204.393

05-07-2011

236.56

243.5

234.57

240.21

815400

208.889

11-07-2011

237.37

237.83

231.5

234.32

806200

203.767

18-07-2011

233.39

242

228.21

240.17

1001400

208.854

25-07-2011

239.54

244.51

233.02

235.63

726200

204.906

01-08-2011

239.3

240.41

215

219.19

1286600

190.61

08-08-2011

213.46

216.98

181.98

193.58

5728000

168.339

15-08-2011

204.85

212.3

192.1

196.99

1456400

171.304

22-08-2011

195.46

206.3

194.35

201.92

1405700

175.591

29-08-2011

209

232.47

209

227.68

2324300

197.993

06-09-2011

224.94

230

219.25

223

1285100

193.923

12-09-2011

219

221.88

212.63

215.99

1764400

187.827

19-09-2011

211.73

215.7

176.3

184.38

2031200

160.338

26-09-2011

180

197.3

177.3

190.89

1855600

166

03-10-2011

185.52

195.19

171.04

191.67

1788200

166.678

10-10-2011

193.71

201.36

188.85

197.74

1757600

171.956

17-10-2011

201.35

202.36

190.8

198.07

1567600

172.243

24-10-2011

201.85

228

201.22

224.13

1803600

194.905

TEC Empresarial Enero - Abril, 2019

FINANZAS

ANEXO 5: Tabla de proyección de signo del modelo ARIMA para el petróleo Variación del Precio

Proyección del Precio

Predicción

-3.45 0.62

Error

Errorˆ2

Variación DJI 181.11

3.4 30860.34258

117.99

313.323253

98171.4606

-260.8

-170.194549

28966.18441

39.43

-374.696456

140397.4339

-125.48

-203.071678

41238.10644

-185.88

-606.031817

367274.563

362.07

52.9936578

2808.327763

156.13

1

929.817217

864560.0579

3.33

237.3758757

0

330.505876

109234.1339

-38.22

389.4241473

1

386.794147

149609.7124

164.16

176.2911205

1

11.68

325.0032526

1

6.54

-163.6545487

0

-3.26

-377.9564557

1

-0.09

-203.1616781

1

4.33

-601.7018168

0

2.54

55.53365777

1

4.85

934.6672175

-3.13 2.63

175.671121

1.64

434.1475594

1

432.507559

187062.7889

304.55

-16.75

-143.349178

1

-126.599178

16027.35186

-171.8

2.47

-205.7905905

0

-208.260591

43372.47358

-42.99

-0.16

-860.1589261

1

-859.998926

739598.153

-83.71

1.1

-999.269067

0

-1000.36907

1000738.27

-70.46

-0.37

-363.3112619

1

-362.941262

131726.3596

-290.32

-0.93

-557.0390243

1

-556.109024

309257.2469

-199.35

-6.28

-49.23941028

1

-42.9594103

1845.510932

52.45

-1.85

945.098054

0

946.948054

896710.617

-69.78

3.78

862.5581106

1

858.778111

737499.8432

648.19

1.26

1611.664648

1

1610.40465

2593403.129

74.43

1.04

1654.001752

1

1649.96175

2722373.784

-177.47 201.43

2.63

-422.7622692

0

-425.392269

180958.5827

-4.17

-786.6549861

1

-728.484986

612282.7535

-537.92

-8.82

-1616.088424

1

-1607.26842

2583311.787

-698.63

-1.5

-3534.852164

1

-3533.35216

12484577.51

-175.59

-3.12

-1777.677277

1

-1774.55728

3149053.528

-451.37

3.11

-405.6808851

0

-408.790885

167109.9877

466.89

1.08

806.6797447

1

805.599745

648990.9487

-44.28

0.79

3904.945458

1

3904.15546

15242429.84

-248.13

0.72

2807.132378

1

2806.41238

7875950.437

516.96

-8.11

2069.152129

0

2077.26213

4315017.952

-737.61

-0.65

1495.656111

0

1496.30611

2238931.979

141.9

3.78

-2761.997577

0

-2765.77758

7649522.605

189.74

3.82

-2415.669506

0

-2419.48951

5853929.471

541.37

0.6

-1571.673931

0

-1572.27393

2472045.313

164.3

Vol.13, Núm.1, 2019 TEC Empresarial

69

FINANZAS

ANEXO 6: Cรณdigos programaciรณn Visual Basic. Modelo ARIMA con fuerza bruta

Sub prediccionexxon( ) ' ' prediccionexxon Macro ' Max = 0 For x = 1 To 1000000 Cells (1, 5) = x If Cells (1, If Cells (1, If Cells (1, If Cells (1, If Cells (1, If Cells (1, If Cells (1, If Cells (1, If Cells (1, If Cells (1, If Cells (1, If Cells (1, If Cells (1,

12) 12) 12) 12) 12) 12) 12) 12) 12) 12) 12) 12) 12)

> > > > > > > > > > > > >

Max Then alpha1 = Cells (1, 10) Max Then alpha2 = Cells (2, 10) Max Then alpha3 = Cells (3, 10) Max Then alpha4 = Cells (4, 10) Max Then alpha5 = Cells (5, 10) Max Then alpha6 = Cells (6, 10) Max Then alpha7 = Cells (7, 10) Max Then alpha8 = Cells (8, 10) Max Then alpha9 = Cells (9, 10) Max Then alpha10 = Cells (10, 10) Max Then alpha11 = Cells (11, 10) Max Then alpha12 = Cells (12, 10) Max Then Max = Cells (12, 10)

Cells (1, 8) = alpha1 Cells (2, 8) = alpha2 Cells (3, 8) = alpha3 Cells (4, 8) = alpha4 Cells (5, 8) = alpha5 Cells (6, 8) = alpha6 Cells (7, 8) = alpha7 Cells (8, 8) = alpha8 Cells (9, 8) = alpha9 Cells (10, 8) = alpha10 Cells (11, 8) = alpha11 Cells (12, 8) = alpha12 Cells (1, 14) = Max Next x

70

TEC Empresarial Enero - Abril, 2019