1) Primera etapa del análisis

Una primera etapa de todo análisis es el escrutinio de los datos. De la mayor importancia es la recopilación y generación de la información contable. Así, uno de los aspectos que distinguen el análisis de la información contable del análisis de datos en otras disciplinas es la existencia en nuestro campo de toda una materia que se ocupa de elaborar esa información, con lo que esto supone: diferentes sistemas contables entre naciones, diferencias en las prácticas contables de cada empresa, etc.

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2) La información contable ¿es de fiar?

Griffiths (1984, pag 11) comienza su manual sobre contabilidad creativa con esta afirmación:"Todas las empresas de este país manipulan sus beneficios. Todas las cuentas que se publican se basan en libros que han sido retocados con más o menos delicadeza".

2a) ¡A mala idea!

Ciertamente las presiones de los diferentes usuarios de la contabilidad: los accionistas, el fisco, los directivos, etc., provocan que los datos contables no reflejen fielmente la realidad económica de la empresa. Este hecho no es baladí ya que, si bien todo proceso de recogida de datos, sea el proporcionado por un sismógrafo o por un electroencefalograma es susceptible de incorporar errores de medida, en el caso especial de la información contable es necesaria una exquisita prudencia debido a la posibilidad de manipulación ¡a mala idea! de la información contable.

2b) Dios es sofisticado pero no malicioso

Esta es una de las características que distinguen la información contable del resto de sistemas informativos. "Dios es sofisticado pero no malicioso", decía Einstein , justificando que en ocasiones nos resulta difícil descubrir los secretos de la naturaleza, los fenómenos físico-químicos, pero que estos no se nos ocultan deliberadamente. Desafortunadamente, cuando de balances y cuentas de resultados se trata, no sólo hay complejidad, sino, frecuentemente, un deseo de ocultar.

En ocasiones, la calidad de la información es tan baja que invalida cualquier estudio. Generalmente es el beneficio la partida que más sufre, como en España ha estudiado Apellániz (1991), pero otras partidas son igualmente susceptibles de ser manipuladas. En este caso, el análisis univariante, al contemplar las partidas de forma aislada, puede resultar insuficiente. Una de las grandes ventajas de la aplicación de técnicas multivariantes es precisamente su capacidad para detectar estos intentos de manipulación.

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3) Manejar información incompleta

En esta primera fase se debe asimismo detectar la presencia de errores y observaciones perdidas.

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4) ¿Tenemos datos suficientes?

Hay que tener en cuenta que algunos análisis estadísticos multivariantes que se apliquen con posterioridad exigen un número mínimo de observaciones y de variables.

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5) La forma de la función de distribución y en qué influye.

La utilización de ratios no está exenta de problemas. Determinados modelos estadísticos exigen distribuciones normales por lo que hay que estudiar sus distribuciones. En estos casos se debe aplicar algún procedimiento que trate de averiguar la función de distribución subyacente, o al menos, que contraste la hipótesis de normalidad. Deakin (1976) estudió la normalidad de las distribuciones de un elevado número de ratios en una muestra de empresas de 1955 a 1973, con resultados diversos. En algunos ratios se rechazaba la hipótesis de normalidad y en otras ocasiones no se rechaza. Esta es la tónica en la mayoría de los estudios realizados posteriormente, véase Ezzamel, Mar Molinero y Beecher (1987) o Ezzamel y Mar Molinero (1990).

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6) Linealidad o no en las relaciones entre las variables financieras

Muchas técnicas matemáticas parten de la hipótesis de que las relaciones entre las variables son lineales, pero en el caso especial de información contable las relaciones entre las variables financieras pueden ser complejas.

Desde nuestro punto de vista, la existencia de relaciones no lineales es un fenómeno habitual, con el que tiene que contar el analista. Por ejemplo en la quiebra de las empresas sucede como en un edificio: al quitar un ladrillo no pasa nada, al quitar el cien tampoco, pero al quitar el cientouno se cae todo el edificio.

EJEMPLO, Comportamientos no lineales Pongamos, por ejemplo, un caso concreto en la banca española, Banesto, uno de los mayores bancos españoles. Cotizaba con normalidad en los mercados de capitales y se consideraba solvente, aunque circulaban rumores sobre sus dificultades. Acontecimientos especiales -el último ladrillo- provocaron que Banesto fuera intervenido por el Banco de España el 28 de diciembre de 1993. Al día siguiente sus acciones no valían nada. En nuestra opinión, una de las razones que justifica la no linealidad entre ratios financieros y probabilidad de quiebra es que buena parte de la información contable, materia prima de estos estudios, se encuentra adulterada. La contabilidad creativa fue un motivo explicativo de esta no linealidad en el caso de los datos que estamos utilizando. Con este efecto dichos bancos presentaban unos ratios de liquidez anormalmente altos. Aunque han aumentado mucho los controles financieros, en los casos más recientes de quiebras en el mismo sector en España, como el comentado caso Banesto, se han vuelto a repetir hechos semejantes. Tras ser saneado por el Banco de España, Banesto fue adquirido en agosto de 1994 por otro gran banco, aunque sigue existiendo como banco independiente. Posteriormente, su cotización en bolsa ha superado las perspectivas más optimistas y es uno de los valores más apreciados. Es un nuevo ejemplo de comportamiento no lineal, en este caso entre ratios financieros y cotización.

6a) Rentabilidad y solvencia

Pero la contabilidad creativa no es la única fuente de este comportamiento no lineal. Está claro que las empresas más solventes consiguen elevadas rentabilidades. Pero también hay muchas empresas con grandes rentabilidades que suponen un alto riesgo para el inversor. Todos tenemos en mente emisiones de bonos muy rentables pero poco seguras. Asimismo, los bancos no prestan su dinero a las empresas más rentables sino a aquellas que podrán devolver lo prestado.

6b) ¿Tener endeudamiento es bueno?

Parecido comportamiento podemos encontrar en los ratios de endeudamiento: tener endeudamiento se considera positivo si la rentabilidad que obtiene la empresa es superior a los tipos de interés, pero en el momento en que el tipo de interés de su deuda supera su tasa interna de rentabilidad el endeudamiento es una losa que puede afectar a la solvencia.

6c) Tesorería

Incluso en los ratios de tesorería podemos encontrar soportes teóricos que relacionen la no linealidad con el éxito de la empresa. Ratios bajos pueden indicar problemas de tesorería, pero ratios de tesorería excesivamente altos también son negativos ya que implican que la empresa mantiene un porcentaje elevado de tesorería sin invertir.