Satisfacción del cliente y desempeño financiero corporativo 1 XIX CONGRESO INTERNACIONAL DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS ADMINISTRATIVAS Satisfacción del cliente y desempeño financiero corporativo Capítulo 12. Mercadotecnia Mtro. Leopoldo Riquelme Carranza Facultad de Contaduría y Administración, UNAM Doctorado en Ciencias de la Administración Cel. 225 436 2311 [email protected]Dr. Héctor Salas Harms Facultad de Contaduría y Administración, UNAM División de Investigación, cubículo 4 Circuito Exterior S / N; Ciudad Universitaria, 04510, D. F. Tel. 55 5622 8465 x 104 Fax 55 5622 8463 [email protected]Durango, Dgo., 21-24Abril 2015
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Satisfacción del cliente y desempeño financiero ...acacia.org.mx/busqueda/pdf/SATISFACCION_DEL... · Satisfacción del cliente y desempeño financiero corporativo 5 Ataollah, Nakha
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Satisfacción del cliente y desempeño financiero corporativo
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XIX CONGRESO INTERNACIONAL DE INVESTIGACIÓN EN CIENCIAS
ADMINISTRATIVAS
Satisfacción del cliente y desempeño financiero corporativo
Satisfacción del cliente y desempeño financiero corporativo
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Resumen1.- Elpropósito de este estudio es probar la significancia que ha adquirido la
satisfacción del cliente (SC) como variable explicativa de la rentabilidad operativa;
variable que se supone positivamente relacionada con este fenómeno.Primeramente, se
seleccionó,entrela investigación previa,un modelo explicativo de la rentabilidad en
función de variables micro, que explicara una porción importante de la varianza de la
rentabilidad corporativacon variables significativas, al cual se incorporó la SC.Se
obtuvieron datos financieros de Bloomberg y datos de SC reportados por el Índice
Americano de Satisfacción del Cliente, (ACSI, por sus siglas en inglés),que cuentan con
grandes muestras de datos, por largos periodos, medidos a través de metodologías
estandarizadas.Se encontró que, como señalaban distintos autores, la SC,en
modelosuni y multivariados,erasignificativa, explicando la rentabilidad corporativa;pero
su poder explicativo era prácticamente nulo; y el comportamiento del modelo básico no
era satisfactorio. Así, se planteóincorporar nuevas variables micro, e incluso macro, que
teóricamente están relacionadas con el desempeño financiero corporativo, tales como
variables económicas y el tamaño de las empresas, entre otras, planteándose incluso
desagregar los datos por sector.Pruebas con las variables económicas produjeron
resultados mixtos:la R2 aumenta a .75 y .79, incorporando o no la SC,
respectivamente;algunas variables del modelo básico muestran coeficientes
significativos; ylo mismo ocurre con las variables económicas; pero, sobre todo, la ACSI
no mantiene la significación buscada.
Palabras clave: satisfacción del cliente, desempeño financiero corporativo, análisis econométrico
1 INTRODUCCIÓN
La competencia en los diferentes mercados e industrias se hace más difícil cada día. El
desarrollo tecnológico, la globalización y las comunicaciones hacen que las diferentes
empresas perfeccionen sus productos y procesos. La diversificación en los sectores que
atienden las grandes empresas así como la apertura de los mercados internacionales,
han derivado en la homogeneización de los productos, precios y estándares de calidad.
1 Un texto con los avances preliminares de esta investigación aparece en la memoria del XVIII Congreso
Internacional en Contaduría, Administración e Informática de la FCA, UNAM, México, D. F. octubre de 2013.
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La era de la tecnología permite a los consumidores el acceso a información de manera
instantánea. Las redes sociales nos permiten hacer consultas sobre los productos que
estamos pensando en comprar y sobre las experiencias que otros han tenido con cada
una de las opciones. De la mano de todo este movimiento, en los últimos años, los
teóricos de la mercadotecnia y la administración han resaltado la importancia de la
satisfacción del cliente (SC) para mejorar el desempeño tanto operativo como financiero
de las organizaciones. Bajo estas premisas, las empresas han buscado diferenciarse a
través del servicio para alcanzar conseguir el objetivo de tener un cliente satisfecho.
Los departamentos de mercadotecnia en numerosas empresas medianas, grandes,
trasnacionales y multinacionales han introducido métricas de SC, que son utilizadas por
los altos directivos para realizar la planeación estratégica desde los corporativos y
oficinas centrales de cada una de estas empresas con la idea de generar un cambio en
la cultura de todos los empleados, para migrar del enfoque meramente de eficiencia a
un enfoque de SC. Las medidas que emanan de la planeación estratégica corporativa
comprenden desde pequeñas acciones correctivas hasta reestructuraciones en la
filosofía de las organizaciones, que representan fuertes sumas de dinero invertido.
Sin embargo, todos estos esfuerzos que han realizado las empresas de manera aislada,
apenas están derivando en la formación de una nueva rama de la mercadotecnia, la
teoría de la satisfacción del cliente. Poco a poco han ido surgiendo mediciones de SC
realizadas por organizaciones académicas y de investigación de mercado y junto con
éstas, los teóricos de la mercadotecnia analizamos y evaluamos las metodologías más
utilizadas y el impacto financiero y operativo que puede alcanzarse al incrementar la SC.
En la práctica, las inversiones realizadas en este rubro pocas veces son evaluadas a
través del criterio de maximización económica. Diversos estudios han mostrado que
existe una correlación positiva entre el nivel de SC y los resultados financieros de la
empresa. Pero no se ha profundizado en la generación de modelos que permitan
determinar su impacto aislando otros factores de negocios y económicos. Mucho menos
puede decirse que existen estudios segmentando por tipo de negocio como para hacer
afirmaciones acerca de las implicaciones que puede tener la SC en diferentes entornos.
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Durante la investigación se profundizó en el repaso de modelos realizados previamente
por diferentes autores. Son distintas las variables que han sido explicadas en términos
financieros por la satisfacción del cliente como los ingresos, diferentes niveles de
utilidad contable, la creación de valor para los accionistas y hasta las recomendaciones
de los analistas bursátiles.
Entre los modelos más destacados se encuentra el de Ittner y Larcker (1998) que
encuentran una relación positiva y significativa entre la Satisfacción del Cliente y la
retención, el ingreso y el cambio en el ingreso. Sin embargo, ninguno de los tres
modelos alcanza una R2 mayor a 0.05. La tabla 1 muestra los resultados de esa
publicación.
Tabla 1 Modelos Ittner y Larcker (1998)
OLS Regressions Examining the Association between 1995 Customer Satisfaction 1996 Customer Retention, Revenues, and Revenue Change for 2,491 Customers of a Telecommunications Firm
***Statistically significant at the 1% level (two-tail)
aA customer in 1995 is defined as retained in 1996 if that customer also purchased the service in 1996. Revenue
change is defined as [(1996 revenues divided by 1995 revenues) -1]. Customers that were not retained are given a revenue change score of -1.0. 1996 revenue from customers that were not retained is set to zero. Customer satisfaction (CSI) score range from 0 (least satisfied) to 100 (most satisfied). AGE is the number of years the customer has been in business. SIZE is the customer’s total revenue.
Fuente: Ittner y Larcker (1998)
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Ataollah, Nakha y Saravanan (2010) realizan un análisis de estadística descriptiva en el
que encuentran cierta relación positiva entre el crecimiento en ventas y la satisfacción
del cliente, sin embargo no desarrollan un modelo predictivo, por lo que ni siquiera
podemos hablar del poder explicativo del ejercicio.
Riquelme (2013) realizó un ejercicio de enfoque más financiero que de negocios en el
cual mostró que la SC forma parte del modelo predictivo de la creación de valor bursátil,
tanto para los inversionistas, usando las variables dependientes Q de Tobin y ROIC,
como para los administradores de la empresa a través de la razón EBITDA/Ventas y
ROA. A pesar de encontrar significancia en los modelos, los niveles de R2 de dichos
modelos tampoco pasaron del nivel de 0.05.
En general, los teóricos de la satisfacción del cliente han llegado a la conclusión de que
la satisfacción del cliente incide positivamente en los resultados financieros, sin
embargo no han desarrollado un modelo de fácil aplicación, utilizando variables que en
general sean reportadas por las empresas y que sean de fácil interpretación para que
puedan implementarse dichos modelos en la empresa.
Este estudio surge como una respuesta natural a la afirmación de dicha relación entre la
satisfacción del cliente y los resultados financieros. Surge como una solución para el día
a día en las organizaciones que buscan optimizar sus inversiones en estrategias de
satisfacción del cliente y que necesitan saber cuál será el beneficio de éstas.
Así, esta investigación busca hacer una aportación al conocimiento desarrollando un
modelo que establezca la relación entre desempeño financiero corporativo y la SC,
controlando las variables micro que afectan la rentabilidad, y corroborando así la
importancia de este indicador para el resultado financiero, como ha sido afirmado en la
literatura. Esta aportación tendría implicaciones relevantes tanto para el desarrollo de la
teoría de la satisfacción del cliente como para la práctica en el ámbito corporativo.
2 METODOLOGÍA
2.1 Preguntas de investigación
I. ¿Cuál es el mejor modelo básico que explique una parte importante de la varianza
de la rentabilidad corporativa con variables microeconómicas significativas?
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II. ¿Qué bases de datos miden mejor la SCy las variables del modelo básico?
III. ¿Puede hacerse una aportación original al conocimiento, estableciendo la relación
funcional de la rentabilidadcorporativa con la SC? ¿Qué signo muestra esta relación? Y
IV. ¿Con qué confianza estadística puede afirmarse que la SC impacta positivamente
en los resultados financieros de las empresas?
A partir de los resultados iniciales, se añadió la siguiente pregunta de investigación:
V. ¿Cuál es el desempeño global del modelo de Barth, Beaver, Hand y Landsmancon
las nuevas bases de datos,y cuál es la significación de sus variables--cambios en
cuentas por cobrar, en inventarios y en cuentas por pagar, depreciación, valor en libros
y de mercado del capital, con y sin la variable que mide la SC (ACSI)?
A partir del análisis con los modelos iniciales, se añadieron las siguientes preguntas
VI. ¿Cuáles sonlas posibles causas de diferencias sistemáticas en los coeficientes?
VII. ¿Cuáles son otros determinantes micro y macroeconómicos de la rentabilidad
corporativa que pueden mejorar el desempeño y poder explicativo del modelo básico?
VIII. ¿Cómo se desempeñan las variables económicas, PIB, inflación y tasa de interés?
IX. ¿Se mostraría más claramente el impacto de la SC desagregando por sector?
2.2 Hipótesis de investigación
H1: El incremento en la calificación de la SC tendrá un impacto positivo en la
utilidad operativa, este efecto será consistente y significativo estadísticamente.
2.3 Objetivos de la investigación.
2.3.1 Objetivo General
Hacer una aportación original al conocimiento asociando significativamente la
satisfacción del cliente como variable explicativa del desempeño financiero, una vez
controlados los efectos de diversas variables que teóricamente son fundamentales para
la explicación del fenómeno del desempeño financiero.
2.3.2 Objetivos Específicos
I. Seleccionar un modelo básico a partir de la investigación previaque explique una
porción importante de lautilidad operativamediante variables micro significativas.
II. Determinar las bases de datos pertinentes sobre el modelo básico y la SC.
III. Replicar el estudio anterior sobre el modelo básico con las nuevas bases de datos.
IV. Determinar el impacto que tiene la SC en la utilidad operativa.
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V. (segunda etapa) Correr el análisis con el modelo de Barth, et al.
VI. (tercera etapa) Correr el análisis con variables macroeconómicas y sectoriales
2.4 Tipo de investigación
Este es un estudio explicativo que busca establecer con confianza estadística un
modelo básico del desempeño financiero en función de varios de sus determinantes, al
cual se incorpore la satisfacción del cliente, como variable explicativa de tal desempeño.
3 INVESTIGACIÓN EMPÍRICA PREVIA
Desde principios de los 60’s se empezaron a dar estudios acerca del comportamiento
de la rentabilidad de las empresas y su predicción. Esta ola de investigaciones dio inicio
con los estudios de eficiencia de mercado de Little (cf. 1962) y posteriormente con Little
y Rayner (cf. 1966) en higgledypiggledygrowth, donde se comprobó que los ingresos
corporativos en el Reino Unido se distribuyen normalmente. Bajo este supuesto, Fama
(cf. 1965) se consolidó como pionero de los estudios de eficiencia de mercado y
posteriormente Fama y French (cf. 2000) presentaron estudios en los que los autores
tratan de hacer predicciones sobre la rentabilidad en empresas norteamericanas.
Existen una gran variedad de técnicas que se pueden utilizar para la predicción de la
rentabilidad de las empresas, sin embargo, destacan los modelos econométricos.
Dentro de éstos, las metodologías más usadas son las series de tiempo en modelos
predictivos de utilidades, modelos de corto horizonte, modelos basados en indicadores
macroeconómicos, modelos basados en estados de resultados, modelos de series de
tiempo, modelos sencillos con rezagos, modelos basados en procesos operativos
inherentes a cierta industria o negocio y modelos basados en estados financieros
Los modelos predictivos de las utilidades corporativasanalizados son:
Saltzman (1967) utilizó datos trimestrales de 9 años de una empresa fabricante y
comerciante de diversos modelos de una pieza utilizada en la elaboración de
productos de línea blanca como lavadoras y secadoras, esta empresa conforma un
oligopolio. El autor obtuvo como variable significativa solamente las ventas. Este
modelo, al ser una simulación del estado de resultados, obtiene niveles muy altos de
R2. Se encontró que para esta industria es muy alta la elasticidad precio.
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Horvitz, Nesh y Stern (1992) utilizaron los datos de las utilidades de 897 empresas
públicas entre 1979-1986 para realizar cinco modelos predictores distintos. En los
cinco casos, los datos de 1969-1978 fueron utilizados para predecir el periodo de
1979-1986. Estos modelos cuentan con niveles de R2 bajos porque solamente toman
en cuenta al ingreso, la tasa de rendimiento y la evolución de estos indicadores. A
continuación se hace un resumen de cada uno de estos modelos:
o El modelo determinístico funciona bajo el supuesto de que existe una tasa de
crecimiento constante de las utilidades con cierto factor de error.La R2fue muy baja.
o El Offset modelo modelo de compensación es útil para los casos en los que existen
eventualidades que modifican drásticamente el ingreso. Es una variante del modelo
determinista y obtuvo una R2 de 0.16.
o El modelo estocástico exponencial asume que las utilidades fluctúan de manera
aleatoria alrededor de una tendencia exponencial y obtuvo una R2 de 0.28.
o El modelo del movimiento Browniano asume que las utilidades anuales crecen de
manera exponencial a una tasa constante pero son afectadas permanentemente por
choques aleatorios, siguiendo así un camino irregular. La R2fue de 0.31.
o El modelo de tiempo discreto asume que las utilidades son generadas
determínisticamente, sin embargo se mantiene una tendencia tan irregular que se
simula a la tendencia generada a través de los modelos de series de tiempo
estocásticas. Este modelo obtuvo una R2 de 0.26.
Abarbanell y Bushee (1997) utilizaron datos entre 1991 y 1992 de empresas que
cotizan en bolsa utilizando variables y razones financieras del estado de resultados y
del estado de posición financiera, obteniendo como variables significativas los
inventarios, el margen bruto, la tasa impositiva efectiva, las utilidades y la fuerza
laboral. Este modelo trata de predecir las utilidades a corto plazo, generando una
metodología útil para los analistas financieros y bursátiles a través de herramientas
comunes de análisis fundamental.
Ittner y Larcker (1998) utilizaron datos entre 1995 y 1996 de empresas grandes de
telecomunicaciones, encontrando que todas las variables que contemplaron eran
significativas, sin embargo se obtuvo una R2 muy baja porque existen muchas otras
variables importantes. En este modelo se comprueba que existe relevancia y
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significancia de los indicadores de satisfacción del cliente en los resultados
financieros. Al igual se tiene impacto de estas métricas en los mercados financieros,
aunque no de manera muy marcada porque el modelo no es muy completo.
Fama y French (2000) utilizaron datos entre 1964 y 1996 de empresas que cotizan en
bolsa obteniendo como la totalidad de las variables utilizadas como significativas. Sin
embargo, al igual que el modelo anterior, este es un modelo muy limitado en cuanto a
poder explicativo, con una R2 de 20%.
Ribeiro de Medeiros (2005) utilizó datos anuales de estados financieros de 1991 a
2001 de una empresa petrolera monopólica brasileña obteniendo la totalidad de
variables como variables significativas. Se hace énfasis en la utilización de variables
contables, macro y microeconómicas para explicar el comportamiento de los estados
financieros. Los niveles de R2 para las ecuaciones relevantes para este análisis son
mayores a 0.71.
Barth, Beaver, Hand y Landsman (2005) utilizaron datos de 1987 al 2001 de
empresas públicas en CompuStat. Este estudio realiza una desagregación del
balance general para poder predecir el valor del capital (que puede ajustarse al valor
de las utilidades realmente realizadas si se aplica una diferencia). Este modelo obtuvo
como variables significativas ingreso neto, cambio en cuentas por cobrar, cambio en
inventarios, depreciación y valor de libros del capital, teniendo como variable
dependiente al valor de mercado del capital. Este modelo es muy significativo, con
una R2 de 0.86. Este es el modelo seleccionado como base de la investigación.
Allen (2005)utilizaron datos de 1982 a 2000 de 987 firmas que cotizan en la bolsa de
Londres, obteniendo como variable significativa el cambio en utilidades. Este modelo
tiene una R2 muy baja, de 11%.
Banker y Chen (2006) utilizaron datos anuales de 1988 a 2002 de 4334 firmas
diferentes obteniendo como variables significativas las ventas y la ROE. Este modelo
tiene una R2 de 0.36
Bathke, Allen W. et al. (2006) utilizaron datos entre 1978 y 1996 de empresas que
cotizan en bolsa, este modelo ARIMA utiliza series de tiempo univariadas, es por esta
razón que posee un poder predictivo muy bajo.
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Cannon, Randall y Terwiesch (2008) utilizaron datos desde 1993 a 2007 de empresas
en la industria norteamericana de aerolíneas obteniendo como variables significativas
algunos indicadores operativos propios del sector. Los autores concluyen que utilizar
variables relacionadas a operaciones incrementan el poder predictivo de los modelos
basados en variables contables.
Virbukaitė (2010) utilizó datos de 2002 a 2009 con datos trimestrales de empresas
grandes lituanas de comunicaciones, manufactureras de alimentos, refrigeradores y
producción y distribución eléctrica. Este modelo obtuvo como variables significativas
al PIB, la tasa de interés, los ingresos, y una razón COGS/costos totales.
Ayrga (2012) realizó una proposición teórica de un modelo que considera las cifras del
balance general interactuando con algunas cifras de otros estados financieros.
Leppähaara (2012) utilizó datos entre 1990 y 2010 de empresas alta tecnología, este
estudio busca entender la forma en la que se pueden predecir los ingresos de las
empresas tecnológicascon datos de los estados financieros. El autor desarrolla tres
modelos, en los cuales solamente se tiene una variable significativa en el segundo
modelo, esta variable es la recomendación de los analistas.Las R2 para cada uno de
los modelos son 0.44, 0.23 y 0.18, respectivamente.
4 DESARROLLO DEL MODELO ECONOMÉTRICO
4.1 Modelo Econométrico
4.1.1 Primera aproximación
El primer paso del análisis cuantitativo consistió en correr una regresión univariada de
datos panel que explicara la utilidad operativa en función de la SC. Esos resultados
constatarían las investigaciones de distintos autores sobre de la teoría de la satisfacción
del cliente y la importancia dela SC en la explicación de los resultados financieros
4.1.2 Aportación al conocimiento teórico
Dada la pequeña proporción que intuitivamente tiene esta variable en la explicación total
del fenómeno de la rentabilidad corporativa, este estudio propone la contrastación del
resultado del modelo univariado con un modelo multivariado en interacción con
variables financieras relevantes para la explicación del desempeño financiero,
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esperando tener un nivel explicativo alto para el tipo de estudio realizado, y que se
mantenga la significancia de la satisfacción del cliente.
4.1.3 Modelo Base
Como punto de partida para la elaboración del nuevo modelo, se revisaronlos modelos
propuestos en la investigación previa,para encontrar un modelo probado. El modelo
seleccionado fue desarrollado por Barth Beaver, Hand y Landsman (cf. 2005) en su
escrito Accruals, Accounting-BasedValuationModels, and thePrediction of
EquityValuespublicado en 2005 por el Journal of Accounting. Este modelo usa
estimaciones del valor de capitalización de las empresas para determinar la
desagregación de las utilidades, generando modelos de información lineal. Ellos
sugieren que para realizar una valuación más precisa del capital, las utilidades deben de
ser desagregadas en los grandes rubros de los estados financieros y que el
comportamiento de los factores financieros principales varía sustancialmente a través
de las industrias.
Los autores basan su modelo en distintos componentes financieros y de los estados de
posición financiera y de resultados como los ingresos anormales, y algunos indicadores
que pueden tener implicaciones diferentes en el valor de mercado del capital como los
cambios en cuentas por cobrar, en inventariosy en cuentas por pagar,la depreciación y
el valor en libros. Este modelo se seleccionó por ser sencillo, porque contiene variables
accesibles, sus coeficientes son significativos y la R2 es de 0.73. El modelo resultante
es el siguiente, al que los autores llaman modelo C.
Ecuación 1 Modelo Base Barth, Beaver, Hand y Landsman (cf. 2005:45)
Fuente: Barth, Beaver, Hand y Landsman (cf. 2005:45)
Donde:
es el valor de mercado del capital.
son las ganancias anormales, definidas como los ingresos menos el retorno. normal
sobre el valor en libros del periodo t.
es el cambio en cuentas por cobrar en el periodo t.
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es el cambio en inventarios en el periodo t.
es el cambio en cuentas por pagar en el periodo t.
es la depreciación en el periodo t.
es el valor en libros del capital en el periodo t.
es el valor de mercado del capital en el periodo t.
es el término de error.
Los subíndices i y t significan empresa y año respectivamente.
Vt es otra información, que es definida como MVEt-1 – MVEt-1, donde MVEt-1 es el valor
ajustado de MVEt-1
4.1.4 Desarrollo del Modelo
Dado que el dato que se busca como variable dependiente son las utilidades, se
despejará el factor , de las ganancias anormales para predecir un factor de ingreso.
Ecuación 2 Modelo Modificado Fase 1
Fuente: Elaboración Propia
Para simplificar el modelo, se integrarán los factores que hacen
referencia al valor de mercado del capital, integrándolo en la variable y se
eliminarán los signos negativos, ya que al trabajar con modelos econométricos, los
signos se asignarán automáticamente durante la regresión. A continuación se presenta
el modelo modificado previo a la integración de la variable de la satisfacción del cliente.
Ecuación 3 Modelo Modificado Fase 2
Fuente: Elaboración Propia
Finalmente, se incorpora al modelo la variable SC (ACSI).Asimismo, el factor
significará lautilidad operativa.Se tomóeste dato para hacer análisis puramente
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sobre la operación y el negocio de la empresa y dejar por fuera el efecto del gasto
financiero neto y del saldo impositivo neto. A continuación se presenta el modelo
definitivo.
Ecuación 4 Modelo Definitivo
Fuente: Elaboración Propia
Donde:
es el ingreso operativo.
es el índice de satisfacción del cliente desarrollado por el ACSI.
4.1.5 Verificación de los supuestos econométricos
Para que los estimadores de mínimos cuadrados ordinarios (MCO) sean mejores
estimadores lineales insesgados (MELI) se deben cumplir los supuestos econométricos.
4.2 Datos
Para la obtención de las cifras de los estados de resultados, estados de posición
financiera y flujos de efectivo de las empresas, así como los cálculos de capitalización y
otros indicadores operativos y de mercado se utilizó el servicio de datos del sistema
Terminal Bloomberg.Específicamente, se consultó el apartado de análisis financiero
Bloomberg(cf. 2013). La consulta se hizo por periodos anuales y se obtuvieron datos
desde 1994 hasta 2012 para todas las compañías que analiza el ACSI. Se decidió
utilizar esta base de datos porque permite hacer consultas predeterminadas para un
gran número de compañías simultáneamente, es la base de datos financiera con más
datos históricos disponibles, arroja la información en el mismo formato para todas las
empresas y cuenta con una gran cantidad de indicadores financieros disponibles.
Bloomberg es una de las plataformas más utilizadas para análisis financiero profesional.
4.2.1 Muestra
Se encontraron los tickers de Bloomberg para 257 empresas de las 339 que reportó el
ACSI en 2012, estas empresas representan a 41 industrias diferentes de un total de 43
que reportó el ACSI este año, de 10 sectores económicos. De estas 257 empresas, 236
tienen datos de ingreso operativo y satisfacción del cliente interactuando en mismos
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periodos, lo que permite hacer cruces econométricos entre esas variables. Dado que
algunas empresas no reportan en Bloomberg algunas de las otras variables
involucradas en el modelo, cuando se hace la regresión completa, son 171 empresas
las que participan con todas las variables seleccionadas. Todas estas empresas se
encuentran entre las empresas más grandes con actividades en los Estados Unidos.
5 RESULTADOS
La base de datos se ha estructuró en el formato panel, dado que el análisis es
multidimensional, dando valor a las variables declaradas para cada empresa y para
cada año. Para el desarrollo de modelos se utilizó el programa estadístico STATA 11.
Como se mencionó, el punto de partida de este análisis cuantitativo implicó generar un
modelo econométrico univariado para entender la forma en la que se comporta la
variable de satisfacción del cliente de manera aislada explicando la rentabilidad.
Dado que se tiene una base de datos panel, se puede intuir que el modelo correcto a
estimar será un modelo panel efectos fijos o efectos aleatorios. Para discernir entre
estos dos modelos se realizará la prueba de Hausman para ver si existe una diferencia
significativa en la estructura de las variables a través de las empresas, de tal manera
que la heterogeneidad de las empresas, de manera significativa, haga distinciones
afectando a las variables del modelo.
5.1 Modelo Univariado
5.1.1 Prueba de Hausman
A continuación se presenta la prueba de Hausman, misma que plantea como hipótesis
nula que la diferencia existente en los coeficientes de las variables explicativas no
muestra un patrón de diferencias sistemático con respecto a la población muestreada.
En este caso, el P-Value, indicado por la leyenda Prob>chi2 muestra un valor de 0.0000,
lo cual indica que con un 99.99% de confiabilidad, los individuos que participan en el
estudio presentan diferencias sistemáticas, lo que no permite al análisis excluir los
factores y choques que derivan de esta heterogeneidad. Razón por la cual, se favorece
al uso de la regresión de efectos fijos,mismo que será el modelo a utilizar.
Tabla 2 Prueba de Hausman para modelo univariado
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Test: Ho: difference in coefficients not systematic
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg acsi 163.6076 112.346 51.26159 12.14825 FEU REU Difference S.E. (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Coefficients
Fuente: Elaboración propia
5.1.2 Verificación de supuestos
Para dar validez a este resultado se deberán realizar pruebas de supuestos para saber
si el modelo seleccionado cumple con lo estipulado para que en el análisis econométrico
sus estimadores sean MELI. El supuesto que con más frecuencia se viola en la
generación de modelos econométricos basados en información real, y particularmente
en los modelos financieros es el de la ausencia de autocorrelación en los datos panel.
Es por este motivo que este supuesto será el primero en ser verificado, ya que si se da
esta violación, la comprobación de los supuestos anteriores habría sido en vano.
A continuación se procederá a la verificación de la no autocorrelación a través del test
de Wooldridge que tiene la hipótesis nula de no autocorrelación en el modelo.
Ilustración 1Prueba de Wooldridge para el modelo univariado
Prob > F = 0.0000 F( 1, 208) = 56.733H0: no first-order autocorrelationWooldridge test for autocorrelation in panel data
Fuente: Elaboración propia
Como se puede verificar, se rechaza la hipótesis nula, se acepta la existencia de
autocorrelación en el modelo. Por este motivo, se procederá a hacer correcciones.
5.1.3 Corrección del modelo (Regresión no paramétrica Bootstrap)
La metodología bootstrap tiene como propósito ganar información acerca de la
distribución de un estimador. Sin embargo según Alonso (cf. 2008), en regresiones no
paramétricas, la metodología bootstrap es utilizada fundamentalmente para dos tareas:
la primera es la de elegir el parámetro de suavizamiento o ancho de banda y la segunda
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es la de construir intervalos de confianza para la curva de regresión. En este caso
particular, es posible utilizar esta metodología dado que no asume la distribución normal
sobre los errores y considera la heteroscedasticidad y autocorrelación de los datos.
Cabe señalar que si bien el número de observaciones mínimo para estimar los
parámetros es suficiente para cumplir con el factor deseable de que la regresión
mediante Bootstrap use muestras grandes, como soporte adicional a la metodología, se
cumple con la regla empírica de que la relación que guarde el número de variables
explicativas respecto al número de observaciones sea menor al 5%, requerimiento que
es ampliamente mejorado en este caso, que cuenta con miles de observaciones.
5.1.4 Modelo univariado corregido
Dicho lo anterior, se procederá a la ejecución del modelo bajo la metodología Bootstrap.
Regresión 1 Modelo univariado corregido
rho .61519448 (fraction of variance due to u_i) sigma_e 3221.2403 sigma_u 4072.9464 _cons -9694.687 6041.563 -1.60 0.109 -21535.93 2146.558 acsi 163.6076 79.89399 2.05 0.041 7.018232 320.1969 ni Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Observed Bootstrap Normal-based (Replications based on 236 clusters in id)
Test: Ho: difference in coefficients not systematic
B = inconsistent under Ha, efficient under Ho; obtained from xtreg b = consistent under Ho and Ha; obtained from xtreg mve .0282528 .0333531 -.0051003 .0007009 bv .199714 .1575701 .042144 .0040787 dep -.1445387 -.0538483 -.0906904 .0102319 dap .1049799 .1307639 -.025784 .0087094 dinv .48046 .4305566 .0499034 .018912 drec .095802 .0736255 .0221765 .0057251 acsi 55.17722 16.89102 38.2862 12.54443 FE RE Difference S.E. (b) (B) (b-B) sqrt(diag(V_b-V_B)) Coefficients
Satisfacción del cliente y desempeño financiero corporativo
19
Fuente: Elaboración propia
La prueba de Hausman nos indica que la hipótesis nula de que no existe diferencia
sistemática en los coeficientes de regresión como resultado de la heterogeneidad de las
empresas en la muestra se rechaza, y se selecciona el modelo de efectos fijos.
5.3.3 Modelo seleccionado
Después de haber seleccionado el modelo de efectos fijos, se tiene un resultado
tentativo, mismo que se puede apreciar en la versión robusta del modelo, donde,
después de corregir por violaciones a los supuestos, se tiene que la variable de SC no
es estadísticamente significativa;aunque, para que este resultado sea validado, tiene
que cumplir con los supuestos econométricos, que se comprobarán a continuación.
5.3.4 Verificación de supuestos
Para el modelo seleccionado, a continuación se realiza la prueba de autocorrelación, la
cual postula como hipótesis nula que no existe autocorrelación de primer orden, sin
embargo, esta hipótesis se rechaza.
Tabla 5 Prueba de autocorrelación
Prob > F = 0.0005 F( 1, 140) = 12.791H0: no first-order autocorrelationWooldridge test for autocorrelation in panel data
Fuente: Elaboración Propia
5.3.5 Corrección del modelo (Regresión no paramétricaBootstrap)
A continuación se presenta la regresión utilizando el método no paramétrico Bootstrap
utilizando la variable de valor de mercado en su formato de rendimientos.
Como puede observarse en la regresión posterior, con el modelo no paramétrico, la
variable SC sigue siendo significativa. Así,puede afirmarse que la variable de estudio
presenta con un 96% de confiabilidad los argumentos suficientes para ser considerada
una variable explicativa relevante en la predicción de rentabilidad corporativa.
Es importante aclarar que la finalidad de este estudio no es la generación de un modelo
predictor de utilidades, sino la validación de la significancia de la satisfacción del cliente
explicando a la utilidad operativa, a pesar de encontrarse en un modelo interactuando
con variables que la literatura ha sustentado como determinantes de la rentabilidad.
Satisfacción del cliente y desempeño financiero corporativo
20
Asimismo, toda vez que la SC no forma parte de la operación productiva de la mayoría
de los negocios, debe mantenerse una postura realista en cuanto al rol que puede jugar
en un modelo predictivo de utilidades. Así, surge una pregunta sobre la comparación del
modelo de regresión no paramétrica con y sin la SC.
Al incluir la SC, se pierden casi 20 puntos en el poder explicativo del modelobásico (la
R2 de .66 en el modelo sin la SCbaja a .47con ella), aunquedos variables del mismo
sonsignificativas, y la variable con peor desempeño tiene un 75% de confiabilidad.Por
otra parte, al omitirla SC, los estimadores de las otras variables se desestabilizan, de
manera que sólo una variable es significativa y se observan P-values hasta de 0.97.
Este fenómeno puede estar relacionado con las argumentaciones de Ngobo, et al. (cf.
2011) y otros trabajos citados en el marco conceptual que afirman que la variable de
satisfacción del cliente, en diversos estudios, se ha identificado como una variable que,
al incrementarse, reduce la dispersión en diferentes indicadores financieros como las
ganancias, el valor de mercado del capítal o las recomendaciones de los analistas.
Regresión 2 Modelo multivariado Bootstrap
rho .75337272 (fraction of variance due to u_i) sigma_e 2003.5175 sigma_u 3501.6887 _cons -5153.384 3268.705 -1.58 0.115 -11559.93 1253.16 mveLag1 -94.15904 58.02906 -1.62 0.105 -207.8939 19.57583 bv .2622955 .0740339 3.54 0.000 .1171916 .4073994 dep -.1990896 .0867208 -2.30 0.022 -.3690591 -.02912 dap .262208 .2303184 1.14 0.255 -.1892078 .7136239 dinv .3723141 .2019264 1.84 0.065 -.0234543 .7680826 drec .1200082 .0841617 1.43 0.154 -.0449457 .284962 acsi 89.2734 43.13068 2.07 0.038 4.738819 173.808 ni Coef. Std. Err. z P>|z| [95% Conf. Interval] Observed Bootstrap Normal-based (Replications based on 169 clusters in id)