Uno de los principales problemas que tenemos que sortear para tomar decisiones financieras es la correcta estimación del costo de oportunidad del capital invertido. Sabemos que, a mayor riesgo, mayor debe ser la rentabilidad esperada de una empresa o proyecto de inversión, pero: ¿cómo medimos ese riesgo?
En los EE. UU., que goza de mercados financieros desarrollados, podemos hallar la ‘beta’ de las empresas o sectores industriales que nos interesan. La beta aproxima el riesgo de mercado, es decir, la sensibilidad del rendimiento de esa empresa o sector económico a movimientos de la economía; el beta en ese sentido sirve de amplificador o amortiguador de esos cambios en el mercado.
Una vez que tenemos la beta como medida de riesgo, la tecnología financiera nos permite hacer estimados del rendimiento que debemos exigir por invertir en determinados proyectos.
Ahora bien, para estimar la beta necesitamos dos cosas que carecemos en los mercados emergentes: la primera, un portafolio de acciones que replique los movimientos del mercado; y la segunda, un portafolio suficientemente grande para eliminar todos los riesgos no relacionados al mercado. Ninguna de esas dos condiciones se cumple en Colombia, o cualquiera de nuestros mercados latinoamericanos.
Por un lado, los indicadores del movimiento de la economía colombiana están lejos de estar reflejados en los índices bursátiles. Por ejemplo, la alta correlación de los rendimientos de la acción de Ecopetrol con respecto al índice bursátil de la Bolsa de Valores colombiana, Colcap, hacen que este no refleje lo que realmente está pasando en la economía del país; por otro lado, el Colcap es un portafolio pequeño de poco más de veinte acciones. Por estas dos razones no podemos estimar directamente las betas de empresas colombianas.
El problema es que, sin las betas, no tenemos forma de estimar los rendimientos esperados para nuestras inversiones en Colombia: ¿qué hacemos entonces? La práctica usual es ajustar el rendimiento esperado de negocios similares en EE. UU. por riesgo país; que no es otra cosa que el diferencial de rendimientos entre dos bonos similares, pero emitidos uno por EE. UU. y el otro por Colombia.
¿Está bien hacer ese ajuste? La respuesta es un contundente no. Hay varias razones, pero me concentraré en solo tres: en primer lugar, el diferencial de rendimiento de los bonos soberanos mide realmente el riesgo de incumplimiento del país, no el riesgo de hacer negocios allí. Por ejemplo, la devaluación de la moneda incrementa considerablemente el riesgo de incumplimiento del país, pero puede ser una muy buena noticia para las empresas o sectores exportadores.
La segunda razón es que el riesgo país es volátil, es decir, cambia considerablemente a través del tiempo. En tal sentido, al hacer ese ajuste por riesgo país en la tasa de descuento de un proyecto de varios años, estamos suponiendo, erróneamente, que el riesgo país se mantiene constante.
El último punto, es que el riesgo país se puede diversificar si se cuenta con un portafolio suficientemente grande de negocio en distintos países. En ese sentido, las grandes empresas globales no deberían ajustar por riesgo país sus rendimientos esperados.
¿Qué hacemos? ¿No ajustamos entonces por riesgo país? ¿suponemos que hacer negocios en Colombia tiene el mismo riesgo que hacer negocios en EE. UU.? Son algunas de las preguntas que surgen al escuchar estos planteamientos. La respuesta es clara: ¡siempre se ajusta por riesgo país! Pero en los flujos de caja no en la tasa de descuento. Es obvio que un negocio en Colombia genera mayores riesgos que el mismo negocio en EE. UU.: volatilidad de la tasa de cambio, políticas comerciales cambiantes, reglas fiscales y laborales difíciles de predecir, entre muchos otros riesgos, pero todos ellos ya estan incluidos en los flujos de caja estimados de la empresa o proyecto que estamos evaluando.
Entonces, claro está que siempre se debe ajustar por el riesgo país, pero en los flujos de caja, no en la tasa de descuento.
Por: Maximiliano González, Ph.D.
Profesor Asociado, Facultad de Administración, Universidad de los Andes