Las secuelas de la crisis a través de la información financiera de las empresas de la distribución y el comercio al por menor español: Pequeñas vs grandes empresas

Las secuelas de la crisis a través de la información financiera de las empresas de la distribución y el comercio al por menor español: Pequeñas vs grandes empresas

Remedios Ramón Dangla

Universidad de Alicante (Spain)


 

Received August, 2015

Accepted October, 2016


 

Resumen

Objeto: El presente trabajo analiza la evolución de los estados contables-financieros de las empresas del sector del comercio al por menor para ver cómo y en qué medida les ha afectado la actual crisis.

Diseño/metodología/enfoque: En esta investigación establecimos las hipótesis sobre el particular comportamiento del sector debido a la especialización en la venta de bienes de primera necesidad y a la fuerte posición en el mercado de las cadenas de distribución. Obtuvimos una muestra de empresas de la base SABI, las clasificamos por tamaños y las relacionamos con consumo nacional y la renta per cápita mediante una regresión lineal multiple. Buscamos las macromagnitudes que mejor explicaban la evolución los resultados del sector y estudiamos la evolución de ratios de eficiencia, operatividad, rentabilidad o solvencia mediante los cambios significativos estadísticamente en los ratios contables dependiendo del tamaño empresarial.

Aportaciones y resultados: El sector de la distribución y comercio al por menor se podría clasificar como un sector anti-cíclico pero a pesar de ello, todas las empresas han perdido rentabilidad aunque las de menor tamaño han perdido más y han se ha visto obligadas a prescindir de fuentes de financiación como consecuencia de la crisis.  Por el contrario, las grandes empresas han mantenido sus altos niveles de endeudamiento, incluso, su fondo de maniobra negativo. La especialización en venta de productos de una baja elasticidad demanda-renta y el fuerte poder en los mercados han permitido que estas empresas no sufran significativos cambios en sus resultados económicos-financieros.

Limitaciones:  Esta investigación recoge y analiza, con técnicas estadísticas, la evolución de diversos ratios contables de las empresas del sector de la distribución al por menor y su grado de dependencia con algunas macromagnitudes, sin embargo, un estudio con otro tipo de información financiera de las empresas y la utilización de otras técnicas estadísticas podrían explicar con mayor profundidad las razones de tales resultados.

Originalidad / Valor añadido: En escasas ocasiones ha sido analizado el sector de la distribución y comercio al por menor a través de sus estados contables. La actual crisis ha provocado una reestructuración, sobre todo en el nivel de endeudamiento, en la mayor parte de las empresas. Sin embargo, las grandes empresas del sector del comercio al por menor no han necesitado desapalancarse. Las diferencias de los efectos de la crisis entre empresas de unos sectores y otros y, entre los tamaños del mismo sector, se presenta como un enfoque distinto.

Palabras clave: Crisis financiera, Distribución comercial al por menor, Tamaño empresarial, Autonomía financiera, Rentabilidad

Códigos JEL: C12, D21, G33, G01

 

Title: The effect of the crisis through financial information on business distribution and retailer trade Spanish: Small vs big companies

Abstract

Purpose: In this paper, we analyze the evolution of the financial information of companies in the retail trade sector to show how and how much the actual crisis has affected them.

Design/methodology: In this paper, we have established the hypothesis about the particular behavior of the sector due to its specialization in the sale of basic goods and the strong position of the trade chain in the market. For the analysis we searched an example of companies from the SABI database, then we sorted the sample by size and linked theirs to per capita income and domestic consumption through a lineal regression. We looked for the economic variable than were explaining the evolution of the results of the sector better and studied the evolution of efficiency, operability, profitability or financial solvency ratios. We analyzed the statistically significant changes on the accounting ratios depending of the company size.

Findings: The retail trade sector could be could be listed as counter-cyclical sector but all companies have lost profitability although the small ones have lost more and have had to reorganize their financial structure as a result of the crisis. On the contrary, the big companies have kept their high level of indebtedness and even their negative working capital. The specialization in the sale of products with a low elasticity demand-income and the power in the markets have allowed that these big companies don´t suffer important changes in their revenue and expenditure results.

Research limitations/implications: This investigation describes and analyzes, with statistical techniques, the evolution of several accounting ratio of the companies of the retail and the relation with economics variables. However, a study of other financial information and the utilization of other statistical techniques could explain with more accuracy the reasons of these results.

Originality/value: On very few occasions the retail sector has been analyzed through their financial statements. The actual crisis has caused a restructuration in most of the companies, specially in the indebtedness level. However, the big companies of the retail sector haven´t needed deleverage.  The difference of the crisis effect between companies of different sectors and between the size of the same sector, is presented as a different approach.

Keywords: Financial crisis, Retail trade, Enterprise size, Financial sustainability, Profitability

Jel Codes: C12, D21, G33, G01


 

1. Introducción

La distribución comercial española ha sufrido importantes cambios en las últimas décadas. Los nuevos hábitos de consumo, la integración vertical y el desarrollo de las denominadas marcas blancas han hecho cambiar el panorama del comercio minorista. La posición dominante en el mercado de algunas cadenas de distribución les ha permitido resistir, con mayor holgura, a la actual crisis. Pero como señalan García y Delgado (2012), no sin la preocupación en las autoridades de la competencia española y europea. Nuestro objetivo es por tanto, contribuir al esclarecimiento sobre la evolución de los resultados empresariales del sector del comercio y la distribución utilizando el contexto de crisis como laboratorio. La existencia de grandes cadenas de distribución, con sus propias marcas y fuerte poder de negociación en los mercados, puede haber estado en la base de unas menores secuelas de la crisis en sus estados económicos-financieros.

La actual depresión económica iniciada en España en 2008 provocó que los activos de muchas empresas perdieran valor y sus tasas de beneficios no cubrieran los pagos de sus deudas de ahí, que sus balances se deterioraran. Los márgenes financieros se desplomaron, se cerró el acceso al crédito y la economía productiva se colapsó como señalan Fuente y Velasco (2015), Grau y Reig (2014), Kokocinska y Rekowski (2013), o Rojas y López Somoza (2013) o Naredo (2009).

La caída del PIB y del empleo pusieron de manifiesto que España había entrado en recesión en el segundo trimestre del 2008 y así sigue porque el leve crecimiento iniciado en el primer trimestre de 2010 fue truncado por la crisis de la deuda soberana tal y como indican Ortega y Peñasola (2012) o Rojas y López Somoza (2013). La renta disponible en los hogares se contrajo traduciéndose en una reducción del consumo a partir del tercer trimestre de 2008 según el Boletín Económico del ICE (2011). Lo que tuvo que afectar, en mayor o menor medida, a los resultados económico-financieros de las empresas comerciales.

El sector de la distribución y el comercio al por menor tiene gran importancia para la economía española. Tradicionalmente, ha aportado más de un 4% del PIB y ha empleado, directamente, a más de un 10% de los asalariados del país. Su influencia es tan elevada que, según García y Delgado (2012), el aumento del grado de concentración del sector que puede haber afectado tanto al comportamiento de los consumidores como a las empresas y a los precios del mercado.

Desde la perspectiva del análisis del sector comercial, se han desarrollado trabajos como el de Quintanilla (2010) que estudia las preferencias del consumidor. El de Fayós, Calderón y Mollá (2013) que indagan sobre las necesidades del sector para su internacionalización o el de los ya mencionados García y Delgado (2012), que analizan los efectos de la actual crisis sobre distintas facetas del sector, como por ejemplo, el proceso de concentración.

Por otra parte, hay autores que estudian los efectos de la crisis y la restricción del crédito sobre las pequeñas empresas españolas, de entre los que destacamos Azofra y Rodríguez (2012), Rojas y López Somoza (2103), Maudos (2013), Cantó, Palacín y Di Prieto (2016) ó Kokocinska y Rekowski (2013). Y también existen otras investigaciones que establecen la evolución de algún sector ante la crisis como los de González y Jareño (2014), Ramón-Dangla (2016) ó Lado-Sestayo, Otero-González, Vivel-Bua y Martorell-Cunill (2016) que se centran en el sector hotelero o que investigan los motivos de quiebra como el de Pozuelo, Labatut y Veres Ferrer (2010) o bien el de Gill y Giner (2013) que se fijan en las quiebras de la construcción e inmobiliaria. Nuestro objetivo es por tanto, a través del análisis de la información financiera, aproximar los efectos de la actual crisis y sus secuelas en las empresas supervivientes del sector comercial español.

La información financiera de las empresas es capital para descifrar las consecuencias de distintas medidas o contextos económicos sobre las empresas, como ya describieron Sánchez (2002); Godoy (2004) o Gonzalo, Pérez y Serrano (2000). Además, siguiendo a Archel, Lizárraga y Sanchez (2008), toda asignación de recursos conlleva un riesgo, pero también determina cierta rentabilidad. Por ello, tal y como explican Amat (2000), Esteo (1998) o Gonzalo et al. (2000), mediante el análisis de los estados contables se facilita la toma de decisiones económico-financieras a terceros, siendo de gran utilidad los ratios elaborados mediante cocientes de dos magnitudes entre las que exista una relación económico-financiera. De ahí que dividamos nuestro trabajo en este primer punto de introducción. Un segundo punto de revisión de la literatura sobre los principales aspectos económicos a estudiar y que suponen el punto de partida de esta investigación y de la determinación de nuestras hipótesis. Un tercer punto en el que se explican las variables utilizadas y metodología para alcanzar los objetivos planteados. Un cuarto punto donde se analizan los resultados obtenidos y un último punto en el que se exponen las conclusiones, incluyendo la discusión de los resultados, las limitaciones y las futuras líneas de investigación.

 

2. Revisión de la literatura

2.1. Crisis financiera, endeudamiento empresarial y sector económico

La marcha de las variables macroeconómicas condiciona la evolución de las cuentas y resultados empresariales, entre otras, el endeudamiento. En este sentido, destacamos a Jordà, Schularik y Taylor (2011) quienes,después de analizar las recesiones económicas entre 1870 y 2008 en catorce países desarrollados, relacionan el endeudamiento de las empresas y la inestabilidad de la economía, concluyendo que existe un vínculo entre el apalancamiento financiero, medido por la tasa de crecimiento del crédito bancario en relación al PIB en etapas de expansión, y la dureza que presentan las etapas de recesión posteriores.

En el caso español, es necesario considerar las consecuencias que se derivaron del ingreso en el euro y que coincide con el patrón de comportamiento descrito por Fernández (2010) cuando indica que la política de bajos tipos de interés planteada por los bancos centrales, inundó el mercado con un exceso de liquidez que estimuló a las familias, empresas y bancos a endeudarse en demasía sin considerar que, a lo largo de la historia, todas las crisis financieras vinieron precedidas de grandes crecimientos del crédito. La diferencia en las preferencias por el endeudamiento de las empresas españolas respecto de sus vecinos viene avalada por la tesis de Rajan y Zingales (1995), Demirgüç-Kunt y Maksimovic (1999), Booth, Aivazian, Demirguc-Kunt y Maksimovic (2001), Hanousek y Shamshur (2011) ó De Jon, Kabir y Thu Nguyen (2007) quienes defienden el argumento de que los costes y los beneficios que las empresas tienen en cuenta en sus decisiones de estructura de capital no solo sus características específicas sino también las características del país. Más reciente pero en el mismo sentido Fuente y Velasco (2015) concluyen que, para el caso español y empresas cotizadas, las restricciones financieras agravan los costes de agencia en los mercados de capital internos por encima de los beneficios ofrecidos y Lorain, García Domonte y Sastre Peláez (2015) afirman que, cada vez con mayor frecuencia, se producen divergencias entre los resultados esperados de las empresas españolas y su realidad.  

Schularik y Taylor (2012) comparan el volumen total de activos bancarios y los préstamos bancarios en circulación con agregados monetarios como M2 o M3, afirmando que los cambios en la oferta de crédito son el mejor indicador adelantado de las crisis financieras. No obstante, Rubio y Sogorb (2011) concluyen que las empresas españolas, en contradicción con la evidencia empírica internacional y con los estudios precedentes de De Miguel y Pindado (2001) y González y González (2008), se mueven con mayor rapidez hacia ratios objetivos de endeudamiento en las fases contractivas del ciclo económico que en las expansivas. Lo que nos lleva a formular nuestra primera hipótesis:

H1: Las empresas del sector de la distribución y el comercio al por menor han tenido que recomponer su fuentes de financiación como consecuencia de la actual crisis, produciéndose un efecto desapalancamiento.

Por otra parte, Azofra y Rodríguez (2012) y González y Jareño (2014) señalan respecto al tamaño empresarial y el sector de pertenencia que aparecen diferencias significativas en el comportamiento financiero. La gran empresa exhibe mayores niveles de apalancamiento, ya que su mayor dimensión le permite soslayar problemas de selección adversa e información asimétrica asociada a mayores volúmenes de activo pero la pequeña dependerá en mayor medida del crédito bancario, lo que le dificultará la salida de la crisis y estará más condicionada por la estructura financiera del país, como afirma González (2015) y de lo que derivamos una segunda hipótesis:

H2: No todas las empresas del sector van a estar afectadas por la reestructuración financiera. Las empresas más grandes, con mayor capacidad de negociación con entidades de crédito y acreedores, apenas tendrán necesidad de recomponer su deuda mientras que las más pequeñas buscarán sustituir deuda ajena por autofinanciación.

 

2.2. El comercio y la distribución al por menor y la demanda de bienes de consumo

Sabemos que la función de demanda de consumo depende de la renta disponible, adoptando una ecuación como la expresada en (1)

C=C0+C1Yd

(1)

C0 sería el consumo autónomo que no depende de la renta, (C0 >0)

C1 es la propensión marginal a consumir. Mide el efecto de una unidad monetaria adicional de renta disponible sobre el consumo (0< C1<1)

Yd es la renta disponible una vez pagados los impuestos. Variaciones en el nivel de renta disponible, afectan en el mismo sentido al consumo, lo que se conoce como elasticidad demanda renta positiva.

εy d = variación porcentual cantidad demandada variación porcentual renta > 0
 

(2)

Sin embargo, para el caso de los bienes de primera necesidad, que son principalmente los ofrecidos por el sector del comercio y distribución al por menor Boletín Económico del ICE, (2011), esta elasticidad es próxima a cero (εyd≈0).

A pesar de la fuerte contracción en el consumo nacional, las ventas de las empresas del sector no se vieron tan mermadas como la caída del PIB o del Gasto Medio por Hogar. La especialización en la venta de productos de baja elasticidad demanda-renta y el elevado nivel de concentración del mercado en manos de unos pocos distribuidores García y Delgado (2012), podrían apuntarse como factores de unas menores secuelas de la crisis en la rentabilidad, eficiencia y gestión de grandes empresas. De ahí que formulemos nuestra tercera hipótesis

H3: La crisis ha afectado a la rentabilidad y eficiencia del sector de la distribución y comercialización pero lo ha hecho de forma desigual por tamaños y en menor intensidad que la reducción del consumo nacional.

 

3. Descripción de variables, muestra y metodología

El objetivo de nuestro trabajo es utilizar a la crisis económica como laboratorio para ver cómo y en qué medida ha afectado a las empresas que han sobrevivido en el sector de la comercialización y distribución en España: CNAE2009-Rev2 (471). Para ello, hemos agrupado por tamaños las empresas del sector objeto de estudio obtenidas de la base de datos SABI (Sistema de Análisis de Balances Ibéricos). La población de partida fue de 5,848 empresas y sobre ellas, aplicamos 3 filtros. En el primero eliminamos todas aquellas sociedades que no estuvieran activas en todos los años estudiados (2008-2014) y que no presentaran la información financiera de manera congruente. Es decir, eliminamos aquellas empresas cuya información contable era inconsistente y sus masas patrimoniales no coincidían entre sí. La sub-muestra obtenida fue de 3,204 empresas.

Posteriormente, clasificamos estas empresas por tamaños según la Directiva Europea 2013/34/UE del Parlamento Europeo y del Consejo de 26 de junio de 2013, sobre los estados financieros anuales, los estados financieros consolidados y otros informes afines de ciertos tipos de empresas, lo que dio como resultado:75 grandes empresas, 103 medianas, 1,417 pequeñas y 1,609 microempresas. De estos cuatro grupos, desechamos el último por representar empresas muy pequeñas, con un Total Activo (TA) inferior a 350,000€ y una Cifra Neta de Negocio (CNN) inferior a 700,000€.

Así, nuestra muestra depurada quedó en 1,595 empresas y sobre ella, comprobamos que el tamaño fuese representativo de la población original con una seguridad del 95%, con un margen de error del 3% y una proporción esperada del 50%.

Posteriormente y siguiendo a Foster, (1986), Rivero (1996), Gonzalo et al. (2000), Garrido e Íñiguez (2008), Archel et al. (2008), Amat (2000), Grau y Reig (2014), Urías (1992), Esteo (1998) o González y Jareño (2014), definimos para el análisis el conjunto de ratios financieros que medirían las dimensiones económico-financieras clave de la actividad de una empresa y que son, además de su estructura económica y de su rentabilidad, las ratios que miden el apalancamiento financiero, la solvencia, la liquidez y la operatividad o eficiencia (Tabla 1). Después, elaboramos un panel y contrastamos el valor medio obtenido por las ratios objeto de estudio mediante análisis de la varianza univariante y multivariante.

 

Factor

Variable

Definición

RENTABILIDAD

RE1

Resultado Explotación/Activo Total

RE2

Resultado Explotación/Cifra Neta Negocio

RE3

Resultado Ejercicio/Patrimonio Neto

RE4

Resultado Antes de Impuestos e Intereses/Activo Total

ENDEUDAMIENTO SOLVENCIA

EN1

Activo Total/Pasivo Total

EN2

Pasivo Corriente/Activo Total

EN3

Pasivo no Corriente/Activo Total

EN4

Resultado de Explotación/Gastos Financieros

EN5

Gastos Financieros/Total Pasivo

EN6

Gastos Financiero/Resultado Antes de Impuestos e Intereses

EN7

Gastos Financieros/Cifra Neta de Negocio

EQUILIBRIO ECONÓMICO-FINANCIERO

EQ1

Patrimonio Neto/Activo no Corriente

EQ2

Activo no Corriente/Pasivo no Corriente

EQ3

Total Pasivo/Patrimonio Neto

EQ4

(Pasivo no Corriente + Patrimonio Neto)/Activo no Corriente

ESTRUCTURA ECONÓMICA

EE1

Activo Corriente/Activo Total

EE2

Activo no Corriente/Activo Total

EE3

Tesorería/Activo Total

LIQUIDEZ

L1

Activo Corriente/Pasivo Corriente

L2

(Activo Corriente-Pasivo Corriente)/Activo Total

L3

(Activo Corriente-Existencias)/Pasivo Corriente

OPERATIVIDAD O EFICIENCIA

O1

(Activo Corriente-Pasivo Corriente)/Cifra Neta de Negocios

O2

Cifra Neta de Negocios/Activo Total

O3

Gastos Personal/Cifra Neta de Negocio

O4

Existencias/Cifra Neta de Negocios

Tabla 1. Definición de variables

 

Puesto que el análisis empírico no debe incorporar simultáneamente la totalidad de ratios financieros debido a los problemas de especificación, multicolinealidad y redundancia informativa, seguimos a autores como Lev (1969), Lee y Wu (1988), Peles y Schneller (1989), Gallizo y Salvador (1997) y rechazamos aquellos ratios que mostraban una alta correlación entre sí: coeficiente de correlación de Pearson mayor al 50% y que, además como ya hizo Altmant (1968), no cumplían con la normalidad y la homogeneidad de las varianzas. Así, las ratios seleccionadas que serán utilizadas en el análisis empírico son: RE2, RE4; EN2, EN5; EQ3;EE1; L1, L2; O1 y O2.

Acto seguido, hemos comprobado si han existido cambios en las medias muestrales de cada uno de los ratios seleccionados desde el inicio de la crisis 2008 hasta el año 2014, mediante un contraste de hipótesis bilateral y con un intervalo de confianza del 95%. A través del estadístico F y del p-valor en la prueba Anova, hemos contrastado la hipótesis nula de igualdad de medias para cada grupo de ratios en el periodo objeto de estudio. Posteriormente, hemos aplicado análisis multivariante Post Hoc de Tukey HDS (Honestly-significant-difference) ó Manova comparado, dos a dos, nuestros grupos de variables para ver si, en los casos donde se ha rechazado la hipótesis nula de igualdad de medias, afecta a todos los pares de medias o por el contrario, solo afecta a alguno de ellos, lo que nos puso sobre la pista de que la supervivencia a la crisis se está llevando con escasa rentabilidad y con una fuerte reestructuración financiera de las empresas menores.

Por otra parte y para comprobar la relación y dependencia del sector con otras variables macroeconómicas, construimos un modelo de dependencia basado en Regresiones Lineales Múltiple (RLM) (3). La elección del modelo RLM no solo se debía a su amplia aplicación para describir y predecir el comportamiento de una variable cuantitativa a partir de los valores de otras variables explicativas sino que también estaba condicionado por la disponibilidad de datos.

CNNi=α+β1PIBpmi2Ydi+ β3Ci

(3)

 

Donde la variable dependiente: CNNi es la Media de la Cifra Neta de Negocio de nuestra muestra de empresas del comercio y distribución comercial para cada año i.

Consideramos CNNi como dependiente por ser una variable clave de la cuenta de pérdidas y ganancias y que indica la marcha del volumen de negocio de la empresa, ya que se compone de los importes de la venta de los productos o de la prestación de servicios correspondientes a las actividades ordinarias, deducidas las bonificaciones y demás reducciones sobre las ventas, así como el impuesto sobre el valor añadido y otros impuestos directamente relacionados con la mencionada cifra de negocios.

PIBpmi es el Producto Interior Bruto a precios de mercado para el año i

Ydi es la Renta Disponible Neta por Habitante para cada año i (Renta per Cápita)

Ci es el Consumo Nacional de los Hogares Españoles para cada año i

Cada β representa la importancia relativa que tiene cada una de las variables en la explicación de la Cifra Neta de Negocio con un intervalo de confianza del 95%

ε Es la perturbación aleatoria

El método utilizado para aproximar el modelo (RLM) fue el método “hacia atrás”. En él se introducen todas las variables en la ecuación y después se van excluyendo una tras otra mientras satisfagan el criterio de eliminación basado en la baja correlación parcial con la variable dependiente. Previamente, comprobamos la existencia de un alto nivel de correlación parcial del PIBpmi tanto con la Renta per Cápita (Ydi)como con el Consumo de los Hogares (Ci) representados por unos coeficientes de correlación de Pearson de 0.839 y 0.973, lo que nos arrastraba a eliminar, de entre las variables, aquella que explicara peor nuestra variable dependiente, esto es, el PIBpmi.

El modelo fue desarrollado mediante SPSS21, después de comprobar que, por un lado, se cumplían las hipótesis de normalidad del término de error y de linealidad de la variable respuesta frente a las predictivas y que, por otro lado, el modelo ofrecía un alto poder explicativo representado por un “R-cuadrado” y “R-cuadro corregida” próximo a 1. Del ajuste de la regresión lineal hemos podido aproximar cuáles son las macro-magnitudes que mayor incidencia tienen en la evolución de la Cifra Neta de Negocio del sector comercial español.

 

4. Resultados y análisis

La Tabla 2 presenta los estadísticos descriptivos de las ratios económico-contable de las empresas del comercio. A priori, se puede intuir que sí que se han producido cambios significativos en ellos como consecuencia de la crisis.

 

 

Pequeñas

N:1,417

Medianas

N: 103

Grandes

N: 75

Total

N: 1,595

2008

Median

Media

DevTip

Median

Media

DevTip

Median

Media

DevTip

Median

Media

DevTip

RE2

.02

-1.3

40.5

.02

.04

.12

.03

.04

.09

.02

-.87

33.3

RE4

.04

.04

.09

.04

.05

.11

.05

.05

.12

.04

.05

.09

EN2

.44

.45

.24

.46

.46

.28

.54

.50

.26

.44

.47

.26

EN5

.02

.02

.02

.02

.03

1.0

.01

.02

.02

.01

.03

.33

EQ3

21

31.9

633

1.3

3.5

18.7

1.51

16.9

89.9

1.6

23.1

595

EE1

.56

.55

.25

.64

.56

.26

.40

.41

.21

.61

.58

.26

L1

1.24

3.98

61.3

.64

.55

.25

.77

1.42

3.01

1.24

3.71

50.3

L2

.10

.10

.28

.06

.08

.31

-.09

-.09

.28

.10

.11

.31

O1

.06

-14.4

456

.05

.10

1.6

-.05

-.05

-.02

.06

-9.5

37.5

O2

1.4

1.7

1.4

1.2

1.6

1.3

1.75

1.85

.99

1.4

1.8

1.5

2011

Median

Media

DevTip

Median

Media

DevTip

Median

Media

DevTip

Medin

Media

DevTip

RE2

.01

-1.6

54.5

.03

.05

.10

.02

.02

.07

.01

-1.1

44.5

RE4

.02

.02

.07

.04

.06

.10

.03

.02

.13

.02

.02

.08

EN2

.40

.43

.26

.37

.43

.27

.42

.46

.28

.40

.44

.28

EN5

.01

.01

.03

.08

.02

2.7

.01

.02

0.04

.01

.02

.06

EQ3

1.7

6.96

90.9

1.37

-5.4

68.9

1.2

.16

35.6

1.4

6.4

89.3

EE1

.56

.56

.25

.56

.54

.27

.36

.39

.20

.60

.59

.26

L1

1.32

2.27

5.56

.56

.54

.26

.79

1.34

1.79

1.35

4.14

44.6

L2

.15

.15

.32

.08

.11

.29

-.09

-.09

.30

.14

.14

.32

O1

.08

48.8

157.5

.04

.36

1.1

-.04

-.05

.64

.08

3.2

128

O2

1.2

1.6

1.4

1.1

1.5

1.3

1.8

1.9

.9

1.2

1.7

1.5

2014

Median

Media

DevTip

Median

Media

DevTip

Median

Media

DevTip

Median

Media

DevTip

RE2

.01

-.12

3.1

.02

.12

.82

.01

.00

.09

.01

-.07

2.9

RE4

.02

.02

.08

.03

.05

.08

.03

.01

.13

.21

.02

.10

EN2

.39

.42

.26

.40

.40

.23

.43

.47

.31

.39

.44

.30

EN5

.01

.01

.03

.01

.05

.44

.01

.02

.57

.01

.02

.03

EQ3

1.6

4.5

63.2

1.07

-2.05

34.6

1.38

1.98

5.7

1.2

3.5

60.2

EE1

.56

.56

.26

.50

.51

.26

.34

.37

1.9

.61

.59

.27

L1

1.35

2.97

20.5

.50

.51

.24

.74

1.53

3.35

1.37

3.37

18.3

L2

.13

.14

.30

.08

.14

.31

-.08

-.11

.32

.14

.15

.35

O1

.09

2.48

40.7

.04

.25

.65

-.05

-.11

1.25

.10

1.3

34.3

O2

1.1

1.6

1.6

1.3

1.7

1.3

1.96

1.86

1.0

1.1

1.6

1.5

Tabla 2. Estadísticos descriptivos y análisis de la varianza: 2008, 2011, 2014

 

Para comprobar si la media de cada ratio difiere o no de manera significativa a lo largo de la crisis, hemos realizado un análisis Anova (Tabla 3).

 

 

 

Pequeñas

Medianas

Grandes

Total

 

F

Sig.

F

Sig.

F

Sig.

F

Sig.

RE2

0.45

0.632

0.24

0.781

2.38

0.094

0.46

0.631

RE4

38.46

0.000*

0.48

0.617

1.86

0.157

31.22

0.000*

EN2

3.96

0.019*

1.30

0.274

0.61

0.542

4.92

0.007*

EN5

14.65

0.000*

1.01

0.363

0.05

0.947

0.97

0.376

EQ3

1.29

0.275

0.695

0.500

2.121

0.123

1.45

0.234

EE1

0.786

0.456

0.564

0.570

2.61

0.076

0.33

0.717

L1

0.54

0.581

0.564

0.570

0.08

0.917

0.14

0.866

L2

5.70

0.003*

0.78

0.456

0.79

0.453

5.35

0.005*

O1

1.21

0.298

0.965

0.382

0.265

0.814

1.24

0.288

O2

10.11

0.000*

0.17

0.841

0.26

0.769

9.78

0.000*

Tabla 3. Contrastes de hipótesis y análisis de la varianza Anova

 

Rechazamos la hipótesis nula de igualdad de medias con un intervalo de confianza del 95% en todos aquellos ratios que alcanzan un p-valor < 0.05, lo que se corrobora con el análisis Post Hoc de Tukey HDS (Honestly-significant-difference) ó Manova en el que se compara el valor de cada ratio de dos años en dos años. Así, se confirman si los casos en donde se ha rechazado la hipótesis nula de igualdad de medias, afecta a todos los pares de años o por el contrario, solo afecta a alguno de ellos (Tabla 4).

 

HSD TUKEY 

Significación al 95%

Grupos de Comparación

Pequeñas

Medianas

Grandes

Total

RE2

2008-11

2008-14

2011-14

0.978

0.764

0.632

0.987

0.779

0.865

0.547

0.676

0.468

0.976

0.765

0.630

RE4

2008-11

2008-14

2011-14

0.000*

0.000*

0.335

0.846

0.589

0.907

0.313

0.153

0.889

0.000*

0.000*

0.495

EN2

2008-11

2008-14

2011-14

0.054

0.028*

0.967

0.635

0.306

0.849

0.519

0.892

0.785

0.023*

0.015*

0.983

EN5

2008-11

2008-14

2011-14

0.001*

0.000*

0.182

0.436

0.435

0.963

0.996

0.958

0.796

0.342

0.746

0.775

EQ3

2008-11

2008-14

2011-14

0.425

0.286

0.963

0.414

0.707

0.880

0.177

0.204

0.986

0.371

0.252

0.968

EE1

2008-11

2008-14

2011-14

0.812

0.422

0.796

0.964

0.593

0.739

0.476

0.068

0.768

0.938

0.696

0.884

L1

2008-11

2008-14

2011-14

0.554

0.814

0.907

0.962

0.561

0.730

0.984

0.971

0.910

0.958

0.974

0.856

L2

2008-11

2008-14

2011-14

0.033*

0.004*

0.745

0.533

0.516

0.999

0.874

0.424

0.730

0.030*

0.006*

0.855

O1

2008-11

2008-14

2011-14

0.291

0.917

0.291

0.352

0.703

0.835

0.983

0.811

0.893

0.287

0.925

0.496

O2

2008-11

2008-14

2011-14

0.010*

0.000*

0.282

0.827

0.950

0.956

0.931

0.997

0.902

0.008*

0.000*

0.367

Tabla 4. Contraste de hipótesis MultivarianteManova

 

A tenor de los estadísticos descriptivos, cuando se inicia la crisis, el sector del comercio y la distribución parecía gozar de una buena Rentabilidad sobre Activos (RE4), las tasas rondaban en torno al 4% y 5% en todos los tamaños empresariales, pero el crack económico pronto hizo mella y las buenas expectativas del sector se derrumbaron: en 2011 se había perdido más de la mitad. El contraste de hipótesis Anova (Tabla 3) nos indica que se han producido diferencias significativas en las ratios (RE4) para las pequeñas empresas y para el conjunto total, por lo que rechazamos la hipótesis nula de igualdad de medias para los años estudiados en estos dos grupos. Además, del análisis post-hoc Tukey (Tabla 4), se confirma que los cambios significativos se produjeron sobre todo, los primero años de crisis: entre 2008 y 2011 la rentabilidad de los activos cayó en un 60%.

La reducción en el volumen de ventas y la contención de precios junto con la imposibilidad de reducir algunos gastos de explotación a corto plazo, provocaron que parte de los activos quedaran ociosos produciendo así, una rápida pérdida en la rentabilidad de las inversiones que, posiblemente, podría estar gestándose desde antes del shock económico y que aparentemente, el agravamiento de la crisis en 2011, no empeoró.

El contundente redimensionamiento empresarial adoptado desde los albores de la crisis puede estar dando sus resultados y frenando las caídas del sector en los peores momentos de la crisis, de ahí, que no se produzcan cambios significativos en las medias de RE4 de 2011 a 2014, lo que podría venir reforzado por el hecho de que el Margen Bruto de Explotación medido por (RE2), antes de que se iniciara la crisis, ya era pequeño, incluso negativo en las pequeñas empresas y el total.

Desde este punto de vista, nos podríamos aventurar a decir que, el conjunto del sector pero sobre todo, las empresas más pequeñas, se anticiparon a la crisis y, antes de que estallara en 2008, habían sufrido reveladoras reducciones en sus márgenes explotación. Además, al ser la rentabilidad económica una ratio derivada del margen bruto de explotación, como indican Garrido e Íñiguez (2008), Archel et al. (2008) o Amat (2000), puede que los efectos del shock económico sobre ella: (RE4) se hayan producido con cierto retardo respecto al margen de explotación (RE2) y manifieste cambios significativos en nuestro periodo de estudio mientas que (RE2), no.

La certeza de que se iba a entrar en un periodo de recesión económica provocó que antes de que ocurriera, las ventas empezaran a caer y las empresas comerciales iniciaran una carrera de reducción de precios, lo que se manifestaría con rápidas reducciones de márgenes de explotación que se trasladarían, a posteriori, en reducciones de rentabilidad económica.

Los beneficios por ventas cayeron antes de 2008, de ahí, que nuestros (RE2) siempre fueran muy pequeños y que además, no hayan ofrecido cambios significativos durante el periodo objeto de estudio, obligándonos a aceptar la hipótesis nula de igualdad de medias. Ahora bien, un sector con una evolución del margen bruto de explotación que parece anticiparse al shock económico y que cuando la depresión se agrava como consecuencia de la crisis de la deuda en 2011, inicia una tímida recuperación, nos acerca a la idea de que es un sector anti-cíclico.

Respecto al ratio de endeudamiento (EN2) se observa que tanto para las pequeñas empresas como para el conjunto sectorial se han reducido de manera significativa los pasivos a corto plazo (Tablas 3 y 4). El reajuste de EN2 viene de la mano de una disminución del peso de los acreedores comerciales en relación con el Total del Balance. La mejor gestión del endeudamiento a corto plazo ha permitido que, las pequeñas empresas y el conjunto del sector obtengan una mayor sincronización entre la corriente de cobros y pagos a lo largo del periodo.

Al inicio de la crisis, el nivel de endeudamiento a corto plazo de todos los tamaños empresariales era alto pero la crisis ha conseguido que las pequeñas empresas hagan más compras al contado y menos a crédito, lo que ha corregido su nivel de deudas comerciales. Por el contrario, las grandes cadenas de comercialización mantienen, prácticamente, el mismo nivel de endeudamiento a corto plazo. La mayor capacidad de negociación con sus proveedores les respalda.

Por otra parte, aunque el coste medio de financiación de la deuda externa (EN5) no es demasiado alto para ningún grupo empresarial, sí ha mostrado cambios significativos para las pequeñas empresas (Tablas 3 y 4). Su desapalancamiento, en torno a un 5% en el periodo, puede haber aliviado sus cargas financieras y así, en 2014, el peso de los gastos financieros sobre el conjunto de la deuda ajena (EN5) es la menor de todos los tamaños empresariales. Por el contrario, la mayor capacidad de negociar gastos financieros para las grandes empresas les ha permitido que, incluso después de haber incrementado sus deudas a largo plazo, los costes medios de financiación de la deuda externa se mantengan estables.

Las ratios de Equilibrio Económico-Financiero (EQ3) no muestran diferencias significativas en sus medias a lo largo del periodo para ningún tamaño empresarial, sin embargo, los descriptivos nos dibujan un sector con un alto grado de endeudamiento al iniciarse la crisis y que se reduce, fundamentalmente por el efecto desapalancamiento de las pequeñas empresas, las cuales partían de unos ratios de endeudamiento más arriesgados. La reducción de los créditos comerciales y la dificultad para acceder al crédito puede ponernos sobre la pista de que las pequeñas, con escaso poder de influencia y negociación en los mercados estén recapitalizándose y por tanto, mejorando su autonomía financiera.

La Estructura Económica de nuestras empresas objeto de estudio tampoco parece haber variado de manera significativa durante la crisis. La proporción de activos circulantes respecto al total de las inversiones se sitúa en torno al 60% y sin variaciones para pequeñas y medianas empresas y en torno al 40% para las grandes. No obstante, los descriptivos apuntan a un leve aumento en el caso de pequeñas empresas y una pequeña disminución para las grandes. El mayor incremento en las existencias de las pequeñas empresas como consecuencia del estancamiento en las ventas: entre 2008 y 2014 aumentaron un 20% frente al escaso 10% de las grandes, podría reflejar una política menos eficiente en la gestión de los stocks que ocasionan una caída de rentabilidad, así como una ineficiencia y ociosidad en parte de los recursos. Por el contrario, las grandes empresas muestran una mejor gestión del stock de mercaderías. La posibilidad de estar departamentalizadas y mantener a personal cualificado para cada departamento puede propiciar una mejor gestión comercial.

Respecto a los ratios de liquidez (L1), se observa que, aunque no se han producido variaciones significativas en ellos para ningún tamaño empresarial, las pequeñas empresas, mantienen una liquidez inmediata mucho mayor que las medianas y grandes. La peor gestión de los stocks y la disminución del peso de los acreedores comerciales para este tamaño empresarial, pueden ser los ingredientes de unas excesivas y poco eficientes tasas de liquidez.

La relación entre el Fondo de maniobra y el Total de Activos expresada en L2 nos indica, para el grupo de las pequeñas empresa y el conjunto del sector, una mejoría llevada a cabo principalmente, durante los primeros años de la crisis. A partir de 2011, estas empresas van a tener una mayor liquidez y van a poder hacer frente mejor a sus pagos inmediatos a pesar de ser un sector que, tradicionalmente, se caracteriza por tener un fondo de maniobra negativo. Por el contrario, el grupo de las grandes empresas es el único que ha mantenido un Fondo de Maniobra negativo y sin cambios significativos durante el periodo. Su mayor capacidad de negociación les ha permitido cobrar al contado y seguir manteniendo plazos de pago con sus proveedores, beneficiándose así de una financiación espontánea que, por el momento, parece vetada para empresas de menor tamaño.

La caída de la ratio de Rotación de Activo (O2) entre 2008 y 2014 en las pequeñas empresas y en el conjunto del sector, pone de manifiesto que se disponía de activos que no estaban siendo utilizados para generar negocio. No obstante, el freno en las caídas a partir de 2011 podría ser sintomático de que se están volviendo a utilizar recursos para generar negocio y por tanto, se esté produciendo una reactivación del sector.

La tabla 5 representa los la capacidad que tienen algunas macro-magnitudes de explicar la evolución de la Cifra Neta de Negocio (CNN) en el modelo de regresión después de haber realizado un procedimiento de selección de variables explicativas “hacia atrás”.

 

Modelo

Sig. de la regresión

(p)

Coeficientes tipificados (βi)

Sig.

R-cuadrado

R-cuadrado corregida

1

Regresión

0.004

 

 

0.936

0.903

Constante

 

 

.041

Yd

 

0.36

.153

C

 

1.22

.004

2

Regresión

0.002

 

 

0.886

0.863

Constante

 

 

.064

C

 

0.941

.002

Tabla 5. Peso de las macro-magnitudes sobre la evolución de Cifra Neta de Negocio

 

Al finalizar el proceso de selección de variables, quedó excluida como factor explicativo de la evolución de la CNN, la Renta Per Cápita (Yd), ya que su nivel de significación era superior al 0.05. Por el contrario, el Consumo Nacional de los Hogares Españoles (C) mostraban una alta capacidad de influencia (Sig<0.05).

El Modelo 2, es el que mejor explica la evolución de la CNN de las empresas del comercio y la distribución, además, es el más consistente al ofrecer  una significatividad de la regresión próxima a cero (p=0.002) y menor que la del Modelo 1.  Matemáticamente, quedaría expresado por (4).

CNNi=α+ β3Ci

(4)

 

Sustituyendo los valores de β tendríamos (5)

CNNi=α+0.941Ci

(5)

 

Las variaciones en los ingresos del sector comercial vienen explicadas por variaciones en el mismo sentido del Consumo Nacional. Así, manteniendo constante todo lo demás, se puede decir que variaciones en una unidad en el Consumo Nacional provocarán variacionesen el mismo sentido de la Cifra Neta de Negocio en 0.941 veces.

De ahí, que las reducciones experimentadas en el consumo nacional durante la crisis no hayan arrastrado, en la misma proporción el volumen de ventas del sector comercio y, cuando las macro-magnitudes se desplomaron en 2011 como consecuencia de la crisis de la deuda soberana en España, los ingresos netos de los empresas comerciales, contra lo que se podría pronosticar, se mantuvieron. Lo que abunda en la idea de que el comercio al por menor posee componentes de un sector anti-cíclico.

 

5. Conclusiones

El objetivo de este trabajo era ver las huellas de la crisis en el sector de CNAE 2009-Rev2 471: Comercio al por menor y distribución en establecimientos no especializadosa través del análisis de sus estados contables. Del trabajo realizado se desprende que solo algunos ratios han mostrado cambios significativos a lo largo de la crisis, además, estos cambios, se observan únicamente para el grupo de pequeñas empresas y que, por su elevado peso sobre el conjunto de la muestra, se extrapolan al total del sector, lo que no quiere decir, que la crisis no haya afectado al resto de tamaños empresariales.

En este sentido, hemos podido comprobar el shock económico de 2008 provocó intensas caídas en la rentabilidad de los activos en todos los tamaños empresariales (RE4), aunque solo se dan diferencias significativas de las medias de la ratio en las pequeñas empresas y en el conjunto del sector.

La contracción de las ventas y de los precios para intentar mantener el volumen de ventas junto con la existencia de gastos de explotación difícilmente reducibles en el corto plazo provocaron que en un par de años, las altas tasas de rentabilidad empresarial de las que partía el sector, se redujeran en un 60%. No obstante, el hecho de que desde 2011 la rentabilidad económica no haya sufrido cambios significativos pude ser sintomático de que no solo ha pasado lo peor de la crisis sino que además, el comercio español ha sabido sortear los efectos de la crisis de la deuda soberana española de 2011.

Los exiguos, incluso negativos, márgenes brutos de explotación (RE2) desde antes del inicio de la crisis, junto con su incipiente recuperación a partir de 2011, justo cuando la economía nacional empeoraba, nos ponen sobre la pista de que nos encontramos ante un sector capaz de anticiparse a la crisis y desligarse, al menos parcialmente, de la evolución de la economía. Por ello, en el periodo estudiado, el margen de explotación (RE2) no ha ofrecido cambios significativos en las medias: la reducción en los beneficios por unidad de venta se hizo antes del shock económico y,una vez iniciada la crisis, derivó en una merma de la rentabilidad sobre activos (RE4).

Además, el ajuste de los márgenes de explotación pre-crisis fue tan eficaz que consiguió que la agudización de la depresión en 2011, no arrastrara al sector. Lo que nos aproxima a la idea de que el comercio y la distribución comercial puede ser una actividad que actúa como contrapeso en la fase del ciclo económico.

Para aportar más factores que esclarezcan la idea de que el sector puede ser anti-cíclico, también hemos visto la relación de las empresas con las variables macroeconómicas como el PIBpm, la Renta Neta Disponible por Habitante y el Consumo Nacional. Mientras que la economía y el consumo siguen hundiéndose, la Cifra Neta de Negocio del sector del comercio frena su descenso y se mantiene desde 2011.

El sector comercial ha renunciado a las altas tasas de rentabilidad pre-crisis en pro de la supervivencia. Desde esta perspectiva, hemos aproximado, a través de un modelo de Regresión Lineal Múltiple, las macro-magnitudes que mayor influencia tienen sobre la evolución de los ingresos del sector. Del análisis hemos apreciado que la variable que más influye en la evolución de los ingresos sectoriales es el Consumo Nacional de los Hogares Españoles con un coeficiente multiplicador de β3=0.941 y con un intervalo de confianza del 95%.

La menor dependencia del sector comercial a la evolución de la renta per cápita, la existencia de un coeficiente multiplicador del Consumo Nacional de los Hogares, positivo pero inferior a 1, y la evolución de los márgenes de explotación y rentabilidad de activos antes y durante la crisis apoyarían la tesis de que a pesar de tener una elasticidad demanda-renta positiva, la contracción del sector no ha sido tan intensa como el volumen de renta y consumo, de ahí que aceptemos la H3: La crisis ha afectado a la rentabilidad y eficiencia del sector de la distribución y comercialización pero lo ha hecho de forma desigual por tamaños y en menor intensidad que la reducción del consumo nacional.

La especialización en la comercialización de bienes de primera necesidad y la renuncia a altas tasas de rentabilidad pone al sector comercial como clave a la hora de crear renta, riqueza y empleo, incluso en las fases depresivas del ciclo económico, lo cual debería de ser tenida en cuenta y valorado desde las distintas administraciones a la hora de elaborar sus políticas económicas.

Por otra parte, hemos comprobado que ha sido importante el esfuerzo de capitalización aunque solo en el caso de las empresas de tamaño más pequeño. Los lentos pero constantes aumentos de recursos propios orientados a disminuir la dependencia en la financiación ajena medidos por (EQ3), así como la disminución estadísticamente significativa,para este grupo empresarial, de los pasivos a corto (EN2), nos hace suponer que ha mejorado su autofinanciación y sobre todo, su sincronización entre la corriente de cobros y pagos. Además, la evolución de las ratios (EN5) y (L2) refuerzan la idea de que el sector ha abordado un proceso de desapalancamiento aunque llevado a cabo fundamentalmente, las pequeñas empresas.

Desde este punto de vista, hemos visto que solo las pequeñas empresas han mostrado reducciones significativas en el coste medio de financiación de la deuda externa, medido por (EN5), lo que nos ha llevado a rechazar la hipótesis nula de igualdad de medias. El menor poder de presión de las pequeñas empresas frente a los acreedores las ha abocado a recomponer su estructura financiera aliviando así, sus cargas financieras. Por el contrario, las grandes empresas, con mayor capacidad negociadora en los mercados, han mantenido mayores niveles de endeudamiento con los mismos costes.

También hemos visto que el grupo de grandes compañías ha mantenido, de manera invariable, un fondo de maniobra negativo (L2). Se están beneficiando de una financiación espontánea conseguida de sus acreedores y al parecer, vetada para el conjunto del sector y el de las empresas de menor tamaño, ya que sus respectivos (L2) son positivos y crecientes de manera significativa desde 2008, por lo que hemos rechazado la hipótesis nula de igualdad de medias de (L2) para estos grupos de estudio.

Llegados a este punto, podemos decir que la crisis iniciada a principios de 2008 ha obligado a reestructurar el nivel de endeudamiento en el conjunto sectorial, lo que nos permite admitir la H1: Las empresas del sector de la distribución y el comercio al por menor han tenido que recomponer su fuentes de financiación como consecuencia de la actual crisis, produciéndose un efecto desapalancamiento pero también aceptaríamos la H2: No todas las empresas del sector van a estar afectadas por la reestructuración financiera. Las empresas más grandes, con mayor capacidad de negociación con entidades de crédito y acreedores, apenas tendrán necesidad de recomponer su deuda mientras que las más pequeñas buscarán sustituir deuda ajena por autofinanciación.

En términos generales, podemos decir que, a pesar de ser un sector anti-cíclico, la crisis ha dejado huellas en los estados contables de las empresas comerciales. Además, los costos de la supervivencia han sido dispares entre grandes y pequeñas empresas: aunque todos los tamaños empresariales han sacrificado la rentabilidad económica por la supervivencia, las grandes empresas, con mayor poder en los mercados,se han beneficiado de más y mejores fuentes de financiación.

A la luz de todas estas evidencias, creemos que el presente trabajo aporta información relevante sobre un sector económico, que contribuyen significativamente a la creación de PIB, a la generación de empleo y a la formación de los precios españoles. Ahora bien, estos resultados podrían estar estrechamente ligados tanto a la muestra como al país. Pensamos que la comparación con otros sectores igualmente importantes, así como la incorporación de microempresas y ampliación del periodo podría arrojar resultados bastante diferenciadores a la par que interesantes como posible futuro objeto de estudio. Por tanto, como futura línea de trabajo y de mejora del presente artículo, podría consistir en realizar este estudio considerando adicionalmente otros sectores y hacer una comparativa entre ellos para poder apreciar así, si la escasa significatividad dela reestructuración financiera en las grandes empresas comerciales es una característica propia de este sector o es generalizable a otros.

 

Referencias

Amat Salas, O. (2000). Análisis de estados financieros: fundamentos y aplicaciones. Barcelona: Gestión 2000.

Altmant, E.I. (1968). Financial Ratios, Discriminant Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy. TheJournal of Finance, 23(4), 589-609.

Archel Domench, P., Lizárraga Dallo, F., & Sánchez Alegría, S. (2008). Estados contables. Elaboración, análisis e interpretación. Madrid: Pirámide.

Azofra, V., & Rodríguez, J.A. (2012). El endeudamiento de la empresa española: Teorías y realidades. Papeles de Economía Española, 132, 37-61

Boletín Económico del ICE (2011). Núm. 3015

Booth, L., Aivazian, V.A., Demirguc-Kunt, A., & Maksimovic, V. (2001). Capital structures in developing countries. Journal of Finance, 56(1), 87-130. http://dx.doi.org/10.1111/0022-1082.00320

Cantó Cuevas, F.J., Palacín Sanchez, M.J., & Di Pietro, F. (2016). Efectos del ciclo económico en el crédito comercial: El caso de la pyme española. European Research on Management and Business Economics, 22, 55-62. http://dx.doi.org/10.1016/j.iedee.2015.11.001

De Jon, A., Kabir, R., & Thu Nguyen, T. (2007). Capital Structure around the World: The Roles of Firmand Country-Specific Determinants. Erasmus Research Institute of Management Report. Series Research in Management (ERIM). Sep 2007

De Miguel, A., y Pindado, J. (2001). Determinants of capital structure: New evidence from Spanish panel data. Journal of Corporate Finance, 7, 77-79. http://dx.doi.org/10.1016/S0929-1199(00)00020-1

Demirgüç-Kunt, A., & Maksimovic, V. (1999). Institutions, financial markets and firm debt maturity. Journal of Financial Economics, 54, 295-336. http://dx.doi.org/10.1016/S0304-405X(99)00039-2

Directiva 2013/34/UE Del Parlamento Europeo y del Consejo de 26 de junio de 2013.

Esteo Sánchez, F. (1998). Análisis contable de la rentabilidad empresarial. Madrid: Centro de Estudios Financieros.

Fayós Gardó, T., Calderón García, H., & Mollá Descals, A. (2013). El apoyo a la internacionalización del sector minorista en España: Un enfoque desde las necesidades. Tribuna de Economía. ICE, 871, 145161.

Fernández, F. (2010). Crisis financiera, crisis real y competitividad de la economía española. Cuadernos de Pensamiento Político, 37, 37-60.

Fuente, G., & Velasco, P. (2015). The effect of the financial crisis on the value of corporate diversification in Spanish firms. Spanish Journal of Finance and Accounting, 44(1), 1-23.

Foster, G. (1986). Financial Statement Analysis. Englewood Cliffs: NJ Prentice Hall.

Gallizo, J.L., & Salvador, M. (1997).  Análisis sectorial de las fuerzas equilibradoras de ratios financieros. Revista Española de Economía, 14 (2), 229-250.

García, J.A., & Delgado, J. (2012). Análisis de la competencia en el Mercado Minorista de Distribución en España. The Brattle Group, Ltd. Sucursal en España. Madrid.

Garrido Miralles, P., & Íñiguez Sánchez, R. (2012). Análisis de Estados Contables. Elaboración e interpretación de la información financiera. Madrid: Pirámide.

Gill de Albornoz, B., & Giner, B. (2013). Predicción del fracaso empresarial en los sectores de construcción e inmobiliario: Modelos generales vs específicos. Universia Business Review, Tercer Trimestre 2013, 118-131.

Godoy López, L. (2004). Preparación y análisis de estados financieros. Bilbao: Desclée de Brouwer.

González, V. (2015). The financial crisis and corporate debt maturity: The role of banking structure. Journal of Corporate finance, 35, 310-328. http://dx.doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2015.10.002

González, V., & González, F. (2008). Influence of Bank Concentration and Institutions on Capital Structure: New International Evidence. Journal of Corporate Finance, 14, 363-375. http://dx.doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2008.03.010

González, C., & Jareño, F. (2014). Financial analysis of the main hotel chains of the Spanish tourism sector. Regional and Sectoral Economic Studies, 14(2), 91-108.

Gonzalo Angulo, J.A., Pérez García, J., & Serrano García, R. (2000). Contabilidad Superior. Análisis Económico-Financiero y Patrimonial. Madrid: Instituto de Auditores-CensoresJurados de Cuentas de España.

Grau, A.J., & Reig, A. (2014). Efectos de la crisis en el crédito comercial concedido y relevancia de la diversificación de la actividad. Revista Europea de Dirección y Economía de la Empresa, 23, 194-204. http://dx.doi.org/10.1016/j.redee.2014.09.001

Hanousek, J., & Shamshur, A. (2011). A stubborn persistence: Is the stability of leverage ratios determined by the stability of the economy?. Journal of Corporate Finance, 17(5), 1360-1376. http://dx.doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2011.07.004

Jordà, O., Schularik, M., & Taylor, A.M. (2011). When Credit Bites Back: Leve-rage, Business Cycles and Crises. NBER Working Paper, 17261.

Kokocinska, M. & Rekowski, M. (2013). Impacto de la crisis mundial en el empleo y la productividad de las Pymes: El caso de las grandes economías europeas. Revista de Economía Mundial, 35, 121-136.

Lado-Sestayo, R., Vivel-Bua, M., Otero-González, L., & Martorell-Cunill, O. (2016). Impact of location on profitability in the Spanish hotel sector. Tourism Management, 52, 405-415. http://dx.doi.org/10.1016/j.tourman.2015.07.011

Lee, C., & Wu, C., (1988). Expectation Formation and Financial Ratio Adjustment Processes. The Accounting Review, 2, 292-306.

Lev, B. (1969). Industry averages as targets for financial ratios. Journal of Accounting Research, 7, 290-299. http://dx.doi.org/10.2307/2489971

Lorain, M.A., García Domonte, A., & SastrePeláez, F. (2015). Traditional budgeting during financial crisis. Cuadernos de Gestión, 15(2), 65-90. http://dx.doi.org/10.5295/cdg.140480ag

Maudos, J. (2013). Las restricciones financieras de las Pymes Españolas: La importancia del crédito bancario. Cuadernos de Información Económica, 232, 9-20

Naredo, J.M. (2009). La cara oculta de la crisis. El fin del Boom inmobiliario y sus consecuencias. Revista de Economía Crítica, 7(1), 118-133.

Ortega, E., & Peñasola, J. (2012). Claves de la crisis económica española y retos para crecer en la UEM. Banco de España. Documentos Ocasionales, núm. 1201.

Peles, Y., & Schneller, M., (1989). The duration of the adjustment process of financial ratios. The Review of Econ. and Statist., 62, 527-532. http://dx.doi.org/10.2307/1926912

Pozuelo, J., Labatut, G., & Veres Ferrer, E. (2010). Análisis descriptivo de los procesos de fracaso empresarial en microempresas mediante técnicas multivariantes. Revista Europea de Dirección y Economía de la Empresa, 19(3), 47-66.

Quintanilla Pardo, I. (2010). Motivaciones del Consumidor y crisis económica, REME. Revista Electrónica de Motivación y Emoción, 13(35-36), 40-61.

Rajan, R., & Zingales, L. (1995). What do we know about capital structure? Some evidence from international data.  The Journal of Finance, 50(5), 1421-1460. http://dx.doi.org/10.1111/j.1540-6261.1995.tb05184.x

Ramón Dangla, R. (2016). Crisis and survival strategy in the hospitality industry: An approach through financial statements. Tourism & Management Studies, 12(2), 117-126.

Rivero Torre, P. (1996). Análisis de balances y estados complementarios. Madrid: Pirámide.

Rojas, A., & López Somoza, J. (2013). Alternativas de financiación para las Pyme. Cuadernos de Información Económica, 232, 21-28.

Rubio, G., & Sogorb, F. (2011). The Adjustment to Target Leverage of Spanish Public Firms: Macroeconomic Conditions and Distance from Target. Revista de Economía Aplicada, 57, 35-63.

Schularik, M., & Taylor, A. (2012). Credit Booms Gone Bust: Monetary Policy, Leverage Cycles and Financial Crises, 1870-2008. American Economic Review, 102(2), 1029-1061. http://dx.doi.org/10.1257/aer.102.2.1029

Sánchez Arroyo, G. (2002). Ejercicios de contabilidady análisis e interpretación de la información contable. Madrid: Pirámide.

Urías Valiente, J. (1992). Análisis de estados financieros. Madrid: McGraw-Hill.




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