Historia del artículo
Recibido: 14 marzo de 2017
Aceptado: 04 mayo de 2017
INFORMACIÓN DEL ARTÍCULO
Resumen
Keywords:
Factors, capital structure, optimal
level of debt, weighted average
cost of capital.
Palabras clave:
Factores, estructura de capital, nivel
óptimo de endeudamiento, costo
promedio ponderado de capital.
Abstrac
Ángel José Granados Vallejos
1*
, Raquel Maricarmen Solange Fernández
Cano
1
, Samuel Paredes Monzoy
**
1
Escuela Profesional Contabilidad, Facultad de Ciencias Empresariales, Universidad Peruana Unión
Factores de la estructura de capital que determinan el nivel óptimo de
endeudamiento en empresas de la industria cementera que cotizan en
la Bolsa de Valores de Lima, durante el periodo 2007-2016, Lima, Perú
Factors of the capital structure that determine the optimal level of
indebtedness in companies of the cement industry that are listed on
the Lima Stock Exchange, during the period 2007-2016, Lima, Peru
El presente trabajo tuvo como objetivo determinar el efecto de los
factores de estructura de capital con el nivel óptimo de endeuda-
miento en empresas de las industrias cementeras que cotizan en
la Bolsa de Valores de Lima durante el periodo 2007-2016. El tipo
de estudio utilizado fue explicativo con un diseño no experimen-
tal-transversal retrospectivo pues se contó datos de 10 años. La po-
blación está constituida por el total del sector, los datos fueron re-
colectados de los estados nancieros de la misma fuente. El análisis
y procesamiento de los datos muestran los siguientes resultados: los
factores edad, tamaño, rentabilidad y garantía tienen un efecto en
el nivel óptimo de endeudamiento con un coeciente de 71%, sin
embargo se determinó que entre todos los factores, el tamaño tiene
efectos más signicativos, a diferencia del factor rentabilidad, edad
y garantía, corroborando así, que el endeudamiento aumenta con el
tamaño y con las oportunidades de crecimiento e inversión y como
efecto reduce el costo de la deuda como evidencia y argumento
de la inuencia existente del factor tamaño, explicando así que las
empresas con mayor tamaño quiebran con menos frecuencia, por
lo cual se considera una variable esencial para la determinación de
otras.
* Autor de correspondencia: Ángel José Granados Vallejos; e-mail: angelgranados@upeu.edu.pe.
** Docente y asesor metodológico en el área de Finanzas
The objective of this study was to determine the effect of capital
structure factors on the optimal level of debt in the companies of
the cement industry listed on the Lima Stock Exchange during the
period 2007 - 2016, the type of study used is explanatory with a
non-experimental-retrospective cross-sectional design since data
are collected from the 10 years, the population is constituted by
the total of the sector, the data were collected from the nancial
statements of the same source, analysis and processing of the data
results: The factors of age, size, protability and guarantee have an
effect on the optimal level of debt with a coefcient of 71%, howe-
ver it was determined that among all factors size has more signi-
cant effects, and guarantee, thus corroborating, that debt increases
with size and growth opportunities and investment as a result of this,
reduce the cost of debt thus, it evidences and argues the inuence
that exists between the factor of size and the dependent variable,
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explaining that the companies with larger size with less frequency,
reason why they are considered an essential variable for the determi-
nation of others of great interest.
Introducción
La estructura de capital para Mesa
(2011) es una de las funciones más rele-
vantes de la empresa, puesto que tiene
repercusión en la rentabilidad, viabilidad
y administración de esta, condicionando
las decisiones nancieras que más polé-
mica ha generado en las nanzas corpo-
rativas. Para Apaza (2013) “es aquella que
produce un equilibrio entre el riesgo y el
rendimiento de modo tal que se maximi-
ce el precio de las acciones” (p. 313). De
acuerdo con Pozzo (2005), la estructura
de capital es la forma de nanciamiento
que las instituciones usan para realizar
sus actividades y esta se puede dividir en:
nanciamiento interno o nanciamiento
externo. Del mismo modo Bodie y Mer-
ton (2003) sostiene que existen dos for-
mas de nanciamiento, el generado por
la empresa y el obtenido por medio de
terceros, este último a través de presta-
mistas o inversionistas, haciendo énfasis
en este último punto. Zambrano y Acu-
ña (2011) arman que al utilizar nan-
ciamiento externo se obtiene un ahorro
scal que “permite la existencia de una
estructura óptima de capital basada en la
mayor cantidad de endeudamiento que
la rma pueda sostener” (p. 89).
A lo largo del tiempo, el sector cemen-
tero en el Perú se vio inmerso en diversas
situaciones económicas, precisando que
el este sector es de gran importancia
para el desarrollo del país, tanto de ma-
nera nacional como internacional. Según
estadísticas de la Asociación de Produc-
tores de Cemento (2013), el consumo de
cemento está liderado por Asia del Norte
donde se consume el 61% del total de
cemento a nivel mundial, siendo China
el consumidor principal, Europa y Amé-
rica representan el 9% y 7%, sin embargo
Perú solo consume el 0.27% del cemento
mundial, además el mayor productor de
cemento en América es Estados Unidos,
seguido de Brasil en segundo lugar, Perú
en séptimo lugar después de México, Ar-
gentina, Canadá y Colombia.
Es importante recordar que en el 2008
se dio una de las peores crisis nancieras
en la historia, ésta según Alegría (2013)
se dio exactamente el 15 de septiembre
del 2008, cuando el banco de inversión
Lehman Brothers se declaró en bancarro-
ta, a partir de ese momento, Estados Uni-
dos colapsó y luego le siguió el resto de
economías desarrolladas. A pesar de esta
crisis el consumo y producción de cemen-
to incrementó, este crecimiento se debió
principalmente a China y si eliminamos a
este país de las estadísticas, los resulta-
dos hubiesen sido peores que antes de la
crisis nanciera (Martínez, 2014).
A nivel nacional, la Asociación de Pro-
ductores de Cemento (ASOCEM) agrupa
a las principales empresas cementeras
nacionales. Las empresas asociadas a
esta institución son Cementos Pacasma-
yo S.A.A., Unión Andina Central S.A.A. y
Yura S.A.A (Asociación de productores de
cemento, 2016).
El mercado de cementos en el Perú
juega un rol principal y esencial en el sec-
tor de construcción, así también como en
el mercado inmobiliario y las obras de in-
fraestructura pública y privada según Var-
gas, Castro, y Bautista, (2011). El sector
construcción no tiene antecedentes de
estabilidad en sus cifras, (Gestión, 2017).
En los últimos 15 años, el Perú creció en
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promedio 7,7%, según el Banco Central
de Reserva del Perú (BCRP) y el Institu-
to Nacional de Estadística e Informática
(INEI) en el 2006. Inició una etapa de as-
censo hasta el 2010, a partir del 2011,
su crecimiento empezó a disminuir de
manera constante principalmente por la
contracción de la inversión pública y el
consumo interno de cemento. En marzo
del 2017, según el INEI, el sector registró
una disminución de 3,81%, debido a la
baja registrada en el consumo interno de
cemento en -5,66%.
Arrarte (2012) concluye que la impor-
tación de cemento es demasiado costoso
por los etes, así no existan aranceles, sin
embargo, su crecimiento exponencial, la
hace atractiva a la competencia interna-
cional, también arma que la industria
cementera peruana es competitiva ya
que no incrementó el precio unitario de
la bolsa de cemento, y de esta manera
contribuye al mejoramiento del producto
bruto interno, generando mayores pues-
tos de trabajo y, contribuyendo al desa-
rrollo de las industrias colaterales. Al res-
pecto, Mendoza (2010) menciona que en
el Perú existen tres grupos económicos,
y cada uno de esos grupos atiende una
zona del país: el norte, el centro y el sur,
a los importadores les es difícil entrar al
mercado, porque los fabricantes locales
dominan muy bien su red de distribu-
ción y procuran no subirles el precio a sus
clientes. En este sentido Martínez (2014),
indica que el precio del cemento, en los
últimos 5 años, se ha mantenido estable
y siempre se ha encontrado stock, otros
insumos, como el erro, el acero o el la-
drillo, tuvieron incrementos importantes,
pero el cemento no.
Respecto a las empresas conforman-
tes de la ASOCEM, la producción de ce-
mento de la empresa Cementos Pacas-
mayo creció en 15.4% durante el 2008,
según el diario Gestión (2008), debido
a la mayor proporción por las obras de
infraestructura vial, como la Vía Expresa.
En el 2010, los despachos de cemento en
Perú crecieron 14.91%, esto debido a la
reactivación de las inversiones privadas,
en el mismo año se recuperó el ritmo de
crecimiento anterior a la crisis nanciera
internacional debido a la recuperación de
la inversión privada, que en el 2009 cayó
en 15.1% (Gestión, 2010), en el 2016 se
registró un decaimiento con respecto a
las ganancias el 2015 con un porcentaje
de 46.1 (Gestión, 2017). Por otro lado,
el gerente general de Cementos Pacas-
mayo armó que espera elevar entre un
5% y 6% sus ventas el 2017, debido a una
prevista mayor inversión en infraestructu-
ra en el próximo gobierno (El Comercio,
2016).
Es necesario recalcar que Unacen es
la fusión de dos empresas: Cementos
Lima y Cemento Andino producidas en
el 2012. Unacem, actualmente, es el pri-
mer productor de cemento en el país, en
el 2013, cuya producción alcanzó las 5,6
millones de toneladas y sus ventas suma-
ron S/.1.785 millones según El Comercio,
(2014) reportó, en el 2016, una pérdida de
S/ 37.9 millones (unos US$ 11.5 millones)
en el cuarto trimestre ante una caída del
clave sector de la construcción. El resulta-
do de Unacem se compara con la pérdi-
da de S/ 45.7 millones del mismo perio-
do del 2015. La utilidad neta acumulada
en todo el año pasado fue de S/ 316.7
millones frente a S/ 130.6 millones regis-
trados en el 2015, esto debido a que el
sector construcción habría caído un 2.7%
el 2016, según datos del Banco Central,
comparado con la contracción del 5.8%
del 2015, en medio de un retroceso de la
inversión privada (Gestión, 2017).
La empresa Yura perteneciente al gru-
po peruano Gloria es una compañía que
si bien sus acciones no cotizan en la Bol-
sa de Valores de Lima, esta emite deuda,
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que con Credicorp Capital, emitió bonos
por S/. 502 millones en el 2015, cerrando
las inversiones más grandes en soles de
los últimos años en el mercado peruano.
Credicorp Capital aseguró que esta ope-
ración rearma apetito local por grandes
colocaciones de deuda (Gestión, 2015).
Según, la Comisión Económica para
América Latina y el Caribe (2015), el -
nanciamiento de las empresas depende,
por un lado, de las posibilidades de acce-
so a los mercados bancarios y nancieros
y, por otro, de la decisión de nanciarse
con fondos externos o fondos propios; en
términos de acceso, la evidencia empíri-
ca muestra que un 40% de las empresas
pequeñas y un 70% de las grandes pue-
den optar por el crédito de instituciones
nancieras formales. El análisis, por ta-
maño de empresa según la inversión -
nanciada con fondos propios, en los sec-
tores de manufactura para el año 2010,
muestra que en promedio, el 81.4% de
las empresas pequeñas se nancian con
recursos internos, mientras que esta cifra
se sitúa en un promedio del 74.7% en el
caso de las empresas grandes, teniendo
Centroamérica la mayor proporción de
nanciamiento interno que América del
Sur con un 86.9% y frente a un 78.1%. Por
otro lado según el coeciente de corre-
lación entre edad y proporción de nan-
ciamiento para el periodo 2002-2013, se
muestra que mientras más jóvenes son las
empresas, mayor es la proporción relativa
del nanciamiento con fondos propios y,
por consiguiente, menor es la proporción
del nanciamiento externo. Los elevados
costos para acceder a nanciamiento
externo y las características del sistema
nanciero hacen que la mayor parte de
las pymes se nancien con recursos inter-
nos, en el estudio realizado por la Comi-
sión Económica para América Latina y el
Caribe (2016) se puede observar que la
mayor fuente de nanciamiento son los
fondos propios (66,2% del total), lo que
evidencia la dicultad que tienen las em-
presas para nanciarse por otros medios.
En el Perú, según el Instituto Nacional
de Estadística e Informática (2015), la ra-
zón de endeudamiento muestra el nivel
de respaldo que tiene el pasivo con rela-
ción a los activos, este indicador puede
desagregarse en endeudamiento a cor-
to plazo y endeudamiento a largo plazo.
Los resultados de la Encuesta Económica
Anual 2015, muestra que en el año 2014,
las empresas dedicadas a la actividad
de la manufactura tuvieron una razón de
endeudamiento promedio de 53.3%, es
decir en estas empresas por cada 100 so-
les de activo se tiene 53 soles de pasivo
nanciados externamente, a diferencia
del 2013 que la razón de endeudamien-
to promedio fue de 51.6%, concluyendo
que, para el 2014, la razón de endeuda-
miento fue mayor en un 1.7% (Instituto
Nacional de Estadística e Informática,
2014).
Como se mencionó, en los últimos 5
años, el crecimiento del sector cemente-
ro disminuyó, debido a factores relacio-
nados como el decaimiento del consumo,
situación actual del sector, factores am-
bientales o factores externos que afectan
al desarrollo del sector, sin embargo la
situación de las empresas de este sector
en cuanto a factores internos tiene la mis-
ma relevancia por ello Corro y Olaechea
(2006) armó: “La importancia de encon-
trar un nivel óptimo de endeudamiento se
basa en el hecho de que existen riesgos
asociados a este, principalmente el ries-
go de insolvencia” (p. 275). Por otro lado,
Chávez y Vargas (2009) mencionan que
en la actualidad hay disputas por saber
cuáles son los factores realmente impor-
tantes para determinar un nivel adecua-
do de endeudamiento. Asimismo Gómez
(2015) revela que se ha intentado probar
si estos factores tienen relación alguna
con las teorías más importantes como, el
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trade-off y el pecking order al momento
que los administradores escogen el tipo
de endeudamiento.
El presente trabajo tiene como objeti-
vo determinar en qué medida los distin-
tos factores: rentabilidad, tamaño, edad,
y garantía, explican el nivel óptimo de
endeudamiento de las empresas indus-
triales del país, utilizando información de
las empresas industriales cementeras que
listan en la bolsa de valores de Lima, du-
rante el período 2007 - 2016.
Revisión de la literatura
Modelo trade – off (Equilibrio estático
de la estructura de capital)
Esta teoría no tiene un autor particular,
más bien está conformada por todas las
teorías o modelos que indican que existe
una combinación ideal entre deuda-capi-
tal óptima. Wadnipar y Cruz (2008) seña-
la que la teoría se originó a partir de los
aportes de Modigliani y Miller en 1958,
considerándose la importancia de las im-
perfecciones del mercado en la estruc-
tura de capital, que según Rivera (2002)
son: costos de transacción para el inver-
sor, limitaciones al endeudamiento perso-
nal, diferente estructura impositiva de las
personas físicas, acceso a la información
con costo. Vargas (2014) arma que se
toman estas imperfecciones de mercado
con el objetivo de maximizar el valor de la
empresa, asimismo, Gómez (2015), inclu-
ye en sus supuestos el impuesto de socie-
dades y arma que está ligada al riesgo
nanciero.
Modelo pecking order o teoría de jerar-
quía
En oposición a la teoría de equilibrio
estático o trade-off, este modelo arma
que los gerentes buscan en primer lu-
gar amplicar sus inversiones mediante
una jerarquía de preferencias al escoger
el tipo y las fuentes de nanciamiento.
Asimismo, Aybar, Casino, y López (2003)
añaden que en estas circunstancias, la
empresa preferirá nanciar los nuevos
proyectos de inversión con fondos in-
ternos y, de ser insucientes, recurre a
contraer deuda. Esta teoría proporciona
una explicación sobre la relación entre la
estructura de capital y los problemas de
información asimétrica que para Nava-
rrete y Sansores (2010) y Cristina y López
(2001) se reere a los conictos entre los
que manejan la información internamente
y los accionistas externos, por esta razón,
según Zambrano y Acuña (2011), las em-
presas preeren nanciarse con sus pro-
pios recursos.
Estructura óptima de capital
La estructura óptima de capital es la
proporción generada por el buen uso de
sus recursos o componentes monetarios
nancieros, es decir, la estructura óptima
de capital está incluida dentro del área
nanciera de la empresa según Aguayo
y Panes, (2014), con el n único de incre-
mentar el valor de la empresa de acuerdo
a Pozzo (2005).
La estructura de capital estudia al -
nanciamiento de la empresa para el cum-
plimiento de sus operaciones conocidas
como nanciamiento propio y nancia-
miento externo. El nanciamiento interno
es la capacidad de una empresa para sos-
tenerse sola, depende del nanciamiento
propio, y se determina mediante alterna-
tivas: nanciamiento interno a corto pla-
zo y nanciamiento interno a largo plazo.
Se llama nanciamiento externo cuando
los administradores deciden trabajar con
pasivos exigibles según Bodie y Merton
(2003). Esto implica que cuando la empre-
sa incrementa su nivel de endeudamiento,
el benecio tributario también incremen-
tará (Sogorb, 2002). En el presente traba-
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jo, para la determinación del nivel óptimo
de endeudamiento y, por ende, la estruc-
tura óptima de capital se usó el costo pro-
medio ponderado de capital.
El costo promedio ponderado de ca-
pital es la combinación de fuentes inter-
nas y externas de nanciamiento (Cedillo
2011). De acuerdo con Corro y Olaechea
(2006), el procedimiento para su cálculo
es ponderando el costo de las accionis-
tas y el costo de la deuda contraída por
la empresa. Según Millan (2014), el uso
de esta medida nanciera trae benecios
para la organización.
Factores de la estructura de capital
Concepción, Jordán, Maroto, Cáceres
y García, (2003) la estructura nanciera
de una empresa proporciona información
al mercado acerca de ésta, aumentando
su valor de mercado al incrementarse su
nivel de endeudamiento, esto es que, si
los directivos aumentan el nivel de deu-
da, es debido a sus expectativas acer-
ca del futuro de la empresa. En la lite-
ratura nanciera pueden encontrarse un
gran número de factores que ayudan a
determinar el nivel de endeudamiento
de las empresas. El presente trabajo
se basa en las características de la
empresa como determinantes de la
estructura de capital, basándose en di-
ferentes autores y estudios realizados
sobre factores que determinan la estruc-
tura de capital, en mercados de capita-
les, tales como tamaño, edad, garantía
y rentabilidad económica. Según Con-
cepción, Jordán, Maroto, Cáceres y Gar-
cía, (2003), las empresas grandes tienen
menos probabilidad de caer en quiebra
y mayor probabilidad de nanciamiento
externo por presentar anualmente es-
tados nancieros, sin embargo, cuando
mayor es el tamaño, existe más control
e impedimentos para un nanciamiento
externo, pues por ser grandes ya gene-
ran grandes cantidades de dinero y no
optan por un nanciamiento externo. La
segunda dimensión es la edad, pues las
más antiguas tienen un historial crediti-
cio permitiéndoles un crédito nancie-
ro, asimismo las empresas más antiguas
usan más recursos internos, evitando -
nanciamiento externo (Hernández, Ríos,
y Garrido, 2015). La tercera dimensión
es la garantía. Las empresas con activos
tangibles generan más conanza a enti-
dades externas según Cardone y Cazorla
(2006), ya que estas representan garan-
tías reales, esperando que las empresas
con un volumen alto de tangibles dispon-
gan de mayores deducciones. La última
dimensión es la rentabilidad, como un
importante determinante de la estructu-
ra, de este modo las empresas con mayor
rentabilidad utilizan nanciación interna y
no, nanciamiento externo o emisión de
capital (Titman y Wessels,1988).
Materiales y métodos
Este trabajo de investigación es tipo
explicativo porque pretende encontrar
las razones o causas que determinan la
estructura de capital en el nivel óptimo
de endeudamiento en empresas de la in-
dustria cementera que cotizan en la Bolsa
de Valores de Lima, durante el periodo
2007 – 2016.
Se desarrolló bajo un diseño no expe-
rimental porque no se manipuló delibe-
radamente ninguna variable de estudio
durante la investigación, permitiendo
observar fenómenos tal como se dan en
su contexto natural, para posteriormente
analizarlos. Es transversal porque se to-
marán los datos en un solo momento. Se
tomaron datos históricos mediante aná-
lisis contables de los estados nancieros
publicados en la Bolsa de Valores de Lima
en el periodo del estudio.
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Población y muestra
El sector industrial de la bolsa de va-
lores de Lima cuenta con 43 empresas lis-
tadas, distribuidas en 13 sub-sectores. El
estudio se realiza en base a 2 empresas
pertenecientes al subsector de la indus-
tria cementera ya que estas cumplen con
todos los requisitos demandados y son
homogéneas entre sí.
Para el análisis de datos se realizó
correlación a través del estadístico R de
Pearson para hallar la relación que existe
entre las variables de capital de trabajo
y rentabilidad. Se usó como técnica una
revisión documental exhaustiva con la -
nalidad de identicar a las empresas que
registraron información completa y válida
para el estudio, además de cumplir con
los criterios de inclusión y exclusión.
Instrumento de investigación
Para el presente trabajo de investi-
gación se utilizó el costo promedio pon-
derado de la deuda o Weighted Avera-
ge Cost of Capita (WACC) que permite
estimar el ratio de endeudamiento ópti-
mo. Asimismo se dene como la propor-
ción entre la deuda y el patrimonio que
se utiliza para nanciar activos, también
se conoce como estructura de capital o
estructura nanciera. Para la elaboración
del instrumento se tomaron algunas refe-
rencias de (Aswath Damodaran) la infor-
mación fue recuperada de http://pages.
stern.nyu.edu/~adamodar/pc/ asimismo
el método empleado para el cálculo se
utilizó la siguiente razón:
WACC = (RP/D+RP) *COKacc + (D/D+RP) * Cok-
deuda * (1-Tax)
Donde:
î D (D+E): Ponderado de la deuda.
î E/ (D+E): Ponderado del capital propio.
î Cokdeuda: Costo de deuda.
î Rf: Tasa de retorno libre de riesgo
îî β: Beta apalancado, medida de ries-
go de la inversión.
î Rm: Prima riesgo de mercado.
î Riesgo País: Tasa de riesgo país.
Nivel de recursos propios
Para hallar el nivel de recursos propios
se usó el numerador el valor del mercado
de las acciones de cada empresa cemen-
tera que cotiza en Bolsa de Valores de
Lima y Bolsa de Valores de Nueva York,
multiplicado por el número de acciones,
y en el denominador el valor del capital
total de cada empresa que en sumatoria
dio como resultado los recursos propios
más la deuda.
Costo de accionista
Caro y Múnera (2010) se reere al
costo de capital propio de la empresa
promediado por todos los aportes reali-
zados por los accionistas, asimismo per-
mite ver su rentabilidad esperada o cos-
to de oportunidad frente a otro tipo de
inversiones o proyectos en el mercado,
mayormente es más alto que el costo de
la deuda.
Se debe de considerar la deuda de
la empresa y el efecto que el apalan-
camiento ejerce sobre el riesgo, por lo
cual se determina mediante la siguiente
razón:
Cokacc = (CAPM) + Primaderiesgopaís
Existe una serie de métodos para de-
terminar el costo de los recursos propios
o el costo de accionistas. En el presente
trabajo se usó el más conocido, la esti-
mación según el Modelo de Valoración
del Precio de los Activos Financieros o
Capital Asset Pricing Model (CAPM). Para
Mamani (2017), esta metodología postula
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que el costo del patrimonio de una em-
presa es igual a la rentabilidad de un ac-
tivo libre de riesgo más el premio (o pri-
ma) por riesgo de mercado multiplicado
por una medida del riesgo sistémico del
patrimonio de la empresa denominado
“beta”. El CAPM establece una relación
entre el mercado y la rentabilidad espera-
da de las acciones.
CAPM= Rf + β (Rm - Rf)
Beta
Según Manghesi, (2016) “el coe-
ciente β es el factor de medida de riesgo
sistemático de invertir en una determi-
nada industria, este coeciente reeja la
sensibilidad del retorno a los movimien-
tos al mercado accionario” (p. 17). Este
coeciente puede obtenerse a través
de una regresión lineal entre rentabili-
dad del mercado y la rentabilidad de la
acción de la empresa que se analiza, la
pendiente resultante de esta regresión
es el coeciente beta. Al obtener la beta
desapalancada, se procedió a hallar la
beta apalancada para cada empresa en
función de su tasa de impuesto efectiva
y su ratio deuda/patrimonio para apa-
lancar las betas, utilizando la siguiente
igualdad:
βapalancado = βdesapalancado + (D/RP) * (βdesa-
palancado - βdeuda ) * (1 - Tax)
Para estimar el costo de accionistas
en países emergentes, como en el caso
peruano, es factible tomar como pun-
to de partida la tasa libre de riesgo del
mercado estadounidense y la prima de
riesgo promedio del mercado estadou-
nidense, además se ha incorporado el
efecto del riesgo país. El modelo CAPM
es:
Cokacc = Rf + β (Rm - Rf ) + Primaderiesgopaís
Costo de deuda
Las empresas de la industria cemen-
tera, no tienen un solo tipo de deuda y
un mismo costo de crédito. El costo de
la deuda ha sido obtenido como un pro-
medio ponderado del saldo total de la
deuda en cada año para cada empresa,
en base a las notas de los estados nan-
cieros. Cabe mencionar que ambas em-
presas acceden a créditos tanto en el
extranjero como al interior del país en
diferentes entidades bancarias, contando
con diversas fuentes de nanciamiento:
bonos, préstamos bancarios y arrenda-
miento nanciero, por lo cual la razón de
costo de deuda se expresa de la siguien-
te forma:
Cokdeuda = (∑Deudai) * (Cokdei) / D
Sumatoria de deuda
Se tomaron los datos de los estados
nancieros publicados en la Superinten-
dencia de Mercado de Valores (SMV) de
cada tipo de nanciamiento de cada pe-
riodo.
Tasa de interés
La tasa de interés por cada fuente de
nanciamiento se obtuvo de las notas de
los estados nancieros de la empresa pu-
blicados en Superintendencia de Merca-
do de Valores (SMV) para luego determi-
nar un ponderado del costo de la deuda.
Deuda
La deuda corresponde al endeuda-
miento obtenido a corto y largo plazo, por
lo cual se tomó los datos referentes de
cada periodo a través de las notas de los
estados nancieros auditados por año pu-
blicados en la Superintendencia de Merca-
do de Valores (SMV), asimismo el total de
endeudamiento de cada empresa.
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Tasa de carga scal
Es la tasa efectiva de impuesto a la
renta el cual se deduce de la utilidad an-
tes de impuestos y participaciones junto
con la participación de trabajadores, se
tuvo en cuenta que a lo largo del periodo
estudiado. Esta tasa tuvo cambios con el
transcurso del tiempo por lo cual se reali-
zó una tabla indicando los montos según
cada periodo.
Proceso de optimización
Se realizó este análisis por medio de
tablas con los datos ya obtenidos con el
objetivo de lograr que vaya cambiando
el nivel de endeudamiento, asimismo
van cambiando también el costo de la
deuda y el costo de accionistas y, por
consiguiente, el costo medio pondera-
do de capital, ya que se están asumien-
do distintos niveles de riesgo que hay
que tener en cuenta, a medida que se
va modicando el nivel de endeuda-
miento.
Para lograr la optimización se simula
el ratio de endeudamiento desde 0% in-
crementado al 90 %, con el n de obtener
mejores resultados determinantes del ni-
vel óptimo exacto de endeudamiento. Así
mismo, la razón de deuda irá cambiando
conforme al ratio de endeudamiento si-
mulado. El beta del costo de accionista
(COKacc), se toma del total de utilidad
operativa, se calculan los intereses a par-
tir del índice de tasa de interés simulada
multiplicando la deuda por la tasa de in-
terés, se determina la utilidad antes de
intereses e impuestos (EBIT por sus siglas
en inglés), calculando el impuesto a la
renta en proporción a la tasa correspon-
diente según el año simulado. Asimismo
se determinó la utilidad neta a partir de la
resta del resultado de antes de impuestos
menos los impuestos, con todo esto se
procede a calcular la cobertura de intere-
ses antes de impuestos, razón que permi-
tió determinar el rating de la deuda, a su
vez este mismo se calcula partiendo de la
siguiente razón:
Cobertura de intereses antes de impuestos = (Inte-
reses / Resultados antes de impuestos + 1)
Por otro lado se divide la deuda entre
la utilidad neta el cual fue disminuyendo
según el ratio de endeudamiento vaya au-
mentando así mismo bajo la cobertura de
intereses antes de impuestos, razón que
permitirá determinar el rating de la deu-
da, para luego tomar el costo de la deuda
antes de impuesto el cual fue cambian-
do según el estimado y en proporción al
incremento del ratio de endeudamiento,
para luego con los datos ya calculados
según lo simulado, el costo de accionista
(COKacc), Costo de deuda (COKdeuda)
para adecuadamente determinar el costo
promedio ponderado de capital (WACC)
bajo la siguiente razón:
WACC=(RP/D+RP)*COKacc+(D/D+RP)*Cokdeu-
da*(1Tax)
Cabe mencionar que para determinar
el costo promedio ponderado de capital
(WACC) exacto se estimó el nivel óptimo
de deuda mediante 9001 simulaciones
por cada año y por cada empresa. Se
elaboró un resumen de los datos obteni-
dos de la simulación los cuales muestran
el WACC mínimo determinante del nivel
óptimo de endeudamiento por año de la
Empresa Cementos Pacasmayo S.A.A. y
Unión Andina de Cementos S.A.A (UNA-
CEM).
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Tabla 1
Factores: tamaño, garantía, rentabilidad y edad de la empresa Cementos Pacasmayo S.A.A. y Unión Andina de Cementos S.A.A (UNACEM).
Empresa
Tamaño Garantía Rentabilidad Edad
Media D. estándar Media D. estándar Media D. estándar Años
C. Pacasmayo 2,085,464.60 948,555.13 0.49 0.08 0.12 0.04 ---
UNACEM 5,217,802.10 2,907,434.41 0.46 0.1 0.11 0.05 ---
En la Tabla 1, la empresa Cementos Pa-
casmayo S.A.A. cuenta con 2,085,464.60
en promedio, lo que reere menor canti-
dad de activos en relación a la empresa
Unión Andina de Cementos S.A.A (UNA-
CEM) que cuenta con 5,217,802.10 en
promedio en el periodo 2007-2016. La
empresa Cementos Pacasmayo S.A.A.
tiene un promedio de 49% en garantías
reales a diferencia de la empresa Unión
Andina de Cementos S.A.A (UNACEM)
con un 46%, lo que indica que la empre-
sa Cementos Pacasmayo S.A.A. puede
ofrecer mayor índice de garantías a sus
acreedores, permitiéndole adquirir mayor
endeudamiento.
El índice promedio de rentabilidad
para la empresa Cementos Pacasmayo
S.A.A. es de 12% a diferencia de la em-
presa Unión Andina de Cementos S.A.A
(UNACEM) que cuenta con 11 %, lo que
genera mayor riesgo para los accionistas
ante una posible quiebra. En el factor
edad promedio para la empresa Pacasma-
yo S.A.C es de 59 años y para la empresa
Unión Andina de Cementos S.A.A (UNA-
CEM) es de 49 años en promedio al 2016.
Tabla 2
Ratio de endeudamiento real y óptimo de Cementos Pacasmayo S.A.A. y Unión Andina de Cementos S.A.A (UNACEM).
Empresa Ratioend real Ratioend Optimizado
Promedio D. estándar Promedio D. estándar
C. Pacasmayo .13 .05 .44 .17
UNACEM .20 .19 .47 .35
En la Tabla 2, asimismo en referencia
a la estructura nanciera en la que se de-
sarrollaron las empresas Cementos Pacas-
mayo S.A.A. y Unión Andina de Cemen-
tos S.A.A (UNACEM) dentro del periodo
estudiado se compone de diversos tipos
de deuda, información esencial para la
obtención del ratio de endeudamiento
real, la cual sirvió de base para estimar el
ratio de endeudamiento óptimo.
Análisis inferencial
Tabla 3
Correlación de Pearson para factores y ratio de endeudamiento real y óptimo de la empresa Cementos Pacasmayo S.A.A. y Unión Andina de
Cementos S.A.A (UNACEM).
Correlaciones
Tamaño Garantía RE Edad Ratio ende real Ratioend Optimizado
Tamaño 1 .256 -,795** -.117 ,767** ,481*
Garantía .256 1 -.363 .348 .348 ,504*
Resultados
Análisis descriptivo
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RE -,795** -.363 1 -.356 -,574** -.368
Edad -.117 .348 -.356 1 .120 .207
Ratioend R ,767** .348 -,574** .120 1 ,832**
RatioendOp ,481* ,504* -.368 .207 ,832** 1
**. La correlación es significativa en el nivel 0,01 (2 colas).
*. La correlación es significativa en el nivel 0,05 (2 colas).
En la Tabla 3, el factor tamaño se rela-
ciona de manera positiva con la garantía
(r=0.256, p valor >0.05) sin embargo esta
relación no es signicativa. Se encontró
relaciones positivas y signicativas entre
el ratio de endeudamiento real (r=0.767,
p valor <0.05) y el ratio de endeudamien-
to óptimo (r=0.481, p valor < 0.05). Final-
mente se encontró un relación inversa y
signicativa con la rentabilidad económi-
ca (r=-0.795, p <0.05). Por lo tanto, el ta-
maño tiene una relación directa y signi-
cativa con los ratios de endeudamientos,
donde a mayor tamaño, el ratio de en-
deudamiento será mayor; por otro lado
cuanto mayor sea el tamaño de la empre-
sa menor será la rentabilidad económica
esperada por los accionistas.
El factor garantía se relaciona de manera
positiva, pero no signicativa con el tamaño
(r=0.256, p valor >0.05), con el factor edad
(r=0.348, p valor >0.05) y con el ratio de en-
deudamiento real (r=0.348, p valor >0.05),
sin embargo se encontró relación positiva y
signicativa con el ratio de endeudamiento
óptimo (r=0.504, p valor <0.05), nalmente
se encontró relación inversa y signicativa
con la rentabilidad económica (r=-0.363,
p valor >0.05). En consecuencia, el factor
garantía tiene relación directa y signicativa
con el ratio de endeudamiento óptimo, in-
dicando que cuanto mayor sea la garantía
con la que cuente la empresa menor será
la rentabilidad económica esperada por los
accionistas.
La rentabilidad económica tiene re-
lación inversa signicativa con el factor
tamaño (r=-795, p valor <0.05) y con el
ratio de endeudamiento (r=-574, p valor
<0.05), indicando que las empresa con
mayor rentabilidad económica, tienden a
ser de menor tamaño y tienen un menor
ratio de endeudamiento.
El factor edad se relaciona de manera
positiva, pero no signicativa con la ga-
rantía (r=348, p valor >0.05), el ratio de
endeudamiento real (r=0.120, p valor
>0.05) y con el ratio de endeudamiento
óptimo.
El ratio de endeudamiento real se re-
laciona de manera positiva, pero no sig-
nicativa, con el factor garantía (r=348, p
valor >0.05) y con el factor edad (r=0.120,
p valor >0.05), mientras que Sin embar-
go se encontró relaciones positivas y sig-
nicativas entre endeudamiento real y el
tamaño (r=0.767, p valor <0.05) y con el
ratio de endeudamiento óptimo (r=832,
p valor <0.05), nalmente se encontró
una relación inversa y signicativa entre
endeudamiento real y con la rentabili-
dad económica (r=0.574, p valor <0.05),
en conclusión el ratio de endeudamiento
real tiene relación directa y signicativa
con los factores tamaño y ratio de endeu-
damiento óptimo.
Hipótesis especíca 1
• H
0
(hipótesis nula): El factor renta-
bilidad económica no tiene efecto
signicativo en el nivel óptimo de
endeudamiento en empresas de la
industria cementera que cotizan en
la Bolsa de Valores de Lima duran-
te el periodo 2007 - 2016.
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• H
1
(hipótesis alterna): El factor ren-
tabilidad económica tiene efecto
signicativo en el nivel óptimo de
endeudamiento en empresas de la
industria cementera que cotizan en
la Bolsa de Valores de Lima duran-
te el periodo 2007 - 2016.
Regla de decisión:
Si p valor ≥ 0.05 se acepta la hipótesis
nula.
Si p valor ≤ 0.05 se rechaza la hipóte-
sis nula y se acepta la hipótesis alterna.
En la Tabla 4, se determina el efecto
del factor rentabilidad en el nivel ópti-
mo de endeudamiento en empresas de
la industria cementera que cotizan en la
Bolsa de Valores de Lima durante el pe-
riodo 2007-2016. Mediante el estadístico
de regresión lineal se obtuvo el coecien-
te de 0.105 (p valor >0.05), por lo tanto,
se acepta la hipótesis nula y se rechaza
la hipótesis alterna, es decir el factor ren-
tabilidad no tiene un efecto signicativo
en el nivel óptimo de endeudamiento,
respaldando a la teoría de orden jerár-
quico que reere que las empresas más
rentables se encuentran en la posición
de autonanciarse, por lo que recurren
a menos endeudamiento. Por tanto, esta
teoría postula una relación negativa entre
rentabilidad y nivel de endeudamiento.
Hipótesis especíca 2
• H
0
(hipótesis nula): El factor tama-
ño no tiene efecto signicativo en
el nivel óptimo de endeudamien-
to en empresas de la industria ce-
mentera que cotizan en la Bolsa de
Valores de Lima durante el periodo
2007 - 2016.
• H
1
(hipótesis alterna): El factor ta-
maño tiene efecto signicativo en
el nivel óptimo de endeudamien-
to en empresas de la industria ce-
mentera que cotizan en la Bolsa de
Valores de Lima durante el periodo
2007 - 2016.
Regla de decisión:
Si p valor ≥ 0.05 se acepta la hipótesis
nula.
Si p valor ≤ 0.05 se rechaza la hipóte-
sis nula y se acepta la hipótesis alterna.
Tabla 4
Regresión lineal del factor rentabilidad económica y nivel óptimo de endeudamiento
Rentabilidad económica
Coeficientes no estandarizados Coeficientes estandarizados
Modelo t Sig.
B Error estándar Beta
RE 4.535 2.574 0.791 1.762 0.098
a. Variable dependiente: RatioendOp
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Tabla 5
Regresión lineal del factor tamaño y nivel óptimo de endeudamiento
Tamaño
Coeficientes no estandarizados Coeficientes estandarizados
Modelo t Sig.
B Error estándar Beta
Tamaño 0.399 0.158 1.081 2.519 0.024
a. Variable dependiente: RatioendOp
En la Tabla 5, se determina el efecto
del factor tamaño en el nivel óptimo de
endeudamiento en empresas de la indus-
tria cementera que cotizan en la Bolsa de
Valores de Lima durante el periodo 2007-
2016. Mediante el estadístico de regre-
sión lineal se obtuvo el coeciente 0.024 (
p valor < 0.05), por lo tanto, se acepta la
hipótesis alterna y se rechaza la hipótesis
nula, indicando que el factor tamaño tie-
ne efectos signicativo en el nivel óptimo
de endeudamiento, es decir que según el
tamaño de las empresa el endeudamien-
to se incrementa, permitiendo oportuni-
dades de crecimiento e inversión, y redu-
ciendo el costo de la deuda.
Hipótesis especíca 3
• H
0
(hipótesis nula): El factor edad
no tiene efecto signicativo en el
nivel óptimo de endeudamiento
en empresas de la industria ce-
mentera que cotizan en la Bolsa de
Valores de Lima durante el periodo
2007 - 2016.
• H
1
(hipótesis alterna): El factor
edad tiene efecto signicativo en
el nivel óptimo de endeudamien-
to en empresas de la industria ce-
mentera que cotizan en la Bolsa de
Valores de Lima durante el periodo
2007 - 2016.
Regla de decisión:
Si p valor ≥ 0.05 se acepta la hipótesis
nula.
Si p valor ≤ 0.05 se rechaza la hipóte-
sis nula y se acepta la hipótesis alterna.
Tabla 6
Regresión lineal del factor edad y nivel óptimo de endeudamiento.
Edad
Modelo Coeficientes no estandarizados Coeficientes estandarizados t Sig.
B Error estándar Beta
Edad 1.105 0.64 0.496 1.725 0.105
a. Variable dependiente: RatioendOp
En la Tabla 6, se determina el efecto
del factor edad en el nivel óptimo de en-
deudamiento en empresas de la industria
cementera que cotizan en la Bolsa de
Valores de Lima durante el periodo 2007
– 2016. Mediante el estadístico de regre-
sión lineal se obtuvo el coeciente 0.105
(p valor >0.05), por lo tanto, se acepta la
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mentera que cotizan en la Bolsa de
Valores de Lima durante el periodo
2007 - 2016.
• H
1
(hipótesis alterna): El factor ga-
rantía tiene efecto signicativo en
el nivel óptimo de endeudamien-
to en empresas de la industria ce-
mentera que cotizan en la Bolsa de
Valores de Lima durante el periodo
2007 - 2016.
Regla de decisión
Si p valor ≥ 0.05 se acepta la hipótesis
nula.
Si p valor ≤ 0.05 se rechaza la hipóte-
sis nula y se acepta la hipótesis alterna.
hipótesis nula y se rechaza la hipótesis al-
terna, es decir el factor edad no tiene un
efecto signicativo en el nivel óptimo de
endeudamiento. La teoría del pecking or-
der explica que con el paso del tiempo se
reduce la asimetría de información aso-
ciada a la emisión de deuda. Entonces,
las empresas con más años tenderían a
nanciarse en mayor proporción a través
del mercado de capitales que las rmas
más jóvenes, determinándose la existen-
cia de un efecto negativo entre la edad y
el ratio de deuda.
Hipótesis especíca 4
• H
0
(hipótesis nula): El factor garan-
tía no tiene efecto signicativo en
el nivel óptimo de endeudamien-
to en empresas de la industria ce-
Tabla 7
Regresión lineal del factor garantía y nivel óptimo de endeudamiento
Garantía
Coeficientes no estandarizados Coeficientes estandarizados
Modelo T Sig.
B Error estándar Beta
Garantía 1.043 0.625 0.342 1.668 0.116
a. Variable dependiente: RatioendOp
En la Tabla 7, se determina el efecto del
factor garantía en el nivel óptimo de en-
deudamiento en empresas de la industria
cementera que cotizan en la Bolsa de Va-
lores de Lima durante el periodo 2007-
2016. Mediante el estadístico de correla-
ción lineal se obtuvo el coeciente 0.116
(p valor >0.05), por lo tanto, se acepta la
hipótesis nula y se rechaza la hipótesis al-
terna, es decir el factor garantía no tiene
un efecto signicativo, es decir no explica
el nivel óptimo de endeudamiento, Por
lo tanto, las empresas con garantía no
siempre son aquellas que preeren el en-
deudamiento, por el contrario el historial
crediticio es reducido y de poco nivel.
Discusión
El presente trabajo tuvo como objeti-
vo determinar el efecto de los factores de
estructura de capital en el nivel óptimo de
endeudamiento en empresas de la indus-
tria cementera que cotizan en la Bolsa de
Valores de Lima durante el periodo 2007
- 2016. Se encontró que de los factores,
el tamaño tiene un efecto signicativo en
el ratio de endeudamiento óptimo, no así
los factores edad, garantía y rentabilidad,
Se estableció el efecto de los facto-
res edad, tamaño, rentabilidad y garantía
sobre el nivel óptimo del endeudamien-
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to con un coeciente de regresión de r
= 0.710. Sin embargo no explica el ra-
tio de endeudamiento óptimo. En cam-
bio el factor tamaño sí explica el nivel de
endeudamiento óptimo. Según Corro y
Olaechea (2006); Concepción, Jordán,
Maroto, Cáceres y García, (2003); Gómez
(2015) existe un gran número de factores
que tienen efectos en la determinación
del nivel de endeudamiento de las em-
presas, basándose en diferentes autores
y estudios realizados sobre factores que
determinan la estructura de capital.
Los resultados del estudio concluyen
que el tamaño es el que tiene un efecto
signicativo con el nivel óptimo de endeu-
damiento, mediante un p valor de 0.024.
Para Cabrer y Rico (2015), el efecto del
tamaño sobre el nivel de endeudamiento
es indudable, cuanto mayor sea el tama-
ño de la empresa menor será los costes
de insolvencia y de agencia, lo que ge-
nera un efecto positivo sobre el nivel de
endeudamiento. Según Pierini (2003), “las
empresas grandes tienen sus negocios
diversicados, lo cual ayuda a disminuir
la probabilidad de fracaso nanciero” (p.
27). Es así que las empresas de mayor en-
vergadura tienen la tarea de presentar su
información con más detalle y precisión
(Rodeiro, Otero y Rodriguez, 2010).
Gómez (2015) en sus estudios de-
muestra que el tamaño, el valor colateral
de los activos y la liquidez son los factores
que explican la estructura de capital en
las empresas del Perú, estos resultados
conducen a resultados mixtos sobre la
teoría del pecking order o la de trade off
que sostiene la estructura de capital en
estas empresas.
Asimismo, muchos estudios arman
que el factor rentabilidad está positiva-
mente relacionado con el tamaño de la
empresa, esto implica que las rmas de
mayor tamaño crecen más rápido y gene-
ran mayores utilidades, según Chávez y
Vargas, (2009). Sin embargo, los resulta-
dos muestran efectos poco relevantes a
diferencia del tamaño, en este sentido el
efecto negativo poco signicativo entre la
rentabilidad y el nivel de endeudamiento
de la empresa tiene su fundamento en
la teoría del pecking-order, esto debido
a la información asimétrica entre directi-
vos e inversionistas externos, las compa-
ñías preeren usar recursos internos que
le generan menos costos. Para Rivera
(2009), una mayor rentabilidad genera
más fondos internos, lo que reemplaza-
ría la opción de obtener fondos mediante
deuda. Por otro lado, según Rodríguez
(2007), el endeudamiento más que un
factor condicionante de la rentabilidad es
una consecuencia de la misma, de esta
manera las empresas más rentables dis-
pondrán de mayores recursos propios al
dotar más reservas, por lo que recurrirán
en menor medida a la deuda, a diferencia
de las empresas de menor rentabilidad
las cuales contarán con menos fondos
propios y, consecuentemente, su nivel de
endeudamiento deberá ser mayor para
poder nanciar sus inversiones.
Chávez y Vargas (2014) mencionan
que el factor edad permite que con el
paso del tiempo se reduzca la asimetría
de información asociada a la emisión de
deuda, entonces, las rmas más maduras
tenderían a nanciarse en mayor propor-
ción a través del mercado de capitales
que las rmas más jóvenes, sin embargo
existiría una correlación negativa entre la
edad y el ratio de deuda. Por el contrario,
Vendrell (2013) indica que disminuye el
nivel de endeudamiento por presuponer
que la madurez permite elevados recur-
sos internos acumulados, generados a lo
largo de los años de actividad de la em-
presa, según el enfoque del orden jerár-
quico, en ambos planteamientos teóricos
tienen sus propios defensores y detracto-
res.
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El factor garantía no se relaciona de
manera signicativa con el endeudamien-
to, pues Gómez (2015) maniesta que la
preferencia de las empresas peruanas al
no utilizar los activos como garantías en
la búsqueda de endeudamiento externo,
posiblemente preeren un mayor endeu-
damiento de corto plazo, donde las exi-
gencias son casi nulas. Sin embargo, se-
gún, Cabrer y Rico (2015), la garantía no
afecta al nivel de endeudamiento de las
empresas con elevado rating crediticio,
pero sí lo hace negativamente en las em-
presas de menor calidad crediticia, por
lo cual, el contar con activos no siempre
es un predeterminante para adquirir en-
deudamiento. Algunas fuentes de nan-
ciamiento le dan valor al factor edad por
el historial crediticio que pueda haber ad-
quirido la empresa a lo largo de su vida, a
esto se suma la rentabilidad y el tamaño.
Considerando los datos recogidos
que corresponden a 10 años analizados
en el estudio, las empresas que consti-
tuyen el sector cementero que cotizan en
bolsa de valores de Lima, corresponden
a 3 empresas las cuales monopolizan la
industria a nivel nacional. Asimismo, es-
tas empresas se encuentran integradas y
conforman la Asociación de Productores
de Cemento (ASOCEM), institución que
tiene como objetivo la promoción, desa-
rrollo y protección de todas las activida-
des productivas, comerciales, económi-
cas y de investigación que se desarrollen
en relación con la industria del cemento,
concreto y anes. Sin embargo se descar-
tó a la empresa Yura S.A.A. por criterios
de homogenización, pues solo tenía in-
versiones en bonos, a diferencia de, Ce-
mentos Pacasmayo S.A.A y Unión Andina
de Cementos S.A.A., por lo cual se estimó
que ambas se encuentran en condiciones
aplicables al propósito del estudio.
Es importante conocer qué factores
internos producen efectos de gran enver-
gadura para el desarrollo y crecimiento
de la empresa, conociendo, así el nivel
óptimo de endeudamiento y cómo lograr
alcanzarlo, mantenerlo y mejorarlo a lo
largo de la vida de la empresa. Por lo tan-
to se evidenció que a medida que los fac-
tores estudiados cambian, muestrando
signicancia en la determinación del nivel
óptimo de endeudamiento de las empre-
sas de la industria cementera que cotizan
en la Bolsa de Valores de Lima durante el
periodo 2007 – 2016.
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Referencias
Aguayo, P., y Panes, J. (2014). Modelo de je-
rarquía: pecking order (tesis de licencia-
tura). Universidad del Bío Bío. Concep-
ción, Chile.
Alegría, L. (2013). ¿Cómo se originó la peor
crisis nanciera de la historia? Gestión.
Recuperado de http://gestion.pe/eco-
nomia/como-se-origino-peor-crisis-fi-
nanciera-historia-2076165
Aybar, C., Casino, A. y López, J. (2003). Estra-
tegia y estructura de capital en la pyme:
una aproximación empírica. Estudios de
Economía Aplicada, 21(1), 27-52.
Apaza, M. (2013). Guía práctica de nanzas
corporativas. Lima, Perú: Instituto Pací-
co S.A.C.
Arrarte, R. (2012). ¿Es competitiva la indus-
tria cementera peruana ? Revista de la
Facultad de Ciencias Contables, 20(37),
106-122.
Asociación de productores de cemento.
(2013). Indicadores Internacionales.
ASOCEM. Recuperado de http://www.
asocem.org.pe/noticias-nacionales/re-
porte-estadistico-mensual-noviembre-
Bodie, Z. y Merton C. (2003). Finanzas. Méxi-
co: Pearson Educación de México.
Cabrer, B., y Rico, P. (2015). Determinantes de
la estructura nanciera de las empresas
españolas. Estudios de Economía Apli-
cada, 33(15), 513-531
Cardone, C., y Cazorla, L. (2006). How theory
meets practice: an analysis of the capital
structure of spanish SMEs. The Journal
of Entrepreneurial Finance & Business
Ventures, 11(2), 73-94.
Caro, J., y Múnera, J. (2010). Fuentes de nan-
ciación para optimizar la estructura de
capital de las pymes del sector servicios
en el Valle de Aburrá (tesis de licenciatu-
ra). Escuela de Ingeniería de Antioquia.
Colombia.
Cedillo, L. (2011). El análisis del costo de ca-
pital como método para la valoración de
las empresas de la provincia de Tumbes
periodo 2013-2014 (tesis de doctorado).
Universidad Nacional de Trujillo. Perú.
Chávez, V., y Vargas, K. (2009). Determinantes
del nivel de endeudamiento de las em-
presas peruanas listadas: evidencia em-
pírica para el período 2001-2007. Revis-
ta de Ciencias Sociales, 64(18), 105-127.
Comisión Económica para América Latina y
el Caribe. (2015). Estudio Económico
de América Latina y el Caribe. Santia-
go de Chile: Naciones Unidas. CEALC.
Recuperado de https://www.cepal.org/
es/publicaciones/38713-estudio-eco-
nomico-de-america-latina-y-el-cari-
be-2015-desaos-para-impulsar-el
Comisión Económica para América Latina y
el Caribe. (2016). Estudio Económico
de América Latina y el Caribe. Santiago
de Chile: Naciones Unidas. CEALC. Re-
cuperado de https://www.cepal.org/es/
publicaciones/40326-estudio-economi-
co-america-latina-caribe-2016-la-agen-
da-2030-desarrollo
Concepción, M., Jordán, L., Maroto, O., Cáce-
res, R. y García, Y. (2003). Factores expli-
cativos del nivel de endeudamiento de
las empresas españolas: un análisis con
datos de panel. Economía Mexicana.
Nueva Época, 12(1), 39–63.
Corro, D., y Olaechea, M. (2006). Nivel óptimo
de endeudamiento de las empresas mi-
neras del Perú y factores determinantes
del nivel de endeudamiento. Revista de
Ciencias Sociales, 60(61), 267-316.
Ángel Granados, Raquel Fernández, Samuel Paredes
Revista Valor Contable, Vol. 4, Núm. 1, 2017 (9-28) ISSN 2410-1052 (impreso)/ISSN 2413-5860 (digital)
26
Cristina, C. y López, J. (2001). Jerarquía de
preferencias y estrategia empresarial en
la determinación de la estructura de ca-
pital de la pyme. Instituto Valenciano de
Investigaciones Económicas, 6(15), 1-30.
El Comercio. (2014). Unacem cerró compra
de Lafarge en Ecuador por US$517
millones. El Comercio. Recuperado
de https://elcomercio.pe/economia/
negocios/unacem-cerro-compra-lafar-
ge-ecuador-us-517-millones-306915
El Comercio. (2016). Cementos Pacasmayo
prevé crecer 6% este año por nuevo
gobierno. El Comercio. Recuperado de
https://elcomercio.pe/economia/nego-
cios/cementos-pacasmayo-preve-cre-
cer-6-ano-nuevo-gobierno-238804
Gestión. (2008). La producción de cemento
creció 15.14% durante el 2008. Gestión.
Recuperado de https://gestion.pe/no-
ticia/235415/produccion-cemento-cre-
cio-1514-2008
Gestión. (2010). Los despachos de cemento
en Perú crecieron 14.91% el 2010. Ges-
tión. Recuperado de https://gestion.pe/
noticia/700018/despachos-cemento-pe-
ru-crecieron-1491-2010
Gestión. (2015). Cementera Yura, con Cre-
dicorp Capital, emitió bonos por S/.
502 millones. Gestión. Recuperado de
https://gestion.pe/empresas/cemen-
tera-yura-credicorp-capital-emitio-bo-
nos-s-502-millones-2131069
Gestión. (2017). Sector construcción: estas son
las expectativas de las empresas. Ges-
tión. Recuperado de http://gestion.pe/
suplemento/comercial/terrenos-indus-
tria/sector-construccion-estas-son-ex-
pectativas-empresas-1002815
Gómez, L. (2015). Factores determinantes de
la estructura de capital: evidencia del
mercado de valores peruano. XIX Con-
greso Internacional de Contaduría, Ad-
ministración e Informática, 10(18), 113-
128.
Hernández, G., Ríos, H., y Garrido, C. (2015).
Determinantes microeconómicos del
acceso al nanciamiento externo de la
estructura de capital de empresas del
sector industrial. Contaduría y Adminis-
tración, 60(2), 326-345.
Instituto Nacional de Estadística e Informáti-
ca. (2014). Indicadores económicos y -
nancieros. INEI. Recuperado de https://
www.inei.gob.pe/media/MenuRecursi-
vo/publicaciones_digitales/Est/Lib1301/
cap02.pdf
Instituto Nacional de Estadística e Informática.
(2015). Perú: Características económicas
y nancieras de las empresas. INEI. Re-
cuperado de https://www.inei.gob.pe/
media/MenuRecursivo/publicaciones_
digitales/Est/Lib1373/
Mamani, H. (2017). Impacto del valor econó-
mico agregado en las decisiones nan-
cieras de la Empresa San Gabán S.A.
periodo 2014-2015 (tesis de licenciatu-
ra). Universidad Nacional del Altiplano.
Puno, Perú.
Manghesi, M. (2016). Valuación de empresas
de capital cerrado en mercados emer-
gentes cerdo de los llanos S.A.P.E.M.
(tesis de maestría). Universidad Nacional
de Córdoba. Argentina.
Martínez, A. (2014). Estudio del sector cemen-
tero a nivel mundial y nacional, con par-
ticularización de una empresa cemente-
ra situada en la Comunidad Valenciana
(tesis de licenciatura). Universitat Politec-
nica de Valencia. España.
Ángel Granados, Raquel Fernández, Samuel Paredes
Revista Valor Contable, Vol. 4, Núm. 1, 2017 (9-28)
ISSN 2410-1052 (impreso)/ISSN 2413-5860 (digital)
27
Mendoza, M. (2010). ¿Crisis cementera por
aranceles? El Comercio. Recuperado de
http://archivo.elcomercio.pe/economia/
peru/crisis-cementera-aranceles-noti-
cia-450360
Mesa, J. (2011). Estudio de la estructura de
capital del sector semilleros y viveros de
Andalucía (tesis de maestría). Universi-
dad de Almería. España.
Millán, J. (2014). Costo de capital y valor eco-
nómico agregado en una empresa ma-
nufacturera. Ingeniare, 9(16), 93-107.
Navarrete, E., y Sansores, E. (2010). La estruc-
tura de capital de las micro, pequeñas
y medianas empresas en Quintana Roo.
Investigación y Ciencia, 49(25), 48-53.
Pierini, F. (2003). Algunos determinantes de la
estructura de capital de corporaciones
argentinas (tesis de licenciatura). Uni-
versidad de San Andrés. Buenos Aires,
Argentina.
Pozzo, H. (2005). Análisis de la estructura de
capital de las rmas y sus determinantes
en América Latina. Universidad Nacional
de la Plata. Buenos Aires, Argentina.
Rivera, J. (2002). Teoría sobre estructura de
capital. Estudios Gerenciales, 18(84), 31-
59
Rodeiro, P., Fernández L., Otero G., y Rodrí-
guez S. (2010). Factores determinantes
de la estructura de capital de las spin-
offs universitarias. Academia, Revista La-
tinoamericana de Administración, 18(3),
65-98.
Rodríguez, E. (2007). Perl económico-nan-
ciero de los concesionarios de automó-
viles astuarinos en función del nivel de
rentabilidad. Revista Asturiana de Eco-
nomía, 5(38), 109-132
Sogorb, F. (2002). Estudio de los determinan-
tes de la estructura de capital de las Py-
mes : Aproximación Empírica al Caso Es-
pañol (tesis de doctorado). Universidad
de Alicante. España.
Titman, S., y Wessels, R. (1988). The Determi-
nants of Capital Structure Choice. The
Journal of Finance, 1(43), 1-19.
Vargas, A., Castro, V., y Bautista, E. (2011).
Importancion del crecimiento el sector
construcción en la economía y sociedad
peruana. Gestión en el Tercer Milenio,
14(28), 25-32.
Vargas, A. (2014). Estructura de capital óptima
en presencia de costos de dicultades
nancieras. Investigación y Desarrollo,
1(14), 44-66.
Vendrell, A. (2013). La decisión de endeuda-
miento y los factores de mayor relevan-
cia. Working Papers, 16(2), 1-50.
Wadnipar, S., y Cruz, S. (2008). Determinación
de la estructura de capital de las empre-
sas colombianas. Revista Soluciones de
Postgrado EIA, 1(19), 23
Zambrano, S., y Acuña, A. (2011). Estructura
de capital. Evolución teórica. Criterio Li-
bre, 9(15), 81-102.
