Maturity matching in unlisted firms: The within-firm evidence
Utilizando un conjunto de datos exhaustivo de empresas italianas no cotizadas, este artículo proporciona evidencia intraempresa de que la tangibilidad de los activos influye significativamente en la composición del vencimiento de la deuda, revelando que el calce de plazos se mantiene a través de diferentes regímenes empresariales y que la certificación regulatoria selecciona principalmente a empresas con características específicas en sus balances en lugar de moldearlas.
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Todo negocio que pide dinero prestado se enfrenta a una elección fundamental sobre el tiempo. Puede solicitar un préstamo que deba devolverse rápidamente, quizás en un plazo de un año, o puede asegurar un préstamo que se extienda a lo largo de muchos años. La teoría de cómo las empresas gestionan esto se basa en una idea sencilla y lógica llamada correspondencia de vencimientos (maturity matching). Este concepto sugiere que una empresa debería intentar alinear la duración de sus deudas con la duración de los activos que compra. Si una empresa invierte en una fábrica o en una máquina grande que durará décadas, tiene sentido pedir dinero prestado durante mucho tiempo para pagarla. Si, en cambio, la empresa utiliza préstamos a corto plazo para comprar esos artículos de larga duración, se enfrenta a una situación de riesgo en la que debe encontrar constantemente dinero nuevo para liquidar las viejas deudas antes de que los activos hayan terminado de generar su valor. Para las grandes empresas que cotizan en bolsa, los investigadores saben desde hace tiempo que este emparejamiento ocurre. Pero para los millones de pequeñas empresas privadas que no venden acciones en el mercado bursátil, el panorama ha permanecido borroso. No sabíamos si estas empresas más pequeñas podían realmente elegir los plazos de sus préstamos, o si simplemente se veían obligadas a aceptar cualquier crédito a corto plazo disponible.
Un equipo de investigadores de Italia se propuso aclarar esta incertidumbre analizando directamente los registros financieros de más de once mil empresas no cotizadas. Se centraron en una pregunta específica: ¿determina la cantidad de propiedad física que posee una empresa, como edificios y maquinaria, qué parte de su deuda es a corto plazo frente a largo plazo? El equipo recopiló un conjunto masivo de datos que cubría casi setenta y cuatro mil instantáneas de las finanzas de estas empresas entre 2016 y 2024. Este periodo incluyó una mezcla de pequeñas empresas ordinarias, pequeñas empresas innovadoras y empresas emergentes (start-ups) totalmente nuevas que habían recibido la certificación oficial del gobierno por su innovación. Debido a que todos estos grupos presentaban sus cuentas de la misma manera, los investigadores pudieron compararlos de forma justa sin que los datos se vieran sesgados por diferentes reglas de información. Querían ver si la regla de emparejar los activos con la deuda se mantenía dentro de las empresas individuales a medida que cambiaban con el tiempo, y no solo al comparar una empresa con otra.
El estudio confirmó que la regla de la correspondencia de vencimientos es real, incluso para las pequeñas empresas privadas, pero no es tan fuerte como la de las grandes corporaciones. Cuando los investigadores observaron cómo una sola empresa cambiaba su estructura de deuda a medida que adquiría más activos físicos, encontraron un patrón claro. A medida que una empresa aumentaba su proporción de activos fijos, efectivamente desplazaba parte de su endeudamiento hacia préstamos a largo plazo. Sin embargo, este ajuste era incompleto. Los datos mostraron que las empresas no reestructuraban instantáneamente toda su cartera de deuda en el momento en que compraban una nueva máquina. En su lugar, el cambio ocurría gradualmente con el tiempo. Los investigadores calcularon que el efecto total de la compra de un nuevo activo sobre la duración de la deuda de una empresa tarda en manifestarse, siendo el ajuste final casi dos veces mayor que el cambio inmediato observado en un solo año. Este hallazgo desafía la suposición común en muchos estudios financieros de que las empresas ajustan su deuda instantáneamente dentro de un solo año.
Quizás el descubrimiento más revelador se refirió a los diferentes tipos de empresas de la muestra. Los investigadores descubrieron que la fuerza de esta regla de emparejamiento dependía en gran medida del estatus de la empresa. Las pequeñas empresas ordinarias mostraban una fuerte tendencia a emparejar sus activos a largo plazo con deuda a largo plazo. Las pequeñas empresas innovadoras mostraban una tendencia más débil, y las empresas emergentes innovadoras totalmente nuevas mostraban el vínculo más débil de todos. Para estas start-ups, poseer activos físicos ayudaba muy poco a asegurar préstamos a largo plazo. Los investigadores sospechaban que esto no se debía a que las start-ups fueran malas planificando, sino porque el mercado simplemente no les prestaba a largo plazo, independientemente de lo que poseyeran. Para probar esto, crearon una nueva forma de agrupar las empresas basándose puramente en la forma de sus balances, ignorando sus etiquetas oficiales por completo. Este método separó naturalmente a las empresas en grupos que coincidían con las categorías oficiales. Los grupos que se parecían a las start-ups tenían el vínculo más débil entre activos y deuda, mientras que los grupos que se parecían a las empresas ordinarias tenían el más fuerte. Esto demostró que la diferencia no fue creada por los certificados gubernamentales en sí, sino que los certificados seleccionaron empresas que ya tenían balances difíciles de emparejar con préstamos a largo plazo.
El estudio también abordó una preocupación común en la investigación financiera: si las fórmulas matemáticas utilizadas para analizar los datos eran demasiado simples para capturar la compleja realidad de los negocios. Los investigadores probaron sus ecuaciones lineales contra modelos computacionales sofisticados que pueden detectar relaciones curvas sutiles en los datos. Encontraron que el modelo simple de línea recta funcionaba notablemente bien. Los modelos computacionales complejos no encontraron patrones ocultos que el modelo simple hubiera pasado por alto y, en algunos casos, los modelos complejos funcionaron peor cuando fueron probados con nuevos datos. Esto sugiere que la relación entre los activos físicos de una empresa y su estructura de deuda es, de hecho, directa y proporcional, en lugar de una red enredada de interacciones ocultas. Los investigadores concluyeron que, para estas empresas, la regla de emparejar los activos con la deuda es una fuerza real y mensurable, pero está fuertemente limitada por la capacidad de la empresa para convencer a un prestamista de que espere. Para muchas start-ups innovadoras, esa capacidad falta, dejándolas con un montón de activos a largo plazo financiados por un flujo de préstamos a corto plazo, una posición precaria que los responsables de políticas deberían considerar al diseñar programas de apoyo.
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