Integración proporcional vs método de la participaciónanálisis de valoración y capacidad predictiva

  1. Mónica Espinosa 1
  2. Raul Iñiguez 1
  3. Francisco Poveda 1
  1. 1 Universitat d'Alacant
    info

    Universitat d'Alacant

    Alicante, España

    ROR https://ror.org/05t8bcz72

Aldizkaria:
Revista española de financiación y contabilidad

ISSN: 0210-2412

Argitalpen urtea: 2015

Alea: 44

Zenbakia: 3

Orrialdeak: 352-385

Mota: Artikulua

DOI: 10.1080/02102412.2015.1051906 DIALNET GOOGLE SCHOLAR

Beste argitalpen batzuk: Revista española de financiación y contabilidad

Laburpena

La sustitución de la NIC 31 por la NIIF 11, que ha entrado en vigor el 1 de enero de 2013, implica un cambio sustancial en cuanto al método permitido para con- solidar las empresas multigrupo. Desaparece la posibilidad de optar por el método de integración proporcional o método de la participación quedando éste último como única alternativa. En este contexto, nos planteamos cómo afecta tal cambio a la calidad de la información contable de las empresas partícipes en empresas multigrupo. A partir del método de elegido por cada empresa española en el periodo 2005 – 2010, se analiza cuál de los dos procedimientos refleja mejor la imagen fiel de la empresa, conduce a mayor relevancia de la información contable y logra mejores predicciones de beneficios. Los resultados obtenidos sugieren que ambos métodos muestran similar capacidad predictiva y valorativa. Por tanto, no existe suficiente evidencia que apoye una mayor utilidad del método de integración proporcional

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A continuación detallamos los resultados de nuestro estudio. En la Tabla 4 se muestran los resultados de la estimación de los modelos (1) y (2), correspondientes al análisis de relevancia valorativa. En el panel A la regresión se realiza por mínimos Cuadrados Ordinarios deflactando por la capitalización bursátil, en el panel B mediante transformación logarítmica de las variables, y en el panel C con datos de panel, método de efectos fijos. La primera fila de cada panel hace referencia a la estimación para todas las observaciones, mientras que las dos siguientes son la estimación para la submuestra de integración proporcional y puesta en equivalencia, respectivamente. La última fila muestra la estimación para un modelo con dummies (siendo la categoría base, dummy igual a cero, la integración proporcional) que mide la variación del coeficiente de puesta en equiva-lencia respecto del coeficiente base de integración proporcional. Dado que el método de integración proporcional, en principio, revela mayor información, si dicha información es relevante y útil para que los usuarios de la información puedan conocer y predecir mejor la situación financiera de la empresa y de sus resultados, en principio cabe esperar que la diferenciación entre ambos subgrupos de empresas lleve a un mayor R2 o un menor valor del Criterio de la Información de Akaike (AIC).

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