{"id":804,"date":"2020-07-08T22:31:16","date_gmt":"2020-07-08T22:31:16","guid":{"rendered":"https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/?p=804"},"modified":"2025-03-09T19:57:01","modified_gmt":"2025-03-09T19:57:01","slug":"impacto-de-la-localizacion-en-los-margenes-de-utilidad-paises-desarrollados-vs-paises-emergentes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/blog\/impacto-de-la-localizacion-en-los-margenes-de-utilidad-paises-desarrollados-vs-paises-emergentes\/","title":{"rendered":"Impacto De La Localizaci\u00f3n En Los M\u00e1rgenes De Utilidad: Pa\u00edses Desarrollados Vs Pa\u00edses Emergentes"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>\u00bfEs t\u00e9cnicamente v\u00e1lido el ajuste de riesgo pa\u00eds?<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al momento de evaluar una empresa, en la labor de precios de transferencia, es com\u00fan encontrarse con que no se disponen de otras empresas comparables en t\u00e9rminos funcionales y que se ubiquen en el mismo pa\u00eds, raz\u00f3n por la cual, suelen utilizarse empresas extranjeras con funciones similares como comparables. Ante esto, la idea de que se realicen ajustes adicionales para contemplar las diferencias estructurales que existan entre las empresas comparables y la compa\u00f1\u00eda analizada ha sido una sugerencia persistente incluso por la OCDE (2018), pues existe un amplio conjunto de elementos como: el marco legal y fiscal, capital humano, recursos naturales, la ubicaci\u00f3n geogr\u00e1fica, etc. que pueden incidir en el margen de utilidad que logra obtener una compa\u00f1\u00eda y que lo hagan variar de acuerdo al pa\u00eds donde se ubica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sin embargo, resulta de inter\u00e9s averiguar si realmente existen diferencias significativas en los m\u00e1rgenes de utilidad de las empresas dependiendo del pa\u00eds donde se encuentran. Ya que, de no ser as\u00ed, resultar\u00eda suficiente para considerar empresas comparables aquellas que tienen las mismas funciones sin necesidad de realizar ning\u00fan ajuste adicional asociado a la jurisdicci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por ejemplo, Meenan (2004) realiz\u00f3 un an\u00e1lisis estad\u00edstico para evaluar si los rangos intercuart\u00edlicos de la distribuci\u00f3n de los m\u00e1rgenes netos de las empresas de la regi\u00f3n de pa\u00edses desarrollados de Europa, respecto de la distribuci\u00f3n de cada pa\u00eds individualmente de la misma, resultan ser estad\u00edsticamente diferentes. La conclusi\u00f3n obtenida en este trabajo fue que en una gran mayor\u00eda de los casos evaluados la diferencia resulto estad\u00edsticamente no significativa.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A continuaci\u00f3n se tratar\u00e1n algunos puntos relevantes para esta discusi\u00f3n y posteriormente se propone un modelo para evaluar s\u00ed, en efecto, podemos considerar el pa\u00eds de ubicaci\u00f3n de la empresa como una variable suficientemente relevante como para que amerite realizarse un ajuste de riesgo pa\u00eds en el an\u00e1lisis de precios de transferencia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>TRADEOFF RIESGO RENDIMIENTO<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La hip\u00f3tesis del tradeoff riesgo-rendimiento considera que existe una relaci\u00f3n positiva entre el rendimiento esperado y el riesgo de un activo, esto se debe a que un inversionista estar\u00e1 dispuesto a invertir en un activo m\u00e1s riesgoso que otro s\u00f3lo si considera que el rendimiento esperado de este activo sea mayor al del activo de menor riesgo. Por lo tanto, en el mercado subsistir\u00e1n las opciones de inversi\u00f3n que \u201ccompensen\u201d con una cuota de rendimiento esperado adicional respecto de otras opciones relativamente menos riesgosas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dado lo anterior, Merton (1980) se\u00f1ala en t\u00e9rminos pr\u00e1cticos que entre los activos existe una relaci\u00f3n positiva entre la media y la varianza del portafolio de mercado para hacer referencia al rendimiento esperado y el riesgo respectivamente. Sin embargo, distintos an\u00e1lisis econom\u00e9tricos han obtenido resultados a favor y en contra de esta relaci\u00f3n propuesta entre riesgo y rendimiento.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por ejemplo, Campbell (1985) encuentra una relaci\u00f3n negativa entre el riesgo medido con la varianza condicional y los rendimientos. Baillie (1990) por su parte, calcula modelos GARCH en media con datos en diversas frecuencias para estudiar la relaci\u00f3n entre los rendimientos de un portafolio y su varianza condicional o desviaci\u00f3n est\u00e1ndar, encontrando consistentemente una relaci\u00f3n d\u00e9bil entre ambas variables.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En contraste existen otros casos como Guo (2001) quien encuentra en la varianza de los rendimientos de mercado una fuerte capacidad para pronosticar los propios rendimientos de mercado en exceso, es decir, el spread entre los rendimientos del portafolio y el rendimiento libre de riesgo. Mientras que Engle (1987) utiliza una serie de modelos ARCH comprobando la relaci\u00f3n te\u00f3rica de la varianza condicional de un bono de largo plazo y su rendimiento.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Habr\u00e1 que se\u00f1alar que el riesgo, en t\u00e9rminos cuantitativos, es una variable que no es observable, de ah\u00ed que exista una gran variedad de modelos que se han formulado y se utilizan cotidianamente para tratar de medir&nbsp; el riesgo de un activo; lo cual nos debe recordar que en an\u00e1lisis emp\u00edricos existe la dificultad de medir la relaci\u00f3n riesgo-rendimiento al ser el riesgo una condici\u00f3n que no puede ser percibida de manera completamente subjetiva por parte de los agentes econ\u00f3micos, a diferencia de los rendimientos obtenidos por parte de un activo o unidad econ\u00f3mica.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>PA\u00cdSES DESARROLLADOS VS EMERGENTES<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Otro tema de an\u00e1lisis que se ha estudiado en los \u00faltimos a\u00f1os es el contraste entre los llamados mercados desarrollados y los mercados emergentes, donde surge la inquietud de averiguar si existen diferencias entre el desempe\u00f1o de las inversiones localizadas en pa\u00edses desarrollados y pa\u00edses emergentes. Pues precisamente uno de los aspectos centrales de los que hace referencia esta distinci\u00f3n es que los pa\u00edses emergentes se caracterizan por tener una serie de condiciones sociales, econ\u00f3micas e institucionales que tienen como consecuencia ser percibidas como destinos m\u00e1s riesgosos para las inversiones en comparaci\u00f3n a los pa\u00edses desarrollados.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Teniendo en cuenta que los pa\u00edses emergentes puedan ser considerados estructuralmente m\u00e1s riesgosos que los desarrollados, la hip\u00f3tesis de tradeoff nos llevar\u00eda a plantear que en t\u00e9rminos de esta compensaci\u00f3n al riesgo, los pa\u00edses emergentes tendr\u00edan que ofrecer rendimientos m\u00e1s altos a los obtenidos en las econom\u00edas desarrolladas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En este sentido Salomons y Grootveld (2003) encuentran una diferencia significativa entre el premio por riesgo (el rendimiento sobre la tasa libre de riesgo) entre los mercados emergentes y los mercados desarrollados en activos financieros. Tambi\u00e9n encuentran que esta diferencia tiene un comportamiento en el tiempo, m\u00e1s que asociada a alg\u00fan cambio estructural, a un comportamiento que parece seguir un ciclo natural.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sin embargo, es importante tener en cuenta que estos an\u00e1lisis suelen realizarse con informaci\u00f3n de los precios de mercado de los activos financieros, con lo cual responden a las expectativas que se tengan de las compa\u00f1\u00edas en el mercado, que \u00fanicamente de los resultados de las utilidades de las mismas, aunque por supuesto, los resultados reales de las empresas tambi\u00e9n tienen un impacto muy fuerte en c\u00f3mo se valoran sus t\u00edtulos de capital por parte de los agentes econ\u00f3micos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>AJUSTE POR PA\u00cdS EN AN\u00c1LISIS DE COMPARABLES<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">A prop\u00f3sito de la aplicaci\u00f3n en precios de transferencia, las implicaciones que pueden tener los conceptos tratados anteriormente recaen en las diferencias fundamentales que puedan existir en los m\u00e1rgenes de utilidad entre empresas similares a consecuencia de afrontar distintos riesgos al estar ubicadas en pa\u00edses distintos. Esto podr\u00eda significar que sea necesario realizar un ajuste debido a la diferencia de riesgos asumidos por una empresa operando en otro pa\u00eds cuando queremos integrarla como una empresa comparable para la compa\u00f1\u00eda que estamos analizando.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">As\u00ed por ejemplo; Starkov, Gonnet y Pletz (2014) elaboran dos casos de estudio donde realizan en el primero un ajuste de los m\u00e1rgenes de compa\u00f1\u00edas comparables localizadas en Europa para analizar una parte relacionada ubicada en la regi\u00f3n de \u00c1frica sub-sahariana a trav\u00e9s de un ajuste respecto del capital de trabajo y el nivel de cuentas por cobrar. Mientras en el segundo caso se realiza el ajuste en funci\u00f3n del costo de capital para dos mercados emergentes (China e India) teniendo compa\u00f1\u00edas estadounidenses como comparables.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En ambos casos debido a la presencia de riesgos m\u00e1s altos que afrontan las compa\u00f1\u00edas analizadas respecto de las compa\u00f1\u00edas usadas como comparables se tiene como resultado un rango con niveles de utilidad m\u00e1s altos que el rango obtenido de las empresas comparables antes del ajuste.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>BASE DE DATOS<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La base de datos se construy\u00f3 con datos de TP Catalyst y se describe de la siguiente manera (base actualizada a marzo de 2019):<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Empresas activas.<\/li>\n\n\n\n<li>Empresas con cuentas del a\u00f1o 2018.<\/li>\n\n\n\n<li>Empresas que cotizan en bolsa.<\/li>\n\n\n\n<li>Empresas con p\u00e1gina web.<\/li>\n\n\n\n<li>Empresas con dato disponible de costo adicionado neto (CAN).<\/li>\n\n\n\n<li>Empresas con dato disponible de margen operativo (MO).<\/li>\n\n\n\n<li>Empresas localizadas en los siguientes pa\u00edses:<\/li>\n\n\n\n<li>Pa\u00edses desarrollados: Australia, Austria, Alemania, B\u00e9lgica, Canad\u00e1, Corea de Sur, Dinamarca, Espa\u00f1a, Estados Unidos, Finlandia, Francia, Irlanda, Italia, Jap\u00f3n, Noruega, Nueva Zelanda, Portugal, Reino Unido, Singapur, Suecia y Suiza.<\/li>\n\n\n\n<li>Pa\u00edses emergentes: Brasil, Chile, China, Colombia, Egipto, Filipinas, Grecia, Hungr\u00eda, India, Indonesia, Malasia, Marruecos, M\u00e9xico, Per\u00fa, Polonia, Rusia, Sud\u00e1frica, Tailandia, Taiw\u00e1n y Turqu\u00eda.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">De la selecci\u00f3n anterior se obtiene una muestra de 7,609 empresas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dado que el prop\u00f3sito es evaluar la diferencia de los m\u00e1rgenes de utilidad entre las empresas de pa\u00edses emergentes respecto de los pa\u00edses desarrollados en cada industria, las empresas se clasificaron por grupo mayor (Major Group acorde a SIC US); esto debido a que, por un lado, necesitamos evaluar las regresiones entre empresas que tengan la mayor semejanza funcional posible pero por otro lado se requiere la mayor cantidad de observaciones posibles. Clasificando las empresas de esta manera logramos considerar el giro de las mismas de forma m\u00e1s detallada y al mismo tiempo nos permite contar con una mayor cantidad de observaciones. Esta clasificaci\u00f3n corresponde a los 2 primeros d\u00edgitos del c\u00f3digo SIC US, el cual tiene un total de 99 grupos, en la misma limpieza de datos solo se eval\u00faan as sub-industrias donde se cuenten con por lo menos 10 observaciones de empresas en pa\u00edses emergentes y desarrollados respectivamente, d\u00e1ndonos como resultado 45 sub-industrias a evaluar y reduciendo la muestra que utilizaremos de 7,609 empresas a 7,065.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Adem\u00e1s, el an\u00e1lisis se realizar\u00e1 en funci\u00f3n de dos ratios distintos, los cuales son: Costo adicionado neto (CAN) y Margen operativo (MO).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>PRUEBA KOLMOGOROV-SMIRNOV<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Resumiendo lo visto anteriormente, la hip\u00f3tesis que nos interesa evaluar es si los m\u00e1rgenes de utilidad de las empresas en pa\u00edses emergentes se diferencian significativamente de los m\u00e1rgenes obtenidos en los pa\u00edses desarrollados. En este caso se realiza la prueba Kolmogorov-Smirnov para averiguar si la distribuci\u00f3n de probabilidad de los m\u00e1rgenes en ambos grupos es distinta para cada sub-industria.<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized is-style-default\"><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" width=\"482\" height=\"159\" src=\"https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-7.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-817\" style=\"width:556px;height:183px\" srcset=\"https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-7.png 482w, https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-7-300x99.png 300w\" sizes=\"(max-width: 482px) 100vw, 482px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized is-style-default\"><img decoding=\"async\" width=\"491\" height=\"58\" src=\"https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-8.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-818\" style=\"width:570px;height:67px\" srcset=\"https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-8.png 491w, https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-8-300x35.png 300w\" sizes=\"(max-width: 491px) 100vw, 491px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La hip\u00f3tesis nula indica que ambas muestras presentan la misma distribuci\u00f3n y se rechaza si se cumple que:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"594\" height=\"119\" src=\"https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-1.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-806\" srcset=\"https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-1.png 594w, https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-1-300x60.png 300w\" sizes=\"(max-width: 594px) 100vw, 594px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Donde &nbsp;corresponde al nivel de confianza (1- ) %.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En la Tabla 1 se presentan los resultados sobre los datos de la base de Catalyst, donde podemos apreciar que en el caso de ambos ratios, solo en 9 de las 45 sub-industrias analizadas se reporta que la prueba Kolmogorv-Smirnov arroja el rechazo de la hip\u00f3tesis nula. Es decir, solo en el 20% de los casos estudiados podr\u00edamos considerar que existe diferencia entre la distribuci\u00f3n de los ratios de los pa\u00edses emergentes y los pa\u00edses desarrollados.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>MODELO ANOVA<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Adicionalmente a los resultados obtenidos en el apartado anterior, tambi\u00e9n es oportuno averiguar si las diferencias entre las distribuciones son en el sentido te\u00f3rico que se supone al realizar un ajuste de riesgo pa\u00eds.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Como hemos visto anteriormente, en teor\u00eda, los pa\u00edses emergentes pagan primas de riesgo m\u00e1s altas que los desarrollados y en este tipo de variables son las que suelen utilizarse para realizar los ajustes. Por tanto, si estos supuestos se cumplen, los m\u00e1rgenes de utilidad de las empresas en pa\u00edses emergentes deber\u00edan ser superiores a los m\u00e1rgenes de las empresas en pa\u00edses desarrollados.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">As\u00ed, empleamos el siguiente modelo ANOVA para evaluar si los m\u00e1rgenes de utilidad de las empresas en mercados emergentes resultan ser consistentemente mayores a los de las empresas ubicadas en mercados desarrollados.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La estructura del modelo es la siguiente<a href=\"#_ftn1\">[1]<\/a>:<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large is-resized is-style-default\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"517\" height=\"132\" src=\"https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-2.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-807\" style=\"width:517px;height:132px\" srcset=\"https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-2.png 517w, https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-2-300x77.png 300w\" sizes=\"(max-width: 517px) 100vw, 517px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"602\" height=\"84\" src=\"https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-3.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-808\" srcset=\"https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-3.png 602w, https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-3-300x42.png 300w\" sizes=\"(max-width: 602px) 100vw, 602px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El modelo toma como Benchmark las empresas localizadas en pa\u00edses desarrollados. Por tanto, el par\u00e1metro beta &nbsp;captura si existe diferencia entre los m\u00e1rgenes de utilidad registrados por las empresas de pa\u00edses emergentes respecto de las empresas en pa\u00edses desarrollados en la j-\u00e9sima industria.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En la Tabla 2 se presentan los resultados del modelo para cada sub-industria, donde se puede apreciar en el caso de CAN que solo en 11 casos el resultado del modelo indica una diferencia estad\u00edsticamente significativa entre el valor del ratio de una empresa en un pa\u00eds emergente y un pa\u00eds desarrollado, de los cuales en 9 casos se indica que el ratio ser\u00eda mayor en los pa\u00edses emergentes respecto de los desarrollados.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por otro lado, en el caso de MO nos encontramos con resultados muy parecidos, al igual que en CAN tenemos solo 11 casos donde se observa diferencia estad\u00edsticamente significativa en el valor del ratio dependiendo de la localizaci\u00f3n de la empresa (en pa\u00eds emergente o desarrollado) mientras que en 10 de estos casos se indica que el ratio MO es mayor si la empresa se encuentra en un pa\u00eds emergente en comparaci\u00f3n de si se ubica en un pa\u00eds desarrollado. &nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En general, estos resultados guardan bastante similitud con los de la prueba Kolmogorov-Smirnov, siendo \u00fanicamente en alrededor de la quinta parte de los casos analizados donde se encuentra incidencia de la localizaci\u00f3n de la empresa en los ratios utilizados.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Aunque tambi\u00e9n es preciso se\u00f1alar que en los casos donde se encontr\u00f3 impacto de la localizaci\u00f3n los resultados son consistentes con lo esperado al revisar la literatura (tradeoff). Es decir, que el valor de los m\u00e1rgenes seria mayor en los pa\u00edses emergentes en comparaci\u00f3n de los pa\u00edses desarrollados.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><strong>CONCLUSIONES<\/strong><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Dicho lo anterior, podemos se\u00f1alar que no se encuentra evidencia estad\u00edstica contundente que nos permita aceptar la hip\u00f3tesis de que exista una diferencia estructural entre los pa\u00edses desarrollados y emergentes que resulte en mayores m\u00e1rgenes de utilidad de una empresa por estar ubicada en un pa\u00eds emergente en comparaci\u00f3n de estar ubicada en un pa\u00eds desarrollado de forma consistente, ya que en una considerable mayor\u00eda de los casos no se observ\u00f3 un efecto significativo de esta variable.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para prop\u00f3sitos de precios de transferencia, quiz\u00e1s podr\u00edamos reconsiderar la conveniencia de establecer el ajuste de riesgo pa\u00eds como una pr\u00e1ctica est\u00e1ndar. Pues dados los resultados obtenidos, podr\u00eda ser que cuando realizamos un trabajo previo de selecci\u00f3n de comparables en t\u00e9rminos funcionales el realizar un ajuste de riesgo pa\u00eds de manera adicional puede no ser lo correcto en un sentido general tal que pareciera anularse este efecto.<\/p>\n\n\n\n<h1 class=\"wp-block-heading\">&nbsp;<\/h1>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image aligncenter size-large is-resized\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"442\" height=\"441\" src=\"https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-4.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-809\" style=\"width:486px;height:486px\" srcset=\"https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-4.png 442w, https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-4-300x300.png 300w, https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-4-150x150.png 150w, https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-4-53x53.png 53w, https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-4-380x380.png 380w, https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-4-285x285.png 285w\" sizes=\"(max-width: 442px) 100vw, 442px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"634\" height=\"922\" src=\"https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-6.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-811\" srcset=\"https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-6.png 634w, https:\/\/qcgtransferpricing.com\/es\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/image-6-206x300.png 206w\" sizes=\"(max-width: 634px) 100vw, 634px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">&nbsp;&nbsp;BIBLIOGRAF\u00cdA.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Baillie, R. y Deggenaro, R. (1990). \u201cStock Returns and Volatility\u201d, <a href=\"https:\/\/econpapers.repec.org\/article\/cupjfinqa\/\">Journal of Financial and Quantitative Analysis<\/a>, vol. 25, issue 02, 203-214.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Campbell, J. (1987). &#8220;<a href=\"http:\/\/ideas.repec.org\/a\/eee\/jfinec\/v18y1987i2p373-399.html\">Stock Returns and the Term Structure,<\/a>&#8221; Journal of Financial Economics, Vol. 18, No. 2, pp. 373-399.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Guo, H. (2001). \u201cUnderstanding the Risk-Return Tradeoff in the Stock Market\u201d, Federal Reserve Bank of St. Louis, Working Paper, 2002-001A.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Engle, R., Lilien, D. y Robins, R. (1987). \u201cEstimating Time Varying Risk Premia in the Term Structure: The Arch-M Model\u201d, <a href=\"https:\/\/econpapers.repec.org\/article\/ecmemetrp\/\">Econometrica<\/a>, vol. 55, issue 2, 391-407.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Merton, R. (1980). \u201cOn estimating the expected return on the market: An exploratory investigation\u201d, <a href=\"https:\/\/econpapers.repec.org\/article\/eeejfinec\/\">Journal of Financial Economics<\/a>, vol. 8, issue 4, 323-361.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Meenan, P., Dawid, R. y H\u00fclshorst J. (2004). \u201cIs Europe One Market? A Transfer Pricing Economic Analysis of PanEuropean Comparables Sets\u201d, Deloitte White papers, European Commission.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Organizaci\u00f3n para la Cooperaci\u00f3n y el Desarrollo Econ\u00f3micos (2018). \u201cA Toolkit for Addressing Difficulties in Accessing Comparables Data for Transfer Pricing Analyses\u201d, The Platform for Collaboration on Tax, Author.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Salomons, R. y Grootveld, H. (2003). &nbsp;\u201cThe equity risk premium: emerging vs. developed markets\u201d, <a href=\"https:\/\/econpapers.repec.org\/article\/eeeememar\/\">Emerging Markets Review<\/a>, vol. 4, issue 2, 121-144.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Starkov, V., Gonnet, S., Pletz, A. y Maitra, M. (2014). \u201cComparability adjustments\u201d, Transfer Pricing international journal, Bloomberg BNA, ISSN 2042-8154.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Publicado en el n\u00famero especial de precios de transferencia de la revista IDC, Asesor Fiscal, Jur\u00eddico y Laboral.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Las opiniones expresadas en este art\u00edculo son emitidas a partir de los considerandos se\u00f1alados en el mismo, y no deben aplicarse a casos espec\u00edficos sin el debido cuidado y revisi\u00f3n del contexto particular del contribuyente en cuesti\u00f3n. Este art\u00edculo no representa una opini\u00f3n en particular sobre caso concreto alguno, y sugerimos consultarnos para la revisi\u00f3n de casos espec\u00edficos.<\/p>\n\n\n\n<h1 class=\"wp-block-heading\">&nbsp;<\/h1>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-css-opacity\"\/>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"#_ftnref1\">[1]<\/a> El modelo es una regresi\u00f3n lineal simple en la que se incluye una variable binaria para capturar el efecto que tiene la ubicaci\u00f3n de la empresa en sus m\u00e1rgenes de utilidad. Se calcula una regresi\u00f3n por cada industria a evaluar tomando como datos las empresas de pa\u00edses desarrollados y emergentes que se encuentran en esa industria. As\u00ed, se obtiene el resultado de una regresi\u00f3n por cada industria para analizar si la localizaci\u00f3n de las empresas tiene realmente impacto en sus utilidades.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"#_ftnref2\">[2]<\/a>&nbsp; Se considera el margen de utilidad registrado por la compa\u00f1\u00eda en la base de datos de TP Catalyst. De esta forma se prueba con tres distintos m\u00faltiplos utilizados regularmente en el an\u00e1lisis de precios de transferencia, que son: Costo adicionado neto (CAN) y Margen operativo (MO).<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Autor: Jos\u00e9 Chamorro<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00bfEs t\u00e9cnicamente v\u00e1lido el ajuste de riesgo pa\u00eds? 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