En este artículo se presentan los resultados del Índice de Sentimiento Corporativo, un trabajo en progreso, cuyo objetivo es interpretar información financiera.
El reporte asociado al índice se puede descargar en GitHub.
Resumen ejecutivo
Contenidos
En este reporte se presenta el Índice de Sentimiento Corporativo (ISC), un índice de confianza empresarial que analiza e interpreta la información contenida en las cartas a los accionistas de las empresas del IPSA, publicadas en las memorias corporativas del año 2020.
El índice se construyó en base a un modelo de machine learning, capaz de extraer el sentimiento implícito en las cartas a los accionistas, y clasificarlo como optimista o no optimista (pesimista o neutral). En concreto, el ISC mide el porcentaje de párrafos optimistas de las cartas a los accionistas, es decir, se trata de una media del grado de optimismo expresado por los presidentes de los directorios de las empresas del IPSA en sus cartas a los accionistas.
Se encontró un ISC promedio de 0.62, en una escala de 0 a 100. Las tres empresas con cartas más optimistas fueron Ripley, Cencosud y Falabella, mientras que las empresas con menor optimismo en sus cartas fueron Grupo Security, Engie y Banco Santander.
Por otro lado, se compararon las cartas de los presidentes de los directorios con las de los gerentes generales. Se encontró que en promedio los gerentes generales fueron más optimistas que los presidentes de los directorios, y que la diferencia fue más grande en el caso de las empresas con presidentes de directorio menos optimistas.
Por último, se calculó el ISC por industria. Se encontró que los sectores económicos más optimistas fueron el Comercio y la industria de Bebidas, mientras que los sectores menos optimistas fueron el de Servicios Básicos y el Financiero.
Clasificación
En el artículo anterior de esta serie, se describió la metodología utilizada para clasificar los textos económicos. En este artículo se continua la descripción anterior. A continuación se describe cómo se clasificaron los textos.
Luego de ajustar el modelo, el siguiente paso en la elaboración del ISC fue preprocesar las cartas a los accionistas, que se obtuvieron de las memorias corporativas del año 2020 de las empresas del IPSA.
Primero se separaron las cartas por párrafo. De esta manera, cada párrafo se consideró como un texto individual, que luego fue clasificado por el algoritmo. Esto se hizo así por varios motivos: (1) los textos de las memorias son principalmente optimistas, por lo que si se hubiera optado por clasificar las cartas completas todas habrían sido optimistas, (2) aunque las cartas sean principalmente optimistas, pueden contener párrafos pesimistas, neutrales y optimistas, por lo que clasificar cada párrafo por separado permite medir el grado de optimismo de cada carta—la forma de agregar las clasificaciones por texto es obtener el porcentaje de párrafos optimistas sobre el total de párrafos. Así, también se logra un tercer objetivo (3) normalizar por la extensión de las cartas, ya que algunas cartas son mucho más extensas que otras.
A continuación, se procesaron los párrafos de la misma manera que se hizo con los textos económicos. Primero se simplificaron los textos retirando números, caracteres especiales, acentos, StopWords, etc. Luego se vectorizaron los textos, usando los mismos vectorizadores que se utilizaron con los textos económicos. De esta manera, se generaron las seis matrices, que son los inputs de los modelos individuales que alimentan al metamodelo, que finalmente entrega la clasificación para cada párrafo.
Generación de índices
Finalmente, el modelo entregó la clasificación para cada párrafo, es decir, la extracción del sentimiento económico. El algoritmo genera, para cada empresa, una lista de párrafos clasificados como 1 (optimista) o 0 (no optimista), cuyas etiquetas se promediaron para obtener los índices por empresa. Por lo tanto, el índice de sentimiento corporativo es el porcentaje de párrafos optimistas de las cartas a los accionistas.
Las empresas del IPSA y las industrias a las que pertenecen se pueden encontrar en el anexo 1 (del documento adjunto). Se menciona que se excluyó la empresa SQM de los cálculos, ya que es la única empresa de la lista que no publicó una carta a los accionistas.
Por otro lado, se menciona que algunas empresas publicaron más de una carta. En las memorias corporativas siempre se encuentra una carta del presidente del directorio, pero en algunos casos los gerentes generales (o ejecutivos con títulos similares) también publican cartas a los accionistas y stakeholders. En el siguiente cuadro se muestra que esta es una práctica común en las empresas del comercio y finanzas.
Índices de Sentimiento Corporativo
El ISC se elabora oficialmente a partir de las cartas a los accionistas de los presidentes de los directorios, pero también se calcularon los índices para las cartas de los gerentes generales, con fines de comparación.
Adicionalmente se calcularon índices por industria. El cálculo se realizó promediando los índices por empresas.
Por último, el ISC del IPSA se calculó promediando los índices por empresa de la lista completa de empresas del IPSA.
Resultados por empresa
En el gráfico 1 se observa el ISC por empresa, de mayor a menor. Se observa que las tres empresas con las cartas más optimistas fueron Ripley, Cencosud y Falabella. Se destaca que todas estas empresas integran el sector del Comercio, pese a que fue uno de los más afectados por la pandemia durante el año 2020. Por el contrario, las empresas menos optimistas fueron Grupo Security, Engie y Banco Santander.
La línea vertical roja muestra el ISC promedio, que fue de0.62. Es interesante identificar qué empresas se ubicaron por sobre y por debajo del promedio. En particular destaca que la mayoría de las empresas del Comercio se ubicaron por sobre el promedio de optimismo.
A continuación, se muestra el cuadro con los valores numéricos:
ISC de gerentes y presidentes
En el siguiente cuadro se observa el ISC calculado a partir de las cartas de los Gerentes Generales, y se compara con el ISC de los Presidentes de Directorio. Se puede apreciar que en promedio los gerentes generales fueron más optimistas en sus cartas que los presidentes de directorio.
En el siguiente gráfico se visualiza la diferencia (ISC gerentes – ISC presidentes). Un hallazgo interesante es que las mayores diferencias positivas, es decir, los casos en que los gerentes fueron mucho más optimistas que los presidentes, se encontraron en dos de las empresas con cartas de presidentes más pesimistas: Banco Santander y Engie.
ISC por industria
En el siguiente gráfico se muestra el ISC por industria, ordenado de mayor a menor. Se observa que las industrias más optimistas en promedio fueron las del Comercio y Bebidas, mientras que las menos optimistas fueron los sectores de servicios básicos y financiero. La línea vertical roja muestra
el promedio de las industrias (línea vertical roja). Se observa que cuatro de las industrias registraron un optimismo por sobre el promedio: comercio, bebidas, tecnología y transporte, y manufactura.
A continuación, se analizan los resultados dentro de cada industria. Esto es interesante ya que permite comparar empresas que enfrentan desafíos y perspectivas similares, por lo que su grado de optimismo podría reflejar cómo se encuentran posicionados en su industria desde un punto de vista competitivo. Otra hipótesis es que el grado de optimismo pudiera reflejar en qué grado las empresas fueron afectadas por la pandemia de Covid-19, y si fueron capaces de adaptarse a la situación.
Comercio
En el comercio la empresa cuya carta reflejó mayor optimismo fue Ripley, mientras que la menos optimista fue la de Cencosud Shopping. En el gráfico se observa que tres empresas tuvieron un nivel de optimismo por encima del promedio de la industria: Ripley, Cencosud y Falabella.
Financiera
En la industria financiera Inversiones La Construcción fue la empresa cuya carta resultó la más optimista, mientras que la menos optimista se encontró en Grupo Security. Dos empresas se ubicaron por sobre el promedio de optimismo: Inversiones La Construcción y BCI.
Energía
En el sector Energía la carta más optimista fue la de AES Gener, mientras que la menos optimista fue la de Engie. Esta última empresa fue la única cuyo optimismo se ubicó por debajo del promedio de la industria.
Tecnología y Transporte
En el sector de Tecnología y Transporte la empresa con la carta más optimista fue Sonda, mientras que la menos optimista fue CSAV, que también fue la única empresa con un nivel de optimismo por debajo del promedio de la industria.
Servicios básicos
En el sector de los servicios básicos destaca IAM como la empresa con la carta más optimista, y como la única por sobre el promedio de la industria. En contraste, Enel Chile fue la empresa menos optimista. Sin embargo, hay que mencionar que no se observa una gran dispersión del optimismo en este grupo, sino que las empresas muestran un grado de optimismo similar.
Bebidas
En la industria de bebidas la empresa con la carta más optimista fue Concha y Toro, que también fue la única empresa con un optimismo por sobre el promedio de la industria. CCU fue la empresa con menor optimismo.
Manufactura
El sector manufactura se compone de sólo dos empresas, entre las cuales CMPC destacó con la carta con mayor grado de optimismo.
Conclusiones
En este estudio se ilustró cómo utilizar un modelo de machine learning para extraer el sentimiento económico implícito en las cartas a los accionistas, y usar dicha información para elaborar un índice de sentimiento corporativo (ISC).
En síntesis, se encontró un ISC promedio de 0.62, y que las tres empresas con las cartas más optimistas fueron Ripley, Cencosud y Falabella, mientras que las empresas con menor optimismo en sus cartas fueron Grupo Security, Engie y Banco Santander. A nivel de industrias, se encontró que los sectores económicos más optimistas fueron el Comercio y la industria de Bebidas, mientras que los sectores menos optimistas fueron el de Servicios Básicos y el Financiero.
Próximos pasos
Como reflexión se puede comentar que el significado o las implicancias de los índices presentados en este reporte son desconocidas, y deben ser materia de futuros estudios. Sería interesante responder preguntas como: ¿Se puede predecir el desempeño futuro de las empresas o industrias a partir de esta información (ventas, utilidades, precios de las acciones)? ¿Se puede predecir el retorno del IPSA? ¿Se puede predecir la actividad económica, consumo, inversión, empleo u otras variables macroeconómicas?
Respecto a futuras extensiones del estudio, se menciona que se podría profundizar el desarrollo de este índice, construyendo indicadores adicionales a partir de la información que se tiene actualmente, por ejemplo: crear índices de dispersión que midan incertidumbre; entrenar el modelo para identificar textos negativos y luego construir un índice de difusión; o se podría extender el análisis a un conjunto más amplio de empresas (IGPA) o de años.
Por último, se menciona que también sería interesar usar el modelo de machine learning desarrollado en este estudio para analizar el sentimiento de otros textos económicos. Por ejemplo, las noticias de la prensa online—como lo hacen los índices de incertidumbre económica—, la actividad de redes sociales como Twitter o los textos del Informe de Percepciones de Negocios del Banco Central de Chile. En esta tarea sería ideal colaborar con los investigadores que recientemente han realizado trabajos similares.
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