Desde que en los años sesenta Altman publicara su Z Score para predecir la insolvencia de las empresas, los académicos, los practitioners y, especialmente, el sector financiero, hemos buscado qué herramientas predicen mejor el llamado fracaso empresarial. Desde un simple análisis de ratios contables, a complicados algoritmos que utilizan conjuntamente variables contables, financieras y económicas, terminando por el uso de redes neuronales e inteligencia artificial, todas buscan lo mismo: saber si una empresa será capaz o no de hacer frente al pago de sus deudas.

Predecir la insolvencia de una empresa puede ser esencial de cara a evitar el efecto dominó que suele originar la caída de las grandes, como fue el caso de Lehman Brothers y de nuestra española Martinsa Fadesa en 2008 o, en estos días, Evergrande.

Lehman era una empresa de servicios financieros, que, entre otros activos, gestionaba renta fija e hipotecas subprime. Declaró su situación de quiebra en 2008 con grave impacto sobre sus acreedores y el mercado financiero global. Igual pasó, a escala más nacional, con Martinsa Fadesa, una de las principales empresas inmobiliarias españolas que declaró el concurso de acreedores en 2008. Pero ¿Qué hace que una empresa no pueda pagar sus deudas? ¿Es posible predecirlo? No es una cuestión fácil de responder porque influyen muchos factores. Una de las herramientas más usadas para conocer la solvencia de la empresa es comparar la tesorería que genera con la deuda a la que tiene que hacer frente. Son dos variables en las que dirigir el foco: cuánto genero y cuánto tengo que devolver.

El endeudamiento es atractivo cuando se genera el llamado apalancamiento financiero. El apalancamiento financiero se produce cuando las altas rentabilidades que se obtienen del negocio (normalmente medido a través del ROA y del ROCE), acompañadas del bajo coste de la deuda hacen que sea muy atractivo para el accionista utilizar deuda en lugar de invertir su propio dinero, pues así puede obtener una mayor rentabilidad financiera (el llamado ROE).

¿Y hasta cuánto nos endeudamos? ¿Hasta el infinito? La lógica matemática dice que sí. Pero hay un riesgo: estamos comparando rentabilidad histórica de mi inversión o negocio con intereses futuros de la deuda. Si una empresa tiene un ROCE del 8% con una deuda del 1,5%, es habitual que el accionista obtenga un ROE del 15 o 20%. En momento de expansión monetaria y de ciclos altos de actividad, se suele incrementar la tentación de elevar la deuda para apalancar el ROE. Sin embargo, un cambio de ciclo puede provocar unas menores ventas, una mayor morosidad y, en definitiva, una caída de la generación de caja y de la rentabilidad. Y esto liga con la primera variable: ¿Genero suficientes fondos para pagar la deuda?

Gracias a la información que nos ofrece Factset (proveedor de datos de la plataforma www.360smartvision.com) hemos podido acceder a los datos contables de Evergrande y de Lehman Brothers en los años anteriores a sus problemas financieros (hasta 2020 en el primer caso y hasta 2007 en el segundo). Lo mismo hemos hecho con nuestra española Martinsa Fadesa gracias a la plataforma SABI cuya licencia tiene contratada la Universidad Pontificia Comillas.


Figura 1: Pasivos totales de Evergrande y Lehman Brothers 3, 2 y 1 año antes de su insolvencia (en millones de euros)
Fuente: Factset

Es decir, en el caso de Evergrande, la deuda total ascendía a cerca de 250 mil millones de euros a 31 de diciembre de 2020, 254 mil millones en 2021 según el diario Cinco Días, un 2% del PIB de China. En el caso de Lehman, la cifra era todavía mayor, 450 mil millones de euros. Dentro de esta deuda, una parte importante es deuda financiera:


Figura 2: Deuda financiera de Evergrande y Lehman Brothers 3, 2 y 1 año antes de su insolvencia (en millones de euros)
Fuente: Factset

En el caso de Martinsa Fadesa, la cifra del total pasivo en 2007 y 2008 superaba los 6.800 millones de euros, de los que el pasivo financiero suponía alrededor de 5.500 millones de euros.

Estos altos volúmenes de deuda, con bajos tipos de interés y altas rentabilidades obtenidas en los negocios de estas empresas, apalancaban su ROE, a cifras del 20% en el caso de Lehman y del 14% en Evergrande dos años antes de su insolvencia. En el año del default de Lehman, las elevadas pérdidas generaron un ROE negativo. El ROE de Evergrande, a cierre de 2020, cayó hasta el 2,22%.


Figura 3: ROE de Evergrande desde 2018 hasta 2020
Fuente: Factset

Para saber si la empresa puede pagar esta deuda, se suelen usar diferentes herramientas. Una de las más habituales es compararla con el EBITDA, que podríamos definir como la capacidad de la empresa para generar fondos con su negocio habitual, sin contar con los intereses de la deuda. Si comparamos la deuda financiera con el EBITDA, lo que estamos midiendo es cuántos años tardará la empresa en pagar su deuda al ritmo actual de generación de fondos. Así, si la Deuda financiera / EBITDA da una cifra de 2, la empresa tardará 2 años en pagar la deuda si 1) sigue generando los mismos fondos; 2) no incrementa su deuda. Por tanto, cuanto mayor sea esta ratio, peor indicador de solvencia mostrará la empresa. Aunque en el análisis de ratios no suelen seguirse valores absolutos en la toma de decisiones, se suele tomar como un valor de riesgo a partir de 5 o 6.


Figura 4: Deuda financiera de Evergrande entre su EBIDTA desde 2018 hasta 2020 (en veces)
Fuente: Factset

Evergrande ha ido incrementando este indicador desde una cifra menor a 5 veces en 2018, a casi 9 en 2019 y a superar la cifra de 10 en 2020. La inmobiliaria China tardará más de 10 años en poder pagar su deuda si sigue generando el mismo EBITDA y no crece su deuda. Si tomamos el total pasivo en lugar de la deuda financiera para calcular este indicador, pasamos de 11 veces en 2018 a casi 28 en 2020.

Solvencia y rentabilidad son términos que deben conjugarse. La deuda financiera apalanca mi rentabilidad, lo que es bueno. Pero usemos bien la deuda. Como dice nuestro código civil (artículo 1.104), con la diligencia de un buen padre de familia.