Componentes principales, clustering y modelos de regresión lineal en reportes de sostenibilidad

Abstract

Se determinaron los efectos de los reportes de sostenibilidad en la rentabilidad financiera de una empresa azucarera de Ecuador, 2012-2022. Se revisaron Memorias de Sostenibilidad, correspondientes al periodo 2012 – 2022, que fueron analizadas en cuanto a los componentes Social, Económico y Ambiental. Los indicadores financieros fueron las ratios de rentabilidad (ROE y ROA). Con base en esa información se configuraron clúster, se determinaron los componentes principales (AFE) que mejor resumen el desempeño sostenible, y se exploró de manera explicativa y multivariada, a partir de modelos de regresión, el cómo impactan los componentes de los reportes de la sostenibilidad en la rentabilidad financiera de la empresa. Se agruparon los 18 contenidos en dos clúster (t de Student: p-valor. <0.05), lo cual fue ratificado por el AFE. El primero explica el 56.98% de la varianza. El segundo clúster/factor contempló una varianza explicada de 36.81%. El total acumulado fue de un 93.79% de varianza explicada, siendo esto un valor alto. Con base en los modelos empíricos explicativos generales (RLS), se tiene que el ISG explicó un 57% de la varianza del ROE (R2 corregida: 0.57). Para el ROA se apreció que el ISG explica un 46% de la varianza del ROE (R2 corregida: 0.46). Ambos modelos cumplieron con los supuestos, así como con los criterios de factibilidad, lo que demuestra la utilidad de la metodología y los modelos explicativos. El análisis de RLM para el ROE evidenció que los tres índices de sostenibilidad explican el 74% del comportamiento del ROE (R2 corregida .74). El análisis de RLM para el ratio ROA, dejó ver que en conjunto los tres índices explicaron el 65% del comportamiento del ROA (R2 corregida .65). Debido a lo que se deja de explicar, surge la necesidad de incorporar otras variables a los estudios multivariados. Se concluye que los índices de sostenibilidad ayudan a explicar ratios financieras. A pesar de la utilidad de los métodos, aún no existe claridad en la literatura en cuanto a una teoría que explique la sostenibilidad y la rentabilidad. Se impone explorar e incorporar otros factores, para poder mejorar los modelos.