“INCIDENCIA ECONÓMICA DE RESULTADOS DEPORTIVOS: EL CASO DEL FONDO COMÚN CERRADO DE INVERSIONES BOCA JUNIORS”

DANIEL ESTEBAN PERROTTI [email protected]

AGOSTO 2006

Abstract

Estudios recientes han encontrado relación entre los resultados deportivos futbolísticos y la variación en el rendimiento de los activos financieros. Continuando con esta literatura y utilizando diferentes metodologías de estimación (mínimos cuadrados ordinarios; rezagos autorregresivos, y el método autorregresivo general de heteroscedasticidad condicionada), se analizó la incidencia deportiva del Club Atlético Boca Juniors sobre el Fondo Común Cerrado Boca Juniors. Los resultados alcanzados muestran, mayormente, una racionalidad inversora vinculada a los acontecimientos sustanciales del fondo (i.e.: obtención de campeonatos, lesiones, resoluciones judiciales), siendo los efectos económicos de los resultados deportivos habituales atenuados por los inversores pasionales. Recent studies founded a relationship between soccer sporty performance and the change in the return of financial assets. Continuing with this field, we use different methodologies (ordinary least squares with heteroscedasticity correction, autoregressive model, and generalized autoregressive conditional heteroscedasticity) to analyze the sport incidence of Boca Juniors Club on return reaction of the Boca Juniors Closed Fund. The arrived results show, in most cases, a rational investment behavior related with substantial events linked to the fund (like winning tournaments, injuries of players or legal resolutions), being the economic effect of the habitual sporty result attenuated by passionate investors.

JEL Classification: G1, G14. Keywords: economics of sports, stock returns, share price reactions.

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I. Introducción En la literatura económica se puede encontrar un creciente número de trabajos vinculados con la economía del deporte. Dentro de este campo existe una rama relativamente joven - que se dedica a analizar la relación existente entre los resultados deportivos y la variación en el rendimiento de los activos financieros. Algunos de los trabajos que analizan esta relación toman como unidad de análisis estructuras deportivas internacionales (nivel seleccionados nacionales) y otros a los equipos deportivos domésticos (nivel clubes). La mayor parte de los trabajos se pueden clasificar en dos clases principales: Por un lado, se encuentran los que analizan a los clubes que tienen estructuras contractuales al estilo de sociedades anónimas, y observan los efectos de los rendimientos deportivos sobre el valor de las acciones del club. Por otra parte se presentan los estudios que analizan los resultados deportivos de los partidos disputados por los seleccionados nacionales y sus efectos sobre índices representativos de canastas diversificadas de acciones en los mercados de valores. En ambas categorías la mayoría de los trabajos presentan evidencia en favor del no rechazo de la significación económica ejercida por la performance deportiva sobre los mercados de valores. Bajo este marco se inscribe el presente trabajo, el cual tiene como propósito analizar el impacto de los resultados deportivos del Club Atlético Boca Juniors (CABJ) de Argentina con relación al rendimiento de la cuotaparte del Fondo Boca Juniors, Fondo Común Cerrado (FBJ). Se inicia el trabajo describiendo la motivación del mismo. Luego se realiza una reseña de trabajos anteriores en la materia. Seguidamente se presentan características particulares del Fondo Boca Juniors. Las fuentes de información anteceden la descripción de los modelos utilizados para la estimación y sus resultados. Posteriormente se chequean algunos aspectos relacionados con la robustez de los resultados alcanzados, incluyendo un análisis de estudio de eventos. Finalmente se presentan las conclusiones del trabajo.

II. Motivación Los clubes de fútbol de los países latinoamericanos se desenvuelven en ligas fuertemente competitivas, enfrentándose periódicamente a retos internacionales, incluyendo desafíos con clubes europeos. Esta elevada exposición internacional, que permite generar mayores ingresos a través de la revalorización de jugadores, el incremento en el volumen de negocios de merchandising, las mejoras en las condiciones de derechos abonados por los canales de televisión para la retrasmisión de partidos y las mayores recaudaciones por ventas de entradas1, se ve limitada en muchas oportunidades por bajos presupuestos deportivos que impiden el armado de equipos competitivos con mayores posibilidades de obtener victorias. Gran parte de los jugadores jóvenes nacidos en Latinoamérica que presentan buenas habilidades deportivas son vendidos a corta edad al fútbol europeo, en 1

Todo ello acentuado con los éxitos deportivos.

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virtud de la necesidad de financiamiento de los clubes latinoamericanos y de los mejores presupuestos que manejan los clubes europeos. El CABJ, motivado en la necesidad de obtener fuentes de financiamiento para reforzar su plantilla recurrió por vez primera en Latinoamérica a la financiación a través de un Fondo de Inversión. Otros clubes intentaron posteriormente realizar el mismo experimento.2 Si bien los trabajos que analizaron esta temática parecen coincidir en destacar alguna significación estadística entre la performance deportiva y la financiera, ninguno ha centrado su atención a nivel de clubes latinoamericanos. Adicionalmente, los trabajos previos han estudiado instituciones que poseen características estatutarias del tipo de sociedades anónimas, no siendo este el caso del CABJ, que es una sociedad sin fines de lucro.

III. Reseña de la literatura Utilizando la metodología de estudio de eventos, Ashton, Gerrard y Hudson (2003) han investigado la relación entre los resultados de los partidos de fútbol disputados por la selección nacional de Inglaterra y la variación en los precios del índice Financial Times Stock Exchange 100 posterior a los partidos. Los resultados que obtuvieron muestran significación estadística en dicha relación; ya que, en general, un buen (mal) desempeño deportivo aparece seguido de un mayor (menor) retorno en el mercado de capitales. Otro trabajo producido por Edmans, García y Norli (2005) investiga la reacción de los mercados de acciones a los resultados deportivos de las competiciones de la Federación Internacional de Fútbol Asociado (FIFA). El trabajo encuentra una relación estadísticamente significativa entre los resultados deportivos negativos y los índices de los mercados de acciones, no encontrando correspondencia para el caso de las victorias deportivas. En el trabajo de Renneboog y Vanbrabant (2000), por su parte, los autores utilizan la metodología de estudio de eventos para analizar los efectos de los resultados deportivos sobre las acciones de los clubes de fútbol de la liga inglesa que cotizan en el Mercado de Valores de Londres y el Mercado de Inversión Alternativo de Londres. Encuentran relación entre las victorias y los rendimientos positivos, y entre los empates y las derrotas y los rendimientos negativos. En Duque y Ferreira (2005), finalmente, los autores analizan nuevamente el impacto de los resultados deportivos sobre el valor de las acciones de los equipos en el Mercado de Valores Euronext de Lisboa. Encuentran una relación positiva entre los retornos de las acciones y la performance deportiva.

IV. El Fondo Boca Juniors El FBJ era un Fondo Cerrado de Inversión. Su capital estaba dividido en cuotapartes adquiridas por los inversores, cuyo valor se modificaba de acuerdo a la variación en la valuación de los activos que componían el Fondo y al resultado de las operaciones efectuadas con esos activos. Por tratarse de un Fondo Cerrado, poseía una cantidad fija de cuotapartes. El FBJ tenía como garante al propio presidente del CABJ.

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Por ejemplo el Club Alianza Lima de Perú.

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Su funcionamiento fue autorizado por la Comisión Nacional de Valores en Agosto de 1997. El 4 de septiembre de 1997 se realizó la oferta pública y posteriormente comenzó a cotizar en la Bolsa de Comercio de Buenos Aires con el nombre técnico de “BoJuF”. La suscripción inicial del FBJ alcanzó los U$S 12.500.000 repartido entre 700 cuotapartistas.3 El Fondo no poseía renta fija y dependía del valor de mercado de la cuotaparte, lo cual estaba estrechamente ligado al desempeño de los jugadores integrantes del Fondo. Tenía dos valores: el técnico, que resultaba de dividir su capital (entendido como los derechos patrimoniales emergentes de las futuras transferencia de los jugadores4) por la cantidad de cuotas, y el que surgía de las transacciones de compraventa de cuotapartes realizadas en la Bolsa de Comercio de Buenos Aires.5 La parte estatutaria establecía que, para la compra de los jugadores que representaban los activos del Fondo, se debían elegir solamente a menores de 26 años (pensando en la proyección futura del jugador que permitiera una venta exitosa). Además se exigía una aprobación previa por parte del Comité Asesor del Fondo6. Otra limitación era que no se podía comprar la totalidad de un jugador que valiera más de U$S 1.800.000. En caso de superar dicha valorización, sólo se admitía la compra proporcional del jugador que no superara ese monto.7 La ganancia para el Fondo y, por ende, para sus cuotapartistas se obtenía con la apreciación de su patrimonio mediante el incremento en el valor de los jugadores. Si el jugador era vendido en un valor superior a su precio de compra inicial la ganancia se repartía en partes iguales entre el CABJ y el FBJ. En caso de que el valor de venta fuera inferior al valor inicial, se generaba una pérdida, según la participación porcentual del Fondo sobre la propiedad del jugador. Con relación a los jugadores que no fueron transferidos, al finalizar la vigencia del Fondo el CABJ debió recomprarlos - con el fin de mantenerlos en su plantilla - a la mitad del valor que pagó el Fondo por su compra original.8 Durante su vigencia, el Fondo enfrentó acontecimientos positivos (tales como la muy buena venta del defensor Walter Samuel a la Roma de Italia, un fallo favorable de la Corte Suprema de Justicia en Febrero de 2000, y buenos resultados deportivos) y situaciones negativas (lesión del delantero Martín Palermo, gravación impositiva de ganancias9, embargo preventivo a solicitud de la AFIP y posterior suspensión transitoria de su cotización en la Bolsa de Comercio). Su duración, que inicialmente fue proyectada hasta el año 2001, sufrió una prórroga que lo mantuvo en vigencia hasta el mes de septiembre de 2003. A pesar de ello, en el mes de Agosto de 2001 se efectuó un pago anticipado por el 90% del capital del Fondo. Este pago resultó oportuno, en cuanto se anticipó a la crisis política y económica materializada en Argentina durante diciembre del mismo año y que luego derivaría en la salida del régimen de convertibilidad de la moneda en enero de 2002. Durante la vigencia del Fondo, el CABJ vivió uno de los períodos de mayor éxito de su historia deportiva: obtuvo tres títulos locales, tres Copas Libertadores de América y una Copa Intercontinental.

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“Boca Juniors ya está en la Bolsa”, Diario Clarín, 23/09/1997. Memoria del FBJ Correspondiente al ejercicio económico finalizado el 31 de diciembre de 1998 y otras memorias. Fondo Común Cerrado Boca Júniors, Fondos.com.ar Septiembre 2005 (www.fondos.com.ar). 6 Compuesto de directivos de Boca, el técnico y sus asesores, y representantes de la sociedad depositaria del Fondo. 7 “Boca Juniors ya está en la Bolsa”, Diario Clarín, 23/09/1997. 8 La excepción fue el jugador Guillermo Barros Schelotto por el cual hubo que abonarle al Fondo la totalidad del valor inicial porque Boca desestimó una oferta de venta a México. 9 Mediante la Ley 25.063 que modificó el impuesto a las Ganancias gravando los activos financieros. 4 5

4

Si bien un fondo de inversión es visto primordialmente como una herramienta de inversión en la cual los propietarios de las cuotapartes buscan extraer el mayor beneficio posible, en el caso particular del FBJ existieron factores particulares que le impregnaron una naturaleza sui generis, alejando su objetivo de ser únicamente una alternativa de inversión. Hasta la creación del Fondo, la estructura contractual más popular en la Argentina consistía en el establecimiento de contratos directos entre los jugadores y los clubes. La incursión del Fondo presentó una nueva alternativa. Su creación estuvo estrechamente ligada a la necesidad de obtener fondos con el fin de armar un equipo competitivo.10 El propio presidente del CABJ señalaba las características específicas del Fondo al afirmar que en su creación “se reúne el negocio con la pasión que el hincha de Boca tiene por el fútbol”.11 En tal sentido muchos de los tenedores de las cuotapartes estaban vinculados a la pasión que sentían como hinchas y veían en la inversión en el Fondo una manera de colaborar con un porvenir exitoso para el Club.12 A modo ilustrativo, el Diario La Nación en un artículo publicado en mayo de 1999 mencionaba: “Lucas Jinkis es hincha de Boca y en septiembre de 1997, cuando el club de sus pasiones inició la oferta de su fondo cerrado de inversión compró 100 cuotas parte por un valor de 10.000 pesos. No lo alentaba ningún afán especultativo: simplemente quería colaborar en el proceso de saneamiento financiero de la institución emprendido por su presidente Mauricio Macri”13

A mediados del año 1999, sobre 750 cuotapartistas, los inversores institucionales alcanzaban solamente el 20%.14 De los fondos de inversión, el tamaño del FBJ fue bastante modesto. Comparativamente, el mayor fondo argentino del año 1996 correspondió al Fondo del Bank of Boston con un total de activos por U$S 129, 2 millones15 Por tanto, si bien para algunos de los tenedores de las cuotapartes, el FBJ resultaba ser una verdadera alternativa de inversión, este criterio no ha sido uniforme a lo largo del espectro inversor.

V. Fuentes Si bien el FBJ se mantuvo en vigencia entre septiembre de 1997 y septiembre de 2003, en el período comprendido entre el 26/01/1999 (cuando se produce el levantamiento de la suspensión del FBJ por parte de la Bolsa de Comercio), y el 07/08/2001 (pocos días 10

La Memoria del Balance del Fondo correspondiente al año 1998 menciona que “El Fondo permitió financiar al CABJ a una tasa nula para la utilización de los jugadores que tiene aplicados en su cartera de inversiones, obteniendo el equipo con estos refuerzos el sexto puesto en el campeonato clausura 97-98 y el primer puesto en el campeonato apertura 98-99”. Un artículo periodístico del Diario Clarín hace mención a la misma situación al afirmar que “El objetivo de Boca es simple, conseguir fondos frescos lo más rápido y barato posible” (Clarín, “Boca se va a la Bolsa”, 27/08/1997). 11 “El Fondo de Boca comenzó a negociarse en la Bolsa”, Diario La Nación, 23/09/1997. 12 Si bien no se puede advertir con exactitud las características de los tenedores de las cuotapartes, al inicio de la colocación el Banco de Valores afirmaba que “se ha generado el primer fondo cerrado especializado en estos activos en la Argentina [los derechos patrimoniales sobre los jugadores] y una demanda correlacionada con la oferta de jugadores de Boca al Fondo” “Boca ya tiene Fondo”; Diario La Nación, 18/09/1997. 13 “Boca da alegría dentro y fuera de la cancha”, Diario La Nación, 24/05/1999. 14 Op. Cit. Diario La Nación, 24/05/1999. 15 “Soccer club kicks into field of mutual funds” By Richard Jarvie, Bloomberg Business News, Junio de 1996.

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antes del pago anticipado del 90% del capital suscripto por los cuotapartistas) se concentra el 78% de las cotizaciones que tuvo en la Bolsa de Comercio. Esto ha sido determinante para la decisión de circunscribir este espacio temporal como período bajo análisis16, dentro del cual el CABJ obtuvo una Copa Intercontinental, dos Copas Libertadores de América y dos campeonatos locales; y se sucedieron diversos acontecimientos importantes vinculados al fondo. (venta de jugadores, lesiones y pronunciamientos judiciales, entre otros). La fuente de información para los resultados deportivos ha sido la versión digital del Diario Clarín, el diario de mayor circulación de la Argentina. Se han considerado todos los partidos disputados por el CABJ en los campeonatos locales, la Copa Libertadores de América y la Copa Intercontinental.17 En cuanto a los valores financieros utilizados en el trabajo, se recurrió al portal de Internet de la Bolsa de Comercio de Buenos Aires, donde se obtuvieron las series de precios de cierre diarios de la especie BoJuF y del índice Merval. El rendimiento de los activos financieros se obtuvo como el cociente de los logaritmos naturales entre las transacciones subsecuentes:

⎛ P ⎞ Rt , t −1 = ln ⎜ t ⎟ ⎝ Pt −1 ⎠ Donde Pt hace referencia al precio de la variable financiera vigente en el momento t, y Pt-1 representa el precio anterior de la serie.18 Un problema importante que presentaron las estimaciones se relaciona con la escasa cantidad de transacciones que operó el FBJ.19 Este es un inconveniente bien documentado por la literatura económica y su omisión puede derivar en estimadores sesgados e inconsistentes. En tal sentido existen numerosos antecedentes que plantean problemas de heteroscedasticidad y autocorrelación a los que están expuestas las series financieras con baja frecuencia de comercialización. Por ejemplo, Fowler, Rorke y Jog (1979) encuentran evidencia de heteroscedasticidad y baja bondad de ajuste asociados a activos con baja frecuencia de operaciones bursátiles para el mercado de valores de Toronto. Particularmente destacan que la estimación por mínimos cuadrados resulta ser sesgada e inconsistente (con dirección desconocida) cuando no se tiene en cuenta las correcciones de los activos que presentan bajas frecuencias bursátiles. Por su parte, Kadlec y Patterson (1999) buscan cuantificar la hipótesis de Fisher20, quien atribuye a la operatoria bursátil con baja frecuencia parte de la generación de la autocorrelación en las series. Los autores llegan a la conclusión de que la baja frecuencia, si bien es una fuente importante de autocorrelación (particularmente observada en el horizonte 16

Que incluye 925 observaciones diarias. No se han tenido en cuenta los partidos amistosos (incluyendo los torneos de verano) y los partidos disputados en la Copa Mercosur. 18 Vale señalar que, particularmente para la especie BoJuF, como los datos de precios que se tienen son esporádicos, el Pt-1 puede corresponder (y de hecho en reiteradas ocasiones corresponde) a un período bastante anterior a un día. En el caso del índice Merval, solamente se presenta esta particularidad los fines de semana (cuando Pt-1 corresponde al viernes y Pt al lunes) y los feriados. 19 A lo largo de su existencia, el FBJ operó en pocas oportunidades. Por ejemplo, entre septiembre de 1997 y septiembre de 2001 operó solamente en 333 oportunidades, mientras que en igual comparación el Merval tuvo 1043 observaciones. 20 L. Fisher, “Some New Stock Market Indices”; Journal of Business, 39, 1966, pp. 191-225. 17

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de corto plazo), no es la única causante de la misma, llegando a una conclusión intermedia respecto a diversos trabajos donde se encontraba abierta la discusión sobre la magnitud del impacto de la baja frecuencia bursátil como generadora de autocorrelación21. En el campo bajo análisis, Ashton, Gerrard y Hudson (2003) consideran la corrección por heteroscedasticidad y autocorrelación utilizando el método generalizado de los momentos (GMM); Edmans, García y Norli (2005), comparan los resultados obtenidos a través de mínimos cuadrados ordinarios, GARCH y mínimos cuadrados generalizados; Renneboog y Vanbrabant (2000) utilizan para la estimación, por OLS, de los retornos esperados el modelo CAPM (Capital Asset Pricing Model) con una corrección bayesiana para corregir la baja operatoria bursátil; Duque y Ferreira (2005) utilizan las metodologías ARCH y GARCH. En el presente trabajo se han homogeneizado las series, llevándolas a retornos con valores diarios, para luego aplicar distintos métodos de estimación. Así, por ejemplo, un retorno que corresponde a cinco días se lo ha repartido entre los días en que no hubo transacciones siguiendo una proporcionalidad geométrica. Los resultados deportivos se desfasaron un día. Esta decisión se tomó en virtud de que la influencia ejercida por el resultado de un partido comienza a sentirse a partir del día siguiente del mismo, cuando opera el mercado de valores. Existe una única excepción: el partido disputado el 28/11/2001 por la Copa Intercontinental frente al Real Madrid de España se decidió mantener en la misma fecha, debido a que se jugó en horario matutino previo al comienzo de las operaciones en la Bolsa de Comercio y, por tanto, los efectos del resultado deportivo fueron plausibles de ser contemplados en las transacciones de ese mismo día.

VI. Modelización Para cuantificar los efectos de los resultados deportivos sobre el FBJ se presenta un modelo similar al utilizado por Renneboog y Vanbrabant (2000) y una versión ampliada propuesta por el autor. Ambas mantienen linealidad en los parámetros. La primera versión se compone del retorno de la cuotaparte del FBJ ( rB ) que busca ser explicado por el rendimiento del índice Merval ( rM ) y la inclusión de variables dummies representativas de victorias, empates y derrotas (V , E , D ) . Las variables dummies toman – según corresponda - valor uno si el día anterior se jugó un partido. Incurrir en la utilización de tres variables dummies no genera problemas de multicolinealidad, debido a la existencia de fechas para las cuales no se registran encuentros y las dummies toman valor cero. Por su parte, la introducción del índice Merval se vincula a la inclusión de una variable que absorba los factores de riesgo sistemático.

21

Los autores mencionan que mientras que Atchison, Butler y Simods (“Nonsynchronous Security Trading and Market Index Autocorrelation”, Journal of Finance, 1987, 42, 111-118) y Lo y MacKinlay (“An Econometric Analysis of Nonsynchronous Trading”, Journal of Econometrics, 45, 181-211, 1990) argumentan que la no sincronicidad bursátil explica una pequeña parte de la autocorrelación, el trabajo de Boudoukh, Richardson y Whitelaw (A Tale of Three Schools: Insights on Autocorrelations of Short-Horizon Returns”, Review of Financial Studies, 7, 539-573, 1994) argumenta que los anteriores estudios subestiman los efectos de las series no sincrónicas como causantes de autocorrelación.

7

rB ,t = α + β1 ⋅ rM ,t + β 2 ⋅ V + β3 ⋅ E + β 4 ⋅ D + μt (1) La otra versión del modelo incluye como variables explicativas, además de las anteriores, dos dummies que consideran efectos que han sido clasificados – a consideración del autor22 - como positivos ( p ) y negativos (n) desde el punto de vista del Fondo y que pueden o no estar relacionados con los resultados deportivos, pero que a priori ejercerían influencia sobre el Fondo. Estas dummies también absorben la variación en la composición de jugadores del Fondo durante el período analizado, al contemplar las ventas de los mismos23. Otros factores que han sido considerados son: lesiones, campeonatos ganados o las resoluciones judiciales que afectaron al FBJ, entre otros.

rB , t = α + β1 ⋅ rM , t + β 2 ⋅ V + β3 ⋅ E + β 4 ⋅ D + ψ 1 ⋅ p + ψ 2 ⋅ n + μt (2) Dada la ya mencionada evidencia en la literatura económica del particular comportamiento que siguen las series financieras se han realizado las estimaciones utilizando los siguientes métodos: mínimos cuadrados ordinarios (OLS), teniendo en cuenta la corrección por heteroscedasticidad y autocorrelación de Newey y West, el método de rezagos autorregresivos de primer orden AR(1), y el método autorregresivo general de heteroscedasticidad condicionada GARCH de orden (1,0), corregido por heteroscedasticidad. Todos los modelos han sido estimados utilizando el software econométrico Eviews. La corrección de Newey y West (CNW) genera un estimador de covarianzas que preserva la consistencia de la estimación ordinaria en presencia de heteroscedasticidad y autocorrelación de naturaleza desconocida. Particularmente, permite tener resultados más confiables al realizar los test de hipótesis. En este caso se mantienen las estructuras de las ecuaciones (1) y (2). Si ante la existencia de correlación no se tiene en cuenta ningún tipo de corrección (como ser la de Newey y West) la estimación por OLS pierde su eficiencia y los errores estándares no son los correctos. Una manera de detectar la presencia de autocorrelación es analizar el estadístico de Durbin-Watson, el cual sugiere autocorrelación positiva (negativa) para valores relativamente inferiores (superiores) a 2. Como se observará en los resultados de las estimaciones más adelante, el estadístico de Durbin-Watson de la estimación por OLS sugiere autocorrelación positiva.24 En tal caso una medida correctiva surge de aplicar un modelo autorregresivo de primer orden AR (1), el cual incorpora el residuo de las observaciones pasadas en la regresión. Para estimar, las ecuaciones se modifican de la siguiente forma:

rB , t = α + β1 ⋅ rM , t + β 2 ⋅ V + β3 ⋅ E + β 4 ⋅ D + μt

(1’)

μt = ρ ⋅ μt −1 + ε t rB ,t = α + β1 ⋅ rM , t + β 2 ⋅ V + β3 ⋅ E + β 4 ⋅ D + ψ 1 ⋅ p + ψ 2 ⋅ n + μt (2’)

μt = ρ ⋅ μt −1 + ε t 22 23

24

Los efectos considerados en las regresiones se presentan en el anexo 1. Aquí el autor consideró como efectos positivos las ventas realizadas por encima del valor inicial de compra de los jugadores.

Aunque debe recordase que la corrección de Newey y West busca corregir este inconveniente.

8

Donde ρ representa el impacto autorregresivo. La estimación por Garch tiene la ventaja de usar covarianzas consistentes en presencia de heteroscedasticidad. Además, en caso de no normalidad de los residuos, los parámetros Garch siguen siendo consistentes. Se decidió por utilizar un modelo Garch(1,0) con corrección por heteroscedasticidad que computa las covarianzas de “cuasi-máxima verosimilitud” sugeridas por Bollerslev y Wooldridge (1992). Esto permite que, si no se mantiene la normalidad de los residuos, los parámetros Garch continúan siendo consistentes, proveyendo errores estándares correctos. Para la estimación utilizando el método Autorregresivo General Heteroscedasticidad Condicionada de orden (0,1), las ecuaciones cambian a:

rB ,t = α + β1 ⋅ rM , t + β 2 ⋅ V + β3 ⋅ E + β 4 ⋅ D + μt

de

(1’’)

σ t2 = ω + γ ⋅ σ t2−1 rB ,t = α + β1 ⋅ rM , t + β 2 ⋅ V + β3 ⋅ E + β 4 ⋅ D + ψ 1 ⋅ p + ψ 2 ⋅ n + μt (2’’)

σ t2 = ω + γ ⋅ σ t2−1 Donde

σ t2 = ω + γ ⋅ σ t2−1

representa

la

ecuación

que

heteroscedástica (dependiente de la varianza del período anterior σ

estima

la

varianza

2 t −1 ).

Los tests de significación estadística se realizaron a dos colas en donde la teoría económica no presupone inicialmente dirección en la relación, y a una cola para los otros casos.25

VII. Resultados Los resultados se presentan en tres categorías: considerando todos los partidos jugados, considerando los partidos por campeonatos locales y, considerando los partidos disputados en torneos internacionales. El objetivo de realizar esta separación es lograr identificar si existió un comportamiento asimétrico entre las diferentes competiciones. Por ejemplo, Ashton, Gerrard y Hudson (2003) encontraron una relación más intensa de los impactos deportivos sobre el índice Financial Times Stock Exchange 100 para partidos más trascendentes que los amistosos. En el caso del CABJ se podría esperar un mayor impacto de los resultados de los partidos internacionales relativamente a los del torneo local, dado que los primeros tienen mayor exposición, y, por ende, mayor trascendencia como vidriera para la revalorización de los jugadores del FBJ. Un patrón común de los resultados obtenidos en las diferentes regresiones es la significación estadística del retorno del Merval como variable explicativa de la variación en el retorno BoJuF. Esta relación se encuentra estrechamente vinculada a las operaciones de compra y venta de cuotapartes del FBJ originadas en cuestiones sistemáticas del mercado, 25

Estos casos son: las victorias, las derrotas, los factores positivos y los factores negativos que afectaron al FBJ.

9

alejadas de circunstancias endógenas del propio desempeño del FBJ (por ejemplo, el incremento patrimonial del Fondo por la revalorización de un jugador). Otra característica general ha sido la escasa bondad de ajuste, reflejada en el bajo nivel de R2 y R2 ajustado observado en las regresiones. Como se mencionará más adelante este resultado se encuentra en línea con parte de la literatura previa. A pesar de la falta de significación estadística de los resultados de los partidos sobre los rendimientos de las cuotapartes que se observa en la mayoría de las estimaciones, se han mantenido las características deseables ex-ante de los signos de los coeficientes que acompañan a las victorias y a las derrotas. Ante una victoria (derrota), el correspondiente parámetro tiene signo positivo (negativo). Una excepción, sin embargo, se presenta al observar los signos de los coeficientes de las derrotas para los partidos disputados en el torneo doméstico donde, manteniendo la carencia de significación estadística, las derrotas se ven acompañadas de parámetros positivos (si bien casi cercanos a cero), lo cual pareciera contradecir las presunciones previas. En el Cuadro 1 se presentan los resultados de las regresiones del modelo (1) para todos los partidos y bajo los tres métodos. Se puede observar que el retorno Merval presenta significación estadística en todos los casos. Particularmente, posee una mayor incidencia al considerar la regresión por OLS (0,0817), disminuyendo su importancia con el esquema AR(1) (0,0740) y Garch(1,0) (0,0682).

Cuadro 1. Todos los Partidos

Parámetro α β1 β2 β3 β4

2

Método de Estimación OLS - CNW AR(1) GARCH(1,0) CoeficienteEstadístico t Coeficiente Estadístico t Coeficiente Estadístico z 0,0002 0,0817 0,0010 0,0002 -0,0003

0,4062 2,5537 ** 1,1023 0,4379 -0,6913

ρ ω γ1

-

R2

0,0095 0,0051 1,2913 2,1955 ***

R ajustado Durbin-Watson Estadístico F

-0,0009 0,0740 0,0011 0,0006 -0,0002

-0,1892 3,2095 * 0,8142 0,6267 -0,2219

0,2086

7,7555 * -

0,0721 0,0670 2,2100 14,257 *

-0,0002 0,0682 0,0015 0,0004 -0,0001

-0,3820 2,5518 ** 1,5191 ***/ 0,9234 -0,3435 -

0,0001 0,4252

3,718555 * 5,580276 * 1,3045

*, **, *** Significación estadística al 1%, 5% y 10% respectivamente. (“/” representa significación a una sola cola)

Las victorias presentan evidencia de incidencia positiva al considerar la regresión Garch(1,0), aunque a un nivel de significación del 10%. El estadístico de Durbin-Watson presenta mejorías en el esquema AR(1) respecto a la regresión OLS. Si se consideran solamente los partidos disputados en torneos locales. (Cuadro 2), se observan resultados similares a los anteriores, aunque la incidencia del retorno del Merval es levemente superior bajo las tres estimaciones. Aquí se advierte, tal como se

10

mencionó anteriormente, que el coeficiente que acompaña a las derrotas (β4) es positivo, aunque no significativo.

Cuadro 2. Partidos Locales

Parámetro α β1 β2 β3 β4 ρ ω

Método de Estimación OLS - CNW AR(1) GARCH(1,0) Coeficiente Estadístico t Coeficiente Estadístico t Coeficiente Estadístico z 0,0003 0,4091 -0,0001 -0,2054 -0,0001 -0,3102 0,0902 2,7268 * 0,0812 3,4138 * 0,0797 2,9047 * 0,0005 0,5156 0,0008 0,5317 0,0009 0,8368 -0,0002 -0,4309 0,0001 0,1226 0,0000 0,1079 0,0001

R 2

R ajustado Durbin-Watson Estadístico F

0,0001 0,2074

0,0520 7,6016 *

0,0001

0,3966 -

-

0,0001

3,7750 *

-

-

0,4304

5,7062 *

0,0106 0,0061 1,2907 2,3823 **

0,0727 0,0675 2,2166 13,949 *

γ1 2

0,2511 -

1,4612

*, **, *** Significación estadística al 1%, 5% y 10% respectivamente. (“/” representa significación a una sola cola)

El Cuadro 3 incluye a los partidos disputados en los torneos internacionales. El retorno del Merval continúa siendo estadísticamente significativo, aunque con menor incidencia que la observada para los torneos locales. Se advierte una significación estadística del 5% para las victorias bajo OLS y Garch(1,0).

Cuadro 3. Partidos Internacionales

Parámetro α β1 β2 β3 β4 ρ ω

2

Método de Estimación OLS - CNW AR(1) GARCH(1,0) Coeficiente Estadístico t Coeficiente Estadístico t Coeficiente Estadístico z 0,0002 0,3602 -0,0001 -0,2273 -0,0002 -0,4562 0,0828 2,5480 ** 0,0749 3,0875 * 0,0688 2,5375 ** 0,0028 1,5108 **/ 0,0020 0,7370 0,0032 1,8482 **/ 0,0017 1,1244 0,0023 1,0891 0,0019 1,2505 -0,0011

-1,1422 -

-0,0008 0,1926

-0,4787 6,7805 *

-1,0212 -

-

0,0001

3,5767 *

0,4269

5,4935 *

γ1

-

-

R2

0,0108 0,0060 1,3172 2,2425 ***

0,0651 0,0595 2,2214 11,469 *

R ajustado Durbin-Watson Estadístico F

-0,0010

1,3444

*, **, *** Significación estadística al 1%, 5% y 10% respectivamente. (“/” representa significación a una sola cola)

11

Analizando la ecuación (2) del modelo ampliado y considerando todos los partidos disputados (Cuadro 4) se observa en las tres estimaciones significación estadística para los acontecimientos positivos y negativos y para el retorno del Merval. En el caso de Garch(1,0) también se observa significación estadística para el parámetro que acompaña a las victorias, resultado similar al modelo 1. Los acontecimientos positivos y negativos corroboran las expectativas previas, ya que fueron situaciones que influyeron mayormente sobre la valorización del patrimonio del Fondo.

Cuadro 4. Todos los Partidos

Método de Estimación Parámetro OLS - CNW AR(1) GARCH(1,0) Coeficiente Estadístico t Coeficiente Estadístico t Coeficiente Estadístico z 0,0001 0,1426 -0,0001 -0,2140 -0,0002 -0,4110 α 0,0845 2,5976 * 0,0758 3,3015 * 0,0705 2,6379 * β1 0,0002 0,1395 0,0009 0,6739 0,0013 1,3618 ***/ β2 -0,0002 -0,2810 0,0006 0,6058 0,0004 1,0738 β3 -0,0004 -0,6610 -0,0001 -0,1341 -0,0001 -0,1557 β4 0,0206 1,4266 ***/ 0,0057 1,9371 **/ 0,0059 2,1258 **/ ψ1 -0,0086 -2,8497 */ -0,0095 -2,1438 **/ -0,0089 -2,981 */ ψ2 ρ ω γ

-

R2

0,0486 0,0424 1,3279 7,8133 *

2

R ajustado Durbin-Watson Estadístico F

0,2120

7,8134 * -

0,0806 0,0736 2,2120 11,4738 *

0,0001 0,4292

3,6976 * 5,5972 *

3,4556 *

*, **, *** Significación estadística al 1%, 5% y 10% respectivamente. (“/” representa significación a una sola cola)

Se advierte también un incremento en el R2 y el R2 ajustado respecto a las estimaciones OLS derivadas del modelo (1): 4,86% y 4,24% contra 0,9% y 0,5% respectivamente. Las estimaciones de los campeonatos locales se presentan en el Cuadro 5. Cuadro 5. Partidos Locales

Método de Estimación Parámetro OLS - CNW AR(1) GARCH(1,0) Coeficiente Estadístico t Coeficiente Estadístico t Coeficiente Estadístico z 0,0000 0,0849 -0,0001 -0,2006 -0,0001 -0,3340 α 0,0886 2,7396 * 0,0816 3,4402 * 0,0789 2,8831 * β1 0,0000 0,0087 0,0008 0,5519 0,0009 0,8759 β2 -0,0004 -0,5413 0,0002 0,2232 0,0001 0,2881 β3 0,0004 1,0453 0,0003 0,3021 0,0005 1,2615 β4 0,0241 1,2521 0,0039 1,1267 0,0042 1,2763 ψ1 -0,0089 -3,2744 */ -0,0096 -2,1392 **/ -0,0091 -3,2805 */ ψ2

12

ρ ω γ

-

R2

0,0506 0,0442 1,3376 7,8907 *

2

R ajustado Durbin-Watson Estadístico F

0,2101

7,6455 * -

0,0789 0,0716 2,2143 10,8510 *

0,0001 0,4323

3,7300 5,6891

2,8005 *

*, **, *** Significación estadística al 1%, 5% y 10% respectivamente. (“/” representa significación a una sola cola)

Nuevamente se advierten coeficientes no significativos con signos contrarios a lo esperado que acompañan a las derrotas. Por otra parte, continúan siendo significativos los rendimientos del Merval, con mayor incidencia que en las estimaciones para todos los partidos. A diferencia del Cuadro 4, solamente los acontecimientos negativos muestran significación estadística. En el Cuadro 6 se presentan los resultados para las estimaciones de los partidos internacionales. El Merval mantiene su poder explicativo. Los acontecimientos positivos y negativos también preservan su significación estadística. Las derrotas aparecen significativas para explicar una caída en el rendimiento del FBJ en las estimaciones OLS y Garch(1,0). Además, en la estimación Garch(1,0), las victorias y los empates también adquieren significación estadística. Las victorias bajo la estimación por OLS aparecen con un coeficiente negativo (casi cero) aunque no significativo.

Cuadro 6. Partidos Internacionales

Método de Estimación Parámetro OLS - CNW AR(1) GARCH(1,0) Coeficiente Estadístico t Coeficiente Estadístico t Coeficiente Estadístico z 0,0000 -0,0046 -0,0001 -0,2707 -0,0002 -0,5286 α 0,0856 2,5719 ** 0,0770 3,1852 * 0,0701 2,5852 * β1 -0,0001 -0,0207 0,0011 0,4106 0,0024 1,4355 ***/ β2 0,0000 -0,0272 0,0018 0,8510 0,0013 1,3515 ***/ β3 -0,0027 -1,3542 ***/ -0,0013 -0,7625 -0,0014 -1,4693 ***/ β4 0,0260 1,4363 ***/ 0,0075 2,1336 **/ 0,0074 2,3383 */ ψ1 -0,0093 -2,9783 */ -0,0111 -1,7075 **/ -0,0091 -2,8982 */ ψ2 0,1982 6,9007 * ρ 0,0001 3,5389 * ω 0,4321 5,5330 * γ R2 2

R ajustado Durbin-Watson Estadístico F

0,0585 0,0516 1,3575 8,5159 *

0,0736 0,0657 2,2164 9,3132 *

3,5892 *

*, **, *** Significación estadística al 1%, 5% y 10% respectivamente. (“/” representa significación a una sola cola)

13

VIII. Análisis de Robustez26

Estudio de Eventos La metodología de estudio de eventos analiza retornos observados por las variables financieras y los compara con retornos esperados, buscando encontrar patrones diferenciales (retornos anormales) entre los mismos.27 A diferencia de otros trabajos, donde esta metodología ha sido utilizada como herramienta principal de análisis, aquí se buscará contrastar la estabilidad de las conclusiones del modelo ampliado (i.e., la significatividad estadística de los acontecimientos positivos y negativos) a partir de considerar los efectos de los eventos positivos y negativos (ver anexo 1) sobre el modelo (1) para todos los partidos. Los retornos anormales se definen como:

ARi = rb − E (rb | X t ) , donde AR es el retorno anormal, rb es el retorno efectivo del FBJ, y E (rb | X t ) es el retorno esperado (dado el conjunto de información X al momento t), según la estimación del cuadro 1. La ventana del evento incluye el día anterior y posterior a la realización del mismo:

t-1

t+1

t (evento)

El efecto total de cada evento se puede observar analizando los retornos anormales acumulados en la ventana: T2

CARi (T1 , T2 ) = ∑ ARt , i t = T1

Siendo T1 y T2 las cotas superior e inferior de la ventana bajo análisis. La varianza viene dada por:

VAR [CARi (T1 , T2 ) ] = σ i2 (T1 , T2 ) = (T2 − T1 + 1) ⋅ σ e2i Aquí interesa separar los eventos en dos grupos: positivos y negativos. Para lograrlo se deben agregar, por un lado, todos los retornos acumulados positivos, y, por el otro, todos los retornos acumulados negativos. La agregación de cada grupo se realiza mediante la utilización del promedio de los retornos anormales acumulados:

26

En el Anexo 2 se presenta un análisis de robustez vinculado al cambio metodológico en la construcción de las series financieras. 27 El trabajo de referencia metodológica para este apartado ha sido: “Event Studies in Economic and Finance”; A. Craig MacKinlay; Journal of Economic Literature, Vol. XXXV; March 1997, pp. 13-39.

14

CAAR(T1 , T2 ) =

1 N

N

∑ CAR (T , T ) i

i =1

1

2

N representa el número de eventos. En este caso la varianza viene determinada por:

VAR [CAAR(T1 , T2 ) ] =

1 N2

N

∑σ i =1

2 i

(T1 , T2 )

Bajo la hipótesis nula de que los retornos anormales tienen valor cero se puede construir (para cada grupo) el siguiente estadístico:

z=

CAAR (T1 , T2 )

VAR [CAAR (T1 , T2 ) ]

- N(0,1)

Los resultados (cuadro 8) muestran similitud con los resultados alcanzados en el modelo ampliado, donde adquieren significación estadística tanto los eventos positivos como los negativos, generando en este caso retornos diferenciales a lo esperado ex-ante. Sin embargo, a diferencia del Cuadro 4, los eventos positivos adquieren una mayor significación estadística que los eventos negativos. Cuadro 8.

CAAR 0,0258

Eventos Positivos Eventos Negativos VAR (CAAR) Estadístico - z CAAR VAR (CAAR) Estadístico - z 0,0005 4,27 */ -0,0193 0,00004 -2,01 **/ *, **, *** Significación estadística al 1%, 5% y 10% respectivamente. (“/” representa significación a una sola cola)

IX. Conclusiones El presente trabajo tuvo por propósito analizar el impacto de los resultados deportivos del Club Atlético Boca Juniors con relación al rendimiento de la cuotaparte del Fondo Boca Juniors, que financió parte de la plantilla del club durante varios años. En términos generales se obtuvieron resultados que divorcian la performance deportiva de la variación en el rendimiento de las cuotaparte. En cambio, el rendimiento del FBJ fue sensible a una medida de riesgo sistemático: el índice Merval. Considerado de esta forma, la evidencia empírica parecería contradecir los resultados alcanzados por varios trabajos anteriores de similares características. Sin embargo, existen algunos matices que pueden haber influido sobre el resultado aquí obtenido. Los tenedores de activos financieros suelen poseer variada naturaleza y mantener diferentes estrategias de inversión que, a grandes rasgos, pueden clasificarse en racionales e irracionales. La teoría tradicional supone la prevalecencia de inversores con

15

comportamiento racional por sobre los irracionales, lo mismo sucede en los trabajos previos en esta materia. Por ejemplo, Duque y Ferreira (2005) señalan: “Las acciones de las compañías de fútbol tienen la característica interesante de ser comerciadas con base a dos posibles razones: la estima irracional de sus hinchas y la racionalidad económica de cualquier inversión. Asumiremos, siguiendo un estudio de Brown y Harzell que, aunque los factores irracionales pueden encontrarse “en el campo”, la racionalidad económica domina el volumen de transacciones y los precios a través del mercado. Basamos esta asunción en la hipótesis de que los inversores emocionales son menos significativos en el mercado, siendo la libre flotación en el mercado asegurada por inversores institucionales y otros agentes económicamente sanos.”

Si bien el FBJ tuvo los dos tipos de tenedores: los inversores institucionales y los inversores individuos, que bien pueden denominarse “pasionales”, mantuvo una particularidad que lo revistió de un carácter especialmente atractivo: dado el volumen de operaciones que tuvo y el patrimonio global del fondo, pudo haber existido un importante contrapeso entre los inversores institucionales y los pasionales, limitando la incidencia económica de los resultados deportivos. En términos generales, podría esperarse que el primero de los grupos haya mantenido el comportamiento especulativo con el objetivo de maximizar ingresos. En la otra esfera, los inversores pasionales se habrían comportado manteniendo sus cuotapartes por el simple motivo de sentir que de esa forma colaboraban con los éxitos deportivos del club, y, en última instancia, aportaban financiamiento para traer jugadores de elevado nivel futbolístico. El efecto potencial que pudo haber generado esta situación se encuentra especificado con claridad en el trabajo de Renneboog y Vanbrabant (2000), quienes, como hipótesis alternativa a la incidencia de los resultados deportivos sobre el valor de las acciones de los equipos de fútbol plantean: “La hipótesis alternativa establece que la performance del deporte y el precio de las acciones no se encuentran relacionados. Esto puede resultar por accionistas grandes y estables, y carencia de accionistas especulativos. Para la mayoría de los clubes de fútbol, las acciones son, de hecho, mantenidas por algunos accionistas controladores, instituciones (como el Fondo de Fútbol) e hinchas. La lealtad al equipo, como la falta de beneficios financieros por poseer las acciones (véase supra) pueden prevenir a esta última categoría de vender sus acciones como resultado de un pobre funcionamiento del equipo.”

Sin embargo, un párrafo aparte merece el análisis que se realizó considerando únicamente los partidos disputados en los torneos internacionales, donde se observó – en varias de las estimaciones - alguna incidencia de los resultados deportivos sobre las cuotapartes. Esto pudo verse relacionado a la mayor trascendencia de estos partidos como “vidriera” para la apreciación de los activos del fondo, aquí sí, actuando con mayor incidencia los inversores “racionales”. Un modelo alternativo que incluyó variables cualitativas vinculadas a factores más amplios que el mero resultado deportivo - calificadas en positivas y negativas desde el punto de vista del FBJ - mostró la influencia de estos factores sobre el retorno de la cuotaparte. Bajo este modelo ampliado se observó un comportamiento racional para estos eventos. También mejoró la bondad de ajuste con respecto al modelo anterior. Con respecto a los bajos niveles de R2 y R2 ajustados que se observaron en las estimaciones, Renneboog y Vanbrabant (2000) en la estimación de un modelo similar al (1),

16

y otro que agrega variables adicionales como ocurre en el modelo (2), muestran valores de R2 ajustado del 5,8% y 6,4% respectivamente, lo cual se encuentra en sintonía con los valores obtenidos en varias estimaciones del presente trabajo. Finalmente, utilizando la metodología de estudio de eventos se corroboraron los resultados del modelo (2).

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Diario Clarín (www.clarin.com)

•

Diario La Nación (www.lanacion.com.ar)

•

Sitio de la Bolsa de Comercio de Buenos Aires – Argentina (www.bolsar.com.ar)

18

Anexo 1: Eventos Considerados en las Regresiones del Modelo (2)

Eventos Positivos Se levanta la suspensión en la Bolsa de Comercio Record de 40 partidos invicto en el Fútbol Argentino Boca Campeón Torneo Local Se aprueba la venta de Samuel a la Roma Argentina le gana a Ecuador con 2 goles de Palermo La Inspección General de Justicia desestima las denuncias de los socios respecto a la validez de la Asamblea del 8/10/98 Pronunciamiento de la Corte suprema a favor de Boca - Se normaliza el fondo Reaparece Palermo Boca Campeón de la Libertadores Se aprueba la venta de Ruiz al AEK Atenas de Grecia Boca Campeón del Mundo Boca Campeón Local Se vende a Villareal el 50% de los pases de Palermo y Gustavo Barros Schelotto Boca Bicampeón de la Libertadores La Comisión Nacional de Valores aprobó la liquidación anticipada.El comité asesor del fondo decidió aprobar las transferencias a préstamo de Andrizzi, Muñoz y La Paglia

Fecha 26/01/1999 02/06/1999 19/06/1999 28/06/1999 01/07/1999 22/07/1999 29/02/2000 24/05/2000 21/06/2000 17/07/2000 28/11/2000 17/12/2000 16/01/2001 28/06/2001 30/07/2001

Eventos Negativos Fecha Pierde el Invicto de 40 partidos 06/06/1999 Palermo falla tres penales ante Colombia 04/07/1999 Grave lesión de Palermo 13/11/1999 Boca queda tercero - (pierde la posibilidad de ser campeón) 19/12/1999 Se desestima la oferta por los Barros Scheloto del Atlante de México 27/12/2000 La Comisión Nacional de Valores decidió denegar el pedido de liquidación anticipada efectuado por la Sociedad 24/07/2001 Gerente del Fondo Boca Juniors

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Anexo 2: Cambio Metodológico en la construcción de las Series Con el fin de analizar la robustez de la metodología utilizada en el armado de las series financieras se reestimaron las ecuaciones (1) y (2) con algunas modificaciones. A diferencia de la metodología anterior, los períodos donde no hubo cotizaciones de las series Bojuf y Merval mantuvieron el precio de cierre del último día cotizable, generando retornos cero para los días donde no se registran cotizaciones y/o variaciones en los precios. Además se eliminaron de la serie los retornos correspondientes a los fines de semana. El Cuadro A presenta la comparación entre ambas metodologías. Cuadro A

Retorno Retorno Retorno metodología nueva Fecha Original anterior metodología (R) (r) (r) 0 0,010 0,000 1 0,020 0,010 0,020 0,000 2 0,012 0,000 3 0,012 0,000 4 0,012 5 0,050 0,012 0,050 6 0,020 0,000 7 0,040 0,020 0,040 8 0,030 0,030 0,030 9 -0,013 0,000 10 -0,013 0,000 11 -0,013 0,000 12 -0,050 -0,013 -0,050 13 0,095 0,000 14 0,200 0,095 0,200 Los resultados arribados se presentan en los cuadros B y C. En ellos se advierte que el retorno del Merval mantiene su incidencia sobre el retorno del FBJ, observándose un leve incremento en su influencia respecto a los resultados anteriores. En el modelo (1) se encuentra una diferencia en la estimación Garch con respecto al resultado anterior: las victorias dejan de ser estadísticamente significativas y las derrotas adquieren significación. Sin embargo, los parámetros estimados en ambos casos son cercanos a cero. Al observar el modelo ampliado se advierte significatividad estadística en el parámetro que acompaña a los acontecimientos negativos. Si bien resulta coincidente con las estimaciones previas, la diferencia radica en el incremento en la incidencia sobre el retorno del FBJ. Otra diferencia se relaciona con los acontecimientos positivos, que carecen de significación estadística. Finalmente, el estadístico de Durbin-Watson presenta mejorías bajo el cambio metodológico.

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Cuadro B.Todos los Partidos

Método de Estimación Parámetro OLS - CNW AR(1) GARCH(1,0) Coeficiente Estadístico tCoeficienteEstadístico tCoeficiente Estadístico z 0,0005 0,5608 0,0001 0,1062 -0,0001 0,9426 α 0,1037 2,8624 * 0,0975 2,7772 * 0,0921 0,0095 * β1 0,0011 0,4599 0,0014 0,6238 0,0017 0,4795 β2 0,0003 0,2981 0,0006 0,3755 0,0006 0,5511 β3 -0,0018 -1,4705 ***/ -0,0017 -1,1328 -0,0016 0,1882 ***/ β4 0,0694 1,9696 ** ρ 0,0002 3,9922 * ω 0,4701 4,9348 * γ1 R2 2

R ajustado Durbin-Watson Estadístico F

0,0127 0,0067 1,6754 2,1153 ***

0,0198 0,0123 2,1447 2,6467 **

1,3148

*, **, *** Significación estadística al 1%, 5% y 10% respectivamente. (“/” representa significación a una sola cola)

Cuadro C. Todos los Partidos

Parámetro α β1 β2 β3 β4 ψ1 ψ2 ρ ω γ R2 2

R ajustado Durbin-Watson Estadístico F

Método de Estimación OLS - CNW AR(1) GARCH(1,0) Coeficiente Estadístico tCoeficienteEstadístico tCoeficienteEstadístico z 0,0004 0,4621 0,0002 0,2205 0,0000 0,0284 0,1083 2,9433 * 0,1001 2,8713 ** 0,0944 2,6625 * 0,0005 0,1981 0,0015 0,6679 0,0017 0,7407 0,0002 0,1670 0,0009 0,5399 0,0008 0,9538 -0,0017 -1,1640 -0,0013 -0,8610 -0,0013 -0,9259 0,0187 1,1873 0,0028 0,5765 0,0041 0,6030 -0,0231

-2,2351 **/ -

0,0438 0,0350 1,6992 4,9903 *

-0,0251 0,0803

-3,3788 */ 2,2707 ** -

0,0373 0,0269 2,1425 3,604983 *

-0,0233

-2,2593 **/ -

0,0002 0,4750

3,9380 * 4,9968 *

2,6570 *

*, **, *** Significación estadística al 1%, 5% y 10% respectivamente. (“/” representa significación a una sola cola)

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Anexo 3: Composición de los activos del Fondo Boca Juniors

Contratos Derechos Emergentes Jugadores Apellido y Nombre Andrizzi Martín Barijho Daniel Antonio Barros Schelotto Guillermo Barros Schelotto Gustavo Capece Federico La Paglia Osvaldo César Muñoz Cristian Fernando Palermo Martín Pereda Maruyama José Antonio Ruiz Emanuel Diego Samuel Walter Villareal Javier Alejandro

Precio de Compra 178.400,00 1.782.000,00 1.607.780,18 1.069.780,17 174.993,00 1.857.000,00 249.900,00 3.570.000,00 612.100,00 952.000,00 1.927.800,00 1.666.000,00

% Cedido C.A.B.J. 100,00 100,00 100,00 100,00 100,00 79,80 100,00 48,32 100,00 100,00 83,70 50,00

1998 178.400,00 0,00 1.607.780,18 1.069.780,17 174.993,00 1.481.886,00 249.900,00 1.725.024,00 0,00 952.000,00 1.613.568,60 833.000,00

Precio de la Cesión 1999 2000 2001 178.400,00 178.400,00 178.400,00 1.782.000,00 1.782.000,00 1.782.000,00 1.607.780,18 1.607.780,18 1.607.780,18 1.069.780,17 1.069.780,17 0,00 174.993,00 0,00 0,00 1.481.886,00 1.481.886,00 1.481.886,00 249.900,00 249.900,00 249.900,00 1.725.024,00 1.725.024,00 0,00 612.100,00 612.100,00 612.100,00 952.000,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 833.000,00 833.000,00 833.000,00

Fuente: Balances del Fondo Boca Juniors, Fondo Común Cerrado

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