1. Antecedentes 2. Desarrollo 3. Conclusiones
1. ANTECEDENTES
La comprensión de los hechos y circunstancias en las que se desarrolla una operación controlada debe ser entendida como un elemento esencial en la construcción de un análisis adecuado en materia de Precios de Transferencia. Por otra parte y dada la naturaleza de las metodologías requeridas para dicho análisis, resulta necesario ubicar al proceso de selección de comparables en un contexto de múltiples factores a considerar como parte fundamental para la búsqueda de una adecuada comparabilidad. Al respecto, el C.P. José Luis Velasco Verdugo, Socio de Sector Financiero y Precios de Transferencia de la firma Oliver Consulting, S.C., presenta este artículo.
El análisis de ciclos económicos de negocio, es un agente fundamental en la determinación de una comparabilidad que tenga como fin último la selección de una base objetiva y adecuada de valores de mercado con los cuales será evaluada nuestra operación. Partiendo de esta base, resulta coherente la búsqueda de herramientas adecuadas que contribuyan a la determinación de ciclos de negocios completos que proporcionen información relevante para la comprensión del comportamiento de una industria y de los ciclos de un negocio.
La relevancia existente en una apropiada determinación de los ciclos de negocio, se sustenta en lo previsto en el artículo 215 de la LISR, el cual menciona lo siguiente en relación con los ciclos de negocios o aceptación comercial:
“Cuando los ciclos de negocios o aceptación comercial de un producto del contribuyente cubran más de un ejercicio, se podrán considerar operaciones comparables correspondientes de dos o más ejercicios, anteriores o posteriores”.
Adicional al párrafo precedente y atendiendo al último párrafo del artículo 215 en comento, se prevé para una interpretación adecuada, la aplicación de las Guías sobre Precios de Transferencia para las Empresas Multinacionales y las Administraciones Fiscales emitidas por la OCDE, en las cuales también se hace referencia, en los puntos 3.75, al 3.79, de la definición de “Use of Multiple Year Data”, que comprende el análisis de datos derivados de años múltiples como herramienta útil para proporcionar información relevante sobre el negocio y los ciclos de vida del producto de los elementos de comparación.
2. DESARROLLO
La identificación de los ciclos experimentados por una industria se puede llevar a cabo mediante el estudio de series de tiempo, permitiéndonos de este modo determinar para las empresas comparables, los años necesarios para cubrir un ciclo total de negocio, toda vez que al considerar un ciclo completo de negocio se elimina la posibilidad de reflejar en las comparables un período de cresta y en la tested party un período de valle o viceversa. Lo anterior, nos llevaría a obtener resultados poco confiables ya sea en la determinación del cumplimiento o incumplimiento de la parte analizada.
El primer paso dentro del estudio de series de tiempo consiste en realizar un análisis de tendencia, para poder determinar el comportamiento registrado por la variable durante el período que comprenden los datos.
En un ejemplo práctico se utilizará la serie de datos del Producto Interno Bruto de la Industria de la Construcción (serie histórica hasta el año 2010) y después de aplicar el análisis de tendencia, se pudo concluir, en primera instancia, que el modelo cuadrático proporcionó la mejor tendencia. En este primer paso, no se incluyó el análisis de posibles cambios estructurales que pudieran alterar el resultado anterior.
En una segunda etapa, se aplicó un modelo simple para poder determinar si dicha variable presenta cambios estructurales. Cabe mencionar que por modelo simple se debe entender aquel que considera las variables de tendencia y cambio estructurado. Para el ejemplo práctico, se muestran los resultados obtenidos:
VD = 88843166 - 683285 t + 18799 t2 – 4813890 D
Como dicha variable es significativa se debe considerar en el modelo definitivo. Posteriormente, en dicho modelo se debe incluir una variable multiplicativa:
VD = 87652617 – 631674 t + 18370 t2 + 750432 d – 163369 d*t
En el caso práctico se obtuvo que la variable resultó ser no significativa, por lo tanto no debe considerarse en el modelo definitivo. Finalmente, en esta etapa se debe aplicar el modelo tomando en cuenta la última de las variables (multiplicativa con t2):
VD = 87655617 – 631848 t + 18372 t2 – 715704 d – 2253 d*t2
Al aplicar la última variable se obtuvo que ésta fue no significativa, por lo tanto el modelo con el cual se debe continuar el análisis del caso práctico planteado resultó ser el que se aplicó en primer término.
Como metodología alterna para verificar lo anterior, se optó por eliminar la variable aditiva y se utilizó el modelo con las variables multiplicativas, en el cual las variables resultaron ser no significativas. Es importante considerar que dicho análisis se realizó únicamente para efectos de comprobación.
Posteriormente, se debe eliminar la tendencia, toda vez que al efectuar dicha eliminación, de igual manera, se obtiene el análisis de estacionalidad.
En el caso práctico se obtuvo que el tercer trimestre se encuentra por abajo del promedio y los otros tres trimestres se encuentran por arriba. Esta prueba nos permite afirmar que la variable presenta una disminución significativa en el tercer trimestre del año (julio-septiembre), con lo cual la variable bajo estudio presenta una estacionalidad en el tiempo.
Una vez que se eliminó el efecto de estacionalidad, la variable aún presenta efectos de ruido y ciclos. En la siguiente etapa se debe eliminar el ruido. Finalmente, con la variable de ciclos se debe realizar una gráfica de la variable y se debe tomar la ordenada unitaria como punto de referencia para determinar los ciclos.
Nota: El eje de las “X” representa el tiempo cada valor es un trimestre y el eje del “Y” representa la variable del PIB de la construcción sin ruido y estacionalidad divida entre la media de dicha variable
En el ejemplo práctico se obtuvieron tres ciclos, la beta estimada resultó igual a 24, por lo que se debe considerar dicho valor como referencia para probar si las variables son significativas.
En la última etapa del análisis se debe estimar el mejor modelo, para lo cual se utilizó el modelo con el que se estimó la variable de tendencia y se le incorporó las variables del seno y coseno.
VD = –3.84E + 21 – 3.10E + 13 t + 4.14E + 11 t**2- 4527298 d + 9.22E + 22 cos 24 + 5.07E + 19 sen 24
Finalmente, se observó que todas las variables fueron significativas, derivado de lo anterior, no resultó necesaria la aplicación de ajustes y el mejor modelo para la variable resultó ser este último.
3. CONCLUSIÓN
Se puede concluir que la variable utilizada en el caso práctico puede ser explicada por el tiempo en un 95.6%. Adicionalmente, dicha variable presenta ciclos de 24 trimestres y tiene un cambio estructural de cada seis años. Se puede asegurar que la variable registró una tendencia cuadrática y presenta cierta estacionalidad.
Con base en todo lo anterior, el modelo de análisis de series de tiempo constituye una herramienta útil en la aplicación de métodos en materia de precios de transferencia, toda vez que elimina la subjetividad en la selección del período de tiempo que debe considerarse cuando se cuenta con información multianual.
