Publicación: Decisiones de inversión integrando criterios ESG: metodología aplicada en banca y seguros
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Resumen en español
RESUMEN: La inversión sostenible implica realizar un análisis de los elementos ESG (medioambientales, sociales y de gobernanza) en una compañía para dirigir sus estrategias hacia oportunidades que promuevan beneficios en estas áreas, y lograr así identificar su contribución económica. Existe la hipótesis de que las empresas que aplican criterios ESG tienen un mayor valor de mercado que las que no lo hacen. No obstante, hay una falta de evidencia concluyente sobre cómo estos factores influyen realmente en la creación de valor según los métodos tradicionales de valoración empresarial. Este estudio tiene como objetivo medir el impacto de los factores ESG mediante una metodología que integre las calificaciones ESG existentes y el análisis fundamental tradicional, utilizando técnicas multivariantes y de aprendizaje automático (Machine learning), para así determinar su impacto. Luego de emplear los algoritmos que presentaron un mejor desempeño, Random Forest y XGBoost, los cuales se emplearon para analizar la relación entre estas variables y el retorno sobre la inversión a cinco años, los resultados iniciales sugieren que el modelo es prometedor, ya que identifica correlaciones significativas entre las variables y logra predecir la rentabilidad con una cierta precisión. Sin embargo, se requieren más investigaciones para validar y refinar el modelo, considerando las limitaciones de los datos ESG y la necesidad de evaluar su desempeño en diferentes contextos.
Resumen en inglés
ABSTRACT: Sustainable investment involves analyzing ESG (environmental, social, and governance) elements in a company to direct its strategies towards opportunities that promote benefits in these areas, thereby identifying its economic contribution. There is a hypothesis that companies applying ESG criteria have a higher market value than those that do not. However, there is a lack of conclusive evidence on how these factors actually influence value creation according to traditional business valuation methods. This study aims to measure the impact of ESG factors using a methodology that integrates existing ESG ratings with traditional fundamental analysis, employing multivariate and machine learning techniques to determine their impact. After employing the top-performing algorithms, Random Forest and XGBoost, to analyze the relationship between these variables and the five-year return on investment, the initial results are promising. The model identifies significant correlations between variables and can predict profitability with a reasonable degree of accuracy. However, further research is needed to validate and refine the model, considering the limitations of ESG data and its performance across diverse contexts.