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Pablo Vilas, Laura Andreu y Carlos Serrano-Cinca. (Profesores del Departamento de Contabilidad y Finanzas).
En el apasionante mundo de las inversiones, las teorías convencionales sostienen que los inversores eligen de manera racional dónde invertir basándose en estimaciones de rendimientos financieros ajustados al riesgo. Sin embargo, parece que es cada vez más importante la llamada inversión sostenible, que desafía la lógica tradicional y supera las fronteras de la típica ecuación rentabilidad-riesgo. La inversión sostenible plantea un escenario más amplio, donde los inversores miran más allá de las cifras financieras e incluyen las preocupaciones sociales, medioambientales y de gobernanza (ESG).
Nuestro estudio se adentra en las decisiones de inversión para responder a varios interrogantes: ¿En qué se fijan los inversores al invertir en fondos de inversión? ¿Valoran más la sostenibilidad que la rentabilidad pasada, las comisiones, el riesgo o el patrimonio gestionado?
Aunque algunos estudios previos han identificado una relación positiva entre la sostenibilidad y las decisiones de inversión, nuestra investigación se propuso determinar la verdadera importancia de los aspectos no financieros. Para ello, analizamos miles de fondos a lo largo de varios años y empleamos dos enfoques distintos para examinar la relevancia de estas variables. El primero fue un enfoque estadístico convencional mediante regresiones, que evaluó los coeficientes de las variables utilizadas, complementado con un análisis de dominancia. El segundo fue un enfoque de aprendizaje automático (machine learning) utilizando redes neuronales y modelos de árboles (random forest y gradient boosting) para analizar la importancia de cada variable mediante lo que se denomina inteligencia artificial explicable (XAI).
Nuestro hallazgo más destacado es que los inversores tienen en cuenta criterios ESG en sus decisiones de inversión, pero estos criterios pesan mucho menos que los aspectos financieros, como la rentabilidad financiera o las comisiones del fondo. Además, el peso relativamente bajo de los criterios ESG ha permanecido estable, sin experimentar un aumento en su importancia. Además, confirmamos algo ya conocido: “la rentabilidad pasada del fondo no garantiza su rentabilidad futura”. Sin embargo, aportamos un nuevo lema: “el comportamiento ESG pasado del fondo sí predice el comportamiento ESG futuro”, brindando tranquilidad a los (pocos) inversores que valoran la sostenibilidad pasada. Nuestros modelos de machine learning eran capaces de predecir los flujos que van a recibir los fondos con un porcentaje de acierto del 70%.
En resumen, nuestros hallazgos pintan un panorama donde, a pesar del creciente interés en cuestiones ESG en los medios y la academia, en el momento de invertir, las rentabilidades pasadas continúan siendo el factor dominante.
¿Estás preparado para adentrarte en estas técnicas y descubrir cómo demostramos que lo sostenible tiene un papel residual en la toma de decisiones de inversión? ¡Te invitamos a leer el paper completo! Puedes acceder a él en https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.123288 , y si eres entusiasta de Python y el machine learning, puedes explorar los algoritmos y datos que utilizamos en https://www.pablovilasdatascience.net.