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Repositorio de la Universidad de Oviedo. > Producción Bibliográfica de UniOvi: RECOPILA > Tesis >

Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10651/45556

Title: Selección de carteras socialmente responsables mediante metodología multicriterio. Aplicación al mercado de Renta variable español
Author(s): Obama Eyang, Pablo Nguema
Advisor: Bilbao Terol, Amelia María
Arenas Parra, María del Mar
Other authors: Economía Cuantitativa, Departamento de
Keywords: Economía y empresa
Sector de finanzas y seguros
Análisis de datos
Series temporales
Investigación operativa en la empresa
Issue date: 22-Sep-2017
Format extent: 371 p.
Abstract: En las últimas décadas, la responsabilidad social empresarial (RSE) se ha convertido en un tema prioritario a nivel mundial, dada la concienciación de la Sociedad sobre el gran impacto ya no solo económico, sino también social y medioambiental, que tienen las actividades empresariales. El objetivo principal de esta memoria es diseñar una herramienta cuantitativa que permita a los inversores privados obtener una cartera de inversión que satisfaga sus preferencias financieras y de RSE. La necesidad de tener en cuenta criterios de diversa índole, generalmente en conflicto, en la construcción de modelos para seleccionar Carteras Socialmente Responsables, nos lleva a proponer Técnicas Multicriterio como metodología para diseñar este tipo de carteras. Para alcanzar este objetivo hemos llevado a cabo tres acciones: analizar la RSE en el mercado español de renta variable, modelar mediante la Teoría de Cópulas y los modelos GARCH el comportamiento bursátil de este mercado y diseñar modelos de Selección de Carteras Socialmente Responsables (CSR). El análisis de la RSE en el mercado español de renta variable se lleva a cabo analizando la base de datos presentada por Vigeo en el año 2015. Hemos elegido como proxy los 9 sectores que conforman las 25 empresas del índice MSCI-España. Hemos detectado que las empresas tienen dificultades en gestionar los temas relacionados con los Recursos Humanos, en cambio, presentan buen desempeño en Gobierno Corporativo, siendo éste, el único dominio cuyas puntuaciones tienen muy baja relación con el resto de dominios. Las mejores puntuaciones se obtienen para Productos Forestales y Papel y Minería y Materiales, cuyas actividades económicas afectan directamente al medioambiente. El modelado de nuestro mercado de inversiones, implica estimar un modelo econométrico para el comportamiento conjunto de los instrumentos de inversión. En este punto nos hemos apartado del modelo clásico multinormal para aplicar un modelo basado en la Teoría de Cópulas. La función cópula aplicada sobre las funciones de distribución marginales individuales determina una función de distribución multivariante que evita ciertas rigideces de otras aproximaciones a la hora de estimar la distribución conjunta. La adopción de la metodología derivada de las cópulas conlleva dos etapas, análisis del comportamiento marginal de cada inversión y selección del elemento de unión de éstas. Para el modelado individual aplicamos la metodología ARMA-GARCH y presentamos una gran gama de herramientas econométricas para las pruebas de bondad del ajuste y validación de los modelos. Se observa un mercado formado por carteras con distribuciones t-Student y Error Generalizado Asimétrico, generalmente con poca memoria de las rentabilidades, por lo que, el impacto de la información externa será absorbida de manera rápida por los datos. Todos los modelos presentan una alta presencia de grupos de volatilidad, es decir, rendimientos no estables y el impacto que tiene la información tanto positiva como negativa, en la mayoría de los casos crece de forma cuadrática con dependencia simétrica. Por otro lado, la estructura de dependencia conjunta de los 9 sectores se modela mediante una cópula t-Student. El modelado basado en la cópula facilita la simulación y, por tanto, la generación de escenarios de rentabilidades para el mercado analizado. Finalmente, para el modelo de selección de las CSR nos apoyamos tanto en el comportamiento bursátil como en las dimensiones ASG (Ambiental, Social y de Gobierno Corporativo) de nuestros instrumentos de inversión incorporando el perfil del inversor particular. La generación aproximada de la frontera eficiente respecto de rentabilidad esperada y riesgo, medido por el CVaR, nos permitirá detectar la cartera financieramente más preferida (CFMP) como aquella que maximice la satisfacción financiera del inversor. Esta CFMP nos va a servir como punto de referencia para determinar las CSR, buscaremos un comportamiento financiero lo más ajustado posible al que presenta la CFMP. Para incluir las preferencias ASG del inversor utilizamos el AHP propuesto por Saaty, con intervalos para definir las comparaciones a pares. Proponemos un modelo de Programación por Metas Extendidas propuesta por Romero (2004), que utiliza un enfoque “satisfaciente" como sustituto del clásico optimizante. Observamos que en España exigir rentabilidad empresarial puede implicar un pequeño sacrificio financiero. Nuestros modelos obtienen mejores resultados financieros que los basados en rentabilidades históricas y que los del índice MSCI-España, en el periodo fuera de la muestra estudiada.
Embargo date: 2028-01-01
URI: http://hdl.handle.net/10651/45556
Local notes: DT(SE) 2017-276
Appears in Collections:Tesis

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