Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/11531/100189
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dc.contributor.advisorGago Rodríguez, Susana Josefaes-ES
dc.contributor.authorPicazo Martínez, Hugoes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresarialeses_ES
dc.date.accessioned2025-07-08T10:19:18Z-
dc.date.available2025-07-08T10:19:18Z-
dc.date.issued2026es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/100189-
dc.descriptionGrado en Análisis de Negocios/Business Analytics y Grado en Derechoes_ES
dc.description.abstractEste Trabajo de Fin de Grado analiza cómo la exposición al riesgo de corrupción y soborno influye sobre las decisiones de asignación de capital, las estrategias de inversión y el comportamiento financiero de los fondos de inversión en la Unión Europea. El estudio se centra en cuatro economías con perfiles institucionales diferenciados que comparten el pasaporte regulatorio UCITS/AIFMD: Alemania (CPI medio real 2010–2024 = 79,6), España (59,9), Italia (47,9) y Polonia (57,9), con una brecha máxima de 31,7 puntos CPI entre Alemania e Italia. Todas las variables del estudio son 100% reales y verificables. La base de datos integra: Índice de Percepción de la Corrupción (Transparencia Internacional, CPI2025_Results.xlsx); seis indicadores del Worldwide Governance Indicators del Banco Mundial (WGI DataBank); cuatro indicadores del World Development Indicators (WDI DataBank); cuatro indicadores del ESG Data del Banco Mundial; datos de bribery incidence y profundidad del soborno de Enterprise Surveys del Banco Mundial, únicamente de dos países puesto que no existían más datos (Italia 2019; Polonia 2009, 2013, 2019); tasa de crecimiento del PIB real de Eurostat (tec00115); flujos netos trimestrales y AUM sectorial del Banco Central Europeo (IVF); tipos de interés soberanos 10Y de los cuatro países del BCE (IRS); y el índice OAS de High Yield EUR de BofA/FRED (BAMLHE00EHYIOAS). El panel contiene 4.480 observaciones con 22 variables reales. La metodología combina: (i) modelos de panel con efectos fijos bidireccionales y GMM de Arellano-Bond; (ii) diferencias en diferencias y estudios de eventos para cuatro escándalos; (iii) Random Forest, Regresión Logística y XGBoost con SMOTE y GridSearchCV de 5 pliegues; (iv) PCA, K-Means y DBSCAN; y (v) análisis de asimetría OLS por submuestra para H5. Los resultados confirman las cinco hipótesis. H1: β₁(CPI→flujo BCE)=+0,018 (p<0,05). H2: β₁(CPI→prima real)=−3,31 pb/punto (p<0,01); brecha Alemania–Italia=245 pb. H3: Expo Milano δ=−0,168 (p<0,05). H4: AUC-ROC=0,9205 con 22 variables reales. H5 (asimetría institucional): el deterioro del CPI real penaliza la prima de riesgo real 2,40 veces más que una mejora equivalente la reduce (ratio de medias; p<0,001); primera cuantificación de loss aversion institucional en fondos europeos con datos primarios verificados.es-ES
dc.description.abstractThis Final Degree Project examines how corruption and bribery risk influence capital allocation decisions, investment strategies, and the financial behaviour of investment funds in the European Union. All variables are 100% real and publicly verifiable. The dataset integrates: Transparency International CPI (annual 2010–2025); six World Bank WGI indicators; four WDI indicators; four ESG Data indicators; Enterprise Surveys bribery data (Italy 2019; Poland 2009, 2013, 2019); Eurostat real GDP (tec00115); ECB Investment Funds Statistics (IVF) and Interest Rate Statistics (IRS, sovereign 10Y yields for DE, ES, IT, PL); and BofA EUR High Yield OAS from FRED (BAMLHE00EHYIOAS). The panel contains 4,480 observations with 22 real variables. Methodology: two-way fixed-effects panel and Arellano-Bond GMM; difference-in-differences and event studies for four scandals; Random Forest, Logistic Regression and XGBoost with SMOTE and 5-fold GridSearchCV; PCA, K-Means and DBSCAN clustering; and OLS sub-sample asymmetry analysis for H5. All five hypotheses are confirmed. H1: β₁=+0.018 (p<0.05). H2: β₁=−3.31 bps/point (p<0.01); Germany–Italy gap=245 bps. H3: Expo Milano δ=−0.168 (p<0.05). H4: AUC=0.9205 with 22 real features. H5 (institutional asymmetry): CPI deterioration raises real risk premia 2.40× more than equivalent improvement lowers them (p<0.001); first quantification of institutional loss aversion in European funds using entirely real primary data.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoes-ESes_ES
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Stateses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/es_ES
dc.subject.otherKBAes_ES
dc.titleDancing with Bribery: Investment funds within European Uniones_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsCorrupción · Soborno · Fondos de Inversión · Unión Europea · CPI · WGI · Enterprise Surveys · BCE IRS · FRED · Asimetría Institucional · Loss Aversion · GMM · DID · PCA · K-Meanses-ES
dc.keywordsCorruption · Bribery · Investment Funds · EU · CPI · WGI · Enterprise Surveys · ECB IRS · FRED · Institutional Asymmetry · Loss Aversion · GMM · DID · PCA · K-Meansen-GB
Aparece en las colecciones: TFG, TFM (temporales)

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