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dc.contributor.advisorCoronado Vaca, Maríaes-ES
dc.contributor.authorDelgado Fernández-Valdés, María Loretoes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresarialeses_ES
dc.date.accessioned2022-07-10T20:22:36Z-
dc.date.available2022-07-10T20:22:36Z-
dc.date.issued2023es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/69954-
dc.descriptionGrado en Administración y Dirección de Empresas y Grado en Análisis de Negocios/Business Analyticses_ES
dc.description.abstractEl mundo financiero actual está experimentando una transformación y evoluciona cada vez más hacia criterios medioambientales, sociales y de gobernanza (ESG) como futuro de las estrategias de inversión. Esta situación es el resultado de la creciente concienciación de los inversores sobre los retos medioambientales y sociales, y la consiguiente integración de los aspectos ESG en sus decisiones financieras. Este artículo se centra en explorar el impacto de los criterios ESG en la inversión por factores. Además, se introduce el aprendizaje automático como herramienta para gestionar grandes volúmenes de datos y, de este modo, mejorar la selección de factores, la gestión del riesgo y la toma de decisiones en las estrategias de inversión por factores. Los resultados obtenidos en este estudio muestran un impacto positivo de la integración de ESG en la inversión por factores. Estos resultados no sólo indican que los criterios ESG son valiosos desde una perspectiva ética y de sostenibilidad, sino que también demuestran que pueden generar mayores rendimientos financieros. La evidencia sobre este hecho sigue evolucionando y, a medida que se acumulen más pruebas sobre el impacto positivo de los criterios ESG en las estrategias de inversión, los inversores probablemente adaptarán sus decisiones financieras hacia estas prácticas.es-ES
dc.description.abstractThe current financial world is experiencing a transformation and increasingly evolving towards environmental, social and governance (ESG) criteria as the future of investment strategies. This situation is a result of investors growing consciousness of environmental and social challenges, and the consequent integration of ESG aspects in their financial decisions. This article is focused on exploring the impact of ESG criteria on factor investing. Machine learning is additionally introduced as a tool for managing large volumes of data and, thus, improve factor selection, risk management and decision making in factor investment strategies. The results obtained in this study show a positive impact of ESG integration in factor investing. These findings not only indicate that ESG criteria are valuable from an ethical and sustainability perspective, but also demonstrate that they can yield higher financial returns. Evidence on this fact is still evolving and, as more evidence accumulates on the positive impact of ESG criteria on investment strategies, investors will probably adapt their financial decisions towards these practices.en-GB
dc.format.mimetypeapplication/pdfes_ES
dc.language.isoen-GBes_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.title"ANALYTICAL FINANCE. a Machine Learning approach to Risk Factors in PORTFOLIO MANAGEMENT (QUANTITATIVE INVESTMENT)"es_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsFactor Investing, ESG, Retornos, Rendimiento, Machine learninges-ES
dc.keywordsFactor Investing, ESG, Returns, Performance, Machine learningen-GB
Aparece en las colecciones: KBA-Trabajos Fin de Grado

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