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dc.contributor.advisorAracil Fernández, Elisa Maríaes-ES
dc.contributor.authorIborra Meseguer, Maríaes-ES
dc.contributor.otherUniversidad Pontificia Comillas, Facultad de Ciencias Económicas y Empresarialeses_ES
dc.date.accessioned2022-06-15T11:16:06Z
dc.date.available2022-06-15T11:16:06Z
dc.date.issued2023es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11531/68765
dc.descriptionGrado en Administración y Dirección de Empresas y Grado en Análisis de Negocios/Business Analyticses_ES
dc.description.abstractEn un mundo dinámico y digital, la rentabilidad se vuelve una herramienta esencial para tomar decisiones informadas, gestionar el riesgo y optimizar el rendimiento de las inversiones. Esto es especialmente relevante en el sector bancario, donde la capacidad de predecir la rentabilidad es crucial. Ante este hecho, resulta esencial examinar qué conjunto de variables proporciona el mejor modelo para predecir el ROE (Return on Equity). A partir de una base de datos financieros de bancos de la Bolsa de Nueva York (NYSE) que recopila información sobre inversiones, se utilizaron metodologías descriptivas y predictivas para encontrar los factores financieros que estiman con mayor exactitud el ROE. Según los resultados obtenidos, la calificación ESG impacta negativamente en la proyección del ROE. Además, tanto el ratio PS como el ratio de liquidez tienen un impacto positivo y considerable en la predicción del ROE. Por otra parte, el ROE no se ve influenciado en términos de predicción por el ROA y el ratio PE. Gracias a esta información, los inversores tienen la posibilidad de tomar decisiones más informadas y gestionar la rentabilidad de manera más eficiente.es-ES
dc.description.abstractProfitability becomes essential for making informed decisions, control risk, and maximize investment performance in today's dynamic and digital world. This is particularly important in the banking industry, where being able to forecast profitability is crucial. Considering this, it is important to investigate which set of variables offers the best model to forecast ROE (Return on Equity). The financial variables that most precisely estimate ROE were identified using descriptive and predictive approaches from a financial database of banks listed on the New York Stock Exchange (NYSE) that collects information on investments. According to the results, the ESG rating has a negative impact on the ROE estimate. In addition, both the PS ratio and the current ratio have a positive and considerable impact on ROE prediction. On the other hand, ROE is not influenced in terms of predictability by ROA and PE ratio. As a result of this outcomes, investors may be able to make better decisions and manage profitability more effectively.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.subject53 Ciencias económicases_ES
dc.subject5312 Economía sectoriales_ES
dc.subject531206 Finanzas y seguroses_ES
dc.subject.otherKBAes_ES
dc.titleAnálisis de variables financieras para predecir la rentabilidad en el sector bancario : evidencia del ROEes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.keywordsRentabilidad, ROE, Predicción, Bancos, Variables financieras, ESG, Inversores-ES
dc.keywordsProfitability, ROE, Forecasting, Banks, Financial variables, ESG, Investoren-GB


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