Do ESG investments generate Alpha?
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Resumen
El objetivo de este proyecto es determinar la relación entre los ESG Ratings y el alfa de una empresa. Las calificaciones ESG son valoraciones que se le dan a una empresa en base al análisis en temas clave de las áreas: Medioambiental, Social y de Gobernanza. Alpha es el proxy financiero utilizado para identificar el rendimiento o performance de la empresa en este proyecto.
Para examinar esta correlación, se han utilizado varias técnicas de agrupamiento y regresión en un conjunto de datos que contiene información de más de 8.000 empresas. Los datos fueron adquiridos, limpiados y preprocesados antes de aplicar estas técnicas. Los métodos de regresión, entre otros, incluyen: Regresión Lineal, Mínimos Cuadrados Parciales, Gradient Boosting y Random Forests. Los métodos de agrupación son Agrupación por K-means y Agrupación jerárquica. El modelo final es una regresión lineal mejorada que utiliza las variables más importantes obtenidas de Random Forests. No sólo esto, sino que en este modelo las empresas se han dividido según la región geográfica y la industria. Por lo tanto, las correlaciones dependen del subconjunto particular de datos que se examine. No obstante, se pueden obtener algunas conclusiones si se examina el conjunto.
El modelo final muestra que existe una correlación, aunque es muy leve. Esta correlación no es con la calificación ESG general, sino con algunos de sus factores subyacentes y es débil, ya que explica solo un 22% de la varianza de alfa.
The aim of this project is to determine the relationship between ESG Ratings and the alpha of a company. ESG Ratings are valuations given to a company based on the analysis of key issues in the areas: Environmental, Social and Governance. Alpha is the financial proxy used to identify the performance of company in this project.
To examine this correlation, several clustering and regression techniques were used on a dataset containing information on more than 8,000 companies. The data was acquired, cleaned and preprocessed before applying these techniques. The regression methods, among others, include: Linear Regression, Partial Least Squares, Gradient Boosting and Random Forests. The clustering methods are K-means Clustering, and Hierarchical Clustering. The final model is an improved linear regression that uses the most important variables obtained from Random Forests. Not only that, but in this model the companies were divided depending on geographical region and industry. Therefore, the correlations depend on which particular subset of the data is examined. Nevertheless, some conclusions can be obtained when looking at the big picture.
The final model shows that a correlation does exist, although it is very mild. This correlation is not with the overall ESG Rating but rather with some of its underlying factors and it is weak, explaining only a 22% of the variance of alpha.
