ESG ETF PRICE DIRECTION PREDICTION USING ENSEMBLE ALGORITHMS – RANDOM FOREST

Este trabajo de fin de grado tiene dos objetivos: promover el desarrollo de la inversión ESG y analizar si los algoritmos Random Forest pueden ser buenos predictores de la dirección de precios en el caso de fondos cotizados (ETFs) que sigan criterios de inversión ESG. Existen numerosos estudios centrados en la valoración de activos y la predicción de precios, pero pocos se centran en la predicción de la dirección de los precios de los ETF mediante algoritmos Random Forest. La muestra corresponde a los precios de cierre diarios del Vanguard ESG International Stock ETF, desde 2019 hasta finales de 2022. Se ha seleccionado este ETF porque cubre un espectro internacional más amplio de empresas y se centra en las tres dimensiones de ESG, en lugar de una única dimensión como por ejemplo el cambio climático. Este trabajo demuestra empíricamente que el algoritmo Random Forest puede ser útil para predecir la dirección de los precios de los ETFs ESG y abre la posibilidad de crear nuevas investigaciones y modelos más complejos sobre la cuestión tratada.

This works fulfills two main objectives: promoting the development of ESG as a whole category in the investment landscape and analyzing weather Random Forests algorithms can be good price direction predictors for ESG ETFs. There are abundant studies that focus on securities valuations and price prediction but few that focus on ETF price direction prediction using Random Forest algorithms. The sample corresponds to the daily closing prices of the Vanguard ESG International Stock ETF, from 2019 until the end of 2022. This ETF has been selected as it covers an international broader spectrum of companies and focuses on all ESG three dimensions, rather than just one dimension such as Climate Change. This paper empirically proves that Random Forest can be a useful algorithm for predicting price direction for ESG ETFs and opens the possibility to creating further investigation and more complex models on the subject.