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The predictive power of ESG ratings in stock market returns
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Abstract(s)
Climate change is one of the greatest challenges humanity faces, driving the need for sustainable investment practices. Even though ESG investing has become popular with investors seeking to align their portfolios with sustainability goals, ESG information has yet to be included into modelling the stock market. With this thesis, I aim to study whether ESG ratings can predict stock market returns by complementing the Sum of the Parts model (Ferreira & Santa-Clara, 2011) with an ESG factor that I developed using two different approaches: cross-sectional and time-series. I find that ESG ratings enhance predictive models, with the Time-Series ESG factor demonstrating superior performance compared to the models without ESG integration. Variables, such as book-to-market ratio and dividend yield, benefited more from including an ESG factor, implying that ESG information can complement backward-looking metrics. However, the models did not yield significant improvements in risk-adjusted returns. Furthermore, robustness tests revealed different adaptability of the models to periods of higher market volatility. Overall, my results suggest that ESG ratings capture unique dimensions of stock returns’ performance that traditional macroeconomic indicators fail to account for, which shows the potential of integrating ESG considerations into investment strategies.
As alterações climáticas são um dos maiores desafios que a humanidade enfrenta, impulsionando a necessidade de práticas de investimento sustentáveis. Embora o investimento ESG se tenha tornado popular entre os investidores que procuram alinhar as suas carteiras com os seus objetivos de sustentabilidade, a informação ESG ainda não foi incluída na modelação do mercado de ações. Com esta tese, eu pretendo estudar se as classificações ESG podem prever os retornos do mercado de ações, complementando o modelo da Soma das Partes (Ferreira & Santa-Clara, 2011) com um fator ESG que desenvolvi utilizando duas abordagens diferentes: transversal e temporal. Observo que as classificações ESG melhoram os modelos preditivos, sendo que o fator ESG temporal demonstra um desempenho superior em comparação com os modelos sem integração ESG. Variáveis, como o rácio entre o valor de mercado e o valor contabilístico e o rendimento de dividendos, beneficiaram mais da inclusão de um fator ESG, o que implica que a informação ESG pode complementar as métricas retrospetivas. No entanto, os modelos não produziram melhorias significativas nos retornos ajustados ao risco. Adicionalmente, os testes de robustez revelaram que os modelos apresentaram níveis variados de adaptabilidade durante períodos de maior volatilidade do mercado. No geral, os meus resultados sugerem que as classificações ESG captam dimensões únicas do desempenho dos retornos das ações que os indicadores macroeconómicos tradicionais não conseguem ter em conta, o que demonstra o potencial de integração ESG nas estratégias de investimento.
As alterações climáticas são um dos maiores desafios que a humanidade enfrenta, impulsionando a necessidade de práticas de investimento sustentáveis. Embora o investimento ESG se tenha tornado popular entre os investidores que procuram alinhar as suas carteiras com os seus objetivos de sustentabilidade, a informação ESG ainda não foi incluída na modelação do mercado de ações. Com esta tese, eu pretendo estudar se as classificações ESG podem prever os retornos do mercado de ações, complementando o modelo da Soma das Partes (Ferreira & Santa-Clara, 2011) com um fator ESG que desenvolvi utilizando duas abordagens diferentes: transversal e temporal. Observo que as classificações ESG melhoram os modelos preditivos, sendo que o fator ESG temporal demonstra um desempenho superior em comparação com os modelos sem integração ESG. Variáveis, como o rácio entre o valor de mercado e o valor contabilístico e o rendimento de dividendos, beneficiaram mais da inclusão de um fator ESG, o que implica que a informação ESG pode complementar as métricas retrospetivas. No entanto, os modelos não produziram melhorias significativas nos retornos ajustados ao risco. Adicionalmente, os testes de robustez revelaram que os modelos apresentaram níveis variados de adaptabilidade durante períodos de maior volatilidade do mercado. No geral, os meus resultados sugerem que as classificações ESG captam dimensões únicas do desempenho dos retornos das ações que os indicadores macroeconómicos tradicionais não conseguem ter em conta, o que demonstra o potencial de integração ESG nas estratégias de investimento.
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Keywords
Stock returns Sustainability ESG ratings Predictability Out-of-sample forecasts Trading strategies Shrinkage Retorno de ações Sustentabilidade Classificações ESG Previsibilidade Previsões fora da amostra Estratégias de negociação Encolhimento