Fundos de investimento socialmente responsáveis: uma análise aplicada aos fundos domiciliados nos mercados português e espanhol

• Autor(a) principal: Carvalho, Luísa Miguel Marques de
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.22/24556
• topic: Fundos de investimento socialmente responsáveis; Fundos convencionais; Rentabilidade; Modelos multifatoriais; Socially responsible investment funds; Multifactorial models; Conventional funds; Profitability; Contabilidade

Os Investimentos Socialmente Responsáveis (ISR), também conhecidos como investimentos éticos ou investimentos sustentáveis, têm crescido rapidamente em todo o mundo nos últimos anos. Correspondem a um processo de investimento que integra considerações sociais, ambientais e éticas na tomada de decisões de investimento. Consequentemente, a importância dos ISR tem atraído o interesse dos académicos que levantam algumas questões pertinentes, relacionadas com o impacto que a consideração de critérios sociais tem no desempenho das carteiras. O principal objetivo desta dissertação foi realizar um estudo comparativo do desempenho de fundos de investimento socialmente responsável e não socialmente responsáveis, utilizando para tal fundos com domicílio em Portugal e Espanha. Para avaliar o desempenho são utilizados modelos condicionais e não condicionais de multi-fatores, nomeadamente os modelos de três fatores de Fama e French (1992), de quatro fatores de Carhart (1997) e de 5 fatores de Fama e French (2015). A amostra inclui 125 fundos de investimento, dos quais 43 são considerados socialmente responsáveis e 82 não socialmente responsáveis. O estudo conclui que não há diferenças significativas entre os fundos socialmente responsáveis e os seus homólogos convencionais. A maioria dos fundos tem o seu desempenho alterado em períodos de crise, em comparação com períodos sem crise. Para além disso, ao comparar os modelos não condicionais com os modelos condicionais, observa-se uma melhoria no poder explicativo destes últimos, o que sugere que a inclusão da variável dummy melhora a qualidade do ajuste dos modelos.