MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2160120886 · doi:10.6000/1929-7092.2014.03.26

Socially Responsible Investment: A Comparison between the Performance of Sustainable and Traditional Stock Indexes

2014· article· en· W2160120886 sur OpenAlexvenueno aff
José Dias Curto, Catarina Vital

Notice bibliographique

RevueJournal of Reviews on Global Economics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueMarket Dynamics and Volatility
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEconomicsStock (firearms)CointegrationGranger causalityUnit rootEconometricsPortfolioSocially responsible investingFinancial economicsSustainabilityInvestment strategyMonetary economicsFinanceCorporate governance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The doubt about whether socially responsible investment is a viable strategy for investors seeking to maximize both social and financial returns is the central question of this paper. This is addressed by investigating whether portfolio selection based on sustainability criteria harms investor's returns, or in contrast it can be a driver of superior financial benefits. With this purpose, daily prices and returns of 4 traditional and 10 sustainable stock indexes are analyzed from 2001 to 2011 and in the peaks and downs of both bull and bear markets. One of the major results of this study is that sustainable indexes outperform traditional stock indexes in all the periods under analysis; however the differences on average returns are not statistically significant. Through unit root tests we acknowledge that returns are stationary and levels are nonstationary. The short-run relationship analysis based on Granger causality test reveals a feedback effect between traditional and sustainable stock indexes returns. In contrast, long-run relationship, based on cointegration analysis, points that most of the stock indexes are not cointegrated, suggesting that sustainable and traditional stock indexes do not have a long-run linkage and thus can diverge without bound.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Reviews on Global EconomicsMême sujetMarket Dynamics and VolatilityTravaux en français237 207