Performance of Social Pillar-Based Portfolio in Developing Capital Market
Notice bibliographique
Résumé
Research Question: This study examined the preconditions and efficiency of socially responsible investing (SRI) in the developing capital market, specifically the Belgrade Stock Exchange (BSE). Motivation: Considering the increasing trend of SRI (GSIA, 2020) and importance of information on corporate social responsibility (CSR) to investors (Miralles‐Quiros, Miralles‐Quiros, & Arraiano, 2017), especially on social issues (Giese, Nagy, & Lee, 2021), we explored the influence of applying the social criteria in asset selection on investment portfolio performance at the BSE. This study builds on the existing literature that is mostly focused on developed capital markets of Europe, the United States and Canada (Von Wallis & Klein, 2015) by analysing the issue of SRI in the developing market. The provided setup for socially driven portfolio structuring based on market trends and social performance disclosure proved to be efficient in the long-term. Idea: The core idea of this paper was to analyse the terms for SRI and empirically evaluate the performance of social pillar-based portfolio on the BSE in order to provide evidence to support the trend of SRI in developing markets. The structure of the portfolios was set using the best-in-class strategy, while the classes were determined on the basis of the stocks’ return trends. Data: The analysis was conducted using trading data and information from financial and non-financial reports of the companies listed on the BSE. Tools: Cluster analysis was used for classification of stocks, while performances of portfolios were evaluated implementing return, volatility and risk-adjusted measures. Findings: The social pillar-based portfolio outperformed the conventional one and benchmarking indices in the observed five-year period. However, mixed results were obtained in the short-term indicating that specific effects of CSR practice on financial performance of the companies in observed developing market could still be obscured. Contribution: This paper expands the existing research related to SRI in the developing markets and offers practical recommendations for potential socially conscious investors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».