Inversión socialmente responsable: selección y administración de portafolios con criterios medioambientales, sociales y de gobierno corporativo (ESG)
Bibliographic record
Abstract
Atravesamos en la actualidad por uno de los periodos más complejos de la historia de la humanidad, en el que las decisiones que se tomen hoy podrían determinar nuestra propia existencia como especie y la perdurabilidad del medioambiente a largo plazo. El cambio climático es un hecho indiscutible, fenómeno fuertemente ligado a la actividad de los diferentes sectores productivos. En este contexto, las empresas son cada vez más conscientes de su responsabilidad con los grupos de interés, por lo que, más allá de realizar sus actividades con el único fin de maximizar sus propios beneficios, se orientan de manera creciente a la creación de valor social, enfoque que incluye el objetivo de hacer aportes positivos a las personas y la naturaleza, al tiempo que cumplen con las mejores prácticas en cuanto a gobernanza y liderazgo directivo. Una de las más importantes tendencias globales en la industria financiera es la incorporación de aspectos medioambientales, sociales y de gobierno corporativo (ESG) en el proceso de toma de decisiones de portafolio, enfoque característico de la denominada inversión socialmente responsable (socially responsible investment, SRI). Aunque se podría percibir que este es un enfoque filantrópico, la evidencia mayoritaria muestra que la SRI puede generar desempeños iguales o superiores, en términos de rentabilidad y riesgo, en comparación con los métodos tradicionales, al tiempo que contribuye al logro de objetivos de sostenibilidad. Así, es necesario que los diferentes participantes del mercado de valores fortalezcan sus conocimientos sobre riesgos y oportunidades provenientes de la SRI, campo que se encuentra en una etapa inicial de desarrollo en nuestro país. Con el fin de aportar a la difusión y el avance de la SRI en Colombia, el Autorregulador del Mercado de Valores —AMV— y la Universidad del Rosario presentan este documento de investigación, el cual, fundamentado en una extensa y actualizada revisión de literatura, se compone de seis secciones: en la primera, se exponen conceptos fundamentales, antecedentes y estado actual de la SRI; en la segunda, se analizan aspectos sobre la medición del desempeño y los riesgos ESG; en la tercera, los principales enfoque para la selección y administración de portafolios responsables son analizados; en la cuarta, se hace una descripción de las mejores prácticas internacionales, incluyendo los casos más representativos en cuanto a regulación y normas de calidad; en la quinta, se describen los más destacados avances realizados alrededor de la SRI en Colombia, junto con las oportunidades y retos para su implementación en el país, para terminar en la sexta sección con las conclusiones generales del documento.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".