¿Pueden las clasificaciones de SFDR servir como señal para generar alfa?

Este artículo fue escrito por Nakul Nair, especialista en ciencia de datos de Bloomberg.

El Reglamento de Divulgación de Finanzas Sostenibles (SFDR, por su sigla en inglés) exige que los fondos de inversión de la Unión Europea divulguen el alcance de su enfoque en iniciativas de sostenibilidad. El SFDR, que entró en vigor en marzo de 2021, ha tenido un impacto significativo en las decisiones de asignación de capital de los fondos. Si bien el SFDR es una obligación regulatoria, en este blog mostraremos que los datos de la divulgación según el SFDR también se pueden utilizar para informar las decisiones de inversión, al hacer backtesting de diferentes estrategias.

Tomamos el universo de fondos que divulgan en virtud de los artículos 9, 8 y 6 del SFDR y extrajimos las participaciones accionarias de EE. UU. en estos fondos. Luego diseñamos un backtest para comparar los rendimientos de la inversión en estas participaciones de acciones cuando sus márgenes brutos estaban en el 15% superior de nuestro universo, con rendimientos de la venta en corto de las participaciones con márgenes en el 15% inferior, aplicando reequilibrios trimestrales entre 2018 y 2023.

Como se muestra en la figura 1, el backtest muestra que las participaciones del Artículo 9 tienen un desempeño superior en relación con el S&P 500, que utilizamos como índice de referencia ya que la prueba se centra en las participaciones accionarias de EE. UU.

Para llegar a este resultado, comenzamos el análisis observando los rendimientos promedio a 1, 3 y 5 años para los fondos agrupados por categoría SFDR. La figura 2 muestra la comparación de estos rendimientos con el índice STOXX 600 ya que los fondos están domiciliados en la UE. Si bien los fondos del Artículo 9 también tienen los mejores rendimientos aquí, no alcanzan al benchmark en todos los períodos de tiempo que examinamos.

Dado que los fondos por sí solos tuvieron un desempeño inferior al índice de mercado, decidimos que era necesario un backtest financiero.  Para este backtest, utilizamos las puntuaciones ambientales de Bloomberg para cada categoría de fondos para comparar los rendimientos de la inversión en los fondos con las puntuaciones “E” en el 15% superior de nuestro universo, con la venta de fondos en el 15% inferior, con reequilibrios diariamente.  La figura 3 muestra que el desempeño de los fondos del Artículo 9, 8 o 6 del SFDR es mejor que el observado en la figura 2, pero aún no es tan bueno como el STOXX 600.

Por lo tanto, decidimos profundizar una capa más y hacer la comparación con los fondos en función de sus participaciones. Como se indica en la figura 1, para esta prueba utilizamos ratios financieros comunes (como ganancias por acción, rotación de inventario, etc.) para crear una señal para las participaciones accionarias en EE. UU. de fondos que pertenecen a cada artículo del SFDR. Los resultados del backtest revelan un desempeño superior para las participaciones accionarias de los fondos del Artículo 9 respecto del benchmark S&P 500.

Utilizamos varios conjuntos de datos de Bloomberg para estos backtests, entre ellos los datos de Referencia y Precios de Fondos para identificar las divulgaciones en virtud del SFDR para todos los fondos europeos, Tenencias accionarias de fondos para aislar las participaciones domiciliadas en EE. UU. y el producto Fundamentales de empresa, para acceder a los ratios financieros que utilizamos para crear una señal de trading.

En resumen, la investigación se propuso utilizar las divulgaciones en virtud del SFDR como un medio para encontrar un desempeño diferenciado en una estrategia de inversión. Esto no es posible simplemente invirtiendo en fondos según su artículo del SFDR (figura 2). Ejecutar un backtest utilizando la puntuación ambiental de los fondos mejora el desempeño, pero no lo suficiente como para superar a un benchmark comparable (figura 3). Sin embargo, pudimos observar un desempeño diferenciado para las participaciones en EE. UU. de fondos del Artículo 9 del SFDR al realizar backtest utilizando márgenes brutos (figura 1). Los resultados de ambos backtests se resumen en la figura 4.

Si bien esta investigación se realizó con relativa rapidez, pudimos observar claras ganancias en nuestra estrategia de inversión al incorporar y combinar los datos ESG de Bloomberg con conjuntos de datos fundamentales más tradicionales. Al analizar en detalle los datos de estas divulgaciones, se puede descubrir señales de trading y ayudar a concretar oportunidades de inversión únicas.

Para obtener más información sobre la Solución Datos de Fondos de Bloomberg utilizada en este análisis, visite nuestro sitio web aquí. Para obtener más información sobre el producto Fundamentales de Empresa de Bloomberg, visite nuestro sitio web aquí. Para obtener más información sobre las Soluciones de Finanzas Sostenibles de Bloomberg, visite nuestro sitio web aquí.