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Moneva, José M.
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Zaragoza, España
Este estudio analiza el impacto del desempeño social corporativo (DSP) y sus subdimensiones (empleo, derechos humanos, comunidades locales, responsabilidad sobre productos) sobre el riesgo de cola y el potencial alcista en el mercado continuo español, durante el periodo 2014-2021. Las métricas de desempeño financiero han sido estimadas mediante simulación historical filtrada, un método semi paramétrico que combina modelos de heterocedasticidad condicional y remuestreo aleatorio con repetición. Esté método permite estimar la distribución empírica de las rentabilidades, considerando sus características principales (i.e., autocorrelación, clústeres de volatilidad y colas pesadas). Los resultados revelan una compleja dependencia temporal entre el DSP y sus subdimensiones y el desempeño financiero, medido por el riesgo de cola y el potencial alcista. Mientras que el DSP reduciría el riesgo de cola a corto plazo, generaría un aumento de la perdida máxima a largo plazo. Asimismo, los resultados no muestran evidencia empírica respecto a una compensación entre la rentabilidad y el riesgo. Finalmente, este estudio subraya la relevancia de analizar el efecto específico de subdimensiones como los derechos humanos o las comunidades locales, dado que parecen conllevar un mayor riesgo de cola y un menor potencial alcista.
This study examines the impact of corporate social performance (CSP) and its subdimensions (workforce, human rights, community, and product responsibility) on firms’ tail risk and upside potential in the Spanish stock market. Focusing on the period from 2014 to 2021, annual corporate financial performance (CFP) metrics were computed through filtered historical simulation (FHS), a semiparametric approach based on Generalised Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) models and bootstrapping. This approach allows the main stylized facts of stock returns (i.e., autocorrelation, volatility clusters, and heavy tails) to be accounted for and, at the same time, firms’ financial performance to be computed from the simulated distribution. The main findings reveal a complex time-dependent connection between CSP and its subdimensions and firms’ tail risk and upside potential. In fact, while CSP reduces tail risk in the short term, it increases maximum loss in the long term. Interestingly, the results do not provide any evidence of the existence of a risk–return trade-off effect. Finally, the study highlights the need to monitor specific CSP subdimensions such as human rights and community, since they entail higher tail risk and lower upside potential.
