Constant and variable returns to scale DEA models for socially responsible investment funds

In order to evaluate the performance of socially responsible investment (SRI) funds, we propose some models which use data envelopment analysis and can be computed in all phases of the business cycle. These models focus on the most crucial elements of an investment in mutual funds. In the literature both constant and variable returns to scale DEA models have been used to evaluate the performance of mutual funds. An empirical investigation carried out on European SRI equity funds indicates that for the funds analyzed the returns to scale are constant. Another aspect taken into account by the empirical investigation is the measurement of the degree of social responsibility of SRI equity funds in the various European countries. In addition, we have analyzed the performance of the funds considered with the different DEA models proposed, which differ in the way the ethical objective is taken into account. Moreover, the paper focuses on another crucial issue regarding socially responsible investing: the comparison of the performances between SRI and non SRI funds; the empirical study suggests that the ethical objective can be pursued without having to renounce financial rewards

The Cost of Corporate Social Responsibility: The Case of the Community Reinvestment Act

A Data Envelopment Analysis (DEA) cost minimization model is employed to estimate the cost to thrift institutions of achieving a rating of 'Outstanding' under the anti-redlining Community Reinvestment Act, which is viewed as an act of voluntary Corporate Social Responsibility (CSR). There is no difference in overall cost efficiency between 'Outstanding' and minimally compliant 'Satisfactory' thrifts. However, the sources of cost inefficiency do differ, and an 'Outstanding' rating involves annual extra cost of $7.4 million or, 1.3% of total costs. This added cost is the shadow price of CSR since it is not an explicit output or input in the DEA cost model. Before and After-tax rates of return are the same for the 'Outstanding' and 'Satisfactory' thrifts, which implies a recoupment of the extra cost. The findings are consistent with CSR as a management choice based on balancing marginal cost and marginal revenue. An incidental finding is that larger thrifts are less efficient

Analysis of investment strategies: a new look at investment returns

Chapter 1: Intuition suggests that constraint investment strategies will result in losses due to a limited portfolio allocation. Yet prior research has shown that this is not the case for a particular set of constraint mutual funds so-called Socially Responsible Investing, SRI. In this paper I show that such assets do face loses to portfolio efficiency due to their limited asset universe. I contribute to the literature by employing two techniques to estimate asset performance. First, I estimate a DEA based efficiency score that allows for direct comparison between ex-post efficiency rankings and test the ex-ante relevance of such scores by including them into asset pricing models. Second, I further check if these results are consistent when comparing the performance of ethical funds based on the alphas of traditional asset pricing models even after adjusting for coskewness risk. Overall, the results suggest that ethical funds underperform traditional unconstraint investment assets. Chapter 2: Starting after the turn of the millennium, inflation has been persistently higher than the short term T-Bill rate. Following the traditional view, this will imply a negative real rates of return that have become commonplace in the US economy. This paper examines the possibility that if an inflation risk discount contained in nominal rates exist and can explain low or negative real rates, using consumption based asset pricing model. Evidence suggests using the traditional Fisher equation to calculate real rates leads to an overestimate of real rates due to a modest inflation risk premium. To achieve non-negative real rates in a consumption based asset pricing framework the covariance between consumption growth and inflation innovations would have to be at least thirty times larger than empirically found, and in opposite direction, for the Post-Volker era. Still, though the after 2000’s covariance is positive, which suggest a discount on risk free, the magnitude is still too small to explain negativity of real rates. JEL Classification : E21, E31 Key Words : Mutual Funds, Performance, Data Envelop Analysis, Coskewness, Risk Factors, Real Returns, Consumption Bases Asset Pricing Models, Inflatio

On the comparative performance of socially responsible and Islamic mutual funds

This is the first study to provide comprehensive analyses of the relative performance of both socially responsible investment (SRI) and Islamic mutual funds. The analysis proceeds in two stages. In the first, the performance of the two categories of funds is measured using partial frontier methods. In the second stage, we use quantile regression techniques. By combining two variants of the Free Disposal Hull (FDH) methods (order-m and order-α) in the first stage of analysis and quantile regression in the second stage, we provide detailed analyses of the impact of different covariates across methods and across different quantiles. In spite of the differences in the screening criteria and portfolio management of both types of funds, variation in the performance is only found for some of the quantiles of the conditional distribution of mutual fund performance. We established that for the most inefficient funds the superior performance of SRI funds is significant. In contrast, for the best mutual funds this evidence vanished and even Islamic funds perform better than SRI. These results show the benefits of performing the analysis using quantile regression

MEASURING THE EFFICIENCY OF INDEX FUNDS: EVIDENCE FROM INDIA

The purpose of this study is to analyse the technical efficiency of Index funds using data envelopment analysis (DEA) and to assess the reasons of inefficiency. Based on secondary data collected from the annual reports of the Association of Mutual Funds in India, this study examined the efficiency performance of the top Index funds available to Indian investors from the year 2018 to 2022 using radial measurers (BCC) of data envelopment analysis. The results show that the average efficiency of Index funds was 83.04 percent during the study period, and the average efficiency of index funds was almost stable during the study period. Only 10 percent of the index funds operated efficiently during the study period. The least amount of slack was found in the input "expense ratio". This reiterates that investment risk is the cause of the funds' inefficiency and not the associated expenses.  This study is first of its kind that has assessed the of Indian index funds and therefore holds important insights for regulators, policy makers and practitioners

Data envelopment analysis in financial services: a citations network analysis of banks, insurance companies and money market funds

Development and application of the data envelopment analysis (DEA) method, have been the subject of numerous reviews. In this paper, we consider the papers that apply DEA methods specifically to financial services, or which use financial services data to experiment with a newly introduced DEA model. We examine 620 papers published in journals indexed in the Web of Science database, from 1985 to April 2016. We analyse the sample applying citations network analysis. This paper investigates the DEA method and its applications in financial services. We analyse the diffusion of DEA in three sub-samples: (1) banking groups, (2) money market funds, and (3) insurance groups by identifying the main paths, that is, the main flows of the ideas underlying each area of research. This allows us to highlight the main approaches, models and efficiency types used in each research areas. No unique methodological preference emerges within these areas. Innovations in the DEA methodologies (network models, slacks based models, directional distance models and Nash bargaining game) clearly dominate recent research. For each subsample, we describe the geographical distribution of these studies, and provide some basic statistics related to the most active journals and scholars

An Applied Credit Scoring Model and Christian Mutual Funds Performance

This dissertation comprises two different financial essays. Essay 1, “An Applied Credit Score Model,” uses data from local credit union to predict the probability of default. Due to recent financial crisis regulation has been enacted that makes it essential to develop a probability of default model that will mitigate charge-off losses. Using discriminant analysis and logistic regression this paper will attempt to see how well credit score can predict probability of default. While credit score does an adequate job at classifying loans, misclassification of loans can be costly. Thus while credit score is a predictor, there is danger in relying solely on its information. Thus other variables are needed in order to more accurately be able to find the probability of default. Essay 2, “Christian Mutual Fund Performance,” draws attention to a much ignored type of funds, Christian mutual funds. The following questions are asked: How does Christian mutual fund perform compared to the market? Is there a difference in performance during recessions as indicated by literature? Is Christian mutual fund performance different than SRI funds? How do Catholic and Protestant fund perform? Looking at qualitative evidence, Christian mutual funds place much more importance on moral issue than SRI funds. Thus there is a clear difference in objectives and the type of screening that these two mutual fund pursue. Overall data reflects that screened data perform worse than the market, however during recession screened funds perform as well and at times better than the market. Christian mutual funds tends to perform worse than SRI funds

An Applied Credit Scoring Model and Christian Mutual Funds Performance

This dissertation comprises two different financial essays. Essay 1, “An Applied Credit Score Model,” uses data from local credit union to predict the probability of default. Due to recent financial crisis regulation has been enacted that makes it essential to develop a probability of default model that will mitigate charge-off losses. Using discriminant analysis and logistic regression this paper will attempt to see how well credit score can predict probability of default. While credit score does an adequate job at classifying loans, misclassification of loans can be costly. Thus while credit score is a predictor, there is danger in relying solely on its information. Thus other variables are needed in order to more accurately be able to find the probability of default. Essay 2, “Christian Mutual Fund Performance,” draws attention to a much ignored type of funds, Christian mutual funds. The following questions are asked: How does Christian mutual fund perform compared to the market? Is there a difference in performance during recessions as indicated by literature? Is Christian mutual fund performance different than SRI funds? How do Catholic and Protestant fund perform? Looking at qualitative evidence, Christian mutual funds place much more importance on moral issue than SRI funds. Thus there is a clear difference in objectives and the type of screening that these two mutual fund pursue. Overall data reflects that screened data perform worse than the market, however during recession screened funds perform as well and at times better than the market. Christian mutual funds tends to perform worse than SRI funds

Efficiency Analysis of Mexican Stock Exchange Sustainable Firms

This research aims at analyzing the impact that the variables of sustainable value generation (ESG) have on the efficiency of firms listed on the Mexican Stock Exchange Sustainable Index during the period 2014-2017. The non-parametric method of Data Envelopment Analysis (DEA) was used to determine their efficiency. Results indicate that, given the level of profitability, the variable that most affects the generation of sustainable value is corporate governance (G), followed by environmental (E) and social (S) practices. The main limitation of the study is the sample size. The originality of this paper lies in the fact that it determines corporate efficiency using financial performance as an input of a DEA model and sustainable value ratings as outputs. Conclusions show that corporate social responsibility activities may enhance firms’ sustainable efficiency. Therefore, it is proposed that corporate efficiency might be complemented by sustainable value measurements.Análisis de Eficiencia de Empresas Sustentantes de la Bolsa Mexicana de ValoresEn esta investigación se analiza el impacto de las variables de generación de valor sustentable (ESG) en la eficiencia de las empresas que calificaron para pertenecer al Índice de Sustentabilidad de la Bolsa Mexicana de Valores durante el periodo 2014-2017. La eficiencia se determinó utilizando el método no paramétrico del Análisis Envolvente de Datos (DEA). Los resultados indican que, dado el nivel de rentabilidad, la variable que mayormente incide en la generación de valor sustentable es gobierno corporativo (G), seguida de medio ambiente (E) y prácticas sociales (S). La principal limitación del estudio radica en el tamaño de la muestra. La originalidad de esta investigación consiste en determinar la eficiencia corporativa utilizando el desempeño financiero como input y las calificaciones de valor sustentable como outputs del modelo DEA.  Como conclusión, esta investigación muestra que las acciones de responsabilidad social contibuyen a incrementar la eficiencia sustentable de las empresas, por lo que se propone que la medición del valor sustentable sea complemento de la evaluación de la eficiencia corporativa

Three essays on behavioural biases of mutual fund managers: overconfidence, disposition effect and tournaments

Sweepstakes: A network DEA approach to mutual fund tournamentsExtended abstract en españolUn enfoque Network DEA para los torneos de fondos de inversión1. IntroducciónEl afán por obtener rentabilidad de los inversores en fondos de inversión es un fenómeno empírico bien documentado. De hecho, la investigación ha demostrado que los inversores tienden a asignar capital basándose en el rendimiento pasado de los fondos de inversión. Está bien establecido que un rendimiento relativo superior de los fondos de inversión se asocia con mayores entradas de dinero posteriores (Ben-David et al., 2022; Berk & Green, 2004; Ferreira et al., 2012; Sirri & Tufano, 1998). Por este motivo, el importante crecimiento experimentado por el sector de los fondos de inversión en las últimas décadas ha agudizado la competencia entre los gestores de fondos de inversión por las entradas de dinero y las comisiones basadas en los activos. La relación entre el rendimiento de los fondos de inversión y la posterior actitud de los gestores hacia el riesgo ha recibido una atención primordial en la literatura internacional. Varios estudios han documentado que los gestores de fondos de inversión modifican activamente el nivel de riesgo de sus carteras en función de su rendimiento relativo en el pasado. Algunos trabajos fundamentales que aportan pruebas de ello son Brown et al. (1996), Busse (2001), Chevalier & Ellison (1997) y Huang et al. (2011).En su investigación seminal, Brown et al. (1996) llegaron a la conclusión de que los gestores perdedores a medio plazo, al no tener mucho más que perder, apostarán y aumentarán la volatilidad de su cartera de fondos, mientras que los ganadores a medio año intentarán fijar su posición y jugar sobre seguro. Tras este estudio, varios autores llegan a una conclusión similar (Acker & Duck, 2006; Goriaev et al., 2005; Schwarz, 2012).Este comportamiento de torneo de los gestores de fondos se ve reforzado por la relación convexa entre el rendimiento previo y los flujos de dinero: Mientras que un porcentaje desproporcionado de las entradas totales se dedica a los fondos con buenos resultados, los inversores no retiran el dinero de los fondos de inversión con malos resultados en la misma proporción (Chevalier y Ellison, 1997; Gruber, 1996; Huang et al., 2007; Sirri y Tufano, 1998). Además, los gestores de fondos de inversión tienen otras preocupaciones que podrían aumentar su motivación para participar en torneos anuales: proteger su empleo (Kempf et al., 2009; Khorana, 1996; Qiu, 2003), ganar un salario más alto (Farnsworth & Taylor, 2006; Kempf et al., 2009) o labrarse una reputación entre sus colegas (Qiu, 2003).Sin embargo, estudios empíricos han revelado resultados contradictorios con respecto a la expectativa de que los perdedores apuestan mientras que los ganadores indexan. Existen pruebas en la literatura que apoyan la noción de que los ganadores son más propensos a apostar (Busse, 2001; Chevalier & Ellison, 1997; Qiu, 2003; Sheng et al., 2019). En lugar de ver estos hallazgos como contradictorios, podría haber matices que descubrir en la teoría del torneo que ha sido ampliamente estudiada tanto con técnicas paramétricas como no paramétricas. Nuestro enfoque en red pretende captar la dinámica real del torneo sin que exista ninguna forma funcional preestablecida entre los principales impulsores del comportamiento del torneo. Para analizar el torneo, dividimos el comportamiento del torneo en tres etapas: en primer lugar, ¿con qué eficiencia reaccionan los gestores de fondos de inversión a su rendimiento pasado en términos de riesgo de cartera? En segundo lugar, ¿con qué eficacia repercuten estos cambios de riesgo en su rendimiento posterior? Y, por último, ¿con qué eficacia atraen estos cambios de rendimiento entradas de dinero a los fondos? Para analizar mejor estas interacciones entre torneos, empleamos un Análisis Envolvente de Datos (DEA) en red. Dada la complejidad de la modelización de las finanzas comportamentales, el uso de modelos DEA en red, que no requieren el establecimiento a priori de formas funcionales entre los factores explicativos, podría ser especialmente útil en este ámbito. Por este motivo, resulta muy adecuado para modelizar patrones de comportamiento complejos, como el comportamiento en los torneos. El modelo de red de este estudio nos permite dividir esta interacción global en procesos individuales y así evaluar mejor cada etapa. Como resume Kao (2014), un sistema global puede considerarse eficiente, aunque sus procesos individuales no lo sean, en realidad. En cuanto al tema que nos ocupa, muchos modelos de torneos se centran únicamente en la reacción de los fondos de inversión a las clasificaciones de rendimiento anteriores y las consecuencias de rendimiento posteriores, pero omiten las posibles consecuencias en los flujos de dinero posteriores. Nuestro modelo supera esta limitación adoptando un enfoque global para analizar el sistema.Que sepamos, este estudio es el primero que aplica una DEA en red para evaluar el comportamiento de los torneos en el sector de los fondos de inversión. La presente investigación llena el vacío existente en la literatura sobre finanzas conductuales utilizando un modelo DEA en red para proporcionar información sobre los componentes secuenciales y dinámicos del comportamiento de los torneos. En este estudio, el objetivo principal es analizar la interacción entre la reacción al torneo, su recompensa en términos de rendimiento y la recompensa potencial en forma de entradas. 2. Datos y metodologíaLos datos primarios utilizados en este estudio se obtienen de la Comisión Nacional del Mercado de Valores (CNMV). Nuestra base de datos inicial incluye los fondos abiertos domiciliados en España que estuvieron en funcionamiento durante el periodo de estudio (enero de 2010 a diciembre de 2015). Este periodo muestral abarca los años con mayores salidas de dinero de la industria de fondos española en las dos décadas anteriores a 2012, junto a una significativa y fuerte recuperación de las entradas de dinero en 2014-2015 (Inverco, 2016). Esto da lugar a contextos de gestión extremadamente diferentes para identificar las prácticas del torneo a través de nuestro modelo propuesto. La base de datos inicial comprende 551 fondos. En total, se descartan 42 fondos indexados dado que no son de gestión activa y solo los fondos de gestión activa cumplirían los requisitos para el análisis del comportamiento de los torneos. Nuestro análisis se centra en las dos principales categorías de inversión de la industria española de fondos: Fondos de Renta Variable Euro y Renta Variable Nacional, que representan un total de 184 fondos. Obtuvimos datos sobre rendimientos diarios, activos netos totales (TNA) mensuales e informes trimestrales de participaciones en cartera.Finalmente, también excluimos un total de 35 fondos de esta simple porque la información reportada no cumple totalmente con la disponibilidad de datos requerida por nuestro modelo (por ejemplo, fondos terminados antes del 31 de diciembre o fondos que no reportan flujos de dinero posteriores para el primer trimestre porque fueron terminados antes del 31 de marzo). Con el fin de obtener resultados fiables para el análisis del torneo, exigimos que los fondos incluidos en un año determinado en el estudio existan en enero y sobrevivan al menos hasta marzo del año siguiente, cuando se computan los flujos. Nuestra muestra final consta de un total de 149 fondos de renta variable distintos y un total acumulado de 624 observaciones de años de fondos.De acuerdo con la revisión de los modelos DEA en red en Kao (2014), la Figura 1 corresponde a una ampliación de una estructura de red básica de dos etapas a una estructura de red básica de tres etapas. Nuestra estructura de red también incluye un componente dinámico y las distintas variables del modelo corresponden a puntos secuenciales en el tiempo para reflejar el comportamiento dinámico de los torneos de fondos de inversión. El uso de cuatro variables intermedias tanto como salidas de la Etapa de Reacción como entradas de la Etapa de Recompensa podría plantear problemas relacionados con la maldición de la dimensionalidad en nuestra estructura de tres etapas, por lo que debe prestarse especial atención a la convención DEA según la cual el número mínimo de unidades de decisión analizadas, en este caso los fondos de inversión, debe ser superior a tres veces el número de variables (Coelli et al., 2005).En la Etapa de Reacción, el fondo de inversión j reacciona a su clasificación de rendimiento en el periodo anterior, desde el mes t-6 hasta el mes t, modificando su nivel de riesgo a través de tres mecanismos diferentes: 1) el porcentaje de la cartera asignado a activos de renta variable como representante del activo más arriesgado, 2) la beta de la cartera como representante del riesgo sistemático, y 3) la concentración de la cartera como representante del riesgo idiosincrático. Esta cronología es coherente con el trabajo seminal de Brown et al. (1996) y estudios posteriores como Busse (2001) y Goriaev et al. (2005)), por citar algunos. En la Etapa de Recompensa, nuestro modelo evalúa la eficiencia de la gestión activa del riesgo. Esta eficiencia se evalúa en términos del impacto de la respuesta al torneo en las clasificaciones de rendimiento posteriores. Por último, en la fase de retribución, nuestro modelo va más allá y evalúa hasta qué punto el impacto del comportamiento en los torneos ha sido visible en términos de flujos monetarios. La literatura anterior ha aportado numerosas pruebas del fenómeno "el ganador se lo lleva todo", en el que los fondos ganadores captan una parte desproporcionada de las entradas totales (Chevalier & Ellison, 1997; Gruber, 1996; Huang et al., 2007; Qiu, 2003; Sirri & Tufano, 1998). Figura 1. Representación del modelo DEA en red.3. Resultados y ConclusionesEste estudio proporciona un modelo de torneo más matizado para el sector de los fondos de inversión y analiza la eficacia con la que los gestores reaccionan a sus clasificaciones provisionales de rentabilidad, la eficacia con la que modifican su cartera para mejorar sus clasificaciones de rentabilidad a final de año y, por último, la eficacia con la que los inversores recompensan estos cambios en las clasificaciones de rentabilidad a través de los flujos hacia el fondo en el trimestre siguiente. Hasta donde sabemos, este estudio es el primero que emplea el Análisis Envolvente de Datos en red (DEA) para modelizar la dinámica de comportamiento en el sector de los fondos de inversión.La aplicación de nuestro modelo a un mercado real arroja resultados empíricos que corroboran nuestras hipótesis iniciales. Nuestros resultados confirman lo complicado que resulta para los gestores de fondos aplicar una estrategia capaz de mejorar eficientemente sus resultados de fin de año en relación con los de sus homólogos. De hecho, los gestores de fondos pueden adoptar una amplia gama de estrategias y de nuestros resultados se desprende que la Etapa de Reacción no está correlacionada con la Etapa de Recompensa. Esto significa que la modificación eficaz de la exposición a la renta variable, la beta y la concentración de la cartera como resultado de los rangos de rentabilidad provisionales no está correlacionada de forma significativa con los flujos posteriores hacia el fondo. En consonancia con la bibliografía sobre flujos, el grado en que los gestores de fondos mejoran su clasificación de rentabilidad modificando la exposición a la renta variable, la volatilidad y la concentración de su cartera es un factor determinante de su capacidad para atraer flujos en el trimestre siguiente. Así pues, el éxito en la Etapa de Retribución, mejorando con éxito el rendimiento a final de año, es determinante en los resultados finales del torneo. Estas conclusiones refuerzan la validez del modelo que proponemos en este estudio. Nuestros resultados son robustos incluso cuando empleamos especificaciones de variables alternativas. Por último, no encontramos persistencia en la eficiencia de los torneos en las fases individuales ni tampoco en general. Nuestros resultados apoyan la idea de que seguir una estrategia de torneo persistente y sistemáticamente eficiente es difícil y complejo.<br /