El estudio, publicado en Finance Research Letters, se centra en determinar si la información ESG (ambiental, social y de buen gobierno) sirve realmente para detectar a tiempo qué empresas atraviesan problemas financieros. Los resultados difieren entre España y Reino Unido debido a la calidad y homogeneidad de los datos publicados.
En el Reino Unido, donde las empresas publican esta información de forma más completa y homogénea, la inclusión de indicadores ESG mejora la precisión en la predicción de la salud financiera. Sin embargo, en las empresas españolas analizadas, la falta de datos disponibles y su desigualdad entre compañías limitan significativamente la contribución de la información ESG, llegando incluso a empeorar las predicciones.
"Más información sobre sostenibilidad no significa necesariamente mejores predicciones. Para que realmente ayude a detectar riesgos financieros, esa información debe ser rigurosa, homogénea y comparable entre empresas", explica Florentina Iulia Voicila, investigadora del Departamento de Contabilidad y Finanzas de la UCM.
La investigación utilizó datos de 77.140 empresas españolas y 10.085 británicas, abarcando desde 1996 hasta 2023 para España y desde 1985 hasta 2023 para Reino Unido. Las compañías se clasificaron según su situación financiera (segura, intermedia o en dificultad) utilizando el Z-score de Altman, y se compararon modelos estadísticos tradicionales con dos modelos de aprendizaje automático (IA) para evaluar el valor añadido de la información ESG.
Los modelos de inteligencia artificial demostraron ser más eficaces, aunque su mejora en la predicción financiera gracias a los datos ESG fue moderada. "Incluso en estos modelos más avanzados, el valor añadido de la información ESG depende de la calidad de los datos disponibles", añade Voicila. Estos hallazgos son de utilidad para entidades financieras, reguladores y las propias empresas, y abren la puerta a nuevos modelos de análisis apoyados en IA.
