Un rating unico a garanzia degli investimenti sostenibili: Analisi delle metodologie utilizzate per la valutazione ESG

Conti, Nicholas (2019) Un rating unico a garanzia degli investimenti sostenibili: Analisi delle metodologie utilizzate per la valutazione ESG. Bachelor thesis, Scuola universitaria professionale della Svizzera italiana.

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Abstract

Il presente elaborato si occupa di indagare, tramite l’analisi delle metodologie utilizzate dalle 9 organizzazioni considerate (LuxFLAG, Morningstar, Cler, Banca Migros, Raiffeisen, Ethos, Inrate, MSCI e RepRisk), la presenza di analogie e differenze nel calcolo dei rating sostenibili che esse propongono, con l’obiettivo di verificare se la creazione di un unico rating a livello nazionale sia una soluzione plausibile e identificare quali criteri dovrebbero essere tenuti in considerazione nelle valutazioni. Per lo svolgimento di tale lavoro, ci si è avvalsi della documentazione pubblicata dalle società stesse sui propri siti web, nonché di ulteriori fonti bibliografiche utili al fine di inquadrare il settore degli investimenti sostenibili. In aggiunta, le interviste effettuate a quattro esperti del settore hanno permesso di fornire un punto di vista diverso al documento, riconoscendo come essi valutano la possibilità di un rating unico nel settore. Dal documento è quindi possibile riconoscere dove nascono i punti di differenziazione delle varie metodologie proposte e le loro analogie, cercando poi di riconoscere, fra esse, i punti principali che un eventuale rating ESG unico dovrebbe tenere in considerazione, fornendo anche spunti su chi dovesse essere l’artefice di questa omogeneizzazione. Particolare rilevanza la hanno i pareri degli esperti, i quali sorprendentemente condividono due punti di vista differenti: chi crede nella possibilità di un rating unico definito dal mercato stesso e chi crede che invece ci sarà un’evoluzione all’interno del settore dei rating ESG, come parzialmente sembrerebbe già avvenire con il nuovo rating di DWS o il forte utilizzo ed evoluzione dell’intelligenza artificiale.

Item Type:	Thesis (Bachelor)
Corso:	UNSPECIFIED
Supervisors:	Assi, Jenny
Subjects:	Economia
Divisions:	Dipartimento economia aziendale, sanità e sociale > Bachelor in Economia aziendale
URI:	http://tesi.supsi.ch/id/eprint/3008

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