Desenvolvimento e avaliação de um índice ESG customizado de ações listadas na bolsa de valores brasileira: integração de business intelligence para análise de risco e retorno financeiro

Abstract

A crescente demanda por investimentos socialmente responsáveis (ESG) tem impulsionado a criação de metodologias que integrem critérios ambientais, sociais e de governança nas decisões financeiras. No entanto, muitos índices ESG existentes são generalistas e não consideram critérios financeiros na análise e seleção dos ativos. Este artigo tem como objetivo propor o desenvolvimento e avaliação de um índice ESG customizado através de uma abordagem fundamentalista com critérios de valuation, endividamento, rentabilidade e eficiência para a seleção de ativos, utilizando Business Intelligence (BI) para otimizar a análise e visualização de dados e investigar a performance de risco-retorno do índice e sua comparação com os principais benchmarks do mercado financeiro. Em termos metodológicos, foram analisados ativos (ações) que integram os índices de ESG disponibilizados pela bolsa de valores brasileira (B3) entre outubro de 2014 a outubro de 2024, utilizando o Power BI como ferramenta de Business Intelligence para realizar backtesting, simulações, filtros fundamentalistas, demonstrando que o índice apresenta um desempenho financeiro superior em comparação com benchmarks tradicionais, como CDI (79% acima), IBOVESPA (mais de 93%) e S&P500 (superando em 14%). Os resultados indicam que a integração de critérios ESG com a análise dos fundamentos das empresas proporciona um ajuste eficiente à rentabilidade e desempenho financeiro de forma ágil e prática. Este artigo conclui que a criação de índices com critérios ESG, aliada ao uso de BI, oferece uma vantagem competitiva aos investidores que buscam equilibrar retornos financeiros com responsabilidade social e ambiental.

The growing demand for socially responsible investments (ESG) has driven the development of methodologies that integrate environmental, social, and governance criteria into financial decision-making. However, many existing ESG indices are overly general and fail to incorporate financial criteria in asset analysis and selection. This paper aims to propose the development and evaluation of a customized ESG index using a fundamentalist approach that incorporates valuation, debt, profitability, and efficiency criteria for asset selection, leveraging Business Intelligence (BI) to optimize data analysis and visualization. The paper investigates the risk-return performance of the index and compares it with major financial benchmarks. Methodologically, the study analyzes assets (stocks) from ESG indices available on the Brazilian stock exchange (B3) between October 2014 and October 2024, using Power BI as the BI tool for backtesting, simulations, and fundamentalist filters. The results demonstrate that the index outperforms traditional benchmarks, including CDI (79% higher), IBOVESPA (over 93%), and S&P500 (14% higher). The findings suggest that combining ESG criteria with fundamental analysis provides an efficient adjustment to profitability and financial performance in a practical and agile manner. This paper concludes that creating ESG indices, combined with BI tools, offers a competitive advantage to investors seeking to balance financial returns with social and environmental responsibility.