文章基本信息

标题：Análisis de intervención de las series temporales patrimonio y flujo neto de dinero de los Fondos de Inversión Socialmente Responsables (FISR) de Brasil
其他标题：Intervention analysis of time series of heritage and capital flow of socially responsible investment funds of Brazil
本地全文：下载
作者：Luis Ferruz Agudo ; Isabel Marco Sanjuán ; Daniel Knebel Baggio 等
期刊名称：Contabilidad y Negocios: Revista del Departamento Académico de Ciencias Administrativas
印刷版ISSN：1992-1896
电子版ISSN：2221-724X
出版年度：2011
卷号：6
期号：12
页码：26-35
摘要：El objetivo de este estudio es analizar si la creación de una categoría propia para los Fondos de Inversión Socialmente Responsables (FISR) de Brasil generó cambios en las series temporales de patrimonio y flujo de dinero de estos fondos. Para ello se han analizado todos los FISR brasileños existentes durante el periodo comprendido entre los años 2001 y 2009, aplicando las metodologías de Box y Jenkins (1970) y de intervenciones. Los resultados revelan intervenciones en las dos variables, sin embargo las intervenciones tuvieron lugar antes del cambio de categoría. Otra importante conclusión es que el cambio de categoría no provocó alteraciones en las series temporales de las dos variables consideradas.
其他摘要：The aim of this study is to analyze whether creating an own category for Socially Responsible Investment Funds (FISR) in Brazil generates time series changes in heritage and cash flow of these funds. We studied all FISR Brazilians during the period 2001 to 2009. The methodology used was the Box & Jenkins (1970) and interventions. The results reveal interventions in the two variables, however, the interventions take place before the change of category. Another important conclusion is that the category change does not cause alterations in the time series of the two variables considered.
关键词：Fondos de Inversión Socialmente Responsables; Análisis de series temporales; Análisis de intervenciones y predicciones de series temporales
其他关键词：Socially Responsible Investment Funds; time series analysis; intervention analysis and prediction of time series