Sostenibilità e resilienza: un'analisi dei fondi di investimento azionari europei durante la crisi pandemica

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CAPITOLO IV – RESILIENZA DEI FONDI COMUNI DI 
INVESTIMENTO AZIONARI EUROPEI IN TEMPI DI 
CRISI: COSTRUZIONE DEL CAMPIONE E ANALISI 
DESCRITTIVE 
4.1.  Considerazioni introduttive e obiettivo dell’analisi 
Nei precedenti capitoli, dopo aver indagato la letteratura esistente in merito alla dibattuta 
relazione tra performance finanziarie e sostenibilità dei fondi di investimento, si è fatto 
cenno ai diversi studi analizzanti il tema durante i periodi di crisi. A tal proposito, con il 
fine di implementare la letteratura esistente, che solitamente si è basata sullo studio del 
mercato statunitense, l’analisi empirica che seguirà è incentrata sul mercato europeo dei 
fondi di investimento, con riferimento alla crisi pandemica. Lo scopo è quello di valutare 
se, effettivamente, investire in fondi sostenibili integranti criteri ESG, possa essere una 
soluzione attraente per l’investitore, non solo dal punto di vista filantropico ma, anche, da 
un punto di vista finanziario, data l’avversione al rischio cui normalmente sono soggetti gli 
investitori. Inoltre, la maggior parte dei recenti studi condotti sull’argomento, sia in ambito 
accademico che in ambito professionale, utilizzano come database di riferimento per lo 
scarico dei dati finanziari relativi ai fondi, il provider Morningstar; la seguente analisi, 
invece, viene svolta utilizzando congiuntamente i provider Bloomberg e Refinitiv 
Datastream. Questa scelta è stata fatta per due motivi: in primis si tratta degli unici database 
a cui si ha accesso utilizzando l’account universitario e, in secondo luogo, per valutare se, 
anche cambiando il database utilizzato, i risultati ottenuti siano i medesimi o meno. 
L’obiettivo della presente analisi è quello di trarre conclusioni circa la capacità dei fondi di 
investimento integranti criteri ESG nei processi di stock selection di affrontare meglio 
periodi di crisi di mercato rispetto ai fondi definibili “convenzionali”, smorzando il rischio 
e garantendo risk adjusted performance migliori.  
Nello svolgimento dell’analisi empirica, sono state adottate le pratiche metodologiche 
maggiormente utilizzate in ricerche di questo genere, con il duplice fine di giungere ad una
126 
maggior robustezza e significatività dei risultati e, soprattutto, ottenere esiti confrontabili 
con quelli ottenuti da casi studio utilizzanti metodi equivalenti. 
Nel prosieguo del capitolo verrà, innanzitutto, esplicitata la metodologia utilizzata per la 
raccolta dei dati e per la costruzione del campione. Successivamente, verrà presentato il 
metodo con cui ciascun fondo sostenibile è stato matched con un fondo convenzionale, per 
poi procedere allo sviluppo della vera e propria analisi empirica con conseguente 
interpretazione dei risultati ottenuti. 
Inoltre, alla fine del capitolo, viene presentato un dettaglio sui costi dei fondi analizzati per 
fornire conclusioni maggiormente esaustive circa la preferibilità, per un investitore, di 
indirizzare risorse verso i fondi sostenibili, valutando se, il perseguimento di finalità 
filantropiche ambientali e sociali possa comportare un aggravio dei costi.  
 
4.2. Costruzione del campione  
In questa sezione viene spiegato il metodo utilizzato per definire sia il campione di fondi 
integranti criteri di sostenibilità nelle scelte di investimento, che nel prosieguo verrà spesso 
indicato con la locuzione “Campione di fondi ESG”, sia il campione di fondi non 
caratterizzati da obiettivi di sostenibilità, ai quali si farà riferimento con la locuzione 
“Campione di fondi convenzionali”.  
L’obiettivo è stato definire un campione composto da un ampio numero di fondi per avere 
la possibilità di ottenere risultati robusti
64
. A tal proposito, per effettuare uno scarico dati 
più completo possibile, si è fatto riferimento ad entrambi i provider di dati finanziari: la 
banca dati Bloomberg e la banca dati Refinitiv Datastream.  
Nei successivi sotto paragrafi sono state illustrate, con maggior dettaglio, le fasi seguite 
nella costruzione del campione, elencando i passaggi eseguiti sia per lo scarico da 
Bloomberg, sia per lo scarico da Refinitiv Datastream. 
 
 
64
 Numerosi sono i lavori che, cercando di confrontare le performance dei fondi sostenibili e dei fondi 
convenzionali, utilizzano un campione di fondi meno numeroso, come ad esempio in Kreander et al. (2005); 
Sànchez and Sotorrio (2009), Cortez et al. (2009), Omura, Roca, Nakai (2020).
127 
4.2.1. Banca dati Bloomberg  
Utilizzando la funzione “FSRC” relativa ai fondi di investimento, sono stati selezionati i 
vari ticker con il fine di avere un campione composto da soli fondi rispettanti 
contemporaneamente le seguenti caratteristiche: 
- Fondi comuni di investimento ed ETF; 
- Fondi con politica di investimento azionaria (equity funds)
65
; 
- Fondi aventi domicilio in Europa
66
; 
- Fondi aventi valuta Euro, per evitare di avere nel campione incongruenze dovute a 
dati esposti in valute differenti. 
 
Questi appena illustrati sono i criteri utilizzati sia per quanto riguarda lo scarico dei fondi 
sostenibili, sia per quanto riguarda lo scarico dei fondi convenzionali, in modo simile a 
quanto fatto in Sànchez e Sotorrio, (2009), in Nofinger e Varma (2014) e in Pàstor e Vorsatz 
(2020) in riferimento al mercato US dei fondi di investimento.  
Dato che l’obiettivo è stato quello di creare due campioni distinti (uno per i fondi ESG e 
uno per i fondi convenzionali), per definire l’insieme dei fondi ESG su cui operare, è stato 
aggiunto il ticker “Attributo generale: ESG”, in modo tale da ricomprendere nel primo 
campione solamente quei fondi a cui Bloomberg riconosce l’integrazione di criteri ESG nei 
processi di investimento. L’insieme dei fondi sostenibili ottenuto dallo scarico ricomprende 
fondi riportanti anche più di un attributo generale (ESG, SRI, Ecocompatibile) e, al fine di 
poter operare su un campione più esauriente, sono stati mantenuti tutti i fondi che, anche se 
riportanti altri attributi, abbiano sempre tra questi almeno l’attributo generale ESG. Così 
facendo è stato ottenuto il campione di fondi ESG composto da 668 fondi, a cui, per il 
momento, si farà riferimento con la denominazione “Campione ESG Bloomberg”
67
. 
Allo stesso modo si è proceduto per costruire il campione di fondi convenzionali, 
necessario, successivamente, all’implementazione della procedura di Matched Pair 
Analysis. Si è dunque cominciato dallo scarico dei fondi, assicurandosi di rispettare sempre 
i criteri di selezione riportati nel precedente elenco puntato. In questo caso però, Bloomberg 
non dà la possibilità di utilizzare il comando “Fondi ESG esclusi” per selezionare solamente 
i fondi non integranti criteri ESG nella selezione dei titoli da ricomprendere nel proprio 
portafoglio. Per questo si è deciso di procedere effettuando uno scarico complessivo di 
 
65
 Seguendo la prassi ravvisata nella letteratura esistente sul tema della valutazione della performance dei fondi 
sostenibili. 
66
 Sono stati ricompresi anche fondi con domicilio UK rispettanti gli altri criteri di selezione. 
67
 Che andrà poi ad essere congiunto con il campione di fondi ESG scaricato da Refinitiv Datastream.
128 
fondi, comprendendo sia i fondi sostenibili che quelli convenzionali, per fare poi in modo 
di escludere dal campione complessivamente ottenuto i fondi precedentemente “catalogati” 
come integranti criteri ESG: usando l’espansione Excel di Bloomberg, è stata aggiunta al 
file una colonna denominata “attributo generale”, nella quale viene specificato, 
relativamente a ciascun fondo, se questo sia classificato da Bloomberg come fondo 
sostenibile o meno. Successivamente, facendo riferimento a questa colonna, sono stati 
eliminati manualmente tutti i fondi riportanti come attributo generale uno qualsiasi dei 
seguenti: ESG, SRI, Ecosostenibile, Ecocompatibile. Conclusi questi passaggi si è dunque 
ottenuto un campione di fondi non integranti criteri di sostenibilità a cui per il momento ci 
si riferisce con la denominazione “Campione convenzionale Bloomberg”, composto da 
10.614 fondi. 
Una volta concluso lo scarico dati, come sopra esemplificato, per ciascuno dei fondi 
ricompresi nei due campioni ottenuti, utilizzando Bloomberg sono state ricercate le 
caratteristiche, illustrate di seguito, necessarie a svolgere le successive procedure di 
screening del campione e di Matched Pair Analysis: 
- ISIN Code
68
; 
- data di prima quotazione del fondo o, se non disponibile, data molto vicina a questa 
(Base date); 
- stato del fondo (Market Status), ovvero active, merged, liquidated
69
; 
- data di ultima quotazione disponibile (Date of last close o Last quotation date), con 
il fine di aver traccia, con buona approssimazione, della data di liquidazione o 
fusione per quei fondi non più attivi;  
- Total Net Asset (TNA) del fondo in data 20 Agosto 2021
70
. 
- obiettivo di investimento del fondo (Lipper Objective). 
 
Inoltre, per ciascun fondo è stata ricercata anche la sua tipologia (Open-end Fund o Closed-
end Fund), la tipologia di strumenti in cui ogni fondo investe prevalentemente (Equity, 
Fixed income ecc.), la percentuale di investimento in ciascuna delle asset class e la struttura 
legale (Sicav, FCP, Fondo pensione ecc.).  
 
68
 Tutti i fondi per i quali il software non contiene informazioni rispettivamente a questo dato, sono stati esclusi 
dal campione, in quanto necessario nella fase successiva per svolgere analisi incrociate tra i fondi scaricati da 
Bloomberg e quelli scaricati da Refinitiv. 
69
 Informazione necessaria per poter tener conto del Survivorship Bias. 
70
 Data in cui è stato effettuato lo scarico dei dati.
129 
Queste ultime informazioni sono servite, nel passaggio successivo allo scarico dati, per 
effettuare dei controlli sulla composizione del campione ed eliminare possibili interferenze 
potenzialmente in grado di compromettere la qualità dei risultati ricercati. 
 
4.2.2. Banca dati Datastream Refinitiv 
Essendo Refinitiv un differente provider di dati finanziari, le informazioni disponibili, pur 
essendo spesso simili a quelle ritrovabili in Bloomberg, risultano talvolta essere esposte in 
maniera differente. In ogni caso, con il fine di mantenere un buon grado di coerenza nella 
costruzione del campione di fondi ESG e, successivamente, del campione di fondi 
convenzionali, si è cercato di procedere sostanzialmente nello stesso modo usato con 
Bloomberg.  
Utilizzando la funzione “FSCREEN” all’interno delle sezioni Refinitiv denominate 
“Investment Trust” e “Unit Trust” si è cercato di reperire le informazioni necessarie a 
ricomprendere nello scarico i soli fondi aventi caratteristiche coerenti con quanto definito 
nel paragrafo 4.2.1. 
Quindi, per quanto riguarda i due campioni (fondi ESG e fondi convenzionali), come fatto 
in precedenza, sono stati selezionati solamente i fondi aventi contemporaneamente le 
seguenti caratteristiche: 
- Fondi comuni di investimento e ETF; 
- Fondi con politica di investimento azionaria (equity funds); 
- Fondi aventi domicilio in Europa
71
; 
- Fondi aventi valuta Euro, per evitare di avere nel campione incongruenze dovute a 
dati esposti in valute differenti. 
 
L’obiettivo, come fatto precedentemente con Bloomberg, è stato quello di definire due 
campioni, uno per i fondi integranti criteri ESG nelle strategie di investimento e uno per i 
fondi convenzionali. Per fare ciò però, differentemente da quanto fatto con Bloomberg, nel 
Workspace di Refinitiv, per rilevare quali fondi fossero classificabili come sostenibili, non 
si è potuto procedere utilizzando la funzione “Attributo generale: ESG” in quanto non 
disponibile; pertanto, si è dovuto agire come segue: recentemente, il provider Refinitiv ha 
messo a disposizione uno score ESG relativo ai fondi, punteggio che è stato utilizzato, in 
questo passaggio, per distinguere i fondi integranti considerazioni circa gli ESG factor da 
 
71
 Sono stati ricompresi anche fondi con domicilio UK rispettanti gli altri criteri di selezione.
130 
quelli convenzionali. Più nel dettaglio, al momento dello scarico dei fondi, è stato inserito 
come criterio di selezione, oltre a quelli già esposti nell’elenco puntato, il comando “ESG 
Score > 0” per selezionare solamente i fondi integranti criteri ESG nella selezione dei titoli; 
così facendo è stato costituito il campione al quale si farà riferimento con la denominazione 
“Campione ESG Refinitiv”, composto da 634 fondi.  
Per costruire invece, il campione che, inizialmente verrà definito come “Campione 
convenzionale Refinitiv”, si è operato per sottrazione: dopo aver scaricato l’insieme di fondi 
rispettanti i criteri esposti nell’elenco puntato, utilizzando l’ISIN Code, sono stati esclusi 
tutti i fondi con ESG Score maggiore di zero
72
, mantenendo nel campione solamente i fondi 
che, secondo Refinitiv, non integrano nei propri processi di investimento criteri ESG. Alla 
fine di queste operazioni si è ottenuto un campione composto da 8.139 fondi convenzionali.  
Per cercare di mantenere, oltre che coerenza nella tipologia di fondi scaricati dai due 
differenti provider finanziari, anche le medesime informazioni relative ad ogni singolo 
fondo, si è provveduto a ricercare per ciascun fondo le seguenti caratteristiche: 
- ISIN Code
73
; 
- data di prima quotazione del fondo o, se non disponibile, data molto vicina a questa 
(Base date); 
- stato del fondo (Market Status), ovvero active, merged, liquidated
74
; 
- data di ultima quotazione disponibile (Date of last close), con il fine di aver traccia, 
con buona approssimazione, della data di liquidazione o fusione per quei fondi non 
più attivi; 
- Total Net Asset (TNA) del fondo in data 20 agosto 2021
75
; 
- obiettivo di investimento del fondo (Lipper Objective). 
 
Come fatto anche con Bloomberg, per ciascun fondo si è specificata anche la tipologia del 
fondo (Open-end Fund o Closed-end Fund), la tipologia di strumenti in cui ogni fondo 
prevalentemente investe (Equity, Fixed income ecc.), la percentuale di investimento in 
ciascuna di queste asset class e la struttura legale (Sicav, FCP, Fondo pensione ecc.).  
È bene precisare che, sia per la costruzione del “Campione ESG Refinitiv” che per quella 
del “Campione ESG Bloomberg”, non essendo possibile ritrovare, nei due Database, la serie 
 
72
 Già ricompresi nel “Campione ESG Refinitiv”. 
73
 Tutti i fondi per i quali il software non contiene informazioni rispettivamente a questo dato, sono stati esclusi 
dal campione, in quanto necessario nella fase successiva per svolgere analisi incrociate tra i fondi scaricati da 
Bloomberg e quelli scaricati da Refinitiv. 
74
 Informazione necessaria per poter tener conto del Survivorship Bias. 
75
 Data in cui è stato effettuato lo scarico dei dati.
131 
storica dello ESG Score relativo ai fondi
76
, sono stati ricompresi, tra i fondi ESG, tutti quelli 
che, al momento dello scarico dati, presentavano rispettivamente un ESG score maggiore di 
zero o l’attributo generale ESG, senza però riuscire a sapere se, in passato, tali fondi abbiano 
seguito o meno criteri legati alla sostenibilità. 
Prima di procedere con la costruzione vera e propria del campione è necessario fornire un 
maggior dettaglio circa i metodi che i provider Bloomberg e Refinitiv adottano per definire 
se, un determinato fondo, possa considerarsi coerente con l’integrazione ESG o meno. 
Questo passaggio risulta essere fondamentale per ottemperare a quella che in letteratura 
viene definita sustainability verification (Chegut et al., 2011; Gillet, 2012). 
Per quanto riguarda Bloomberg, come già detto, non vi è la possibilità di ottenere un ESG 
score con riferimento ai fondi (come invece è possibile in Refinitiv), motivo per cui, nella 
selezione dei fondi da ricomprendere nel Campione ESG Bloomberg, si è dovuto fare 
riferimento al ticker “Attributo generale: ESG”. La domanda che ci si è posti però, è su che 
base Bloomberg assegni questo attributo generale e, quindi, perché un fondo venga 
etichettato come ESG. Per rispondere si è fatto riferimento ad un documento rilasciato 
direttamente da Bloomberg intitolato “Bloomberg Fund Classification” (2013). In 
quest’ultimo, viene fatto riferimento alle metodologie utilizzate per classificare i fondi e, in 
merito all’attribuzione dei general attributes vengono riportate le due seguenti 
specificazioni: 
- General attribute ESG: Environmental, social and corporate governance fund invest 
in companies compliant with ESG criteria; 
- General attribute SRI: funds investing in securities of companies meeting socially 
responsible standards. 
 
Per sapere poi, in che modo, effettivamente, venga appurato il rispetto dei criteri a cui si fa 
riferimento, sono state richieste ulteriori informazioni direttamente al customer service di 
Bloomberg e, alla domanda “I need to know what is the methodology by which the "ESG 
general attribute" is assigned to funds. For example, is it based on a statement or 
certification made by the fund? Or on an analysis of the securities in the fund's portfolio?”, 
la risposta ottenuta è stata che, per classificare un fondo quale ESG, vengono in primis 
verificate le holdings del fondo per valutare se, effettivamente, la preponderanza delle 
risorse investite lo siano in azioni rispettanti gli standard ESG, e successivamente, vengono 
 
76
 La serie storica relativa allo ESG Score al momento risulta essere disponibile solamente per singoli titoli e 
non per i fondi di investimento.
132 
analizzate le informazioni presenti nei prospetti resi pubblici dai fondi, in cui solitamente 
risulta possibile trovare riferimenti circa il general attribute del fondo stesso. 
Per quanto riguarda il provider Refinitiv invece, è disponibile un ESG score per i fondi di 
investimento, per il quale, al momento, non sono scaricabili serie storiche. Solitamente 
questo score viene assegnato ai fondi con cadenza mensile per ottemperare anche alle 
modifiche intercorse nelle holdings dei fondi. Le informazioni circa l’attribuzione degli 
ESG score ai fondi sono state estrapolate dal documento “Refinitiv Lipper Fund ESG 
Scores” consultabile sul sito internet del provider stesso
77
. In questo viene specificato che, 
data la crescente richiesta di trasparenza e soprattutto la necessità di avere ESG score che 
permettano di effettuare confronti tra più fondi nell’industria dell’asset management, 
Refinitiv si è, negli anni, preposta di fornire dati e analisi circa il settore degli investimenti 
ESG con il fine di mettere a disposizione dei propri clienti solide basi a supporto del 
processo decisionale nel processo di investimento. Refinitiv è infatti, attualmente, in grado 
di offrire un database nel quale sono comprese statistiche ESG con riferimento a circa 
330.000 fondi, rappresentanti circa l’80% del global market cap. Allo stato attuale, Refinitiv 
utilizza circa 450 metriche ESG per definire il complessivo ESG Score di ciascun fondo, 
metriche che vengono implementate partendo dall’analisi di dati verificati e resi pubblici 
dai fondi nei loro report. Secondo lo stesso Refinitiv, il punteggio messo a disposizione è 
calcolato in maniera oggettiva attraverso un Data driven Approach, per l’implementazione 
del quale è elemento chiave la disclosure messa a disposizione dalle singole società di 
gestione emittenti i fondi e le informazioni ricavabili da fonti terze, e dunque, caratterizzate 
da indipendenza. 
 
 
Figura 4.1 – Metriche ESG utilizzate da Refinitiv per attribuire lo ESG score ai fondi. Fonte: “Refintiv Lipper 
fund ESG score” - Refintiv.com 
 
77
 https://www.refinitiv.com/content/dam/marketing/en us/documents/fact-sheets/lipper-fund-esg-scores.pdf
133 
Nel sito di Refinitiv non vi è però una specifica tabella riportanti i range di score ESG 
relativamente ai fondi, ma è presente solamente con riferimento alle imprese, che, per 
completezza, viene di seguito riportata (Figura 4.2).  
 
 
Figura 4.2 – Score range Company ESG Score (Fonte: www.refinitiv.com) 
 
Dalla lettura della tabella è possibile comprendere come Refinitiv, nell’assegnazione di un 
punteggio ESG assegni elevata importanza alla trasparenza che un’impresa è in grado di 
rendere circa la documentazione e i report in merito alle pratiche sostenibili adottate. Infatti, 
il quartile più elevato di punteggio (75 to 100), oltre a ricomprendere imprese aventi 
eccellenti performance ESG siano in grado di fornire anche un elevato livello di trasparenza 
nella comunicazione dei dati ESG.  
Per quanto riguarda invece, l’attribuzione di uno score ai singoli fondi di investimento, nel 
Workspace di Refinitiv, pur non essendo possibile trovare una tabella specificante i range 
di punteggio, è possibile identificare una dicitura facente riferimento all’assegnazione di un 
punteggio complessivo che sintetizza gli score dei singoli titoli contenuti nel portafoglio del 
fondo stesso. 
 
4.2.3. Costruzione del campione integrato 
Una volta terminato lo scarico dei fondi, seguendo le procedure sopra illustrate, sono stati 
dunque ottenuti quattro differenti campioni di fondi: 
1. Campione ESG Bloomberg;
134 
2. Campione ESG Refinitiv; 
3. Campione convenzionale Bloomberg; 
4. Campione convenzionale Refinitiv. 
 
Ovviamente, per poter svolgere i successivi passaggi, è stato necessario giungere a due soli 
campioni che, per comodità, nel prosieguo sono indicati semplicemente con:  
- “Campione fondi ESG”, derivante dalla congiunzione del “Campione ESG 
Bloomberg” e del “Campione ESG Refinitiv”; 
- “Campione fondi convenzionali”, derivante dalla congiunzione del “Campione 
convenzionale Bloomberg” e del “Campione convenzionale Refinitiv”.  
 
Prima di procedere all’incrocio dei quattro campioni inizialmente ottenuti, si è svolta 
un’operazione di controllo per evitare di ritrovarsi, in una fase successiva dell’analisi, con 
un campione di scarsa qualità. Più precisamente, è stato effettuato un controllo incrociato 
tra il “Campione ESG Bloomberg” e il “Campione convenzionale Bloomberg”, per 
verificare se, tra i fondi convenzionali, fossero presenti fondi già ricompresi nel campione 
ESG
78
. Nel caso in cui fossero stati presenti dei duplicati si sarebbe dovuto procedere con 
l’eliminazione degli stessi. Il risultato del controllo non ha comunque evidenziato la 
presenza di duplicati e, quindi, l’effettiva bontà della fase di scarico dati.  
Lo stesso controllo non si è reso necessario per i campioni di fondi scaricati da Refinitiv, in 
quanto la distinzione dei fondi ESG da quelli convenzionali è stata fatta sulla base dello 
ESG score maggiore di zero, per poi operare tramite sottrazione, il che intrinsecamente 
comporta l’impossibilità di avere doppioni nel campione. 
Passando poi all’operazione di intersezione dei quattro campioni, è stato necessario 
eliminare, all’interno del “Campione fondi ESG” e poi all’interno del “Campione fondi 
convenzionale”, i fondi presenti due volte. Avendo infatti, effettuato lo scarico dati con due 
provider differenti, sicuramente numerosi fondi presenti nel “Campione ESG Bloomberg” 
erano presenti anche nel “Campione ESG Refinitiv”, così come per i campioni di fondi 
convenzionali. A tal proposito sono stati inseriti tutti i fondi ESG (scaricati sia da 
Bloomberg che da Refinitiv) nel medesimo foglio di lavoro Excel dopodiché, attraverso 
l’ISIN code, utilizzando la funzione “evidenzia duplicati”, si è proceduto ad eliminare il 
 
78
 Si è preferito effettuare tale controllo in quanto, avendo operato sulla base della funzione “Attributo 
generale” e non di un vero e proprio punteggio ESG (in quanto non disponibile su Bloomberg), si è voluta 
testare l’effettiva efficienza della metodologia utilizzata per lo scarico dei fondi.
135 
duplicato dal campione finale. Medesima procedura è stata poi adottata per quanto riguarda 
il campione di fondi convenzionali. 
Mettendo in atto questa attività di congiunzione dei campioni è sorta però un’ulteriore 
problematica: i fondi, essendo scaricati da due differenti provider, non sempre presentavano 
le informazioni in modo coincidente e, talvolta, le informazioni disponibili su un database 
non si sono rivelate disponibili sull’altro. Nel momento in cui si è riscontrata difficoltà nel 
reperire delle informazioni relative ai singoli fondi, per superarle, attraverso l’ISIN code, 
sono stati ricercati su Refinitiv i dati di cui si è rivelato carente Bloomberg e viceversa, con 
il fine di avere un quadro generale il più completo possibile.  
La principale problematica riscontrata è relativa all’informazione sullo stato di mercato del 
fondo (market status), in quanto, mentre su Refinitiv si ha una distinzione netta tra fondi 
active, merged or liquidated, su Bloomberg si ottiene solo l’indicazione del fatto che il 
fondo sia attivo o non più attivo (Dead). Per una maggiore precisione di informazione, sono 
stati inseriti gli ISIN code dei fondi non più attivi scaricati da Bloomberg in Refinitiv, per 
conoscere l’effettivo stato del fondo (merged or liquidated). Se anche così facendo non si è 
riusciti a sopperire alla carenza di informazione, sempre attraverso ISIN code, sono stati 
ricercati, uno ad uno, i singoli fondi sul sito EuronextFund360
79
. Quest’ultimo è stato 
utilizzato anche per risalire alle informazioni mancanti circa l’ultima data di quotazione 
(Last close date) per quei fondi non più attivi, dato necessario per poter svolgere 
successivamente una Matched Pair Analysis precisa. 
Allo stesso modo, per quanto riguarda lo score ESG dei fondi, non essendo questo presente 
in Bloomberg ma solamente in Refinitiv
80
, si è tentato di ricercare su quest’ultimo, sempre 
tramite ISIN code, il punteggio per quei fondi ricompresi in “Campione ESG Bloomberg”; 
questo non ha portato ai risultati sperati per la seguente motivazione: l’unico modo per 
ottenere lo score dei fondi è operare direttamente nel Workspace di Refinitiv e non 
nell’espansione Excel del programma
81
.  
Alla fine di questa fase di intersezione di campioni ho quindi ottenuto due campioni: 
 
79
 https://funds360.euronext.com 
80
 Di cui non è comunque, al momento, ancora possibile scaricarne le serie storiche relative ai fondi, ma solo 
relativamente alle singole azioni. 
81
 Questa analisi avrebbe provocato un importante prolungamento delle tempistiche di costruzione del 
campione, risultando essere un’operazione cd. “time consuming”, in considerazione anche dell’utilità 
marginale che l’informazione avrebbe avuto nelle successive analisi empiriche. Infatti, avrei dovuto operare 
inserendo, manualmente e uno alla volta, i singoli ISIN dei fondi nel motore di ricerca, per trovare uno ad uno, 
quando l’informazione fosse stata disponibile, i singoli score ESG dei circa 600 fondi del Campione ESG 
Bloomberg
136 
- “Campione fondi ESG” a cui, d’ora in poi, per comodità, farò anche riferimento con 
la denominazione “Campione ESG” o “Fondi ESG”; 
- “Campione fondi convenzionali” a cui, per comodità, d’ora in poi, farò riferimento 
anche con la denominazione “Campione convenzionale” o “Fondi convenzionali”. 
 
Successivamente, per ogni fondo contenuto nei due campioni, è stata scaricata, prima 
tramite Refinitiv e poi, per i dati mancanti, tramite Bloomberg
82
, la serie storica mensile dei 
prezzi, in valuta Euro, per il periodo 1/1/2016 – 1/7/2021
83
. La scelta del timespan è stata 
fatta per ricomprendere sia un periodo che definiremo in seguito come periodo “Non 
Covid”, ovvero antecedente alla crisi pandemica globale e al conseguente crollo dei mercati, 
sia un periodo “Covid” comprendente i mesi della crisi pandemica e i mesi di parziale 
recupero dei mercati. La scelta del periodo di tempo su cui effettuare l’analisi è stata fatta 
anche in modo tale da non ricomprendere all’interno del timespan ulteriori periodi di crisi 
oltre a quello pandemico, per evitare di avere distorsioni nei risultati dell’analisi. 
A questo punto è stato necessario procedere alla fase di pulizia del campione. Lo scopo è 
stato quello di: 
- eliminare tutti quei fondi per cui è stata riscontrata carenza di informazioni 
importanti; 
- eliminare quei fondi che, data la già robustezza numerica dei campioni, si è preferito 
escludere.  
 
I criteri utilizzati nella fase di screening dei due campioni finali derivano dalle prassi 
solitamente utilizzate negli studi presenti in letteratura sul tema del confronto delle 
performance tra fondi convenzionali e fondi sostenibili. Nel dettaglio: 
- escludere da entrambi i campioni sia gli Exchange Trade Funds (ETFs) sia i fondi 
pensione
84
; 
 
82
 Per quanto riguarda i dati finanziari del campione di fondi convenzionali, questi sono stati scaricati 
principalmente da Refinitiv in quanto, Bloomberg, per via dell’accesso tramite account accademico, prevede 
un tetto massimo di dati scaricabili mensilmente piuttosto basso, il che mi ha fatto preferire procedere prima 
con Refinitiv e solo per i dati mancanti in questo con Bloomberg; 
83
 Come spesso viene usato nella prassi per analisi di tipo finanziario, al fine di studiare le serie storiche di 
prezzo e successivamente di rendimento, ho deciso di fare riferimento ad un periodo di 5 anni con osservazioni 
mensili. Più precisamente si tratterà di studiare 67 osservazioni mensili, in quanto non farò riferimento a soli 
5 anni ma a 5 anni e 7 mesi, per giungere fino al momento in cui, la maggior parte degli Stati Europei, hanno 
deciso di allentare in maniera evidente le restrizioni dovute alla pandemia. In altri studi di letteratura vengono 
usati dei rendimenti settimanali per studiare l’effetto della crisi pandemica sul mercato dei fondi, come ad 
esempio in Natoli, Ferriani (2020) che studiano un periodo di 15 settimane (da 20/1/2020 a 1/5/2020). 
84
 Similmente a quanto fatto da Pastor and Vorsatz (2020) in “Mutual fund performance and flows during the 
COVID-19 crisis”. The Review of Asset Pricing Studies, 10(4), 791-833.