Supervised learning in the improvement of public investment policies for the promotion of economic development

Abstract

Las inversiones en tecnologías de eficiencia energética suponen un reto para las PYMEs, que se enfrentan a importantes obstáculos financieros a la hora de invertir en eficiencia energética. Uno de los principales motores para promover la inversión en medidas de eficiencia energética en las pymes son las ayudas públicas, entre las que destacan las subvenciones a las pymes industriales para energías renovables, destinadas a la instalación de fuentes de energía limpias y a la sustitución de equipos industriales por alternativas más eficientes, así como los incentivos fiscales para que estas pymes adopten energías renovables. Sin embargo, existe un vacío de información sobre las características de qué PYME industriales son más proclives a solicitarlos. El primer objetivo es determinar el perfil de PYMEs potencialmente beneficiarias aplicando la metodología de random forest para muestras desequilibradas con el fin de extraer e identificar los indicadores más relevantes para dichas empresas, lo que favorecerá el diseño de convocatorias más focalizadas, contribuyendo a potenciar la eficacia de las ayudas públicas. Además de las ayudas públicas destinadas a la transición energética, esta tesis se centra en analizar el papel de las políticas públicas de garantía, que facilitaron el acceso al crédito de las PYME durante la pandemia de COVID 19. En la presente tesis doctoral se analiza si hubo una asignación eficiente del programa de avales públicos. Las PYME que sufrieron algún tipo de dificultad antes de la pandemia COVID 19 (dificultades estructurales) no deberían haber sido beneficiarias de esas ayudas públicas porque tenderían a invertir ese dinero en proyectos muy arriesgados, aumentando así el conflicto accionista-agencia acreedora y reduciendo la asignación eficiente de esas ayudas públicas. El tercer capítulo de esta tesis doctoral vuelve a estar vinculado a la importancia de las estrategias de mitigación dirigidas a reducir las emisiones de gases de efecto invernadero. Los mercados de carbono regulados y voluntarios son instrumentos clave para promover la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero. Esta tesis doctoral se centra en los mercados de carbono regulados, en los que el carbono tiene un precio y las empresas pueden reducir sus emisiones mediante el comercio de créditos de carbono. Concretamente, nos centramos en un análisis temporal y frecuencial (a corto y largo plazo) de la conectividad entre los rendimientos del RCCDE y los rendimientos de empresas europeas de bajas y altas emisiones para identificar el patrón de conectividad a lo largo de la tercera y cuarta fases del RCCDE y responder hasta qué punto la aplicación de las reformas del Régimen Comunitario de Comercio de Derechos de Emisión afecta a la conectividad entre los rendimientos de la UE y los rendimientos de empresas europeas de bajas y altas emisiones. Para ello, se aplica el índice de conectividad dinámica de Diebold y Yilmaz (2012, 2014), combinado con la descomposición de la interdependencia en bandas de frecuencia (Barunik y Krehlik, 2018). Nuestros resultados muestran que el índice de conectividad total entre el RCCDE UE y las empresas de bajas y altas emisiones es elevado y cambiante durante el periodo de la tercera y cuarta fase del RCCDE UE (de 2013 a 2024). Además, la transmisión de la volatilidad del carbono aumenta durante este periodo debido a la aplicación de las reformas del RCDE UE para acelerar la descarbonización y cumplir los objetivos climáticos de la UE. Además, según nuestros resultados, y en consonancia con estudios anteriores, el carbono es un receptor de volatilidad, especialmente en los sectores energéticos o intensivos en energía, y la mayor parte de la conectividad se produce a corto plazo (1 día-5 días).

Investments in energy-efficient technologies are challenging for SMEs, which face which face major financial obstacles when investing in energy efficiency. One of the main drivers to promote investment in energy efficiency measures in SMEs are public aids, including subsidies to industrial SMEs for renewable energies, aimed at the installation of clean energy sources and the replacement of industrial equipment with more efficient alternatives, as well as tax incentives for these SMEs to adopt renewable energies. However, there is a gap of information about the features of which industrial SMEs are more likely to apply for them. A profile of potential beneficiary SMEs is defined applying the random forest approach for unbalanced samples to extract and identify the most relevant indicators for those companies, what will encourage the design of more focused calls, helping to boots the effectiveness of public subsidies. Apart from public aids aimed at energy transition, this thesis focuses on analysing the role of public guarantee policies, which facilitated access to credit for SMEs during the COVID 19 pandemic. In the present PhD thesis, it is analysed if there was an efficient allocation of this program of public guarantees. SMEs who suffered any distress prior to COVID 19 pandemic (structural distress) should not have been beneficiaries of that public aid because they would tend to invest this money in very risky projects, thereby increasing the shareholder-creditor agency conflict and reducing efficient allocation of this public aid. The third chapter of this PhD thesis is once again linked to the importance of mitigation strategies aimed at reducing greenhouse gas emissions. Regulated and voluntary carbon markets are key instruments to promote the reduction of greenhouse gas emissions. This PhD thesis focuses on regulated carbon markets, where carbon is priced and companies can reduce their emissions by trading carbon credits. We center on individual high- and low-emission companies, providing a more nuanced view of how carbon markets affect different types of firms. Second, it specifically investigates how recent environmental reforms in the EU influence volatility transmission, offering valuable insights into the regulatory impact on financial markets and corporate behavior. Third, this study analyzes the evolution of volatility transmission from carbon markets over the third and fourth phases of the EU-ETS, highlighting how changes in market structure and regulatory adjustments have influenced market volatility over time. Finally, it compares the patterns of increased volatility transmission between high-emission and low-emission companies, illustrating how different levels of emissions exposure lead to varying impacts from carbon market fluctuations, which is critical for understanding the differential effects of environmental policies on firms. In doing this, the dynamic connectivity index of Diebold and Yilmaz (2012, 2014), combined with the decomposition of interdependence into frequency bands (Barunik and Krehlik, 2018) are applied. Our results show that the connectivity between the EU ETS returns and returns of high- and low-emitting European companies is high and changing over the third and fourth phases of the EU ETS (from 2013 to 2024). Specifically, carbon volatility transmission increases over this period due to the implementation of EU ETS reforms to accelerate decarbonisation and achieve the EU climate objectives. Moreover, according to our results, and in line with previous studies, carbon is a volatility receiver, especially in energy or energy-intensive sectors, and most of the connectivity occurs in the short term (1 day-5 days).