ESG-рейтинги, существенно влияющие на деловую репутацию компаний и их доступ к рыночному капиталу в экологически чувствительных секторах, построены на различных субъективных методиках. Отсутствие устоявшихся стандартов способствует получению компаниями-резидентами в отдельных политико-географических регионах неконкурентного преимущества перед другими участниками рынка. В ранних исследованиях качественные характеристики рейтингования не рассматривались в подобном ключе, поэтому изучение экономических эффектов применения рейтингов сквозь призму регионально-отраслевого контекста представляет научный и прикладной интерес. Цель исследования - оценить связь ESG-рейтингов с капитализацией, а также их объективность для публичных компаний энергетического сектора с разным региональным резидентством с учетом факторного влияния ESG-рейтингования на достижение целей устойчивого развития. Методология включала инструментарий регрессионного и многомерного анализа с непараметрическим тестированием, а также предложенную модель композитного ESG-рейтинга. Получены статистически значимые результаты, подтверждающие влияние ESG-рейтингов на объем рыночной капитализации с региональной градацией силы его проявления. Установлено смещение положительных оценок в пользу более крупных компаний, резидентов регионов нетто-потребителей углеводородных энергоносителей. Наиболее жестко ESG-рейтингами оцениваются резиденты регионов нетто-поставщиков энергоресурсов, прежде всего из Содружества Независимых Государств. Субъективизм методических подходов поставщиков рейтингов способствует переоценке компаний регионов нетто-потребителей углеводородных энергоносителей с высокой рыночной капитализацией и создает дополнительные трудности остальным участникам отрасли как в доступе к капиталу, так и в формировании положительной деловой репутации. Это снижает интерес инвесторов к ESG-оценкам и мотивирует поиск альтернатив. В исследовании сделан вывод о том, что ожидаемая пользователями надежность и объективность ESG-рейтингов не обеспечивается ведущими агентствами в должной мере, что негативно влияет на продвижение ESG-повестки, в том числе устойчивых инвестиций. Результаты исследования будут полезны для разработки механизмов минимизации рисков утраты деловой репутации и финансовой устойчивости компаний-резидентов регионов нетто-поставщиков энергоресурсов.
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Экономика
В настоящее время актуальными становятся вопросы поиска наилучшего метода решения конкретных задач, связанных с анализом больших данных и искусственным интеллектом. Для целей интеллектуального анализа финансов адаптируются алгоритмы кластеризации и методы визуализации, направленные на обнаружение закономерностей, сегментацию и представление данных. Как близкую к цели данного исследования хотелось бы отметить статью В. Ковалёва и Р. Коклева, посвященную поиску оптимального метода классификации, кластеризации и регрессии в решении задач прогнозирования и стоимости бизнеса (Kovalev and Koklev, 2023).
Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.
Список литературы
1. Андрианов, В. В., Сироткин, М. С. и Баженова, М. В. (2023) ‘Российские компании в зеркале международных и отечественных ESG-рейтингов’, Гуманитарные науки. Вестник Финансового университета, 13 (2), c. 94-105. DOI: 10.26794/2226-78672023-13-2-94-105 EDN: YWJINR
2. Анкудинов, А. Б. и Бадыкова, И. Р. (2020) ‘Эмпирический анализ взаимосвязи расходов на реализацию политики социальной ответственности и финансовой эффективности российских компаний’, Управленец, 11 (2), c. 16-26. DOI: 10.29141/2218-5003-2020-11-2-2 EDN: LFHGFO
3. Батаева, Б. С., Кокурина, А. Д. и Карпов, Н. А. (2021) ‘Влияние раскрытия ESG-показателей на финансовые результаты российских публичных компаний’, Управленец, 12 (6), c. 20-32. DOI: 10.29141/2218-5003-2021-12-6-2 EDN: XMSDTL
4. Белик, И. С., Дуцинин, А. С. и Никулина, Н. Л. (2022) ‘Влияние ESG-факторов на финансовое состояние и инвестиционную привлекательность российских публичных компаний’, Управленец, 13 (6), c. 44-55. DOI: 10.29141/2218-5003-2022-13-6-4 EDN: GMAUYD
5. Бобылёв, С. Н., Валитова, Л. А., Пахалов, А. М., Соловьева, С. В., Уэгенер, А. М. Ф. и Яковлева, Е. Ю. (2023) Практики составления корпоративных и региональных отчетов об устойчивом развитии и ESG. Аналитический обзор. М.: ESG-лаборатория МГУ и НРА.
6. Данилов, Ю. А. (2021) ‘Концепция устойчивых финансов и перспективы ее внедрения в России’, Вопросы экономики, 5, c. 5-25. DOI: 10.32609/0042-8736-2021-5-5-25 EDN: RNXRIF
7. Ефимова, О. В., Волков, М. А. и Королёва, Д. А. (2021) ‘Анализ влияния принципов ESG на доходность активов: эмпирическое исследование’, Финансы: теория и практика, 25 (4), c. 82-97. DOI: 10.26794/2587-5671-2021-25-4-82-97 EDN: VXDKKZ
8. Захматов, Д. Ю. и Валитов, Г. Ш. (2022) ‘Влияние ESG-факторов на рыночную капитализацию российских компаний’, Сибирская финансовая школа, 3, c. 183-192. DOI: 10.34020/1993-4386-2022-3-183-192 EDN: XIBDAS
9. Иваницкий, В. П. и Петренко, Л. Д. (2020) ‘Развитие ответственных инвестиций в соответствии с концепцией устойчивых финансов’, Journal of New Economy, 21 (4), c. 63-78. DOI: 10.29141/2658-5081-2020-21-4-4 EDN: KCZWKY
10. Крюков, В. А. и Токарев, А. Н. (2022) ‘Формирование условий для освоения трудноизвлекаемых запасов нефти: необходимость учета региональных аспектов’, Экономика региона, 18 (3), c. 755-769. DOI: 10.17059/ekon.reg.2022-3-10 EDN: MQOXLS
11. Лаврикова, Ю. Г., Бучинская, О. Н. и Вегнер-Козлова, Е. О. (2021) ‘Экологизация региональных экономических систем в рамках целей устойчивого развития’, Экономика региона, 17 (4), c. 1110-1122. DOI: 10.17059/ekon.reg.2021-4-5 EDN: ESPOZV
12. Левашенко, А. Д., Ермохин, И. С. и Бурханова, Ю. М. (2023) ‘Проблема дивергенции оценок, присуждаемых лицами, оказывающими услуги по оценке устойчивого развития. Главные тренды в области законодательного регулирования института ESG-рейтингования в России и мире’, Вестник международных организаций, 18 (3), c. 186-204. DOI: 10.17323/19967845-2023-03-10 EDN: EDUIYD
13. Малкина, М. Ю. (2024) ‘Стресс реального сектора российских регионов в условиях пандемии и санкций’, Экономика региона, 20 (1), c. 16-32. DOI: 10.17059/ekon.reg.2024-1-2 EDN: ABSGCK
14. Макаров, А. С., Рябова, Е. В., и Федулеева, Д. Д. (2022) ‘Корпоративная экологическая ответственность и финансовая эффективность компаний: взгляд из России’, Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика, 3, c. 121-141. DOI: 10.38050/01300105202237 EDN: CPDDGC
15. Мартынова, М. М. (2021) ‘Влияние раскрытия информации о климате на стоимость собственного капитала’, Московский экономический журнал, 5, c. 365-379. Х-2021-10277. DOI: 10.24412/2413-046
16. Назарова, В. В., Чуракова, И. Ю., Гарбар, А. А. и Шипов, А. Е. (2024) ‘Построение оптимального портфеля на основе рейтинга ESG’, Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика, 59 (5),c. 52-76. DOI: 10.55959/MSU0130-0105-6-59-5-3 EDN: IBLKTX
17. Пахомова, Н. В., Рихтер, К. К. и Ветрова, М. А. (2022) ‘Глобальные климатические вызовы, структурные сдвиги в экономике и разработка бизнесом проактивных стратегий достижения углеродной нейтральности’, Вестник Санкт-Петербургского университета. Экономика, 38 (3),с. 331-364. DOI: 10.21638/spbu05.2022.301 EDN: ANIHKM
18. Родченков, М. В. (2022) ‘Сопоставимость отчетных показателей международной финансовой отчетности c позиции инвесторов’, Финансы, деньги, инвестиции, 3, c. 18-23. DOI: 10.36992/2222-0917_2022_3_18 EDN: ZOZYBT
19. Atan, R., Alam, Md. M., Said, J. and Zamri, M. (2018) ‘The impacts of environmental, social, and governance factors on firm performance’, Management of Environmental Quality: An International Journal, 29 (2),pp. 182-194. DOI: 10.1108/MEQ-03-2017-0033
20. Berg, F., Kølbel, J. and Rigobon, R. (2019) ‘Aggregate confusion: The divergence of ESG ratings (MIT Sloan Research Paper No. 5822-19)’, Forthcoming Review of Finance, August 15. DOI: 10.2139/ssrn.3438533
21. Bifulco, G. M., Savio, R., Paolone, F. and Tiscini, R. (2023) ‘The CSR committee as moderator for the ESG score and market value’, Corporate Social Responsibility and Environmental Management, 30 (6),pp. 3231-3241. DOI: 10.1002/csr.2549 EDN: JHRRYE
22. Billio, M., Costola, M., Hristova, I., Latino, C. and Pelizzon, L. (2021) ‘Inside the ESG ratings: (Dis)agreement and performance’, Corporate Social Responsibility and Environmental Management, 28 (5),pp. 1426-1445. DOI: 10.1002/csr.2177 EDN: MPSFXU
23. Chatterji, A. K., Durand, R., Levine, D. I. and Touboul, S. (2016) ‘Do ratings of firms converge? Implications for managers, investors and strategy researchers’, Strategic Management Journal, 37, pp. 1597-1614. DOI: 10.1002/smj.2407
24. Chi, C., Xu, H. and Yu, Z. (2024) ‘The Effect of ESG performance on firm value’, Highlights in Business, Economics and Management, 24, pp. 797-801. DOI: 10.54097/yehyaf26 EDN: BKMHXN
25. Dobrick, J., Klein, C. and Zwergel, B. (2023) ‘Size bias in Refinitiv ESG data’, Finance Research Letters, 55 (B),104014. DOI: 10.1016/j.frl.2023.104014
26. Drempetic, S., Klein, C. and Zwergel, B. (2020) ‘The influence of firm size on the ESG score: Corporate sustainability ratings under review’, Journal of Business Ethics, 167 (2), pp. 333-360. DOI: 10.1007/s10551-019-04164-1 EDN: SNDPGM
27. Gawęda1, A. (2022) ‘ESG rating and market valuation of the firm: Sector approach’, European Journal of Sustainable Development, 11 (4), pp. 91-104. DOI: 10.14207/ejsd.2022.v11n4p91 EDN: SVDMNT
28. Hemendra, G. and Chaudhary, R. (2023) ‘An analysis of volatility and risk-adjusted returns of ESG Indices in developed and emerging economies’, Risks, 11, 182. https://. DOI: 10.3390/risks11100182 EDN: EZONCA
29. Kartikasary, M., Adi, M., Sitinjak, M., Hardiyansyah and Sari, D. Y. (2023) ‘E3S Environmental, Social and Governance (ESG) Report Quality and Firm Value in Southeast Asia’, E3S Web of Conferences, 426,02087. DOI: 10.1051/e3sconf/202342602087 EDN: KDQIDO
30. Lee, K.-H., Cin, B. C. and Lee, E. Y. (2016) ‘Environmental responsibility and firm performance: The application of an environmental, social and governance model’, Business Strategy and the Environment, 25 (1),pp. 40-53. DOI: 10.1002/bse.1855
31. Liang, H. and Renneboog, L. (2020) ‘Corporate social responsibility and sustainable finance: A Review of the Literature’, SSRN Electronic Journal. DOI: 10.2139/ssrn.3698631
32. Loukili, M. and Benli, V. F. (2023) ‘Elaborating ESG criteria in investments’, PressAcademia Procedia (PAP), 17, pp. 228-229. DOI: 10.17261/Pressacademia.2023.1795 EDN: MUEMBC
33. Mulialim, C. and Madyan, M. (2023) ‘How does ESG explain excess returns in emerging market? An Asset-Pricing Approach’, Journal of Theoretical and Applied Management, 16 (2), pp. 280-292. DOI: 10.20473/jmtt.v16i2.48072
34. Nollet, J., Filis, G. and Mitrokostas, E. (2016) ‘Corporate social responsibility and financial performance:A non-linear and dissaggreted approach’, Economic Modelling, 52 (B), pp. 400-407. DOI: 10.1016/j.econmod.2015.09.019
35. Sang, K. and Li, Z. (2021) ‘Understanding the Impact of ESG Practices in Corporate Finance’, Sustainability,13 (7), 3746. DOI: 10.3390/su13073746 EDN: AIDEJS
36. Semenova, N. and Hassel, L. G. (2015) ‘On the validity of environmental performance metrics’, Journal of Business Ethics, 132, pp. 249 258. DOI: 10.1007/s10551-014-2323-4 EDN: WKXAEU
37. Svanberg, J., Ardeshiri, T., Samsten, I., Öhman, P., Rana, T. and Danielson, M. (2022) ‘Prediction of environmental controversies and development of a corporate environmental performance rating methodology’, Journal of Cleaner Production, 344, 130979. DOI: 10.1016/j.jclepro.2022.130979 EDN: JWVAIW
38. Taliento, M., Favino, C. and Netti, A. (2019) ‘Impact of environmental, social, and governance information on economic performance: Evidence of a corporate ‘sustainability advantage’ from Europe’, Sustainability,11 (6), 1738. DOI: 10.3390/su11061738
39. UNCTAD. (2023) World Investment Report 2023. UNCTAD. URL: https://unctad.org/publication/worldinvestment-report-2023 (дата обращения: 20.04.2024).
40. Yu, E. P., Guo, C. Q. and Luu, B. V. (2018) ‘Environmental, social and governance transparency and firm value’, Business Strategy and the Environment, 27 (7), pp. 987-1004. DOI: 10.1002/bse.2047
41. Zhou, G., Liu, L. and Luo, S. (2022) ‘Sustainable development, ESG performance and company market value:Mediating effect of financial performance’, Business Strategy and the Environment, 31 (7), pp. 3371-3387. DOI: 10.1002/bse.3089 EDN: MLMCQQ
Выпуск
Другие статьи выпуска
Представлен анализ проявления в России оппортунистического поведения страховых организаций, выделены его этапы и формы, причины и основные проявления. Использованы эмпирические (выборочное конъюнктурное исследование, социологические опросы) и общетеоретические методы исследования (анализ, синтез, сравнение и обобщение). Выдвинута гипотеза о том, что в современной России изменился характер оппортунистического поведения страховых организаций от поддерживаемого собственниками к мисселингу - более распространенной в мире форме - и действиям работников страховых организаций и страховых посредников. Выявленная проблема развития страховой деятельности указывает на необходимость дополнения и изменения средств и методов надзора, государственного регулирования и саморегулирования отрасли. Цель исследования - показать значение оппортунистического поведения страховых компаний, их собственников, менеджмента и персонала для российского страхового рынка, изучить причины и последствия, варианты проявления и распространенность такого поведения в процессе развития страхового рынка и на этой основе дать рекомендации по минимизации последствий. В работе продемонстрировано, что оппортунистическая деятельность страховых организаций оказывает долгосрочное отрицательное влияние на развитие страхового рынка. Современная практика оппортунистической деятельности страховых организаций более тесно связана с действиями или бездействиями сотрудников страховых компаний и реализуется через повышение стоимости страховых услуг за счет неполного раскрытия информации о программе страхования и недобросовестных действий сотрудников при заключении договора страхования, а также через ограничение выплат на этапе урегулирования. Доказана смена инициаторов оппортунистического поведения с собственников и менеджмента страховых организаций на персонал, страховых агентов и посредников. Показано, что осознание влияния долгосрочных интересов, как корпоративных, так и собственных, на развитие бизнеса препятствует распространению оппортунистического поведения. На сегодня наиболее уязвимы сами сотрудники страховых компаний, чья мотивация объективно более тесно связана с решением кратко- и среднесрочных задач.
ESG-рейтинги, существенно влияющие на деловую репутацию компаний и их доступ к рыночному капиталу в экологически чувствительных секторах, построены на различных субъективных методиках. Отсутствие устоявшихся стандартов способствует получению компаниями-резидентами в отдельных политико-географических регионах неконкурентного преимущества перед другими участниками рынка. В ранних исследованиях качественные характеристики рейтингования не рассматривались в подобном ключе, поэтому изучение экономических эффектов применения рейтингов сквозь призму регионально-отраслевого контекста представляет научный и прикладной интерес. Цель исследования - оценить связь ESG-рейтингов с капитализацией, а также их объективность для публичных компаний энергетического сектора с разным региональным резидентством с учетом факторного влияния ESG-рейтингования на достижение целей устойчивого развития. Методология включала инструментарий регрессионного и многомерного анализа с непараметрическим тестированием, а также предложенную модель композитного ESG-рейтинга. Получены статистически значимые результаты, подтверждающие влияние ESG-рейтингов на объем рыночной капитализации с региональной градацией силы его проявления. Установлено смещение положительных оценок в пользу более крупных компаний, резидентов регионов нетто-потребителей углеводородных энергоносителей. Наиболее жестко ESG-рейтингами оцениваются резиденты регионов нетто-поставщиков энергоресурсов, прежде всего из Содружества Независимых Государств. Субъективизм методических подходов поставщиков рейтингов способствует переоценке компаний регионов нетто-потребителей углеводородных энергоносителей с высокой рыночной капитализацией и создает дополнительные трудности остальным участникам отрасли как в доступе к капиталу, так и в формировании положительной деловой репутации. Это снижает интерес инвесторов к ESG-оценкам и мотивирует поиск альтернатив. В исследовании сделан вывод о том, что ожидаемая пользователями надежность и объективность ESG-рейтингов не обеспечивается ведущими агентствами в должной мере, что негативно влияет на продвижение ESG-повестки, в том числе устойчивых инвестиций. Результаты исследования будут полезны для разработки механизмов минимизации рисков утраты деловой репутации и финансовой устойчивости компаний-резидентов регионов нетто-поставщиков энергоресурсов.
В статье исследуются торговые связи между Россией и Индонезией и определяются возможные торговые эффекты в случае заключения соглашения о зоне свободной торговли между государствами - членами Евразийского экономического союза и Республикой Индонезия. Ставится задача выявить, как особенности участия, с одной стороны, России в составе Евразийского экономического союза, с другой - Индонезии в Ассоциации государств Юго-Восточной Азии и других региональных торговых соглашениях могут влиять на торговые связи после заключения соглашения о формировании зоны свободной торговли. Проверяется гипотеза о том, что развитие экономических отношений с Индонезией даст России не только долгосрочные экономические выгоды от увеличения потенциала сотрудничества с Ассоциацией государств Юго-Восточной Азии, но и укрепит договорно оформленную торгово-правовую базу в политике «поворота на Восток». Проведен эмпирический анализ существующих торговых отношений между Россией и Индонезией с помощью расчета трех торговых индексов: индекса комплементарности торговли, индекса выявленного сравнительного преимущества и индекса региональной ориентации. В работе определены группы товаров, обладающие наибольшим потенциалом роста в торговле между странами. Модель частичного равновесия построена с учетом особенностей участия сторон в соглашениях о зоне свободной торговли и используется для определения эффектов либерализации торговли товарами между Россией и Индонезией при реализации соглашения о зоне свободной торговли между Евразийским экономическим союзом и Индонезией. Сделан вывод о том, что, несмотря на относительно незначительный эффект для торговых потоков в целом, данное соглашение существенно повлияет на торговлю отдельными группами товаров и будет иметь важное торгово-политическое значение. Полученные результаты несут ценное практическое значение в условиях текущего переговорного процесса о заключении зоны свободной торговли между Евразийским экономическим союзом и Индонезией и могут быть использованы как представителями федеральных органов исполнительной власти, так и исследователями данной тематики.
В настоящей статье рассматриваются вопросы использования данных мониторинга предприятий Банка России для повышения точности прогноза инфляции по России в краткосрочном периоде. Актуальность исследования определена высоким значением точности прогноза по инфляции для корректного применения доступного регулятору инструментария денежно-кредитной политики. Данные мониторинга могут обладать значительными предиктивными свойствами, поскольку аккумулируют прогнозные оценки осведомленных хозяйствующих субъектов, обладающих релевантной информацией о будущей динамике цен. Вместе с этим все большее значение приобретают исследования, использующие прогнозирование показателей инфляции посредством методов машинного обучения вместо классических эконометрических моделей. В представленной работе реализуется проверка прогностической силы данных мониторинга предприятий через метод сравнения ошибок вневыборочного прогноза индекса потребительских цен в псевдореальном времени для набора моделей эконометрического анализа и машинного обучения с разными информационными множествами - с индикаторами мониторинга и без них. Сравнение ошибок моделей с разными информационными множествами позволило оценить общий вклад данных мониторинга в прогностическую силу моделей. При сравнении метрик точности моделей применялся тест Диболда - Мариано, скорректированный для маленьких выборок. В результате моделирования были получены эмпирические аргументы, поддерживающие наличие у индикаторов мониторинга полезных предиктивных свойств. Добавление индикаторов, как правило, приводит к снижению ошибки вневыборочного прогноза индекса потребительских цен, особенно при прогнозировании на период до трех месяцев. Результат зависит от выбора модели, в среднем модели прямого прогноза с регуляризацией лучше раскрывают предиктивные свойства данных мониторинга. Высокую точность демонстрирует покомпонентный метод прогнозирования индекса потребительских цен, основанный на использовании отраслевой статистики. В целом индикаторы из мониторинга предприятий могут рассматриваться в качестве опережающих и использоваться на этапе краткосрочного прогнозирования.
Систематизированы, обобщены и сопоставлены результаты работ, направленных на моделирование и оценку эффективности макропруденциальной политики как на уровне отдельных стран, так и в межстрановом формате. Статья содержит междисциплинарный обзор, в рамках которого результаты эмпирических исследований объединены с теоретическими концепциями макропруденциального регулирования, что позволяет предложить новый аналитический взгляд на его эффективность и побочные эффекты. Исследовательский вопрос состоит в существовании универсального подхода к оценке эффективности макропруденциальной политики. Обсуждаются методологические возможности и барьеры, связанные с построением обобщенного индикатора жесткости макропруденциальных мер и количественной оценкой его влияния на различные показатели финансовой стабильности. Системный анализ современных теоретических и эмпирических подходов к количественной идентификации интенсивности пруденциального надзора показывает отсутствие консенсуса и универсального подхода к оценке эффективности данной политики в разных странах мира. Выявленная неоднородность результатов связана с непредвиденными последствиями политики, которым уделено отдельное внимание. Кроме того, акцент в работе сделан на координации макропруденциальной и монетарной политик. Для этого описываются основные трансмиссионные механизмы, которые могут вступать в противоречие и существенно снижать эффективность обеих политик. Показано, что наилучшим образом их взаимодополняемость отражается с помощью динамических стохастических моделей общего равновесия, где макропруденциальное регулирование может быть реализовано через различные каналы, систематизированные в исследовании. Научная новизна материала заключается в выявлении и систематизации ключевых методологических и эмпирических подходов к оценке макропруденциальной политики, а также в идентификации малоизученных аспектов ее эффективности в различных институциональных и экономических контекстах. Предложенный анализ позволяет не только обобщить результаты, но и указать направления будущих изысканий. Это подчеркивает академическую ценность работы.
Статистика статьи
Статистика просмотров за 2026 год.
Издательство
- Издательство
- СПБГУ
- Регион
- Россия, Санкт-Петербург
- Почтовый адрес
- Россия, 199034, Санкт-Петербург, Университетская наб., д. 7–9
- Юр. адрес
- 199034, г Санкт-Петербург, Василеостровский р-н, Университетская наб, д 7/9
- ФИО
- Кропачев Николай Михайлович (РЕКТОР)
- E-mail адрес
- spbu@spbu.ru
- Контактный телефон
- +7 (812) 3282000
- Сайт
- https://spbu.ru/