CC BY
8
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ В ЭКОНОМИКЕ
Влияют ли решения в сфере
Е8С-позиционирования
на динамику акций компаний?
Евгений Чмир, Артур Нагапетян
Дальневосточный федеральный университет, г. Владивосток, Россия
Информация о статье
Поступила в редакцию: 13.12.2022 Принята к опубликованию: 28.12.2022
УДК 330.43
ШЬ Н26
Ключевые слова: устойчивое развитие, ответственное инвестирование, Б80-трансформация, инвестиционная привлекательность, событийный анализ.
Keywords:
sustainable development, responsible investment, ESG-transformation, investment attractiveness, event analysis.
Аннотация
Реализация 17 целей устойчивого развития, непременно влияет на трансформацию деятельности множества компаний. Подобная структурная перестройка ведёт к значительным рискам и капиталовложениям для компаний. Однако реализацию таких ESG-стратегий инвесторы могут расценивать как эффективную оценку деятельности компаний и, как следствие, инвестировать в них. Таким образом, авторы раскрывают вопрос: влияют ли решения в сфере ESG-позиционирования на динамику акций компаний? В исследовании даётся оценка влияния новостей, реальных кейсов, рейтингов на компании в условиях ESG-трансформации. Реализуемая модель позволяет распределить новости по классам и показать величину отдачи на инвестиционную привлекательность и финансовые результаты компании.
Do ESG Positioning Decisions Affect Stock Performance?
Evgeniy R. Chmir, Artur R. Nagapetyan
Abstract
Currently, all economic agents are interested in the concept of sustainable development (ESG-development), which provides for the functioning of a single, holistic system: ecology, society, corporate governance. Markets and companies are undergoing structural changes in their activities, ESG projects are being implemented, new regulations, "green" tools, alliances, ratings are
DOI: https://dx.doi.org/10.24866/2311-2271/2022-3/76-89
emerging. Accordingly, investors can take these factors into account when evaluating the company's performance. Thus, in our work, the question is asked: do ESG news about companies affect the profitability ofshares of these very companies? The purpose of this study is to assess the impact of news, real cases, ratings on the profitability of company shares in the context of ESG transformation of the economy on the example of the Russian stock market. Applying the methodology of event analysis (event study), we implement models both for individual cases with identified cumulative returns (CAR) and for groups formed according to certain criteria with accumulated average cumulative returns (CAAR) for various window variations, from a 2-day to a 21-day period. In this connection, it is possible to interpret which ESG decisions of companies or ESG events are perceived by the market (investors) better, and which on the contrary give a negative effect, which allows both to assess the readiness of the market to follow the responsible investment approach as a whole, and to give companies signals about how investors act. The result of the study shows that only 11,6% (at the 5% significance level) and 27,2% (at the 10% significance level) of events considered separately lead to an abnormal market reaction to company news in the ESG field. During the study, we noticed that investors tend to react negatively to negative news, that is, to fine companies for misconduct under the ESG agenda. This is especially pronounced when companies show irresponsibility to environmental and social factors. In such situations, the company risks receiving negative returns on securities and reducing its well-being. A positive reaction was detected if the news is related to the company receiving investments from financial organizations (banks, investmentfunds, credit organizations), or if the news contains a brieffinancial result of the company itself to ensure ESG transformation and participation in ESG projects.
В настоящее время со стороны всех экономических агентов наблюдается интерес к концепции устойчивого развития (ESG-разви-тия), предусматривающей функционирование единой, целостной системы: экология, общество, корпоративное управление. Рынки и компании претерпевают структурные изменения своей деятельности, реализуются ESG-проекты, появляются новые нормативные акты, "зелёные" инструменты, альянсы, рейтинги. Соответственно, инвесторы могут учитывать данные факторы при оценке эффективности деятельности компании. Таким образом, в нашей работе задаётся вопрос: влияют ли ESG-новости о компаниях на доходность акций этих самых компаний? Цель данного исследования — оценка влияния новостей, реальных кейсов, рейтингов на доходность акций компании в условиях ESG-транс-формации экономики на примере российского фондового рынка. Применяя методологию событийного анализа (event study), мы реализуем модели как для отдельных кейсов с выявленной кумулятивной доходностью (CAR), так и для групп, сформированных по определённым признакам c накопленной средней кумулятивной доходностью (CAAR) для различных вариаций окон, от 2-дневного до 21-дневного периода. В связи с чем можно интерпретировать какие ESG-решения компаний или ESG-события воспринимаются рынком (инвесторами) лучше, а какие наоборот дают негативный эффект, что позволяет как в целом оценить готовность рынка следовать подходу ответственного инвестирования, так и дать компаниям сигналы о том, как действуют инвесторы. Ре-
зультат проведённого исследования показывает, что только 11,6% (на 5% уровне значимости) и 27,2% (на 10% уровне значимости) событий, рассматриваемых отдельно, приводят к аномальной реакции рынка на новости компаний в области ESG. В течение исследования мы заметили, что инвесторы склонны реагировать негативно на отрицательные новости, т.е. штрафовать компании за проступки в рамках ESG-повестки. Особенно это выражено при проявлении со стороны компаний безответственности к экологическим и социальным факторам. В таких ситуациях компания рискует получить отрицательную доходность по ценным бумагам и снизить своё благосостояние. Положительная реакция была выявлена, если новость связана с получением компании инвестиций со стороны финансовых организаций (банков, инвестиционных фондов, кредитных организаций) или если в новости присутствует краткий финансовый результат самой компании по обеспечению ESG-трансформации и участию в ESG-проектах.
Введение
Концепция устойчивого развития представляет собой триединую модель (ESG-модель), обеспечивающую взаимосвязь трёх систем: экологии (E), общества (S) и управления (G). В настоящее время она определяет деятельность большинства государств и компаний. Однако верного эффективного подхода к осуществлению интеграции ESG-процес-сов нет, поскольку всё зависит от отрасли, характерных черт, возможностей и ресурсов организаций. Поскольку экономика России в большей степени основана на добывающем секторе (в 2021 г. доля экспорта полезных ископаемых составила 71% и обеспечила 38% дохода в федеральный бюджет), принципы ESG активно рассматриваются в данной отрасли, именно с точки зрения экологического фактора и реализации низкоуглеродного сценария развития [1].
Однако можно заметить давление со всех сторон на компании по данному структурному переходу. Во-первых, возникает риск потери рынков сбыта продукции, имеющей за собой высокий углеродный след, поскольку часть стран заявили о концепции низкоуглеродного развития (США, ЕС, Китай, Япония, Корея, Великобритания и др.) [2]. Во-вторых, заявление ЕС о введении трансграничного углеродного налога с 2026 г. для компаний, являющихся активными экспортёрами природных ресурсов, делает себестоимость реализуемой продукции выше (по оценкам KPMG на 40-65%) [3, 4]. В-третьих, добывающие компании, продолжившие использование "коричневых технологий" могут потерять пласт инвестиций. От акций таких компаний будут избавляться крупные управляющие компании (например, BlackRock). Страховые компании (Munich Re, Swiss Re, Zurich, Scor, Axa) приняли решение о прекращении страхования компаний угольной промышленности. Помимо этого, европейские банки осознав "зелёную" трансформацию как драйвер развития внедрили ESG-оценку в кредитный процесс и тестируют заёмщиков на соответствие принципам устойчивого развития
[5, 6].
Здесь рождается некая неоднозначность, с одной стороны, перед компаниями стоят краткосрочные задачи по расширению производственных мощностей, увеличению прибыли, обеспечению налоговых поступлений в бюджет, выплатам дивидендов акционерам и др. С другой стороны, они вынуждены осуществлять структурную перестройку по трансформации своей деятельности под вызовы современности, вкладывать значительные финансовые ресурсы с долгосрочной отдачей, что увеличит себестоимость продукции и скажется на конечных ценах для потребителей. И каждое, принятое высшим менеджментом решение, может восприниматься инвесторами по-разному. Данные реакции можно попробовать отследить, а также найти между ними взаимосвязи.
Цель исследования — оценка влияния новостей, реальных кейсов, рейтингов на доходность акций компании в условиях ESG-трансформа-ции экономики на примере российского фондового рынка.
Реализуемые модели позволяют не только выявить частоту влияния новостей в целом, но и распределить их по классам (уровень масштабности, направление деятельности и др.) и показать величину отдачи на инвестиционную привлекательность компании в виде аномальной доходности на момент события (выхода новости). В связи с чем можно интерпретировать, какие ESG-решения компаний или ESG-собы-тия воспринимаются рынком (инвесторами) лучше, а какие наоборот дают негативный эффект, что позволяет как в целом оценить готовность рынка следовать подходу ответственного инвестирования, так и дать компаниям сигналы о том, как действуют инвесторы.
Теоретическая рамка исследования
ESG-модель на сегодняшний день стала не только неотъемлемой частью развития государственного управления и коммерческого сектора, но и областью для научных исследований. Исследователи применяют различные методологии для проверки своих гипотез, наиболее распространённые: портфельный, регрессионный и событийный анализы.
Так, М.И. Емец (2021) применяет метод линейной регрессии для выявления ESG-факторов, влияющих на общую годовую доходность акций компаний. В качестве результатов авторы делают вывод, что при повышении качества корпоративно-социального управления на 10 пунктов, общая доходность компании увеличится на 0,83 (±0,22) п.п. [7].
X. Deng, Х. Cheng (2019) изучают взаимосвязь путём построения динамической модели с фиксированными эффектами, тестом разницы DID и использованием модели GMM (метод моментов). Эмпирические результаты демонстрируют положительную корреляцию между доходностью акций китайских компаний на фондовом рынке и показателями ESG. Также авторы отмечают, что влияние более существенное, если компания не является государственной или относится к промышленной сфере [8].
Поскольку многие инвесторы стали использовать ESG-рейтинги для оценки компании в области устойчивого развития, так как готовые
исследования, проведённые агентствами, учитывают множество факторов и показателей, тем самым сокращают время для большого анализа рынка, исследователи Dunn, Fitzgibbons и Pomorski (2016) оценили результаты рейтингов MSCI ESG, на показатели производительности и риска компании они оказывали положительное влияние [9].
Большинство научных работ направленны на локальные рынки и отражают развитость ESG-концепции по территориальному аспекту. Результаты работы Sahut (2015) отражают положительную связь между доходностью акций и факторами ESG на американском рынке ценных бумаг. Однако не все исследования демонстрируют положительную взаимосвязь [10]. Duque-Grisales, Aguilera-Caracuel исследуя рынок Латинской Америки выявляет значимую отрицательную взаимосвязь между ESG-факторами и результативность рыночной доходности компаний, ссылаясь на то, что компании несут высокие капиталовложения на внедрении ESG-инициатив, жертвуя своим денежным потоком и ресурсами, необходимыми в регулярной работе [11]. Auer, Schuhmacher (2016) выявили, что европейские инвесторы больше придерживаются политики социального инвестирования, нежели азиатские. Для вторых, доходность социально-ориентированных компаний сопоставима с "обычными".
Методологию событийного анализа использует в своем исследовании P. Kruger (2015). Он обнаружил негативное влияние на новостные ESG-события. Аномальный доход за 21 день составляет -111 базисных пунктов для негативных событий и -47 базисных пунктов для позитивных событий. Однако автор утверждает, что рынок склонен реагировать на благоприятные события положительно в случае, если компания в течение всего последнего года активно занимается вопросами ESG [12].
Основываясь на той же методологии, авторы (Jacobs B.W., Singhal V.R., Subramanian R., 2010) рассматривают реакцию фондового рынка на экологическую активность предприятий. Они рассмотрели 811 объявлений за 2004-2006 гг. Положительная реакция наблюдается в случаях совершения благотворительных пожертвований, направленных на экологические цели (аномальный доход составил 0,43-0,45%) при заявлениях о публикации экологических бизнес-стратегий (аномальная доходность равнялась 0,72% на 1% уровне значимости). Отрицательная реакция была выявлена при заявлениях о добровольном сокращении выбросов. Аномальный доходность составляет от -0,70% до -0,09% со статистической значимостью на уровне 1% [13].
Проведённый обзор литературы наводит на ключевые ориентиры, которые следует учесть в данной работе. Несмотря на то, что чаще можно встретить эмпирические исследования, в которых подчёркивается положительная связь между ESG-факторами и финансовыми показателями компаний, однозначного мнения и результата среди экспертов до сих пор нет. Из исследований, проведённых при помощи событийного анализа, мы видим, что аномальная доходность как положительная, так и отрицательная в рамках событийного окна может проявляться. Между тем, особое внимание уделяется факторам неоднородности эко-
номических агентов, и специфичности отрасли, которые будут играть ключевую роль в финансовом положении компаний. В частности, на различных рынках эффект проявления разнородный, поэтому в данной работе мы сосредоточимся на одном локальном рынке — российском.
Материалы и методы исследования
В данной работе был задействован метод событийного анализа (event-study), активно использующийся в отслеживании реакции фондового рынка на макроэкономические, корпоративные, и другие события на краткосрочном интервале. В нашем случае мы изучаем взаимосвязь акций отдельных компаний и новостей, связанных с ESG. Это отражает значение ESG шоков и показывает готовность рынка следовать подходу ответственного инвестирования. В качестве нулевой гипотезы в данном методе выступает "нормальная" (ожидаемая) доходность для компании-эмитента в момент события (событийное окно). Альтернативная гипотеза принимается в случае выявления аномальной (избыточной) доходности. Суммарно нормальная и аномальная доходности отражают реальную доходность акции в момент времени.
Rit = ERit + ARit, (1)
гдеЯц — реальная доходность акции i в момент времени t (дата выпуска новости), ERit — нормальная доходность акции i в момент времени t, АЯц — аномальная доходность акции i в момент времени t.
Доходность будем рассматривать как отношение цены закрытия ценной бумаги в день наступления события к цене закрытия за предшествующий торговый день. Если в день новостного события торгов на бирже не происходило, то будем рассматривать ближайший торговый день. Для сопоставимости данных доходность логарифмируем.
Rit = ln (/Ч (2)
где Рц-1 — цена закрытия по акции i в предыдущий день t-1, Pit — цена закрытия по акции i в день t.
Для оценки нормальной доходности в своём исследовании мы используем рыночный метод, предполагающий зависимость нормальной доходности акции и биржевого индекса. Подобный подход позволяет исключить из расчёта эффект, связанный с аномальной доходностью рынка и не связанный с эффектом от события. Модель требует построение парной регрессии между доходностями акции компании и биржевого индекса.
Rit = (ai+piRmt)+ eit, (3)
где Rmt — доходность рыночного индекса в соответствующий день t, ai и Pi — неизвестные параметры, оценки которых рассчитываются на данных прогнозного периода МНК-методом через построение линейной регрессии.
Полученные оценки параметров будем использовать для расчета нормальной доходности по акции на каждый из дней событийного окна:
Е Rit = (ai+^iRmt), (4)
Таким образом, аномальная доходность будет рассчитываться как:
ARit = Rt- ai+piRmt, (5)
Для определения влияния события на доходность акции рассчитываем накопленную сверхдоходность (кумулятивная доходность) как для отдельных событий, так и для групп.
CARtiit2=ZttltiARit, (6)
где CARti,t2 — накопленная сверхдоходность в интервале событийного окна с нижней границей t\ и верхней границей ¿2.
CAARtbt2=?tltiAARit, (7)
где CAARti,t2 — накопленная средняя кумулятивная доходность в интервале событийного окна с нижней границей t\ и верхней границей ¿2, ААЯц — средняя аномальная доходность группы i момент времени t.
Завершающим этапом в методологии мы проверяем значимость вычисленных сверхдоходностей (CAR, CAAR) при помощи тестов значимости (непараметрический ранговый тест (rank test) и параметрический кросс-тест (Brown-Warner test)), которые служат для определения верности выдвинутой гипотезы [14].
Для вычисления нормальной доходности требуются данные, предшествующие событию (расчётное окно), использующиеся для "обучения" модели и данные близкие ко дню события (событийное окно).
Для проведения анализа использовался обучающий период равный 120 дням до событийного окна и различные вариации событийного окна: [-\0; +\0], [-5; +5], [-3; +3], [-2; +2], [-\; +\], [-\0; -\], [-5; -\], [-3; -\], [-2; -\], [\; +\0], [\; +5], [\; +3], [\; +2], [0; +\], [0; +2], [0; +3], [0; +5], [0; +\0]. Так как выборка состоит из российских компаний, в качестве индекса будем использовать индекс Мосбиржи (тикер: MICEX).
Также мы рассматривали влияние по спецификационным группам, например, отдельно по типу (E, S, G), отдельно рассматривали новости с рейтингами и ESG-премиями, отдельно новости о финансировании в ESG и т.д. Сделано это для того, чтобы посмотреть, что воспринимается рынком лучше, а что хуже.
Результаты
Результат проведённого исследования показывает, что только 11,6% (на 5% уровне значимости) и 27,2% (на 10% уровне значимости) событий, рассматриваемых отдельно, приводят к аномальной реакции
рынка на новости компаний в области ESG. Помимо этого, нами выявлено, что инвесторы в большей степени реагируют на негативные новости, нежели на позитивные. Видим высокую значимость сразу в нескольких окнах, наивысшая реакция для [0; 1] c CAR = -0,64, [-1; 1] c CAR = - 0,504 и для [0; 2] c CAR = -0,408 (табл. 1, 2).
Таблица 1
Статистика теста CAAR для положительных событий
Group window CAAR_mrkt, % stat mrkt BW1985 stat mrkt rank test
+ [-10; +10] 0,034 0,966 1,445
+ [-5; +5] 0,018 0,369 0,972
+ [-3; +3] 0,03 0,497 0,633
+ [-2; +2] 0,051 0,779 0,953
+ [-1; +1] 0,04 0,436 0,705
+ [-10; -1] 0,099 1,965** 2,230**
+ [-5 -1] 0,048 0,676 0,953
+ [-3 -1] -0,016 -0,177 -0,126
+ [-2 -1] 0,023 0,204 0,319
+ [1; +10] -0,051 -1,003 -0,373
+ [1; +5] -0,053 -0,748 0,039
+ [1; +3] 0,013 0,138 0,451
+ [1; +2] -0,069 -0,607 -0,075
+ [0; +1] 0,068 0,606 0,660
+ [0; +2] 0,028 0,303 0,601
+ [0; +3] 0,065 0,811 0,956
+ [0; +5] -0,008 -0,118 0,494
+ [0; +10] -0,026 -0,540 -0,019
Примечание (здесь и далее в табл. 1-8): window — интервал событийного окна, CAAR_mrkt, % — накопленная средняя кумулятивная доходность, рассчитанная при помощи рыночной модели, stat_mrkt_BW1985 — статистический критерий Brown-Warmer теста, stat_mrkt_rank_test — статистический критерий rank теста. * Значимость на уровне 10% уровне. ** Значимость на уровне 5%. *** Значимость на 1% уровне. Источник: рассчитано авторами работы.
Таблица 2
Статистика теста CAAR для отрицательных событий
Group window CAAR_mrkt, % stat mrkt BW1985 stat mrkt rank test
- [-10; +10] -0,127 -1,812* -1,159
- [-5; +5] -0,136 -1,399 -1,428
- [-3; +3] -0,27 -2,218** -2,305**
- [-2; +2] -0,337 -2,565** -2,505**
- [-1; +1] -0,504 -2 714*** -2,442**
- [-10; -1] -0,121 -1,193 -1,145
- [-5; -1] -0,022 -0,156 -0,769
- [-3; -1] -0,162 -0,873 -1,401
Group window CAAR_mrkt, % stat mrkt BW1985 stat mrkt rank test
- [-2; -1] -0,31 -1,362 -1,729*
- [1; +10] -0,103 -1,015 -0,282
- [1; +5] -0,191 -1,327 -0,870
- [1; +3] -0,325 -1,750* -1,491
- [1; +2] -0,4 -1,757* -1,238
- [0; +1] -0,64 -2,816*** -2,479**
- [0; +2] -0,408 -2,200** -1,771*
- [0; +3] -0,35 -2,178** -1,941*
- [0; +5] -0,23 -1,752* -1,320
- [0; +10] -0,132 -1,367 -0,646
Источник: рассчитано авторами работы.
Далее представим результаты не по всем рассматриваемым событийным окнам, а только по тем, которые показали значимость.
Наиболее сильная реакция (отрицательная) была при нарушении компанией принципов ESG, особенно это выражено при проявлении безответственности со стороны компаний к экологическим и социальным факторам (табл. 3, 4), в то время как события, относящиеся к подгруппе "Корпоративное управление", не показали значимого результата.
Таблица 3
Статистика теста CAAR для категории "Тип ESG. Экология"
Тип ESG window CAAR_mrkt, % stat mrkt BW1985 stat mrkt rank test
+ - + - + -
Экология [-3; +3] 0,011 -0,369 0,121 -2,584*** 0,154 -2,251**
Экология [-2; +2] 0,044 -0,422 0,465 -2,732*** 0,477 -2,331**
Экология [1; +3] -0,041 -0,539 -0,310 -2,471** -0,274 -1,837*
Экология [1; +2] -0,013 -0,449 -0,853 -1,681* -0,496 -1,152
Экология [0; +1] 0,00076 -0,00454 0,465 -1,696* 0,052 -1,813*
Экология [0; +2] -0,00006 -0,00409 -0,046 -1,875* -0,033 -1,448
Экология [0; +3] 0,00034 -0,00487 0,295 -2,575** 0,083 -2,019**
Источник: рассчитано авторами работы.
Таблица 4
Статистика теста CAAR для категории "Тип ESG. Социальное"
Тип ББО window CAAR_mrkt, % stat mrkt BW1985 stat mrkt rank test
+ - + - + -
Социальное [-2; +2] 0,371 -1,606 1,662* -3,399*** 1,480 -2,164**
Социальное [-1; +1] 0,187 -2,628 0,594 -3,934*** 0,822 -2,336**
Социальное [-2; -1] 0,06 -1,847 0,155 -2,257** -0,151 -1,816*
Социальное [1; +5] 0,426 -1,285 1,745* -2,482** 1,843* -1,592
Социальное [1; +3] 0,606 -1,269 1,921* -1,899* 1,932* -0,772
Социальное [0; +1] 0,424 -3,333 1,097 -4,073*** 1,449 -2,364**
Социальное [0; +2] 0,491 -2,044 1,557 -3,058*** 1,627 -1,769*
Социальное [0; +5] 0,403 -1,427 1,807* -3,019*** 1,890* -2,046**
Источник: рассчитано авторами работы.
Так, можно предположить, что инвесторы готовы штрафовать компании путём продажи активов за нарушение принципов ББО и в таких ситуациях компания рискует получить отрицательную доходность по ценным бумагам, снизив своё благосостояние.
Положительная реакция в рамках окон [0; +3], [1; +3], [-2; +2] на 5% уровне значимости была выявлена, если новость связана с получением компании инвестиций со стороны финансовых организаций (банков, инвестиционных фондов, кредитных организаций), можно предположить, что инвесторы в некой мере предпочитают доверять оценкам, которые определяют финансовые организации, перед осуществлением (или отказом) сделки по финансированию, (табл. 5).
Таблица 5
Статистика теста САЛЯ для категории "Предоставление или отказ от инвестиций, льгот, субсидий со стороны финансовых организаций"
Group window CAAR_mrkt, % stat mrkt BW1985 stat mrkt rank test
Финансирование [-2; +2] 0,624 \,98\** \,233*
Финансирование [\; +3] 0,972 2,\80** \,800*
Финансирование [0; +3] 0,874 2,265** \,768*
Источник: рассчитано авторами работы.
Положительная реакция была, если в новости присутствует краткий финансовый результат самой компании по обеспечению ББО-трансформации и участию в ББО-проектах. Подобную значимость можно объяснить тем, что в глазах инвесторов компании, направляющих денежные средства на ББО-проекты, выглядят более устойчивыми и финансово стабильными и возможно, инвесторы готовы поддержать их инициативы путём покупки их активов (табл. 6).
Для категории "Достижения и рейтинговое признание" значимым на 5% уровне оказалось окно [-10; -1] с показателем САЛЯ = 0,185%. Данная группа новостей включала события, связанные с присвоением ББО-рейтинга, или достижение в создании "чистого" продукта, ранее не представленного рынке (например, производство "Русалом" алюминия с самым низким углеродным следом в мире). Поскольку и рейтинги, и новые продукты создаются на протяжении длительного периода до публикации финального результата, нельзя отрицать эффект ожидания рынка, который и проявился на 10-дневном предшествующем периоде. В совокупности рынок не существенно реагирует на данную подкатегорию.
Следующим этапом, мы обращаем внимание на выявленную сильную зависимость в категории "Аварии (происшествия)", которая включает в себя новости, связанные с выявлением эпизодов по загрязнению компаниями атмосферы, водных ресурсов, почв различными вредными (ядовитыми) веществами. В табл. 7 показана значимость на 1% уровне по обоим тестам на окнах [-3; +3], [-2; +2], [0; +1] и на 5% уровне на окнах [0; +2], [0; +3], [-1; +1]. Медианный показатель САЛЯ равняется
-0,370%, максимальная аномальная доходность достигала уровня -0,787%, минимальная -0,077%. Итоги периодов, предшествующих объявлениям, не показывают значимости, что логично, поскольку в большей степени подобные ситуация являются непредвиденными и возникают спонтанно.
Таблица 6
Статистика теста САЛЯ для категории "Затраты"
Group window CAAR_mrkt, % stat mrkt BW1985 stat mrkt rank test
Финансовый результат [-5; +5] 0,332 \,758* \,949*
Финансовый результат [-3; +3] 0,451 1,904* 1,983**
Финансовый результат [-2; +2] 0,456 1,782* 1,894*
Финансовый результат [0; +2] 0,572 \,582 2,0\5**
Финансовый результат [0; +3] 0,606 1,936* 1,988**
Финансовый результат [0; +5] 0,396 \,547 \,752*
Планируемые инвестиции [1; +10] -0,195 -2,085** -1,405
Планируемые инвестиции [0; +10] -0,172 -1,930** -1,394
Источник: рассчитано авторами работы.
Таблица 7
Статистика теста САЛЯ для категории "Аварии (происшествия)"
Group window CAAR_mrkt, % stat mrkt BW1985 stat_mrkt_rank test
Аварии (происшествия) [-\0; +\0] -0,\54 -\,980** -\,\62
Аварии (происшествия) [-5; +5] -0,196 -1,821* -1,411
Аварии (происшествия) [-3; +3] -0,415 -3,078*** -2,646***
Аварии (происшествия) [-2; +2] -0,509 -3,493*** -2,881***
Аварии (происшествия) [-1; +1] -0,599 -2,908*** -2,330**
Аварии (происшествия) [1; +3] -0,534 -2,594*** -1,833*
Аварии (происшествия) [\; +2] -0,59\ -2,345** -\,434
Аварии (происшествия) [0 ;+1] -0,787 -3,120*** -2,609***
Group window CAAR_mrkt, % stat mrkt BW1985 stat_mrkt_rank test
Аварии (происшествия) [0; +2] -0,588 -2,853*** -2,054**
Аварии (происшествия) [0; +3] -0,546 -3,059*** -2,338**
Аварии (происшествия) [0; +5] -0,295 -2,024** -1,214
Аварии (происшествия) [0; +10] -0,189 -1,758* -0,882
Источник: рассчитано авторами работы.
Рассматривая категорию "Результативность", т.е. разделяя новости на те, в которых представлены уже реализуемые программы, мероприятия компаний в области ББО, и на те, в которых они только заявляют о будущих намерениях и планах. Тесты показали, что новости с планами в среднем дают отрицательную аномальную доходность в рамках коротких окон [1; +5], [1; +3], в то время как новости с результатами, наоборот, положительную (табл. 8).
Таблица 8
Статистика теста САЛЯ для категории "Результативность"
Group window CAAR_mrkt, % stat_mrkt_BW1985 stat_mrkt_rank_test
План деятельности [1; +5] -0,200 -1,766* -1,088
План деятельности [1; +3] -0,278 -1,896* -1,550*
Результат деятельности [1; +3] 0,255 1,812* 1,916
Результат деятельности [0; +3] 0,219 1,801* 1,854*
Источник: рассчитано авторами работы.
Выводы и обобщения
Сравнивая результаты исследования российского рынка с зарубежными, можно увидеть схожесть с азиатским рынком, для которого на данный момент доходность социально-ориентированных компаний практически сопоставима с "обычными". Отрицательной реакции на инициативы компаний в сфере ESG выявлено не было, как это случалось в исследованиях, рассматривающих рынок Латинской Америки. Итоговый результат не говорит о том, что инвесторы не готовы поддерживать политику ответственного инвестирования и не обращают внимание на деятельность компании в рамках ESG. Скорее всего, на текущий момент они относятся нейтрально, а новости по ESG имеют накопительный эффект, собираются инвесторами комплексно и влияют на инвестиционную привлекательность компаний в совокупности.
Список источников
1. Банк России. Статистика внешнего сектора. — URL: https://www.cbr.ru/statistics/macro_itm/svs/.
2. Новак А. Будущее российской нефти в эпоху энергоперехода // Энергетиче-
ская политика. — URL: https://energypolicy.ru/budushhee-rossijskoj-nefti-v-epohu-energoperehoda/business/202\/\4/24/ (дата обращения: 24.\2.202\).
3. Makarov I. Green transformation of the world economy: Risks and opportunities for Russia // Russia in a Changing World / Under the general editorship: Diesen G. E., Lukin A. — Singapore: Palgrave Macmillan, 2020. - P. \23-\4\. - DOI \0.\007/978-98\-\5-\895-9_7.
4. Данилова Е., Морозов М. Green Deal: как реагировать финансовому сектору
и регуляторам // Эконс. Экономический разговор. — URL: https://econs.online/articles/opinions/green-deal-kak-reagirovat-finansovomu-sektoru-i-re/ (дата обращения: 22.07.2021).
5. Фадеева А. KPMG оценила ущерб для России от введения углеродного налога в ЕС // РБК. — URL: https://www.rbc.ru/busi-ness/07/07/2020/5f0339a39a79470b2fdb5\be.
6. European Green Deal: Commission proposes transformation of EU economy and
society to meet climate ambitions // \4 July 202\, Brussels. — URL: https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/IP_2\_354\.
7. Емец М.И. Корпоративное управление как ESG-фактор и доходность акций российских компаний // Экономическая безопасность, 202\. Т. 4. № 2. С. 421-432. — DOI \0.\8334/ecsec.4.2.\\2\42.
8. Deng X., Cheng X. Can ESG Indices Improve the Enterprises' Stock Market Per-
formance? // An Empirical Study from China. 20\9. Vol. \\ (\7), 4765. — DOI \0.3390/su\\\74765.
9. Dunn J., Fitzgibbons S., Pomorski L. Assessing Risk Through Environmental, Social and Governance Exposures // AQR Capital Management. 20\6. — DOI: \0.\007/978-3-03\-\\6\2-4_8.
\0. Sahut J.-M., Pasquini-Descomps H. ESG Impact on Market Performance of Firms: International Evidence // Management International. 20\5. Vol. \9 (2). Р. 40. — DOI \0.7202/\030386ar. \\. Duque Eduardo, Aguilera Caracuel Javier. Environmental, Social and Governance (ESG) Scores and Financial Performance of Multilatinas: Moderating Effects of Geographic International Diversifcation and Financial Slack // Journal of Business Ethics. 20\8. — DOI \0.\007/s\055\. \2. Kruger P. Corporate goodness and shareholder wealth // Journal of Financial Economics. 20\5. Vol. \\5 (2). Р. 304-329. — DOI \0.\0\6/j.jfineco.20\4.09.008. \3. Jacobs B.W., Singhal V.R., Subramanian R. An empirical investigation of environmental performance and the market value of the firm // Journal of Operations Management. 20\0. Vol. 28 (5). Р. 430-441. — DOI \0.\0\6/j.jom.20\0.0\.00\. \4. Eventstudytools. Significance Tests for Event Studies. — URL: https://www.eventstudytools.com/significance-tests.
Сведения об авторах / About authors
Чмир Евгений Русланович, студент Школы экономики и менеджмента, Дальневосточный федеральный университет. 690022 Россия, г. Владивосток, о-в Русский, кампус ДВФУ, корпус G. E-mail: chmir.er@students.dvfu.ru.
Evgeniy R. Chmir, Student, School of Economics and Management, Far Eastern Federal University. Blg. G, FEFU campus, Russky Island, Vladivostok, Russia 690922. E-mail: chmir.er @stu-dents.dvfu.ru.
Нагапетян Артур Рубикович, канд. экон. наук, старший преподаватель Департамента экономических наук, Школа экономики и менеджмента, Дальневосточный федеральный университет. 690022 Россия, г. Владивосток, о-в Русский, кампус ДВФУ, корпус G. E-mail: na-gapetyan_ar@dvfu.ru.
Artur R. Nagapetyan, Candidate of Economic Sciences, Senior Lecturer at the Department of Economic Sciences, School of Economics and Management, Far Eastern Federal University. Blg. G, FEFU campus, Russky Island, Vladivostok, Russia 690922. E-mail: nagapetyan ar@dvfu.ru
© Чмир Е.Р., Нагапетян А.Р., 2022 © Chmir E.R., Nagapetyan A.R., 2022
Адрес сайта в сети интернет: http://jem.dvfu.ru
