ESG-рейтинги: непараметрические методы построения

Многие крупнейшие российские компании оцениваются международными финансовыми институтами или рейтинговыми агентствами с точки зрения их влияния на факторы ESG, которые учитывают вопросы окружающей среды, взаимодействия с обществом и корпоративного управления. Такие оценки могут иметь различные наименования, наиболее часто упоминаемые как ESG-рейтинги. Присущая оценкам субъективность, наряду с отсутствием общепризнанных стандартов и прозрачности методологии, вызывают озабоченность как со стороны оцениваемых компаний, так и со стороны инвесторов и регуляторов. ESG-рейтинги российских рейтинговых агентств находятся на ранней стадии своего развития, что выражается в малом количестве оцененных компаний. Цель исследования состоит в изучении основных методологических проблем при составлении ESG-рейтингов, выявленные академическим и бизнес-сообществом с фокусом на изучении вопроса выбора весов при построении сводного показателя. Информационной базой исследования являются данные, публикуемые рейтинговым агентством RAEX, которое позиционируется как крупнейшее агентство в области некредитных рейтингов. Проведен сравнительный анализ методик выбора весов рейтингового агентства с непараметрическими методами, такими как методы оболочечного анализа, определения предпочтений по сходству с идеальным решением и расчета среднегеометрического показателя. По результатам исследования исходных данных рейтингового агентства можно сделать вывод, что большинство компаний имеют низкие рейтинги по экологической компоненте и высокие рейтинги по компоненте корпоративного управления, в то же время ни одна из компаний не имеет эталонного рейтинга. Основной методологической проблемой при выборе весов является субъективный характер используемых весов рейтингового агентства. Корреляционный анализ исследуемых непараметрических методов показал высокую корреляцию между собой и с исходными рейтингами рейтингового агентства, однако на уровне некоторых отдельных компаний рейтинги могут отличаться в зависимости от выбранного метода.

1. Бабенко М. В., Бик С. И., Постнова А. И. Зеленая экономика. Определения и понятия. М. : Всемирный фонд дикой природы (WWF), 2018 [Электронный ресурс]. URL: https://www.b-soc.ru/wp-content/uploads/2021/02/zelenaya-ekonomika-glossarij.pdf (дата обращения: 14.02.2024).

2. Бобылев С. Н. Экономика устойчивого развития. М. : КноРус, 2021.

3. Вереникин А. О., Маханькова Н. А., Вереникина А. Ю. Измерение устойчивости развития крупных российских компаний // Российский журнал менеджмента. 2021. Т. 19, № 3. C. 237–287. https://doi.org/10.21638/spbu18.2021.301

4. Гиляровская Л. Т. Экономический анализ. 2-е изд. М. : ЮНИТИ ДАНА. 2004.

5. Гришанкова С. Д. Рейтинги ESG // ESG-трансформация как вектор устойчивого развития. В 3-х т. / под общ. ред. К. Е. Турбиной и И. Ю. Юргенса. Т. 2. М. : Аспект Пресс, 2022.

6. Данилов Ю. А., Пивоваров Д. А., Давыдов И. С. Рейтинговые оценки устойчивых финансов // Экономическое развитие России. 2021. Т. 28, № 4. С. 25–33.

7. Коршунов О. Ю., Львова Н. А., Рахимов З. Ю. Адаптация функции полезности для оценки влияния ответственного инвестирования на финансовые рынки // Финансы и бизнес. 2021. Т. 17. № 3. С. 70–86.

8. Моргунов Е. П., Моргунова О. Н. Продвижение метода оценки эффективности систем Data Envelopment Analysis в России // XX Междунар. науч.-практ. конф. Системный анализ в проектировании и управлении. Труды в 2 ч. Санкт-Петербургский политехн. ун-т Петра Великого, 2016.

9. Нефедов А. С., Шакиров В. А. Многокритериальная оценка альтернатив на основе метода TOPSIS в условиях неопределенности предпочтений лица, принимающего решения // Информационные технологии. Проблемы и решения. 2019. № 3 (8). С. 25–32.

10. Овечкин Д. В. Ответственные инвестиции: дивергенция ESG-рейтингов // Modern Economy Success. 2021. № 1. С. 170–174. EDN: ZTJJDO.

11. Столбов М. И., Щепелева М. А. 2022. Влияние ESG-факторов на финансовую стабильность // Вопросы экономики. 2022. № 11. С. 136–148. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2022-11-1-13.

12. Соболева О. В., Стешенко А. С. ESG-факторы как новый механизм активизации ответственного инвестирования и достижения целей устойчивого развития // Устойчивое развитие: вызовы и возможности: сб. науч. статей / под ред. Е. В. Викторовой. СПб. : СПбГЭУ, 2020.

13. Халицкая К. Выбор технологий с помощью метода TOPSIS // Форсайт. 2020. T. 14, № 1. C. 85–96.

14. Хачатрян А. В. Расхождение в ESG-рейтингах: зарубежные регуляторные тренды // Финансовый журнал. 2022. Т. 14. № 5. С. 89–104. https://doi.org/10.31107/2075-19902022-5-89-104.

15. Aiba Y., Ito T.. Ibe Y. Network structure in ESG ratings suggests new corporate strategies: Evolving AI technology to quantify qualitative data // Securities Analysts Journal. 2020.

16. D’Amato V., D’Ecclesia R., Levantesi S. Fundamental ratios as predictors of ESG scores: A machine learning approach // Decisions in Economics and Finance. 2021. Vol. 44. P. 10871110. https://doi.org/10.1007/s10203-021-00364-5.

17. Arthur H., Urban M. A., Wójcik D. Alternative ESG ratings: How technological innovation is reshaping sustainable investment // Sustainability. 2021. Vol. 13 (6). https://doi.org/10.3390/su13063551.

18. Berg F., Koelbel J. F., Rigobon R. Aggregate confusion: The divergence of ESG ratings. // Review of Finance. 2022. Nov. Vol. 26 (6). P. 1315–44. https://doi.org/10.1093/rof/rfac033.

19. Charlin V., Cifuentes A., Alfaro J. ESG ratings: an industry in need of a major overhaul. // Journal of Sustainable Finance & Investment. 2022. P. 1–19. https://doi.org/10.1080/20430795.2022.2113358.

20. Chen L., Lipei Z., Jun H., Helu X., Zhongbao Z. Social responsibility portfolio optimization incorporating ESG criteria. // Journal of Management Science and Engineering. Vol. 1. P. 75– 85. https://doi.org/10.1016/j.jmse.2021.02.005.

21. Christensen D. M., Serafeim G., Sikochi A. Why is Corporate Virtue in the Eye of The Beholder? The Case of ESG Ratings // The Accounting Review. 2022. Vol. 97 (1). P. 147–175. https://doi.org/10.2308/TAR-2019-0506.

22. Gillan S. L., Koch A., Starks L. T. Firms and social responsibility: A review of ESG and CSR research in corporate finance // Journal of Corporate Finance. 2021. Vol. 66. P. 101889. https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2021.101889.

23. Li F., Polychronopoulos A. What a difference an ESG ratings provider makes // Research affiliates. 2020. Vol. 24 [Электронный ресурс]. URL: https://www.researchaffiliates.com/content/dam/ra/publications/pdf/770-what-a-difference-an-esg-ratings-provider-makes.pdf (дата обращения: 20.12.2023).

24. Liern V., Pérez-Gladish B. Ranking corporate sustainability: A flexible multidimensional approach based on linguistic variables. // International Transactions in Operational Research. 2018. Vol. 25 (3). P. 1081–1100. https://doi.org/10.1111/itor.12469.

25. MacNeil I., Esser I. From a financial to an entity model of ESG // European Business Organization Law Review. 2022. Vol. 23 (1). P. 9–45. https://doi.org/10.1007/s40804-021

26. Stevens S. S. On the Theory of Scales of Measurement // Science. 1946. Vol. 103 (2684). P. 677–680. DOI: 10.1126/science.103.2684.677.