?
Что изменилось во время ковид-кризиса в значимости ESG метрик в оценке снижения цен акций: поиск ответа с помощью объяснительного ИИ для российского фондового рынка
Журнал Новой экономической ассоциации. 2026. Т. 70. № 1. С. 157–190.
Мы впервые применяем объяснимый искусственный интеллект (ИИ) для выявления влияния различных показателей экологической и социальной ответственностей и корпоративного управления (ESG) компаний- эмитентов на риск снижения цен акций (далее — downside риск, или РСЦА) на российском рынке. Методология основана на двухэтапном подходе, включающем построение нейронных сетей с плотными слоями и определение значений векторов Шепли (из теории игр) для интерпретации эмпирических результатов. Данный методологический подход ранее не применялся для анализа детерминант РСЦА. Особенностью нашего исследования является фокус на влиянии широкого спектра экологических факторов под контролем финансовых показателей компаний и макроэкономических показателей. Мы выявляем изменение рейтинга факторов по важности влияния на РСЦА во время кризиса, вызванного пандемией COVID-19. Мы получили ряд новых результатов. До кризиса наиболее значимым фактором был рост ВВП. Экологическая ответственность и интегральный показатель ESG занимали второе и третье место по силе влияния соответственно. Однако соблюдение некоторых практик ESG, связанных с охраной окружающей среды, увеличивало РСЦА. Во время кризиса рейтинг факторов РСЦА по силе влияния изменился и долговая нагрузка переместилась на первое место. Роль социальной ответственности и корпоративного управления в РСЦА выросла.
Ключевые слова: нейронная сетьdownside riskESGESGShapley valuesвектора Шеплиneural networkExplainable Artificial Intelligence (XAI)COVID 19 crisisриск снижения цен акцийобъяснительный искусственный интеллект (XAI)ковид кризис
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Лола И. С., Асосков Д. Г., [б.и.], 2026.
Центр конъюнктурных исследований Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ представляет информационный обзор, характеризующий деловые тенденции, сложившиеся в отрасли информационных технологий (ИТ-отрасль) в 2025 г.
Работа базируется на результатах ежегодного специализированного конъюнктурного мониторинга деловой и цифровой активности около 700 организаций, оказывающих информационно-технологические услуги (код по ОКВЭД 2 – 62, 63). Мониторинг проводился АНО ИИЦ «Статистика России» по заказу ...
Добавлено: 20 мая 2026 г.
Центр конъюнктурных исследований Института статистических исследований и экономики знаний Национального исследовательского университета «Высшая школа экономики» подготовил информационно-аналитический материал, характеризующий экономические настроения российских предпринимателей и потребителей в I кв. 2026 г. - «Индекс экономического настроения (ИЭН ВШЭ)». Информационная база мониторинга содержит накопленную за 1998-2026 гг. категориальную статистику «балансов мнений», базирующуюся на ответах респондентов. Такая «мягкая» качественная статистика ...
Добавлено: 20 мая 2026 г.
Текич А., Nguen C. M., Business Horizons 2026 Article In Press, Journal Pre-proof
Fast-moving consumer goods (FMCG) firms face intense pressure to internationalize, yet the traditional playbook—lengthy R&D cycles, costly market research, and standardized campaigns—often struggles to deliver local relevance at speed. This article argues that crowdsourcing—digitally mediated, large-scale consumer participation—can complement established internationalization tools by mobilizing local knowledge and community endorsement to mitigate key aspects of the ...
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Семерикова Е. В., Салов А. И., The Journal of the New Economic Association 2026 Vol. 1 No. 70 P. 221–237
В статье оцениваются масштабы внешних эффектов агломерации,
которые отражаются на повышении производительности труда, и учитывается прямое
и косвенное воздействие транспортных факторов. Для достижения этой цели мы объеди
няем данные о средней заработной плате и занятости в регионе с исчерпывающей инфор
мацией об общественном транспорте и дорожной сети Санкт- Петербурга, одной из самых
густонаселенных агломераций в Европе. Согласно нашим выводам, только ...
Добавлено: 19 мая 2026 г.
Лодягин Б. А., Назарова В. В., Ринкон Эрнандес К. Х., URBAN, PLANNING AND TRANSPORT RESEARCH 2026 Vol. 14 No. 1
Добавлено: 17 мая 2026 г.
Бродецкий Г. Л., Герами В. Д., Шидловский И. Г. и др., Транспорт: наука, техника, управление 2026 № 3 С. 3–8
В статье предложен специальный метод модификации процедур многокритериальной оптимизации. Он позволяет расширить набор критериев выбора, чтобы учитывать предпочтения лица, принимающего решения (ЛПР) как раз в моделях транспортного обеспечения работы цепей поставок. Реализуется изменение наклона направляющей для линий уровня критерия выбора в пространстве значений частных критериев (с нацеливанием выбора на утопическую точку). Разработаны и представлены требуемые ...
Добавлено: 17 мая 2026 г.
Федоров Н. С., Финансовый журнал 2025 Т. 17 № 6 С. 99–112
DCF-модель является одной из наиболее часто используемых при оценке стоимости компаний для принятия инвестиционных решений. Тем не менее оценка точности данной модели остает ся важным исследовательским вопросом. В статье представлена оценка точности спецификаций DCF-модели на основе анализа отклонений справедливых цен акций компаний, котирующихся на фондовом индексе S&P 500. Справедливые цены спецификаций DCF-модели составлены на основе ...
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Федоров Н. С., Финансы и бизнес 2025 Т. 21 № 3 С. 34–50
В настоящее время роль искусственного интеллекта все больше занимает значительную роль в различных сферах, в том числе возрастает роль машинного обучения и в финансовой области. Оценка стоимости компании остается важной частью исследований ввиду своей сложности корректной предска зательной точности целевых цен акций. В данном исследовании проведено сравнение предсказательной точности целевой стоимости акций с применением модели дисконтирования ...
Добавлено: 15 мая 2026 г.
Чуракова И. Ю., Назарова В. В., Journal of Corporate Finance Research 2026 Vol. 20 No. 1 P. 86–99
В данной статье представлен эмпирический анализ, основанный на корреляции между показателями ESG и стоимостью акционерного капитала компаний, зарегистрированных на бирже в материковом Китае и Гонконге, Китай, за период с 2018 по 2022 год. Окончательные эмпирические результаты исследования показывают, что существует отрицательная корреляция между эффективностью ESG и стоимостью акционерного капитала в Китае. В исследовании также отмечается, ...
Добавлено: 3 мая 2026 г.
Добавлено: 3 мая 2026 г.
Добавлено: 3 мая 2026 г.
Кирсанова Е. Е., Пакшин П. К., Право и экономика 2026 № 3 (456) С. 26–34
В статье рассматривается вопрос правового режима интеллектуальной собственности, созданной искусственным интеллектом. Изменения существующей правовой базы в сторону признания искусственного интеллекта субъектом права нарушат обоснование и фундаментальные принципы системы интеллектуальных прав. В статье представлен обзор разных взглядов на обоснование предоставления авторских прав на созданные искусственным интеллектом произведения. Автор отмечает, что в некоторых юрисдикциях авторские права таким ...
Добавлено: 28 апреля 2026 г.
Исмаилова Е. А., Финансы и бизнес 2026 Т. 22 № 1 С. 37–61
В последние годы наблюдается рост числа исследований, посвященных тому, как показатели в области экологии, социальной ответственности и корпоративного управления (ESG) влияют на параметры сделок слияний и поглощений (M&A). Особенно актуальным является вопрос о связи ESG-профиля компании с премией при поглощении — надбавкой к рыночной цене компании-цели. Данный обзор обобщает результаты недавних (2023–2025 гг.) эмпирических работ, ...
Добавлено: 24 апреля 2026 г.
Пакшин П. К., Legal Issues in the Digital Age 2026 Vol. 7 No. 1 P. 32–48
Искусственный интеллект выполняет значимую функцию в процессе автоматизации, минимизируя операционное участие человека в таких сферах, как медицина, искусство и юриспруденция. Несмотря на исторически тесную взаимосвязь искусства и технологий, именно генеративный искусственный интеллект расширил потенциал для творческой деятельности. Существенным катализатором этого процесса стало распространение предобученных систем искусственного интеллекта, интенсифицировавших развитие технологий в области обработки естественного языка ...
Добавлено: 31 марта 2026 г.
Сторчевой М. А., Rogova E., Kochetkova D., Journal of Corporate Finance Research 2025 Vol. 19 No. 4 P. 105–125
Добавлено: 24 марта 2026 г.
Semenikhin T., Корнилов М. В., Pruzhinskaya M. и др., , in: 26th International Conference, DAMDID/RCDL 2024, Nizhny Novgorod, Russia, October 23–25, 2024, Revised Selected Papers. Data Analytics and Management in Data Intensive Domains. (CCIS, volume 2641).: Springer, 2026. P. 211–219.
Добавлено: 11 марта 2026 г.
Elena Yu. Pesotskaya, Авдошин С. М., , in: Advanced SmartHealth.: Singapore: AccScience Publishing, 2026. Ch. 1 P. 1–15.
Добавлено: 24 февраля 2026 г.
Монография содержит подробный анализ глобальных процессов в области устойчивого развития и ESG-трансформации. Авторами ставилась задача изучения и систематизации опыта государственного регулирования устойчивого развития и ESG и углеродного регулирования на примере КНР, США и Европейского союза в контексте применимости данных подходов и тенденций для Российской Федерации. Рассмотрены основные руководящие документы этих стран в области устойчивого развития ...
Добавлено: 24 февраля 2026 г.
Мезенцев А. С., Ясницкий В. Л., Миролюбова Т. В. и др., В кн.: Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : Сборник статей по материалам Десятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, ПГНИУ, 9–10 октября 2025 г.).: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2025. С. 148–150.
На примере серийного производства стальных отливок показана возможность применения нейронных сетей в качестве системы поддержки принятия решений по снижению
отрицательных экономических последствий некоторых нештатных ситуаций, связанных
со сбоями поставок сырьевого материала.
Ключевые слова: нештатная ситуация, производственный брак, нейронная сеть, прогнозирование, сырьевой материал, моделирование ...
Добавлено: 15 февраля 2026 г.
Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А., В кн.: Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века : Сборник статей по материалам Десятой всероссийской научно-практической конференции с международным участием (г. Пермь, ПГНИУ, 9–10 октября 2025 г.).: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2025.
В статье предложен алгоритм нейросетевого метода поиска выбросов статистической информации. Алгоритм основан на анализе поведения накопленной ошибки обучения
множества нейросетей персептронного типа с одним скрытым слоем, полученной суммированием для каждого примера обучающего набора данных. Количество нейронов
скрытого слоя каждой нейросети определяется исходя из следствия теоремы Арнольда –
Холмогорова – Хехт-Нильсена, которое регламентирует количество связей и количество
нейронов скрытого слоя, ...
Добавлено: 15 февраля 2026 г.