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Clarity AI: ESG-Kontroversen führten nach sechs Monaten zu einer Underperformance von 2 bis 5 % bei Aktien

Veröffentlicht: Juli 12, 2023
Geändert: Juli 12, 2023

Schwerwiegendere ESG-bezogene Vorfälle führten zu größeren Abweichungen in der Aktienperformance im Vergleich zu weniger schwerwiegenden Fällen; die größten Abweichungen wurden mit Kontroversen im Zusammenhang mit negativen Umweltimpact und mit Missmanagement der Produkte und Dienstleistungen eines Unternehmens in Verbindung gebracht.

New York, 12. Juli 2023 - ESG-bezogene kontroverse Vorfälle finden in den Medien oft große Beachtung, aber der Zusammenhang zwischen diesen Kontroversen und der tatsächlichen Aktienperformance ist nicht immer klar.

Die Analyse von Clarity AI, der globalen Technologieplattform für Nachhaltigkeit, testet die Hypothese, dass die Beteiligung an ESG-Kontroversen ein valider Prädiktor für den mittelfristigen Wertverlust von Unternehmen ist.

Kontroverse Vorfälle können von den Anlegern als mögliches Zeichen für schlechtes Management oder mangelnde Ethik wahrgenommen werden, was das Vertrauen der Anleger untergraben und ihre Bereitschaft, in die Aktien des Unternehmens zu investieren, verringern kann. Die rechtlichen und behördlichen Konsequenzen solcher Vorfälle können ebenfalls teuer und zeitaufwendig sein, was den Ruf und den Marktwert des Unternehmens weiter schädigt. Schließlich können solche Vorfälle den Betrieb eines Unternehmens stören und zu einem Rückgang der Produktivität und Rentabilität führen, was sich wiederum negativ auf den Marktwert des Unternehmens auswirken kann.

Die Analyse zeigt, dass kontroverse Maßnahmen im Zusammenhang mit ESG einen signifikanten negativen Effekt auf den Wert eines Unternehmens im Vergleich zu anderen Unternehmen haben können, was zu einem Delta in der Bewertung von -2% für weniger schwerwiegende Kontroversen bis -5% für die schwerwiegendsten Kontroversen nach einem Zeitraum von sechs Monaten führt.

Die Analyse umfasste über 10.000 kontroverse Vorfälle bei mehr als 1.500 Unternehmen in einem Zeitraum von vier Jahren. Alle Vorfälle wurden in eine von drei verschiedenen Schweregruppen eingestuft, nämlich: Niedrig, mittel und hoch. Diese Einstufung erfolgte nach dem Anstieg der ESG-Risiken für das Unternehmen, wie sie von den Modellen von Clarity AIgeschätzt werden, die das Ausmaß des Problems, seine impact auf die Stakeholder und das Management durch das Unternehmen berücksichtigen. Das Ausmaß der impact wurde unter Berücksichtigung der Art des Vorfalls und der Branche, zu der das Unternehmen gehört, weiter aufgeschlüsselt.

Für die Art der Vorfälle wurden die impact von Kontroversen zu vier Hauptthemen analysiert: negative Umweltimpact, Fragen der Corporate Governance, Missbrauch der Marktbeherrschung und Missmanagement von Produkten und Dienstleistungen des Unternehmens. Die größten Deltas in der Aktienperformance wurden bei Fällen mit hohem Schweregrad und den Themen Missmanagement von Produkten und Dienstleistungen (durchschnittlich -11,8 % Marktwertabweichung) und negative Umweltimpact (durchschnittlich -8,9 % Marktwertabweichung) festgestellt. Im Allgemeinen führten Vorfälle mit höherem Schweregrad zu größeren Deltas im Unternehmenswert im Vergleich zu Fällen mit geringerem Schweregrad.

In der Analyse wurde auch untersucht, ob die impact von Kontroversen auf den Marktwert größer sein können, wenn die Kontroverse mit einem Thema zusammenhängt, das für die Branche, in der das Unternehmen tätig ist, von Bedeutung ist - zum Beispiel das Umweltthema für die Bergbauindustrie oder Corporate-Governance-Themen für die Konsumfinanzbranche.

Die Ergebnisse bestätigen, dass die impact, die sich aus der Beteiligung eines Unternehmens an solchen Aktivitäten ergeben, den Durchschnitt aller ähnlichen Vorfälle für alle Unternehmen übersteigen. Der Unterschied ist beträchtlich, er ist doppelt so groß bei Umweltfällen und fast dreimal so groß bei Kontroversen über schlechte Unternehmensführung.

Die Analyse bestätigt, dass auf natürlicher Sprachverarbeitung basierende Kontroversitätsbewertungen, wie die von Clarity AI entwickelten, ein wirksames Instrument zur Identifizierung und Verfolgung der Entwicklung dieser Vorfälle sein können. ESG-Rahmenwerke müssen diese Metriken enthalten, um das kontroverse Verhalten eines Unternehmens als zusätzliche externe Messung des ESG-Risikos, dem Unternehmen ausgesetzt sind, zu messen.

Borja Cadenato, Director of Product bei Clarity AI, sagte: "DasVerständnis der Risiken, die mit Unternehmenskontroversen verbunden sind, und die Ergreifung geeigneter Maßnahmen, wenn Kontroversen auftreten, können Anlegern helfen, leistungsfähigere Portfolios aufzubauen und Unternehmen dabei unterstützen, angemessen zu reagieren, um Marktwertverluste zu minimieren und das Vertrauen der Anleger zu erhalten ."


Methodik der Analyse 

Auf Clarity AI definieren wir Kontroversen als Fälle von Konflikten zwischen einem Unternehmen und einem bestimmten gesellschaftlichen Akteur oder Stakeholder, bei denen es um die Verletzung globaler Normen im Zusammenhang mit verantwortungsvollem Geschäftsgebaren geht, wie z. B. die UNGC-Prinzipien, die ILO-Prinzipien oder die OECD-Leitsätze für multinationale Unternehmen. 

Die Lösung Clarity AI Controversies nutzt modernste Modelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), um täglich über 100.000 Nachrichtenartikel aus über 35.000 vertrauenswürdigen Quellen zu verarbeiten. Die Modelle ermöglichen es uns, schnell zu erkennen, welche Nachrichten sich auf Kontroversen beziehen und sie in eine unserer 39 MECE-Kontroversen-Kategorien einzuordnen. Den Kontroversen wird dann ein Schweregrad zugewiesen, der von der Kategorie, dem Ausmaß des Falles, dem Management durch das Unternehmen (Problembehebung) und den daraus abgeleiteten Risiken für das Unternehmen abhängt. Mit diesem leistungsstarken System können wir ein großes Universum von Unternehmen ständig überwachen und alle Änderungen des Risikos, dem sie aufgrund ihres Unternehmensverhaltens ausgesetzt sind, erfassen. 

Wir wollen diese große Datenmenge nutzen, um die Hypothese zu testen, dass die Beteiligung an ESG-Kontroversen ein valider Prädiktor für den mittelfristigen Wertverlust von Unternehmen ist. Darüber hinaus zielt unsere Forschung darauf ab, die impact verschiedener Arten von Kontroversen - unter Berücksichtigung ihrer Kategorie - zu verstehen und den Einfluss der Wesentlichkeit auf die impact zu berücksichtigen. 

Die Analyse wurde auf der Grundlage der verfügbaren Daten für den Zeitraum zwischen 2018 und 2022 durchgeführt, d. h. auf der Grundlage von über 150 Millionen Artikeln mit mehr als 10.000 kontroversen Vorfällen, die für mehr als 1.500 verschiedene Unternehmen identifiziert wurden. 

Zu Analysezwecken wurden alle Kontroversen in eine von drei verschiedenen Schweregradgruppen eingeteilt, nämlich: Fälle mit geringem Schweregrad, Fälle mit mittlerem Schweregrad und Fälle mit hohem Schweregrad. Diese Einstufung erfolgte nach dem Anstieg der von unseren Modellen geschätzten ESG-Risiken für das Unternehmen, wobei das Ausmaß des Problems, sein Umfang und seine impact auf andere Stakeholder sowie das Management durch das Unternehmen berücksichtigt wurden. 

Für jeden der umstrittenen Fälle wurde die Entwicklung des Marktwerts des Unternehmens (der Aktien des Unternehmens) beobachtet und verglichen. Zu diesem Zweck hat unser Team ein synthetisches Differenzmodell¹ an, das die tatsächliche Leistung des Unternehmens auf dem Markt mit einem modellierten Unternehmen vergleicht, das als Benchmark dient. Dieses Kontrollunternehmen ist das Ergebnis der Kombination gewichteter Durchschnittswerte vergleichbarer Unternehmen, wobei die Gewichtung so festgelegt ist, dass die Ähnlichkeit der Börsenperformance im Zeitraum vor dem kontroversen Ereignis maximiert wird. Es wird davon ausgegangen, dass signifikante Unterschiede zwischen den Wertentwicklungen der beiden Unternehmen nach dem kontroversen Ereignis eine kausale Folge der Verwicklung des Unternehmens in die Kontroverse sind.

Die Ergebnisse wurden auf statistische Signifikanz auf dem 5 %-Niveau getestet, wobei eine Gesamtzahl von 12.690 Vorfällen in die Analyse einfloss. 

Über Clarity AI

Clarity AI ist eine Technologieplattform für Nachhaltigkeit, die maschinelles Lernen und Big Data nutzt, um Investoren, Organisationen und Verbrauchern ökologische und soziale Erkenntnisse zu liefern. Clarity AIDie Funktionen von sind ein unverzichtbares Werkzeug für eine umfassende Nachhaltigkeitsanalyse im Zusammenhang mit Investitionen, Unternehmensforschung, Benchmarking, elektronischem Handel mit Verbrauchern und regulatorischer Berichterstattung. Im Juni 2023 analysiert die Plattform von Clarity AImehr als 70.000 Unternehmen, 420.000 Fonds, 201 Länder und 199 lokale Regierungen und ist damit so breit aufgestellt wie kein anderer Anbieter auf dem Markt. Ein Weg, wie Clarity AI seine Mission erfüllt, gesellschaftliche impact auf die Märkte zu bringen, besteht darin, sicherzustellen, dass seine Fähigkeiten direkt in die Arbeitsabläufe der Kunden durch Integrationen mit Partnern wie BlackRock - Aladdin, Refinitiv, einem Unternehmen der LSEG, BNP Manaos, CACEIS und Simcorp geliefert werden. Darüber hinaus erreichen die Nachhaltigkeitsinformationen von Clarity AI mehr als 150 Millionen Verbraucher bei mehr als 400.000 Händlern auf der Klarna-Plattform. Clarity AI hat Niederlassungen in Nordamerika, Europa und dem Nahen Osten, und das Kundennetzwerk verwaltet ein Vermögen von mehreren Billionen und umfasst Unternehmen wie Invesco, Nordea, BlackRock, Santander, Wellington und BNP Paribas. clarity.ai

Medienkontakt

Edelman

clarityAI@edelmansmithfield.com

 


¹Arkhangelsky, Dmitry, Susan Athey, David A. Hirshberg, Guido W. Imbens, und Stefan Wager. 2021. "Synthetic Difference-in-Differences. American Economic Review, 111 (12): 4088-4118.

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