Clarity AI: Las polémicas sobre ASG provocan un rendimiento inferior de las acciones de entre el 2% y el 5% al cabo de seis meses

Comunicado de prensa 12 de julio de 2023

Los incidentes de mayor gravedad relacionados con las ASG provocaron una mayor divergencia en el rendimiento de las acciones en comparación con los casos de menor gravedad; las mayores deltas se asociaron con controversias relacionadas con un impacto medioambiental negativo y con una mala gestión de los productos y servicios de una empresa.

Nueva York, 12 de julio de 2023 - Los incidentes controvertidos relacionados con ESG suelen recibir una gran atención por parte de los medios de comunicación, pero el vínculo entre estas controversias y el rendimiento real de las acciones no siempre está claro.

El análisis realizado por Clarity AI, la plataforma tecnológica global de sostenibilidad, pone a prueba la hipótesis de que la implicación en Controversias ASG es un predictor válido de la pérdida de valor de las empresas a medio plazo.

Los inversores pueden percibir los incidentes controvertidos como una señal potencial de mala gestión o falta de ética, lo que puede erosionar la confianza de los inversores y hacer que estén menos dispuestos a invertir en las acciones de la empresa. Las consecuencias jurídicas y reglamentarias de tales incidentes también pueden ser costosas y lentas de resolver, lo que perjudica aún más la reputación de la empresa y su valor de mercado. Por último, estos incidentes pueden perturbar las operaciones de una empresa y provocar un descenso de la productividad y la rentabilidad, lo que puede repercutir negativamente en su valor de mercado.

El análisis indica que las acciones controvertidas vinculadas a ESG pueden tener un efecto negativo significativo en el valor de una empresa en comparación con sus homólogas, lo que se traduce en un delta en la valoración que oscila entre el -2% para las controversias menos graves y el -5% para las controversias más graves tras un periodo de seis meses.

El análisis abarcó más de 10.000 incidentes controvertidos de más de 1.500 empresas durante un periodo de cuatro años. Todos los incidentes se clasificaron en uno de tres grupos de gravedad diferentes, a saber: Baja, Media y Alta. Esta clasificación se ha realizado en función del aumento de los riesgos derivados de ESG para la empresa, según las estimaciones de los modelos de Clarity AI, que tienen en cuenta la magnitud del asunto, su impacto en las partes interesadas y la gestión por parte de la empresa. La magnitud del impacto se ha desglosado teniendo en cuenta el tipo de incidente y el sector al que pertenece la empresa.

Para el tipo de incidente, la investigación analizó el efecto de las controversias en torno a cuatro temas principales: impacto medioambiental negativo, cuestiones de gobierno corporativo, abuso de posición dominante en el mercado y mala gestión de la empresa de sus productos y servicios. Los mayores deltas en el rendimiento de las acciones se registraron en los casos de gravedad elevada y en los temas de mala gestión de productos y servicios (-11,8% de divergencia del valor de mercado por término medio) y de impacto medioambiental negativo (-8,9% de divergencia del valor de mercado por término medio). En general, los incidentes de mayor gravedad provocaron mayores deltas en el valor de la empresa en comparación con los casos de menor gravedad.

El análisis también probó si el impacto de las controversias en el valor de mercado puede ser mayor si la controversia está relacionada con un tema que es importante para la industria en la que opera la empresa - por ejemplo, el tema medioambiental para la industria minera o temas de gobierno corporativo para la industria de financiación al consumo.

Los resultados confirman que los efectos derivados de la implicación de una empresa en tales actividades superan a los de la media de todos los incidentes similares para todas las empresas. La diferencia es significativa, siendo tan grande como el doble para los casos medioambientales y casi el triple para las controversias de mal gobierno corporativo.

El análisis confirma que las puntuaciones de controversia basadas en el Procesamiento del Lenguaje Natural, como las desarrolladas por Clarity AI, pueden ser una herramienta eficaz para identificar y seguir la evolución de estos incidentes. Los marcos ESG deben incluir estas métricas para medir el comportamiento controvertido de una empresa como una medida adicional externa del riesgo ESG al que están expuestas las corporaciones.

Borja Cadenato, Director de Producto de Clarity AI, ha declarado: "Comprender los riesgos asociados a las controversias corporativas y tomar las medidas adecuadas cuando éstas se producen puede ayudar a los inversores a construir carteras más rentables y a las empresas a reaccionar adecuadamente para minimizar la pérdida de valor de mercado y mantener la confianza de los inversores. "


Metodología de análisis 

En Clarity AI definimos las controversias como casos de conflicto entre una empresa y un determinado agente social o grupo de interés, que tienen como escenario la ruptura de Normas Globales vinculadas a la Conducta Empresarial Responsable como los Principios del UNGC, los principios de la OIT, o las Líneas Directrices de la OCDE para Empresas Multinacionales. 

La solución Clarity AI Controversies utiliza modelos de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) de última generación para procesar diariamente más de 100.000 artículos de noticias procedentes de más de 35.000 fuentes de confianza. Los modelos nos permiten identificar rápidamente qué noticias están relacionadas con polémicas, clasificándolas en una de nuestras 39 categorías de polémicas del MECE. A continuación, se asigna a las controversias una gravedad en función de la categoría, la magnitud del caso, su gestión por la empresa (remediación del asunto) y los riesgos derivados para la empresa. Este potente motor nos permite supervisar constantemente un amplio universo de empresas, registrando cualquier cambio en el riesgo al que están expuestas derivado de su comportamiento corporativo. 

Nos propusimos aprovechar esta gran escala de datos para probar la hipótesis de que la participación en controversias ASG es un predictor válido de la pérdida de valor de las empresas a medio plazo. Además, nuestra investigación pretende comprender los impactos de los distintos tipos de controversias -considerando su categoría- y tener en cuenta el efecto de la materialidad en los impactos. 

El análisis se ha realizado sobre los datos disponibles para el periodo comprendido entre 2018 y 2022, es decir, más de 150 millones de artículos, con más de 10.000 incidentes controvertidos identificados para más de 1.500 corporaciones diferentes. 

A efectos de análisis, todas las controversias se han clasificado en uno de los tres grupos de gravedad siguientes: Casos de gravedad baja, Casos de gravedad media y Casos de gravedad alta. Esta clasificación se ha realizado en función del aumento de los riesgos derivados de ESG para la empresa, según las estimaciones de nuestros modelos, que tienen en cuenta la magnitud del asunto, su alcance e impacto en otras partes interesadas, y la gestión por parte de la empresa. 

Para cada uno de los casos controvertidos, se ha seguido y comparado la evolución del valor de mercado de la empresa (las acciones de la empresa). Para ello, nuestro equipo aplicó un modelo de Diferencia Sintética en Diferencia¹ que compara la evolución real de la empresa en el mercado con la de una empresa modelo utilizada como referencia. Esta empresa de control es el resultado de la combinación de medias ponderadas de empresas comparables, con ponderaciones fijadas para maximizar la similitud del rendimiento bursátil en el periodo anterior al acontecimiento controvertido. Se supone que las diferencias significativas entre los rendimientos de ambas empresas tras el acontecimiento controvertido son una consecuencia causal de la implicación de la empresa en la controversia.

Se comprobó la significación estadística de los resultados al nivel del 5%, con un número total de 12.690 incidentes aptos para el análisis. 

Acerca de Clarity AI

Clarity AI es una plataforma tecnológica de sostenibilidad que utiliza el aprendizaje automático y los macrodatos para ofrecer información medioambiental y social a inversores, organizaciones y consumidores. Clarity AILas capacidades de son una herramienta esencial para el análisis integral de la sostenibilidad en relación con la inversión, la investigación corporativa, la evaluación comparativa, el comercio electrónico de consumo y la presentación de informes reglamentarios. En junio de 2023, la plataforma Clarity AIanalizará más de 70.000 empresas, 420.000 fondos, 201 países y 199 gobiernos locales, lo que representa más amplitud que cualquier otra empresa del mercado. Una de las formas en que Clarity AI cumple su misión de llevar el impacto social a los mercados es garantizando que sus capacidades se ofrecen directamente en los flujos de trabajo de los clientes a través de integraciones con socios como BlackRock - Aladdin, Refinitiv una empresa de LSEG, BNP Manaos, CACEIS y Simcorp. Además, la información sobre sostenibilidad de Clarity AI llega a más de 150 millones de consumidores en más de 400.000 comercios de la plataforma Klarna. Clarity AI tiene oficinas en Norteamérica, Europa y Oriente Medio, y su red de clientes gestiona decenas de billones de activos e incluye empresas como Invesco, Nordea, BlackRock, Santander, Wellington y BNP Paribas. clarity.ai

Contacto con los medios de comunicación

Edelman

clarityAI@edelmansmithfield.com

 


¹Arkhangelsky, Dmitry, Susan Athey, David A. Hirshberg, Guido W. Imbens y Stefan Wager. 2021. "Diferencia sintética en diferencias". American Economic Review, 111 (12): 4088-4118.

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