Clarity AI: Le controversie ESG hanno portato a una sottoperformance dei titoli dal 2% al 5% dopo sei mesi

Gli incidenti ESG di maggiore gravità hanno determinato una maggiore divergenza nella performance azionaria rispetto ai casi di minore gravità; i delta maggiori sono stati associati alle controversie relative all'impatto ambientale negativo e alla cattiva gestione dei prodotti e dei servizi di una società.

New York, 12 luglio 2023 - Gli incidenti controversi legati all'ESG ricevono spesso un'attenzione significativa da parte dei media, ma il legame tra queste controversie e l'effettiva performance dei titoli non è sempre chiaro.

L'analisi di Clarity AI, la piattaforma tecnologica globale per la sostenibilità, verifica l'ipotesi che il coinvolgimento nelle controversie ESG sia un valido predittore della perdita di valore a medio termine delle aziende.

Gli investitori possono percepire gli incidenti controversi come un potenziale segno di cattiva gestione o di mancanza di etica, il che può erodere la fiducia degli investitori e renderli meno disposti a investire nelle azioni della società. Le conseguenze legali e normative di tali incidenti possono anche essere costose e lunghe da risolvere, danneggiando ulteriormente la reputazione e il valore di mercato dell'azienda. Infine, tali incidenti possono interrompere l'attività di un'azienda, provocando un calo della produttività e della redditività, con un conseguente impatto negativo sul suo valore di mercato.

L'analisi indica che le azioni controverse legate all'ESG possono avere un effetto negativo significativo sul valore di una società rispetto ai suoi pari, con un delta di valutazione che va dal -2% per le controversie meno gravi al -5% per le controversie più gravi dopo un periodo di sei mesi.

L'analisi ha riguardato oltre 10.000 incidenti controversi per più di 1.500 aziende in un periodo di quattro anni. Tutti gli incidenti sono stati classificati in uno dei tre diversi gruppi di gravità, ovvero: Bassa, Media e Alta. La classificazione è stata effettuata in base all'aumento dei rischi ESG per l'azienda, come stimato dai modelli di Clarity AI, che tengono conto dell'entità del problema, del suo impatto sugli stakeholder e della gestione da parte dell'azienda. L'entità dell'impatto è stata ulteriormente suddivisa considerando il tipo di incidente e il settore di appartenenza dell'azienda.

Per il tipo di incidente, la ricerca ha analizzato l'effetto delle controversie su quattro temi principali: impatto ambientale negativo, questioni di corporate governance, abuso di posizione dominante sul mercato e cattiva gestione dei prodotti e dei servizi da parte dell'azienda. I maggiori delta nella performance azionaria sono stati riscontrati per i casi di gravità elevata e per i temi della cattiva gestione di prodotti e servizi (-11,8% di divergenza del valore di mercato in media) e dell'impatto ambientale negativo (-8,9% di divergenza del valore di mercato in media). In generale, gli incidenti di maggiore gravità hanno portato a delta maggiori nel valore dell'azienda rispetto ai casi di minore gravità.

L'analisi ha anche verificato se l'impatto delle controversie sul valore di mercato può essere maggiore se la controversia è legata a un tema rilevante per il settore in cui opera la società, ad esempio il tema ambientale per il settore minerario o il tema della corporate governance per il settore finanziario dei consumatori.

I risultati confermano che gli effetti derivanti dal coinvolgimento di una società in tali attività superano quelli della media di tutti gli incidenti simili per tutte le società. La differenza è significativa, essendo doppia per i casi ambientali e quasi tripla per le controversie di cattiva governance aziendale.

L'analisi conferma che i punteggi di controversia basati sull'elaborazione del linguaggio naturale, come quelli sviluppati da Clarity AI, possono essere uno strumento efficace per identificare e seguire l'evoluzione di questi incidenti. I framework ESG devono includere queste metriche per misurare il comportamento controverso di un'azienda come ulteriore misura esterna del rischio ESG a cui le aziende sono esposte.

Borja Cadenato, Director of Product di Clarity AI, ha dichiarato: "Comprendere i rischi associati alle controversie societarie e intraprendere azioni appropriate quando queste si verificano può aiutare gli investitori a costruire portafogli più solidi e performanti e aiutare le società a reagire in modo appropriato per ridurre al minimo la perdita di valore del mercato e mantenere la fiducia degli investitori ".

Metodologia di analisi 

In Clarity AI definiamo le controversie come casi di conflitto tra un'azienda e un determinato agente sociale o stakeholder, che hanno come scenario la violazione di norme globali legate alla condotta responsabile delle imprese, come i principi UNGC, i principi ILO o le linee guida OCSE per le imprese multinazionali. 

La soluzione Clarity AI Controversies sfrutta modelli di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) all'avanguardia per elaborare quotidianamente oltre 100.000 articoli di notizie provenienti da oltre 35.000 fonti attendibili. I modelli ci permettono di identificare rapidamente quali notizie sono collegate a controversie, classificandole in una delle nostre 39 categorie di controversie MECE. Alle controversie viene poi assegnata una gravità che dipende dalla categoria, dall'entità del caso, dalla sua gestione da parte dell'azienda (rimedio al problema) e dai rischi che ne derivano per l'azienda. Questo potente motore ci permette di monitorare costantemente un ampio universo di aziende, registrando qualsiasi variazione del rischio a cui sono esposte derivante dal loro comportamento aziendale. 

Ci siamo proposti di sfruttare questa grande mole di dati per testare l'ipotesi che il coinvolgimento nelle controversie ESG sia un valido predittore della perdita di valore a medio termine delle imprese. Inoltre, la nostra ricerca mira a comprendere gli impatti dei diversi tipi di controversie - considerando la loro categoria - e a prendere in considerazione l'effetto della materialità sugli impatti. 

L'analisi è stata condotta sui dati disponibili per il periodo compreso tra il 2018 e il 2022, ovvero oltre 150 milioni di articoli, con oltre 10.000 incidenti controversi identificati per oltre 1.500 aziende diverse. 

Ai fini dell'analisi, tutte le controversie sono state classificate in uno dei tre diversi gruppi di gravità, ovvero: Casi di bassa gravità, Casi di media gravità e Casi di alta gravità. Questa classificazione è stata effettuata in base all'aumento dei rischi ESG per l'azienda, come stimato dai nostri modelli, che considerano l'entità della questione, la portata e l'impatto su altri stakeholder e la gestione da parte dell'azienda. 

Per ciascuno dei casi controversi, l'evoluzione del valore di mercato della società (l'azione della società) è stata monitorata e analizzata. A tal fine, il nostro team ha applicato un modello di Differenza Sintetica nella Differenza¹ che confronta la performance reale dell'azienda sul mercato con un'azienda modellata utilizzata come benchmark. Questa società di controllo è il risultato della combinazione di medie ponderate di società comparabili, con pesi impostati in modo da massimizzare la somiglianza della performance del mercato azionario nel periodo precedente l'evento controverso. Si presume che le differenze significative tra le performance delle due società dopo l'evento controverso siano una conseguenza causale del coinvolgimento della società nella controversia.

I risultati sono stati testati per la significatività statistica al livello del 5%, con un numero totale di 12.690 incidenti che si sono qualificati per l'analisi. 

Circa Clarity AI

Clarity AI è una piattaforma tecnologica per la sostenibilità che utilizza l'apprendimento automatico e i big data per fornire approfondimenti ambientali e sociali a investitori, organizzazioni e consumatori. Clarity AILe funzionalità di sono uno strumento essenziale per l'analisi end-to-end della sostenibilità in relazione agli investimenti, alla ricerca aziendale, al benchmarking, al commercio elettronico dei consumatori e al reporting normativo. A giugno 2023, la piattaforma di Clarity AIanalizzerà più di 70.000 aziende, 420.000 fondi, 201 Paesi e 199 governi locali, un'ampiezza superiore a quella di qualsiasi altro operatore del mercato. Uno dei modi in cui Clarity AI realizza la sua missione di portare l'impatto sociale sui mercati è quello di garantire che le sue capacità siano fornite direttamente nei flussi di lavoro dei clienti attraverso integrazioni con partner come BlackRock - Aladdin, Refinitiv un'azienda LSEG, BNP Manaos, CACEIS e Simcorp. Inoltre, gli insight sulla sostenibilità di Clarity AI raggiungono più di 150 milioni di consumatori attraverso più di 400.000 commercianti sulla piattaforma Klarna. Clarity AI ha uffici in Nord America, Europa e Medio Oriente e la sua rete di clienti gestisce decine di trilioni di asset e comprende società come Invesco, Nordea, BlackRock, Santander, Wellington e BNP Paribas. clarity.ai

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¹Arkhangelsky, Dmitry, Susan Athey, David A. Hirshberg, Guido W. Imbens e Stefan Wager. 2021. "Differenza sintetica nelle differenze". American Economic Review, 111 (12): 4088-4118.