Standard

Методика оценки качества корпоративного управления в рейтинге ESG для региональных компаний. / Рогова, Елена Моисеевна; Сторчевой, Максим Анатольевич; Кочеткова, Дарья Вадимовна.

в: Journal of Corporate Finance Research, 12.01.2025.

Результаты исследований: Научные публикации в периодических изданияхстатьяРецензирование

Harvard

APA

Рогова, Е. М., Сторчевой, М. А., & Кочеткова, Д. В. (2025). Методика оценки качества корпоративного управления в рейтинге ESG для региональных компаний. Рукопись передана для публикации.

Vancouver

Author

Рогова, Елена Моисеевна ; Сторчевой, Максим Анатольевич ; Кочеткова, Дарья Вадимовна. / Методика оценки качества корпоративного управления в рейтинге ESG для региональных компаний. в: Journal of Corporate Finance Research. 2025.

BibTeX

@article{4a4d917ddaf34bf2855d73287d8d6c35,
title = "Методика оценки качества корпоративного управления в рейтинге ESG для региональных компаний",
abstract = "Статья посвящена разработке подхода к оценке качества корпоративного управления в ESG-рейтинге для региональных компаний Северо-Западного федерального округа (СЗФО). Особенностью данных компаний является то, что они, во-первых, работают на экономику региона, а во-вторых, не всегда являются публичными компаниями, попадающими в поле зрения федеральных рейтинговых агентств. На основе анализа литературы и существующих методик измерения качества корпоративного управления в коммерческих и академических рейтингах предложен набор индикаторов для оценки качества корпоративного управления. С помощью предложенного набора проведено сравнительное исследование качества корпоративного управления крупнейших федеральных компаний и компаний СЗФО, не входящих в федеральные рейтинги. Предложенный в работе подход реализуется в два этапа. На первом этапе рейтинговая оценка качества корпоративного управления строится на основе степени раскрытия данных на сайтах компаний. На втором этапе используются обученные на различных публично раскрываемых данных (веб-сайты компаний, новости и отчеты) алгоритмы искусственного интеллекта. Несмотря на небольшой объем выборки и выявленные существенные расхождения между результатами первого и второго этапов в ряде случаев, была достигнута достаточно высокая точность в предсказании оценки качества корпоративного управления при обучении алгоритмов искусственного интеллекта. Также в результате сопоставления оценок, полученных на основе двух этапов, возможно получить представление о качестве корпоративного управления в оцениваемых компаниях и направлениях его повышения. В результате сделан вывод о необходимости применения различных инструментов для корректной оценки качества корпоративного управления. ",
keywords = "качество корпоративного управления, рейтинговые оценки, рейтинг ESG, искусственный интеллект",
author = "Рогова, {Елена Моисеевна} and Сторчевой, {Максим Анатольевич} and Кочеткова, {Дарья Вадимовна}",
year = "2025",
month = jan,
day = "12",
language = "русский",
journal = "Journal of Corporate Finance Research",
issn = "2073-0438",
publisher = "National Research University, Higher School of Econoimics",

}

RIS

TY - JOUR

T1 - Методика оценки качества корпоративного управления в рейтинге ESG для региональных компаний

AU - Рогова, Елена Моисеевна

AU - Сторчевой, Максим Анатольевич

AU - Кочеткова, Дарья Вадимовна

PY - 2025/1/12

Y1 - 2025/1/12

N2 - Статья посвящена разработке подхода к оценке качества корпоративного управления в ESG-рейтинге для региональных компаний Северо-Западного федерального округа (СЗФО). Особенностью данных компаний является то, что они, во-первых, работают на экономику региона, а во-вторых, не всегда являются публичными компаниями, попадающими в поле зрения федеральных рейтинговых агентств. На основе анализа литературы и существующих методик измерения качества корпоративного управления в коммерческих и академических рейтингах предложен набор индикаторов для оценки качества корпоративного управления. С помощью предложенного набора проведено сравнительное исследование качества корпоративного управления крупнейших федеральных компаний и компаний СЗФО, не входящих в федеральные рейтинги. Предложенный в работе подход реализуется в два этапа. На первом этапе рейтинговая оценка качества корпоративного управления строится на основе степени раскрытия данных на сайтах компаний. На втором этапе используются обученные на различных публично раскрываемых данных (веб-сайты компаний, новости и отчеты) алгоритмы искусственного интеллекта. Несмотря на небольшой объем выборки и выявленные существенные расхождения между результатами первого и второго этапов в ряде случаев, была достигнута достаточно высокая точность в предсказании оценки качества корпоративного управления при обучении алгоритмов искусственного интеллекта. Также в результате сопоставления оценок, полученных на основе двух этапов, возможно получить представление о качестве корпоративного управления в оцениваемых компаниях и направлениях его повышения. В результате сделан вывод о необходимости применения различных инструментов для корректной оценки качества корпоративного управления.

AB - Статья посвящена разработке подхода к оценке качества корпоративного управления в ESG-рейтинге для региональных компаний Северо-Западного федерального округа (СЗФО). Особенностью данных компаний является то, что они, во-первых, работают на экономику региона, а во-вторых, не всегда являются публичными компаниями, попадающими в поле зрения федеральных рейтинговых агентств. На основе анализа литературы и существующих методик измерения качества корпоративного управления в коммерческих и академических рейтингах предложен набор индикаторов для оценки качества корпоративного управления. С помощью предложенного набора проведено сравнительное исследование качества корпоративного управления крупнейших федеральных компаний и компаний СЗФО, не входящих в федеральные рейтинги. Предложенный в работе подход реализуется в два этапа. На первом этапе рейтинговая оценка качества корпоративного управления строится на основе степени раскрытия данных на сайтах компаний. На втором этапе используются обученные на различных публично раскрываемых данных (веб-сайты компаний, новости и отчеты) алгоритмы искусственного интеллекта. Несмотря на небольшой объем выборки и выявленные существенные расхождения между результатами первого и второго этапов в ряде случаев, была достигнута достаточно высокая точность в предсказании оценки качества корпоративного управления при обучении алгоритмов искусственного интеллекта. Также в результате сопоставления оценок, полученных на основе двух этапов, возможно получить представление о качестве корпоративного управления в оцениваемых компаниях и направлениях его повышения. В результате сделан вывод о необходимости применения различных инструментов для корректной оценки качества корпоративного управления.

KW - качество корпоративного управления

KW - рейтинговые оценки

KW - рейтинг ESG

KW - искусственный интеллект

M3 - статья

JO - Journal of Corporate Finance Research

JF - Journal of Corporate Finance Research

SN - 2073-0438

ER -

ID: 135011726