Публикации автора

An important condition for the successful incorporation of ESG principles in banks’ activity is reflecting the data on the implementation of environmental, social and governance activities in the reporting for stakeholders. The paper aims to build the models of ESG factors’ impact on the banking industry. Methodologically, the study rests on the theories of ESG banking and green (responsible) finance and uses the methods of dialectical and economic statistical analysis. By means of correlation analysis the authors reveal causal relationships and establish the ESG factors affecting the banking sector of the Russian Federation. The obtained data point to the importance of green finance within the framework of the sustainable environmental and economic development of the banking industry. The study does not fully confirm the thesis that following the ESG principles will lead to an increase in the profitability and efficiency of the banking sector: only social factors directly influence the performance of the banking sector, while environmental factors have an inverse effect, and there is no relationship with the governance factors. The findings can be useful while incorporating ESG principles in the regulation of financial markets and in investment practices. This will enable the organisations in the banking sector to form an ESG-based strategy, control the factors affecting the financial sustainability of the baking industry, manage ESG risks based on an extensive dialogue with stakeholders, and win goodwill

В статье проанализировано современное состояние, результативность и устойчивость российских банков в условиях турбулентности экономики. Цель исследования - сформировать прогноз прибыли для обеспечения устойчивого развития российских банков, а также выявить закономерности их развития в условиях нарастания рыночной неопределенности. Сформирована модель глубокого обучения «Случайный лес». В ходе исследования были использованы такие методы, как технический анализ акций банков с использованием библиотек pandas, yfinance, numpy, matplotlib на языке Python на сервисе Colab, а также модель глубокого обучения «Случайный лес» для прогнозирования чистой прибыли банков. Научная новизна состоит в том, что выдвинута и доказана гипотеза, что на основе использования модели машинного обучения «Случайный лес» может быть получен прогноз чистой прибыли, как важнейшего фактора устойчивости банка. В ходе исследования были рассчитаны направление и сила связи между факториальными и результативным признаками. Так, например, связь между результативным признаком (Прибыль, млрд руб.) - “target” и факториальными выражается следующими коэффициентами: Активы, млрд руб. + 0,974; Доля активов, в % + 0,974; Рентабельность активов, % 0,159; Adj акций (логарифмическая доходность) -0,266; Волатильность (сигма) -0,219. На основании полученных результатов можно утверждать, что все рассмотренные банки работают устойчиво, ошибка прогноза на ноябрь 2024 г. варьируется от 0,78 до 31,4 %. При этом ошибка возрастает по мере уменьшения размера банков. По итогам 2023 г. все крупнейшие банки работали прибыльно, что свидетельствует об их устойчивости. Полученные прогнозные значения прибыли отражают позитивный тренд в развитии рассмотренных банков, что позволяет сделать вывод об устойчивости банковской системы в целом. Практическая значимость в том, что результаты исследования могут быть рекомендованы к использованию на практике.

В условиях новой экономической реальности проблема воздухоохранного поведения бизнеса сохраняет свою актуальность, смещая акценты в сторону защиты жизни и здоровья человека. Статья посвящена изучению отраслевых особенностей взаимосвязи между воздухоохранным поведением публичных компаний и доходностью их акций. Методологическую основу исследования составили теории экологического менеджмента, финансового менеджмента и стейкхолдеров. Методы работы – межотраслевой экономический и эконометрический анализ. Информационной базой послужили данные Росстата и Московской биржи о 45 публичных акционерных обществах (ПАО) из пяти отраслей экономики за период 2014–2022 гг. Межотраслевой экономический анализ показал, что инвесторы не принимают во внимание воздухоохранное поведение ПАО, неизменно направляя больше средств в акции компаний, входящих в отраслевые индексы Химии и нефтехимии, Металлов и добычи, Нефти и газа, отличающиеся большими дивидендными выплатами по сравнению с рынком Мосбиржи в целом. Через интеграцию в модель Фамы – Френча – Кархарта воздухоохранных факторов с помощью методов эконометрического моделирования получены оценки зависимости доходности отраслевых портфелей от этих факторов и от классических риск-премий. Доказано положительное влияние рыночной премии и премии за размер на доходность отраслевых портфелей. Статистически значимого влияния воздухоохранных факторов на доходность акций не установлено. Эмпирически подтверждена немотивированность бизнеса к воздухоохранному поведению в существующих условиях. Результаты исследования подчеркивают важность мотивации такого поведения бизнеса `на директивной основе.