Вплив пандемії COVID-19 на фондовий ринок: ESG ETF кейс
Анотація
Стаття присвячена аналізу впливу фінансового шоку, який спричинений пандемією COVID-19. Оскільки за останні роки інтерес до відповідального інвестування зріз, а нещодавнє опитування показало що у свій інвестиційний підхід інтегрують ESG 75% респондентів по всьому світу, то об'єктом дослідження були процеси реагування на шок тридцяти ETF ESG компаній, що є одними із самих вагомих інвестиційних інструментів. ESG можна розшифрувати як «екологія, соціальна політика та корпоративне управління». У широкому значенні це сталий розвиток комерційної діяльності, що будується на наступних принципах: відповідальне ставлення до довкілля (з англ., E - environment), тобто наскільки компанія активна у сфері захисту екології та природного середовища; висока соціальна відповідальність (з англ., S - social). Бізнес повинен забезпечувати працівникам достойні умови праці та рівні можливості працевлаштування, а також підтримувати громадські організації; висока якість корпоративного управління (з англ., G - governance). Йдеться про стандарти, якими керується менеджмент бізнесу, включаючи етичні методи ведення бізнесу, ґендерну різноманітність у раді директорів, відповідна до роботи працівника оплата праці, загальна прозорість бізнесу. Також у даній статті, проведено аналіз інвестиційного ризику та ризик-доходності упродовж шокового періоду пандемії COVID-19. Для дослідження використано три проміжки часу, а саме: до шоковий (тривав з 01.07.2019 по 15.01.2020), шоковий (з 16.01.2020 по 31.03.2020) та після шоковий (з 01.04.2020 по 31.10.2021) періоди. Запропоновано два показники для дослідження: глибина падіння та рівень відновлення прибутковості фінансових активів. Майже всі досліджувані показники продемонстрували досить гарне відновлення у обрані інтервали часу. Відношення ризику до доходності, у періоди «до шоку» та «після шоку», розглядаються із застосуванням двох підходів: волатильності та Value-at-Risk. У післяшоковий період обидва підходи демонструють підвищений ризик, але його ступінь по-різному варіюється.
Завантаження
Посилання
/Посилання
McKinsey&Company. COVID-19: Implications for business. https://www.mckinsey.com/business-functions/risk/our-insights/covid-19-implications-for-business
Carlsson-Szlezak P., Swartz P., and Reeves M. Why The Global Economy Is Recovering Faster Than Expected. Harvard Business Review, 11/03/2020. https://hbr.org/2020/11/why-the-global-economy-is-recovering-faster-than-expected
Sharma, D., Bouchaud, J. P., Gualdi, S., Tarzia, M., & Zamponi, F. (2021). V–, U–, L–or W–shaped economic recovery after Covid-19: Insights from an Agent-Based Model. PloS one, 16(3), e0247823.
Szegö, G. P. (Ed.). (2004). Risk measures for the 21st century (Vol. 1). New York: Wiley.
Kaminskyi, A., Motoryn, R., & Pysanets, K. (2019). Investment risks and their measurement. Probability in Action. – V3, 103-114
Fischer, T. (2003). Risk capital allocation by coherent risk measures based on one-sided moments. Insurance: Mathematics and Economics, 32(1), 135-146.
Scott, R. C., & Horvath, P. A. (1980). On the direction of preference for moments of a higher order than the variance. The Journal of Finance, 35(4), 915-919.
Holton, G. A. (2003). Value-at-risk. Acad. press.
Economic Policy Uncertainty Index. https://www.policyuncertainty.com/ 12/25/2020.
Baker, S. R., Bloom, N., Davis, S. J., & Terry, S. J. (2020). Covid-induced economic uncertainty (No. w26983). National Bureau of Economic Research.
Investing.com (2020) https://www.investing.com/ 12/27/2020.
Girard, M. (2020). The 5 shapes of coronavirus economic recovery – which will it be. https://ci.natwest.com/insights/articles/the-5-shapes-of-coronavirus-economic-recovery-and-why-our-base-case-is-a-swoosh/ 01/12/2021.
Just, M., & Echaust, K. (2020). Stock market returns, volatility, correlation and liquidity during the COVID-19 crisis: Evidence from the Markov switching approach. Finance Research Letters, 37, 101775.
Kaminskyi, A., Nehrey, M., Rizun, N. (2020). The impact of COVID-induced shock on the risk-return correspondence of agricultural ETFs. Machine Learning for Prediction of Emergent Economy Dynamics 2020. Proceedings of the Selected Papers of the Special Edition of International Conference on Monitoring, Modeling & Management of Emergent Economy (M3E2-MLPEED 2020), Vol. 2713, 204-218.
Narayan, M. (2020). 3 key investment trends for a post-COVID world. https://www.refinitiv.com/perspectives/future-of-investing-trading/3-key-investment-trends-for-a-post-covid-world/ 01/12/2021
Babenko, V., Panchyshyn, A., Zomchak, L., Nehrey, M., Artym-Drohomyretska, Z., Lahotskyi, T. (2021). Classical Machine Learning Methods in Economics Research: Macro and Micro Level Example. WSEAS Transactions on Business and Economics, Vol. 18, 2021, Art. #22, pp. 209-217. https://doi.org/10.37394/23207.2021.18.22
What are ESG ETFs? (2020) https://www.rbcgam.com/en/ca/learn-plan/types-of-investments/what-are-esg-etfs/detail
Babenko, V., & Nehrey, M. (2021). Complex Risk Analysis of E-Commerce Companies Related to COVID-19. In E. Mazaheri (Ed.). The Impact of COVID19 on E-Commerce, pp. 91-104. Proud Pen. https://doi.org/10.51432/978-1-8381524-8-2_7
RBC Global Asset Management, 2020 Responsible Investment Survey Key Findings https://www.rbcgam.com/documents/en/other/esg-key-findings.pdf
TD Asset Management, How to build a portfolio with ESG ETFs https://www.bnnbloomberg.ca/how-to-build-a-portfolio-with-esg-etfs-1.1559774
ESG investments are taking over the world. What is it and why are they getting more and more popular? (2021) https://investfunds.ru/news/77835/ 07/19/2021.
McKinsey&Company. COVID-19: Implications for business. https://www.mckinsey.com/business-functions/risk/our-insights/covid-19-implications-for-business
Carlsson-Szlezak P., Swartz P., and Reeves M. Why The Global Economy Is Recovering Faster Than Expected. Harvard Business Review, 11/03/2020. https://hbr.org/2020/11/why-the-global-economy-is-recovering-faster-than-expected
Sharma, D., Bouchaud, J. P., Gualdi, S., Tarzia, M., & Zamponi, F. (2021). V–, U–, L–or W–shaped economic recovery after Covid-19: Insights from an Agent-Based Model. PloS one, 16(3), e0247823.
Szegö, G. P. (Ed.). (2004). Risk measures for the 21st century (Vol. 1). New York: Wiley.
Kaminskyi, A., Motoryn, R., & Pysanets, K. (2019). Investment risks and their measurement. Probability in Action. – V3, 103-114
Fischer, T. (2003). Risk capital allocation by coherent risk measures based on one-sided moments. Insurance: Mathematics and Economics, 32(1), 135-146.
Scott, R. C., & Horvath, P. A. (1980). On the direction of preference for moments of a higher order than the variance. The Journal of Finance, 35(4), 915-919.
Holton, G. A. (2003). Value-at-risk. Acad. press.
Economic Policy Uncertainty Index. https://www.policyuncertainty.com/ 12/25/2020.
Baker, S. R., Bloom, N., Davis, S. J., & Terry, S. J. (2020). Covid-induced economic uncertainty (No. w26983). National Bureau of Economic Research.
Investing.com (2020) https://www.investing.com/ 12/27/2020.
Girard, M. (2020). The 5 shapes of coronavirus economic recovery – which will it be. https://ci.natwest.com/insights/articles/the-5-shapes-of-coronavirus-economic-recovery-and-why-our-base-case-is-a-swoosh/ 01/12/2021.
Just, M., & Echaust, K. (2020). Stock market returns, volatility, correlation and liquidity during the COVID-19 crisis: Evidence from the Markov switching approach. Finance Research Letters, 37, 101775.
Kaminskyi, A., Nehrey, M., Rizun, N. (2020). The impact of COVID-induced shock on the risk-return correspondence of agricultural ETFs. Machine Learning for Prediction of Emergent Economy Dynamics 2020. Proceedings of the Selected Papers of the Special Edition of International Conference on Monitoring, Modeling & Management of Emergent Economy (M3E2-MLPEED 2020), Vol. 2713, 204-218.
Narayan, M. (2020). 3 key investment trends for a post-COVID world. https://www.refinitiv.com/perspectives/future-of-investing-trading/3-key-investment-trends-for-a-post-covid-world/ 01/12/2021
Babenko, V., Panchyshyn, A., Zomchak, L., Nehrey, M., Artym-Drohomyretska, Z., Lahotskyi, T. (2021). Classical Machine Learning Methods in Economics Research: Macro and Micro Level Example. WSEAS Transactions on Business and Economics, Vol. 18, 2021, Art. #22, pp. 209-217. https://doi.org/10.37394/23207.2021.18.22
What are ESG ETFs? (2020) https://www.rbcgam.com/en/ca/learn-plan/types-of-investments/what-are-esg-etfs/detail
Babenko, V., & Nehrey, M. (2021). Complex Risk Analysis of E-Commerce Companies Related to COVID-19. In E. Mazaheri (Ed.). The Impact of COVID19 on E-Commerce, pp. 91-104. Proud Pen. https://doi.org/10.51432/978-1-8381524-8-2_7
RBC Global Asset Management, 2020 Responsible Investment Survey Key Findings https://www.rbcgam.com/documents/en/other/esg-key-findings.pdf
TD Asset Management, How to build a portfolio with ESG ETFs https://www.bnnbloomberg.ca/how-to-build-a-portfolio-with-esg-etfs-1.1559774
ESG investments are taking over the world. What is it and why are they getting more and more popular? (2021) https://investfunds.ru/news/77835/ 07/19/2021.
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:
- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License 4.0 International (CC BY 4.0), котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
