В следующей главе будет представлена методология, которая будет использована для ответа на исследовательский вопрос. Также будут описаны выбранные данные и описаны результаты проведённого анализа.



2. Методология исследования

2.1 Исследование влияния событий на цены акций публичных компаний

Событийный анализ (Event Study) - это наиболее распространённый среди экономистов способ, с помощью которого можно измерить эффект от определённых типов событий на экономические показатели компании. Например, на цены акций, их доходности или стоимость компании.

Другими словами, событийный анализ предпринимает попытку измерить влияние наблюдаемого события на рыночную стоимость компании. Основной его целью является поиск эмпирического доказательства тому, что поведение цен акций под влиянием события статистически значимо отличается от ожидаемого в случае отсутствия данного события.

Данный вид исследования будет проведён в рамках этой работы для ответа на исследовательский вопрос - Как публикация новостей, связанных с раскрытием информации о защите окружающей среды, влияет на цены акций российских публичных компаний? В данном параграфе будет подробно объяснена процедура проведения такого типа исследования, ключевые моменты в истории развития данного метода, а также в общем виде будут описаны необходимые для него данные.

Впервые данный метод был использован в 1933 году Джеймсом Долли (Dolley, 1933) для измерения эффекта от дробления акций на её номинальную цену. Дальнейшее развитие event study получил в работе Джона Майерса и Арчи Бэкея (Myers, 1948), а также Остина Баркера (Barker, 1956). В работе Джона Эшли (Ashley, 1962) изучалось влияние изменения выручки и дивидендов на цены акций. Автор предполагал, что средние процентные изменения в цене акций для выборки компаний, представляющих положительные новости, не отличается от среднего процентного изменения в цене акций для выборки компаний, представляющих отрицательные новости. Методология в данном исследовании была улучшена в сравнении с первыми работами за счёт исключения общего изменения цен на фондовом рынке и отделения других событий, которые могли вмешаться во влияние на изменение в ценах.

Наиболее приближенно по ключевым моментам к тому виду, в котором метод используется сейчас, он был представлен в работах Болла и Брауна (Ball, 1968). Также значимый вклад в развитие метода внёс Юджин Фама (Fama, 1969), он провёл исследование влияние дробления акций при исключении других вмешивающихся факторов. Некоторые эконометрические уточнения были предложены в работе Ворнера и Котари (Kothari and Warner, 2005). На данный момент насчитывается более 600 исследований, в которых используется данный метод.

Первой задачей для проведения анализа влияния событий на цены акций компании является определение самого интересующего события. Это могут быть новости о слияниях и поглощениях, о новом составе совета директоров компании и другие объявления. В данной работе использованы публикации на новостных порталах, связанных с активностью компании в области раскрытия информации о защите окружающей среды, а также пресс-релизы и иные публикации на сайтах самих компаний.

В основе метода событий лежит гипотеза о средней эффективности финансового рынка, которая гласит, что цены отражают всю доступную рынку информацию. (Fama et al., 1969). Следовательно, в цене акции должны быть учтены экономические выгоды, которые могут возникать в результате тех экологических действий и явлений, связанных с компанией, которые рынок получает через раскрытие ей информации о защите окружающей среды.

Событийный анализ позволяет также сделать выводы о степени рыночной эффективности. В связи с этим необходимо выбрать временной период, в течение которого необходимо наблюдать за наличием или отсутствием влияния выбранного события. Данный период может составлять от нескольких дней до месяцев, как до, так и после случившегося события. Измерение влияния после события показывает, сколько необходимо времени рынку, чтобы отразить полученную информацию в ценах акций, а также как сильно это влияние. Измерения за некоторое время до события могут свидетельствовать о наличии или отсутствии инсайдерской информации, которая могла повлиять на цены заранее. Более того, необходимо выбрать временной период, с помощью которого будут определены цены акций таким образом, как если бы выбранного события не произошло.

Относительно временных периодов в литературе сложились некоторые термины и понятия. Во-первых, важно определить сам день события. Во-вторых, важным является понятие окна наблюдения (event window). Это то количество времени, которое предположительно цены акций компаний находятся под влиянием события. Также существует понятие окно оценивания (estimation window). Это период времени, на основании данных за который происходит оценка ожидаемых доходностей акций в период событийного окна. Временная линия всех периодов представлена на рисунке 1.

Рис. 1. Временная линия для периода применения событийного анализа*

* Источник: MacKinlay A. C. Event Studies in Economics and Finance // Journal of Economic Literature. 1997. No. 35. P. 13-39.



Переходя к более подробному описанию расчётов, стоит ввести термин сверхдоходность или анормальная доходность, - то есть, отклоняющаяся - доходность. Иными словами, неожиданное изменение в доходности компании. Этот показатель в случае значимости будет отражать наличие, степень и характер влияния события на цену акции. Анормальная доходность означает разницу между реально сложившейся на рынке доходностью компании в день события и спрогнозированной ожидаемой доходностью. Вычисляется анормальная доходность по следующей формуле (1):

AR_it = R_it - E(R_it|X_t), где (1)

AR_it - анормальная доходность акций компании i в день t,

R_it - сложившаяся в действительности на рынке доходность акций компании i в день t,

E(R_it|X_t) - ожидаемая доходность акций компании i в день t, если бы выбранного события не произошло.

Для вычисления ожидаемой доходности может использоваться несколько моделей в зависимости от специфики исследования. Во-первых, это модель постоянного среднего, когда в качестве ожидаемой доходности берётся среднее значение доходности за выбранный период, предшествующий событию. Во-вторых, могут использоваться экономические модели, например, CAPM или APT.

Также ещё одним способом рассчитать ожидаемую доходность без влияния выбранного события является рыночная модель, учитывающая риски. Она заключается в том, чтобы оценить линейную регрессию, где независимой переменной будут являться значения рыночного индекса, а зависимой - доходность акций. С помощью полученной модели можно спрогнозировать, какими бы были значения доходностей в период, который предположительно находится под влиянием события. (MacKinlay, 1997).

Помимо показателя сверхдоходности, также исследователи рассчитывают так называемую среднюю избыточную доходность. Её можно найти как среднее арифметическое значение избыточной доходности по всем акциям, вошедшим в выборку по формуле (2)

, (2)

AAR_t - средняя сверхдоходность в день t;

- сверхдоходность акции компании i в день t;

N - число событий указанного типа в выборке.

Показатель средней избыточной доходности можно использовать для анализа группы событий, в то время как обычная сверхдоходность показыает только результат события на примере акций одной компании.

Также, чтобы получить накопленный эффект от события за всё окно наблюдения, рассчитывается кумулятивная анормальная доходность. Этот показатель можно получить, сложив все анормальные доходности одной акции за период окна события. Обозначается данный показатель как CAR (cumulative abnormal return) и рассчитывается по формуле (3)

, где (3)

AR_i,t - анормальная доходность акции комании i в день t.

Для анализа группы событий с помощью кумулятивной анормальной доходности также можно посчитать средний показатель индивидуальных кумулятивных сверхдоходностей.

В зависимости от выбранного статистического теста на значимость выбирается нулевая гипотеза. Зачастую в качестве нулевой гипотезы принимается предположение о том, что событие не влияет на цены акций.

За всю историю событийного анализа учёными был разработан ряд статистических тестов. В целом их можно поделить на две большие группы: параметрические и непараметрические. Первую группу тестов можно применять, приняв предпосылку о том, что данные о доходностях распределены нормально.

В группу параметрических тестов входят такие тесты, как простой t-тест для анормальных доходностей и для кумулятивных анормальных доходностей, с помощью которых можно оценить значимость отдельного события. Параметрические тесты для группы событий включают t-тесты средних показателей - средней анормальной доходности и средней кумулятивной анормальной доходности.

Непараметрические тесты применяются в случае отказа от предпосылки нормальности распределения. Такими тестами могут быть критерий знаков, а также тесты с использованием рангов.

Некоторые учёные использовали данный метод для изучения эффекта экологических событий на реакцию фондового рынка. В основном ими были использованы негативные события, такие как незаконные разливы загрязняющих веществ, предъявления исков по экологическим делам, штрафы, данные о выбросах в атмосферу. Сравнительно небольшое количество исследований рассматривало эффекты позитивных событий, например, вручения экологических премий и наград. (Klassen, 1996). Некоторые авторы (Blacconiere, 1994), а также некоторые исследователи рассматривали только одно крупное событие, например, Бхопальская катастрофа или выброс нефти из танкера «Эксон Валдиз». Анализ 14 статей, содержащих данный вид исследований на экологическую тему, Стефаном Амбеком (Ambec, 2008) показал, что во всех случаях фондовый рынок значимо реагирует как на плохие, так и на хорошие новости. Отмечается, что средняя дневная анормальная доходность для плохих новостей составляет порядка 2,2% потерь.

Таким образом, можно проверить с помощью данной методологии реакцию рынка на раскрытие российскими компаниями информации о защите окружающей среды.

Для описанных выше расчётов необходимы определённые данные. Во-первых, необходима выборка компаний и дат, в которые произошли интересующие исследователя события. Чтобы построить линейную регрессию и рассчитать анормальные доходности, необходимы исторические данные о ценах акций компаний, присутствующих в выборке за некоторый период до события, а также рыночные индексы за этот же отрезок времени и с такой же периодичностью (ежедневные, ежемесячные).

2.2 Описание данных и результатов

Для проведения исследования необходимы данные по котировкам акций выбранных компаний, а также данные по рыночному индексу за определённый период. В данном исследовании выборка компаний основана из тех организаций, чьи акции торгуются на Московской Бирже. Соответственно, в качестве рыночного индекса выбран индекс ММВБ.

Перейдём к критериям выбора событий, связанных с компаниями, для данного исследования. Как указано в исследовательском вопросе, нас интересует реакция рынка на какие-либо новости, связанные с раскрытием экологической информации. Такие новости могут напрямую быть связаны с публикацией экологической отчётности, а также косвенно отражать информацию о том, раскрывает ли фирма экологические данные. На предварительном этапе отбора новостей было решено поделить их на четыре смысловые группы, три из которых отражают положительные события, а одна - косвенно указывает на негативное событие, то есть, связанное с низким уровнем раскрытия экологической информации. Всего выборка состоит из четырёх подвыборок, которые по-разному отражают полученную рынком информацию об экологической отчётности компаний.

Таким образом, в первую подвыборку событий включались пресс-релизы и другие публикации на сайтах компаний, которые сообщали о том, что компания опубликовала годовой отчёт или отчёт об устойчивом развитии по стандартам Глобальной инициативы по отчётности, которые включают в себя информацию по экологическим аспектам. Учитывались данные за 2018-2019 годы как наиболее актуальные. В этой подвыборке оказалось 17 новостей о публикациях отчётов 12 российских публичных компаний. Распределение по отраслям представлено в таблице 1

Таблица 1

Распределение компаний первой подвыборки по отраслям

Отрасль	Количество компаний	Количество наблюдений
Металлы и добыча	4	5
Инвестиционные компании	1	1
Транспорт	1	1
Нефть и газ	4	7
Электроэнергетика	1	1
Банки	1	2
Всего	12	17

Во вторую подвыборку включались новости, связанные с качеством раскрытия экологической информации компанией в целом. Например, новости о том, что компания возглавила рейтинг, отражающий качество и полноту раскрытия экологической информации среди компаний своей отрасли, по России или по мировым меркам. Также учитывались новости о получении компаниями наград и благодарностей за прозрачную деятельность в области экологии. В данную подвыборку попали 11 новостей от 8 компаний, распределение которых по отраслям представлено в таблице 2

Ещё одна подвыборка связана с новостями об общественном заверении нефинансовой отчётности компании Российским союзом промышленников и предпринимателей. В 2012 году эта организация и Глобальная инициатива по отчетности (GRI) заключили соглашение об информационном партнерстве, которое заключается в систематизации и анализе нефинансовых отчётов, находящихся в Национальном Регистре РСПП, и (с согласия компании) передает их для размещения в международной базе отчетов GRI. Процедура общественного заверения нефинансовой отчётности, а именно, содержащей экологическую информацию, направлена на публичное признание результатов деловой практики, информация о которых содержится в рассматриваемой отчётност, а также на повышение уровня доверия заинтересованных сторон к информации, раскрываемой в данном отчёте. В связи с этим, можно предположить, что рынок, получив информацию о том, что качество и полнота экологической информации определённой компании получили заверение с объективной стороны, будут оценивать акции компании выше, что может привести к созданию сверхдоходности в окно события.

Таблица 2

Распределение компаний первой подвыборки по отраслям

Отрасль	Количество компаний	Количество наблюдений
металлы и добыча	2	2
автомобильная промышленность	1	2
связь и коммуникации	2	4
нефть и газ	2	2
электроэнергетика	1	1
Всего	8	11

Эта информация позволяет инвесторам и другим заинтересованным сторонам оценить уровень прозрачности интересующих компаний. Процедуру общественного заверения отчётов, содержащих информацию об экологическом аспекте деятельности за последние два года прошли 5 российских публичных компаний, две из них дважды. Таким образом, в данной подвыборке оказались 7 наблюдений. Распределение компаний по отраслям представлено в таблице 3

Таблица 3

Распределение компаний третьей подвыборки по отраслям

Отрасль	Количество компаний	Количество наблюдений
металлы и добыча	1	1
Инвестиционные компании	1	2
связь и коммуникации	1	1
нефть и газ	1	2
электроэнергетика	1	1
Всего	5	7

Три первые подвыборки отражают либо позитивную информацию, либо то, что компания раскрывает сама, а следовательно то, что может отчасти быть субъективным. Чтобы в данном исследовании постараться учесть и реакцию рынка на негативные события, нужно было найти новости, связанные с низким уровнем раскрытия информации российскими компаниями. Для этой цели был выбран ежегодный рейтинг проекта по раскрытию углеродной информации (Carbon Disclosure Project). На основе полученной и проанализированной ими отчётности, они присваивают компаниям по всему миру рейтинг, отражающий их осведомлённость и раскрытие в области углеродного следа компаний. Части компаний присваивается рейтинг F, что говорит о том, что компании не удалось присвоить рейтинг по уровню осведомлённости в области климатических изменений. Что означает, что компания не в состоянии достаточно полно раскрыть информацию, то есть, инвесторы, получив такую информацию, могут сделать вывод о низком качестве раскрытия информации о защите окружающей среды в данной компании. В данном списке компаний находятся 29 российских публичных компаний. Итоговая полная выборка включает в себя 64 события за 2018-2019 годы, отражающих раскрытие информации о защите окружающей среды российскими публичными компаниями. Распределение по отраслям представлено в таблице 4

Данные, предоставляемые этим проектом, уже использовались для проведения событийного анализа, чтобы исследовать реакцию рынка на раскрытие информации об углеродных выбросах. Результаты показали, что инвесторы реагируют негативно на новости об углеродных выбросах. Данная зависимость проявляется ещё сильнее для компаний, работающих в таких отраслях, которые более склонны к выбросам и часто ассоциируются с загрязнениями атмосферы (Alsafi, 2020)

Таблица 4

Распределение компаний четвёртой подвыборки по отраслям

Отрасль	Количество компаний
металлы и добыча	8
Инвестиционные компании	1
Банки	2
нефть и газ	4
электроэнергетика	1
Потребительские товары и торговля	1
Строительство и девелопмент	1
Транспорт	2
Химическая промышленность	2
Электроэнергетика	7
Всего	29

Для всех выбранных компаний также были собраны данные о ценах их акций за необходимый период - оценочное окно. Затем были вычислены ежедневные доходности по формуле (4):

(4)

Для расчёта ожидаемой доходности компании в течение событийного окно, в которое предполагается влияние от публикации новости, была использована рыночная модель (5):

E[x_it] = в₀+ в₁*X_mt+е, где (5)

E[x_it] - ожидаемая доходность компании i в день t;

X_mt - независимая переменная, данные по рыночному индексу в день t.

Необходимо оценить коэффициенты для данных по каждой акции, чтобы затем с их помощью рассчитать значения нормальной ожидаемой доходности, которая должна была сложиться в период окна события. Период, за который производится оценка данной модели, составил 120 дней до случившегося события. Это связано с тем, что необходимо выбрать такой период, который будет наиболее достоверно отражать ситуацию на рынке, следовательно, эти данные должны быть довольно близко к времени события. Сверхдоходности, как и было указано в общем обзоре метода, рассчитаны по формуле (1).

Анализ событий производился в событийное окно из 21 дня, а именно в сам день публикации новости, а также за 10 дней до него и через 10 дней после. Это необходимо, чтобы учесть возможность наличия инсайдерской информации, а также неэффективности рынка, который может отражать полученную информацию спустя какое-то время, например, если часть инвесторов принимает решение изучать опубликованные отчёты или рейтинги. За нулевую и альтернативную гипотезы принималось следующее:

H₀: AR = 0;

H₁: AR ?0;

По результатам расчётов анормальных доходностей, кумулятивных анормальных доходностей по имеющимся описанным событиям, можно сказать, что устойчивой положительной или отрицательной реакции инвесторов на объявления о раскрытии информации компаниями об окружающей среде, не наблюдается.

Рассмотрим результаты событийного анализа на каждой подвыборке более подробно. Во-первых, среди данных, которые указывали на публикацию компанией отчётности об экологической деятельности, все, кроме одной компании показали положительные анормальные доходности. Тем не менее, значимыми на 5% доверительном уровне оказались только 2 новости. Анормальная доходность в день объявления о публикации компанией «Алроса», принадлежащей к отрасли «металлы и добыча», экологической отчётности по стандартам GRI составила 2,59%, при этом вычисленное значение статистики составило 2,29. (Сравнивалось с табличным значением 1,96) Также значимой и положительной оказалась кумулятивная анормальная доходность спустя 4 дня после события и составила 2,24%. Вторая компания, акции которой показали значимую анормальную доходность в связи с публикацией экологического отчёта - «Сбербанк России». Однако, несмотря на статистическую значимость, анормальная доходность составила -3,3%, что расходится с логикой предположений.

Для компаний из второй подвыборки, состоящей из новостей, сообщающих о различных наградах и высоких рейтингах за прозрачность компаний в области экологии, значимым оказалось одно событие. Акции компании «Ростелеком» в день события получили сверхдоходность 1,6%. Кумулятивная анормальная доходность оказалась значимой только в следующий 1 день и составила 2,4%

Новости о том, что нефинансовая отчётность компании, содержащая информацию об экологическом аспекте деятельности, прошла процедуру общественного заверения оказались статистически не значимы для создания сверхдоходности акций.

В день, когда проект по раскрытию углеродной информации опубликовал рейтинг, содержащий отрицательные оценки уровня раскрытия информации об углеродных выбросах в атмосферу, российские компании, которым была присвоена данная оценка, показали в большинстве всё равно положительные анормальные доходности акций.

Значимыми из них оказались анормальные доходности таких компаний, как «Мечел», «Мосэнерго», «ТГК-1», «Магнит», «Южный Кузбасс».

В следующем разделе данной работы будут сделаны основные выводы о проведённой работе. Будут выделены основные недостатки и ограничения, а также предложены варианты для дальнейших путей исследований в данной области.



Заключение

В данной выпускной квалификационной работе были выполнены поставленные в начале задачи. Во-первых, был произведён поиск и анализ определённого объёма научной литературы по данной тематике, из которой можно сделать следующие выводы.

Корпоративная социальная ответственность компаний, а в частности деятельность, направленная на сохранение и улучшение экологической ситуации в мире, в большинстве случаев положительно влияет на экономическую деятельность компаний. Происходить это может как за счёт снижения издержек в долгосрочной перспективе, так и за счёт дополнительных возможностей получения доходов. А также с помощью построения имиджа компании как экологически ответственной. Хотя, стоит отметить, что положительные последствия наблюдаются скорее в случаях, когда компании грамотно подходят к экологическому менеджменту, а не только с целью соблюдения минимальных требований государства.

В качестве механизма влияния экологической деятельности компании на финансовые показатели может выступать отчётность компании о защите окружающей среды. Она выступает сигналом для инвесторов о том, что менеджмент компании учитывает в своей деятельности экологические риски, тем самым уменьшая вероятность дополнительных расходов в будущем, а также осознаёт потенциал данной деятельности для финансового успеха. Более того, предстаёт как принимающая во внимание интересы общества и других заинтересованных сторон, подвергающихся влиянию её деятельности.

При анализе литературы на тему влияния раскрытия экологической информации на финансовые показатели компании, в частности, на цены акции, было выявлено, что выводы авторов разнятся от исследования к исследованию в зависимости от используемой выборки, метода, а также географического расположения исследуемых компаний. Таким образом, можно сказать, что в научном сообществе нет единого мнения по данному вопросу

Данная работа является очередным вкладом в поиск ответа на научные вопросы по близкой тематике. Выбранный в данном исследовании метод не использовался широко именно в контексте раскрытия информации, хотя часто используется авторами с целью выявить влияние на цены акций тех событий, которые существенно влияют на экологию и имеют отношение к той или иной компании.

Нечёткие результаты с точки зрения логики можно объяснить тем, что в России либо только малая часть инвесторов реагирует на публикацию новостей, либо это не имеет особого значения при принятии решения.

Несмотря на то, что методология предполагает борьбу с тем, чтобы нивелировать эффект других событий, можно предполагать, что в некоторых рассмотренных случаях происходили какие-то иные параллельные события, влияющие на результаты. Это могло привести к противоположным ожиданиям результатам касаемо негативной новости о раскрытии экологической информации.

Также с точки зрения методологии рыночная модель имеет малую объясняющую способность (невысокие значения коэффициента детерминации), что может также смещать результаты, однако это общепринятая в научном сообществе модель для таких исследований. Доказано, что она по точности прогнозирования не уступает другим более сложным моделям, например, тех, которые учитывают большее количество факторов, таких как индексы, характеризующие компании по отрасли.

Более того, стоит учесть, что выбранная в качестве негативной новости об экологическом раскрытии информации передаёт на рынок информацию о низком уровне раскрытия компанией лишь косвенно. Это могло повлиять на то, что рынок не принял во внимание данный факт и, соответственно, влияние данного события не отразилось на доходностях компании предполагаемым образом.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что необходимо продолжать исследования в данной области с помощью улучшения и изменения методологии, а также поиска более релевантных альтернатив, которые могли бы отразить низкое качество раскрытия информации компаниями.

Помимо этого, можно предположить, что инвесторы проявляют безразличие в данном контексте на события, связанные с экологической прозрачностью компаний, также из-за того, что ни компании, ни другие ресурсы не делают достаточного акцентирования на данных фактах. Зачастую компании даже не публикуют отдельную новость о том, что они опубликовали свои экологические отчёты. Но стоит отметить, что основном привлечение внимания к данном факту наблюдается среди тех компаний, которые подготавливают отчёты более высокого качества. То есть, делают удобные для просмотра и анализа функции, такие как интерактивные версии отчётов на сайтах.

Несмотря на то, что в данной работе не было выявлено никакой существенной и закономерной связи между раскрытием экологической информации российскими публичными компаниями и ценами их акций, сложно сравнивать с существующей литературой на схожую тематику. Как уже было упомянуто в обзоре имеющихся исследований, в научном сообществе также нет единства по этому вопросу. Существуют как исследования, подтверждающие прямую зависимость, так и говорящие о том, что её нет.

Возможно, стоит отказаться от предпосылки о том, что доходности акций распределены нормально. В таком случае можно было бы использовать и непараметрические тесты. Однако, нет гарантии и как-либо предпосылок к тому, чтобы результаты существенно изменились.

Также одним из ограничений работы послужило то, что дисперсия изменения доходностей акций части компаний достаточно мала, что также ухудшает результаты применения событийного анализа. Однако отказываться от подобных наблюдений не имело смысла, так как мы и так имеем ограниченное количество событий, связанных с раскрытием информации.

Возможным шагом к продвижению в поиске ответа может стать большее количество исследований именно на выборках российских компаний. Стоит рассмотреть и событийный анализ по отдельным отраслям и сгруппировав компании по размерам.

Так или иначе, событийный анализ показывает в основном реакцию только в краткосрочном периоде, что упускает из внимания тот факт, что даже выявленный эффект также может со временем перестать быть значимым для формирования цены акций. Поэтому помимо событийных анализов можно также рассмотреть классические исследования на панельных данных. Например, с помощью включения набора контрольных переменных, а также поиска возможных переменных, которые усиливают или ослабляют связь.

В заключение можно сказать, что, основываясь на результатах данного исследования, компаниям стоит сконцентрироваться на иных способах создания стоимости через их экологическую деятельность. Так как качественный экологический менеджмент и просчёт рисков могут способствовать улучшению эффективности самой деятельности. Ориентироваться лишь на то, что рынок будет положительным образом реагировать на раскрытие информации не стоит. С другой стороны, с учётом того, что в будущем это может поменяться в связи с изменением общества, для компаний скорее всего будет существенным конкурентным преимуществом наличие долгой истории экологической деятельности и добросовестного раскрытия информации о ней.

Список использованной литературы

Нормативные правовые акты

1. Письмо Департамента регулирования государственного финансового контроля, аудиторской деятельности, бухгалтерского учета и отчетности Министерства финансов Российской Федерации от 27 мая 2011 № ПЗ?7/2011 «О бухгалтерском учете, формировании и раскрытии в бухгалтерской отчетности информации об экологической деятельности организации».

Специальная литература

2. Adams C. A., Wan-Ying H., Roberts C. B., Corporate Social Reporting Practices in Western Europe: Legitimating Corporate Behaviour? // British Accounting Review. 1998. No. 30. P. 1-2.

3. Adams C.A. The ethical, social and environmental reporting - Performance portrayal gap // Accounting, Auditing and Accountability Journal. 2004. No. 17. P. 731-757.

4. Alsaifi K., Elnahass M., Salama A. Carbon disclosure and financial performance: UK environmental policy // Business Strategy and the Environment. 2019. No. 29(2). P. 1-16.

5. Alsaifi K., Elnahass M., Salama A. Market responses to firms' voluntary carbon disclosure: Empirical evidence from the United Kingdom // Journal of Cleaner Production. 2020. No. 262. P. 1-11.

6. Ambec S., Lanoie P. Does It Pay to Be Green? A Systematic Overview // Academy of Management Perspectives. 2008. No. 22(4). P. 45-62.

7. Ashley J. W. Stock Prices and Changes in Earnings and Dividends: Some Empirical Results // Journal of Political Economy. 1962. No. 70(1), P. 82-85.

8. Azzone G., Brophy M., Noci G., Welford R., Young W. A Stakeholders' View of Environmental Reporting // Long Range Planning. 1997. No. 30(5). P. 699-709.

9. Bansal P., Roth K. Why companies go green: a model of ecological responsiveness // Academy of Management Journal. 2000. No. 43. P. 717-736.

10. Barker, C. A. Effective Stock Splits // Harvard Business Review. 1956. No. 34(1). P. 101-106.

11. Ball R., Brown P. An Empirical Evaluation of Accounting Income Numbers // Journal of Accounting Research. 1968. No. 6(2), P. 159-78.

12. Blacconiere, W.G., Patten, D. M. Environmental disclosures, regulatory costs, and changes in firm value // Journal of Accounting and Economics. 1994. No. 18(3). P. 357-377.

13. Brammer S., Pavelin S. Factors Influencing the Quality of Corporate Environmental Disclosure // Business Strategy and the Environment. 2008. No. 17. P. 120-136.

14. Carandang J. C., Ferrer R. C. Effect of Environmental Accounting on Financial Performance and Firm Value of Listed Mining and Oil Companies in the Philippines // Asia-Pacific Social Science Review. 2020. No. 20(1). P. 117-134.

15. Cho C. H., Patten D. M. The role of environmental disclosures as tools of legitimacy: a research note // Accounting, Organizations and Society. 2007. No. 32(7-8), P. 639-647.

16. Clarkson P. M, Yue Li, Richardson G. D., Vasvari F. P. Does it really pay to be green? Determinants and consequences of proactive environmental strategies // Journal of Accounting and Public Policy. 2011. No. 30, P. 122-144.

17. Dolley J. C. Characteristics and Procedure of Common Stock Split-Ups // Harvard Business Review. 1933. No. 11, P. 316-26.

18. Fama E. F. et al. The Adjustment of Stock Prices to New Information // Int. Econ. Rev. 1969. No. 10(1). P. 1-21.

19. Freedman M., Pollution Disclosures, Pollution Performance and Economic Performance // Omega. 1982. No. 10(2) P. 167-176.

20. Goodland, R., Daly H. El-Serafy S. Population, Technology and Life Style // Island Press, Washington, DC. 1992.

21. Gore A. Earth in the balance: Ecology and the human spirit // New York: Penguin. 1993.

22. Gray R., Kouhy R., Lavers, S. Corporate social and environmental reporting: a review of the literature and a longitudinal study of UK disclosure // Accounting, Auditing and Accountability Journal. 1995. No. 8(2), P. 47-77.

23. Gray R., Javad M., Power D. M., Sinclair C. D. Social and environmental disclosure and corporate characteristics: a research note and extension // Journal of Business Finance and Accounting. 2001. No. 28. P. 327-356.

24. Hackston, D., Milne, M. Some determinants of social and environmental disclosures in New Zealand // Accounting Auditing and Accountability Journal. 1996. No. 9(1), P. 77-108.

25. Hansen, D., Mowen, M. (2007). Management Accounting, Thomson, South-Western.

26. Hardiningsih P., Januarti I., Yuyetta E. N. A., Srimindarti C., Udin U. The Effect of Sustainability Information Disclosure on Financial and Market Performance: Empirical Evidence from Indonesia and Malaysia // International Journal of Energy Economics and Policy. 2020. No. 10(2). P. 18-25.

27. Hart, S. A natural-resource-based view of the firm // Academy of Management Review. 1995. No. 20, P. 986-1014.

28. Henriques I., Sadorsky P. The Determinants of an Environmentally Responsive Firm: An Empirical Approach // Journal of Environmental Economics and Management. 1996. No. 30. P. 381-395.

29. Hess, J., Kaouris, M., Williams, J. What ISO 14000 brings to environmental management and compliance // Environmental management strategies: The 21st century perspective. 1999. P. 317-352.

30. Jin Y., Cheng C., Zeng H. Is evil rewarded with evil? The market penalty effect of corporate environmentally irresponsible events // Business Strategy and the Environment. 2019. P. 1-26.

31. Kim E. H., Lyon T. P. Strategic environmental disclosure: Evidence from the DOE's voluntary greenhouse gas registry // Journal of Environmental Economics and Management. 2011. No. 61, P. 311-326.

32. King, A., Lenox, M. Does it really pay to be green? An empirical study of firm environmental and financial performance // The Journal of Industrial Ecology. 2001. No. 5, P. 105-116.

33. Klassen, R. D., McLaughlin, C. P. The impact of environmental management on firm performance. Management Science. 1996. No. 42(8). P. 1199-1214.

34. Kothari S. P., Warner J. B. Econometrics of Event Studies // Handbook of Corporate Finance: Empirical Corporate Finance. 2006. Vol. 1. Ch. 1.

35. MacKinlay A. C. Event Studies in Economics and Finance // Journal of Economic Literature. 1997. No. 35. P. 13-39.

36. Joshua D. Margolis, Hillary Anger Elfenbein, James P. Walsh, 2007

37. Murray A., Sinclair D., Power D., Gray R. Do financial markets care about social and environmental disclosure? Further evidence and exploration from the UK // 2006

38. Myers, J. H. Bakay, A. J. “Influence of Stock Split-Ups on Market Price,” Harvard Bus. Rev., Mar. 1948, 26, P. 251-55.

39. Nehrt, C. (1996). Timing and intensity effects of environmental investments. Strategic Management Journal, No. 17, P. 535-547.

40. Orlitzky M., Schmidt F. L., Rynes S. L. (2003). Corporate Social and Financial Performance: A Meta-analysis. Organization Studies, No. 24, P. 403-440.

41. Porter M. America's green strategy // Scientific American. 1991. No. 264(4). P. 168.

42. Porter M., Van der Linde C. Toward a new conception of the environment-competitiveness relationship // Journal of Economic Perspective. 1995. No. 9(4). P. 97-118.

43. Reinhardt, F. Environmental product differentiation: implications for corporate strategy // California Management Review. 1998. No. 40, P. 43-73.

44. Russo, M., Fouts, P. (1997). A resource-based perspective on corporate environmental performance and profitability. Academy of Management Journal, No. 40, P. 534-559.

45. Seles B. M. R. P., Jabbour A. B. L. S., Jabbour. C. J. C., Latan H., Roubaud D. Do Environmental Practices Improve Business Performance Even in an Economic Crisis? Extending the Win-Win Perspective // Ecological Economics. 2019. No. 163, P. 189-204.

46. Shen X., Wang X., Yang Y. Does Environmental Information Disclosure Make Firms' Investments More Efficient? Evidence from Measure 2007 of Chinese A-Listed Companies // Sustainability. 2020. No. 12(5). P. 1-16.

47. Shrivastava P. Environmental Technologies and Competitive Advantage // Strategic Management Journal. 1995. No. 16, P. 183-200.

48. Tkachenko, I.N., Pervukhina, I.V., Sokolovskaya, O.E. Environmental Disclosure as a Factor of Sustainable Development of the Russian Business // Lecture Notes in Networks and Systems. 2020. No. 115. P. 628-635

49. Qiu Y., Shaukat A, Tharyan R. Environmental and social disclosures: Link with corporate financial performance // The British Accounting Review. 2016. No. 48. P. 102-116.

50. Wang S., Wang H., Wang J., Yang. F. Does environmental information disclosure contribute to improve firm financial performance? An examination of the underlying mechanism // Science of the Total Environment. 2020. No. 714. P. 1-11.

Размещено на Allbest.ru

...