Стресс-тестирование влияния ESG-факторов на компании металлургической отрасли

Стресс-тестирование как эффективный метод риск-менеджмента и антикризисного управления может служить в качестве действенного инструмента прогнозирования финансовой устойчивости, в т.ч. и при воздействии ESG-рисков для компаний различных отраслей, работающих на территории субъектов Российской Федерации. В статье рассмотрен подход к разработке алгоритма стресс-тестирования для металлургической отрасли. На первом этапе рассмотрено текущее состояние металлургической отрасли и наблюдаемые аналитиками тренды дальнейшего развития, проанализированы крупнейшие отечественные представители металлургии и выделены их ключевые цели и затраты на экологические проекты. Далее представлены отраслевые риск-драйверы для организаций, ведущих бизнес в металлургической отрасли. После выявления риск-драйверов представлен подход к проведению оценки влияния идентифицируемых ESG-рисков, затем сформулирован алгоритм оценки влияния ESG-рисков на финансовый поток деятельности компании российской металлургической отрасли и представлена схема проведения ESG-стресс-тестирования для металлургической компании. В заключении исследования обозначены различные математические модели, которые могут быть использованы для совершенствования прогноза влияния ESG-факторов, приведены ключевые сложности, которые предстоит разрешить для развития системы управления ESG-рисками и повышения ESG-культуры в бизнес-сообществе в целом, а также обобщены преимущества стресс-тестирования ESG-рисков, которые могут быть использованы для целого перечня различных управленческих и методологических действий.

1. Production Volume of Refined Lead Worldwide from 2006 to 2020 // Statista. URL: https://www.statista.com/statistics/242286/global-lead-price/

2. London Metal Exchange // LME. URL: https://www.lme.com/en-GB/Metals/

3. Platinum-Group Metals Statistics and Information // USGS. URL: https://www.usgs.gov/centers/nmic/platinum-group-metals-statistics-and-information

4. Copper Statistics and Information // USGS. URL: https://www.usgs.gov/centers/nmic/copper-statistics-and-information

5. Кляйн К. Quantitative Credit-Rating Models Including ESG Factors // The Journal of Environmental Investing (December 2020). URL: https://www.thejei.com/wp-content/uploads/2020/12/Quantitative-Credit-Rating-Models-Including-ESGFactors-2.pdf

6. Discussion Paper on Management and Supervision of ESG Risks for Credit Institutions and Investment Firms (EBA/DP/2020/03) // European Banking Authority. URL: https://www.eba.europa.eu/calendar/discussion-paper-management-and-supervision-esg-risks-credit-institutions-and-investment