Курсовая работа "AI-Based ESG Rating for the Utilities Sector" (Д. Столярова)

Курсовая работа Дарьи Столяровой (науч. рук. М. А. Сторчевой) посвящена разработке и эмпирической проверке ИИ-рейтинга ESG на основе веб-сайтов компаний для сектора коммунальной инфраструктуры. Центральный вопрос — улучшает ли расширенная методика версии ESGAIWEB-30 (на 30 показателей) измерение публичного ESG-раскрытия по сравнению с компактной версией ESGAIWEB-15 (на 15 показателей). Выборка — 96 компаний водоснабжения, теплоснабжения, обращения с отходами, газораспределения и муниципальной инфраструктуры Северо-Запада России, каждая оценена по обеим методикам и нормализована по шкале 0–100. Внешняя валидация проводилась через показатели СПАРК-Интерфакс (размер, финансы, риск) и рейтинг ЭКГ, а также через межотраслевой бенчмарк из 430 компаний для проверки устойчивости выводов.

Обе версии дали почти одинаковый средний балл (31,60% у ESGAIWEB-15 против 31,26% у ESGAIWEB-30) и высокую корреляцию рейтингов (Spearman 0,792, Pearson 0,823), то есть расширение сохраняет общий сигнал раскрытия, но не дает более высокую оценку. При этом внутри структуры произошли сдвиги: ESGAIWEB-30 строже оценивает экологию, персонал и поставщиков (например, блок «Сотрудники» упал с 35,94% до 25,00%), но выше оценивает качество услуг, общество и корпоративное управление (управление выросло с 28,82% до 38,96%). Среднее смещение позиций компаний в рейтинге — 12,3 места, при этом 83,3% компаний остались в пределах двух децилей, что говорит о сохранении общего порядка при росте детализации.

Внешняя валидация показала смешанные результаты: обе версии положительно связаны с размером компании (капитал, активы, выручка, персонал), но ESGAIWEB-30 заметно сильнее коррелирует с персонал-ориентированными показателями (страховые взносы на сотрудника — 0,482 против 0,282 у v2.5), тогда как ESGAIWEB-15 лучше связана с рентабельностью продаж и некоторыми показателями ЭКГ (экологический компонент: 0,333 против 0,266). Связь с риск-показателями СПАРК (долговая нагрузка, платёжный индекс) слабая и исчезает после контроля на размер компании. Из шести гипотез подтвердилась только H1 (сходство рейтингов версий), остальные получили частичную или слабую поддержку. Итоговый вывод: расширенная версия повышает диагностическую детализацию, но не доминирует над компактной во всех тестах — рекомендуется использовать ESGAIWEB-15 для быстрого скрининга, а ESGAIWEB-30 для глубокой диагностики пробелов в раскрытии.

Столярова Д. Курсовая работа (2026) (PDF, 574 Кб)