Network Analysis of ESG Ratings
Creators: name: Τσούμαρη, ς Δημήτριος Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Αξιολογήσεις ESG
Δικτυακή ανάλυση
Δίκτυα με πρόσημα
ESG ratings
Network Analysis
Signed Networks

description: ESG ratings serve as data-driven indices which focus on Environmental, Social, and Governance factors, and are commonly used by investors to assess the sustainability of companies and countries. This thesis aims to analyze correlation networks constructed from ESG ratings of selected economies, using two methodologies: one based on raw time-series data, and the other on time-series of returns. Network Science tools, such as weighted degree centrality, weighted degree centralization, weighted density, and network balance, are employed to analyze the networks. The most central ESG rating is Prevalence of Overweight in both methodologies, while traditional economic indicators such as GDP growth and Unemployment are unexpectedly found at the bottom of the list. China and Greece have high positive and negative weighted degree centralization, which may have significant implications for the vulnerability and targeted controllability of their networks. It is important to note that if the sign of correlations is omitted, the above result cannot be captured, highlighting the need for signed network analysis. The networks are highly balanced, in sense that they are splitted into two anti-correlated groups of ESG ratings. It is impressive to mention that USA’s network in both methodologies achieve a high balance 97.9% (raw time-series) and 84.4% (returns time-series). This split of network structure may have strong implications on hedging risk if we see ESG ratings as underlying assets for portfolio selection. Investing into anti-correlated assets, called as "hedge assets", can be useful intending to offset potential losses.
description: Οι αξιολογήσεις ESG λειτουργούν ως δείκτες που επικεντρώνονται σε παράγοντες Περιβαλλοντικούς, Κοινωνικούς και Διακυβερνητικούς, οι οποίοι χρησιμοποιούνται συχνά από επενδυτές για να αξιολογήσουν τη βιωσιμότητα εταιρειών και χωρών. Η διπλωματική αυτή έχει ως σκοπό να αναλύσει τα δίκτυα συσχετίσεων που κατασκευάζονται από τις αξιολογήσεις ESG, για επιλεγμένες οικονομίες, χρησιμοποιώντας δύο μεθοδολογίες: η μία βασίζεται στα ακατέργαστα δεδομένα των χρονοσειρών και η άλλη στις αποδόσεις των χρονοσειρών. Για την ανάλυση των δικτύων χρησιμοποιούνται εργαλεία της επιστήμης των δικτύων, όπως weighted degree centrality, weighted degree centralization, weighted density, και network balance. Η αξιολόγηση ESG με την υψηλότερη κεντρικότητα είναι το Prevalence of Overweight και στις δύο μεθοδολογίες, ενώ παραδοσιακοί οικονομικοί δείκτες όπως είναι η αύξηση του ΑΕΠ (GDP growth) και η ανεργία (Unemployment) βρίσκονται απροσδόκητα στο τέλος της λίστας. Η Κίνα και η Ελλάδα έχουν υψηλή θετική και αρνητική weighted degree centralization, γεγονός το οποίο θα μπορούσε να έχει σημαντικές επιπτώσεις στην τρωτότητα και τον στοχευμένο έλεγχο των δικτύων τους. Είναι σημαντικό να σημειωθεί ότι εάν το πρόσημο των συσχετίσεων δεν ληφθεί υπόψη, τότε το ανωτέρω αποτέλεσμα δεν είναι δυνατό να παρατηρηθεί, γεγονός το οποίο καταδεικνύει την ανάγκη για προσημασμένη ανάλυση δικτύων. Τα δίκτυα είναι εξαιρετικά ισορροπημένα (balanced) και χωρίζονται σε δύο αντι-συσχετισμένες ομάδες αξιολογήσεων ESG. Είναι εντυπωσιακό να αναφερθεί ότι το δίκτυο των ΗΠΑ και στις δύο μεθοδολογίες επιτυγχάνει υψηλή δομική ισορροπία 97,9% (ακατέργαστα δεδομένα των χρονοσειρών) και 84,4% (αποδόσεις των χρονοσειρών). Αυτή η διάσπαση της δομής του δικτύου μπορεί να έχει σοβαρές επιπτώσεις στην αντιστάθμιση κινδύνου (hedging risk), εάν δούμε τις αξιολογήσεις ESG ως υποκείμενα περιουσιακά στοιχεία για την επιλογή χαρτοφυλακίου. Η επένδυση σε αντι-συσχετισμένα περιουσιακά στοιχεία, που ονομάζονται “hedge assets”, μπορεί να είναι χρήσιμη για την αντιστάθμιση πιθανών ζημιών.