Đường giới hạn có tính đánh đổi giữa ESG và tỷ lệ Sharpe: Phân tích bao dữ liệu kép dựa trên kỹ thuật Bootstrap

Sự cân đối giữa lợi nhuận và rủi ro của cổ phiếu (tức tỷ lệ Sharpe - SR) là một chỉ số quan trọng để tối ưu hóa danh mục đầu tư. Trong những năm qua, yếu tố môi trường, xã hội và quản trị (ESG) ngày càng chứng minh sự ảnh hưởng của nó đến lợi nhuận của cổ phiếu, dẫn đến sự phát triển từ một mô hình hai chiều (rủi ro so sánh với lợi nhuận) thành một bối cảnh đa chiều (ví dụ: rủi ro so sánh với lợi nhuận và với ESG). 



Nghiên cứu “The Trade-Off Frontier for ESG and Sharpe Ratio: A Bootstrapped Double-Frontier Data Envelopment Analysis” của tác giả Ngô Đăng Thành và các cộng sự công bố trên Tạp chí Annals of Operations Research nhằm đánh giá các yếu tố xác định hiệu quả hoạt động của 334 doanh nghiệp năng lượng thuộc 45 quốc gia trong năm 2019. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích bao dữ liệu kép dựa trên kỹ thuật Bootstrap (gọi tắt là phương pháp ESG-SR DFDB). Đây được coi là nghiên cứu đầu tiên khám phá bối cảnh đa chiều này trong ngành năng lượng toàn cầu bằng cách sử dụng phương pháp ESG-SR DFDB để đánh giá các yếu tố xác định hiệu quả hoạt động của 334 doanh nghiệp năng lượng thuộc 45 quốc gia trong năm 2019.

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng chỉ có khoảng 11% các doanh nghiệp nói trên đạt hiệu suất tốt. Cụ thể, hiệu quả hoạt động trung bình của ngành năng lượng toàn cầu năm 2019 là 2.273 (nếu so với mức hiệu quả là 1.000 thì con số trên là kém hiệu quả). Ngoài sự khác biệt trong việc sử dụng nguồn lực đầu vào/đầu ra của các doanh nghiệp (liên quan đến các giá trị E, S, G và SR của chúng), nhóm nghiên cứu phát hiện rằng các đặc điểm của doanh nghiệp (ví dụ như mức vốn hóa thị trường và đặc điểm của ban quản trị) và của quốc gia (ví dụ như luật pháp) có tác động tích cực đến hiệu suất ESG-SR của chúng. Những kết quả này có ý nghĩa rất quan trọng không chỉ đối với các nhà đầu tư mà cả các nhà quản lý và chính sách gia của các doanh nghiệp/quốc gia đó.

THÔNG TIN BÀI BÁO

Boubaker, S., Le, T. D. Q., Manita, R., & Ngo, T. (2023). The Trade-Off Frontier for ESG and Sharpe Ratio: A Bootstrapped Double-Frontier Data Envelopment Analysis. Annals of Operations Research.

>> https://doi.org/10.1007/s10479-023-05506-z

THÔNG TIN TÁC GIẢ TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ

PGS.TS. Ngô Đăng Thành là giảng viên Khoa Kinh tế Chính trị, Trường Đại học Kinh tế – ĐHQGHN. Hướng nghiên cứu và giảng dạy chính của ông gồm: Phân tích năng suất và hiệu quả kỹ thuật, phương pháp bao dữ liệu (DEA), phương pháp biên ngẫu nhiên (SFA), tài chính - ngân hàng.


Trường Đại học Kinh tế - ĐHQGHN


Các tin khác