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Enregistrement W4391996348 · doi:10.3390/jrfm17030091

Impact of the Environmental, Social, and Governance Rating on the Cost of Capital: Evidence from the S&P 500

2024· article· en· W4391996348 sur OpenAlexvenueno aff
Dietmar Ernst, Florian Woithe

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSocial capitalCorporate governanceCapital (architecture)BusinessEnvironmental regulationPublic economicsEconomicsFinancePolitical scienceGeographyLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We use the S&P 500 to investigate whether companies with a good ESG score benefit from a lower cost of capital. Using Bloomberg’s financial data and MSCI’s ESG score for 498 companies, we calculated the measures of descriptive statistics, finding that companies with better ESG ratings enjoy both a lower cost of equity and a lower cost of debt. However, their WACC shows no improvement with a higher ESG score. Companies with a poor ESG rating have a lower WACC due to the higher proportion of debt capital, coupled with a higher cost of debt, compared to the cost of equity capital. Calculating the Pearson correlation coefficient, we found a slightly negative linear relationship between the ESG score and the beta factor, and between the ESG score and the cost of debt. No linear relationship was found between the WACC and the ESG score. Finally, linear regression analysis shows a negative and significant effect of the ESG score on the root beta factor. This research indicates that companies with better ESG scores benefit from lower cost of equity and debt. Our results may encourage companies to operate more sustainably to reduce their cost of capital.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,421
Score d'incertitude au seuil0,259

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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