Надя Маленко: «Новые технологии позволяют использовать данные, которые раньше были недоступны»

Профессор Университета штата Мичиган, выпускница РЭШ Надя Маленко в интервью GURU рассказала о новых направлениях исследований в области корпоративных финансов, а также о том, какие карьерные возможности появляются у выпускников PhD-программ.

– Какие направления исследований в области финансов можно считать наиболее актуальными?

– Я бы назвала три направления в финансах: первое связано с ESG-практиками, второе – с финансовыми каналами монетарной политики, а третье – с новыми технологиями. Здесь есть два поднаправления: первое – это все, что связано с большими объемами данных, и основанные на этом исследования, а второе – финтех, т. е. различные финансовые инструменты, использующие новые технологии.

– Насколько стандарты ESG останутся актуальными в ближайшее время и активно ли компании уже внедряют эти практики?

– ESG-практики компаний влияют на потоки капиталов. Например, если компанию включают в ESG-индекс, то это влияет на структуру ее акционеров и, в свою очередь, на приток капитала в инвестиционные фонды, которые инвестируют в эту компанию. Инвесторы также влияют на корпоративные практики в области ESG и через прямые обсуждения с менеджментом, и через процесс голосования на собраниях акционеров. Например, очень большое влияние сейчас имеют большие индексные фонды, они продвигают принципы снижения экологических рисков, стараются устранить неравенство, основанное на расе, поле, этнической принадлежности. Ряд исследований показывают, что компании прислушиваются именно к этим большим инвесторам. Также я упомянула голосования – все чаще в повестку собраний акционеров включают предложения улучшить отчетность, а также предложения по устранению неравенства. Это положительные практики.

– Какая часть компаний уже готовит отчетность по новым принципам и привлекает финансирование на новых условиях? 

– Практически все публичные компании, особенно входящие в большие индексы, уже что-то делают, но на данный момент эта отчетность никак не структурирована, все отражают свои ESG-практики по-разному, поэтому очень сложно оценить и сравнить, насколько компании отличаются друг от друга. Сейчас американский регулятор предложил стандартизировать отчетность по этим практикам, и это, конечно, позволит лучше оценивать риски отдельных компаний. Я думаю, что это окажет положительное влияние, поскольку появится информация про их практики. 

Что касается эффекта ESG-практик на стоимость капитала, то здесь я бы назвала два вопроса, по которым исследования еще не дали окончательных ответов. Например, одна недавняя статья утверждает, что, несмотря на значительный объем денежных ресурсов, находящихся под управлением ESG-фондов, он еще недостаточно велик для того, чтобы влиять на долгосрочную стоимость капитала компаний. Есть и несколько исследований про зеленые облигации – бумаги, которые выпускаются компаниями, чтобы направить полученные средства на ESG-проекты. Одна часть исследований показывает, что такие облигации торгуются с премией, т. е. по более высоким ценам, чем обычные. Но есть также довольно авторитетные статьи, которые показывают, что такой премии нет.

Также в целом пока не очень понятно, насколько серьезно применяются эти принципы и практики. Уже появились проблемы с так называемым гринуошингом, когда заявления про следование ESG-принципам делаются только на бумаге – в качестве маркетингового инструмента для инвесторов, покупателей и сотрудников. На самом деле, как показывают исследования, нередко компании, которые уменьшают выбросы углекислого газа, просто перенаправляют их в страны или штаты, где регулирование слабее. То есть вопрос о том, насколько общая ESG-практика на самом деле улучшается, все еще остается спорным.

– Как смягчение монетарной политики повлияло на заимствования корпораций? 

– Новые исследования в этой области показывают, что в условиях низких ставок в течение долгого времени влияние макроэкономической политики на реальный сектор либо ослабляется, либо может усиливаться из-за особенностей банковской системы. При низких ставках банки могут выдавать экономике больше кредитов, так происходит трансмиссия монетарной политики через банковскую систему. Но при этом прибыль банков сокращается, так как она зависит от разницы ставок по депозитам и по кредитам. Если в целом уровень ставок низкий, то разница между ними очень невелика, и это усиливает готовность банков принимать на себя больше кредитных рисков. Есть исследования, показывающие, что долгосрочный низкий уровень ставок приводит к выдаче более рискованных кредитов корпорациям.

Еще один механизм влияния – через стоимость капитала и дивидендную политику. Когда ставки находятся в целом на низком уровне, то инвесторы, особенно не институциональные, а частные, стремятся получить доход другим способом, в частности начинают больше инвестировать в компании с высокими дивидендами, потому что это позволяет им получать доход, который они могут тратить на потребление. Но эта тенденция может привести к ослаблению эффекта монетарной политики, так как высокие дивиденды платят, как правило, старые компании, у которых меньше инвестиционных проектов, а для молодых компаний, которые не платят дивиденды, стоимость привлечения капитала повышается.

– Для каких исследований используются большие данные?

– С развитием технологий, которые позволяют обрабатывать огромные массивы данных, а также новые виды данных – тексты, видео, фотографии, аудио, появилась возможность получить для исследования такие данные, которые раньше были недоступны, и к тому же изучать новые области. Например, в контексте исследования корпоративных финансов большой интерес проявляется к корпоративной культуре. Но ее очень сложно измерить, нет никаких стандартных индексов, отчетностей. Однако анализ текстов позволяет за счет ключевых слов понять тон и культуру общения менеджмента с аналитиками и инвесторами. Есть пара статей, авторы которых разработали индексы корпоративной культуры на основе текстового анализа. 

Много больших данных используется в исследованиях по экономике рынков, активно развивается направление по исследованию микроструктуры рынков на основе данных о высокочастотной торговле. Если же вернуться к корпоративным финансам, то здесь машинное обучение позволило проанализировать, к примеру, выбор директоров. Оказалось, что искусственный интеллект может сделать лучший выбор, так как на его решение не оказывают влияние психологические факторы, дискриминация или другие установки: мы можем проигнорировать некоторые важные характеристики, а машина – нет.

Также есть ряд исследований, которые касаются дискриминации в процессе привлечения капитала. К примеру, авторы одной из статей проанализировали аудио- и видеозаписи, на которых предприниматели рассказывают о своих проектах инвесторам, – в них оцениваются положение, выражение лица, тон. Выяснилось, что женщины в среднем оцениваются по этим показателям более строго, чем мужчины.

– Вы проводили исследования о процессе голосования акционеров. Какие изменения происходят в этой области? 

– Голосование акционеров сегодня в целом стало очень важным. Есть исследования в этой области, которые фокусируются на роли больших институциональных инвесторов, инвестиционных фондов, индексных фондов. Потому что стали доступны данные о том, как каждый из этих фондов голосует в каждой компании по каждому из предложений. Конечно, это гигантские массивы данных, но алгоритмы машинного обучения позволяют их обработать и понять общие характеристики: что определяет голосование по тем или иным пунктам повестки, что, в свою очередь, влияет на итоги голосования, на практики компании. То есть благодаря возможности обрабатывать большие данные и придумывать довольно сложные алгоритмы можно дать ответы на такие вопросы.

К примеру, интересный вывод был сделан после сравнения голосования активных инвестиционных фондов и пассивных индексных фондов по вопросам ESG. Если мы смотрим на то, как эти компании говорят про ESG-практики, то видим, что индексные инвесторы очень активны в этой области. Они публикуют различные письма менеджменту, они проводят кампании, которые вроде бы влияют на практики менеджмента. Но на самом деле они реже голосуют в пользу проектов, которые направлены на улучшение практик, чем активные фонды. Это расхождение – предмет для дальнейших исследований.

– Какие новые направления вы видите в финтехе?

– Здесь заметны различные технологии, в том числе с использованием искусственного интеллекта, машинного обучения, которые помогают инвесторам принимать решения и формировать портфель. К примеру, появилось много компаний, которые позволяют людям получать кредиты не традиционно – через банк, а онлайн. С одной стороны, это повышает удобство и снижает неравенство, с другой – исследования показывают, что такие решения увеличивают риски избыточной долговой нагрузки, особенно для людей, у которых нет финансового образования.

Еще один пример – это краудфандинг. Раньше частным инвесторам было трудно инвестировать в непубличные компании, которые находятся на ранней стадии развития. Появление новых платформ позволило улучшить диверсификацию для инвесторов и увеличить доступ к финансированию у стартапов. Но общий эффект пока неясен, так как увеличиваются возможности для инвестиций в довольно рискованные проекты, которые сложно оценить. 

– Что бы вы посоветовали начинающим ученым, которые выбрали корпоративные финансы в качестве сферы своих интересов? 

– Самое важное – это выбрать то, что интересно, про что хочется думать, искать ответы на вопросы. Можно выбрать популярную тему, но не добиться в ней успеха. Если же смотреть на то, какие возможности появляются у студентов по окончании PhD-программ, то, конечно, у них есть возможность стать профессором. Но здесь не так важно выбрать определенную тему, как показать себя специалистом в этой теме. То, что вы разбираетесь в чем-то лучше всех, будет цениться, возможно, больше, чем ваши статьи на популярную тему. Еще одна возможность – это работать в центробанках: там помимо академических исследований занимаются практическими исследованиями, прикладной аналитикой (policy work). Эти прикладные исследования помогают регуляторам осуществлять макрополитику. Они имеют меньший академический интерес, но такие структуры, конечно, интересуются людьми, которые хорошо понимают банковскую систему, макрофинансы. 

Если же по окончании учебы студенты понимают, что академические исследования – это не то, чем они хотели бы заниматься дальше, то всегда есть и другие возможности. Например, одна сфера – это хедж-фонды, туда обычно идут люди, которые занимаются оценкой активов, которые хорошо понимают ценообразование активов, хорошо оперируют большими массивами данных. Еще одно направление – это так называемый экономический консалтинг. Есть компании, которые консультируют корпорации по вопросам, например, слияний и поглощений, если есть сомнения в отношении возможных действий регулятора и перспектив одобрения сделки. Такие компании делают оценку рынка и показывают, что у этой сделки не будет негативного эффекта с точки зрения монополизации рынка. Также, например, акционеры в США часто судятся с корпорациями по разным вопросам, в этих ситуациях компании-консультанты выступают либо на одной, либо на другой стороне и пытаются разрешить спор сторон. Для этой сферы менее важно, в какой области вы занимались исследованиями, важно понимать экономику в целом, а также понимать данные, уметь с ними обращаться. В целом работа с данными – очень полезный навык. 

Интервью взяла корреспондент ИД «Коммерсантъ» Татьяна Едовина