Az ESG-értékelés és a részvénypiaci teljesítmény kapcsolata

Abstract

A vállalatok fenntartható működése és a pénzügyi teljesítmény összefüggéseinek vizsgálata napjainkban kiemelkedő kutatási területnek számít. Felmerül ugyanakkor a kérdés, hogy az ESG-értékelés hogyan befolyásolja a cégek gazdasági hatékonyságát. A szerzők kutatásukban a részvénypiacokra fókuszálva vizsgálták, hogy milyen kapcsolat van a top 100 ESG-besorolással rendelkező USA székhelyű vállalat és azok részvénypiaci teljesítménye között a 2022-es és a 2023-as időszakban. Arra a kérdésre keresték a választ, hogy a hozam, a kockázati mutatók és a szektorbeli hovatartozás befolyásolják-e az ESG-pontszámok alakulását. A kapott eredmények alapján arra a következtetésre jutottak, hogy a részvények valós hozamainak alakulása nincs hatással az ESG-pontszámra, valamint az ESG-értékelések sem hatnak a részvénypiaci teljesítményre. Eredményeik rávilágítottak arra, hogy a hozamok szórása és az ESG-értékelés között negatív kapcsolat figyelhető meg, mely arra utal, hogy a stabilabb és kevésbé kockázatos vállalatok az ESG szempontjából magasabban rangsoroltak, mint a volatilisebb társaik. Megállapították továbbá azt is, hogy csak a 2022-es adatsor esetében van szignifikáns kapcsolat az adott szektorban elfoglalt hely és az ESG-pontszám között.

Full text

2
VEZET ÉSTUDOMÁ NY / BUDAPEST M ANAGEMEN T REVIEW
LV. ÉVF. 2024. 6. SZÁM / IS SN 0133-0179 DOI: 10.14267/VEZ TUD.2024.0 6.01
CIKKEK, TANULMÁNYOK
Napjainkban az ESG (ESG – Environmental, Social,
Governance) már nemcsak egy felkapott kifejezés,
hanem a multinacionális vállalati kultúra szerves részét
képezi. Az ESG-szempontok alapján évente fenntartható-
sági jelentéseket készítenek, illetve azt is kommunikálják,
ha valamilyen fontos előrelépés, újítás történt a szervezet-
VANCSURA LÁSZLÓ – BAREITH TIBOR
AZ ESG-ÉRTÉKELÉS ÉS A RÉSZVÉNYPIACI
TELJESÍTMÉNY KAPCSOLATA
THE RELATIONSHIP BETWEEN ESG RATINGS
AND STOCK MARKET PERFORMANCE
A vállalatok fenntartható működése és a pénzügyi teljesítmény összefüggéseinek vizsgálata napjainkban kiemelkedő ku-
tatási területnek számít. Felmerül ugyanakkor a kérdés, hogy az ESG-értékelés hogyan befolyásolja a cégek gazdasági
hatékonyságát. A szerzők kutatásukban a részvénypiacokra fókuszálva vizsgálták, hogy milyen kapcsolat van a top 100
ESG-besorolással rendelkező USA székhelyű vállalat és azok részvénypiaci teljesítménye között a 2022-es és a 2023-as
időszakban. Arra a kérdésre keresték a választ, hogy a hozam, a kockázati mutatók és a szektorbeli hovatartozás befolyá-
solják-e az ESG-pontszámok alakulását. A kapott eredmények alapján arra a következtetésre jutottak, hogy a részvények
valós hozamainak alakulása nincs hatással az ESG-pontszámra, valamint az ESG-értékelések sem hatnak a részvénypiaci
teljesítményre. Eredményeik rávilágítottak arra, hogy a hozamok szórása és az ESG-értékelés között negatív kapcsolat fi-
gyelhető meg, mely arra utal, hogy a stabilabb és kevésbé kockázatos vállalatok az ESG szempontjából magasabban rang-
soroltak, mint a volatilisebb társaik. Megállapították továbbá azt is, hogy csak a 2022-es adatsor esetében van szignifikáns
kapcsolat az adott szektorban elfoglalt hely és az ESG-pontszám között.
Kulcsszavak: ESG, részvénypiaci teljesítmény, kockázatkezelés
The relationship between companies’ sustainable operation and their financial performance is currently a key area of
research. However, the question arises: how does environmental, social, and governance (ESG) assessment affect firms’
economic efficiency? The authors focused on equity markets to investigate the relationship between the top 100 ESG rated
US companies and their stock market performance in 2022 and 2023. They investigated whether returns, risk indicators
and sectoral affiliation affect ESG scores. The results indicated that the stock real returns have no impact on the ESG score,
and ESG valuations have no impact on stock market performance. There was, however, a negative relationship between
the standard deviation of returns and ESG scores, which suggests that more stable and less risky companies tend to have a
higher ESG ranking than their more volatile counterparts. There was also a significant relationship between sector position
and ESG score only for the 2022 dataset.
Keywords: ESG, stock market performance, risk management
Finanszírozás/Funding:
A Kulturális és Innovációs Minisztérium ÚNKP-23-3 kódszámú Új Nemzeti Kiválóság programjának a Nemzeti Kutatási,
Fejlesztési és Innovációs Alapból finanszírozott szakmai támogatásával készült.
It was professional supported by the New National Excellence program of the Ministry of Culture and Innovation, code
number ÚNKP-23-3, which was financed by the National Research, Development and Innovation Fund.
Szerzők/Authors:
Vancsura Lászlóa (vancsura.laszlo@phd.uni-mate.hu) PhD-hallgató; Dr. Bareith Tiborb (bareith.tibor@krtk.hun-ren.hu) ku-
tató
aMagyar Agrár- és Élettudományi Egyetem (Hungarian University of Agriculture and Life Sciences) Magyarország (Hungary); bHUN-REN Közgazdaság- és
Regionális Tudományi Kutatóközpont (HUN-REN Centre for Economic and Regional Studies) Magyarország (Hungary)
A cikk beérkezett: 2024. 01. 22-én, javítva: 2024. 04. 03-án, elfogadva: 2024. 04. 06-án.
The article was received: 22. 01. 2024, revised: 03. 04. 2024, accepted: 06. 04. 2024.

3
VEZET ÉSTUDOMÁ NY / BUDAPEST M ANAGEMEN T REVIEW
LV. ÉVF. 2024. 6. SZÁM / IS SN 0133-0179 DOI: 10.14267/VEZ TUD.2024.0 6.01
CIKKEK, TANULMÁNYOK
ben ezen a területen. A társadalmi felelősségvállalás (CSR
– Corporate Social Responsibility) egyszer már „végigsö-
pört” a világon, azonban az ESG esetében minden jel arra
mutat, hogy hosszú távon velünk lesz és a fenntartható fej-
lődés egyik alappillérét képezi majd. Az Európai Tanács
2022. november 28-án hagyta jóvá a vállalati fenntartha-
tósági jelentésekről szóló irányelvet (CSRD), amely előírja
az Európai Unióban működő nagyvállalatok és közérdekű
szervezetek számára, hogy évente tegyék közzé az ESG-
teljesítményükre vonatkozó információkat (OJEU, 2022).
Magyarországon 2024 elején fogadták el az ehhez kapcso-
lódó ESG-rendeletet, amelynek minden részlete még nem
teljesen világos, de az egyértelműen látható, hogy hama-
rosan a kis- és középvállalati szektornak is aktívan fog-
lalkozni kell a témával, annak érdekében, hogy egyrészt
megőrizhessék versenyképességüket, másrészt megfelel-
jenek a jogszabályi előírásoknak. A szektorra vonatko-
zóan a várható pénzügyi hatások még nem ismertek, de a
tőzsdei (elsősorban USA) vállalatok esetében már rendel-
kezésre állnak adatok, amelyek lehetővé teszik az ESG-
értékelés és a pénzügyi teljesítmény közötti kapcsolat
mérését, elemzését. A hatékony piacok elmélete alapján a
vállalatok ESG szerinti működése is „csak” egy informá-
ció, amelyet a piac beépít az árakba, így várhatóan hosz-
szú távon ennek nincs jelentősége. Rövid távon azonban a
piaci folyamatok akár „jutalmazhatják” is azokat a cége-
ket, amelyek az innováció és fenntarthatóság élharcosaivá
válnak és törekednek arra, hogy működésüket átalakítva
minél magasabb ESG-pontszámot érhessenek el. A meg-
felelő szabályozás és ellenőrzés elengedhetetlen feltétele
annak, hogy a fentarthatósági értékelések a valóságot tük-
rözzék, és ne adjanak teret az úgynevezett greenwashing
jelenségnek. Ennek érdekében tett lépéseket az Európai
Tanács és Parlament is, amely várhatóan még 2024 nyarán
elfogadja az ESG-értékeléseket végző cégek tevékenysé-
gével és az értékelési módszertanok átláthatóságával kap-
csolatos rendeletet (www.consilium.europa.eu, 2024). Az
ESG népszerűsége az elmúlt években rendkívül lendületes
fejlődésnek indult, amit remekül reprezentál, hogy a fenn-
tarthatósági témájú befektetési termékek 2019-es 1,3 billió
USD-os szintről 2022-re már 5,8 billió USD-ra emelkedett
(UNCTAD, 2023).
Meglehetősen széles körű és összetett témakörről van
szó, ezért úgy döntöttünk, hogy kutatásunkban a rész-
vénypiacokra fókuszálva megvizsgáljuk, van-e kapcsolat
a részvények teljesítménye és az ESG-besorolásuk között.
Arra a kérdésre kerestük a választ, hogy a hozam és koc-
kázati mutatók befolyásolják-e az ESG-pontszámok ala-
kulását. Vizsgálatunkban szerepet kapott a szektorális
elemzés is, melynek célja, hogy feltárjuk az ESG-értékelés
és a vállalat tevékenysége közötti összefüggéseket.
Szakirodalmi áttekintés
A terület kutatásának gyökerei megközelítőleg fél évszá-
zaddal korábbra nyúlnak vissza. Moskowitz (1972) tanul-
mánya úttörőnek tekinthető, melyben felhívta a gyelmet
arra, hogy a felelős vállalati magatartás jobb pénzügyi
teljesítményben nyilvánulhat meg. A szerző munkássága
kiemelkedőnek tekinthető, mivel az Amerikai Társadalmi
Befektetési Fórum díjat alapított a tiszteletére, amit 1996
óta a társadalmilag felelős vállalkozások pénzügyi hatá-
sairól szóló legjobb tanulmány szerzőinek ítélnek. A tár-
sadalmilag felelős befektetéseket (SRI – Socially
Responsible Investment) tágabb értelemben egy olyan
befektetési folyamatként lehet deniálni, melynek során
az egyik elsődleges feladat, hogy a befektetők azonosít-
sák azon vállalatokat, amik magas társadalmi felelősség-
vállalási prollal rendelkeznek, majd ezeket környezeti,
társadalmi és irányítási (ESG – Environmental, Social,
Governance) kritériumok alapján értékelnek az erre sza-
kosodott elemzőcégek (Renneboog et al., 2008). Az érté-
kelés mögött olyan megfontolás áll, hogy a befektetők
elsősorban nemcsak pénzügyi hasznot kívánnak reali-
zálni a befektetési döntéseik után, hanem a személyes és
társadalmi értékekkel összhangban lévő portfóliójukból
származó nem pénzügyi hasznosság elérésére is törek-
szenek (Bollen, 2007). Chong és Phillips (2016) tanulmá-
nyukban három evolúciós időszakra osztották a témakört,
melyhez különböző terminológiákat társítottak. Ez alap-
ján az első legkorábbi deníció az etikus befektetés (EI
– Ethical Investing) volt, melyet a társadalmilag felelős
befektetés (SRI) követett. A harmadik és legújabb meg-
nevezésnek az ESG tekinthető, amely egy gyűjtőfogalom
és többek között magába foglalja a fenntartható, a felelős
és a hatásos befektetés együttes alkalmazását. A lakos-
sági befektetők számára e meghatározások és a befekte-
tési lozóák közötti minimális különbségek
meglehetősen zavaróak lehetnek. Berry és Junkus (2013)
által a lakossági és intézményi befektetők körében készí-
tett felmérés is rávilágít arra, hogy nincs teljes egyetértés
a SRI kifejezés jelentését illetően, mivel a különböző
befektetői csoportok számára mindig problémát jelentett,
hogy a saját egyedi értékrendjükhöz igazítva fektessenek
be és ennek megfelelően érjenek el nyereséget. Van
Duuren és szerzőtársai (2016) kutatásukban arra a követ-
keztetésre jutottak, hogy mind a lakossági, mind az intéz-
ményi befektetők inkább az ESG holisztikusabb
megközelítését részesítik előnyben a hozamcéljaik elérése
érdekében, szemben az SRI-lozóa restriktívebb esz-
közrendszerével. A témában készült legfrissebb tudomá-
nyos publikációk többségének nyelvezete egyre kevésbé
tesz különbséget az ESG és az SRI kifejezések között,
hanem felváltva használja őket. Az UNCTAD (United
Nations Conference on Trade and Development) deníci-
ója alapján az ESG-portfóliók olyan részvényeket tartal-
maznak, amelyek csak egy adott fenntarthatósági
témakörre (pl. nemek közötti egyenlőségre vagy az ala-
csony szén-dioxid-kibocsátásra) fókuszálnak, továbbá
azon részvények is ebbe a csoportba sorolhatók, amelyek
elsősorban csak egyetlen ESG-pillérre (környezeti, társa-
dalmi vagy irányítási) összpontosítanak, illetve azok is,
amelyek pedig egy „kvázi szektort” követnek (pl. ener-
giahatékonyság) (Naa & Fain, 2020). A vélemények ter-
mészetesen megoszlanak a fenntartható befektetésekkel
és az értékelési módszerekkel kapcsolatban, de a befekte-
tők egy része úgy véli, hogy az ESG-befektetési straté-
giák gyengébb teljesítményt fognak eredményezni, ami a
VANCSURA LÁSZLÓ – BAREITH TIBOR

4
VEZET ÉSTUDOMÁ NY / BUDAPEST M ANAGEMEN T REVIEW
LV. ÉVF. 2024. 6. SZÁM / IS SN 0133-0179 DOI: 10.14267/VEZ TUD.2024.0 6.01
CIKKEK, TANULMÁNYOK
hozamszinteket illeti. Eccles és Kastrapeli (2018) által
készített felmérés alapján megállapítható, hogy a kutatás-
ban résztvevők 60%-a jelentős, 28%-a pedig mérsékelt
kihívásként tekint a befektetési teljesítmény negatív hatá-
saiért felelős ESG-kritériumok jelenlétére. A negatív
megítélés elsősorban abból adódik, hogy a különféle
szektorokban tevékenykedő vállalkozásoknak valamiről
le kell mondaniuk annak érdekében, hogy megfeleljenek
a minőségibb korlátozásoknak. Jó példa erre, hogy a
levegő- vagy vízszennyezés mértékének kötelező érvé-
nyű csökkentése kedvezőtlenül hat az energiaszektorban
tevékenykedő vállalatok teljesítményére, ami a részvé-
nyek értékét is befolyásolja. A szennyező anyagok kibo-
csátásának növelésével értelemszerűen növekszik a
termelési érték, ugyanakkor nem képes a cég megfelelni
az ESG által támasztott követelményeknek. Talán az
egyik legnagyobb probléma az ESG-befektetésekkel kap-
csolatosan, hogy nincsenek egységes deníciók arra
vonatkozóan, hogy mitől lesz egy vállalkozás teljesen
ESG-kompatibilis. A szabályozási környezet erősödése
révén ez vélhetően változik majd. Amel-Zadeh és
Serafeim (2017) kutatása rávilágít arra, hogy az ESG-
jelentést készítő vállalatok száma jelentősen növekedett
az elmúlt 30 évben. Míg az 1990-es évek elején csak
mindegy 20 cég készített hasonló dokumentumot globáli-
san, addig ez a szám 2016-ra a 9000-et is elérte. Doyle
(2018) szerint az egyik legnagyobb probléma az, hogy a
standardok hiánya miatt az ESG-minősítő cégek szubjek-
tívek, még úgy is, hogy nagyon hasonló szisztémát alkal-
maznak a vállalatok értékelésére. Lamata és szerzőtársai
(2018) a különböző ESG-minősítők és a befektetői pro-
lok vizsgálatával azt találták, hogy a vállalati rangsorok
változhatnak annak függvényében, hogy miként alakítot-
ták ki az értékelést végző szakértői csoportokat, ezért az
értékelő cégek rangsorolási folyamatai meglehetősen szé-
les spektrumon mozoghatnak egymáshoz viszonyítva is.
A kutatási eredményeik alapján arra a következtetésre
jutottak, hogy a végső ESG-pontszámokat az elemzőknek
és a portfóliókezelőknek kellene meghatározniuk. Az
ESG-értékelések és a részvénypiaci teljesítmény kapcso-
latának vizsgálata kiemelt kutatási területnek számít. A
szakirodalom empirikus eredményei azonban jelentősen
megoszlanak annak tekintetében, hogy ez a kapcsolat
kimutatható-e vagy sem. Bae és szerzőtársai (2021),
illetve Halldórsdóttir (2020) egyaránt az amerikai rész-
vénypiacokon alapuló empirikus tanulmányukban vizs-
gálták, hogy milyen kapcsolat van az ESG-pontszámok és
a részvények teljesítménye között a COVID-19 okozta
piaci összeomlástól kezdődően. Nem találtak robosztus
kapcsolatot a vállalatok társadalmi felelősségvállalása és
a részvényhozamok alakulása között. Tímár (2021) tanul-
mánya a New York-i tőzsdén jegyzett részvények elemzé-
sén alapult. Eredményei alátámasztják, hogy nincs
összefüggés a részvénypiaci teljesítmény és az ESG-
ér tékelés köz t . Auer és Schuhmacher (2016) iparág i szintű
vizsgálatot végeztek az ázsiai és csendes-óceáni, vala-
mint az amerikai piacokon. Az eredményeik alapján nem
találtak szignikáns eltérést a hagyományos és ESG-
portfóliók teljesítménye között. Jain és szerzőtársai (2019)
egy, a globális piacokat vizsgáló elemzésükben arra a
megállapításra jutottak, hogy a szokványos és a fenntart-
hatósági kritériumokat gyelembe vevő módszerekkel
kialakított portfóliók hasonló hozamszintet produkálnak,
tehát az ESG-indikátorok segítségével nem érhető el
magasabb hozam. Cauthorn és munkatársai (2023) ameri-
kai vállalatok ESG-adatait vizsgálta a 2010 és 2021
közötti időszakban. Kutatásuk jelentősége, hogy két
különböző ESG-minősítő cég (MSCI, LSEG) adatbázisát
is felhasználták. Egyik elvégzett kísérletben sem találtak
bizonyítékot arra, hogy szignikáns kapcsolat lenne az
ESG-besorolás alakulása és a részvények rövid távú telje-
sítménye között. Borgers és szerzőtársai (2015) az ameri-
kai részvényadatokon végzett vizsgálat során arra a
következtetésre jutottak, hogy az ESG-kritériumok gye-
lembevétele a portfóliókialakítási folyamatok során pozi-
tív hatással van a hozamok alakulására. Tamimi és
Sebastianelli (2017) az S&P500 tőzsdeindexbe tartozó
vállalatok adatait használták az ESG-pontszámok elem-
zéséhez és azt találták, hogy az ESG-mutatók közzététele
hatással van a cégek értékére. Tripathi és Bhandari (2016)
tanulmányukban az indiai részvénypiacokat vizsgálta az
1996 és 2013 közötti időszakban. Eredményeik alapján
azt a következtetést vonták le, hogy a társadalmilag fele-
lős vállalatok jelentősen magasabb hozamra képesek
szert tenni, mint a hagyományos versenytársaik.
Engelhardt és kutatótársai (2021) azt vizsgálták, hogy a
COVID-19 válság idején a magasabb ESG-besorolással
rendelkező cégek szignikánsan jobban teljesítenek-e.
Európai országokból származó 1452 cégből álló mintát
elemeztek, és azt találták, hogy a jobb ESG-értékeléssel
rendelkező cégek szignikánsan magasabb kumulatív
abnormális hozammal rendelkeztek, valamint szigni-
kánsan alacsonyabb volatilitást mutattak a 2020-as év
elején. Sahut és Pasquini-Descomps (2015) cikkükben
2007 és 2011 közötti időszakra vonatkozóan vizsgálták az
amerikai, svájci és az Egyesült Királyságból származó
adatokat, és az a következtetést sikerült levonni, hogy
csakis az Egyesült Királyság esetében tekinthetők szig-
nikánsnak az ESG-kritériumok. Luo (2022) az ESG-
portfóliók teljesítményét vizsgálta az Egyesült Királyság
részvénypiacán a 2003 és a 2020 között időszakban. Arra
a következtetésre jutott, hogy az ESG-pontszám jelentős
hatással van a részvények hozamára. Az alacsonyabb
ESG-értékelésű cégek magasabb hozamot érnek el, mint
a magasabb ESG-értékkel rendelkező társaik. Xu és szer-
zőtársai (2023) az ESG-értékelés és a részvényhozamok
közötti kapcsolatot vizsgálták kínai részvénypiaci adatok
felhasználásával a COVID-19 időszakában. Az eredmé-
nyek azt mutatták, hogy az ESG-pontszámok pozitív
hatással vannak a hozamokra a pandémia ideje alatt és
utána is, viszont az ESG pozitív hatásai a válság utáni
időszakban jelentősebben érezhetők. Megállapították
továbbá, hogy a jobb ESG-teljesítménnyel rendelkező
vállalatok részvényárfolyamainak válságtűrő képessége
is erősebb. Li és kutatótársai (2023) a kínai részvénypiaci
hozamok és a vállalatok ESG-besorolása közötti kapcso-
latot vizsgálták. Elemzésük azt mutatja, hogy a magasabb
ESG-minősítési pontszámok alacsonyabb részvényho-

5
VEZET ÉSTUDOMÁ NY / BUDAPEST M ANAGEMEN T REVIEW
LV. ÉVF. 2024. 6. SZÁM / IS SN 0133-0179 DOI: 10.14267/VEZ TUD.2024.0 6.01
CIKKEK, TANULMÁNYOK
zammal járnak együtt. Azt is megállapították, hogy az
ESG-besorolások és a részvényhozam közötti negatív
kapcsolat a hozam és a vállalat méretének kapcsolatával
magyarázható. Liu és Wan (2023) tanulmányukban szin-
tén a kínai piaccal foglalkoztak. Az adatbázisuk a 2009 és
a 2020 közötti időszakot fedte le. Arra a következtetésre
jutottak, hogy az ESG-értékelés pozitívan hat a részvény-
hozamokra. Di Tommaso és Mazzuca (2023) tanulmá-
nyukban az eseményvizsgálati módszertan segítségével
vizsgálja az ESG-minősítések hatását az európai biztosí-
tótársaságok részvényárfolyamára. Azt a megállapítást
tették, hogy az ESG-minősítések fontos szerepet játsza-
nak a biztosítótársaságok árazásában, mivel egy felminő-
sítés részvényárfolyam-növekedést, míg egy leminősítés
csökkenést eredményez. Ebből kiindulva az ESG-
besorolások változása jelentős hatással lehet a részvény-
piacok egyensúlyára és hatékonyságára. Kevésbé
megosztó a szakirodalom annak tekintetében, hogy
milyen a viszony az ESG-pontszámok és a különböző
részvénypiaci kockázatok között. Bermejo Climent és
szerzőtársai (2021) tanulmányukban az európai piacokra
összpontosítva azt dokumentálták, hogy a különböző
ESG-mérőszámok volatilitásra gyakorolt hatása idővel
változik, tehát szignikáns kapcsolat mutatható ki a rész-
vénypiaci kockázat és az ESG-érték között. Chen et al.
(2022) kutatásukban amerikai légitársaságok részvényei-
nek alakulását vizsgálták a pandémia időszakában. Arra a
következtetésre jutottak, hogy a magasabb ESG-
ér tékeléssel rendel kező vállalatok részvényei kisebb vola-
t il it á s t m u t at n a k é s r öv id t á vo n s ok k al k i eg y e n sú ly oz ot t a b b
hozamszinteket produkálnak. Márkus (2024) tanulmá-
nyában a rendszerkockázatokra fókuszálva elemezte a
NASDAQ és az NYSE összes vállalatának adatait a 2012
és 2019 közötti időszakban. Azt találta, hogy az alacso-
nyabb ESG-értékeléssel rendelkező portfólió tartása
növeli a rendszerkockázati kitettséget, amely a felelős
portfóliókezelés alkalmazásával mérsékelhető. Bai és
munkatársai (2023) több mint 52 ezer különböző vállalat
„A” típusú részvényeinek alakulást elemezte 2017 és 2021
között. Az empirikus eredmények alapján arra a követ-
keztetésre jutottak, hogy a jobb ESG-teljesítmény jelen-
tősen csökkenti a részvények kockázatát, ezért az
ESG-ér tékelés által nyújtot t többletinformációk kulcsfon-
tosságúak lehetnek a befektetési döntések meghozatalá-
ban. Zhang és munkatársai (2023) a kínai részvényalapokat
felhasználva vizsgálták 2018 és 2021 között az ESG-
teljesítmény és az alapok kockázatának összefüggéseit.
Azt találták, hogy a jobb ESG-értékelésű alapok kevésbé
kockázatosak, mint az alacsonyabb minősítéssel rendel-
kezők. Elemzésükben kitérnek arra is, hogy a COVID-19
ideje alatt az ESG-pontszám kockázatmérséklő hatása
redukálódott.
A szakirodalmi előzmények tehát jelentősen megosz-
lanak az ESG-kritériumok és a hozam közötti összefüg-
gések tekintetében. A kutatások eredményei vegyesek. A
vizsgálatok kimenetele pedig függhet attól, hogy melyik
piacon és iparágban tevékenykedik az adott vállalat, vagy
éppen milyen hosszú időintervallumot ölel fel az elem-
zett adatbázis. Az ESG-értékelés és a kockázatok közötti
összefüggéseket illetően már sokkal egységesebb képet
mutatnak a tudományos publikációk.
Anyag és módszer
A kutatás célja, hogy megvizsgáljuk van-e kapcsolat az
ESG-minősítés és a részvénypiaci teljesítmény között.
A szakirodalom tanulmányozása során kiderült, hogy a
minősítő cégek eltérő értékelést alkalmazhatnak, ezért ki
kell emelnünk, hogy mi az S&P500 DJI által készített leg-
jobb 100 ESG-pontszámmal rendelkező USA székhelyű
vállalat 2022. és 2023. évi adatait használtuk (https://www.
investors.com, 2022-2023). A számításokhoz szükséges
részvényárfolyamokat a https://www.yahoonance.yahoo.
com, a kockázatmentes hozamokat a https://home.trea-
sury.gov weboldalról gyűjtöttük össze. Elemzésünkben az
S&P500 index szerepel, mint piaci benchmark. Az adate-
lemzéshez a STATA 17-es változatát használtuk.
CAPM
Az adatok elemzését a tőkepiaci eszközárazási modell
(CAPM) alkalmazásával kezdtük, amellyel megvizsgál-
tuk, hogy a kutatásban szereplő cégek árazásukat tekintve
hol helyezkednek el az SML-hez (Security Market Line –
Értékpapírpiaci Egyenes) viszonyítva.
A CAPM formula a következő:
E(Ri) = Rf + βi (E(Rm) – Rf)
ahol:
E(Ri) = az értékpapír várható hozama,
Rf = a kockázatmentes eszköz hozama,
βi = a szisztematikus kockázat: ,
E(Rm) = a piaci portfólió várható hozama.
Vizsgálatunkban a kockázatmentes eszköz hozamát az
egy éves amerikai kincstárjegyek (1 year U.S. t-bill) 2022.
és 2023. évi átlagaként deniáltuk.
Jensen-alfa
A CAPM-formulából származtatható egy másik nagyon
jól ismert mutató a Jensen-alfa (Jensen, 1968), amelyet
szintén az értékpapírok és portfóliók értékelésénél hasz-
nálnak és amit az abnormális teljesítmény mérőszámaként
is szoktak nevezni. Az így kialakult mérőszámot Jensen-
alfának nevezik, amely a következőképpen számítható:
Jensen-alfa = E(Ri ) – Rf + βi(E(Rm) – Rf)
Dow Jones ESG-pontszám kiszámítása
Az S&P Global évente márciusban vállalati fenntart-
hatósági értékelési (CSA – Corporate Sustainability
Assessment) felhívást küld a vállalatoknak méret, régió
és ország alapján. A CSA a globális ágazati osztályo-
zási szabványból (GICS – Global Industry Classication
Standard) származó egyedileg meghatározott iparágakat
használ a vállalatok elemzéséhez. Iparágspecikus kér-
dőívek segítségével számos pénzügyileg releváns fenn-

6
VEZET ÉSTUDOMÁ NY / BUDAPEST M ANAGEMEN T REVIEW
LV. ÉVF. 2024. 6. SZÁM / IS SN 0133-0179 DOI: 10.14267/VEZ TUD.2024.0 6.01
CIKKEK, TANULMÁNYOK
tarthatósági kritériumot értékelnek, beleértve a média és
az érintett felek elemzésén alapuló komponenseket is. A
CSA-elemzés minden vállalathoz ESG-pontszámot ren-
del. Azok a vállalatok, amelyek nem válaszolnak a felhí-
vásra vagy nem tartoznak a meghívott vállalatok körébe,
továbbra is értékelhetők és kaphatnak ESG-pontszámot.
Ezekben az esetekben az adatelemzők a rendelkezésre
álló adatok alapján értékelik ezen vállalatokat és egyedi-
leg kialakított pontszámokat alakítanak ki. A vállalatok
lehetőséget kapnak arra is, hogy felülvizsgálják a felhasz-
nált adatokat, illetve, ha szeretnék, akkor kitölthetik a
CSA-felhívást. A folyamat során minden vállalat esetében
kiszámítják az ESG-mutatókat. Ezek különböző fenntart-
hatósági témakörökre terjednek ki. Az iparágakon belül
az egyes mutatók különböző súlyt kapnak, amit a mutatók
súlyozott összegeként kalkulálnak a végső ESG-pontszám
meghatározásához. A súlyokat a CSA-ban rögzítik. Ezeket
az S&P Global ESG Research minden évben felülvizsgálja
az adott iparágra vonatkozó pénzügyi relevancia alapján.
Az S&P DJI ESG-pontszámok kiszámításának formulája
a következő:
A fenti egyenletben a jelölések a következőket jelentik:
T = S&P DJI ESG-pontszám,
i = az adatbázisban szereplő vállalatok,
t = az értékelés évét jelöli,
j = a kérdőívben szereplő kérdés szintjének mutatója,
c˜ i j t = a korrigált j mutató az i vállalatra vonatkozóan
a t. évben,cijt = a j mutató az i vállalatra vonatkozó kérdés
szintjén, azaz az S&P Global ESG Score a CSA-ból,
wI(i)jt = az i vállalat j mutatójának súlya a t értékelési
évben, ahol az adott vállalatra vonatkozó összes súly
összege egy adott évben egy:
I(i) ϵ {1,…,n} = az i vállalat iparágát az n S&P Global
iparágakból.
A wI(i)jt súlyok az ESG-módszertan elemzők által
meghatározott iparágspecikus megközelítése miatt az
adott S&P Global iparágtól függenek. Ezért az egyes j
mutatók súlyai iparáganként eltérőek. Némely ESG-
mutatókat minden iparágban használnak, míg mások
csakis iparág-specikusak lehetnek. Ha egy mutató nem
releváns az adott iparág számára, akkor az iparági súlyo-
zást nullaként kell szerepeltetni (S&P Global, 2021).
Vizsgálatunk szempontjából ez az elméleti keret-
rendszer azt jelenti, hogy az ESG-pontszámoknak,
mint új információnak be kell épülnie az árakba.
Amennyiben a piacok hatékonynak tekinthetők,
akkor az ESG-értékelés nem okozhat félreárazást az
eszközökben.
Eredmények
Az összegyűjtött adatok napi logaritmikus hozamait fel-
használva először meghatároztuk a valós és a CAPM
szerinti hozamokat, valamint a Jensen-alfa mutatókat,
továbbá meghatároztuk a hozamok szórását és az egyedi
bétákat, mint kockázati mutatókat. A kiszámított adatok
alapján már minden szükséges információ rendelkezé-
sünkre állt, hogy meg tudjuk vizsgálni a cégek és az érték-
papírpiaci egyenes (SML) kapcsolatát, melyet a 1. és 2.
ábrán be is mutatunk. A változók leíró statisztikáját pedig
az 1. (2022) és 2. (2023) melléklet tartalmazza.
A 100 legjobb ESG-mutatóval rendelkező válla-
lat közül 2022-ben (1. ábra) kiemelkedő valós hoza-
mot ért el a Peabody Energy 96,45%-kal, az Occidental
Petroleum 77,6%-kal és a Hess 65,01%-kal. Mindhárom
cég az energiaszektorban tevékenykedik, így a kimagasló
teljesítmény többek között az orosz-ukrán koniktus
következtében kialakult energiaárak emelkedésének is
köszönhető. A CAPM alapján kalkulált várható százalé-
kos hozamokat (1,18; -0,99 és -2,81), tehát jelentősen felül-
teljesítették. A Jensen-féle alfa értéke a következőképpen
alakult cégenként: 95,27; 78,59 és 67,82%. A valós hozam
tekintetében a leggyengébben az Epam Systems -71,27%-
kal, a CommScope -40,68%-kal és az American Tower
-32,25%-kal teljesített. A két legalacsonyabb hozamot
elérő cég a technológiai, míg a harmadik az ingatlan szek-
torhoz tartozik. A CAPM százalékos értékeit jelentősen
alulteljesítették (0; -1,66 és -8,79%). A Jensen-alfák pedig
-71,27; -39,02 és -23,46%-on alakultak.
1. ábra
A vizsgált cégek és az értékpapírpiaci egyenes (SML)
összefüggése 2022-ben
Forrás: saját szerkesztés a számított adatok alapján
Ahol a béta 1-es értéket vesz fel az értékpapírpiaci egye-
nesen ott található a piaci portfólió, tehát az S&P500
index 2022-es évben elért teljesítménye. Az adatvizua-
lizációból jól látszik, hogy a vizsgált vállalatok jelentős
része (bétája és valós hozama által meghatározott pont)
az értékpapírpiaci egyenes felett helyezkedik el, tehát
ezek a részvények alulárazottnak tekinthetők. Ebből
ugyan a jövőre vonatkozóan messzemenő következ-
tetéseket nem vonhatunk le, de az elméleti háttér arra
utal, hogy a vizsgált részvénytársaságok mindegyikében
növekedési potenciál rejlik. A leginkább optimálisan ára-
  󰇛󰇜


󰇛󰇜 1, ,


-80
-60
-40
-20
0
20
40
60
80
100
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2
Hozam (%)
Béta

7
VEZET ÉSTUDOMÁ NY / BUDAPEST M ANAGEMEN T REVIEW
LV. ÉVF. 2024. 6. SZÁM / IS SN 0133-0179 DOI: 10.14267/VEZ TUD.2024.0 6.01
CIKKEK, TANULMÁNYOK
zott részvény a Kroger, mivel ez található a legközelebb
az SML-hez. A pontok (elemzett cégek) SML-től való
távolsága egyértelműen deniálja a Jensen-alfa mutató
értékét, amely a piaci felül- vagy alulteljesítés (pozitív
vagy negatív előjel) egyik mérőszáma.
A 100 legjobb ESG-mutatóval rendelkező vállalat
közül 2023-ban (2. ábra) a valós hozam tekintetében a leg-
jobban az Nvidia 125,11%-kal, az M/I Homes 108,02%-kal
és a Meta Platforms 105,13%-kal. A cégek a technológiai,
a kommunikációs szolgáltatások és a tartós fogyasztási
cikkek szektorhoz tartoznak. A CAPM alapján kalkulált
várható százalékos hozamokat (7,81; 8,74 és 8,63). Ebben
az esetben is jelentős felülteljesítés volt meggyelhető. A
Jensen-féle alfa értéke a következőképpen alakult: 117,3;
99,28 és 96,5%. A valós hozam tekintetében a leggyen-
gébben a Paycom Software -39,08%-kal, az Air Products
& Chemicals -11,4%-kal és az Extreme Networks -4,42%-
kal teljesített, melyből két vállalkozás a technológiai,
míg a harmadik az alapanyag szektorban tevékenykedik.
A CAPM százalékos értékeit jelentősen alulteljesítették
(6,17; 8,58 és 6,64%). A Jensen-alfák pedig -45,25; -19,98
és -11,06%-on alakultak.
A 2023-ra vonatkozó adatvizualizációból jól látható,
hogy a vizsgált vállalatok jelentős része (bétája és valós
hozama által meghatározott pont) az értékpapírpiaci
egyenes felett helyezkedik el, tehát ezek a részvények
alulárazottnak tekinthetők. Az elméleti háttér arra enged
következtetni, hogy a vizsgált részvénytársaságok növe-
kedési potenciállal rendelkeznek, ami a részvényárfolya-
mokat illeti. A leginkább optimálisan árazott részvény a
Walmart, amely a legközelebb van az SML-hez.
2. ábra
A vizsgált cégek és az értékpapírpiaci egyenes (SML)
összefüggése 2023-ban
Forrás: saját szerkesztés a számított adatok alapján
A 3. ábrán a vizsgált cégek szektoronkénti megoszlása
látható. Jelentős különbségek tapasztalhatók a két elem-
zési periódus tekintetében, így várhatóan a regressziós
elemzések eredményei is eltéréseket mutatnak majd. Az
összetétel tekintetében a legkisebb eltérés az ingatlan
és az egészségügyi szektor esetén tapasztalható. Fontos
megemlíteni, hogy a 2022-es adatsorban nem volt egy cég
sem, amely a kommunikációs szolgáltatások szektorhoz
tartozott volna, míg 2023-ban ugyanez igaz a közművek
kategóriára.
3. ábra
A vizsgált cégek szektoronkénti aránya 2022-ben és
2023-ban
Forrás: saját szerkesztés a számított adatok alapján
A továbbiakban a regressziós vizsgálatok eredményeit
tekintjük át éves bontásban. Fontos megemlíteni, hogy
a modellezés folyamán a heteroszkedaszticitás vizsgá-
latához a Breusch-Pagan és White-teszteket egyaránt
használtuk. A modellek jelentős részénél arra az ered-
ményre jutottunk, hogy a heteroszkedaszticitás jelen van,
ezért robosztus becslési módszert kellett alkalmaznunk,
továbbá megvizsgáltuk a multikollinearitást is (VIF teszt),
melynek eredményei alapján alakítottuk ki a végső függő
és független változó kombinációkat.
Az 1. táblázat a 2022-re vonatkozó adatelemzést tartal-
mazza. Az első modellben az ESG-pontszám (ESG_rating)
volt a függőváltozó, míg a valós hozam (Real_return), a
szórás (Std) és a szektorális dummy változók a függetle-
nek. Korábban már említett ük, hogy 2022-ben az adatbázis
nem tartalmazott a kommunikációs szektorból származó
vállalatot, ezért ez nincs jelen a független dummy válto-
zók között, illetve a pénzügyi sem, amelyet a modellfutás
során az algoritmus kidobott multikollinearitás miatt. Az
eredmények alapján megállapítható, hogy a valós hozam
(Real_return) nem lett szignikáns, így arra következtet-
hetünk, hogy a hozam nem befolyásolja az ESG-pontszám
alakulását. A függő változók közül a szórás (Std), az
alapanyag (Basic_mat), az egészségügy (Healthcare), a
tartós fogyasztási cikkek (Consumer_cyc), a nem tartós
fogyasztási cikkek (Consumer_def) és a közmű dummy
változók voltak szignikánsak. Kivétel nélkül mindenhol
negatív kapcsolat gyelhető meg. A második modellnél
azt vizsgáltuk, hogy a valós hozamra milyen hatással
van a szórás, az ESG-pontszám és a cégek szektorális
elhelyezkedése. Az energia, a technológia és az ingatlan
változók voltak szignikánsak. Csak az energiaszektor
változó mutatott pozitív összefüggést, amely leginkább
az orosz-ukrán háború okozta áremelkedésekre vezet-
hető vissza. A harmadik esetben a Jensen-alfa mutatóra
vonatkozó összefüggéseket elemeztük. Összesen három
szignikáns eredményt kaptunk (energia, technológia és
ingatlan). Hasonlóan a második modellhez itt is csak az
energia-dummy mutatott pozitív kapcsolatot a többi nega-
tív lett. A legutolsó regresszió esetében pedig a szórást,
mint kockázati mutatót vizsgáltuk. Itt összesen kettő szig-
nikáns változót találtunk, mindegyik pozitív koeciens-
-50
-30
-10
10
30
50
70
90
110
130
0 0,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2
Hozam (%)
Béta
0 5 10 15 20 25 30 35
Technológia
Tartós fogyasztási cikkek
Pénzügy
Nem tartós fogyasztási cikkek
Közmű
Kommunikációs szolgáltatások
Ipar
Ingatlan
Energia
Egészségügy
Alapanyag
2022 2023

8
VEZET ÉSTUDOMÁ NY / BUDAPEST M ANAGEMEN T REVIEW
LV. ÉVF. 2024. 6. SZÁM / IS SN 0133-0179 DOI: 10.14267/VEZ TUD.2024.0 6.01
CIKKEK, TANULMÁNYOK
sel rendelkezik, amely azt jelenti, hogy az adott
szektorokban elfoglalt pozíció növeli a szórás
mutatót, tehát összességében a kockázatot is.
A 2. táblázat a 2023-ra vonatkozó adatelem-
zést tartalmazza. Jóval árnyaltabb a kép, mint a
2022-es vizsgálat esetében. Az ESG-pontszám
tekintetében csak a szórás (Std) lett szigni-
káns, míg a szektor dummy változók közül
egyik sem. A két időszakot gyelembe véve
a szórás mutató mindegyik esetben szigni-
káns volt, az eredményeink azt sugallják, hogy
a kockázati tényező negatív hatással van az
ESG-pontszámok alakulására. A valós hozam
vonatkozásában 3 (tartós fogyasztási cikkek, a
pénzügy és az ingatlan), a Jensen-alfa mutató
esetén szintén 3 (tartós fogyasztási cikkek, a
pénzügy és az ingatlan), míg a szórás vizsgá-
latánál 8 (az ESG-pontszám, alapanyag, ipar,
tartós fogyasztási cikkek, nem tartós fogyasz-
tási cikkek, egészségügy, pénzügy és ingatlan)
változó lett szignikáns. A koeciensek min-
den változó esetében negatív összefüggéseket
mutattak. A hozamokkal kapcsolatos regresz-
sziós vizsgálatok alapján megállapítható, hogy
a 2023-as évben a tartós fogyasztási cikkek
szektorában tevékenykedő vállalatok teljesí-
tettek a leggyengébben. A piaci felülteljesítés
(alfa) szempontjából kiemelkedően rossz telje-
sítményt mutatnak a pénzügyi és az ingatlan
szektorban működő cégek is.
Összegzés
A kutatásunkban a top 100 ESG-mutatóval
rendelkező amerikai vállalat 2022. és 2023.
évi adatait elemeztük. Arra kerestük a választ,
hogy van-e kapcsolat a vállalatok részvénypiaci
teljesítménye és a minősítő cégek által meg-
határozott ESG-pontszámok között, illetve azt
is vizsgáltuk, hogy az egyes vállalatok szek-
torokban elfoglalt helye hogyan hat az ESG-
értékelésre, a valós hozamokra, a Jensen-alfa
mutatóra, valamint a szórásra. A kapott ered-
mények alapján arra a következtetésre jutot-
tunk, hogy a részvények valós hozama nincs
hatással az ESG-pontszámra, tehát nincs kap-
csolat a fenntarthatósági együttható és a rész-
vénypiaci teljesítmény között. Eredményeink
összhangban vannak a szakirodalommal. Bae
et al. (2021), illetve Halldórsdóttir (2020) egya-
ránt az amerikai részvénypiacokra fókuszáltak
a tanulmányukban, amelyekben kapcsolatot
kerestek az ESG-pontszámok és a részvények
teljesítménye között. Hozzánk hasonlóan ők
sem találtak robosztus összefüggést a vállalatok
társadalmi felelősségvállalása és a vállalati tel-
jesítmény között. Tímár (2021) tanulmányában
is ezt a következtetés szűrte le, amely a New
York Stock Exchange-en jegyzett részvények
1. táblázat
Regressziós elemzés 2022-es adatokkal
ESG_rating Real_return Jensen_alpha Std
Real_return 0,0007 0,0004
(0,017 9) (0,0078)
Std -0,7624* 0,3063 -3, 3441
(0,3952) (5,1467) (5,1525)
ESG_rating 0,0319 - 0,0421 -0,0469
(0,7295) (0,6982) (0,0298)
Energy -1,7391 41,6772*** 35,5560*** 0,8020**
(1,6138) (8,6868) (8,4926) (0,3679)
Basic_mat -2,7783* -3,0628 -5,9929 0,5842
(1,5299) (8,7189) (8 ,5543) (0,3853)
Industrial -2,0633 -5,780 9 -8,7259 0,1304
(1,8960) (7,0722) (6,9569) (0,2829)
Consumer_cyc -4,7368*** 3,7472 -2 ,3551 -0,3056
(1,3677) (7,7583) (7,54 87) (0,2955)
Consumer_def -4,0669*** -8,8392 -12,7210 0,4288
(1,3483) (8,7088) (8,5795) (0,2881)
Healthcare -3 ,4461* 0,0646 -3,8740 -0,1532
(1,7690) (13, 2703) (12 ,2235) (0,2 493)
Tec h n olog y -2,0102 -15,6195* -16,8542* 0,7507**
(1,5733) (9,173 0) (9,0344) (0,3314)
Utilities - 4,1161*** -5,0733 -10,1629 -0,3765
(1,3522) (7,0 717 ) (7,1410) (0,2422)
Real_estate -3,3602 -25,8041*** -29,6397*** 0,1937
(2,2607) (8,0064) (8,1470) (0,3790)
Constant 70,6100 0,8529 25,7561 5,1093
(1,3860) (51,4307) (49,2742) (2,0806)
R-squared 0,1271 0,5146 0,4879 0,2839
*; **; *** – szignifikáns 90, 95 és 99 százalékos megbízhatósági szinten
Forrás: saját szerkesztés
2. táblázat
Regressziós elemzés 2023-as adatokkal
ESG_rating Real_return Jensen_alpha Std
Real_return 0,0 011 0,0020
(0,0249) (0,0040)
Std -3,8324*** 5,1024 7, 2843
(0,9027) (9,8960) (9,9234)
ESG_rating 0,0231 0,0227 -0,0309***
(0,5038) (0,5007) (0,0101)
Basic_mat -2,1651 -17,0145 -18, 2621 -0,7243***
(4,3497) (15,9027 ) (15,7806) (0,1966)
Industrial -3,6430 -15,0432 -16,5027 -0,7227***
3,7110 (11,5313) (11,4131) (0,1800)
Consumer_cyc -1,8074 -27,9523** -27,8 76 0* -1,0685***
(4,8514) (15,6155) (15,40 81) (0,2725)
Consumer_def -3,8670 6,9925 5,9430 -0,5739***
(3,5839) (11,79 67) (11,6061) (0,2053)
Healthcare - 4,7951 -14,3709 -14 ,6 010 - 0,8588***
(3,8996) (12,5006) (12,4785 ) (0,1888)
Financial - 4,160 0 -22,8063** -24,8229* -0,9298***
4,1086 (13,0495) (12,9290) (0,2200)
Tec h n olog y 1,6 031 -2,7135 -4,2758 - 0 ,1437
(3,6265) (11, 8941) (11,7850) (0,1975)
Communication_
serv
3,9 915 27,3938 25,6149 -0, 2176
(3,8114) (23,3730) (23,2454) (0,2569)
Real_estate -4,1408 -24,0167** -26,0890** -0,8866***
(3,7726) (13, 2297) (13,0815) (0,2096)
Constant 69,3842 35,2932 23,3148 4,2402
(4,5726) (44,0743) (43,7826) (0,7217)
R-squared 0,2188 0,2664 0,2902 0,3932
*; **; *** – szignifikáns 90, 95 és 99 százalékos megbízhatósági szinten
Forrás: saját szerkesztés

9
VEZET ÉSTUDOMÁ NY / BUDAPEST M ANAGEMEN T REVIEW
LV. ÉVF. 2024. 6. SZÁM / IS SN 0133-0179 DOI: 10.14267/VEZ TUD.2024.0 6.01
CIKKEK, TANULMÁNYOK
elemzésén alapult. Véleményünk szerint az eredmények
többek között a hatékony piacok elméletére (Fama, 1970)
vezethetők vissza, miszerint a részvénypiacok akkor
hatékonyak, ha minden releváns új információ beépül az
árakba. Úgy véljük, hogy az ESG-besorolások is hasonló-
képpen viselkednek, éppen ezért nem is lehet kimutatni az
ESG-pontszámok árfolyamokra és hozamokra gyakorolt
hatását. Megállapítottuk továbbá, hogy a 2022-es adatsor
esetében található összefüggés az ESG-pontszám alaku-
lása és a vállalat szektorális besorolásának viszonylatában.
Ugyanakkor ezt a 2023-as adatokon már nem sikerült iga-
zolnunk, melyhez nagy mértékben hozzájárult a két adat-
sor szektorszintű összetételének különbözősége. Így tehát
nem lehet egyértelműen kijelenteni, hogy vannak olyan
szektorok, amelyeknél magasabb, míg másoknál alacso-
nyabb az ESG-pontok alakulása. Kutatásunkban arra is
választ kaptunk, hogy a kockázati mutató, jelen esetben a
hozamok szórása és az ESG-értékelés között negatív kap-
csolat gyelhető meg, mely arra utal, hogy a stabilabb és
kevésbé kockázatos vállalatok ESG-szempontból maga-
sabban rangsoroltak, mint a volatilisebb társaik. Ezt a
következtetést támasztja alá többek között Bai et al. (2023)
és Márkus (2024) tanulmánya is.
A publikáció limitációi között meg kell említenünk,
hogy az értékelési módszertan egydimenziós, így nem
tudja optimálisan gyelembe venni a fenntarthatóság
többdimenziós kritériumait. Mindez nagymértékben befo-
lyásolhatja a vizsgálati eredmények alakulását. További
kutatási irányként olyan módszertani vizsgálatok alkal-
mazása szükséges, amelyek eltérnek az irányadó vállala-
tértékelési felfogásoktól, illetve fontos lenne bevonni más
releváns részvénypiacokat is az elemzésbe.
Felhasznált irodalom
Amel-Zadeh, A., & Serafeim, G. (2017). Why and How In-
vestors Use ESG Information: Evidence from a Global
Su r vey. Financial Analysts Journal, 74 (3), 87-103.
https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.2925310
Auer, B.R., & Schuhmacher, F. (2016). Do socially (ir)re-
sponsible investments pay? New evidence from inter-
national ESG data. The Quarterly Review of Econom-
ics and Finance, 59, 51–62.
https://doi.org/10.1016/j.qref.2015.07.002
Bae, K.H., El Ghoul, S., Gong, Z., & Guedhami, O. (2021).
Does CSR matter in times of crisis? Evidence from the
COVID-19 pandemic. Journal of Corporate Finance,
67, 101876.
https://doi.org/10.1016/j.jcor pn.2020.10187
Bai, K., Jing, K., & Li, T. (2023). Corporate ESG Perfor-
mance and Stock Pledge Risk. Finance Research Let-
ters, 60, 104877.
https://doi.org/10.1016/j.f rl.2023.104877
Baker, S.R., Bloom, N., Davis, S.J., & Terry, S.J. (2020).
COVID-Induced Economic Uncertainty. National Bu-
reau of Economic Research. https://www.nber.org/pa-
pers/w26983. 10.3386/w26983
Berg, F., Koelbel, J.F., & Rigobon, R. (2019). Aggregate
Confusion: The Divergence of Esg Ratings. Review of
Finance, 26(6), 1315–1344. htt ps://doi.org/10.1093/rof/
rfac033
Bermejo Climent, R., Figuerola-Ferretti Garrigues, I., Par-
askevopoulos, I., & Alvaro Santos. (2021). ESG Dis-
closure and Portfolio Performance. Risks 9(172), 1-14.
https://doi.org/10.3390/risks9100172
Berry, T.C., & Junkus, J.C. (2013). Socially Responsible
Investing: An Investor Perspective. Journal of Busi-
ness Ethics, 112(4), 707-720.
https://doi.org/10.1007/s10551-012-1567-0
Bollen, N. (2007). Mutual fund attributes and investor be-
havior. Journal of Financial and Quantitative Analy-
sis, 42(3), 683–708.
http://dx.doi.org/10.1017/S0022109000004142
Borgers, A., Derwall, J., Koedijk, K., & ter Horst, J. (2015).
Do social factors inuence investment behavior and
performance? Evidence from mutual fund holdings.
Journal of Banking & Finance, 60, 112–126.
https://doi.org/10.1016/j.jban kn.2015.07.00
Cauthorn, T., Dumrose, M., Eckert, J., Klein, C., &
Zwergel, B. (2023). Rating changes revisited: New
evidence on short-term ESG momentum. Finance
Research Letters, 54, 103703.
https://doi.org/10.1016/j.f rl.2023.103703
Chen, C.D., Su, C.H.J., & Chen, M.H. (2022). Understand-
ing how ESG-focused airlines reduce the impact of the
COVID-19 pandemic on stock returns. Journal of Air
Transport Management, 102, 102229.
https://doi.org/10.1016/j.jair traman.2022.102229
Chong, J., & Phillips, G.M. (2016). ESG Investing: A Sim-
ple Approach. The Journal of Wealth Management,
19(2), 73–88.
https://doi.org/10.3905/jwm.2016.19.2.073
Depart ment of the Treasury (2023). Daily Treasury Bill
Rates. https://home.treasury.gov/resource-center/
data-chart-center/interest-rates/TextView?type=-
daily_treasury_bill_rates&field_tdr_date_value_
month=202311
Derwall, J., Guenster, N., Bauer, R., & Koedijk, K. (2005).
The Eco-Eciency Premium Puzzle. Financial Ana-
lysts Journal, 61(2), 51–63.
https://doi.org/10.2469/faj.v61.n2.2716
Di Tommaso, C., & Mazzuca, M. (2023). The stock price
of European insurance companies: what is the role of
ESG factors? Finance Research Letters, 56, 104071.
https://doi.org/10.1016/j.f rl.2023.104071
Doyle, T. (2018, August 9). The Big Problem with ‘En-
vironmental, Social and Governance’ Investment
Ratings? They’re Subjective. Investor’s Business
Daily. https://www.investors.com/politics/com-
mentary/the-big-problem-with-environmental-so-
cial-and-governance-investment-ratings-theyre-sub-
jective/
Eccles, R., & Kastrapeli, M. (2018). The Investing En-
lightenment: How Principle and Pragmatism Can
Create Sustainable Value through ESG. State Street
Global Advisors. https://www.statestreet.com/content/
dam/statestreet/documents/Articles/17-30298_The_In-
vesting_Enlightenment.pdf

10
VEZET ÉSTUDOMÁ NY / BUDAPEST M ANAGEMEN T REVIEW
LV. ÉVF. 2024. 6. SZÁM / IS SN 0133-0179 DOI: 10.14267/VEZ TUD.2024.0 6.01
CIKKEK, TANULMÁNYOK
Engelhardt, N., Ekkenga, J., & Posch, P. (2021). ESG Rat-
ings and Stock Performance during the COVID-19
Crisis. Sustainability, 13(13), 7133.
https://doi.org/10.3390/su13137133
Európai Parlament (2022). Az Európai Parlament és a
Tanács (EU) 2022/2464 irányelve (2022. december 14.)
a 537/2014/EU rendelet nek, a 2004/109/EK irányelvnek,
a 2006/43/EK irányelvnek és 2013/34/EU irányelvnek
a fenntarthatósággal kapcsolatos vállalati beszámolás
tekintetében történő módosításáról. Európai Parla-
ment. https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/
TXT/?uri=uriserv%3AOJ.L_.2022.322.01.0015.01.
ENG&toc=OJ%3AL%3A 2022%3A322%3ATOC
European Council (2024). Environmental, social and
governance (ESG) ratings: Council and Parliament
reach agreement. https://www.consilium.europa.eu/
en/press/press-releases/2024/02/05/environmental-so-
cial-and-governance-esg-ratings-council-and-parlia-
ment-reach-agreement/
Fama, E.F. (1970). Ecient Capital Markets: A Review
of Theory and Empirical Work. Journal of Finance,
25(2). 383–417.
https://doi.org/10.2307/2325486
Gimeno, R., & González, C.I. (2022). The Role of a Green
Factor on Stock Prices. When Fama & French go
Green. Banco de España. https://www.bde.es/f/webb-
de/SES/Secciones/Publicaciones/PublicacionesSeri-
adas/DocumentosTrabajo/22/Files/dt2207e.pdf
Halbritter, G., & Doreitner, G. (2015). The wages of social
responsibility – Where are they? A critical review of ESG
investing. Review of Financial Economics, 26, 25–35.
https://doi.org/10.1016/j.rfe.2015.03.004
Halldórsdóttir, T.R. (2020). Did rms with higher ESG
ranking provide better stock performance during Cov-
id -19? [Doctoral dissertation]. Reykjavik University.
https://skemman.is/handle/1946/37170?locale=en
Jain, M., Sharma, G.D., & Srivastava, M. (2019). Can Sus-
tainable Investment Yield Better Financial Returns: A
Comparative Study of ESG Indices and MSCI Indices.
Risks, 7(1), 15.
https://doi.org/10.3390/risks7010 015
Jensen, M.C. (1968). The Performance of Mutual Funds in
the Period 1945-1964. The Journal of Finance, 23(2),
389-416.
https://doi.org/10.2307/2325404
Kilic, Y., Destek, M.A., Cevik, E.I., Bugan, M.F., Kork-
maz, O., & Dibooglu, S. (2022). Return and risk spillo-
vers between the ESG global index and stock markets:
Evidence from time and frequency analysis. Borsa Is-
tanbul Review, 22(2), S141-S156.
https://doi.org/10.1016/j.bir.2022.11.015
Kumar, R. (2019). ESG: Alpha or Duty? The Journal of
Index Investing, 9(4), 58–66.
https://doi.org/10.3905/jii.2019.1.066
Lamata, M., Liern, V., & Pérez-Gladish, B. (2018). Doing
Good by Doing Well: A MCDM Framework for Eval-
uating Corporate Social Responsibility Attractiveness.
Annals of Operations Research, 267(1–2), 249–266.
https://doi.org/10.1007/s10479-016-2271-8
Landi, G., & Sciarelli, M. (2019): Towards a more ethical
market: the impact of ESG rating on corporate nan-
cial performance. Social Responsibility Journal, 15(1),
11–27.
https://doi. org/10.1108/SRJ-11-2017-0254
Li, H., Guo, H., Hao, X., & Zhang, X. (2023). The ESG
rating, spillover of ESG ratings, and stock return: Ev-
idence from Chinese listed rms. Pacic-Basin Fi-
nance Journal, 80, 102091.
https://doi.org/10.1016/j.pacn.2023.102091
Liu, X., & Wan, D. (2023). Retail investor trading and
ESG pricing in China. Research in International Busi-
ness and Finance, 65, 101911.
https://doi.org/10.1016/j.ribaf.2023.101911
López-Arceiz, F.J., Bellostas-Pérezgrueso, A.J., & Mo-
neva, J.M. (2016). Evaluation of the Cultural Envi-
ronment’s Impact on the Performance of the Socially
Responsible Investment Funds. Journal of Business
Ethics, 150 (1), 259–278.
https://doi.org/10.1007/s10551-016-3189-4
Luo, D. (2022). ESG, liquidity, and stock returns. Journal
of International Financial Markets, Institutions and
Money, 78, 101526.
https://doi.org/10.1016/j.i ntn.2022.101526
Markowitz, H. (1952). Portfolio Selection. The Journal of
Finance, 7(1), 77–91.
https://doi.org/10.2307/2975974n.2022.101526
Márkus, M. (2024). Az ESG-pontszám hatása a rendszer-
kockázati kitettségre, amerikai tőzsdei vállalatok ho-
zamainak dinamikus kapcsoltságát vizsgálva. Ve zetés-
tudomány, 55(1), 16-26.
https://doi.org/10.14267/VEZTUD.2024.01.02
Moskowitz, M. (1972). Choosing socially responsible
stocks. Business and Society Review, 1(1), 71-75.
Naa, H., & Fain, M. (2020). Performance measurement
of ESG-themed megatrend investments in global eq-
uity markets using pure factor portfolios methodology.
PLoS ONE 15 (12), e0244225.
https://doi.org/10.1371/journal.pone.0244225
Renneboog, L., ter Horst, J., & Zhang, C. (2008). Socially
responsible investments: Institutional aspects, perfor-
mance, and investor behaviour. Journal of Banking
and Finance, 32(9), 1723–1742.
https://doi.org/10.1016/j.jban kn.2007.12.039
Részvényadatok (2024). www.yahoonance.yahoo.com.
Letöltve: 2024.01.05.
S&P Global (2021). S&P DJI ESG Score: Methodology.
S&P. https://www.spglobal.com/spdji/en/documents/
methodologies/methodology-sp-dji-esg-score.pdf
Sahut, J.M., & Pasquini-Descomps, H. (2015). ESG Im-
pact on Market Performance of Firms: International
Evidence. Management International, 19(2), 40-63.
https://doi.org/10.7202/1030386ar
Stanley, A. (2023). IBD’s 100 Best ESG Companies For
2023. Investor’s Business Daily. https://www.investors.
com/news/esg-stocks-list-of-100-best-esg-companies/
Tamimi, N., & Sebastianelli, R. (2017). Transparency
among S&P 500 companies: an analysis of ESG disclo-
sure scores. Management Decision, 55(8), 1660 –1680.

11
VEZET ÉSTUDOMÁ NY / BUDAPEST M ANAGEMEN T REVIEW
LV. ÉVF. 2024. 6. SZÁM / IS SN 0133-0179 DOI: 10.14267/VEZ TUD.2024.0 6.01
CIKKEK, TANULMÁNYOK
https://doi.org/10.1108/md- 01-2017- 0018
Tímár, B. (2021). Hogyan árazza a piac a felelős és fenn-
tartható befektetéseket? Hitelintézeti Szemle, 20(2),
117-147.
http://doi.org/10.25201/HSZ.20.2.117147
Torre, M.L., Mango, F., Cafaro, A., & Leo, S. (2020). Does
the ESG Index Aect Stock Return? Evidence from
the Eurostoxx50. Sustainability, 12(16), 6387.
https://doi.org/10.3390/ su12166387
Tripathi, V., & Bhandari, V. (2016). Performance Evalua-
tion of Socially Responsible Stocks Portfolios across
Sectors during Dierent Economic Conditions.
Journal of Management Research, 16(2), 87–105.
https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_
id=2940663
Van Duuren, E., Plantinga, A., & Scholtens, B. (2015).
ESG Integration and the Investment Management Pro-
cess: Fundamental Investing Reinvented. Journal of
Business Ethics, 138 (3), 525–533.
https://doi.org/10.1007/s10551-015-2610-8
Xu, N., Chen, J., Zhou, F., Dong, Q., & He, Z. (2023). Cor-
porate ESG and resilience of stock prices in the context
of the COVID-19 pandemic in China. Pacic-Basin
Finance Journal, 79, 102040.
https://doi.org/10.1016/j.pacn.2023.102040
Zhang, N., Zhang, Y., & Zong, Z. (2023). Fund ESG per-
formance and downside risk: Evidence from China. In-
ternational Review of Financial Analysis, 86, 102526.
https://doi.org/10.1016/j.i r fa.2023.102526
Mellékletek
1. melléklet
Leíró statisztika, 2022-es adatok
Részvény NÁtlag Medián Szórás Min Max ESG Szektor
Agilent Technologies 252 133,05 132,43 10,81 112,71 159,65 62,81 Egészségügy
Apple 252 154,93 154, 28 13,11 126,04 182 ,01 72,36 Te c h n oló g i a
Analog Devices 252 158,47 160 ,13 9,92 136,73 179,89 66,19 Te chnol ógia
Archer Daniels Midland 252 84,92 86,22 7,96 67, 59 98,22 63,44 Nem tartós fogy. cikkek
Ameren 252 88,87 88,57 5,04 74,9 4 98 ,51 62,84 Közmű
American Electric Power 252 95,08 95,25 5,74 81,74 105,18 64,33 Közmű
AES 252 23,79 23,36 2,69 18,91 29,27 67,39 Közmű
Arthur J. Gallagher 252 172 , 57 171,53 13,47 149,05 201,26 67,78 Pénzügy
Albemarle 252 239,00 236,03 33,55 172 ,09 325,38 62 ,39 Alapanyag
Antero Midstream 252 10,25 10,24 0,59 8,85 11, 49 67,00 Energia
American Tower 252 240,22 245,04 23,35 183,79 292,50 61,56 Ingatlan
Arista Networks 252 118,73 120,91 12,56 90,42 143,75 64,51 Tech nológ i a
Air Products and Chemicals 252 257,58 248,39 27,11 218,27 325,25 68,90 Alapanyag
Arch Resources 252 140,3 4 143,14 21,0 4 91,11 179,47 61,55 Alapanyag
Ashland 252 101,43 101,42 5,80 85,05 113 ,58 64,62 Alapanyag
Avery Dennison 252 179,2 4 176,44 13,51 153,31 216 ,57 65,43 Tartós fogyasztási cikkek
Bunge 252 100,53 99,17 9,66 81,92 126,76 69,05 Nem tartós fogy. cikkek
Broadridge Financial Solutions 252 150,91 14 8,02 11,7 9 133,21 183, 22 62,96 Te c h n oló g ia
Peabody Energy 252 22,82 23,39 5,17 10,07 32,54 63,41 Energia
ConAgra Brands 252 34,68 34,61 1,73 30,10 39,02 62, 55 Nem tartós fogy. cikkek
Cal-Maine Foods 252 51,68 53,17 6,48 36,99 64,63 63,45 Nem tartós fogy. cikkek
Cabot 252 68,63 69,69 5,13 54,25 78 ,17 67,89 Alapanyag
Cadence Design Systems 252 159,27 158,34 12,75 134,95 193,09 63,00 Techno lógia
Chipotle Mexican Grill 252 148 7,24 1505,45 123,53 120 4,01 1748,2 5 62,27 Tartós fogyasztási cikkek
Cummins 252 216 ,76 215,15 17, 05 185,89 251,16 67,70 Ipar
CMS Energy 252 65,07 65,34 4,64 53,36 73,56 67,10 Közmű
CommScope 252 8,86 8,76 1,90 5,98 13,43 67,4 0 Te chnol ógia
ConocoPhillips 252 103,98 102 ,38 13,91 72,18 134,94 69,0 0 Energia
Chevron 252 158,78 160,62 16, 51 117, 35 18 8,05 69,75 Energia
Dominion Energy 252 76,59 79,4 4 8,67 57,9 6 88,38 68,27 Közmű
Darling Ingredients 252 71,43 73,00 6,98 56,81 87,18 64,92 Nem tartós fogy. cikkek
Deere 252 374,83 372,13 38,29 289,14 4 45,61 64,62 Ipar
Deckers Outdoor 252 309,16 312 ,46 43,54 226,79 400,00 64,59 Tartós fogyasztási cikkek
Danaher 252 239,55 238,01 15,07 210,20 291,68 63,54 Egészségügy
Amdocs 252 82,63 82,59 3,99 74,28 90,95 64,87 Te c h n oló g ia
DTE Energy 252 123,72 124,43 8,40 103,01 139,12 6 4,17 Közmű
Consolidated Edison 252 92,27 93,28 5,71 79,47 101,92 64,92 Közmű
Epam Systems 252 356,48 338,75 80,42 174,8 0 668,45 61,90 Technológia
Eversource Energy 252 85,47 85,72 5,37 71,68 93,96 62 ,75 Közmű

12
VEZET ÉSTUDOMÁ NY / BUDAPEST M ANAGEMEN T REVIEW
LV. ÉVF. 2024. 6. SZÁM / IS SN 0133-0179 DOI: 10.14267/VEZ TUD.2024.0 6.01
CIKKEK, TANULMÁNYOK
Részvény NÁtlag Medián Szórás Min Max ESG Szektor
Exelon 252 43,26 43,41 3,48 35,54 50,25 69,44 Közmű
Exponent 252 95,74 94,72 7,00 81,0 0 116 ,96 69,29 Ipar
FMC 252 117, 51 116 , 34 9,72 100,04 139,49 63,33 Alapanyag
First Solar 252 100,96 81,72 34,32 61,40 172,53 71,79 Tech n ológ i a
Federal Signal 252 39,24 38,19 4,87 32,08 50,14 62,82 Ipar
H.B. Fuller 252 68,36 67,57 5,37 58,52 81,00 64,80 Alapanyag
Greif 252 63,75 62,30 4,55 54,28 73,68 65,37 Tartós fogyasztási cikkek
Halliburton 252 33,33 33,27 4,59 22,87 42,97 6 4,73 Energia
Hess 252 113,95 111,47 17,3 4 74,03 149,4 4 66,10 Energia
Hormel Foods 252 48,43 47,86 2,39 44,54 54,81 61,43 Nem tartós fogy. cikkek
Host Hotels & Resorts 252 18, 00 17,93 1,34 15,4 0 21,24 70,71 Ingatlan
IBM 252 133,64 133,58 7,27 117, 57 150,57 67, 38 Te c h n oló g i a
Gartner 252 289,90 290,49 30,29 224,07 356,27 66,88 Technol ógia
J.B. Hunt Transport Services 252 179,45 176,37 14,33 154,88 218,06 73,09 Ipar
Jabil 252 61,00 60,40 5,21 50,52 72,86 63,85 Tec h n ológ i a
KBR 252 49,24 49,20 3,18 42,97 56,52 61,55 Ipar
Keurig Dr Pepper 252 37,38 37,53 1,22 34,33 40,08 62,90 Nem tartós fogy. cikkek
Keysight Technologies 252 160 ,07 161,17 15,03 130,61 206,51 66,92 Tech no lóg i a
Kinder Morgan 252 18, 01 18,01 0, 91 15,86 20 ,14 64,45 Energia
Coca-Cola 252 61,67 62 ,14 2 ,51 54,39 6 6,21 67,29 Nem tartós fogy. cikkek
Kroger 252 49,06 47,79 4,35 42 ,11 61,67 6 4,35 Nem tartós fogy. cikkek
Lincoln Electric Holdings 252 134,50 133,95 7,73 119,6 0 149,6 4 62,10 Ipar
Cheniere Energy 252 144,16 141,17 20,35 101,42 179,86 70,64 Energia
Alliant Energy 252 58,40 58,78 3,79 48,06 65,16 62,45 Közmű
Livent 252 26,13 25,16 3,90 19, 52 35,05 67,16 Alapanyag
Eli Lilly 252 30 7,37 308,25 37,49 234,69 374,76 64,23 Egészségügy
MasterCard 252 341,08 344,63 23,34 283,38 396,75 70 ,61 Pénzügy
Marriott International 252 159,49 159,95 11,77 133,06 190,30 63,85 Tartós fogyasztási cikkek
Mattel 252 21,74 22, 31 2,51 16,24 26,97 65,74 Tartós fogyasztási cikkek
Mondelez International 252 63,40 63,69 3,12 54,83 68,36 64,92 Nem tartós fogy. cikkek
Marathon Petroleum 252 94,23 92,79 14, 96 63,99 126,60 69,60 Energia
Merck 252 89,74 88,39 9,47 73,51 112,12 70,98 Egészségügy
Marathon Oil 252 25,20 25,18 3,70 16 ,42 33,03 65,03 Energia
MSC Industrial Direct 252 80,86 81,86 3,82 71,98 87,47 62,02 Ipar
NextEra Energy 252 80,56 81,03 5,62 68,51 93,36 65,17 Közmű
NRG Energy 252 39,83 39,74 3,42 31,05 46,85 62,70 Közmű
Insperity 252 104,95 105,81 8,34 85,31 120,60 68,15 Ipar
Oneok 252 62,40 62,90 4,84 50,58 73,62 64,60 Energia
ON Semiconductor 252 62,01 62,25 6,61 46,84 76,71 65,00 Te c h noló g ia
Ormat Technologies 252 82,76 82,26 8,81 62,92 10 0,93 61,55 Közmű
Occidental Petroleum 252 59,39 62,03 11,10 28,99 75,97 66,56 Energia
PepsiCo 252 171,77 171,89 6,84 153,73 185,90 65,48 Nem tartós fogy. cikkek
Packaging Corp. of America 252 140,19 139,17 13,68 112 ,29 16 6,9 7 67, 83 Tartós fogyasztási cikkek
Public Storage 252 331,47 326,35 35,57 274,33 419,9 0 64,34 Ingatlan
ConocoPhillips 252 90,97 88,43 9,34 72,46 112,29 71,72 Energia
Range Resources 252 27,75 27,99 4,42 17, 62 37,0 2 61,69 Energia
Stepan 252 105,17 10 4,65 6,71 92,73 125,22 71,55 Alapanyag
Sunstone Hotel Investors 252 10,98 11,06 0,80 9,42 12,68 65,57 Ingatlan
Sempra 252 77,59 78,57 5,69 65,82 87,82 69,84 Közmű
Thermo Fisher Scientic 252 554,00 551,85 31,65 484,71 667,24 67,15 Egészségügy
Texas Instruments 252 169,79 170 ,01 9,68 148 ,34 191,01 72,63 Tech n ológ i a
Visteon 252 116,19 114 ,61 14,24 91,07 149,79 61,99 Tartós fogyasztási cikkek
Valero Energy 252 110 ,09 111,10 16 ,98 75 ,11 145,0 8 66,57 Energia
Verisk Analytics 252 186,70 182,99 15,33 158,23 228,73 72,79 Ipar
Valvoline 252 30,74 30,70 2 ,41 25,05 37,32 66, 31 Alapanyag
Wesco International 252 124,92 125,15 8,98 101,30 144,64 63,44 Ipar
WEC Energy Group 252 97,61 9 7,19 5,70 82,23 108,28 66,60 Közmű
Williams Cos. 252 32,53 32,80 2,34 26,04 37,82 68,33 Energia
Worthington Industries 252 31,27 31,55 3,20 23,51 38,31 75,82 Ipar
XCEL Energy 252 70,20 69,88 4,10 57, 94 77,41 64,02 Közmű
Exxon Mobil 252 91,53 90,62 11,7 8 61,19 114,18 66,01 Energia
Forrás: saját szerkesztés

13
VEZET ÉSTUDOMÁ NY / BUDAPEST M ANAGEMEN T REVIEW
LV. ÉVF. 2024. 6. SZÁM / IS SN 0133-0179 DOI: 10.14267/VEZ TUD.2024.0 6.01
CIKKEK, TANULMÁNYOK
2. melléklet
Leíró statisztika, 2023-as adatok
Részvény NÁtlag Medián Szórás Min Max ESG Szektor
Aecom Technology 250 84,83 85,24 4 ,11 74,81 93,45 55,23 Ipar
Adobe 250 465,60 489,13 95,77 320,54 633,66 66,75 Te c h n oló g i a
Arthur J. Gallagher 250 214 ,76 216 ,01 18,99 177,0 9 252,92 65,66 Pénzügy
Applied Materials 250 132,68 136,30 15,73 9 6,73 164, 28 71,71 Tec h n oló g i a
American Homes 4 Rent 250 34,16 34,64 1,97 28,91 37,4 8 58,86 Ingatlan
Arista Networks 250 170,30 167, 24 31,08 10 9,49 238 ,81 63,37 Te chnol ógia
Air Products & Chemicals 250 286,20 285,77 12,32 254,46 320,51 66,15 Alapanyag
AppFolio 250 158,95 172,29 29, 21 106,01 210,98 59,14 Tech n ológ i a
ATI 250 40,51 40,28 3,63 29,56 47, 68 54,30 Ipar
Broadcom 250 783,12 831,29 152,60 553,48 1147,0 0 53, 22 Te c h noló g ia
Booz Allen Hamilton 250 108 ,41 109,39 12,92 88,51 131, 22 57,52 Ipar
Bunge 250 101,15 100,30 7,27 88,82 115, 98 68,21 Nem tartós fogy. cikkek
Booking Holdings 250 2807,41 2718, 42 321,26 2032 ,21 3566,65 59,43 Tartós fogyasztási cikkek
Beazer Homes 250 22,89 23,23 6,25 13,03 35,43 53,46 Tartós fogyasztási cikkek
Pathward Financial 250 47,74 47,8 7 3,61 40,27 56,86 54,93 Pénzügy
Casey’s Retail 250 243,23 239,67 23,49 205,70 284,60 54,30 Tartós fogyasztási cikkek
Caterpillar 250 248,98 248,68 23,24 205,75 298,12 70,66 Ipar
Cadence Design Systems 250 224,79 228,79 27,78 156,80 276,57 61,62 Tech n ológ i a
Consol Energy 250 75,46 66,88 19,16 51,10 113 ,09 57,0 9 Energia
Church & Dwight 250 91,24 92,45 5,30 79,55 100,23 66,40 Nem tartós fogy. cikkek
Clean Harbors 250 152,40 155,86 16,71 111, 02 178 ,50 60,47 Ipar
Commercial Metals 250 49,60 48,60 4,68 40,05 57,86 62,54 Ipar
Chipotle Mexican Grill 250 1895,68 1910, 90 235,46 1364 ,16 2340,00 59,97 Tartós fogyasztási cikkek
Costco Wholesale 250 535,57 531,70 46,18 450,19 681, 24 58,20 Nem tartós fogy. cikkek
Cintas 250 486,29 485,40 40,02 427, 59 6 06, 21 57,99 Ipar
CoStar 250 78,72 78,83 6,26 65,85 91,80 60,11 Ingatlan
Deckers Outdoor 250 512,69 502,91 81,97 389,23 719, 27 63,83 Tartós fogyasztási cikkek
Dell Technologies 250 54,23 53,02 12,63 36,57 77,26 67,07 Techno lógia
Dover 250 143,54 143,21 6,18 128,42 159,61 68,65 Ipar
Emcor 250 185, 22 183,86 26,80 142 ,40 226,00 55,72 Ipar
Extreme Networks 250 21,05 19,18 4,26 15,71 32,27 54,36 Tech n o lóg i a
Fair Isaac 250 820,81 800,88 144,31 585,86 1170 ,61 57,08 Te c h n ológ i a
Federal Signal 250 58,76 58,40 6,96 46,50 77, 84 62,36 Ipar
Fortinet 250 61,57 60,18 7,94 47,45 80,28 62,15 Te c h noló g ia
Graco 250 76,22 75,96 5,90 66,50 87,42 56 ,17 Ipar
Alphabet 250 118,79 123,32 16 ,17 86,20 141,52 64,04 Komm. szolgáltatások
Gulfport Energy 250 101,32 102,87 22,04 60,80 138,05 53,21 Energia
Houlihan Lokey 250 99,07 98,37 8,58 84,95 122,19 54,00 Pénzügy
Herc Holdings 250 125,38 125,43 16,23 94,33 159,62 54,14 Ipar
HubSpot 250 459,62 468,95 71,35 272,14 589,05 59,43 Techno lógia
Hawkins 250 50,54 48,19 9,42 36,77 73,40 53,83 Alapanyag
Idexx Laboratories 250 481,50 482,32 35,67 391,37 557, 56 57,37 Egészségügy
Intuit 250 476,93 458,01 62,06 375,62 629,12 57,54 Te c h n oló g ia
Inter Parfums 250 132,77 133,71 11,0 3 96,65 157,59 53,39 Tartós fogyasztási cikkek
Iron Mountain 250 57,78 57,25 4,92 48,95 70,60 58,51 Ingatlan
Gartner 250 351, 31 342,52 39,18 294,42 466,05 65,82 Tech n o lóg i a
ITT 250 93,85 93,26 9, 85 76,16 120,52 5 4, 21 Ipar
Illinois Tool Works 250 237, 82 236, 31 9,89 218,73 263,73 55,77 Ipar
Jacobs Solutions 250 124,50 124,01 7,92 109,60 140, 35 62,78 Ipar
Jabil 250 101,4 6 104,58 19,58 65,44 139,12 64,48 Te c h n ológ i a
Kadant 250 217,63 214,16 24,04 178, 0 0 285,38 53,09 Ipar
KB Home 250 46,00 45,78 7,36 32,46 63,07 55,26 Tartós fogyasztási cikkek
Lithia Motors 250 265,65 267, 36 34,38 201,14 329,28 55,38 Tartós fogyasztási cik kek
Lennox International 250 324,05 322,85 62,92 233,14 448,97 53,99 Ipar
Lam Research 250 598,78 617,29 88,88 414 ,30 795,71 65,06 Technol ógia
Eli Lilly 250 464,59 452,88 99, 56 310,63 619,13 62,81 Egészségügy
Mastercard 250 385,53 384,60 20,01 344,71 426,51 71,57 Pénzügy
Marriott 250 185,48 182,9 0 17,73 147,75 225,51 62,93 Tartós fogyasztási cikkek
Microchip Tech 250 80,96 80,60 5,45 69,10 93,94 60,22 Te c h n oló g i a
Mondelez 250 70,17 70,70 3,79 61,04 78,36 66,74 Nem tartós fogy. cikkek
Meta Platforms 250 261,42 286,38 63,12 124,74 358,32 66,33 Komm. szolgáltatások
M/I Homes 250 80,34 79,94 19,94 47,17 138,86 55,53 Tartós fogyasztási cikkek

14
VEZET ÉSTUDOMÁ NY / BUDAPEST M ANAGEMEN T REVIEW
LV. ÉVF. 2024. 6. SZÁM / IS SN 0133-0179 DOI: 10.14267/VEZ TUD.2024.0 6.01
CIKKEK, TANULMÁNYOK
Részvény NÁtlag Medián Szórás Min Max ESG Szektor
Martin Marietta Materials 250 409,82 417,59 47, 24 320,60 499,62 58,24 Alapanyag
Morningstar 250 226,19 222,64 29,09 172 ,03 288,88 55,82 Pénzügy
Marathon Petroleum 250 132,42 130,21 15,04 10 4,91 156,34 69,42 Energia
MSA Safet y 250 153,17 156,44 16,97 127,72 185,0 2 56 ,72 Ipar
Microsoft 250 313, 95 324,65 40,98 222,31 382,70 72,76 Technol ógia
Motorola Solutions 250 284,52 283,20 17, 46 252,24 328,96 68,54 Technológia
Nvidia 250 365,69 418,93 107,56 142,65 504,09 69,40 Te ch nol ógia
Owens Corning 250 118, 65 122,51 19,18 86,28 152,78 64,53 Ipar
Onsemi 250 83,64 83,56 10,84 59,74 108,09 63,13 Te ch nol ógia
Paycom Software 250 277,87 287,37 48,57 150,69 370,78 54,55 Technol ógia
Paychex 250 115 ,56 115, 26 5,80 104,93 128,79 57,6 5 Ipar
Paccar 250 8 0,16 81,74 8,40 65,19 98,06 53,50 Ipar
Parker-Hannin 250 372,24 373,10 43,50 291,76 462,25 58,36 Ipar
Prologis 250 120,42 122,25 7,68 97, 32 137,12 59,65 Ingatlan
RBC Bearings 250 229,85 225,53 16,74 198,29 286,25 54,15 Ipar
Regeneron Pharmaceuticals 250 783,82 784,99 44,29 680,49 881,70 55, 91 Egészségügy
Raymond James Financial 250 101,91 103,63 8,12 83,46 118 ,11 55, 20 Pénzügy
Rockwell Automation 250 290,69 286,32 20,17 257,02 346,89 58,31 Ipar
Sherwin-Williams 250 250,37 247,14 23,69 209,0 6 313,27 6 8,17 Alapanyag
S&P Global 250 376,42 371,57 28,00 324,79 4 41,84 55,64 Pénzügy
Stryker 250 280,42 282,40 13,88 246,03 305,09 56,94 Egészségügy
Ter e x 250 53,03 52,76 5,80 41,96 65,38 55,08 Ipar
TJX 250 83,87 83,65 5,57 73,54 93,81 65,00 Tartós fogyasztási cikkek
Taylor Morrison 250 42,51 43,11 5,54 31,24 54,22 58,33 Tartós fogyasztási cikkek
Tempur Sealy International 250 41,06 40,10 3,75 33,77 51,35 56,95 Tartós fogyasztási cikkek
Trex 250 60,38 58,42 9,36 43,70 83,72 57, 21 Ipar
Tet ra Tech 250 153,48 154,28 10,59 132,63 172,29 62,95 Ipar
United Rentals 250 430,29 441,01 54,04 326,53 580,47 54, 31 Ipar
Visa 250 234,65 233,17 11,40 2 07,39 262,38 62,71 Pénzügy
Veeva Systems 250 185,79 182, 91 15,42 158,27 224,90 56,87 Te ch noló g ia
Vulcan Materials 250 199,76 204,40 19,32 161,0 2 228,72 57,41 Alapanyag
Verisk Analytics 250 216,05 225,47 24,23 171,11 248,49 71,58 Ipar
Vertex Pharmaceuticals 250 339,17 34 6,21 28,36 283,23 410,68 55, 20 Egészségügy
Workd ay 250 213,23 213,86 28,49 160,19 278,68 60,46 Te c h n ológ i a
Wal mar t 250 153,07 154,32 7,71 136,97 169,78 54,26 Nem tartós fogy. cikkek
Watts Water Technologies 250 176,0 2 175,4 8 13,77 143,14 212,01 59,21 Ipar
Woodward 250 115,61 117,76 13,91 89,39 138,56 71,69 Ipar
Zoetis 250 173 ,89 172,01 10,63 145,45 200,09 61,83 Egészségügy
Forrás: saját szerkesztés
GRÜNHUT ZOLTÁN – BODOR ÁKOS – KOMLÓSI ÉVA – SCHEPP ZOLTÁN