Тема выпускной квалификационной работы: «Моделирование и сравнительный анализ доходности и волатильности акций логистических компаний США». Целью работы является сравнение «зеленых» и «не зеленых» акций логистических компаний США. Задачи, которые решались в ходе исследования: Разработка алгоритма исследования. Исследование влияния ESG риска на доходность акций. Анализ волатльности и доходности акций логистических компаний. Сравнить «зеленые» и «не зеленые» акции с фондовым рынком США.Методы: применялись общенаучные методы исследования: контентный и сравнительный анализ, метод аналогий, классификаций, а также специфические методы исследования, в частности, методы портфельной оптимизации, статистический, событийный и регрессионный анализы. Язык програмирования «python» и «stata» использовались, как инструменты для анализа. Основные результаты работы: - разработаны методология и алгоритм исследования; - подтверждена обратная связь между ESG риском и доходностью акций; - изучена устойчивость «зеленых» акций к кризисам. Научная новизна работы определяется получением таких результатов, которые приводят к выводу о положительном влиянии «зелености» логистических компаний на показатели их акций.

The theme of the thesis is “Modelling and comparative analysis of us logistics companies’ stocks, its returns and volatility”. The aim of the research is to compare the stock performance of “green” and “non-green” US logistics companies. The research set the following tasks: To develop a research algorithm. To investigate the impact of ESG risk on stock log return. To analyze the historical data of stock risks and returns. To compare “green” and “non-green” logistics stocks with the US stock market. The methods of the research: general scientific research methods were used: content and comparative analysis, the method of analogies, classification, as well as specific research methods, in particular, methods of portfolio optimization, statistical data analysis, event study analysis, regression analysis and others. “Python” programming language and “stata” were used as analysis tools. The main results of the graduate qualification work: - methodology and research algorithm of stocks’ comparison were developed; - negative relationship between ESG risk and stock log return was confirmed; - the higher resilience to crises of “green” stocks was studied.The scientific novelty of the study is the obtaining results that allows us to conclude positive impact of logistics companies’ “greenness” on its stock performance.