Причинно-наслідковий зв’язок у справах про відшкодування збитків і шкоди

Причинно-наслідковий зв'язок

Причинно-наслідковий зв’язок є ключовим елементом у будь-якій справі про відшкодування збитків, незалежно від того, чи йдеться про міжнародний арбітраж у сфері інвестиційних договорів, чи про розгляд у національних судах України. Для того щоб позов був успішним, недостатньо лише довести факт порушення закону або договору — необхідно переконливо показати, що саме дії чи бездіяльність відповідача безпосередньо призвели до заявлених втрат. Ця вимога однаково стосується як складних спорів між державами та інвесторами, так і повсякденних конфліктів між споживачами та постачальниками енергоресурсів чи інших товарів. Тому розуміння того, як юристи будують аргументацію щодо причинного зв’язку, важливе не лише для фахівців, а й для споживачів, яким варто усвідомлювати обсяг роботи, що стоїть за доведенням правоти у суді та захистом їхніх інтересів.

Далі ми пере друкова ємо в українському перекладі цікаву статтю про означену тему підготовлену Oxera - Francisco Couto, Yuhao Zhou and Mohammed Khalil.

Ця стаття є витягом з Lexology In-Depth: Інвестиційний договірний арбітраж - Видання 10. Натисніть тут, щоб переглянути повний посібник.

Причинно-наслідковий зв’язок. Вступ

Причинно-наслідковий зв'язок є фундаментальним елементом у встановленні позову про відшкодування збитків в арбітражних розглядах інвестиційних договорів. Щоб досягти успіху в позові про відшкодування збитків, позивач повинен довести не лише те, що дії держави були неправомірними згідно з відповідним договором, але й те, що заявлені збитки були спричинені діями держави.

Трибунали зазвичай оцінюють причинно-наслідковий зв'язок між ймовірними неправомірними діями держави та заявленими збитками як з фактичної, так і з юридичної точки зору.

Для встановлення фактичного причинно-наслідкового зв'язку трибунали часто застосовують тест «але за», щоб оцінити, чи відбулися б збитки позивача, якби не протиправні дії держави. Щоб пройти цей тест, позивач повинен побудувати правдоподібний контрфактуальний сценарій, який би демонстрував життєздатність та прибутковість інвестицій за відсутності протиправних дій. Наприклад, у справі Лемір проти України трибунал ретельно розглянув, чи позивач фактично зазнав будь-яких збитків в результаті дій України, які нібито завадили йому отримати додаткові ліцензії на експлуатацію радіостанцій в Україні. Це вимагало від трибуналу встановити – перед кількісною оцінкою заявленої шкоди – чи зміг би позивач виграти тендери на розподіл частот радіостанцій за відсутності дій України, та експлуатувати ці радіостанції прибутково.

Для оцінки правового причинно-наслідкового зв'язку трибунали зазвичай застосовують теорію «безпосередньої причини», щоб визначити, чи є збитки достатньо прямими наслідками дій держави, щоб вони підлягали компенсації згідно з міжнародним правом. Це включає оцінку передбачуваності та віддаленості заявлених збитків, а також того, чи можна частину збитків віднести до власної поведінки позивача та/або зовнішніх факторів, не пов'язаних з діями держави. Наприклад, у справі Metalclad проти Мексики трибунал відхилив один із пунктів вимог щодо відшкодування збитків, заявлених Metalclad, оскільки «різноманітні фактори, не обов'язково пов'язані з розвитком Ла Педрера (тобто активом, незаконно експропрійованим Мексикою), вплинули на ціну акцій Metalclad» та «причинно-наслідковий зв'язок між діями Мексики та зниженням вартості інших бізнес-операцій Metalclad є занадто віддаленим та невизначеним, щоб підтвердити цю вимогу».

Економічний та фінансовий аналіз є корисними інструментами для оцінки як фактичного, так і юридичного причинно-наслідкового зв'язку. Такий аналіз, якщо його проводити ретельно, допомагає трибуналам визначити відповідний контрфактичний сценарій, але без дій держави, та забезпечує ясність щодо причинно-наслідкового зв'язку між збитками позивача та діями держави.

У цьому розділі ми обговорюємо різні типи економічного та фінансового аналізу, які можуть бути використані в арбітражних розглядах інвестиційних договорів для оцінки причинно-наслідкового зв'язку.

Аналіз контрфактичних сценаріїв

Центральною частиною оцінки причинно-наслідкового зв'язку є визначення відповідного контрфактичного сценарію, який є гіпотетичним прогнозом того, що сталося б за відсутності неправомірних дій держави.

Відповідний контрфактичний сценарій повинен відповідати кільком ключовим критеріям.

По-перше, контрфактичний сценарій повинен ґрунтуватися на ринкових очікуваннях та ризиках, що переважали на момент дій держави. До відповідних факторів, які слід враховувати, належать очікувані ринкові тенденції, переважаючі економічні умови та ширші комерційні реалії, що існують на той час. Наприклад, якщо дії держави відбулися в період, коли очікувалося зниження відповідного сектору або ринку для інвестицій позивача, контрфактичний сценарій повинен враховувати цю очікувану ринкову тенденцію. Невиконання цієї вимоги підірве достовірність позову про відшкодування збитків.

Як приклад, у справі «Тенаріс і Тальта проти Венесуели» позивачі прогнозували, що їхні інвестиції у завод з виробництва заліза у Венесуелі принесли б значний прибуток, якби не дії Венесуели. Однак трибунал відхилив контрфактуальний сценарій позивачів, дійшовши висновку, що фінансові показники інвестицій не можна прогнозувати з достатньою впевненістю, враховуючи різні одночасні фактори, включаючи різке скорочення поставок сировини для заводу та «загальні економічні умови у Венесуелі» на той час.

По-друге, контрфактичний сценарій повинен відповідати історичним показникам інвестицій заявника до дій держави. Наприклад, якщо інвестиціями заявника була стартап-компанія з незначним або відсутнім досвідом прибутковості, контрфактичний сценарій повинен відображати невизначеність щодо життєздатності та прибутковості компанії за відсутності дій держави. І навпаки, якщо інвестиції стосувалися усталеної компанії з досвідом успішної діяльності, було б більш розумно припустити, що компанія продовжувала б добре працювати, якби не дії держави.

У згаданій вище справі «Тенаріс і Тальта проти Венесуели» ще однією причиною відхилення трибуналом контрфактичного сценарію позивачів була «короткочасність роботи станції за часів її власників [тобто позивачів]» та обмеженість історичних даних щодо її роботи. Натомість у справі «Лемір проти України» (Lemire v. Ukraine) трибунал прийняв контрфактичний сценарій позивача, який стверджував, що якби не дії України, позивач придбав би необхідні радіочастоти та успішно перетворив би свою телерадіокомпанію «Гала Радіо» на «національного FM-мовника для музичного формату, а також другий AM-канал для розмовного радіо», як планувалося спочатку. Трибунал ухвалив це рішення після оцінки історичних фінансових показників та ринкового становища «Гала Радіо», дійшовши висновку, що це «достатньо добре фінансована корпорація» з «фінансовою стійкістю та необхідними ноу-хау для успішного функціонування двох радіоканалів».

По-третє, контрфактичний сценарій повинен виключати вплив дій держави, але включати наслідки будь-яких факторів, не пов'язаних з діями держави. Наприклад, якщо зниження вартості інвестицій позивача було спричинене не лише діями держави, а й власною поведінкою позивача, такою як неефективне управління або зміна бізнес-стратегії, контрфактичний сценарій повинен враховувати наслідки цих незалежних дій позивача.

У справах «Юкос проти Росії» та «Лоун Стар проти Кореї» трибунали встановили, що як дії держав, так і власні неправомірні дії позивачів сприяли зменшенню вартості інвестицій. Відповідно, трибунали скоригували оцінки збитків позивачів, щоб врахувати зменшення вартості, що пояснюється власними діями позивачів. Аналогічно, у справі «Гленкор та інші проти Колумбії (II)» позивачі припускали, що якби не дії Колумбії, вони б виробляли та експортували значний обсяг вугілля з Колумбії до 2040 року, незважаючи на те, що відповідна вугільна шахта була закрита з 2020 року в результаті власного бізнес-рішення позивачів, не пов’язаного з діями держави. Трибунал відхилив контрфактичний сценарій позивачів через те, що він не врахував вплив їхніх власних незалежних дій, і, як наслідок, зменшив їхні вимоги про відшкодування збитків з 62,8 млн доларів США до 9,4 млн доларів США.

Підхід до побудови відповідного контрфактичного сценарію, відповідно до принципів, викладених вище, залежить від конкретного контексту та наявності інформації в кожному випадку. Для побудови такого сценарію можна застосувати кілька поширених аналітичних підходів:

1. Один із підходів передбачає використання сучасних бізнес-планів, підготовлених у звичайному ході ведення бізнесу інвестора до вжиття заходів державою. Ці плани є особливо переконливими, коли вони розроблені незалежними третіми сторонами або узгоджені сторонами до виникнення спору, наприклад, бізнес-плани, включені до концесійних угод між державою та інвестором. Також можуть використовуватися внутрішні бізнес-плани, підготовлені виключно інвестором, за умови, що припущення, закладені в них, відповідають керівним принципам, викладеним вище.

   
   

2. Інший підхід полягає у побудові контрфактуального сценарію на основі результатів діяльності незмінних порівнянних компаній, що працюють у тій самій країні або в порівнянних країнах. При застосуванні цього методу необхідно внести відповідні корективи на будь-які суттєві відмінності між компанією, що розглядається, та незмінними порівнянними компаніями, щоб забезпечити справедливий та точний аналіз.

   
   

3. Третій підхід спирається на історичні показники діяльності даної компанії як основу для контрфактичного сценарію. Цей метод вимагає коригування для врахування відмінностей між історичними умовами та майбутніми очікуваннями, включаючи зміни ринкових тенденцій та інші перспективні міркування, які відрізняють прогнозований сценарій від минулих показників.

   
   

Аналіз дисконтованих грошових потоків

Аналіз дисконтованих грошових потоків (ДГП) – це поширений метод оцінки активів, який часто застосовується в контексті комерційних та інвестиційних спорів. По суті, ДГП оцінює поточну вартість активу на основі його очікуваних майбутніх грошових потоків. Ці майбутні грошові потоки прогнозуються на відповідний часовий горизонт, а потім дисконтуються до їхньої вартості на дату оцінки з використанням відповідної ставки дисконтування, яка відображає часову вартість грошей та ризикованість грошових потоків.

Хоча аналіз DCF зазвичай використовується для кількісної оцінки збитків в арбітражних провадженнях, він також може служити корисним інструментом для оцінки причинно-наслідкового зв'язку у справах, пов'язаних з інвестиційними договорами. Зокрема, при застосуванні разом з аналізом контрфактуальних сценаріїв, про який йшлося вище, аналіз DCF може бути особливо ефективним для оцінки того, чи мали дії держави суттєвий вплив на очікувані майбутні грошові потоки (та/або профіль ризику цих грошових потоків) і, як наслідок, на вартість постраждалих інвестицій.

У справі Ріос проти Чилі позивачі стверджували, що регуляторні заходи Чилі та нездатність приборкати вандалізм та ухилення від сплати проїзду призвели до краху їхніх автобусних компаній. Для оцінки цього твердження трибунал спирався на модель дисконтованих грошових потоків (DCF), спільно розроблену експертами сторін ^, щоб порівняти справедливу ринкову вартість компаній за фактичного сценарію – коли інвестиції були б нікчемними – з контрфактичним сценарієм, за якого держава запровадила б відповідні коригувальні заходи. Модель була розроблена для ізоляції фінансового впливу дій держави, водночас зберігаючи всі інші відповідні змінні постійними в обох сценаріях. Зрештою, трибунал встановив, що навіть за контрфактичним сценарієм компанії генерували б недостатні грошові потоки та зберегли б негативний власний капітал, і тому дійшов висновку, що втрата вартості інвестицій позивачів не була пов'язана з діями Чилі.

Крім того, аналіз DCF дозволяє як сторонам, так і трибуналу побудувати контрфактуальні прогнози грошових потоків, які явно виключають вплив дій держави, зберігаючи при цьому вплив факторів, не пов'язаних з діями держави. Це аналітичне розмежування є критично важливим для встановлення достовірного причинно-наслідкового зв'язку між діями держави та заявленими збитками. Виділяючи економічні наслідки, безпосередньо пов'язані з державою, аналіз DCF дозволяє провести більш точну та принципову оцінку як причинно-наслідкового зв'язку, так і збитків.

Як обговорювалося вище, у справі Glencore та інші проти Колумбії (II) трибунал відхилив контрфактичний сценарій позивачів та оцінку збитків на тій підставі, що вони не змогли відокремити збитки, спричинені діями Колумбії, від збитків, що виникли в результаті власного незалежного бізнес-рішення позивачів. Щоб усунути цей та інші недоліки аналізу позивачів, трибунал прийняв аналіз DCF, підготовлений квантовим експертом відповідача. Ця модель виправила кілька проблем у підході позивачів і, що критично важливо, припустила, що дії Колумбії перестали мати будь-який фінансовий вплив на позивачів з 2020 року, враховуючи, що відповідна вугільна шахта з того часу була закрита самими позивачами з причин, не пов'язаних з поведінкою держави. Спираючись на цю уточнену модель DCF, трибунал дійшов висновку, що будь-які збитки, заявлені після 2020 року, не можуть бути віднесені до Колумбії. Тому він обмежив компенсацію до 9,4 мільйона доларів США, що відповідає оціночним збиткам, понесеним до 2020 року (тобто періоду, протягом якого дії Колумбії, як було встановлено, суттєво вплинули на інвестиції позивачів).

Регресійний аналіз

Регресійний аналіз – це статистичний інструмент, який оцінює зв'язок між економічним результатом, таким як дохід, прибуток або частка ринку компанії, та однією або кількома пояснювальними змінними, включаючи ринкові та економічні умови, фактори, характерні для компанії, або регуляторні дії. В арбітражних розглядах інвестиційних договорів регресійний аналіз може бути використаний для оцінки того, чи мала поведінка держави вимірний вплив на результативність інвестицій, і якою мірою, з урахуванням непов'язаних факторів, таких як ринкові тенденції, ціни на сировинні товари або незалежні бізнес-рішення інвесторів.

У справі «Мікула проти Румунії» позивачі стверджували, що скасування раніше наданих податкових пільг змусило їх підвищити ціни, що, своєю чергою, призвело до втрати частки ринку та прибутковості. Для підтвердження своєї вимоги експерт позивачів з квантової експертизи провів регресійний аналіз, щоб кількісно визначити зв'язок між ціноутворенням та часткою ринку продукції позивачів, контролюючи при цьому зовнішні фактори, не пов'язані з поведінкою держави, такі як макроекономічні умови та структура ринку. Регресійна модель мала на меті виділити конкретний вплив підвищення цін (які були прямими наслідками скасування державою податкових пільг) на частку ринку позивачів, тим самим надаючи емпіричні докази, що пов'язують дії держави з передбачуваною втраченою вигодою. Трибунал прийняв цей аналіз і дійшов висновку, що дії Румунії суттєво сприяли погіршенню комерційних показників позивачів і призвели до того, що вони отримали менше прибутку, ніж вони могли б отримати, якби не дії держави.

Впровадження регресійного аналізу для оцінки причинно-наслідкового зв'язку включає кілька ключових кроків:

1. По-перше, необхідно визначити залежну змінну, визначивши фінансовий або операційний показник інвестицій, на які нібито вплинула поведінка держави. Це може включати такі показники, як доходи, чистий прибуток, обсяги виробництва або частка ринку.

   
   

2. По-друге, необхідно ввести змінну, яка конкретно відображає поведінку держави (тобто змінну режиму). Зазвичай це досягається шляхом включення «фіктивної» змінної, яка фіксує час вжиття спірного заходу – наприклад, присвоєння значення 1 для всіх періодів після введення дії держави та 0 в іншому випадку – для відображення ефекту режиму. Як варіант, як індикатор може бути використана безперервна змінна, яка вимірює прямі та безпосередні наслідки поведінки держави. Як обговорювалося вище, у справі « Мікула проти Румунії» експерт позивачів з квантової експертизи використовував змінну, що відображає зростання цін в результаті скасування податкових пільг, як змінну режиму.

   
   

3. По-третє, аналіз вимагає вибору та включення відповідних контрольних змінних. Ці пояснювальні змінні повинні впливати на залежну змінну, але не пов'язані з поведінкою держави, такі як ціни на сировинні товари, обмінні курси, показники ринкового попиту, сезонні коливання, рівень інфляції або ширші галузеві шоки. Включення цих змінних допомагає ізолювати граничний ефект дій держави від інших непов'язаних факторів.

   
   

4. По-четверте, необхідно визначити регресійну модель – зазвичай лінійну або логарифмічно-лінійну специфікацію – яка чітко виражає гіпотетичний зв'язок між змінними. Коефіцієнт, оцінений для змінної обробки, разом із пов'язаною з ним статистичною значущістю, забезпечує міру як розміру, так і надійності впливу, що пояснюється поведінкою держави, після контролю впливу інших пояснювальних змінних.

   
   

5. По-п'яте, після оцінки моделі вкрай важливо ретельно інтерпретувати результати. Статистично значущий та економічно значущий коефіцієнт для змінної обробки підтверджує причинно-наслідковий висновок між діями держави та результатами інвестицій, тим самим зміцнюючи достовірність аналізу причинно-наслідкових зв'язків.

   
   

6. Зрештою, слід провести перевірки чутливості, щоб забезпечити надійність висновку. Це включає перевірку стабільності результатів за різних специфікацій моделі, коригування аналізованого періоду до та після вимірювання або виключення потенційних викидів. Це допоможе підвищити достовірність та надійність регресійного аналізу.

Застосування вищезазначених кроків можна проілюструвати на гіпотетичному прикладі, що включає інвестора, який експлуатує електростанцію, на яку вплинуло запровадження режиму цінового регулювання. У цьому сценарії залежну змінну можна визначити як щомісячний дохід або чистий прибуток інвестора, тоді як змінну обробки можна встановити для відображення часу втручання держави, присвоївши значення 1 для періодів після цінового регулювання та 0 в інших випадках. Потенційні контрольні змінні включатимуть ціни на паливо, температуру (як показник попиту на електроенергію) та індекси промислового виробництва.

Виходячи з вищезазначених специфікацій моделі та за умови наявності достатньої кількості даних, коефіцієнт до змінної обробки може дати оцінку впливу втручання держави. Статистично значущий негативний коефіцієнт може свідчити про те, що регулювання цін негативно вплинуло на комерційні показники електростанції, тим самим підтверджуючи причинно-наслідковий зв'язок між регуляторним заходом та зниженням доходів або прибутку інвестора.

Однак відсутність статистично значущого результату не обов'язково означає відсутність причинно-наслідкового зв'язку. Натомість вона може відображати такі обмеження, як недостатнє охоплення даними, короткі періоди після втручання або зовнішню волатильність, яка приховує основний зв'язок між вибраними змінними. Наприклад, якщо доступні дані лише за кілька місяців після регулювання, або якщо на доходи сильно впливають непов'язані сезонні шоки чи коливання цін на сировинні товари, регресія може не мати статистичної потужності для виявлення справжнього причинно-наслідкового ефекту. За таких обставин важливо доповнити регресійний аналіз іншими методами, такими як аналіз контрфактичного сценарію на основі сучасних бізнес-планів, ринкових орієнтирів або історичних показників, як обговорювалося раніше.

Підсумовуючи, регресійний аналіз, за ​​умови правильного застосування у відповідному контексті випадку, забезпечує сувору основу для оцінки причинно-наслідкового впливу дій держави на ефективність інвестицій. Систематично ізолюючи наслідки дій держави від інших економічних та операційних факторів, він дозволяє побудувати достовірний контрфактуальний сценарій, заснований на емпіричних даних. Подібно до аналізу DCF, регресійний аналіз підтримує надійну оцінку як причинно-наслідкового зв'язку, так і збитків на основі об'єктивних економічних доказів.

Аналіз дослідження подій

Дослідження подій – це спеціалізоване застосування регресійного аналізу, який зазвичай використовується для оцінки впливу нової інформації на ціну публічно торгуваного активу, такого як ціна акцій публічно котируваної компанії. У контексті арбітражу інвестиційних договорів метод дослідження подій може бути застосований для оцінки того, чи було зниження вартості публічно торгуваного активу позивача спричинене діями держави чи іншими непов'язаними факторами.

Дослідження подій базується на напівсильній формі гіпотези ефективного ринку, яка припускає, що ринкові ціни публічно торгуваних активів швидко та повністю враховують всю відповідну та суттєву публічну інформацію. Відповідно, коли на ринку з'являється нова інформація, така як оголошення про державні регуляторні дії, інвестори переглядають свої очікування щодо майбутніх грошових потоків, перспектив зростання та ризиків, пов'язаних з активом, а ринкова ціна активу оперативно коригується, щоб відобразити переглянутий набір інформації.

Відповідно до ширшої рамки регресійного аналізу, обговореної вище, реалізація дослідження подій включає структурований набір кроків:

1. По-перше, відповідну подію необхідно ідентифікувати, визначивши конкретну дату або дати, коли дії держави були розкриті ринку та, як стверджується, завдали економічної шкоди інвестиціям.

   
   

2. По-друге, необхідно вибрати вікно події, яке визначає період навколо дати події, протягом якого будуть аналізуватися зміни ціни акцій. Це вікно зазвичай є коротким, щоб забезпечити достатню впевненість у тому, що спостережувані цінові ефекти можна віднести до розкритої інформації.

   
   

3. По-третє, виконується регресійний аналіз для оцінки нормального співвідношення між дохідністю публічно торгуваного активу заявника та дохідністю відповідного ринкового індексу протягом історичного вікна оцінки. Цей зв'язок згодом використовується для прогнозування очікуваної дохідності активу (тобто нормальної дохідності) протягом вікна події на основі відповідної дохідності ринкового індексу.

   
   

4. По-четверте, аномальна доходність розраховується шляхом віднімання (1) прогнозованої нормальної доходності від (2) фактичної спостережуваної доходності активу протягом вікна події, тим самим ізолюючи реакцію ринку на інформацію про дії держави.

   
   

5. Зрештою, проводяться статистичні тести для оцінки того, чи є аномальна прибутковість статистично значущою, щоб спостережуваний вплив на ціни можна було обґрунтовано віднести до дій держави, а не до випадкових коливань ринку.

Хоча методологія дослідження подій досі рідко застосовувалася трибуналами в арбітражних розглядах інвестиційних договорів, вона широко визнана та регулярно використовується в судових процесах щодо цінних паперів для оцінки того, чи конкретні розкриття інформації або коригувальні оголошення щодо правопорушень публічно котируваної компанії суттєво вплинули на ціну її акцій. У цьому контексті дослідження подій забезпечує структурований та емпіричний метод кількісної оцінки того, якою мірою ціна акцій публічно котируваної компанії реагує на нову інформацію про правопорушення компанії, тим самим пропонуючи основу для встановлення як причинно-наслідкового зв'язку, так і розміру збитків. Суди зазвичай оцінюють, чи є аномальні доходи, що спостерігаються протягом періоду подій, статистично значущими, і чи можна їх достовірно віднести до розкриття відповідної інформації, а не до ширших ринкових подій або розголошення іншої непов'язаної інформації. Якщо виявлено статистично значущі аномальні доходи, які можна економічно віднести до відповідного розкриття інформації, вони розглядаються як вагомі емпіричні докази того, що правопорушення компанії мали суттєвий вплив на вартість її акцій.

Хоча дослідження подій пропонують чітку основу для оцінки причинно-наслідкового зв'язку, коли інвестиції публічно торгуються, їхня застосовність має важливі обмеження. Зокрема, дослідження подій вимагають достатньо ліквідного та ефективного ринку для відповідного активу, а також чітко визначених подій, які, як очікується, матимуть суттєвий вплив. Якщо інвестиції перебувають у приватній власності або неліквідні, або коли ринкові дані є розсіяними, або поведінка держави розкривалася поступово, а не через окремі публічні оголошення, аналіз дослідження подій може бути неможливим. За таких обставин альтернативні методи оцінки та оцінки причинно-наслідкового зв'язку, такі як аналіз дисконтованих грошових потоків або традиційний регресійний аналіз, що застосовується до показників операційної ефективності, можуть бути більш доцільними.

Висновок

Причинно-наслідковий зв'язок є критично важливим компонентом позовів про відшкодування збитків в арбітражних розглядах інвестиційних договорів. Економічний та фінансовий аналіз відіграє ключову роль у допомозі трибуналам у вирішенні складних питань причинно-наслідкового зв'язку. Ретельно розроблені контрфактуальні сценарії слугують основними інструментами для вивчення того, що, ймовірно, сталося б за відсутності дій держави. Такі методи, як аналіз DCF, регресійний аналіз та, де це доречно, аналіз дослідження подій, забезпечують структуровані та емпіричні рамки для ізоляції наслідків поведінки держави від непов'язаних ринкових та операційних факторів.

Оскільки практика інвестиційного арбітражу продовжує розвиватися, трибунали все частіше очікують від позивачів подання аналізів причинно-наслідкових зв'язків, які є методологічно суворими, емпірично обґрунтованими та адаптованими до конкретних обставин кожної справи. Надійна економічна оцінка, здатна з високим ступенем достовірності продемонструвати як існування, так і обсяг компенсаційної шкоди, залишається важливою для успіху позовів про відшкодування збитків в арбітражах інвестиційних договорів.

Джерело: Oxera - Francisco Couto, Yuhao Zhou and Mohammed Khalil