Мы впервые применяем объяснимый искусственный интеллект (ИИ) для выявления влияния различных показателей экологической и социальной ответственностей и корпоративного управления (ESG) компаний-эмитентов на риск снижения цен акций (далее - downside риск, или РСЦА) на российском рынке. Методология основана на двухэтапном подходе, включающем построение нейронных сетей с плотными слоями и определение значений векторов Шепли (из теории игр) для интерпретации эмпирических результатов. Данный методологический подход ранее не применялся для анализа детерминант РСЦА. Особенностью нашего исследования является фокус на влиянии широкого спектра экологических факторов под контролем финансовых показателей компаний и макроэкономических показателей. Мы выявляем изменение рейтинга факторов по важности влияния на РСЦА во время кризиса, вызванного пандемией COVID-19. Мы получили ряд новых результатов. До кризиса наиболее значимым фактором был рост ВВП. Экологическая ответственность и интегральный показатель ESG занимали второе и третье место по силе влияния соответственно. Однако соблюдение некоторых практик ESG, связанных с охраной окружающей среды, увеличивало РСЦА. Во время кризиса рейтинг факторов РСЦА по силе влияния изменился и долговая нагрузка переместилась на первое место. Роль социальной ответственности и корпоративного управления в РСЦА выросла.