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Innovative Entwicklungen im Bereich Nachhaltigkeitsdaten können neue Wege zur Analyse von Chancen und Risiken eröffnen. Über dieses Thema und weitere sprechen wir mit den Spezialisten für Quant-Research Bart van der Grient, Kristina Ūsaitė und Sebastian Schneider.
Nachhaltigkeitsdaten können bei der Aktienauswahl und Risikoverringerung nützlich sein
Zukunftsgerichtete und quantifizierbare Nachhaltigkeitsdaten rücken zunehmend in den Fokus
Unsere Quant Investing-Plattform kann kundenspezifischen Nachhaltigkeitspräferenzen gerecht werden
Sind Nachhaltigkeitsdaten ein nützlicher Input im quantitativen Prozess?
Bart van der Grient: „Wir glauben, dass Anleger von der Verwendung von Nachhaltigkeitsdaten auf verschiedene Weise profitieren können. Unter Risikoaspekten ist beispielsweise das Thema Klimawandel für Anleger von zunehmender Bedeutung. So können wir Maßnahmen zur Begrenzung des CO2-Fußabdrucks Portfolios ergreifen, um diese gegen CO2-bezogene Risiken zu schützen. Im Hinblick auf die Aktienauswahl haben wir festgestellt, dass Indikatoren für das Nachhaltigkeitsprofil von Unternehmen uns etwas über die Wertentwicklung verraten, wenn man die richtigen Marktsegmente betrachtet und sich auf finanziell wesentliche Aspekte fokussiert.“
Unser Decarbonized Value-Signal stellt ein anschauliches Beispiel für Risikoverringerung dar
„Um dem Rechnung zu tragen, haben wir eine innovative Methode entwickelt, bei der die Bewertungen von Unternehmen mit hohen Schadstoffemissionen so angepasst werden, dass sie auf Basis ihres Umwelt-Fußabdrucks weniger attraktiv werden. Wir fanden heraus, dass dies zu einem „grüneren“ Value-Signal führt, das bei der Aktienauswahl einen Großteil der Verzerrung zugunsten „brauner“ Unternehmen beseitigt. Infolgedessen können weitere umweltbezogene Beschränkungen in der Portfoliokonstruktion leichter berücksichtigt werden Wir haben auch festgestellt, dass dieser Ansatz die Value-Prämie kaum beeinträchtigt.”
Sebastian Schneider: „In unseren Modellen verwenden wir ESG-Signale, die nach unseren Erkenntnissen vorteilhaft bei der Aktienauswahl sind. Dessen ungeachtet streben wir permanent eine Verbesserung der Aussagefähigkeit dieser Signale an. Ein Problem, vor dem wir stehen, besteht darin, dass die meisten Datenanbieter nur über kurzfristige Datensätze verfügen, deren Zeiträume mit dem Aufkommen von Sustainable Investing zusammenfallen.”
„Daher führen wir Kontrollen durch, um zu überprüfen, ob die zunehmende Bedeutung von Sustainable Investing in jüngster Zeit zu einem Anstieg der Bewertungskennzahlen bei Aktien geführt hat, die in punkto ESG führend sind. Wenn sich aus den ESG-Signalen eine Prämie ergibt, die nicht auf gestiegene Bewertungskennzahlen zurückzuführen ist, können wir uns stärker auf die Aussagefähigkeit dieser Signale verlassen.“
Welche interessanten Bereiche umfasst ihre Research-Agenda?
K.Ū.: „Wir analysieren ESG-Sentimentdaten, die von verschiedenen Anbietern bereitgestellt werden. Unser Team untersucht, ob wir mithilfe dieser Datensätze Änderungen von ESG-Scores vorhersagen können oder ob diese sogar Signale im Hinblick auf Alpha-Potential oder Problemsituationen liefern können. Dazu analysieren wir, ob es Unterschiede zwischen Aktien mit positiven und negativem Sentiment gibt, entweder im Hinblick auf Outperformance oder risikobereinigte Erträge.“
„Allerdings liegt noch kein endgültiges Urteil vor. Erstens decken diese Datensätze nur relativ kurze Zeiträume ab. Zweitens können die Daten in erheblichem Umfang „Rauschen“ umfassen. Deshalb müssen wir sorgfältig untersuchen, ob sich in den Sentiment-Scores finanziell relevante ESG-Aspekte widerspiegeln. Auch wenn wir noch zu keiner endgültigen Schlussfolgerung gekommen sind, deuten die bisherigen Ergebnisse darauf hin, dass es keine ausgeprägte Evidenz für Alpha-Signale gibt. Einige der Resultate sind auch nur kurzlebig und möglicherweise nicht leicht zu erfassen.“
B.v.d.G: „Es gibt ein zunehmendes Interesse an Impact Investing und daran, wie Anleger das Erreichen der United Nations Sustainable Development Goals (SDGs) unterstützen können. Ein kürzlich durchgeführtes Research Projekt konzentriert sich auf eine quantitative Anwendung, die sowohl numerische als auch textbasierte Datensätze von unterschiedlichen Datenanbietern nutzte. Die Analysten analysierten die Textdaten anhand komplizierter Methoden, um die Aktivitäten der Unternehmen bewerten und ermitteln zu können, ob sich daraus etwaige Verbindungen zu den SDGs herstellen lassen. Dies hat neue Einblicke in alternative Wege der Zuweisung von SDG-Scores zu Unternehmen geliefert.“
Wir untersuchen auch, wie wir die Integration der SDGs in unseren Prozess verbessern können
„Wir untersuchen auch, wie wir die Integration der SDGs in unseren Prozess verbessern können. Konstruiert man beispielsweise ein Portfolio, das auf Basis eines Impact-Themas auf bestimmte SDGs abzielt, stellt sich die Frage, wie sich dies auf seine Factor-Exposures auswirkt, auf das Ausmaß, in dem sein CO2-Fußabdruck reduziert werden kann sowie auf sein generelles Verhalten und seine Charakteristika. Dies sind einige der Fragen, denen wir nachgehen. Auf diese Weise sind wir imstande, auf Grundlage von Researchergebnissen die Nachhaltigkeitspräferenzen von Kunden in realen Portfolios abzubilden.
Gibt es irgendwelche bemerkenswerten Entwicklungen in Bezug auf zukunftsgerichtete Daten in diesem Bereich
S.S.: „Wir untersuchen derzeit zukunftsgerichtete Klimakennzahlen. Gängige Daten wie CO2-Emissionen sind tendenziell eher vergangenheitsorientiert. Einige Datenanbieter versuchen, auf Basis von Zukunftsszenarien klimabezogene Risiken und Chancen auf Ebene von Unternehmen zu ermitteln. Der Zusammenhang zwischen diesen Kennzahlen und den Bewertungen ist nur ein Blickwinkel, den wir einnehmen. Aus einigen früheren Untersuchungen können wir ableiten, dass sich größere klimabezogene Risiken auf Branchenebene in niedrigeren Bewertungen niederschlagen.“
K.Ū.: „Informationen im Zusammenhang mit Patenten können ebenfalls ein nützliches Signal liefern. Beispielsweise könnten emissionsstarke Unternehmen in Forschung investieren, um innovative Ideen zur Dekarbonisierung ihrer Aktivitäten zu entwickeln. Dies könnte sich in „grünen“ Patenten niederschlagen. Tatsächlich stellen einige Datenanbieter eine Verbindung zwischen patentbezogenen Informationen und den verschiedenen SDGs her. Damit könnte man eine zukunftsgerichtete Perspektive darauf gewinnen, wie Unternehmen zu den SDGs beitragen könnten.“
B.v.d.G.: „Allgemein gibt es eine Vielzahl zukunftsgerichteter Nachhaltigkeitsdaten, doch diese sind für unseren Prozess nicht immer verwertbar. Beispielsweise gibt es zahlreiche Informationen zu nachhaltigkeitsbezogenen Leitlinien und Zielen. Doch am Ende müssen wir imstande sein, das Verhalten eines Unternehmens zu quantifizieren und zu messen. Wir glauben, dass in Zukunft ein stärkerer Fokus auf der Einbeziehung einer Kombination zukunftsgerichteter und quantifizierbarer Daten liegen wird. Damit werden Anleger mehr Informationen über die Chancen oder Risiken erhalten, die mit einer nachhaltigen Anlagelösung verbunden sind.“
Zu den aktuellen Einblicken
Wie können Sie kundenspezifische Nachhaltigkeitsanforderungen berücksichtigen
B.v.d.G.: „Unsere Quant Investing-Plattform ermöglicht ein erhebliches Maß an Individualisierung von Portfolios. Beispielsweise kann ein Kunde als Ausgangspunkt ein Portfolio wählen, das ausschließlich auf die Vereinnahmung von Faktorprämien premiums ausgerichtet ist, oder eines, welches mit Nachhaltigkeitszielen kombiniert ist, zum Beispiel der Reduzierung des CO2-Fußabdrucks im Portfolio. Ausgehend von einer solchen Strategie können andere Aspekte wie etwa die SDGs einbezogen werden. In jüngster Zeit wählen einige Kunden als Ausgangspunkt Lösungen, die vollständig auf Nachhaltigkeit fokussiert sind, beispielsweise solche, die auf spezielle SDGs abzielen.“
„Mithilfe unserer Plattform können wir unmittelbar von einer Idee zu einem Beispielportfolio wechseln und anschließend Backtests vornehmen, welche die Auswirkungen der jeweils festgelegten Nachhaltigkeitspräferenzen im Zeitverlauf veranschaulichen. Das gibt dem Kunden die Möglichkeit, verschiedene Alternativen zu analysieren. Beispielsweise kann er sich ansehen, wie sich der Tracking Error in unterschiedlichen Marktsituationen entwickelt hätte. Aus unserer Sicht ist dieses Ausmaß von Interaktion sowohl für uns als auch unsere Kunden sehr hilfreich, um die bestmögliche Lösung zu finden.“
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