ESG投资整合第三个时代

2020 ESG环境社会治理赛季开始后,

第一代ESG投资者使用产品参与(alcohol、烟博)或商业实践(反联联联联联联联联联联联联联联联联联联联联联联联联联联团)等题目数据排查bad公司。 这些投资者往往依赖单数据提供方和简单指南(例如 <5%收入确定,5%以上收入不良 ) 。

金博宝怎么注册第二代ESG投资者判定公司可持续性性能应与其风险度和/或金融性能相关联。他们使用多组ESG数据集扫描大宇宙公司,如Russell3000或MSCIACWI金博宝怎么注册很难调和这些数据集中互不相容信号-每个数据集都以其自身测量可持续性的方法为基础;也很难覆盖全投资领域。 结果,这种方法需要一些技巧和小技巧。 分析师或组合管理者可能不得不依赖他或她自己的直觉或洞察力来判断特定公司是否适合特定投资方法。

第三代ESG整合工作现已启动金博宝怎么注册现有数据集扩展以扩大其覆盖范围,提供方澄清方法。新数据集提供以前没有的洞见。范围更广的资产所有者正在请求与可持续性有关的投资产品。这促使创建被动ETF、单主题基金(如性别透视、去碳化)和各种对冲基金(包括长短服务商和短服务商 ) 。

和新理论常有的情况一样,尚无法证明这些理论的有效性。 虽然许多投资优异性能、避免风险和社会影响主张正在产生,但ESG空间参与者似乎很少能分享支持这些主张的证据。学术研究远远落后。大多数研究似乎仍然混乱百科一二问题。这对货币管理市场来说并非异常。过去许多热化投资思想都归结为货币损失

可能无法列出当前所有主题 。 似乎有数以百计的竞技理论研究如何最优生成使用ESG数据 。

论理	为何它可能工作	问题和关注
机器学习	自然语言处理可寻找ESG相关机遇或风险信号通过超出大多数传统ESG数据集的范围,这些系统为超市交易提供了机会。	少数公司频繁信号假正反均难事先识别仅有有限数目的投资者使用系统后市场才能对系统的好处进行套利处理。
相对性	某些ESG因素可能与公司的成功相关投资者可以将这些问题的数据与传统的金融和市场信息合并,以便更好地了解公司未来表现	各种集团试图确定哪些因素重要但他们的评估不尽相同,对其中任何一个系统几乎没有实证支持在许多情况下,只有几家公司报告每一因素这使得整个行业难以系统化研究或一致决策
参战	投资公司弱 ESG性能与它们接触改善政策和报告公司对ESG其他利害投资者的吸引力增强	公司可能无法很好地响应投资者对商务事务的压力可能需要几年时间与ESG相关修改产生效果并引起注意多数投资人没有长期投资前景
因子分析	倾出ESG数据成量化模型并发现重要因素搭建组合利用结果	由于缺乏数据(大部分ESG指标无法提供大多数公司)和ESG数据生成和报告方式前后不一,ESG数据质量可能太差无法用于量化模型ESG因素可能无法稳定时间,因为它们受社会问题和当前题目驱动。
被动化	内含ESG因子列表中可用于批量组合将结果组合定位为对关注特定ESG相关主题的几组投资者有吸引力	倾斜组合限制产生跟踪错误并可能增加组合管理成本这可能导致被动ESG资金系统化地达不到基准
聚合式	组合许多不同的ESG数据源创建新评分整合底层源信息,但覆盖广并增强预测未来市场性能的能力	异差ESG数据源不产生良好结果金博宝手机版网页需要一种新的聚合法-如CSRHub方法使用大数据法适当权重并综合各种源所得评分可能不包含alpha(但可提供共识估计值,可用其他方式生成alpha)。

最少需要三到五年来确定投资方法是否有希望。再花十年才能确定方法经市场周期和市场结构变化检验后将生存下来 。ESG整合的第一和第二代没有产生大赢家或星际基金 。第三代有许多新思想和新方法 。即使没有坚实学术基础,我们也希望其中一个或多个能转成ESG整合主流路径

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