研究报告 2020年10月19日
碳预算量化管理的投资组合
人数字
量化投资组合可以追求碳目标,但是简单的方法必须避免。投资者使用定量工具需要特别注意,因为环境、社会和治理数据混乱,非结构化的,通常不是正态分布。
概述
这个案例研究从人数字最初出现在CFA协会报告”爱游戏安全吗在投资过程中气候变化分析”。
介绍
可以实现环境、社会和治理目标量化投资组合通过许多不同的方法。在这个案例研究中,我们观察一个投资经理可以满足客户的目标减少企业碳排放在投资组合构建使用简单的约束。
虽然实现简单,我们警告一个简单的“设置和忘记”的方法。环境、社会和治理数据是结构化的,混乱的,通常不是正态分布。因此,从业人员时应特别注意标准的定量工具应用于分析环境、社会和治理数据。具体来说,我们看看如何避免一些陷阱的覆盖碳组合数据和认真实施过程如何导致投资组合,实现碳目标同时最小化意想不到的副作用。
这个问题
最简单的方法将碳排放目标集成到投资组合包括一个排除列表,列表的公司资产所有者认为“脏。“例如,一个可以简单地创建一个污染严重企业的名单,把他们从宇宙的投资。虽然排除列表方法简单和透明的,它迫使绝对“是或否”的决定,它通常可以掩盖一些公司活动的微妙之处。例如,尽管许多环保人士批评大型石油公司的碳排放,不可否认这些组织今天在我们的经济中发挥作用。而不是扣除所有的石油公司,而是我们应该投资于减少碳排放浓度大石油公司,有强大的政策和承诺减少排放?
另一种方法将环境、社会和治理数据集成到量化投资过程包括限制投资组合构建的过程。这种方法包括设置一个上限选择碳测量绝对或相对基准的基础上——例如,投资组合的碳排放强度(定义为碳排放与收入的比率)必须一定比例比基准。与排除列表的方法,基于约束的方法不需要绝对的决定特定的证券。
碳数据问题
我们警告说,使用定量的方法碳预算、收益实现简单可以迷失在透明度。这个问题尤为严重,因为碳的分布数据严重倾斜。偏态,虽然不是问题本身,会导致最优投资组合方案的其他约束和路径依赖。图1显示Trucost碳强度数据截至2019年3月29日。1满足指定的碳排放强度水平,因为扭曲的性质数据,投资组合经理可以剥离一些巨大的碳排放(如果存在的话)的投资组合或跨多个高碳排放削减许多职位。根据其他约束是如何设置的,投资组合优化过程可能倾向于“减几”解决方案或“削减许多”的解决方案。
图1所示。Trucost碳强度数据分布,2019年3月29日
资料来源:标准普尔Trucost有限。2
图2演示了一个场景,在该场景中,投资组合经理交易信号接触约束(或所需的曝光)水平。当约束水平加强,信号接触(预期超额收益)应该下降。更严格的约束越来越多的副产品偏离最优投资组合。持有的重叠与最优投资组合降低更严格的约束。碳约束的一个好处是能够实现有意义的减少碳排放的投资组合(30% - -40%)之间没有显著影响的回报。如果数据是倾斜的,然而,一个投资组合经理将不得不选择在多个路径实现所需的曝光,可能不是所有的等效信号曝光。3
图2。模拟的影响限制投资组合信号接触和持有
来源:数字和Trucost的男人。
解决方案:系统的投资建设
碳排放的测量carbon-restricted授权根据客户偏好不同。一些喜欢的绝对测量碳排放(例如,吨有限公司2发出所有的公司在整个投资组合),而另一些喜欢相对测量(例如,碳排放强度或吨CO2发出除以收入相对于基准)。我们认为这可能是有用的使用措施,包括范围1和2——范围,公司自己的直接排放源控制,以及间接来源,如购买电、热或蒸汽。
碳数据可以应用作为一个预算或约束系统的投资组合构建过程,最大化接触股票投资组合选择模型。投资组合经理通过应用约束系统,可以确保投资组合将有针对性的碳排放水平。此外,风险模型可以集成到这一步。这种风险模型应该是动态的,并自动适应新兴市场的主题。额外的碳排放约束的目的,这样的风险模型将添加一个额外的角度从碳预算管理风险。
这些策略,环境、社会和治理概要文件将进一步增强,包括专有的环境、社会和治理模型以类似的方式整合其他模式,如价值或动力,多模型上下文。
结果
在评估任何定量方法碳预算,应特别注意添加碳约束如何影响投资组合的风险和回报。
从我们的经验,我们相信这是有可能保持类似的行业/因素模型暴露non-carbon-constrained策略的碳预算低于基准的30%至40%。我们进行了分析使用男人数值模型和股票投资组合施工技术在摩根士丹利资本国际全球发达市场的宇宙。一些关键的观察包括以下:
1)没有有意义的领域倾斜。我们的研究表明,与碳预算需求,要求经理们在大多数情况下能够保持紧(±5%)行业界限相对于基准。作为降低碳预算,投资组合开始倾斜远离碳密集型产业。然而,我们注意到,对于预算低于基准的30%至40%,行业界限的±5%相对于基准很容易实现,因为碳数据倾斜。
表1表明碳排放强度的分布范围1和2 Trucost提供的数据。在high-carbon-intensive能源和材料类股,虽然平均碳排放强度范围1和2的价值很高,其分布广泛。例如,这些行业中的第五和第十百分位值明显低于中位数的值,它允许在部门方便替换。摩根士丹利资本国际全球指数中最碳密集型部门公用事业部门。然而,我们注意到,这个部门只有3.4%的体重(截止2019年11月29日)在摩根士丹利资本国际世界指数。
表1。摩根士丹利资本国际(MSCI)全球发达的宇宙中,碳排放强度,2019年11月29日(有限公司2吨每百万美元收入,范围1和2排放
第五百分位 |
第十百分位 |
中位数 |
第90个百分位 |
第95个百分位 |
|
能源 |
83年 |
135年 |
357年 |
551年 |
1184年 |
材料 |
32 |
49 |
713年 |
4183年 |
5237年 |
工业 |
9 |
11 |
54 |
672年 |
875年 |
非必需消费品 |
12 |
13 |
24 |
46 |
56 |
日用消费品 |
44 |
49 |
79年 |
256年 |
265年 |
卫生保健 |
2 |
4 |
16 |
51 |
59 |
金融类股 |
1 |
1 |
7 |
20. |
33 |
它 |
6 |
9 |
17 |
120年 |
159年 |
通信服务 |
14 |
18 |
29日 |
53 |
66年 |
公用事业公司 |
1065年 |
1152年 |
2024年 |
8264年 |
9594年 |
房地产 |
5 |
8 |
77年 |
241年 |
328年 |
来源:摩根士丹利资本国际(MSCI), Trucost。
2)对性能没有明显的影响。我们进行仿真研究,我们发现它可以生成与碳预算高达30%的投资组合-40%低于基准,没有有意义的对性能的影响。对于大多数定量经理,可投资的领域是广泛和多样的足以提供液体替代品代替high-carbon-intensive名字。限制逆向选择和风险偏好的投资组合,我们认为重要的是要有一个严格的工具删除不必要的风险和倾斜。
例如,20%的碳减排模拟投资组合97%控股重叠和99.8%的回报与没有预算相关的投资组合。如此高的重叠和返回相关,这两个组合的性能随着时间的推移不大幅偏离,我们没有看到有意义的差异事后风险收益特征。
另一个衡量投资组合效率的“阿尔法曝光,”可以被认为是投资组合的加权平均暴露定量信号。在一个完美的世界中,α暴露也可以被认为是一个松散度量单位与超额回报成正比。碳减排20%,α暴露不恶化,这意味着经理能够找到等价high-model-ranked名作为替代品。
表2显示了重量和碳排放强度的贡献部门分解为各种模拟投资组合。注意,尽管体重在能源、材料、和公用事业很低在这些组合中,这些部门构成的大部分碳预算。行业碳排放强度较低、投资组合成分主要是碳预算各级不变,因此导致高投资组合重叠和高绩效的相关性。4
表2。模拟投资组合在不同碳预算,2019年11月29日
投资组合权重 |
(重量´有限公司碳排放强度的贡献2吨每百万美元收入) |
||||||||
没有约束 |
减少5% |
减少10% |
减少20% |
没有约束 |
减少5% |
减少10% |
减少20% |
||
能源 |
3.6% |
3.7% |
3.7% |
3.7% |
14.5 |
14.0 |
14.0 |
14.0 |
|
材料 |
3.4% |
3.1% |
2.9% |
2.9% |
89.1 |
72.4 |
63.5 |
53.0 |
|
工业 |
10.6% |
10.6% |
10.6% |
10.6% |
13.6 |
12.5 |
11.6 |
10.4 |
|
非必需消费品 |
8.9% |
9.1% |
9.3% |
9.4% |
2.5 |
2.5 |
2.6 |
2.7 |
|
日用消费品 |
7.4% |
7.7% |
7.8% |
7.8% |
6.9 |
7.2 |
7.3 |
7.2 |
|
卫生保健 |
14.3% |
14.3% |
14.3% |
14.3% |
2.7 |
2.7 |
2.7 |
2.7 |
|
金融类股 |
16.2% |
16.1% |
16.2% |
16.2% |
1.3 |
1.3 |
1.3 |
1.3 |
|
信息技术 |
18.3% |
18.6% |
18.6% |
18.6% |
6.2 |
6.2 |
6.2 |
6.2 |
|
通信服务 |
10.4% |
10.4% |
10.4% |
10.4% |
3.5 |
3.5 |
3.5 |
3.5 |
|
公用事业公司 |
4.1% |
3.4% |
3.3% |
3.0% |
119.2 |
75.3 |
74.1 |
64.0 |
|
房地产 |
1.9% |
2.1% |
2.1% |
2.2% |
2.1 |
2.1 |
2.0 |
2.1 |
|
总 |
99.1% |
99.1% |
99.1% |
99.2% |
261.5 |
199.7 |
188.8 |
167.0 |
|
来源:数字的人。
3)没有明显的风格漂移。我们还需要注意的是,在我们运行的模拟研究,我们发现没有明显的风格漂移碳预算30%低-40%的基准。我们测量的风格使用Barra全球市场总股本模型对长期投资者(Barra宝石LT)模型。风险等因素的价值、质量和波动基本上保持不变的模拟场景。
结论
我们的研究表明,最好的方法来减少碳排放强度的定量组合,使用投资组合优化的约束条件。企业碳排放的扭曲本质意味着一个经理可以创建一个显著的环保投资组合(30% - -40%)的范围内没有实质性影响投资的信号,风险暴露,或者退货。
脚注
Trucost碳排放强度是衡量碳排放每百万美元的收入。
所有权利在Trucost Trucost数据背心和/或授权人专有。没有进一步Trucost的分布数据允许未经Trucost的书面同意。Trucost不接受任何错误或遗漏的责任Trucost的数据。
模型模拟结果显示在图2中有一些固有的局限性。模拟结果与实际的投资记录,不代表实际的交易。也,因为交易没有真正被执行,公布的结果可能有不足或过度补偿的影响,如果有的话,一定的市场因素,如缺乏流动性。此外,模拟交易程序一般是事后诸葛亮的设计的。存在固有的局限性与模型结果。结果包括模拟交易成本但不包括实际交易的影响。
此表包含假设或模拟模型的结果有一定的内在局限性。模拟结果与实际的投资记录,不代表实际的交易。也,因为交易没有真正被执行,公布的结果可能有不足或过度补偿的影响,如果有的话,一定的市场因素,如缺乏流动性。此外,模拟交易程序一般是事后诸葛亮的设计的。存在固有的局限性与模型结果。结果包括模拟交易成本但不包括实际交易的影响。