在近日举行的第15届中国证券投资基金业年会的中国ESG发展论坛上,景顺长城基金副总经理黎海威对量化投资与ESG的结合,分享了自己的实践经验。黎海威表示,量化投资在ESG领域具有独特优势,在借助量化方法和大数据整合能力更好挖掘ESG超额收益潜力方面,未来大有可为。

  黎海威表示,ESG的数据源繁杂,涵盖到上市公司、政府监管部门、新闻舆情、非政府组织及行业协会等多方来源,具有覆盖度低、碎片化、非结构化、行业特征明显等特点,需借助量化方法和大数据整合能力进行数据处理,为下一步的风控和投资提供坚实基础。

  黎海威表示,他在实践中对ESG数据的处理有三个要点,首先是借助大数据技术及自然语言处理(NLP)方法生成高质量底层数据。其次,还会加入自己对本土市场的理解,包括负面清单处理,行业和数据结构进行本土化处理,即基于对行业和数据的理解构建本土化ESG评级体系。最后,形成一套比较成熟的因子投资框架和经验,用来挖掘ESG中的超额收益。

  黎海威表示,ESG信息作为一类因子来使用,比较大的好处是与传统的投资风格相关性低。可能是因为ESG投资关注角度与传统投资有较大差异,如传统投资者关注投资后得到的现金流,而ESG投资关注企业的社会贡献与内部成本外部化行为;传统投资者的视角偏短期,而ESG对企业的影响偏长期。同时,ESG关注的信息难以获取,或者为投资者所忽视。因此,ESG因子与传统常见因子相关度较低。

  据黎海威研究,基于上述特点,ESG因子有较强的超额收益潜力。同时,由于ESG投资关注企业的社会贡献和行为模式,与每年经营业绩相比,是一个相对慢的变量。而着眼于长期可持续发展的公司往往也是行业领先者,因此ESG策略换手较低,相应的市场容量也较大,很适合机构和养老资金进行长期配置。

文章来源:中国证券报中证网,记者 余世鹏

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