Anthony Renshaw (im Bild), Direktor für Indexlösungen bei Axioma Investment, untersucht die Inkonsistenzen bei der Messung von Umwelt-, Sozial- und Governance-Kriterien (ESG) zwischen verschiedenen Anbietern. Zwar gab es zahlreiche Studien zu ESG-Methoden, doch die Vermögensverwaltungsbranche hat noch keine Einheitslösung gefunden. Das bedeutet, dass die Kennzahlen von Anbieter zu Anbieter variieren können. Gibt es eine Lösung für dieses Problem?
Mehrere aktuelle Artikel haben auf Inkonsistenzen bei ESG-Scores verschiedener Anbieter hingewiesen. Angesichts der zunehmenden Bedeutung von ESG-Kriterien im Investmentgeschäft ist dies besorgniserregend. In unserer kürzlich veröffentlichten Studie "A Survey of ESG Vendor Data: Strategies for Managing Score Differences" untersuchten wir Daten von vier ESG-Anbietern. Wir analysierten, wie verbreitet die ESG-Disparitäten sind, woher sie rühren und was zur Entwicklung einer konsistenteren ESG-Taxonomie getan werden könnte. In diesem Artikel beleuchten wir einige dieser Forschungsergebnisse. Kurz gesagt: Wir stellen Inkonsistenzen unterschiedlichen Ausmaßes bei den einzelnen E-, S- und G-Komponenten fest.
Aufschlüsselung von E, S, G: Durchschnittliche branchenspezifische E-Scores (Umwelt)
Tabelle 1 unten listet die uns von jedem der vier ESG-Anbieter zur Verfügung stehenden Scores auf. Anbieter A gibt seinen E-Score in USD an (z. B. Millionen von Dollar an Treibhausgasen, Kohlenstoffemissionen usw.). Anbieter B gibt seinen E-Score als Prozentsatz des Unternehmensumsatzes an (z. B. Umweltauswirkungen in Dollar geteilt durch den Unternehmensumsatz). Die Anbieter C und D vergeben Scores zwischen 0 und 100 für E, S, G und ESG kombiniert.
Eine Methode zur Bewertung der Konsistenz der E-Scores ist die Berechnung der Rangkorrelationen von Branchendurchschnitten über verschiedene Aktienuniversen hinweg. Tabelle 2 zeigt die Rangkorrelationen der durchschnittlichen GICS-Branchen-E-Scores über die vier Anbieter hinweg für verschiedene Paare von E-Scores für mehrere Aktienuniversen zum Stand Ende August 2018. Ebenfalls in der Tabelle enthalten sind die branchenspezifischen Rangkorrelationen für die Axioma Book-to-Price- und Earnings Yield-Faktoren, wie sie vom Axioma Global Equity Fundamental Factor Risk Model (AXWW4-MH) angegeben werden. Der Vergleich dieser beiden Bewertungskennzahlen liefert einen Benchmark für die Rangkorrelation (68 %), die von einem bekannten, traditionellen Paar ähnlicher (aber nicht identischer) Faktoren zu erwarten ist. Die Tabelle zeigt auch die durchschnittliche Rangkorrelation für jede der fünf Regionen.
Alle Rangkorrelationen in Tabelle 2 sind positiv, meist stark positiv. Das deutet darauf hin, dass alle das gleiche Gespür für E erfassen. Einige der Rangkorrelationen sind höher als die Rangkorrelation des Axioma-Wertepaars. Selbst die niedrigste regionale durchschnittliche Rangkorrelation (36 % zwischen B und D) ist angemessen hoch und positiv. Die Korrelationen im US-Universum sind besonders hoch (Minimum 73 %) über alle Paare hinweg (mit Ausnahme des Axioma-Wertepaars). E-Scores zeigen daher eine hohe Konsistenz über die Anbieter hinweg.
S (Soziales) Scores
Als Nächstes untersuchen wir die Konsistenz der S-Scores (Soziales) zwischen den Anbietern C und D (die Anbieter A und B liefern nur E-Scores). Idealerweise würden wir Ergebnisse mit mehr als zwei Datenanbietern berichten. Da dies nicht möglich ist, sollten wir die folgenden Ergebnisse nicht verallgemeinern. Tabelle 3 zeigt die Rangkorrelation der GICS-Branchen-Durchschnitts-S-Scores für jedes Aktienuniversum. Alle Korrelationen liegen bei etwa 70 %, mit Ausnahme des US All Cap-Universums, das nur eine Rangkorrelation von 32 % aufweist. Es scheint eine vernünftige Übereinstimmung zwischen diesen beiden S-Scores zu geben, insbesondere außerhalb der USA. Aus Sicht der Rangkorrelation sind die S-Scores also recht konsistent.
G (Governance) Scores
Abschließend untersuchen wir die Konsistenz der G-Scores (Governance)zwischen den Anbietern C und D. Tabelle 4 zeigt die Rangkorrelation der GICS-Branchen-Durchschnitts-G-Scores für jedes Aktienuniversum. Die G-Score-Korrelationen sind bemerkenswert niedriger als die für E und S (mit Ausnahme des asiatisch-pazifischen Universums).
Der Rückgang der Korrelation (und damit der Konsistenz) ist vielleicht zu erwarten. Die E- und S-Scores hängen zumindest teilweise davon ab, was jede Branche tut. Governance hingegen ist ein Faktor für Chancengleichheit: Jedes Unternehmen in jeder Branche kann gut geführt sein. Dieser Mangel an Brancheneinfluss scheint zu einer geringeren Konsistenz der G-Scores bei diesen beiden Anbietern zu führen.
Schlussfolgerung
Da immer mehr Anbieter in diesen Bereich vordringen und mehr Anstrengungen unternommen werden, um die ESG-Definitionen zu standardisieren, sollten nach unserer Einschätzung kurzfristig granulare Scores (E, S, G und deren Unterkomponenten) gegenüber aggregierten ESG-Scores bevorzugt werden. Portfoliomanager könnten die ESG-Merkmale integrieren, die für sie am wichtigsten sind, um sicherzustellen, dass diese korrekt in ihren Portfolios abgebildet werden. Für den uns zur Verfügung stehenden begrenzten Datensatz stellten wir fest, dass der E-Score die höchste Konsistenz aufweist, gefolgt von den S-Scores. G-Scores scheinen aufgrund ihrer relativ geringen Konsistenz Vorsicht zu gebieten.
Anthony Renshaw ist Direktor für Indexlösungen bei Axioma Investment
Dieser Artikel erschien zuerst in der Q2-Ausgabe unserer neuen Publikation Beyond Beta. Um eine vollständige Kopie zu erhalten, klicken Sie hier.
