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在这摘录中,从未来的投资管理报告中的可持续发展,探索投资组织如何管理数据,技术,系统和工具,以实现可持续的投资实践。


该组织如何管理其产品和服务

在操作模型中,我们考虑数据,技术,系统和工具。

环境,社会和治理(ESG)数据是5-10年前所有投资数据的一小部分,现在在投资组织的所有数据使用时,现在是一个非常重要的数据源。我们注意到投资者从数据和技术中寻求的改进清单。

部署中的操作模型挑战可持续性能力可以分为与组织结构,文化和专注于管理和使用数据相关的数据质量和挑战的问题。

ESG数据质量

ESG数据具有很大庞大,而且令人难以置信。在数据质量领域,投资者希望他们的数据和数据管理成为材料,以实现投资决策,使得更多数据驱动和证据驱动;有效,为所有资产提供一致的视图,并允许可比性;和可用和适应性,构建来自数据的信息边缘,提高知识管理。

我们可以为投资公司的数据挑战表征为创建一个技术系统,旨在通过安全性,便宜,高质量的信息,廉价,高质量,在投资过程中的安全性和抵御能力以及向客户报告中进行安全和抵御。数据中质量的测试将基本上围绕可以用数据和可以应用于数据的连接判断,启发式和算法来制作的推论深度。

数据质量需要两个基本特征 - 唯物性和有效性。唯物性跟踪解决投资相关问题的任何数据点的洞察度。有效性跟踪该数据点的该洞察力的实际捕获。有效性将反映客观性,准确性,及时性,粒度和透明度。客观性在此列表中携带特定的重量;这是如何重复的结果,如果再次测量或从直接措施或模型中获得多少。客观数据被视为“'艰难”;主观数据被视为“软”。

  • 物质是措施的精确形式的程度反映了关于有关投资相关问题的决策有用的洞察力。
  • 有效性实际数据点是衡量标准的准确表示的程度,其中有效性通过主体性和准确性,及时性,粒度和透明度的各种问题而降低。

软数据是难以测量和表达的数据,与硬数据对比,这是传统形式和软数据的相反。软数据通常来自评估,意见,经验或解释或通过建模,因此,相对主观和有效性问题。在ESG区域中存在相当大的软数据,具有很高的唯物性,但有效性问题。

例如,多样性数据是用于识别良好的企业文化和有效决策的材料,但通常不充分捕获对种族背景的数据,依赖于估计。因此,这种数据相对柔软。只有员工调查,才能捕获良好的多样性实践,这是主观性的主观性。

投资者倾向于评估给定水平的数据质量的好处略微狭窄;他们经常过分利用数据质量的简单方面,例如客观性和准确性;并且他们通常不会在其唯物性和良好质量数据的唯一数据中不充分考虑完整数据上下文,在复杂的系统中不存在简单的因果关系。

投资者还倾向于使用数据而没有足够的数据缺点。通过显式评估物质和有效性,数据“出处”可以成为一个更好的权重有效的投入。但行为上下文也是至关重要的。这表明需要处理软数据,并完全赞赏其影响。例如,如果软数据是明确的和“硬”目标,则可能有可能“游戏”和其他治理困难。如果包含多个数据点作为其中多个数据点,则可以减少这些影响参考点而不是明确的目标。

投资者越来越多的机会,将软数据和替代数据汇总从非传统来源(如金融交易,传感器,移动设备,卫星,公共记录和互联网)以及传统数据以及整体数据质量的增强或使用数据in.人工智能算法。

所有类型的数据的挑战,特别是软数据,特别是发行人报告ESG数据的一致性的大规模问题,以及了解ESG评级公司的输出,数据模型可能存在大的差异用过的。

投资者由于这些问题而面临重叠挑战:有效地分发数据,有效地使用数据,了解当前系统和工具中提供的数据质量水平,并有助于更好的数据质量。

这些问题使报告标准尤为重要,无法改善公司和发行人披露。

投资生态系统的ESG数据

对ESG因子的分析和数据在投资生态系统中的三分是至关重要的:

  1. 公司报告
    • 公司在金融和法定报告中报告ESG因素的义务相对较轻。
    • SASB和GRI举措一直设定延长这些义务的标准。SASB和GRI出版的“致力于综合企业报告的意向陈述”,以及CDP,气候披露标准委员会(CDSB)和国际综合报告理事会(IIRC),标志着这一步。
  2. 投资者分析和决定
    • 投资者依赖于内部和外部资源的混合分析。
    • 这些组织作为MSCI和Assiveralytics的eSG评级被广泛用于分析的输入。
    • ESG分析转变为活动投资组合,并通过基于规则的方法转变为ESG索引。
  3. 投资者报告
    • 报告其具有产品披露的ESG相关产品的资产管理人员将来将来会受到未来行业标准的限制(完整报告突出即将到来爱游戏安全吗CFA研究所标准)。
    • 资产所有者在其投资组合中报告的是在某些司法管辖区的规定增加,特别是在欧洲。气候报告越来越预期,与TCFD披露标准一致。

重要的是要认识公司报告如何在ESG数据采购中发挥关键部分。但在可持续投资中,我们有规则和标准仍在开发的地区。虽然许多从业者看到了标准的大量机会,以更好的数据发挥更大的部分,并期望标准将收敛,四分之一仍然不确定如何解决数据挑战,如图所示展览21.

注意:展览21可以在其中找到主要报告

公司报告

来自公司的ESG数据的一致性和可比性很差。公司向公司报告的国家有限的国家要求,公司留下来确定自己的ESG因素是他们的业务绩效以及向投资者披露的信息。

但有一些迹象表明某些举措会随着时间的推移而偿还。主要全球ESG信息披露框架/标准如下:全球报告倡议制定的GRI标准,可持续发展会计准则董事会开发的SASB标准,国际综合报告理事会(IIRC)开发的国际综合报告框架,根据金融稳定委员会的要求,由关于气候相关财务披露的工作队(TCFD)编写的建议。

每个都有它在开发生态系统的这一点上扮演。采用“规则的”(GRI和SASB)和“基于原则”(IIRC)方法。一方面,规则具有清晰且易于理解应该做的事情的优势;另一方面,有许多情况,严格的规则和法规最终得到了不灵活和肤浅的反应。因此,对于TCFD,这是规则和原则,例如,在温室气体排放中寻求明确数据,但在情景测试模型中,TCFD框架要求公司只是说明他们的方法。

ESG数据使用情况因上下文而异,标准范围可以实现有助于公司的定制报告。通过NISSAY资产管理在研究中阐述了ESG用例与不同报告方法的对齐。虽然标准的趋同似乎有吸引力,但潜在的问题是复杂的,目前安排中的专业目前似乎充分发挥作用。

目前的报告生态系统一直是十多年来的工作。投资行业利益攸关方在数据和报告上有广泛的不满。展望未来,我们可以预期行业的更紧迫程度来取得重大进展,这一框架可能出现,尽管慢慢地。2019年1月,世界经济论坛(WEF)与Allianz SE和波士顿咨询集团合作建议,需要以下行动:

  • 改善了整个生态系统的透明度(例如减轻活动和无意冲突的重复)
  • 有效和有效的跨系统交互(例如包含更多最终用户的需求)
  • 更严格地统一测量与ESG相关的关键绩效指标(KPI)的方法(例如提高KPI的可比性,以帮助投资者和其他人的决策)

投资者分析和决定

估值方法缺乏一致性,投资专业人员报告了将ESG纳入公平分析的各种方式,如图所示展览23.。(从本摘要中有意省略22展品。)ESG公司评级被从业者调查受访者广泛使用,63%的人用它们作为数据分析的一部分。

Infographic回答这个问题,“您将ESG融入股权分配的最常用方式是什么?(选择所有应用)”回答:公司的相对排名(52%),记分卡(46%),直接增加溢价/折扣公允价值(27%),其他(14%),比例分析(13%),改变永久增长率/终端值(12%)。
信息图表询问问题“您是否目前在公司分析中使用ESG公司评级?(n = 2,113)”回应:否,它们不用于分析(37%);是的,分析中的其他数据点(52%);是的,它是分析的主要部分(11%)。

ESG数据提供者,如MSCI和Aspectarytics,在可持续投资中,通过收集和评估有关公司ESG实践的信息,并相应地评估这些公司的重要作用。投资组织在分析和报告中广泛使用这些评级系统。

评级方法自然而然地变化,并非标准的主题。这些方法的这些差异在收集的数据中产生了哪些数据,进行了哪些研究,然后应用模型来产生评级,包括附加到各种ESG问题的评分方法和重量。结果,单个公司的评级可以在不同的提供商之间广泛变化。国家街道全球顾问的研究表明,在MSCI世界指数上的MSCI和Scriptalytics评级的相关性展现了0.53。作为一个比较点,公司信用评级的相关性一般有0.9。

与透明度问题一起,这是透明度的问题,一直是不利行业评论的来源。鉴于许多ESG数据源是本质上的,可以改变一系列评级,数据目的可以变化,并且源数据可以在结构上弱。尽管如此,我们期望相关性随着时间的推移而增加。但是,通过在专有研究中增加价值,可以将缺乏相关性视为区分投资者的方法。在从业者调查受访者中,73%期望ESG评级对公司资本成本在未来五年内更大的影响。

另一个数据增长领域一直处于与气候有关的数据中,下面展示了突出显示最近报告“投资过程中气候变化分析”的数据。如所示展览24,大约40%的投资专业人士将气候风险纳入分析,主要原因是它是材料。

客户需求是另一个激励因素,拥有三分之一的亚太(APAC)投资者和一半的欧洲,中东和非洲(EMEA)和美洲投资者寻找投资公司融合气候变化。

展览25.表明,考虑的最常见的风险类型是物理和过渡风险。

信息图表标题为气候变化分析。图表展示了物质,客户需求和规定,是主要驱动因素,通过缺乏测量工具是障碍。
信息图表询问问题“您在分析中包含了哪种类型的气候风险?(选择所有适用的,n = 940)”回应:身体风险(54%),过渡风险(51%),气候的信用风险影响改变(45%),滞留资产风险(44%),其他(20%)和价值的气候风险(14%)。

但是,有数据需求,78%的从业者调查受访者希望至少有一种缺失的气候信息;详细信息展览26.

专业数据提供商的ESG研究和评级目前是ESG生态系统的关键部分,我们预计该职位在未来5 - 10年内进一步加强。

关于问题的信息图表:发行人关于气候相关风险的披露(49%),更多关于来自公司的气候战略(49%),情景分析(48%),从发行人提供有关气候相关机会的披露(39%),碳上的价格(33%),否(22%)。

投资者报告

可持续投资中数据的挑战允许在“绿色洗手”的实践中允许增长。绿色洗手意味着传达虚假印象或提供误导信息或误导性的信息或误导叙述如何在ESG背景下在环境声音或积极的环境中。有些人担心近期对ESG产品的显着流入可能不仅仅基于完整信息,如果结果令人失望,可能会产生反弹。

展览27.,我们有证据表明,问题是问题的强烈信念,并希望引入标准来减少绿色洗涤;78%的从业者调查参与者支持此类标准。

Infographic回答问题“在您看来,您认为有必要需要改进ESG产品的标准,以减少”绿色洗涤“?回应:是(78%),不(5%),不确定/不知道(16%)。

生态系统中的链条存在着绿色洗手。标准似乎及时的一个特定区域是围绕投资产品的混乱,提供了一个或多个与ESG相关的功能。可持续活动的欧盟分类和可持续融资披露监管(SFDR)将有助于减少绿色洗手,CFA学院正在开发爱游戏安全吗自愿全球产业标准这将为ESG相关特征制定投资产品的披露标准。该标准的目的是通过使资产管理人员更清楚地传达其投资产品的ESG相关特征,为投资者提供更大的产品透明度和可比性。

数据和技术的组织和文化方面

在组织结构和文化的数据管理中,组织自然地寻求数据,以便在组织的所有部分或任何重要性的地方都有易于访问和一致。The degree to which there is external dependency for data interpretation militates against this goal, as do inconsistent data architecture for different parts of the portfolio and investment process, an inability to view data in a total portfolio context, and investors’ ability to be agile in innovation and adopting new technology. In each of these four areas, current data practices fall far short of “fit-for-purpose” status.

对良好做法至关重要的是投资者能够分析ESG数据的方式来达到他们的结论。这不是排除其他专家观点的争论,而是对投资者的分析进行补充。

寻求实现竞争优势的投资组织与ESG分析将认识到技术是必要的基础。我们圆桌智线中的技术和数据讨论表明,技术机会为所有人而越来越多,有更多的数据来源变得可用,更为差异化。如图所示展览28.,71%的替代数据受益于可持续性分析的稳健性,43%的可持续性受益于人工智能的应用。在ESG区域中看到特定边缘的比例为27%。

infographic显示圆桌会议%协议(来自APAC和AMER的N = 99,可以选择所有适用):替代数据的上升将使可持续性分析更强大(71%),可持续发展是人类判断和积极管理将茁壮成长的领域(62%),可持续发展是使用人工智能的一个地区成熟(43%),ESG评级的低相关性是我的关注(38%),可持续性指标对我来说是关注的,因为他们没有长期关注足够的历史(38%),我们主要依赖于我们的ESG分析(34%)的专有数据,依赖于其ESG分析中专有数据的公司具有优势(27%)。

观点展示了最佳技术策略。许多人断言,需要更大的变化项目。其他人更加支持逐步向技术添加到技术。所有人都表达了一个视图,即ESG数据需要更好地管理。最重要的是,对技术的有效变化极为难以执行,并且成本和时间超支是常规的。

该技术问题在很大的文化中,并于许多在淤泥和碎片组织结构中工作的组织。这种分离问题会对技术产生不同的管理观点,并限制投资组织的能力和技术能力。

ESG领域的结果是数据管理往往被隔离和脱节,并努力支持与传统数据来源的ESG见解的综合管理。在目前的实践中,淤泥结构和大规模的结合意味着ESG数据往往在整个组织中往往不均匀,并且缺乏搜索和研究轻松。

组织问题包括传统技术 - 电子表格,电子邮件和电子共享文件结构的全遍出存在 - 作为ESG数据的关键基础架构。我们仍然在这一领域的定制软件系统和云计算创新的某种方式。

最可能成为ESG增长阶段的特征的新数据源和分析技术的扩散可能会通过大大增加碎片来压倒当前的数据治理实践。我们建议ESG成功将遵守组织的技术在组织结构中更复杂的更多数据的新环境的适应程度符合如何遵守。

这些问题加剧了在一个有效技术策略的核心问题如此令人患上和争议的区域中不可避免地存在的成本效益断开。我们习惯于强大的风险预算,治理预算和财务预算,但由于孤岛的挑战和在这些问题的中心的沟通差距,技术预算似乎并未非常有效地管理。

你能想象一个世界

  • 公司的材料ESG因素与损益表轻松获得?
  • 与业务流程(包括外部性)相关的所有输入和输出都是准确且公正地定价的?
  • 性能归因报告包括风险和返回的影响归属?
  • 内部技术最终用户不必依赖其他人进行数据推理或分析?
  • 传统技术由定制软件系统和云计算创新完全替换吗?

关于作者

Rebecca Fender.
丽贝卡 挡泥板 CFA.

Rebecca Fender,CFA是CFA学院研究,宣传和标准领域的工作人员。爱游戏安全吗她为主要利益相关者提供战略分析和合作伙伴,以制定和执行将提高团队有效性的举措,流程和指标。

此前,她是行业研究团队的成员,以及财政倡议未来的创始人和领导者。作为思想领导力平台FFA学院,她的团队发布了研究,以帮助投资专业人员建立自爱游戏安全吗己的职业,更有效地为客户服务。

Fenderhas女士在美国金融服务委员会之前作证了AI关于人工智能对投资作用的影响的工作组。她经常在行业活动中讲话,并引用了金融时报,彭博,而且纽约时报等等。

在加入CFA学院之前,Fender爱游戏安全吗女士是Blackrock的副总统,与养老基金和捐赠一起工作,她还在剑桥员工工作,她发表了关于经理选择的研究。她赢得了普林斯顿大学经济学的本科学位,并拥有弗吉尼亚大学的Darden学校的MBA。

罗伯特结结
罗伯特 清漆 CFA.

CFA罗伯特STAMMERS是CFA学院财务团队未来未来投资者参与的总监。爱游戏安全吗在加入CFA学院之前,清签先生是他爱游戏安全吗公司成立公司的校长,他向助攻房地产所有者,贷款人和学员咨询,发展和分析了结构化房地产投资。

作为若干机构基金管理人员的高级主管,清槟先生是10亿美元增强的房地产基金,12亿美元的私人木质基金,以及几个养老基金单独账户的投资组合经理。

STAMMERS先生在埃默里大学康涅狄格大学康涅狄格州康涅狄格大学硕士学位拥有康涅狄格州经济学艺术学士学位,并于1997年获得了CFA指定。

罗杰乌尔文
罗杰 乌尔文 FSIP.

Roger Urwin是塔Watson的全球投资内容和咨询总监。此前,他是其投资实践的全球负责人,并在William Mercer和Gartmore投资管理工作。乌尔文先生是关于资产分配政策和经理选择的作品,并在董事会董事会中担任定量投资研究所和MSCI咨询总监。他拥有牛津大学的应用统计硕士学位,并有资格成为精算研究所的研究员。

rhodri preece.
rhodri. G。 pre CFA.

Rhodri Preece是CFA学院的行业研究负责人。爱游戏安全吗他负责建设和维护CFA学院的全球思想领导职能,包括领导CFA研究所研究平台的规划,协调和创建研究内容,包括金融分析师杂志,研究基金会和财务倡议的未来。爱游戏安全吗

Rhodri以前担任CFA学院的资本市场负责人负责人,他负责领先的资本市场在欧洲,中东和非洲地区的政策活动,包括内容开发和政策参与爱游戏安全吗。

在加入CFA学院之前,Prece先爱游戏安全吗生是PricewaterhouseCoopers LLP的经理,在那里他专门从事投资基金。