オランダのESG投資リサーチ・分析大手サステナリティクス(Sustainalytics)は12月14日、ビッグデータと定量モデリングを組み合わせた新しい投資判断サポートツール「ESG Signals」を発表した。フランス・パリのフィンテック企業Advestis社と共同で資産運用会社のための機械学習・ビッグデータ分析ツールを開発した。
ESG Signalsは、環境・社会・ガバナンス(ESG)、貿易、財務データを元に、各証券銘柄単位での金融リスクや投資機会についての手掛かりを提供する定量ツール。ESG Signalsは、変数間の数千の相関関係を分析し重要かつ予見可能なリスクや投資機会の手掛かりを抽出できる。自動的にアルゴリズムを更新していく「機械学習機能」も備えている。データは、Advestis社が企業の貿易・金融に関するデータを提供、サステナリティクスがESGデータを提供した。ESG Signalsの用途としては、調査部門のトップや運用担当者向けにポートフォリオ・モニタリング、注意喚起、投資決定のサポートツールとして、また、運用会社やインデックス会社向けの新しい金融商品開発のためのツールとして活用してもらうことを想定している。現段階では欧州を中心に1,600社ほどの企業銘柄が対象となっている。
ESG Signalsは、ポートフォリオに組み込まれている全ての証券銘柄について、「投資機会あり」「ニュートラル」「リスクあり」の3段階の判断を下す。検証のためにサステナリティクスとAdvestis社が共同実施したテストでは、時価総額の大きい市場連動型のインデックスにESG Signalsを適応し、ESG投資の主要な2戦略「Normative exclusion(国際基準から逸脱した企業を除外する手法)」「ベスト・イン・クラス(セクター毎に高スコア企業の銘柄選択)」、及びこの2つの組み合わせの3パターンで解析を試みた。結果、リバランスの頻度によって異なるが、ウェイトを変更したインデックスはベンチマークより年間110から430ベーシスポイント良好なパフォーマンスを示した。
最近はESG統合の投資戦略の大部分に定性分析が使われており、リスク最小化のための定性評価プロセスの一部として行われている。投資家の間でESG要因の重要性が高まるにつれ、最も影響力の大きい変数と、この変数に最大の影響を与える経済状況を特定する必要から、運用会社は一貫性があり、アルゴリズムに沿ってパフォーマンスとの相関性を分析できるツールを模索している。
【参照ページ】Sustainalytics Launches ESG Signals
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