Die Wahrnehmung von ESG-Datenschätzungen durchbrechen

Schätzungen können dazu beitragen, die Herausforderungen bei ESG-Daten zu bewältigen, um Werte für die privaten Märkte zu erschließen

In den letzten Jahren sind ESG-Themen immer wieder in die Schlagzeilen geraten. Das Interesse der Anleger ist gestiegen, und die Besorgnis über das Potenzial für Greenwashing wächst. Der Bedarf an zuverlässigen Daten ist immer wichtiger geworden. Ein großes Hindernis besteht jedoch nach wie vor in der begrenzten Verfügbarkeit von ESG-Daten - eine Herausforderung, die durch die Verwendung von Schätzungen wirksam angegangen werden kann. 

Trotz der weit verbreiteten Akzeptanz von Schätzungen in anderen Bereichen der Investmentanalyse, wie z.B. dem Zeitwert des Geldes oder dem Risiko-Rendite-Verhältnis, gibt es nach wie vor eine gewisse Zurückhaltung, wenn es um die Verwendung von ESG-Datenschätzungen geht.

Um den potenziellen Wert der geschätzten ESG-Daten zu verstehen, muss man den Prozess der Ableitung dieser Schätzungen und die Art und Weise, wie sie kritische Nachhaltigkeitsfaktoren beleuchten können, kennenlernen. Diese Schätzungen unterstützen eine Reihe von Anwendungsfällen, einschließlich des Investitionsmanagements, und können sinnvolle Gespräche in Gang setzen, wichtige Datenlücken schließen und letztlich Investoren in die Lage versetzen, besser informierte Entscheidungen zu treffen.

Die Notwendigkeit von Schätzungen

Die Rolle, die private Märkte bei der Bewältigung ökologischer und sozialer Herausforderungen spielen können, wird zunehmend anerkannt. Allerdings hinken sie immer noch hinter den öffentlichen Märkten her, insbesondere was die Offenlegung von Nachhaltigkeitsdaten angeht. Und selbst wenn Daten gemeldet werden, sind sie nicht immer umfassend, unvoreingenommen oder so berechnet, dass sie leicht verglichen werden können.

Wenn man sich ausschließlich auf die gemeldeten Daten verlässt, kann es aufgrund von Ungleichgewichten zwischen den Ressourcenzu Verzerrungen kommen. So weisen beispielsweise bestimmte Regionen wie der asiatisch-pazifische Raum im Vergleich zu Regionen wie Europa deutlich niedrigere Offenlegungsraten auf. Betrachtet man eine der weltweit am häufigsten gemeldeten Kennzahlen, die Scope-1-Emissionen, so lagen die für diese Kennzahl in dieser Region gemeldeten verfügbaren Daten im Jahr 2021 bei 23 %, im Gegensatz zu Regionen wie Europa, wo diese Zahl 38 %¹ erreichte. Im selben Jahr meldeten Small-Cap-Unternehmen nur 24 % ihrer Scope-1-Daten, während Mid-Cap-Unternehmen 56 % meldeten und Large-Cap-Unternehmen mit einer Meldequote von 82 % an der Spitze lagen². Dieser Mangel an umfassender Berichterstattung ist auf verschiedene Probleme zurückzuführen, darunter begrenzte Ressourcen, mangelndes Fachwissen zu Nachhaltigkeitsthemen und konkurrierende Prioritäten.

Schätzungen werden daher zu einem wichtigen Instrument, um diese Lücken zu schließen und es den Anlegern zu ermöglichen, ein besseres Verständnis der gesamten Nachhaltigkeitsleistung ihrer Anlagen zu erlangen und im Gegenzug fundierte Entscheidungen zu treffen, die nachhaltige Praktiken fördern.

SFDR Fallstudie - Anerkennen der Notwendigkeit von Schätzungen

Die Verordnung erkennt die entscheidende Rolle an, die zuverlässige Schätzungen spielen können. Die EU-Verordnung über die Offenlegung von Informationen über nachhaltige Finanzierungen (SFDR ) verlangt von den Finanzmarktteilnehmern eine Reihe von Angaben zur Nachhaltigkeit. Für Unternehmen mit mehr als 500 Mitarbeitern - gemäß Artikel 4 von SFDR - ist es verpflichtend, jährlich auf Unternehmensebene über ihre Leistung in Bezug auf bis zu 18 obligatorische Kennzahlen für die wichtigsten negativen Auswirkungen (PAI) und zwei aus einer Reihe von 46 weiteren PAI für alle ihre Investitionen zu berichten..

In Fällen, in denen keine direkte Berichterstattung von Unternehmen, in die investiert wird, verfügbar ist, erlaubtSFDR die Verwendung von "bestmöglichen Bemühungen", "indem zusätzliche Recherchen durchgeführt werden, mit dritten Datenanbietern oder externen Experten zusammengearbeitet wird oder angemessene Annahmen getroffen werden". Dieser Ansatz erkennt die Herausforderungen bei der Berechnung komplexer Nachhaltigkeitskennzahlen an und betont die Verwendung der besten verfügbaren Ressourcen, einschließlich Schätzungen in bestimmten Situationen⁴..

Ableitung der zuverlässigsten Schätzungen

In der komplexen Landschaft der Nachhaltigkeitsdaten hebt sich Clarity AI durch die Bereitstellung zuverlässiger Schätzungen ab. Unser Ansatz kombiniert fortschrittliches maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI), um robuste Modelle zu erstellen, die für Investoren, die umfassende Einblicke in die Nachhaltigkeit suchen, unerlässlich sind. Diese Modelle sind das Ergebnis der Zusammenarbeit von Datenwissenschaftlern und Nachhaltigkeitsexperten, die mit modernsten Techniken und einer soliden Infrastruktur arbeiten. Dieser Ansatz gewährleistet nicht nur die Erstellung fundierter Schätzungen, sondern auch die Fähigkeit, diese zu validieren und zu erklären. 

Ein besonderes Merkmal unserer ML-Modelle ist ihre Fähigkeit, komplexe, nicht lineare Beziehungen zwischen verschiedenen Unternehmensmerkmalen und ihrer Umweltleistung zu verstehen. Diese Modelle analysieren geschickt, wie Faktoren wie Unternehmenstyp, Standort, finanzielle Leistung, Größe und allgemeine makroökonomische Bedingungen zusammenspielen, und bieten so ein nuanciertes Verständnis von Nachhaltigkeitskennzahlen.

Die Qualität der Daten ist in unserem Prozess von entscheidender Bedeutung. Nur wenn wir sie mit hochwertigen Informationen füttern, können wir solide Modelle erstellen. Deshalb setzen wir strenge Methoden ein, um hochwertige, zuverlässige Daten zu sammeln, die durch fortschrittliche ML-Algorithmen wie Anomalieerkennung und Klassifizierungsmethoden ergänzt werden, um unzuverlässige Stichproben zu eliminieren. Dieser sorgfältige Ansatz gewährleistet die Genauigkeit und Skalierbarkeit unserer Datenverarbeitung und ermöglicht es uns, die richtigen Daten zum Trainieren unserer Modelle zu verwenden, damit diese aussagekräftige Signale lernen können.

Durch die Zusammenführung dieser sorgfältig kuratierten Berichtsdaten mit unseren zuverlässigen Schätzungen können wir Branchen-Benchmarks ableiten und den Anlegern Daten an die Hand geben, auf die sie sich verlassen können, um Datenlücken zu schließen und die Leistung von Privatunternehmen zu modellieren, die nicht berichten.

Wie ESG-Datenschätzungen einen positiven Wandel vorantreiben

Investoren, die Schätzungen in ihre Berichterstattung einbeziehen, zeigen ein zukunftsorientiertes Engagement für die Förderung nachhaltiger und transparenter Praktiken und setzen gleichzeitig Instrumente ein, die sinnvolle Gespräche und ein Engagement mit den Unternehmen, in die sie investieren, ermöglichen. Da sich die Methoden und Standards weiterentwickeln, bieten Schätzungen eine pragmatische Lösung zur Überbrückung von Offenlegungslücken. Letztendlich fördert die Verwendung von ESG-Schätzungen eine Kultur der kontinuierlichen Verbesserung und bessere ESG-Praktiken auf privaten Märkten.

In diesem Sinne ist Clarity AI eine Partnerschaft eingegangen mit eFront, einem Teil von BlackRock, um seine führenden Einschätzungen und Erkenntnisse, die über Benchmarks auf Branchenebene bereitgestellt werden, direkt in die Arbeitsabläufe der Anleger zu integrieren. eFront Insight-Plattform. Die Nutzung dieser Branchen-Benchmarks, eFront's General Partner (GP) und Limited Partner (LP) einen ersten Überblick über die Nachhaltigkeitsleistung ihrer Investitionen. Diese fortschrittlichen, technologiebasierten Funktionen ermöglichen es GPs und LPs, wichtige Anforderungen zu erfüllen, wie z. B. aufsichtsrechtliche Offenlegungen, und gleichzeitig auf eine umfassende Datenoffenlegung hinzuarbeiten.

Diese Basis ermöglicht es den Teilnehmern auch , ihre Portfolios zu bewerten, Prioritäten für bestimmte Investitionen zu setzen und einen einheitlichen Überblick über ihr Portfolio zu gewinnen.

In der sich ständig weiterentwickelnden Landschaft der ESG-Investitionen spielen Schätzungen eine zentrale Rolle, wenn es darum geht, das Potenzial der privaten Märkte zu erschließen, um positive Veränderungen voranzutreiben und nachhaltige Praktiken zu fördern. Der Einsatz von Schätzungen ist nicht nur eine praktische Entscheidung, sondern auch ein strategischer Schritt hin zu einer verantwortungsvolleren und transparenteren Anlagezukunft.

¹DieseAnalyse wurde anhand eines Datensatzes von 16.183 Unternehmen mit verfügbaren Scope-1-Emissionsdaten für 2021 durchgeführt. Die Stichprobe setzt sich wie folgt zusammen: 92 % öffentliche Unternehmen, 3,6 % private Unternehmen, 3,6 % öffentliche Wertpapierfirmen und 0,8 % sonstige Unternehmen.

²KleineUnternehmen sind definiert als Unternehmen mit einer Marktkapitalisierung von weniger als 2.000 Mio. USD, mittelgroße Unternehmen haben eine Marktkapitalisierung zwischen 2.000 und 10.000 Mio. USD und große Unternehmen haben eine Marktkapitalisierung von mehr als 10.000 Mio. USD.

N.b. in ihrem jüngsten Abschlussbericht Bericht über die Entwürfe technischer Regulierungsstandards schlagen die ESAs eine Reihe von Änderungen vor, darunter die Einführung weiterer obligatorischer PAIs.

⁴Siehezum Beispiel eine aktuelle ESMA Veröffentlichung über die Verwendung von Schätzungen