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数据科技|创新优化ESG评分体系,升级环境+社会因素跟踪框架:数据超融合系列

来源:,ESG,集群 编辑:木林花夏 浏览:85 发布:2020-10-16 08:20:46

依托我们自主融合的数据集群,我们全面优化了国内的ESG评分体系,旨在对于沪深300超过200家公司和中证500的核心公司,在季度频率之上,提升制造业和非制造业公司的E+S因素通用打分效果和量化指标专业可比性,并在E方向输出高实时性和专业化的负面清单。中期看,随着数据覆盖范围和时间跨度的持续积累,个股指引范围和评分体系质量有望稳步提升。

▍ESG的国内发展进入提速期。

全球视角看,根据晨星的测算,2019年全球市场ESG主题基金的增量流入资金同比提升300%。2020年1-7月,根据ETFGI的测算,全球基金交易市场中ESG产品的增量流入资金同比提升213%,爆发成长趋势延续。国内ESG投资规模尚小,2019年底,国内共95只泛ESG公募基金,整体规模约485亿元,较美国相比相差近40多倍,参考国内近期的明确政策支持与机构内生驱动,国内ESG产品的发展料将进入换挡提速期。

▍ESG评分体系应用现状:数据样本高离散,标准差异明显。

国内ESG评分体系对标海外机构来看,中外机构对A股上市公司的ESG评级差异较大,商道融绿与MSCI的平均评级差异度为26%。重点观测E与S因素,国内评分体系主要数据来源依托于企业社会责任报告、政府机构和各种第三方平台,其中环境数据源超过500个,量化评价指标省间差距明显。

▍ESG国内评分体系应用之殇。

ES指标专业性与数据可得性亟待提升。对于社会责任报告数据,整体A股覆盖度低于30%。且国内ESG评分指标对于投资度量专业性缺失明显,环境因素缺乏行业间可比标准,污染指标跨区域比较存在显著缺陷;社会责任因素缺乏双向验证的客观性,三方数据源接入不足;对于数据可得性与覆盖有效性,E因素普遍缺乏高频同口径跟踪标准数据,S因素缺失高频可比跟踪指标。

▍E因素数据融合优化路径。

构建跨行业通用体系,打造国情特色框架。对于环境因素的评分体系优化,我们建议围绕“国情特色”,“行业可比标准”与“数据高频提升”三个维度提升。对于国情特色,按照国家级-省市级-第三方进行数据集群构建;对于行业可比标准,我们重点围绕非制造业,增加相应环评可比指标,形成相对稳定数据评分标准和横向比较标准;对于数据高频提升,打造月度稳定评分数据,并结合环境主题舆情及时更新,形成高频环境预警。

▍S因素数据融合优化路径。

以核心公司集群为基石,打造多维独立体系。我们建议在上市公司自主披露的基础上,围绕上市公司员工的匿名评价形成多方评价底层数据集群,融合薪酬、企业文化等多维指标评分,并适度提升指标数据频率三个维度做提升;以沪深300标的为基础,逐步向中证800拓展,形成公司多层人员打分的评价数据集群,进而实现更加稳定客观的S评分体系。

▍风险因素:

环境数据官方披露指标变化;三方平台员工评分数据接口失效;公司主动数据披露公告覆盖率下降。

▍ESG评分体系数据融合应用建议:

依托我们自主融合的数据集群,我们全面优化了国内的ESG评分体系,旨在对于沪深300超过200家公司和中证500的核心公司,在季度频率之上,提升制造业和非制造业公司的E+S因素通用打分效果和量化指标专业可比性,并在E方向输出高实时性和专业化的负面清单。中期看,随着数据覆盖范围和时间跨度的持续积累,个股指引范围和评分体系质量有望稳步提升。

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