Integrare gli Esg? Serve l’algoritmo

La creazione di valore di un investimento è determinata dall’analisi delle informazioni a disposizione. E dalla loro qualità. Attraverso un processo decisionale che considera i parametri ambientali, sociali e di governance (Esg), e li “arricchisce” con l’utilizzo di algoritmi e machine learning qualora necessario, è possibile integrare le informazioni finanziarie ed extra finanziarie nei portafogli, ottimizzando i rendimenti commisurati al rischio a breve e a lungo termine. È una strategia che, nel caso di NN Investment Partners, ha portato alla definizione di un approccio “olistico” in cui i tre parametri Esg sono integrati in modo coerente e dimostrabile lungo tutto il processo di investimento. E tale approccio è presente in tutte le asset class, dall’azionario all’obbligazionario passando per le strategie multi-asset e di debito corporate, e in tutte le piazze finanziarie, dai mercati emergenti a quelli sviluppati. Tanto che, a oggi, i fattori Esg sono integrati sistematicamente nel 68% degli asset in gestione di NNIP, per un totale di 189 miliardi di euro in strategie Esg, sostenibili e impact.

LE TRE FASI

Perché l’integrazione Esg sia “coerente e dimostrabile”, NNIP la suddivide in tre fasi, che vengono illustrate all’interno del “Report sugli investimenti responsabili 2019“:

1. Identificare. In questa fase, il team di NNIP dedicato all’investimento sostenibile identifica le questioni Esg significative a livello aziendale, settoriale e nazionale.
2. Valutare. La seconda azione riguarda l’assessment che è differente nel caso sia rivolto ad aziende o a emittenti sovrani. Nel caso delle aziende, gli esperti di NNIP valutano la performance in base a ciascuna problematica Esg rilevante. Successivamente, esaminano le modalità di impatto sulla strategia aziendale e le opportunità. Infine, discutono e analizzano le potenziali controversie e il loro impatto quale parte integrante del processo. Nel caso di emittenti sovrani, invece, analizzano e valutano la performance di un Paese in base ai fattori Esg e alle potenziali questioni controverse, e utilizzano queste informazioni per mettere a confronto diversi Paesi.
3. Integrare. Il terzo passaggio riguarda, appunto, l’integrazione dell’analisi dei fattori Esg in ogni caso di investimento e lungo l’intero processo.

IMPLEMENTAZIONE E ASSET CLASS

Mentre l’approccio include sempre queste tre fasi, il metodo di implementazione Esg può differire in base alle asset class. Nel caso delle aziende, è importante collegare la capacità aziendale di creare valore con i problemi e le opportunità a lungo termine. L’approccio basato sulla rilevanza, sviluppato con gli analisti e i gestori di portafoglio, ottimizza l’identificazione e l’interpretazione dei fattori Esg aziendali realmente rilevanti, e sblocca valore potenziale identificando i rischi e le opportunità correlate. Mentre, nel caso degli emittenti sovrani, l’integrazione segue altre variabili, dal momento che la maggior parte dei fattori Esg è rilevante per tutti i Paesi (come la qualità e la disponibilità dell’istruzione e della sanità, la stabilità politica e le fonti energetiche). Quindi il team di NNIP assegna un punteggio a tutti i Paesi basandosi sugli stessi fattori, per metterli a confronto dal punto di vista dei fattori ESG. Questa analisi permette, inoltre, di identificare i fattori che potrebbero trattenere dall’investire in un determinato Paese.

Nell’implementazione occupa un posto primario il ruolo dell’engagement, che NNIP considera un potente strumento per innescare il cambiamento, grazie alla sua capacità di stimolare le aziende a fare la loro parte nella transizione a un’energia più pulita, aumentando la trasparenza della reportistica e migliorando la diversity nei consigli di amministrazione.

LA QUALITÀ DEI DATI

Un altro aspetto alla base di un’integrazione Esg coerente e dimostrabile è rappresentato dalla qualità dei dati. NNIP, a questo proposito, si affida all’analisi interna e a informazioni che illustrano le tendenze emergenti. A fronte dell’eventualità di valori mancanti, la società ha sviluppato un algoritmo che, con il supporto del machine learning, effettua un calcolo basandosi sulla correlazione tra altri campi di dati e le caratteristiche di un’azienda, e formula così un’ipotesi plausibile di ragionevole valore, anziché calcolare semplicemente la media.

Alla definizione dei dati storici, poi, si affiancano anche le fonti che offrono informazioni maggiormente orientate al futuro. A questo proposito NNIP si affida a TruValue Labs, che applica l’intelligenza artificiale a dati Esg non strutturati, selezionando le informazioni da fonti di report non aziendali.

Il passaggio finale nell’approccio alla raccolta dei dati riguarda l’apporto delle competenze e alle conoscenze di analisti e gestori di portafoglio interni, per formulare una strategia di investimento bilanciata. La società sta attualmente formalizzando questo approccio con la definizione di un Indicatore Esg proprietario, sviluppato di recente, che include svariate fonti di dati in combinazione con le competenze interne degli esperti di investimenti. Questo sarà ulteriormente implementato nei prossimi mesi, insieme a un indicatore Esg sovrano in fase di progettazione.

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