La storia dei due rischi: costruire portafogli solidi allineati allo zero netto

La costruzione di portafogli allineati agli obiettivi climatici richiede un approccio prospettico che massimizzi le opportunità e riduca i rischi associati alla transizione climatica. Anziché focalizzarsi esclusivamente sui livelli storici delle emissioni di carbonio, le nostre strategie TargetNetZero individuano i potenziali leader e ritardatari della transizione climatica, in tutti i settori economici, valutando le attuali politiche di decarbonizzazione delle aziende e gli impegni che hanno assunto in tale ambito. 

 

Messaggi importanti Costruire portafogli allineati agli obiettivi climatici richiede una valutazione prospettica, un compito arduo data l’incertezza intrinseca del modello Tale incertezza scaturisce dal fatto che i fornitori di dati sono in palese disaccordo sull’allineamento alla transizione climatica delle singole società Gli strumenti standard delle strategie systematic equity non riescono a risolvere in modo soddisfacente il problema dell’incertezza del modello. È importante, a nostro avviso, quantificare l’errore del modello e incorporarlo nel processo d’investimento per ottenere portafogli credibili allineati agli obiettivi climatici

 

Le sfide dell’approccio prospettico

Il principale indicatore prospettico è l’Aumento implicito della temperatura (ITR) che quantifica in modo economicamente trasparente l’allineamento delle aziende e dei portafogli agli scenari climatici.¹ Ad esempio, un ITR di 2°C significa che, secondo la nostra analisi, la società rispetterà il suo budget di emissioni seguendo un percorso compatibile con un aumento globale delle temperature di 2°C entro il 2100.

La principale difficoltà che si incontra nel costruire i portafogli attorno all’ITR è l’implicita dipendenza dalla struttura e ipotesi del modello. A seconda dell’idea che si sono fatti sulla velocità alla quale una società deve decarbonizzare le proprie attività, alcuni analisti potrebbero ritenere ambiziosi gli impegni di un’azienda mentre altri potrebbero sostenere l’esatto contrario.

L’investimento in strategie low carbon² comporta, invece, discordanze di gran lunga minori. Anche se le imprese non adottano un sistema perfettamente sincronizzato di segnalazioni delle emissioni di carbonio, c’è un accordo di massima su chi siano i grandi emettitori. È interessante notare che l’approccio ESG³ è stato spesso criticato perché genera un indicatore poco chiaro in quanto la correlazione dei punteggi ESG tra i diversi fornitori di dati può ridursi fino allo 0,4⁴. L’ITR stabilisce un nuovo record visto che la correlazione tra i fornitori è due volte più bassa.⁵

Per chi come noi lavora con le strategie systematic equity non è una novità implementare indicatori basati su modelli: i fattori azionari sono l’esempio più palese. Anche se gli operatori concordano sulla scelta dei fattori, in genere la loro interpretazione è profondamente diversa. Ciò detto, è possibile validare le definizioni dei fattori effettuando verifiche retrospettive delle loro performance.

L’approccio dell’ITR non consente tali verifiche. Innanzi tutto il rendimento passato non è necessariamente un criterio adeguato a giudicare la qualità della valutazione delle trasformazioni future. Inoltre, anche se riuscissimo a raccogliere dati concreti sulla performance della strategia, questi non sarebbero sufficienti per validare l’implementazione specifica.⁶

L’elemento chiave del nostro approccio TargetNetZero è ridurre l’ITR dei portafogli o allineare i portafogli a una traiettoria più rapida di decarbonizzazione. Il grosso delle emissioni di carbonio è prodotto da un numero limitato di aziende, il che significa che l’accuratezza dell’ITR del portafoglio risente della qualità della nostra valutazione di questi attori chiave. Nell’investimento sistematico è prassi comune utilizzare le trasformazioni dei dati per mitigare tale concentrazione e garantire la solidità dei portafogli. Nel nostro caso, non possiamo applicare trasformazioni simili in quanto le emissioni di carbonio comportano un’importante interpretazione economica e la loro concentrazione è una caratteristica, non un “bug”. 

Siamo convinti che per costruire portafogli azionari solidi, allineati alla transizione climatica, sia necessario incorporare nel processo d’investimento l’incertezza del modello ITR. Ciò significa che occorre quantificare l’errore di modello e modificare la nostra procedura standard di ottimizzazione del portafoglio per tener conto sia del rischio finanziario – sotto forma di tracking error – sia del rischio di modello misurando l’incertezza dell’allineamento reale del portafoglio.

 

Non è quel che sembra

In sostanza, l’incertezza del modello vuol dire che gli indicatori su cui questo si basa sono solo approssimazioni di quelli “veri” non osservabili. Per comprendere le implicazioni che l’incertezza dell’ITR produce sulle caratteristiche dei portafogli allineati alla transizione climatica, abbiamo effettuato una simulazione numerica.

Ai fini dell’esperimento, abbiamo ipotizzato che gli ITR modello per le aziende presenti nel nostro universo d’investimento siano quelli veri. Utilizzando le volatilità fornite dal nostro team di ricerca della sostenibilità`⁷ abbiamo, poi, creato una serie di perturbazioni di questi valori che abbiamo interpretato come approssimazioni degli ITR. Per ogni insieme di ITR generato, abbiamo costruito un portafoglio ipotetico minimizzando il suo tracking error rispetto all’indice MSCI World⁸ e mirando, al contempo, a un ITR di portafoglio di 2°C basandoci su queste approssimazioni.⁹ La Figura 1 mostra la distribuzione dei veri ITR di quei portafogli basati su 10’000 simulazioni.

Questa distribuzione ci fa capire quale sia l’effettivo allineamento dei nostri portafogli. Com’era prevedibile, il vero ITR non è costante proprio perché abbiamo costruito i portafogli utilizzando solo valori approssimati. Quello che ci colpisce è che l’intera distribuzione si sia spostata al di sopra dell’obiettivo. Anche se abbiamo costruito un portafoglio allineato a 2°C, il suo vero ITR sarà quasi certamente superiore al valore obiettivo e, con una probabilità del 50%, sarà compreso nell’intervallo 2,3-2,4°C.

 

Figura 1 Distribuzione del vero ITR di un portafoglio ipotetico che persegue l’obiettivo di 2°C

Fonte: LOIM. A soli fini illustrativi.

 

Per usare la terminologia statistica, la distribuzione del vero ITR mostra una distorsione (bias) verso l’alto di 0,3°C, che è la differenza tra il suo valore atteso e l’obiettivo di 2°C. Questo bias è dovuto all’uso diretto di un valore approssimato dell’ITR nel processo di costruzione del portafoglio. Tendiamo a sovraponderare le società che hanno un ITR erroneamente basso e a sottoponderare quelle con un ITR erronemente alto, introducendo in tal modo una correlazione tra i pesi attivi del portafoglio e gli errori di modello. Ovviamente un portafoglio del genere non è – come preannunciato – allineato a 2°C. Anche se possiamo accettare un’inevitabile variazione dell’ITR, l’entità del bias di ottimizzazione suggerisce che finiremo certamente con l’avere un portafoglio eccessivamente ottimistico.

Una maniera semplice per ridurre il bias del portafoglio è spingere l’ITR obiettivo sufficientemente al di sotto dei 2°C per assicurarsi che il valore vero si collocherà attorno al livello desiderabile. Un rapido calcolo indica che dovremmo probabilmente puntare a 1,7°C per neutralizzare lo scostamento di 0,3°C osservato.¹⁰ Questa non sembra una soluzione possibile in quanto solo il 4% delle società che compongono l’indice MSCI World è allineato a questo scenario e una percentuale addirittura inferiore è rappresentata da grandi emettitori. Di conseguenza, il rischio attivo del portafoglio sarà concentrato in poche aziende che non operano nei settori ad alta intensità di carbonio, il che genererà un alto tracking error. Una soluzione più pratica consiste, a nostro avviso, nell’integrare l’incertezza dell’ITR direttamente nel processo di costruzione del portafoglio.

 

Introdurre il rischio di modello

Nella comunità accademica, il fenomeno alla base del bias di ottimizzazione è noto come “massimizzazione dell’errore”. È comparso per la prima volta con riferimento all’ottimizzazione della media-varianza con rendimenti attesi incerti.¹¹ Il modo standard di affrontare questo fenomeno è ancorare le stime dei rendimenti attesi utilizzando conoscenze pregresse, i cosiddetti prior (l’approccio Black-Litterman)¹². Da un punto di vista analitico, ciò significa modificare il programma originario orientando le stime dei rendimenti attesi verso i prior. Quanto maggiore è l’incertezza sulle nostre stime, tanto più esse vengono modificate.

In questo contesto, l’approccio sembra problematico in quanto non abbiamo un prior ragionevole per l’ITR. È più probabile che non ci sia affatto un prior o, per usare una terminologia statistica, che il prior non sia informativo. In tal caso, le stime originarie non sono modificate e pertanto finiamo con l’ignorare la loro incertezza. Queste considerazioni ci hanno spinto ad adottare un approccio diverso dove, piuttosto che modificare le stime dell’ITR, modifichiamo la funzione obiettivo del problema di ottimizzazione, integrando il rischio del modello ITR.

 

Figura 2. Portafogli che hanno un ITR atteso di 2,0°C

Fonte: LOIM. A soli fini illustrativi.

 

L’approccio semplice alla costruzione di portafogli allineati alla transizione climatica consiste nel minimizzare il rischio finanziario del portafoglio¹³ subordinatamente a un vincolo ITR, il che genera il bias illustrato nella Figura 1. Questo processo può essere ottimizzato perseguendo un duplice obiettivo: minimizzare sia il rischio finanziario che il rischio del modello ITR, dove quest’ultimo è naturalmente definito come la varianza dell’ITR di portafoglio.¹⁴ Di fatto, l’integrazione del rischio di modello orienterà il portafoglio verso una migliore diversificazione dei singoli contributi alla volatilità dell’ITR spingendolo a privilegiare titoli il cui ITR individuale ha un minore grado di incertezza. Ciò farà ridurre la volatilità dell’ITR di portafoglio e, cosa più importante, il bias di ottimizzazione.

Poiché è possibile minimizzare contestualmente sia il rischio finanziario che quello di modello, è evidente che occorre fare una scelta. Per visualizzare questo trade-off abbiamo calcolato i costi di una totale neutralizzazione del bias dell’ITR espresso in termini di tracking error. La Figura 2a mostra i tracking error di alcuni portafogli allineati alla transizione climatica che hanno tutti un ITR atteso di 2,0°C, ma che sono stati costruiti utilizzando variabili diverse per la funzione obiettivo. A causa del bias di ottimizzazione discusso in precedenza, occorre fissare l’ITR obiettivo del portafoglio al di sotto di 2,0°C per compensarlo. Naturalmente, il valore esatto di questo target dipenderà dal peso che assegniamo ai due obiettivi.¹⁵   

Il portafoglio che corrisponde a una ponderazione zero del rischio di modello è quello che ha lo scostamento maggiore dell’ITR. Secondo la Figura 2b, abbiamo fissato l’obiettivo a un valore basso, 1,6°C, per controbilanciare un bias di 0,4°C. Naturalmente, questa non è la soluzione più efficiente. Anche la scelta all’estremo opposto non è ottimale in quanto incorporare solo il rischio di modello amplifica il tracking error. La soluzione ottimale si colloca, ovviamente, tra i due estremi. Secondo la Figura 2 il portafoglio con un tracking error minimo ha un bias di soli 0,15°C, che viene compensato fissando un obiettivo di 1,85°C.

 

Privilegiare i “cubetti di ghiaccio”

Il vero allineamento climatico di un portafoglio dovrebbe essere misurato dal suo ITR atteso e non da quello misurato, che non è lo stesso per i portafogli ottimizzati. Abbiamo dimostrato che integrare il rischio di modello nella costruzione del portafoglio aiuta a realizzare l’allineamento climatico desiderato in modo efficiente. Per comprendere le altre implicazioni di questa evoluzione, effettueremo ora un confronto più dettagliato tra il portafoglio con il tracking error più basso della figura 2 (il portafoglio efficiente) e un portafoglio che ignora del tutto il rischio di modello (il portafoglio “semplice”).

La Figura 3 mostra i contributi di singole posizioni all’ITR complessivo di entrambi i portafogli. Per maggiore chiarezza, abbiamo diviso l’universo di azioni che compongono l’indice MSCI World in nove quadranti secondo la dimensione dell’ITR e dell’impronta di carbonio. La dimensione della bolla in ciascun quadrante indica il contributo complessivo che le azioni comprese nel quadrante danno all’ITR di portafoglio.

 

Figura 3. Contributi all’ITR di portafoglio

L’impronta di carbonio è misurata in tonnellate di Co2 e per 1 milione di dollari investiti Fonte: LOIM. A soli fini illustrativi.

 

Confrontando i due grafici vediamo che il portafoglio semplice privilegia le società con minori emissioni di carbonio. Ciò è dovuto al suo obiettivo eccessivamente ambizioso di 1,6°C necessario per compensare il bias di ottimizzazione. Poiché non vi sono sufficienti società ad alta intensità di carbonio allineate a questo scenario ottimistico, l’ottimizzatore di portafoglio cerca queste aziende altrove.

Diversamente dal portafoglio semplice, l’allineamento climatico del portafoglio efficiente è determinato prevalentemente da società ad alta intensità di carbonio che hanno un ITR basso. Si tratta di società che definiamo “cubetti di ghiaccio” riconoscendo la loro posizione di leadership nel processo di decarbonizzazione. I cubetti di ghiaccio sono le società che privilegiamo nelle nostre strategie TargetNetZero e l’integrazione del rischio di modello ci consente di continuare a farlo.

 

fonti.

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