Zwei Risiken unter einem Hut: robuste Portfolios mit Netto-Null-Ausrichtung

Beim Aufbau klimaorientierter Portfolios müssen wir vorausschauend handeln, um die Chancen zu maximieren und die mit der Klimawende verbundenen Risiken zu senken. Wir fokussieren uns nicht allein auf die Höhe der bisherigen CO2-Emissionen. Stattdessen ermitteln unsere TargetNetZero-Strategien auch in allen Wirtschaftssektoren die potenziellen Vorreiter und Nachzügler der Klimawende. Dazu bewerten wir die aktuellen Massnahmen und Zusagen der Unternehmen in Bezug auf die Dekarbonisierung.

 

Gut zu wissen Beim Aufbau klimaorientierter Portfolios müssen wir zukunftsgerichtete Bewertungen erstellen. Das ist aufgrund der Modellunsicherheit eine anspruchsvolle Aufgabe Diese Unsicherheit zeigt sich in der Uneinigkeit der Datenanbieter über die Ausrichtung von Unternehmen an der Klimawende Der Standardansatz systematischer Aktienanlagen ist unzureichend, um die Modellunsicherheit angemessen zu berücksichtigen. Um glaubwürdige klimaorientierte Portfolios zu gewährleisten, ist es unserer Ansicht nach wichtig, die Modellfehler zu quantifizieren und in den Anlageprozess einzubeziehen

 

Herausforderungen eines zukunftsgerichteten Ansatzes

Die entscheidende zukunftsgerichtete Kennzahl ist der implizite Temperaturanstieg (Implied Temperature Rise, ITR). Er quantifiziert auf wirtschaftlich transparente Weise die Ausrichtung von Unternehmen und Portfolios an Klimaszenarien.¹ Ein ITR von 2 °C bedeutet gemäss unserer Analyse beispielsweise, dass die Emissionen des Unternehmens sich im Einklang mit einem weltweiten Temperaturanstieg von 2 °C bis 2100 entwickeln werden.

Die Hauptschwierigkeit beim Aufbau von Portfolios auf Basis des ITR ist die inhärente Abhängigkeit von der Struktur und den Annahmen des Modells. Die Analysten sind sich nicht immer einig darüber, wie schnell die Dekarbonisierung eines Unternehmens vonstattengehen sollte. Während die einen die Zusagen des Unternehmens für ambitioniert halten, ist für die anderen möglicherweise genau das Gegenteil der Fall.

Im Vergleich dazu besteht bei kohlenstoffarmen Investitionen² deutlich weniger Uneinigkeit. Die Unternehmensberichterstattung über die CO₂-Emissionen ist zwar nicht perfekt harmonisiert, doch es herrscht weitgehend Einigkeit darüber, welche Unternehmen hohe Emissionen verursachen. Interessant ist, dass die ESG-Bewertung³ als sehr uneindeutig kritisiert wurde, da die Korrelation der ESG-Werte verschiedener Datenanbieter teilweise nur bei 0,4 lag.⁴ Der ITR stellt neue Rekorde auf, da die Korrelation zwischen den Datenanbietern doppelt so niedrig ist.⁵

Die Verwendung modellbasierter Kennzahlen ist nichts Neues für diejenigen von uns, die sich mit systematischen Aktienstrategien befassen. Aktienfaktoren sind dafür das beste Beispiel. Doch selbst wenn die Fachpersonen sich über die Wahl der Faktoren einig sind, sind die Unterschiede bei ihrer Interpretation in der Regel recht gross. Man kann die Faktordefinitionen jedoch zumindest anhand der rückblickenden Leistungsmessung (Backtesting) beurteilen.

Diese Option haben wir beim ITR nicht. Zum einen ist die Wertentwicklung in der Vergangenheit nicht unbedingt ein gutes Kriterium, um die Qualität von Vorhersagen zu zukünftigen Veränderungen zu beurteilen. Zum anderen reichen die Hinweise, die wir zu den Erfolgsaussichten einer Strategie sammeln können, nicht aus, um die jeweilige Umsetzung zu validieren.⁶

Das zentrale Element unseres TargetNetZero-Ansatzes ist die Senkung des ITR von Portfolios bzw. ihre Ausrichtung an einer beschleunigten Dekarbonisierung. Eine begrenzte Anzahl von Unternehmen verursacht einen Grossteil der CO₂-Emissionen. Die Genauigkeit des ITR eines Portfolios hängt somit davon ab, wie gut wir diese Hauptakteure einschätzen können. Bei systematischen Anlagen gehört es zur Standardpraxis, eine solche Konzentration durch Datentransformationen zu vermindern und die Robustheit der Portfolios sicherzustellen. Wir können hier keine derartigen Transformationen anwenden, da die CO₂-Emissionen in hohem Masse einer wirtschaftlichen Interpretation unterliegen. Zudem ist ihre Konzentration kein „Systemfehler“, sondern ein naturgegebenes Merkmal.

Unseres Erachtens müssen wir beim Aufbau robuster, an der Klimawende ausgerichteter Aktienportfolios die Modellunsicherheit des ITR in den Anlageprozess einbeziehen. Das bedeutet, dass wir den Modellfehler quantifizieren und unser Verfahren für die Optimierung des Standardportfolios anpassen müssen. Wir berücksichtigen damit sowohl das finanzielle Risiko in Form des Tracking Error als auch das Modellrisiko, indem wir eine gewisse Unsicherheit in die tatsächliche Portfolioausrichtung einbeziehen.

 

Es ist nicht das, wonach es aussieht

Im Grunde bedeutet Modellunsicherheit, dass die modellbasierten Kennzahlen nur Näherungswerte der tatsächlich beobachtbaren Werte sind. Um die Auswirkungen der Unsicherheit des ITR auf die Merkmale klimaorientierter Portfolios zu verstehen, führten wir eine numerische Simulation durch.

Für die Zwecke des Experiments nahmen wir an, dass es sich beim modellbasierten ITR der Unternehmen in unserem Anlageuniversum um den tatsächlichen ITR handelte. Wir setzten diese Werte dann verschiedenen Störfaktoren aus und wendeten die von unserem Team für Nachhaltigkeitsresearch vorgegebenen Volatilitäten⁷ an. Dies interpretierten wir als Annäherungen an den ITR. Für jeden ermittelten ITR-Satz stellten wir ein hypothetisches Portfolio zusammen. Dabei minimierten wir den Tracking Error gegenüber dem MSCI World Index⁸ und strebten auf der Grundlage dieser Näherungswerte⁹ einen Portfolio-ITR von 2 °C an. Abbildung 1 zeigt die Verteilung des tatsächlichen ITR dieser Portfolios auf Basis von 10’000 Simulationen.

Diese Verteilung vermittelt uns einen Eindruck, wie die tatsächliche Ausrichtung unserer Portfolios aussehen könnte. Da wir Portfolios zusammengestellt haben, die nur auf Näherungswerten basieren, überrascht es nicht, dass der tatsächliche ITR nicht konstant ist. Auffallend ist, dass die gesamte Verteilung über dem Zielwert liegt. Obwohl wir ein 2 °C-Portfolio aufgebaut haben, wird sein tatsächlicher ITR mit Sicherheit über dem Ziel liegen – mit einer Wahrscheinlichkeit von 50% im Bereich zwischen 2,3 °C und 2,4 °C.

 

Abbildung 1 Verteilung des tatsächlichen ITR eines hypothetischen Portfolios mit einem Ziel von 2 °C

Quelle: LOIM. Nur zur Veranschaulichung

 

Statistisch ausgedrückt weist die Verteilung des tatsächlichen ITR eine Aufwärtsverzerrung von 0,3 °C auf. Dabei handelt es sich um die Differenz zwischen dem erwarteten Wert und dem 2 °C-Ziel. Der Grund für diese Verzerrung ist die direkte Verwendung des annähernden ITR beim Portfolioaufbau. Wir neigen zur Übergewichtung von Unternehmen mit fälschlicherweise niedrigem ITR und zur Untergewichtung von Unternehmen mit fälschlicherweise hohem ITR. Dadurch entsteht eine Korrelation zwischen aktiver Portfoliogewichtung und Modellfehlern. Ein solches Portfolio erfüllt eindeutig nicht das Werbeversprechen, dass es am 2 °C-Ziel ausgerichtet ist. Wir können unvermeidliche Abweichungen des ITR akzeptieren. Die Grössenordnung der Optimierungsverzerrung legt jedoch nahe, dass unser Portfolio mit Sicherheit zu optimistisch ausfallen wird.

Ein einfacher Weg, um die Portfolioverzerrung zu reduzieren, ist die Senkung des ITR-Ziels. Liegt der Wert deutlich genug unter 2 °C, ist gewährleistet, dass der tatsächliche ITR etwa den angestrebten Wert erreichen wird. Kurz überschlagen bedeutet das, dass wir wohl 1,7 °C anstreben sollten, um die beobachtete Verzerrung von 0,3 °C auszugleichen.¹⁰ Das scheint jedoch keine sinnvolle Lösung zu sein, da sich nur 4% der Unternehmen im MSCI World Index an diesem Szenario ausrichten. Ein noch geringerer Teil gehört zu den Unternehmen mit hohen Emissionen. Daraus folgt eine Konzentration des aktiven Portfoliorisikos in wenigen Unternehmen ausserhalb der kohlenstoffintensiven Sektoren. Das Ergebnis ist ein hoher Tracking Error. Eine praktischere Lösung besteht unseres Erachtens darin, die Unsicherheit des ITR direkt in den Portfolioaufbau zu integrieren.

 

Einbeziehung des Modellrisikos

In wissenschaftlichen Kreisen ist das Phänomen hinter der Optimierungsverzerrung als „Fehlermaximierung“ bekannt. Es zeigte sich erstmals im Zusammenhang mit der Mittelwert-Varianz-Optimierung bei unsicheren erwarteten Renditen.¹¹ Standardmässig begegnet man diesem Phänomen mit dem Black-Litterman-Ansatz, bei dem die geschätzten erwarteten Renditen mit bestimmten früheren Annahmen verknüpft werden.¹² Analytisch betrachtet läuft das auf eine Modifizierung des ursprünglichen Programms hinaus, bei der die Schätzungen der erwarteten Renditen sich in Richtung der früheren Annahmen orientieren. Je unsicherer wir bezüglich unserer Schätzungen sind, desto stärker werden sie modifiziert.

In unserem Kontext erscheint der Ansatz problematisch, weil wir nicht über verwertbare Vorannahmen für den ITR verfügen. Es ist sehr wahrscheinlich, dass wir keinerlei Vorannahmen haben oder, um es mit dem statistischen Fachbegriff auszudrücken, dass die Vorannahme nicht informativ ist. In diesem Fall verändern wir die ursprünglichen Schätzungen nicht und berücksichtigen somit auch ihre Unsicherheit nicht. Diese Überlegungen haben uns dazu bewogen, einen anderen Ansatz zu wählen. Dabei modifizieren wir nicht die ITR-Schätzungen, sondern die Zielfunktion des Optimierungsproblems, indem wir das ITR-Modellrisiko einbeziehen.           
 

Abbildung 2. Portfolios mit einem erwarteten ITR von 2,0 °C

Quelle: LOIM. Nur zur Veranschaulichung.

 

Der naive Ansatz beim Aufbau klimaorientierter Portfolios besteht in der Minimierung des finanziellen Portfoliorisikos¹³ durch eine Begrenzung des ITR. Dies führt zu einer Verzerrung, wie sie in Abbildung 1 dargestellt ist. Diesen Prozess können wir verbessern, indem wir uns ein doppeltes Ziel setzen: die Minimierung des finanziellen Risikos wie auch des ITR-Modellrisikos. Letzteres ist definiert als die Varianz des Portfolio-ITR.¹⁴ Die Einbeziehung des Modellrisikos lenkt das Portfolio grundsätzlich in Richtung einer besseren Diversifikation der einzelnen Beiträge zur ITR-Volatilität. Zudem führt sie zur Priorisierung von Aktien mit geringerer ITR-Unsicherheit. Das senkt die Volatilität des Portfolio-ITR und – was noch wichtiger ist – reduziert die Optimierungsverzerrung.

Da das finanzielle Risiko und das Modellrisiko nicht gleichzeitig minimiert werden können, müssen wir einen Kompromiss eingehen. Um diesen Kompromiss zu visualisieren, berechneten wir die Kosten der vollständigen Neutralisierung der ITR-Verzerrung, die im Tracking Error zum Ausdruck kommt. Abbildung 2a zeigt die Tracking Errors verschiedener klimaorientierter Portfolios, die alle den gleichen erwarteten ITR von 2,0 °C aufweisen. Sie wurden jedoch anhand unterschiedlich zusammengesetzter Zielfunktionen aufgebaut. Um die im vorherigen Kapitel beschriebene Optimierungsverzerrung auszugleichen, müssen wir für das Portfolio ein ITR-Ziel unter 2,0 °C anstreben. Die genaue Auswahl des Zielwerts hängt natürlich von der jeweiligen Gewichtung der beiden Ziele ab.¹⁵

Im Portfolio, in dem die Gewichtung des Modellrisikos null beträgt, war die ITR-Verzerrung am grössten. Gemäss Abbildung 2b müssen wir ein Ziel von 1,6 °C anstreben, um eine Verzerrung um 0,4 °C auszugleichen. Das ist eindeutig nicht die effizienteste Lösung. Doch auch das andere Extrem ist nicht optimal. Wenn wir nur das Modellrisiko einbeziehen, verstärkt sich der Tracking Error. Die optimale Lösung liegt eindeutig zwischen den beiden Extremen. Gemäss Abbildung 2 weist das Portfolio mit dem minimalen Tracking Error eine Verzerrung von nur 0,15 °C auf, die durch die Festlegung eines Ziels von 1,85 °C abgeschwächt wird.

 

Fokus auf „Vorreiter“

Die tatsächliche Klimaausrichtung eines Portfolios sollte nicht nach seinem gemessenen, sondern nach seinem erwarteten ITR beurteilt werden. Bei optimierten Portfolios sind diese Werte nicht identisch. Wir haben gezeigt, dass die Einbeziehung des Modellrisikos in den Portfolioaufbau dazu beiträgt, die gewünschte Klimaausrichtung auf effizientere Weise zu erreichen. Weitere Auswirkungen dieser Entwicklung sind in Abbildung 2 dargestellt. Sie zeigt einen detaillierteren Vergleich zwischen dem Portfolio mit dem niedrigsten Tracking Error, also dem effizienten Portfolio, und dem Portfolio, in dem das Modellrisiko vollständig ignoriert wird, d.h. dem naiven Portfolio.

Abbildung 3 zeigt für beide Portfolios die Beiträge der Einzelpositionen zum Gesamt-ITR. Zur Veranschaulichung haben wir das Aktienuniversum des MSCI World Index in neun Quadranten entlang der Achsen ITR und CO₂-Fussabdruck unterteilt. Die Grösse des Punktes in jedem Quadranten zeigt den Gesamtbeitrag der darin enthaltenen Aktien zum ITR des Portfolios.

 

Abbildung 3 Beiträge zum ITR des Portfolios

Der CO₂-Fussabdruck wird in Tonnen CO2e pro investierter USD 1 Mio. gemessen. Quelle: LOIM. Nur zur Veranschaulichung.

 

Der Vergleich der beiden Grafiken zeigt, dass der Fokus des naiven Portfolios zugunsten von Unternehmen mit geringeren CO₂-Emissionen verschoben ist. Grund dafür ist das übermässig ehrgeizige Ziel von 1,6 °C, das für den Ausgleich der Optimierungsverzerrung benötigt wird. Da nicht ausreichend kohlenstoffintensive Unternehmen an diesem optimistischen Szenario ausgerichtet sind, sucht der Portfolio-Optimierer an anderer Stelle nach solchen Unternehmen.

Anders als beim naiven Portfolio bestimmen beim effizienten Portfolio hauptsächlich kohlenstoffintensive Unternehmen mit niedrigem ITR die Klimaausrichtung. Wir nennen solche Unternehmen „Vorreiter“, da sie eine führende Rolle bei der Dekarbonisierung spielen. Vorreiter sind wichtige Unternehmen für unsere TargetNetZero-Strategien; die Einbeziehung des Modellrisikos trägt zur Erhaltung dieses Fokus bei.

 

Quellen.

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