Зеленый портфель: Оптимизация с учетом рисков и углеродного следа

Автор: Денис Аветисян

Новый подход к построению индексов позволяет одновременно снизить воздействие на климат и повысить устойчивость к неблагоприятным событиям.

"Покупай на слухах, продавай на новостях". А потом сиди с акциями никому не известной биотех-компании. Здесь мы про скучный, но рабочий фундаментал.

Бесплатный Телеграм канал

Углеродный след компаний, входящих в индекс S&P-500, сопоставляется с таковым у дискреционных инвестиций, демонстрируя различия в экологическом воздействии различных инвестиционных стратегий.

Исследование предлагает метод оптимизации портфеля, минимизирующий средний VaR и Expected Shortfall при ограничении углеродного следа.

В условиях растущей обеспокоенности изменением климата, традиционные финансовые инструменты часто не учитывают углеродный след и риски, связанные с ним. Данная работа, посвященная ‘Portfolio Optimization for Index Tracking with Constraints on Downside Risk and Carbon Footprint’, предлагает методику построения декарбонизированных индексов, оптимизирующих веса портфеля с учетом минимизации риска значительных потерь и снижения углеродного следа. Полученные результаты демонстрируют возможность одновременного достижения целей устойчивого инвестирования и сохранения финансовой эффективности. Смогут ли подобные индексы стать ключевым инструментом для долгосрочных инвесторов, стремящихся к балансу между прибылью и экологической ответственностью?

Инвестиционные риски в эпоху климатических изменений

Инвестиционные портфели все чаще подвергаются растущим климатическим рискам, охватывающим как прямые последствия физических изменений, таких как экстремальные погодные явления и повышение уровня моря, так и риски, связанные с переходом к низкоуглеродной экономике. Данные риски проявляются в различных формах: от обесценивания активов, зависящих от ископаемого топлива, до нарушения цепочек поставок и увеличения затрат на страхование. Финансовые институты и инвесторы вынуждены переосмысливать стратегии управления рисками, учитывая долгосрочные последствия изменения климата для стоимости активов и стабильности финансовых рынков. Недооценка этих рисков может привести к значительным финансовым потерям и подорвать устойчивость инвестиций в будущем.

Традиционные методы оценки рисков, широко используемые в финансовом секторе, зачастую оказываются неспособными адекватно отразить системный и долгосрочный характер климатических угроз. Эти подходы, как правило, сосредоточены на анализе исторических данных и краткосрочных прогнозов, игнорируя сложные взаимосвязи и каскадные эффекты, которые могут возникнуть в результате изменения климата. Например, оценка рисков, основанная на статической модели, может не учесть, что экстремальные погодные явления становятся всё более частыми и интенсивными, что приводит к недооценке потенциальных убытков. Более того, существующие модели редко учитывают риски, связанные с переходом к низкоуглеродной экономике, такие как обесценивание активов в секторах, зависящих от ископаемого топлива. В результате возникает значительная уязвимость финансовых портфелей, поскольку не учитываются долгосрочные и взаимосвязанные риски, что может привести к неожиданным потерям и финансовой нестабильности.

Для эффективного управления инвестиционным портфелем необходимо всестороннее понимание и количественная оценка двух ключевых типов климатических рисков. Физический риск включает в себя потенциальные убытки, вызванные экстремальными погодными явлениями, повышением уровня моря и другими прямыми последствиями изменения климата, влияющими на активы и инфраструктуру. В то же время, переходный риск отражает финансовые издержки, связанные с переходом к низкоуглеродной экономике — изменениями в законодательстве, технологических инновациях и потребительских предпочтениях. Анализ обоих видов рисков позволяет инвесторам не только оценить потенциальные угрозы для текущих активов, но и выявить возможности для инвестиций в устойчивые и адаптированные к изменениям климата проекты. Игнорирование этих факторов может привести к недооценке реальных убытков и упущенным возможностям для роста капитала, в то время как проактивное управление климатическими рисками способствует долгосрочной финансовой стабильности и устойчивому развитию.

Сравнение углеродного следа компаний, входящих в S&P-500, и диверсифицированных индексов (DI) показывает различия в их экологическом воздействии.

Декарбонизированные индексы: Новый эталон устойчивости

Декарбонизированные индексы представляют собой методологию формирования портфелей с пониженным уровнем выбросов углерода (“углеродным следом”) и снижением подверженности климатическим рискам. В рамках данной методологии проводится оценка и отбор активов на основе данных об их прямых и косвенных выбросах парниковых газов, что позволяет исключить или уменьшить долю компаний с высоким уровнем выбросов. Цель заключается в создании инвестиционных инструментов, соответствующих целям устойчивого развития и позволяющих инвесторам управлять рисками, связанными с изменением климата и переходом к низкоуглеродной экономике. Оценка углеродного следа производится с использованием специализированных методик и данных, предоставляемых различными агентствами, занимающимися экологическим аудитом и анализом.

Декарбонизированные индексы, как правило, формируются на базе существующих бенчмарков, таких как S&P-500 и NIFTY-50, с активным включением экологических факторов в процесс отбора активов. Это подразумевает оценку углеродного следа компаний, входящих в потенциальный состав индекса, и применение критериев исключения или снижения веса для предприятий с высоким уровнем выбросов. При этом учитываются данные об прямых и косвенных выбросах парниковых газов, а также информация о политике компаний в области устойчивого развития и снижения воздействия на окружающую среду. В результате формируется портфель, характеризующийся более низким общим углеродным следом по сравнению с традиционными рыночными индексами.

В отличие от традиционных индексов, формируемых на основе рыночной капитализации, декарбонизированные индексы используют методы оптимизации портфеля для построения состава. Эти методы включают в себя моделирование различных сценариев, учитывающие показатели углеродного следа компаний и их потенциальное воздействие на климат. Оптимизация позволяет не только снизить общий углеродный след индекса, но и достичь заданных целей по снижению выбросов, а также учесть различные ограничения и требования инвесторов. При этом, алгоритмы оптимизации могут включать в себя минимизацию риска, максимизацию доходности и поддержание необходимого уровня диверсификации портфеля, обеспечивая комплексный подход к формированию декарбонизированного индекса.

Ежемесячная доходность инвестиций в углеродные квоты (DI) демонстрирует динамику, сопоставимую с доходностью эталонного индекса S&P-500.

Оптимизация климатической устойчивости: Методы и метрики

Реализация декарбонизированных индексов требует применения сложных методов оптимизации, таких как оптимизация по средней величине и ценности под риском (Mean-VaR) и оптимизация по средней величине и ожидаемым убыткам (Mean-ES). Эти методы позволяют находить оптимальный баланс между доходностью и уровнем риска, учитывая ограничения, связанные с сокращением выбросов парниковых газов. Оптимизация по VaR (Value at Risk) минимизирует потенциальные потери с заданной вероятностью, в то время как оптимизация по ES (Expected Shortfall) учитывает средние убытки, превышающие VaR, что обеспечивает более консервативный подход к управлению рисками. Применение данных методов позволяет создавать портфели, которые не только демонстрируют конкурентоспособную доходность, но и соответствуют целям устойчивого развития.

Эффективность декарбонизированных индексов оценивается с помощью показателя «Ошибка отслеживания» (Tracking Error), который количественно определяет отклонение доходности индекса от доходности базового эталонного индекса. Данный показатель измеряется как стандартное отклонение разницы между доходностью индекса и доходностью эталона за определенный период. Меньшее значение ошибки отслеживания указывает на более тесное соответствие доходности индекса доходности базового эталона, что свидетельствует о более эффективном отслеживании рыночной динамики при одновременном достижении целей декарбонизации. Показатель позволяет оценить, насколько успешно индекс воспроизводит структуру базового рынка, одновременно снижая подверженность риску, связанному с выбросами парниковых газов.

При тестировании на индексе NIFTY-50, разработанные декарбонизированные индексы продемонстрировали превосходство над базовым индексом в 75% случаев при использовании метрики DI_1 для оценки выбросов парниковых газов. Применение метрик DI_2 для парниковых газов или комбинированной метрики DI_1/DI_2, основанной на выбросах углекислого газа, позволило достичь показателя превосходства в 60% случаев по отношению к базовому индексу в аналогичных климатических сценариях. Данные результаты демонстрируют потенциал декарбонизированных индексов для повышения устойчивости инвестиционного портфеля к климатическим рискам.

Анализ эффективности декарбонизированных индексов для S&P 500 показал, что использование метрики GHG с индексом DI_1 обеспечивает опережение базового индекса в 53,4% случаев климатических событий. Применение метрики GHG с индексом DI_2, а также комбинированного индекса DI_1/DI_2 для CO2, демонстрирует более высокую эффективность, позволяя опередить базовый индекс в 60% случаев. Данные результаты указывают на возможность улучшения показателей при использовании альтернативных метрик GHG и комбинированных индексов в условиях изменяющегося климата.

Интеграция факторов Фама-Френча в состав декарбонизированных индексов позволяет повысить доходность с поправкой на риск, не увеличивая при этом выбросы парниковых газов. Данные факторы, такие как размер компании, стоимость и прибыльность, учитывают систематические риски, не связанные с рыночной доходностью. Их включение в процесс оптимизации портфеля позволяет создать индекс, который демонстрирует улучшенные показатели доходности с поправкой на риск по сравнению с базовым индексом, одновременно поддерживая низкий уровень выбросов парниковых газов $GHG$ . Это достигается за счет более эффективного распределения капитала между компаниями с низким уровнем выбросов, которые также обладают характеристиками, благоприятными с точки зрения факторов Фама-Френча.

Ежемесячная доходность диверсифицированных инвестиций (DI) демонстрирует колебания относительно бенчмарка NIFTY-50 (CO2).

Измерение влияния и расширение областей применения

Декарбонизированные индексы, как показали исследования, эффективно снижают подверженность инвестиционного портфеля выбросам углекислого газа $CO_2$ и, тем самым, вносят ощутимый вклад в достижение более широких целей устойчивого развития. Механизм действия заключается в целенаправленном отборе активов с низким углеродным следом и исключении компаний, деятельность которых связана с интенсивными выбросами. В результате, портфель, сформированный на основе таких индексов, демонстрирует значительно меньший уровень воздействия на окружающую среду, что особенно важно для инвесторов, ориентированных на принципы экологической ответственности и долгосрочную перспективу. Более того, снижение углеродного следа способствует выполнению международных соглашений по климату и стимулирует компании к внедрению инновационных, экологически чистых технологий.

Методология, лежащая в основе этих индексов, не ограничивается лишь снижением углеродоёмкости инвестиционного портфеля. Она активно стимулирует вложения в инновационные климатические решения и поддерживает переход к низкоуглеродной экономике. Инструмент направлен на выявление и поддержку компаний, разрабатывающих и внедряющих технологии, способствующие сокращению выбросов парниковых газов, а также на финансирование проектов, направленных на адаптацию к изменению климата. Такой подход позволяет инвесторам не только минимизировать свой экологический след, но и стать частью позитивных изменений, способствуя развитию устойчивого и экологически ответственного бизнеса. В результате формируется инвестиционный ландшафт, ориентированный на долгосрочную перспективу и учитывающий экологические факторы как неотъемлемую часть ценности.

Использование факторов ESG в процессе инвестирования позволяет индексам стимулировать ответственное поведение корпораций и создавать долгосрочную ценность. В отличие от традиционных финансовых показателей, ESG-факторы — экологические, социальные и управленческие аспекты деятельности компании — позволяют оценить риски и возможности, которые не всегда видны при анализе только финансовых отчетов. Включение этих факторов в инвестиционные решения способствует направлению капитала в компании, демонстрирующие приверженность устойчивому развитию, что, в свою очередь, повышает их устойчивость к долгосрочным рискам и способствует инновациям. Такой подход не только снижает вероятность финансовых потерь, связанных с экологическими катастрофами, социальными конфликтами или плохим управлением, но и открывает возможности для инвестиций в перспективные компании, которые лидируют в области устойчивого развития и активно внедряют передовые технологии, что положительно сказывается на общей доходности портфеля.

Ежемесячная доходность диверсифицированных инвестиций (DI) сопоставима с доходностью эталонного индекса S&P-500 (GHG).

Исследование демонстрирует, что создание декарбонизированных индексов, основанных на минимизации VaR и ES, позволяет не только снизить углеродный след портфеля, но и потенциально превзойти традиционные бенчмарки в условиях климатических рисков. Этот подход к оптимизации портфеля, учитывающий долгосрочную устойчивость, находит отклик в философии Леонардо да Винчи. Он утверждал: «Простота — высшая форма совершенства». Подобно стремлению к элегантности в инженерных решениях, данная работа предлагает изящный способ сочетания финансовых целей с экологической ответственностью, создавая системы, способные выдержать испытание временем и изменениями климата.

Что дальше?

Представленная работа, подобно каждому коммиту в летописи, зафиксировала определённый момент в эволюции оптимизации портфелей. Однако, стоит признать, что снижение углеродного следа и минимизация риска — задачи, чьи решения подобны задержке исправлений: неизбежный налог на амбиции. Оптимизация, основанная на VaR и ES, безусловно, представляет собой шаг вперёд, но она лишь частично учитывает нелинейность климатических рисков и сложность взаимосвязей между активами в долгосрочной перспективе.

Следующим этапом представляется переход от статических индексов к динамическим моделям, способным адаптироваться к меняющемуся климатическому ландшафту. Важным направлением исследований видится разработка более точных метрик для оценки климатического риска, учитывающих не только выбросы углерода, но и уязвимость активов к физическим последствиям изменения климата. Каждая версия модели — это лишь глава, а история эволюции систем продолжается.

В конечном счёте, вопрос не в том, чтобы создать «идеальный» декарбонизированный индекс, а в том, чтобы построить систему, способную достойно стареть в условиях неопределённости. Время — не метрика, которую можно оптимизировать, а среда, в которой существуют системы, и в которой каждое решение оставляет свой след.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.21092.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-12-25 20:49