Combinando el aprendizaje automático y la implicación para evaluar los datos ESG en China
El mercado chino está lleno de atractivas oportunidades de inversión, aunque, para los inversores centrados en la sostenibilidad, encontrar datos medioambientales, sociales y de gobierno (ESG) fiables sobre las empresas chinas a menudo ha resultado difícil.
Pero las cosas están cambiando. Una serie de recientes cambios regulatorios ahora requieren que ciertas empresas cotizadas y privadas hagan divulgaciones adicionales, específicamente sobre las emisiones de carbono. Las reglas marcaron un paso importante en el camino del país hacia 2030, año en el que el gobierno chino pretende alcanzar el pico de emisiones de carbono. Si bien las tasas de divulgación han aumentado en los últimos dos años, los desafíos en torno a los datos persisten y las empresas chinas van a la zaga de sus pares globales en cuanto a las divulgaciones de información ESG.
Con las capacidades adecuadas, es posible cerrar algunos de estos vacíos. En J.P. Morgan Asset Management hemos explorado cómo enriquecer nuestros conocimientos con respecto a los factores ESG importantes desde un punto de vista económico y cómo rellenar ciertos vacíos relacionados con la información ESG. Lo hemos hecho desarrollando nuestras capacidades de aprendizaje automático de dos maneras. La primera herramienta se aproxima a los indicadores importantes desde un punto de vista económico no incluidas en las divulgaciones de información ESG de la empresa, como ciertos datos de emisiones, escaneando información de otras fuentes de datos disponibles, incluidas las redes sociales. La segunda herramienta analiza la información relevante y ṣe evalúan las controversias corporativas que normalmente no se consideran en las tablas de puntuaciones ESG de terceros, pero que pueden afectar a las rentabilidades de inversión ajustadas por el riesgo.
Herramienta 1: Rellenar los vacíos en la divulgación de datos ESG
Las divulgaciones de datos ESG que realizan las empresas se encuentran entre las principales fuentes de información que utilizamos para juzgar las credenciales de una empresa en cuestiones ESG. Nuestra primera herramienta de "relleno de vacíos" propia nos ayuda a superar el fragmentado panorama de las divulgaciones corporativas de datos ESG en China. La herramienta incorpora una colección diversa de indicadores comunicada por las empresas, incluido el desglose de ingresos. Luego utiliza un modelo de aprendizaje automático para identificar características que se pueden usar para estimar los puntos de datos faltantes de la empresa. Estas características se utilizan para producir estimaciones de referencia para la puntuación ESG cuantitativa de J.P. Morgan Asset Management,1 que se refina aún más a través de la experiencia del equipo de inversión sostenible de J.P. Morgan Asset Management.
Cómo los análisis pueden rellenar los vacíos de datos ESG en China
Gráfico 1: Nuestro enfoque para generar estimaciones de indicadores ESG para empresas chinas
Herramienta 2: Descubriendo controversias ESG
Implicarnos con las empresas para enriquecer nuestro conocimiento y análisis
Si bien estas herramientas nos ayudan a rellenar parte de la información que falta, las técnicas de aprendizaje automático no pueden sustituir por completo las divulgaciones de la empresa. Para alentar a las empresas a que recopilen y divulguen ellas mismas información ESG importantes desde un punto de vista económico, el análisis de datos debe realizarse en conjunto con una administración activa.
Creemos que lo mejor para una empresa es informar sobre temas ESG importantes desde un punto de vista económico, incluidas las emisiones de gases de efecto invernadero y los riesgos para los derechos humanos en sus cadenas de suministro. Mediante una implicación activa, podemos resaltar las buenas prácticas en la divulgación de cuestiones ESG y alentar a las empresas a rellenar los vacíos lo antes posible. Como inversores, estamos interesados tanto en las divulgaciones estandarizadas de datos ESG como en la información específica de la empresa, incluidas las controversias y las infracciones de las normas globales que pueden no reportarse voluntariamente.
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