ESG评级体系的构建与投资策略应用.docx

目录1. ESG的理念：将外部性问题纳入投资体系3ESG的开展：海外已具规模，国内尚不成熟42. ESG的实践：负面剔除、正面筛选与指数投资83. ESG评价因子的构建：基于Lasso回归等方法 9ESG评价因子的应用：指数增强效果良好13沪深300公司数据之间的内部关系构建ESG评价因子，更具客观性且保 留了 A股市场股票的特性为了防止单一模型结果的偶然性，我们采取多种计量方法构建ESG评 价因子本文使用的方法包括个体固定效应模型及双向固定效应模型、 Lasso回归法、主成分分析法个体固定效应模型是指在进行回归分析时 控制个体效应，可以衡量模型中随个体变化但不随时间变化的因素；双 向固定效应模型同时控制个体效应和时间效应，可以衡量模型中的个体 和时间差异，剔除年份差异引起的模型变动；Lasso回归法是一种采用了 L1正那么化的线性回归方法，它以缩小变量集（降阶）为中心思想，通过 构造一个惩罚函数，可以将变量的系数进行压缩并使某些变量的回归系 数变为0,防止发生过拟合的问题；主成分分析法那么通过研究各指标相 关矩阵内部的依赖关系，从信息重叠、具有错综复杂关系的变量群中提 取共性因子从ESG评价因子与未来股票收益率相关性角度来看，主成分分析法和 Lasso回归所得出的ESG评价因子明显优于其他两种方法。

我们使用每 年的股票收益率对期初ESG评价因子进行回归，检验ESG评价因子与 未来股票收益率是否存在相关性，结果如表6所示从各年度显著性来 看，根据主成分分析法所得出的ESG评价因子与股票收益率更加显著, 其次是Lass回归；从总体显著性来看，主成分分析法所得出的ESG评 价因子与股票收益率均在1%显著性水平上正相关，其他模型结果不显 著；从相关性系数方向来看，个体固定效应模型和双向固定效应模型的 结果并不稳定，某些年份的ESG因子与股价收益率显著负相关表6 :未来股票收益率与ESG评价因子相关性较高年份Lasso个体固定效应双向固定效应主成分分析20110.101——0.013*20120.383-0.008-0.0290.02720131.138***0.060.0070.058***20142.20X1.555**1 826***0.01620150.063-0.039*-0.0520.055***20160.204-0.001***-0.001** *0.00120171.918***-0.024-0.0140.052***20180.960***0.206**0.339*0.035***20191.507***-0.285***-0.524***0.062***总体、［八］^4-^ 箕科木0.169 除：国泰君区-0.0004《证券研究。

注：*-0.0004**、*表小在10.026**** 5%、10%水根据主成分分析法和Lasso回归得到的ESG评价因子构建的投资组合具有显著超额收益我们每年4月末对根据主成分分析法和Lasso回归 所得到的ESG评价因子排序，并将公司等分为5组，计算等权加总的股 票收益率，并以等权加总的沪深300股票收益率为基准计算超额收益 由图7-图8可知，2010-2019年间，由主成分分析法构建的评分最高的 投资组合的年均超额收益率到达18.6%左右，评分最低的组合的年均超 额收益率为-4%左右；由Lasso回归构建的评分最高的投资组合的年均 超额收益率到达12%左右，评分最低的组合的年均超额收益率为-2.2% 左右说明基于本文构建的ESG评价因子的投资策略具有稳定的超额收 益，且ESG评价因子可以用来进行风险预警图7 ： ESG因子构造的投资组合表现（Lasso回归） 图8 ： ESG因子构造的投资组合表现（主成分分析）组合1 组合2 组合3 组合4 组合5组合1 组合2 组合3 组合4 组合5货科米源：UbMAK,国泰右女比芬研九货科米源：CbMAK,国泰右女比芬研九注：组合1到组合5的ESG评分递增。

基于ESG评价因子的投资策略在2017-2019年表现较好我们将各投 资策略2016年以来的累计收益率单独列出，如图9-图10所示与图7- 图8相比，ESG评价因子由高到低的组合间呈现出更明显的收益率单 调变化这与2016年以后用作回归的样本量较为充足，且刨除了 2015 年A股的异动情况有关，也说明ESG评价因子近3年表现较好图9 ： 2016年以来ESG因子组合表现（Lasso回归）图10 ： 2016年以来ESG因子组合表现（主成分分析）80%资料米源：CSMAR,国泰君安证券研允资料来源：CSMAR,国泰君安证券研究信息系数（IC ）和信息比率（IR ）指标显示Lasso回归和主成分分析得到的ESG评价因子均表现出了较高的因子显著性我们基于IC和IR对ESG因子的显著性进行评价首先，我们对ESG评价因子和下一年 股票收益率进行行业中性化和Barra十大风格因子中性化处理，分别得 到经行业和风格调整后的ESG评价因子和下一年收益率随后，我们分 别采用皮尔逊相关系数（NormalIC）和斯皮尔曼相关系数（RankIC）检 验ESG因子与未来收益率之间的相关程度，并基于此计算ESG因子的 信息比率。

结果如表7所示，Lasso回归计算得到的ESG因子的Normal IC 为 0.066, Rank IC 为 0.083, Normal IR 为 0.729, Rank IR 为 0.940； 主成分分析计算得到的ESG因子Normal IC为0.060, Rank IC为0.084, Normal IR为0.952, Rank IR为1.224两种算法得到的ESG因子均表 现出了较高的因子显著性表7 : ESG因子的信息系数和信息比率均较高资料来源：CSMAR,聚宽，国泰君安证券研究ESGNormal ICRank ICNormal IRRank IRLasso回归0. 0660. 0830. 7290. 940主成分分析0. 0600. 0840. 9521.2245. ESG评价因子的应用：指数增强效果良好我们依据ESG评价因子，以分层抽样的方法来构建沪深300指数的增 强策略，检验ESG评价因子的应用效果在分层抽样策略中，我们尽可 能使策略组合在市值和行业两个维度上的暴露与沪深300指数保持一致 具体做法为将沪深300指数的成分股根据申万一级行业和市值大小划分 为（行业数量X市值划分组数）个子集，随后在每个子集中选择预期收 益最高的股票作为下一期的持仓，并根据股票所处行业X市值子集的市 值占沪深300指数成分股总市值的比重作为该股票的持仓权重。

我们以 2012年5月1日-2020年4月30日作为回测时间段，根据每年4月30 日计算得到的加权因子值作为个股的预期收益，根据该预期收益大小和 分层抽样策略选取当年5月1日至次年4月30日的投资组合，每年换 仓一次，不考虑换仓本钱从回测结果上看，基于ESG评价因子的策略能够有效地提升指数增强 的效果，在绝大多数年份能够获得超额收益为了得到更直观的策略表 现，我们分别将单个ESG评价因子值，Barra风格因子等权值，风格因 子+ESG因子等权值三类不同的加权因子值作为个股的预期收益，并根 据该值大小构建了三个不同的指数增强组合1）图11・12显示基于ESG评价因子（Lasso回归）的指数增强策略 效果良好根据三种选股策略构建的指数增强组合在收益表现上均优于 沪深300指数横向比拟时，根据单个ESG评价因子值进行分层选股的 投资组合表现明显优于其余两种，2012-2020年累计收益约110% （沪深 300指数同期收益率约40%）o在风格因子的基础上加入了 ESG评价因 子的指数增强组合与不加入ESG评价因子的组合差异不大，加入ESG 评价因子仅在个别年份表现占优图11 ：基于ESG评价因子（Lasso回归）构建的指数增强策略，日净值图12 ：基于ESG评价因子（Lasso回归）构建的指数增强策略，日累计超额收益（2 ）图13・14显示基于ESG评价因子（主成分分析）的指数增强策略 效果良好。

与ESG评价因子（Lasso回归）的回测结果类似，根据三种 选股策略构建的指数增强组合在收益表现上均优于沪深300指数横向 比拟时，根据单个ESG评价因子值进行分层抽样的投资组合表现明显优 于其余两种，累计收益约95%o在风格因子的基础上加入了 ESG评价因 子的指数增强组合在大局部年份表现明显优于不加入ESG评价因子的 组合图13 ：基于ESG评价因子（主成分分析）构建的指数增强策略，日净值数据来源：CSMAR,聚宽，国泰君安证券研究图14 ：基于ESG评价因子（主成分分析）构建的指数增强策略，日累计超额收益图14 ：基于ESG评价因子（主成分分析）构建的指数增强策略，日累计超额收益我们对基于ESG评价因子的指数增强组合进行了收益归因通过对结构化风险模型进行分解.，我们可以将投资组合的预期收益分为行业因子、 风格因子、ESG因子和特质因子的线性表达式：Rp =•（比其中，Rp为组合的收益率，Wi为个股i在组合 中的权重，私为个股i在因子女上的暴露，以为因子k的因子收益（包含行 业因子），u为个股的特质收益在上述方程种，假设因子暴露是在时刻匕 那么组合收益率、因子收益率和特质因子收益率对应t+ 1期。

因子的收益归因可以表示为当期组合在因子上相对于基准的主动暴露与当期因子瓣酬趣产体步 m bench k瓣酬趣产体步 m bench k在第t期，组合in在因子k上的敞口暴露可以 其中，对于基准组合的权重w，,我们依旧bench选择沪深300成分股权重作为基准权重，非成分股的权重设置为0o随后，将因子k相对于基准的主动暴露（因子敞口）与因子k的因子收益 相乘，得到（wbwkQXkfk，即为第t期因子k的因子收益贡献因子归因分析显示，ESG评价因子能够给组合带来较大的正向收益，且 加入ESG评价因子降低了组合在动量因子、流动性因子的暴露我们 对基于ESG评价因子的指数增强策略进行收益归因，考察将单个ESG 评价因子值，风格因子等权值，风格因子+ESG评价因子等权值三类不 同的加权因子值作为个股的预期收益构建指数增强组合的因子敞口和 收益归因结果如图15-18所示（仅展示风格因子和ESG评价因子） 从因子敞口上看，将单个ESG评价因子值，风格因子+ESG评价因子等 权值作为选股依据的组合在ESG评价因子上的暴露均为正向暴露，且明 显高于将风格因子等权值作为选股依据的组合在风格因子的基础上加 入了 ESG评价因子后，组合在动量因子,流动性因子上的暴露明显减小。

从因子收益上看，ESG评价因子能够给策略带来较大的正向收益，其对 收益的贡献甚至大于局部风格因子，如成长因子，杠杆因子等，说明ESG 评价因子能够在选股上发挥一定作用图15 ：基于ESG评价因子（Lasso回归）构建的指数增强策略，因子敞口数据来源：CSMAR,聚宽，国泰君安证券研究图16 ：基于ESG评价因子（Lasso回归）构建的指数增强策略，收益归因0.031图17 ：基于ESG评价因子（主成分分析）构建的指数增强策略，因子敞口数据来源：CSMAR,聚宽，国泰君安证券研究图18 ：基于ESG评价因子（主成分分析）构建的指数增强策略，收益归因数据来源:0.030.020.010.00-0。