“双碳”背景下的ESG量化多因子策略研究

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责任投资理念(SRI)在欧美由来已久,其含义不断扩充发展,形成了逐渐风靡国际金融市场的ESG投资理念,疫情之下ESG资产靠着其相对低波动的优势受到各国投资者的追捧。国外对ESG投资效果检验已经较为充分。而由于金融市场不成熟、相应配套政策不完善等问题,ESG投资是否适应我国A股股票市场仍尚待检验。量化投资近年来在我国迅速发展,已形成一定规模且仍处在高速扩张之中,而随着计算机算力提升,能够高效处理海量数据、自动学习非线性特征的机器学习算法从理论走向工程实现,对量化投资来说更是如虎添翼。本文基于ESG与公司表现和财务绩效的相关理论研究成果,将来自Wind、商道融绿、华证的三个第三方ESG评级数据转换为三个ESG因子,利用分层回测的方式探究了三个因子在A股市场的选股有效性,研究发现三种因子都具有一定的市值暴露和行业暴露,在剔除了这些影响之后,发现商道融绿ESG因子选股效果虽好但覆盖样本太少不够稳健,华证ESG评级覆盖样本和时间虽广但分层效果不佳,综合时间范围和样本覆盖等多角度考虑,Wind ESG因子是目前选股效果相对比较理想的ESG因子。随后本文基于单因子检验结果,利用目前主流的XGBoost算法构建了含有与不含有Wind ESG因子的两个多因子选股模型,在全A股(剔除ST、*ST、停牌股票)范围内进行选股,回测结果表明,加入了ESG因子的组合相比于不加的组合年化收益提升了2%,年化波动率下降了1.8%,夏普比率和胜率也均有较大提升,综合波动性和持股体验来说表现更优。持仓分析来看,加入后模型所选择的公司更偏质量性、价值性,这也解释了为何加入ESG的组合的风险表现更稳定。这一结果有力地说明在不影响策略整体收益水平的基础上,ESG因子能够进一步提升策略控制风险的能力。由此,本文认为ESG因子被纳入多因子模型考虑范围是合适的、有益的,ESG投资在我国具有挖掘潜力。
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