Invesco-Studie: Intelligente ESG-Integration dank optimiertem Sampling?

Nachhaltiges Investieren findet immer mehr Zulauf. Vor diesem Hintergrund hat das Quantitative Strategies Team von Invesco in einer Studie von Georg Elsaesser, Michael Rosentritt und Martin Kolrep untersucht, wie optimiertes Sampling helfen kann, einige der neuen Herausforderungen zu bewältigen, die sich aus der zunehmenden Fokussierung auf Umwelt-, Sozial- und Governance-Faktoren (ESG-Faktoren) ergeben. Optimiertes Sampling ist eine Alternative zur vollständigen Indexnachbildung, die auf Senkung der Transaktionskosten und effizientere Portfolioumsetzung abzielt. Invesco | 04.04.2022 16:17 Uhr
Georg Elsässer, Senior Portfolio Manager | Michael Rosentritt, Portfolio Management Associate | Dr. Martin Kolrep, Senior Portfolio Manager bei Invesco / © Invesco
Georg Elsässer, Senior Portfolio Manager | Michael Rosentritt, Portfolio Management Associate | Dr. Martin Kolrep, Senior Portfolio Manager bei Invesco / © Invesco

Wie die Investmentexperten in einem Artikel für die aktuelle Ausgabe der Invesco-Publikation Risk & Reward erläutern, kann ein optimierter Sampling-Ansatz für alle Anleger attraktiv sein, die a) eine aktive ESG-Integration in ihren – passiven oder aktiven – Portfolios anstreben, ohne ihre bestehende Ziel-Asset-Allokation verändern zu wollen, und b) in der Lage sein möchten, die ESG-Merkmale ihrer Portfolios im Laufe der Zeit anzupassen.

Viele neue ESG-Benchmarks böten nur eine begrenzte Historie und Visibilität, vor allem in Bezug auf individuelle Anforderungen. Daher würden es Anleger, die mit einer strategischen Asset Allokation (SAA) arbeiten, oft vorziehen, sich an ihren traditionellen kapitalisierungsgewichteten (Nicht-ESG-) Indizes zu orientieren. Eine wesentliche Voraussetzung für die ESG-Integration in passiven Portfolios mit traditionellen Benchmarks sei daher die Sicherstellung möglichst geringer Abweichungen von den wesentlichen Merkmalen des Referenzindex.

Den Invesco-Experten zufolge bietet das optimierte Sampling einen solchen Ansatz. Technisch gesehen zielt eine optimierte Sampling-Strategie darauf ab, den Tracking Error, d.h. die Abweichungen eines Portfolios gegenüber seiner Benchmark, unter Einhaltung bestimmter Einschränkungen zu minimieren. Derartige Einschränkungen können zum Beispiel die Steuerung von ESG-Exposures, die Vermeidung von Aktien mit stark herabgestuften ESG-Ratings, der Ausschluss kontroverser Sektoren, Länder und Themen, CO2-Reduktionsziele, das mit der Umstellung auf eine kohlenstoffarme Wirtschaft verbundene Übergangsrisiko, Ziele in Bezug auf den Beitrag zur globalen Erwärmung sowie eine Vielzahl weiterer individueller Kriterien betreffen. Neben der Berücksichtigung von Transaktionskosten können auch allgemeine Portfoliomerkmale wie Beta, Volatilität, Rendite oder Duration einbezogen werden.

Beim optimierten Sampling-Ansatz müssen sich Anleger nicht auf bestimmte, dauerhaft gültige ESG-Kriterien festlegen. Stattdessen gibt ihnen die Umsetzung von ESG-Kriterien in einem streng risikokontrollierten Rahmen die Möglichkeit, veränderte ESG-Präferenzen zu berücksichtigen und auf neue Regulierungsvorgaben zu reagieren. Das dynamische Optimierungstool kann neue ESG-Anforderungen jederzeit flexibel umsetzen. Dabei können bestehende Portfolioallokationen beibehalten werden – der Optimierungsansatz lässt sich auf bestehende Portfolios anwenden und setzt die gewünschten ESG-Merkmale mit möglichst geringen Abweichungen von der ursprünglichen Portfoliozusammensetzung um.

„Optimiertes Sampling hilft Anlegern, so nah wie technisch möglich an ihren traditionellen Benchmarks zu bleiben“ bestätigt Georg Elsässer, Senior Portfolio Manager, Invesco Quantitative Strategies. „Das ist aber nicht alles. Da bei der ESG-Integration ein gewisser Tracking Error unvermeidlich ist, kann dieser Ansatz auch der erste Schritt hin zu einer aktiven Portfoliokonstruktion mit potenziell renditesteigernden Elementen wie einem Multi-Faktor-Overlay sein – und zwar sowohl in Aktien- als auch in Anleihenportfolios.“

Wie er erklärt, besteht eine intelligente Methode zur Minderung von Qualitätsverzerrungen (Quality Biases) in ESG-Anleihenportfolios, die zu niedrigeren Spreads führen, beispielsweise darin, die systematische Portfoliokonstruktion um eine explizite Faktorbetrachtung zu erweitern. „Eine ESG-Integration ohne Steuerung der Faktorexposures verlagert die Portfolioallokation tendenziell in das bessere Rating-Segment des Marktes. Ein Faktoransatz hilft dabei, attraktive ESG-Anleihen innerhalb einzelner Faktorsegmente, wie z. B. Value und Carry, zu identifizieren. So lassen sich die ursprünglichen höheren Spread-Niveaus wieder herrstellen“, erläutert Elsässer. „In Kombination mit einer systematischen Portfoliokonstruktion können die gewünschten Portfoliomerkmale beibehalten werden, ohne das Kreditrisiko zu erhöhen, und gleichzeitig der Tracking Error niedrig gehalten werden.“

Beispiele für die Anwendung des optimierten Sampling-Ansatzes im Kontext der ESG-Integration bei Invesco sind u.a. die erfolgreiche CO2-Reduktion für ein aktiv gemanagtes britisches Aktienportfolio, ein globales Portfolio mit flexiblen ESG-Kriterien und regionale Portfolios mit CO2-Reduktion und „Temperature Alignment“ (einem Beitrag zur Verhinderung einer zu starken globalen Erwärmung gemäß dem Pariser Abkommen). „Diese Beispiele verdeutlichen den Zusatznutzen optimierter Sampling-Strategien neben bekannten Vorteilen wie einer effizienteren Umsetzung und einer Senkung der Transaktionskosten“, betont Dr. Martin Kolrep, Senior Portfolio Manager, Invesco Quantitative Strategies.

Wichtig sei auch, dass der optimierte Sampling-Ansatz es ermöglicht, ESG-Bedenken direkt und aktiv über die Stimmrechtsvertretung und das Engagement zum Ausdruck zu bringen. So könne über den direkten Dialog mit den Managementteams der Portfoliounternehmen auf höhere ESG-Standards und nachhaltigere Praktiken hingewirkt werden. Wie die Invesco-Experten erklären, ist eine aktive Interessenwahrnehmung bei der Nachbildung von ESG-Benchmarks schwierig. Im Rahmen passiver Einzelmandate ließe sie sich jedoch über einen von einem aktiven Manager gesteuerten optimierten Sampling-Ansatz problemlos umsetzen.

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