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新聞通稿

中國平安運用人工智能推動嶄新ESG投資策略 採用另類數據來源發現隱藏風險及機會

時間:2021-01-14   文章來源:中國平安   【字體:       

香港,上海,2021年1月14日-中國平安保險(集團)股份有限公司(以下簡稱「中國平安」或「集團」,股份代碼:香港聯合交易所2318,上海證券交易所601318)旗下平安數字經濟研究中心,針對中國市場對提高ESG評級及數據覆蓋度和市場契合度的需求,對平安自研的中國A股CN-ESG評分數據進行了分析,並構建了四種嶄新的環境、社會責任和公司治理(ESG)投資策略。

平安ESG體系對接國際標準同時契合中國監管要求

「平安CN-ESG數據體系在量化策略中的運用」報告中提出的投資策略運用了平安集團自研的CN-ESG數據庫及評價體系。平安是中國第一家簽署聯合國負責任投資原則的資産所有者。其CN-ESG數據體系依托平安在金融及科技方面的專長,聚焦中國企業的核心主題,注重對接國際標準的同時契合中國監管要求的導向。

CN-ESG數據體系運用多種技術,如網絡爬蟲、數據挖掘、機器學習、知識圖譜、NLP自然語言處理、衛星遙感等,對已披露ESG數據真實性進行比對驗證,同時挖掘未披露的另類數據,爲投資者提供更豐富多維的信息。

CN-ESG數據覆蓋了中國A股市場超過3,900間上市公司回溯5年(2015-2019年)的數據。與大多數ESG評級提供商的年度或半年度更新相比,該體系提供季度更新及實時輿情調整的評分結果。該報告中,平安數字經濟研究中心對於平安自研的CN-ESG數據評價體系的數據特徵、有效性及策略回測效果進行了深入分析。

ESG因子相對傳統財務因子獨立性較強

平安數字經濟研究中心發現,A股公司的CN-ESG分數整體分佈對稱性良好,類正態分佈。因子相關性測試結果顯示,平安 CN-ESG 因子具有較爲明顯的藍籌特徵;從相關係數來看,平安 CN-ESG 因子與其他傳統金融市場因子的相關性整體偏弱,ESG因子獨立性較強,可以形成對目前基本面因子的有效補充,爲投資决策提供新的數據觀點。

因子分層測試結果發現,平安CN-ESG因子在滬深300及中證800股票池上均有比較明顯的正面篩選作用。通過評估公司財務數據質量和真實性構建的財務粉飾因子,15年以來多空收益11.61%。

ESG投資策略有效兼顧超額收益與ESG目標

平安數字經濟研究中心基於CN-ESG數據構建了四種ESG投資策略,運用人工智能更有效兼顧超額收益與ESG投資目標:

1) 平安AI-ESG優選100策略:正面篩選策略最大化ESG分數,基於中證800股票池,能夠更加充份地引入ESG因子有效信息。該策略取得了4.44%的年化超額收益。組合年度加權平均ESG分位處於基準股票池的94.2%。

2) 平安AI-ESG增強策略:在ESG分數正面篩選基礎上,叠加平安DERC 500+ 1號AI選股策略,超額收益效果明顯。AI選股策略基於線性+非線性算法捕捉複雜的市場結構,從而預測個股超額收益。平安AI-ESG增強策略年化超額收益16.34%,組合年度加權平均ESG分位處於基準股票池的78.7%。

3) 滬深300ESG風格指數系列:滬深300ESG成長指數在發掘滬深300股票成長價值的同時,對其尾部風險進行控制。滬深300ESG低波指數強化了ESG投資的穩定性特徵,爲追求長期穩定投資收益的投資者提供選擇。分別實現了相對基準5.67%和8.61%的年化超額收益率,組合年度加權平均ESG分位分別處於基準股票池的75.1%和73.1%。

特殊時期超額收益測試顯示,以上主動管理策略在包括債券危機,全年熊市下行,貿易戰和疫情在內的特殊時期,幾乎均取得了超額收益,驗證了ESG因子在防範風險方面的有效性。

4) AI-ESG MAX 策略:對主流ETF指數進行ESG增強,使得投資者在不改變傳統投資習慣的前提下逐步將ESG理念納入其投資過程。在滬深300指數基礎上,控制行業偏離,每年建倉時點設置跟踪誤差分別爲1%,3%,5%,組合在最大化ESG評分的同時實現了對基準年化超額3.61%,3.40%,3.43%。該策略近5年回測效果良好,超額收益持續穩定。指數ESG增強策略有望成爲ESG投資規模上升的發力點。

構建更全面的ESG策略組合以滿足投資者的多元化需求

中國平安將陸續推出CN-ESG固收類數據評價體系與氣候風險相關AI驅動指標,以開發ESG固收指數及氣候風險指數等更爲多元化的ESG指數組合,滿足投資者的多元化需求。中國平安還搭建了擁有ESG綜合管理和ESG投資風控管理功能的AI-ESG綜合平台産品,和包括資産組合可持續發展足迹分析、ESG表現資産組合調整工具、可持續發展基金篩選工具、氣候風險資産定價模型等在內等一系列ESG和氣候風險投資分析管理工具,爲ESG投資提供支持。

平安數字經濟研究中心專門從事宏觀經濟和政策研究,透過大數據和人工智能就宏觀趨勢,包括ESG信息披露及評價的發展提出見解。