Fidest – Agenzia giornalistica/press agency

Quotidiano di informazione – Anno 31 n°56

“Cos’ha in serbo il 2019 per un investimento responsabile?”

Posted by fidest press agency su sabato, 9 febbraio 2019

A cura di Iain Richards, Responsabile Governance and Responsible Investment di Columbia Threadneedle Investments. Il cloud computing, l’apprendimento automatico e il potenziale della scienza dei dati, ancora relativamente inespresso, stanno assumendo una posizione sempre più centrale nel mondo degli investimenti. In un settore soggetto a cambiamenti epocali, le possibilità, le ramificazioni e l’efficienza offerte dall’innovazione nel campo della scienza dei dati hanno tutte le carte in regola per produrre un impatto importante.
In un momento in cui la domanda di integrazione dell’analisi ESG è in crescita e la fiducia nell’impatto degli approcci ESG tradizionali sugli investimenti resta alta, la scienza dei dati apre la strada a un’inclusione efficace di analisi non finanziarie rilevanti in questo universo, su larga scala e a livello globale. L’ampia e crescente mole di dati non finanziari, cui si uniscono i fattori necessari per le analisi tradizionali e l’importanza di un’esecuzione tempestiva, hanno creato l’esigenza di soluzioni ben più sofisticate di un banale foglio Excel nel mondo dell’investimento responsabile.Questi aspetti stanno diventando determinanti nel settore e saranno al centro dell’attenzione nel 2019, in particolare per chi tenterà di realizzare appieno il potenziale derivante dall’inclusione delle tematiche ESG per ottimizzare i risultati e le performance d’investimento. All’orizzonte si delineano ormai i profili di una nuova era incentrata su analisi lungimiranti, basate su dati concreti e fruibili. Chi saprà muoversi in fretta beneficerà di un vero e proprio vantaggio nel rendere l’integrazione dell’analisi ESG un’efficace realtà d’investimento.L’importanza di questi aspetti è evidente: le indagini tra i proprietari di attivi continuano a mostrare una palese mancanza di fiducia nella qualità dei dati ESG (così come una correlazione carente tra i vecchi modelli di valutazione dei criteri ESG), nelle modalità di utilizzo o nelle implicazioni per le performance e il rischio del portafoglio. A questo punto, cambiare è cruciale. Appare quindi evidente perché la scienza dei dati (le capacità, le possibilità e la flessibilità che offre, soprattutto in termini di evoluzione continua, aspetto spesso assente negli sviluppi IT tradizionali) è diventata fondamentale per affrontare le mutazioni osservate nel settore.
Collaboriamo con i clienti per fare capire loro come funzionano le analisi avanzate, basate su prove e testate quantitativamente. Una volta dimostrato l’utilizzo di modelli basati su prove concrete, integrati in schemi analitici testati quantitativamente e disseminati attraverso dashboard fondati sulla scienza dei dati, interattivi e mirati, la risposta dei clienti è stata nettamente positiva e ha scalzato le preoccupazioni e le riserve espresse nelle indagini tra i proprietari di attivi. La disponibilità di segnali fruibili, capaci di produrre la prospettiva di extra-rendimenti, in aggiunta alla ricerca fondamentale e alle analisi finanziarie (e non in loro sostituzione), si è dimostrato un approccio convincente.
L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico offrono inoltre il potenziale di estendere le analisi ESG a segmenti storicamente complessi, come quello delle small cap dei mercati emergenti e dell’alto rendimento.
L’impiego sensato del capitale (investire per generare un risultato e un impatto) costituisce un altro aspetto cruciale e oggetto di crescente attenzione. Gli effetti e le conseguenze in ambito sociale, ambientale e di sostenibilità hanno ormai assunto a tutti gli effetti un peso rilevante. Si tratta anche in questo caso di un’area in cui molti dei modelli ESG tradizionali risultano carenti, benché non sia raro ri-etichettare i criteri ESG

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