ESG评分的多样性及构建方法 [page::1]

• 不同数据提供商基于不同数据源（财务报表、政府文件、自然语言处理等）对ESG维度打分，导致评分及投资组合回报存在较大差异。

- 仅治理维度评分的相关性较低（2014-2018期间相关系数0.23），说明ESG的量化仍有较大改进空间。

ESG股票与非ESG股票的风险收益比较 [page::3][page::4]

• 在美国市场中，ESG股票的平均月收益率虽略低于非ESG股票，但平均残差波动率显著低于非ESG股票（5.49% vs 6.15%），表明其个别股票的非系统风险更低。

- 非美国市场呈现类似趋势，分析基于Fama-French五因子+动量模型。

• 统计检验显示约6.33%美国ESG股票及10.88%非美国ESG股票具有正向显著alpha，整体与非ESG股票alpha分布相近。

ESG与非ESG股票因子暴露差异及市场表现 [page::5]

| 因子 | US ESG (%) | US Non-ESG (%) | Non-US ESG (%) | Non-US Non-ESG (%) |
|---------------|------------|----------------|----------------|--------------------|
| Market Beta | 10.24 | 7.22 | 10.59 | 12.09 |
| Size (SMB) | 15.66 | 11.41 | 6.76 | 10.62 |
| Value (HML) | 15.66 | 7.60 | 10.00 | 10.81 |
| Profitability | 15.66 | 10.65 | 11.76 | 10.07 |
| Investment | 12.35 | 12.17 | 9.12 | 10.44 |
| Momentum | 8.73 | 11.03 | 9.41 | 8.06 |

• 不同样本空间中，ESG与非ESG股票在市场beta、规模、价值等因子上展示出显著差异，提示ESG评分关联多种风险因子。

- 美国ESG组合规模和价值因子暴露较高，而动量暴露较低。

ESG投资组合的风险调整表现比较 [page::5][page::6]

• 在美国市场，ESG组合的因子调整后的回报风险比明显低于非ESG组合，但当alpha不显著时，ESG组合残差波动率显著更低，显示出更优的风险管理能力。

- 非美国市场ESG组合在风险回报指标上整体优于非ESG组合，表现出一定优势。

• ESG股票的beta质量提升主要源于残差风险降低，支持ESG投资能够改善投资组合风险结构。

结论总结 [page::6]

• ESG投资随着认可度提升日益重要，通过因子调整后，ESG股票表现与非ESG股票在收益和风险特征上基本可比。

- ESG投资组合更低的残差风险使其具有更好的风险调整特性，展示出更优的beta质量和潜在的投资价值。

• 行业中性化虽有帮助，但因子调整更关键于匹配ESG与非ESG组合的风险回报水平。

ESG的Alpha, Beta和Sigma：更好的Beta，额外的Alpha? ——详尽分析报告解构

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一、元数据与报告概览

• 报告标题：《ESG的Alpha, Beta和Sigma：更好的Beta，额外的Alpha?》

- 作者：吴先兴、惠政宝（天风证券研究所，量化先行者团队）

• 发布日期：2021年7月30日

- 发布机构：天风证券股份有限公司

• 研究主题：探讨环境、社会与公司治理（ESG）因素如何影响股票投资组合中的Alpha（超额收益）、Beta（系统性风险）和Sigma（残差波动率）特征。重点分析高ESG评分股票与非ESG股票在风险调整收益、波动率等维度的差异，衡量是否存在“更好的Beta”和“额外的Alpha”的可能性。

核心论点

报告基于Jacobsen等人（2019）发表在《The Journal of Portfolio Management》上的原创文献，提出虽然ESG股票往往伴随较低的总收益/风险比，但经过多因子模型调整后，正Alpha股票中ESG与非ESG组合的收益与风险表现相当。没显著Alpha的组合中，ESG股票在残差波动率（特殊风险）上更低。报告强调通过因子中和构建ESG因子中性组合，可期望获得一个质量较优的Beta，且在风险管理层面优于非ESG组合。投资者既可视ESG为风险管理工具，也可视为价值体现与偏好的一种表达。[page::0][page::1][page::2][page::6]

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二、逐节深度解读

1. 介绍

现代投资组合理论（MPT）将股票视为统计对象，追求风险与回报的最优组合。报告指出，投资者对公司的ESG表现日益关注，这不仅是一种价值观反映（投资者对高ESG值股票愿意支付额外溢价），也是一种风险管理工具（ESG特质可能关联未知或模糊风险）。从案例文献引用来看，超过63%的机构投资者认为ESG信息对投资表现至关重要；环境（E）、社会（S）、治理（G）分别影响着公司的风险状况和融资决策。报告用Ellsberg风险框架区分了定量分析（处理不确定性）和定性分析（处理歧义），强调ESG能有效管理投资中的模糊风险。[page::0]

2. ESG的意义和残差波动率

2.1 ESG评分的创建与使用

ESG评分虽旨在量化公司环境、社会、治理的表现，但由于供应商数据来源、更新频率、指标体系等差异，同一企业在不同供应商处得分不同。报告以Sustainalytics和ISS的治理评级为例，说明两者月回报相关系数仅0.23，突出评分差异极大（图1）。这也导致了基于不同ESG评分的投资组合结构与表现差异。借助彭博的因子回测工具，作者揭示了不同评分体系生成的投资影响，强调定性+定量结合的综合分析必要性。文中提到将ESG分数拆分为E、S、G三部分能更细致地识别投资者偏好，且大数据、机器学习技术正用于改善ESG评分方法（提到Henriksson提出的基于行业相对比较的“好-坏”因子模型以更客观地定量ESG水平）。[page::1]

2.2 残差波动率与分散化

残差波动率（股票回报中无法被市场或因子解释的部分波动）反映了特殊风险。由于投资者一般不期望为特殊风险额外付费，分散化是规避此类风险的基础。但残差风险的相关性结构同样重要。该报告发现，美国市场中ESG股票的平均残差波动率为5.13%，显著低于非ESG股票的5.75%；然而，两者残差间的平均两两相关系数接近，显示ESG股票虽然特殊风险较小，但相互间的剩余风险相关性略高，说明用ESG股票有效分散特殊风险更困难。[page::2]

3. 数据和讨论

使用MSCI ESG数据对美国（MSCI USA及其ESG领袖指数）和非美国发达市场（MSCI EAFE及其ESG领袖指数）股票进行分析。报告样本剔除月收益数据不足4年的个股，最终美国ESG及非ESG样本分别为332和263只，EAFE市场为340和546只。通过Fama-French五因子加动量框架体系对样本进行多因子回归，分析ESG股票与非ESG股票在因子暴露和因子调整收益方面的差异。

• 在美国市场，ESG股票倾向于具备较大规模股、价值股特征和较高盈利能力，但投资风格更为保守，拥有更负的投资政策溢价和动量暴露。

- 非美国发达市场中，ESG股票显现出更大规模偏好、激进投资政策特征和较少动量敞口。

3.1 单只股票表现

从4年月度收益率数据看，美国ESG个股的平均月收益率标准差为0.15，低于非ESG的0.17，且统计显著（8%水平）；但从回报风险比看，ESG股票稍低于非ESG股票，暗示表面上ESG股票回报效率不及非ESG。

控制因子暴露后，ESG股票的残差波动率显著低于非ESG股票，如美国ESG残差波动率为5.49%，非ESG为6.15%。这一差异在统计上非常显著（零假设被拒绝的概率极高）。非美国样本表现相似。值得注意的是，尽管ESG股票波动率更低，但从回报与风险角度衡量，它的优势不十分明显。

统计上显著的Alpha占比层面，非美国ESG股票10.88%股票Alpha显著为正，高于非ESG的8.42%；同时，负Alpha的比例极低。美国市场则表现稍有不同，ESG股票正Alpha比例6.33%，非ESG股票为8.75%（见图4）。

3.2 股票组合表现与因子曝露分析

基金经理构建的投资组合更符合实际投资情境。通过对5至100只股票组合随机生成200个投资组合进行模拟得出：

• 无论组合规模，ESG投资组合的平均回报率均低于非ESG组合，支持投资限制领域（如ESG筛选）需承担一定机会成本的观点。

- 但回报-风险比的较低并不一定意味着ESG投资劣势。历史数据回报风险比无法完全反映投资者对未来预期和风险偏好的综合评价。

• 一个核心发现是ESG股票组合显著低于非ESG组合的残差波动率，特别是在Alpha无统计意义的证券样本中更为明显，暗示ESG股票的“特殊风险”被更好地控制。

- 从因子暴露角度，ESG与非ESG股票间存在显著差异（详见图5），如美国ESG股票在市场Beta的偏移、市值因子（SMB）、价值因子（HML）和盈利能力因子（RMW）上的显著比例均高于非ESG股票，动量因子（MOM）表现混合。

图6和图7分别展示了美国和非美国投资组合中ESG与非ESG股票在因子调整后风险-回报比和残差波动率的差异。总结来看，美国ESG组合的Alpha相对劣势与残差波动率优势并存，非美国市场ESG股票则整体在风险调整后表现较好。[page::3][page::4][page::5][page::6]

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三、图表深度解读

图1：治理评分分位数组合比较（第1页）

• 描述：散点图显示Sustainalytics和ISS两大数据提供商针对同一股票治理评分的五分位差组合每月回报差异，揭示两评分体系的月回报关联度极低（仅0.23）。

- 解读：不同供应商的评分方法和数据截取显著影响股票的治理评分结果，导致投资决策基于不同评分可能迥异。

• 联系文本：支持了报告关于不同数据源评分差异巨大，不同供应商评分融合和分析师增值的重要论点。

- 局限性：评分异质性使得纯依赖单一ESG供应商数据构建模型存在一定风险。[page::1]

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图2：ESG和非ESG股票回报四分位数范围与时间序列标准差（第3页）

• 描述：柱状图和折线图分别展示不同规模投资组合下，ESG和非ESG股票总回报的四分位差（波动范围）与时间序列波动率。

- 解读：随着组合规模增长，ESG组合的回报波动范围和时间序列标准差均低于非ESG组合，意味着ESG投资带来更稳定的长期表现，但也暗示结果可能过分同质化，分散化潜力有限。

• 联系文本：证实了ESG组合波动率低于非ESG的观点，同时反映ESG股票间较高的相关性降低了特殊风险分散效果。

- 数据源：基于iShares MSCI USA ESG Select ETF的月度持仓数据（2006-2018）。[page::3]

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图3：残差波动率箱线图（第4页）

• 描述：四组股票（美国ESG/非ESG，非美国ESG/非ESG）残差波动率分布箱线图，显示均值、四分位间距及异常值。

- 解读：美国及非美国市场的ESG股票残差波动率均显著低于相应非ESG股票组，表明ESG股票在剔除因子风险后，特殊风险较小。

• 联系文本：印证残差风险较低是ESG股票重要特征，有助于风险管理。

- 局限性：残差波动率虽低，但高相关系数可能限制剩余风险的进一步分散。
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图4：Alpha的统计显著性分布（第4页）

• 描述：条形图展示美国和非美国ESG与非ESG股票中，Alpha为正、负及无显著差异的比例。

- 解读：正Alpha比例在非美国ESG股票中最高（10.88%），美国市场非ESG股票正Alpha比例略高（8.75%），说明市场地区因素与ESG表现关联存在差异。

• 联系文本：提示Alpha的产生受市场环境复杂影响，非美国市场ESG投资潜力较大。

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图5：各因子Beta系数具有统计学意义股票的比例（第5页）

• 描述：表格形式展示美国及非美国ESG和非ESG股票中，因子Beta值在5%显著性水平正负偏离的比例。

- 解读：
- 市场Beta偏离（>1或<1）的股票比例ESG略高，可能说明ESG股票系统风险更具变异。
- 小盘股因子（SMB）正负偏离股票比例差异明显，美国ESG股票偏向大盘。
- 价值（HML）、盈利能力（RMW）因子偏离比例ESG股票均较非ESG高，反映ESG股票普遍价值和盈利特点更突出。

• 联系文本：因子暴露差异显著，多因子调整对准确评价ESG股票表现至关重要。

[page::5]

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图6、图7：美国及非美国股票组合风险-回报率差异与残差波动率差异

• 描述：柱状图展示不同规模投资组合下，ESG减非ESG在总回报风险率、因子调整后回报风险率及残差波动率上的差异。

- 解读：
- 图6（美国）显示ESG组合回报风险比低于非ESG，因子调整后差距缩小，残差波动率在Alpha不显著股票中明显低于非ESG股票。
- 图7（非美国）则显示ESG股票组合因子调整回报风险比较非ESG更高，且残差波动率优势依然明显。

• 联系文本：归纳ESG组合在美国市场可能付出部分回报成本，但风险管理优越；非美国市场ESG股票整体表现更优，提示地域差异。

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四、估值分析

报告中并未直接提供对单一公司的估值模型，而是基于多因子框架（Fama-French五因子与动量）评估股票组合的Alpha、Beta和残差波动率表现。这种方法是一种统计套利和量化投资分析技术，重点解释ESG股票的超额收益（Alpha）、系统性风险暴露（Beta）以及剩余风险（Sigma）。并无使用DCF、P/E或EV/EBITDA等传统企业估值手段，而是侧重于因子调整的风险收益特性比较。[page::2][page::3][page::5]

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五、风险因素评估

• 数据评分异质风险：报告提出ESG数据提供商间存在显著评分差异，投资者若过度依赖单一供应商评分，可能面临投资判断偏误风险。

- 特殊风险非广泛分散风险：尽管ESG股票特殊风险较低，但较高的残差相关性限制了分散效果，组合风险管理难度仍存。

• 回报折价风险：ESG投资组合平均回报低于非ESG股票的表现引起关注，投资者或为遵循ESG理念而承受业绩波动（机会成本）。

- 地区差异：美国与非美国发达市场ESG股票表现存差异，若忽视地域特性，可能导致投资效果不及预期。

• 因子暴露风险：ESG股票因子暴露结构与非ESG股票存在显著异质性，未做好多因子调整或因子中和，可能误判风险收益特性。

- 数据的时间覆盖和样本完整性风险：剔除月度回报数据不足4年股票可能带来样本选择偏差。[page::1][page::2][page::4][page::6]

报告没有详细提供缓解策略，但强调通过多因子分析和因子中和调整可以部分降低上述风险。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告表面看似肯定ESG投资的风险收益优势，但实际上，美国市场中ESG股票回报-风险比偏低，这可能暗示ESG投资存在隐含成本或市场定价偏差。

- ESG评分体系不一造成的投资误导风险被强调，但报告未深入探讨如何在应用时有效融合多数据源，存在实操上的空白。

• 低残差波动率被视为优势，但该指标较高的相关性可能降低特殊风险分散能力，这种反差未被充分强调。

- 报告中对非美国市场的ESG优势解释较弱，缺乏对应的宏观及政策环境分析。

• 研究基于历史回报，虽然说明限制性较大，但未充分考虑ESG投资未来预期回报，限制了结论的前瞻性。

- 因子模型覆盖因子虽多，但是否完全捕获ESG特征的独特风险尚存讨论空间。

• 多处统计显著性处于所谓边缘水平（如8%、3%、5%），且样本期限仅覆盖2014—2019年，相对较短，可能受特定市场环境影响较大。

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七、结论性综合

本报告基于《The Journal of Portfolio Management 2019》Jacobsen等人研究，综合运用MSCI ESG评分数据和Fama-French五因子加动量模型，深入分析了发达国家股票市场中ESG股票与非ESG股票在投资组合中的Alpha、Beta及残差波动率（Sigma）特征。主要结论如下：

• ESG评分体系存在显著异质性，不同数据提供商对治理等维度评分相关性较低（仅0.23），导致基于不同评分构建的投资组合表现差异明显，提示投资者需警惕ESG数据选择风险。

- ESG股票的残差波动率显著低于非ESG股票，表明在控制因子风险后，ESG股票的特殊风险较小，有潜在的风险管理优势，但ESG股票间残差相关性稍高，特殊风险分散稍显局限。

• 美国市场和非美国市场对ESG股票回报表现存在差异：美国市场ESG股票回报-风险比偏低，或暗示投资限制成本，而非美国市场ESG股票则展现出实质超额收益的潜力。

- 投资组合层面，ESG投资组合在不同规模中残差波动率均优于非ESG组合，对于无显著Alpha的证券组合，这一点尤为突出。表明在无超额收益的情况下，ESG投资能带来更为稳定的风险暴露。

• 多因子（市场、规模、价值、盈利能力、投资政策和动量）调整是识别ESG与非ESG股票风险收益特征差异的关键方法。ESG股票在这些因子上的敞口有别于非ESG股票，需要仔细因子中和，避免误判风险和收益来源。

- 通过图6和图7的组合分析，报告揭示了“更好的Beta”——即构建基于ESG因子的风险敞口可以实现与Alpha相媲美的投资收益特征。

综上，报告支持亦展示ESG投资既为投资者反映价值观的工具，也是风险管理的有效方式。尽管总收益/风险比有时表现不佳，但经因子调整后，ESG股票组合仍可以实现等效甚至优越的风险调整收益；此外，较低的残差波动率为投资者提供了一定的剩余风险缓解。报告建议投资者在运用ESG数据及模型时应充分考虑评分异质性、因子结构及市场差异，合理构建与管理ESG投资组合。

最后，本文的深度因子分析和图表揭示了ESG投资复杂且多维的影响机制，提醒市场参与者理解ESG不应被简单看作无风险或无成本的“免费午餐”，而应作为投资组合建构中重要且需精细管理的维度之一。[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6]

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附：关键图表目录展示

• 图1：治理评分分位数组合比较

• 图2：ESG和非ESG股票总回报的四分位数范围和时间序列标准差

• 图3：残差波动率箱线图

• 图4：单只股票Alpha统计显著性分布

• 图6：美国股票组合风险回报差异和残差波动率差异

• 图7：非美国股票组合风险回报差异和残差波动率差异

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以上内容基于《天风证券—金融工程：海外文献推荐第188期》公开发布报告，保证内容真实完整供研究参考，不构成任何投资建议。[page::0][page::1][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6][page::9]

报告