碳风险测算方法概述 [page::1]

• 介绍了两类碳风险测算方法：基本面法（碳强度评分）和市场法（碳贝塔值）。

- Carima 方法通过BGS棕绿评分（结合价值链、公众认知、适应性三维度）构造BMG碳风险因子，区分绿色与棕色企业。

• BMG因子收益基于Fama-French六分类投资组合构建，以长期BGS平均值为划分标准。

碳贝塔值动态估计及行业区域表现 [page::2][page::3]

• 采用双因素卡尔曼滤波动态模型估计碳贝塔，月波动率大于市场贝塔。

- 能源、材料和房地产行业平均碳贝塔值较正，其他行业为中性或负值。

• 北美市场碳贝塔持续为正，欧元区为负但逐年上升，日本碳贝塔值极低。

| 年份 | 世界 (WD) | 北美 (NA) | 欧元区 (EMU) | 欧洲 (EU) | 日本 (JP) |
|------|-----------|-----------|--------------|-----------|-----------|
| 2010 | -0.02 | 0.13 | -0.47 | -0.16 | 0.02 |
| 2018 | 0.06 | 0.10 | -0.08 | 0.07 | -0.02 |

绝对碳风险指标介绍及行业区域影响 [page::3][page::4]

• 绝对碳风险定义为碳贝塔值绝对值，更准确反映组合中同时持有正负碳贝塔股票的综合风险。

- 公用事业绝对碳风险最小，能源、材料绝对碳风险最大。

• 欧洲和北美绝对碳风险趋同，日本则显著更低。

| 年份 | 世界 (WD) | 北美 (NA) | 欧元区 (EMU) | 欧洲 (EU) | 日本 (JP) |
|------|-----------|-----------|--------------|-----------|-----------|
| 2010 | 0.35 | 0.32 | 0.50 | 0.35 | 0.30 |
| 2018 | 0.28 | 0.29 | 0.27 | 0.29 | 0.20 |

碳贝塔与碳强度的相关性分析 [page::5]

• 碳贝塔与碳强度总体线性相关仅17.4%，两者在不同地区、行业的相关性差异显著，欧洲相关性最高，日本最低。

- 市场法碳贝塔综合考虑更多风险因素，比单一碳强度更适合反映金融市场中的碳风险。

| 行业 | WD (%) | NA (%) | EMU (%) | EU (%) | JP (%) |
|---------------|--------|--------|---------|--------|--------|
| Financials | 18.2 | 20.1 | 29.2 | 20.9 | -1.5 |
| Energy | 18.2 | 17.8 | 31.8 | 24.5 | 3.8 |
| Materials | 20.3 | 24.8 | 37.2 | 28.0 | 5.4 |
| IT | 20.4 | 21.0 | 34.2 | 26.1 | 3.2 |
| Health Care | 20.9 | 21.3 | 34.5 | 26.3 | 4.2 |

碳风险在最小方差组合中的应用 [page::6][page::7][page::8]

• 基于双因素CAPM模型，最小方差组合权重同时考量市场贝塔和碳贝塔。

- 传统GMV组合更多配置低市场贝塔股票，碳贝塔值作为调整因子影响权重。

• 引入碳贝塔约束（如设定碳贝塔阈值）可显著调整组合向低相对碳风险股票倾斜。

展示不同碳风险约束下GMV组合特征对比 [page::9]

| 约束类型 | 约束阈值 | 碳贝塔(%) | 碳强度 (WACI) | 持仓数(N) | 权重重合度(%) |
|-------------------|------------|-----------|---------------|-----------|---------------|
| 市场法碳贝塔约束 | 无 | 1.43 | 538 | 105 | - |
| 市场法碳贝塔约束 | -10.00% | -10.00 | 501 | 100 | - |
| 市场法碳贝塔约束 | -20.00% | -20.00 | 422 | 89 | - |
| 市场法碳贝塔约束 | -40.00% | -40.00 | 289 | 70 | - |

| 约束类型 | WACI阈值 | WACI | 碳贝塔(%) | 持仓数(N) |
|-------------------|------------|-------------|-----------|-----------|
| 基本面碳强度约束 | 500 | 500 | 1.43 | 105 |
| 基本面碳强度约束 | 250 | 250 | 1.37 | 103 |
| 基本面碳强度约束 | 100 | 100 | 1.36 | 98 |
| 基本面碳强度约束 | 50 | 50 | 1.33 | 82 |

| 同时约束市场法和基本面法 | WACI阈值 | WACI | 碳贝塔(%) | 持仓数(N) | 权重重合度(%) |
|--------------------------|----------|---------|-----------|-----------|--------------|
| | 500 | 430 | -20.00 | 111 | 74.65 |
| | 250 | 250 | -20.00 | 86 | 75.26 |
| | 100 | 100 | -20.00 | 79 | 74.87 |
| | 50 | 50 | -20.00 | 74 | 74.99 |

• 结果显示市场法碳贝塔约束对控制碳风险更为敏感，而基本面约束对组合规模和碳贝塔影响较小。

- 结合两种约束较单一约束可提升组合碳风险管理效果，权重有约25%发生调整。

“琢璞”系列报告之五十八 —— 碳风险的测算与其在资产配置领域的应用深度分析报告

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一、元数据与概览

报告标题：《碳风险的测算与其在资产配置领域的应用》
系列名称：“琢璞”系列报告之五十八
研究作者：任瞳（招商证券），部分分析基于Theo Roncalli和Theo Le Guenedal等人2021年论文《The Market Measure of Carbon Risk and its Impact on the Minimum Variance Portfolio》。
发布日期：未明确给出，但结合内容应为2021年后。
研究机构：招商证券研究发展中心
研究主题：碳风险测量方法及其对资产配置（尤其是最小方差投资组合）的应用。涉及碳风险的市场法与基本面法测算比较，重点介绍了碳贝塔指标的构建和应用。
核心论点与结论简述：

• 市场法构建的碳贝塔值与基本面法的碳强度指标代表不同维度的碳风险，两者无高度相关性，但可互补使用。

- 碳贝塔值可作为管理投资组合碳风险的重要工具，尤其在构建最小方差投资组合时引入碳贝塔能有效调控组合碳风险。

• 绝对碳风险和相对碳风险的区分对于组合管理有重要意义，前者从双向指标角度更准确衡量风险。

- 结合市场法碳风险和基本面法碳风险指标，能够更有效提升投资组合的碳风险管理效果。

• 研究基于海外市场实证，应用于中国市场时需谨慎。

整体而言，本报告对碳风险量化方法和其资产配置应用给出了较为系统完整的理论和实证框架，适合量化投资及ESG投资领域的专业人士阅读参考。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

1. 碳风险的测算方法

1.1 市场法碳风险测算——Carima方法

• 报告引述Görgen等人提出的Carima方法，结合市场定价和基本面信息，构建了BMG棕绿因子。

- BMG因子基于2010-2016年四个ESG数据库中55个代理变量，将企业划分为绿色、中性、棕色。引入价值链（VC）、公众认知（PP）和适应性（NA）三大维度，计算公式综合了这三维度得分，产生BGS棕绿评分。

• BMG因子通过对棕色股票进行空头，绿色股票多头，计算得到股票对该因子的暴露用于度量市场层面上的碳风险。

- Fama-French方法被用来将股票分为六组合，BMG因子收益由这些组合的收益加权得出。

这一方法的核心是将多维气候及ESG数据市场化，将股票碳风险映射为对碳风险因子的敏感度，即“碳贝塔”。其创新之处在于用市场价格反映出的风险暴露来衡量碳风险，而非单纯的企业排放数据。[page::1]

1.2 碳贝塔的计算方法

• 采用动态双因素模型，回归模型中包含市场因子收益与BMG因子收益。

- 碳贝塔与市场贝塔假设服从随机游走，使用卡尔曼滤波法动态估计，使碳贝塔值可以捕捉时间变化的碳风险。

• 实证结果表明，2010年至2018年，单个股票碳贝塔平均接近零，但波动率较市场贝塔高。

- 不同行业的碳贝塔也不同，能源、材料和房地产行业普遍呈现正碳贝塔，说明对碳风险敏感，健康医疗、信息技术等行业则多为负或中性。

• 按区域划分，北美区域碳贝塔大多为正，表明绿色经济转型对美国企业是负面冲击；欧盟碳贝塔为负但逐年上升，趋向与北美市场接近。

此节中，碳贝塔作为基于市场收益的风险度量，动态捕获了碳风险对股票价格的影响，能反映政策与市场预期的变化，超越了传统静态排放数据指标的限制。[page::2,3]

1.3 相对碳风险与绝对碳风险

• 相对碳风险用碳贝塔表示，碳贝塔为负代表对碳风险抵抗力强，投资者应优先选负贝塔股票，但实践中负贝塔股票回报不一定优。

- 引入绝对碳风险（绝对值碳贝塔）概念，强调风险大小而非方向，风险指标更加准确。

• 实例说明：若一个组合中一只股票碳贝塔为0.5，另一只为-0.5，相对碳风险是零，但绝对碳风险等于1，说明组合仍承担较大碳风险。

- 各行业绝对碳风险分布显示，公用事业行业绝对碳风险最低，能源与材料最高。

• 区域绝对碳风险趋同，唯独日本低于欧洲及北美约50%。

通过绝对值指标，风险管理更全面考量“偏离零碳风险”大小，不因权重抵消而忽略潜在风险点。[page::3,4]

1.4 碳风险市场指标与基本面指标的比较

• 报告表明碳贝塔（市场法）与碳强度（基本面法）指标间相关性较低（整体仅17.4%）。

- 散点图（图5）显示两指标无明显线性关系。

• 相关性各地区差异显著：欧元区相关性最高，日本最低。行业相关性也存在差异，公用事业等行业相关系数相对较高。

- 作者指出，这反映市场碳风险定价机制不仅考虑碳强度，还综合考虑行业、地理位置、减排趋势及适应性等因素。

• 结论是碳贝塔作为价格信号综合了更多风险因素，比单一碳强度指标更能反映金融市场对碳风险的关注。

这一部分重要强调了市场信息与基本面信息的互补性质，表明采用市场观测的碳贝塔更适合资产配置中的风险管理。[page::5]

2. 碳风险在资产配置领域的应用

2.1 GMV投资组合中的碳风险引入

• 传统全局最小方差（GMV）组合关注的是组合方差最小化，无视碳风险。

- 基于CAPM，资产权重受市场贝塔和特异性波动率影响（权重偏好低市场贝塔和低波动率股票）。

• 本文进一步将碳贝塔引入资产收益的风险模型，构造双因素模型，将碳风险因子作为市场因子外的另一维风险因子。

- 在权重公式中，资产权重受到市场贝塔和碳贝塔两者的调整，带来更细致的风险调控。

• 注意碳贝塔阈值可能为正或负，投资组合始终在偏好低市场贝塔股票，但对低碳贝塔股票偏好可能因阈值符号不同而产生弹性。

- 做多约束下，组合权重点判断条件是两贝塔加权和是否小于1，体现两贝塔替代关系。

结合碳风险因子后，GMV策略不仅优化风险效率，且对碳风险敏感，实现了风险收益与ESG风险的双重管理。[page::6,7]

2.2 双因素模型实证研究

• 通过MSCI世界指数实证，发现GMV组合权重主要受市场贝塔影响，但碳贝塔起到调节作用。

- 图7显示，GMV配置偏好多头低市场贝塔和低碳贝塔股票。

• 但该模型对相对碳风险的控制有限，因权重仍偏向配置碳贝塔中性或正值资产。

- 添加碳贝塔约束（容忍度阈值）后，组合权重向负碳贝塔股票倾斜，兼顾市场风险和相对碳风险（图8），有效降低组合碳风险。

此部分呈现了理论模型向实际投资组合构建的实施路径，强调碳风险约束对组合构成的显著影响。[page::7,8]

2.3 碳贝塔与碳强度约束的结合

• 资产管理实务多用碳强度指标约束组合碳风险，如WACI（加权平均碳强度）。

- 作者证明两类碳风险指标在优化中表现不完全一致，施加碳贝塔约束虽能降低WACI，但WACI仍较高，表明单一指标不全面。

• 约束加强时，持仓股票数目减少，流动性可能受影响。

- 施加碳强度阈值对市场法碳贝塔指标影响较小（图10），表明碳强度约束对碳贝塔风险的覆盖有限。

• 提出双重约束策略结合两指标，得到综合风险管理效果，约75%持仓重合度证明两约束系统互补，优化组合表现更佳（图11）。

该部分在实务操作层面提供了重要启示，即碳风险的多维管理及指标联合使用，加强资本市场绿色转型的工具支持。[page::8,9]

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三、图表深度解读

图1：各行业相对碳风险箱型图（2018年）

• 展示各行业碳贝塔的统计分布（中位数、百分位数）

- 能源、材料、房地产行业中位数均为正，说明其对碳风险较敏感；医护、信息技术等行业偏负或中性。

• 行业差异反映碳风险与行业结构、碳排放特点紧密相关，为构建行业碳风险剖析提供量化依据。

图2：按区域划分的相对碳风险情况（2010-2018）

• 表为不同区域碳贝塔平均值的时间序列，北美持续正碳贝塔，欧元区负碳贝塔但逐年上升。

- 数据反映区域经济结构及环保政策影响不同，欧洲绿色转型相对积极。

图3：各行业绝对碳风险箱型图（2018年）

• 各行业碳贝塔绝对值统计，公用事业绝对碳风险最低，能源最高。

- 强调风险大小管理角度，避免正负贝塔相互抵消掩盖风险。

图4：按区域划分的绝对碳风险情况（2010-2018）

• 各区域绝对碳风险趋势，全球趋同，日本较低。

- 数据说明不同区域企业在碳风险对冲和适应能力上的差异。

图5：碳强度与碳贝塔散点图（2018年）

• 体现两指标相关性弱，强调市场法碳贝塔吸纳了更复杂和多维风险信息的优势。

图6：不同行业、地区碳强度与碳贝塔相关系数

• 展示相关系数虽低但存在行业和区域异质性，如欧元区相关性相对较高。

图7：无约束多头GMV组合权重散点图

• 配置倾向低市场贝塔且低碳贝塔股票，权重分布集中于图中低贝塔象限。

图8：受相对碳风险约束的多头GMV权重散点图

• 与图7相比，权重明显向负碳贝塔（相对低碳风险）股票集中，表明碳风险约束下组合调整效果明显。

图9、10与11：碳风险约束下GMV组合表现及持仓数量

• 图9显示不同碳贝塔约束水平下对应WACI及持仓数，约束增强持仓减。

- 图10显示WACI约束对碳贝塔指标影响较小，强调二者不同维度管理优势。

• 图11联合约束下组合配置稳定性较高，持仓重合度75%说明两方法兼容性良好。

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四、估值分析

本报告主体为碳风险测算及组合管理方法论，未涉及具体企业估值分析。报告中的最小方差组合扩展方法属于资产组合理论范畴，涉及协方差矩阵及风险因子贝塔参数估计，不涉及估值指标如市盈率或DCF分析。

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五、风险因素评估

• 报告最后明确提醒，本文基于海外市场数据与实证，直接应用于中国市场可能存在偏差。中国市场的政策环境、数据完整性和市场结构均可能影响碳风险测量和组合构建的有效性。

- 指出仅使用单一碳风险指标存在不足，风险测度可能不全面，投资组合管理可能无法完全规避碳风险。

• 组合设计中对持仓集中度和流动性的影响也形成潜在风险（持仓数量减少可能增加流动性风险）。

- 市场变化和政策调整对碳贝塔的时变特性带来不确定性，碳风险测量模型面临模型风险。

• 风险缓解策略暗示：采用多指标结合，动态调整组合碳风险暴露，增加约束灵活性及监控。

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六、批判性视角与细微差别

• 报告高度依赖欧美成熟市场数据指标与模型，直接推广应用于中国市场时需谨慎，这种应用环境差异可能弱化结论的外推力。

- 碳贝塔测量依赖历史市场数据，市场情绪、政策突变等可能导致未来碳风险暴露偏离历史估计。

• 基本面与市场法碳风险指标相关性偏低，从某种角度可能反映市场信息传递机制存在缺陷或数据质量问题，未来改进空间大。

- 报告未详细探讨碳风险指标的多期稳定性及跨资产类别的适用性，限于股票市场分析。

• 建议在后续研究中进一步结合减碳技术进展、企业绿色转型战略、政策风险等非市场因素，以增强指标的预测准确性。

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七、结论性综合

本报告基于Theo Roncalli等人的研究，系统介绍了碳风险的两大测算途径——以市场法碳贝塔指标和基本面法碳强度指标为代表，突出碳贝塔指标的理论构建方法、动态估计技术及行业、区域差异性分析。碳贝塔指标不仅能动态反映市场对碳风险的敏感度，更整合了多维碳风险因素，是金融市场关于气候变化风险的综合反映。

报告进一步将碳贝塔引入传统最小方差组合构建模型，形成双因素风险模型，提供了将气候风险纳入定量资产配置的实证方法。通过对比碳贝塔与碳强度的组合约束，报告证明市场法和基本面法碳风险指标代表不同的风险维度，二者协同约束能更有效地降低组合碳风险，体现了碳风险管理的复杂性和多样性。

图表分析揭示，不同产业与地区的碳风险特征存在显著差异，能源和材料行业风险较大，北美市场碳风险走向与欧洲截然不同，体现环境政策和经济结构的差异。约束模型的实证图表清晰展示碳风险指标对组合权重的调整作用，表明碳风险管理不仅是理论，更具操作可行性。

最后，报告谨慎提示基于海外市场的实证结论在中国市场应用的局限，强调需要结合本土环境进行进一步验证和策略调整。

总体而言，该报告深化了我们对碳风险金融量化测算与资产配置整合的理解，为资本市场推进绿色低碳转型提供了量化工具与实证路径，具有较高的理论价值与实践指导意义。[page::0-9]

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报告综述结构

1. 引言与报告概览

2. 碳风险的测算方法
- 市场法（Carima方法及BMG因子）
- 碳贝塔动态估计
- 相对碳风险 vs 绝对碳风险
- 市场指标与基本面指标比较

1. 碳风险在资产配置的应用

- 最小方差组合中的碳风险扩展
- 双因素模型的实证分析
- 碳贝塔与碳强度约束的联合管理

1. 图表深度解读与溯源

5. 风险因素评估

1. 批判性视角

7. 综合结论

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此详尽分析全面覆盖报告重要论点、数据、图表及市场应用，剖析碳风险指标与资产组合理论的结合，为专业投资者理解和运用碳风险提供了翔实指导。

报告