A股的ESG评分体系

1、 TOC o 1-5 h z 弓I言3 HYPERLINK l bookmark8 o Current Document A股的ESG评分体系 3 HYPERLINK l bookmark28 o Current Document ESG100指数及其效果6ESG在风险中的应用8中长期：ESG负面筛选效果9短中期：风险预警模型 9案例举例 10收益表现 12 HYPERLINK l bookmark0 o Current Document 小结14 HYPERLINK l bookmark2 o Current Document ESG+Smart Beta 策略14 HYPERLINK l

2、bookmark4 o Current Document Combination方法策略应用举例15 HYPERLINK l bookmark10 o Current Document Overlap方法策略应用举例17 HYPERLINK l bookmark12 o Current Document Optimization方法策略应用举例19 HYPERLINK l bookmark14 o Current Document 小结20 HYPERLINK l bookmark16 o Current Document 总结20请务必阅读正文之后的免责条款局部我们希望所构建的ESG评分体系

3、能够长期稳定地筛选出ESG优秀 的标的和具有风险的标的，所以其指标涉及了公司有关ESG的制 度、结构、行为的方方面面，其中制度、结构变动较为低频，行为 变动较为高频但拥有一定长期目的性。针对ESG中长期风险的排 查，我们希望我们的评分尽量全面，所以选择ESG评分进行负向剔 除，详见下文4.1中描述的应用方法。而针对短期ESG风险的排查，我们把重点放在了较为高频的行为 上，和过去关于盈余质量、风险事件的研究一起，组成了可以实时 监测的风险预警模型，详见下文4.2o中长期：ESG负面筛选效果我们从沪深300成分股中选取ESG评分最低的100只股票构建排雷组 合，每年6月、12月换仓两次，结果如下列

4、图。2011年6月至2019年4 月，年化收益-1.89%,年化超额沪深300指数为-4.70%,近3年平均年 化超额为-9.87%。图10ESG负面100组合年化收益189%数据来源：Wind、图11ESG负面100组合年化超额470% ,近3年平均年化超额987%组合累计超额曲线：20110701c20190430 -年化超颔收益：-4.70$数据来源：Wind、短中期：风险预警模型请务必阅读正文之后的免责条款局部将ESG短中期高频更新的一些非财务因子提取出来，与财务、风险事件进行结合，针对尾部风险构建短中期的风险预警模型。具体而言，可分 为治理行为、财务报告以及风险事件3个局部：治理行为

5、：关注于公司治理行为中可能的直接风险，具体分为5个 主题，关联交易、过度投资、股权（杠杆）风险、违规处分以及人 事变动等。财务报告：关注于公司财报造假的可能性以及财报整体质量，具体 分为2个主题，盈余质量以及财务治理等。风险事件：关注于可能对公司二级市场造成影响的风险事件，具体 分为5个主题，重大资产重组失败、限售股解禁、减持、业绩预亏 以及债券违约等。表5:风险预警模型覆盖3个大类，12个主题，28个关键风险数据来源:3 Pillars12 Themes28 Factors （ *号为01变量）治理行为关联交易关联进货销货关联融资担保关联资产注入（剥离）关联交易次数过度投资商誉并购股权（杠杆

6、）风险质押冻结违规处分违规*立案调查*诉讼仲裁人事变动CFO离职*高管离职*财务报告盈余质量应计利润率操纵性应计利润真实盈余管理指标M-Score财务治理业绩实亏*业绩预告快报精准度*审计意见*财报披露调整*风险事件重大资产重组失败重大资产重组失败*限售股解禁限售股解禁减持大股东减持高管减持业绩预警业绩预亏*业绩预告大幅下滑*债券违约债券违约*案例举例债券违约下列图为债券违约前12个月风险预警得分分位数的变化值（分位数越高， 风险越大），可以发现大局部债券违约标的事前风险均较高，平均处于全 市场最差的15%分位，且在债券违约前儿个月风险有上升趋势。图12债券违约标的事前风险预警得分变化图：事前

7、6个月风险开始大幅上升下面是一些成功预警债券违约的案例，可见事前几个月，风险预警得分 均有大幅上升的迹象。图13案例1 ：标的A ,首次违约时间2018年下半年数据来源:图14案例2 ：标的B ,首次违约时间2018年下半年数据来源:一些知名“雷股”通过下述两个案例可以发现，大多数“雷股”在事发前半年，风险预警得 分有明显上升趋势。图15案例1 :风险爆发时间2017年上半年请务必阅读正文之后的免责条款局部图16案例1 ：风险爆发时间2017年下半年数据来源:图17案例2 ：风险爆发时间2018年上半年收益表现选取风险预警得分最高的100只标的，构建基于自由流通市值加权的相 应的短中期风险预警

8、月度换仓组合，效果如下列图表。该组合过去9年间 （2011年2月至2019年4月），年化收益为-8.14%,年化超额收益（基 准中证500指数）为-10.34%,自16年并购重组借壳再融资开始趋严后, 负向效果更为显著，过去3年间平均超额收益为-19.96%。图18风险预警组合年化收益814%组合;争值曲线：2011020厂20190430 -年化妆益：-8.14%Net Value Curve:2011020120190430 - am. Yield: -8.14、请务必阅读正文之后的免责条款局部数据来源：Wind图19风险预警组合年化超额1034%组合累计超额曲建：201102012019

9、043：)二年化趣颔收益：70.34、Cumulative Abnormal Returr Curve：2011020120190430 - ann.AR： -10 34%数据来源：Wind表6:风险预警组合年化超中证500指数-10.34% ,过去3年间平均超额收益为1996% ,排雷效果显著全时期201120122013201420152016201720182019（非年化）年化收益-8.14%-28.51%6.46%3.92%24.51%51.68%-11.70%-23.45%-53.52%18.95%年化波动25.77%23.30%24.70%20.91%18.69%39.24%30

10、.61%12.65%22.65%34.99%夏普t碎-0.20-1.510.280.281.311.31-0.54-2.06-3.361.75最大回撤-81.97%-39.21%-29.46%-16.32%-13.62%-50.08%-27.02%-24.36%-53.91%-15.55%月胜率49.49%50.00%33.33%66.67%66.67%75.00%66.67%33.33%8.33%40.00%年化超额-10.34%1.06%3.55%-12.25%-10.34%4.64%-1.65%-22.98%-29.89%-7.03%跟踪误差8.53%6.16%6.70%8.20%6.5

11、8%12.65%6.68%6.65%9.49%14.36%信息比率-1.240.22().55-1.64-1.73().35-0.17-4.06-3.90-1.38超额最大回撤-64.07%-6.98%-7.52%-12.31%-13.02%-11.58%-5.08%-22.98%-29.89%-12.58%超额月胜率38.38%40.00%66.67%33.33%25.00%58.33%58.33%8.33%16.67%40.00%年化双边换手率1067.07%1126.81%1268.97%1199.28%993.03%917.88%979.52%1092.06%1021.63%298.0

12、4%年化收益最大回撤-90.10%-67.72%-23.00%-12.40%10.89%1.60%-38.72%-47.81%-107.43%3.39%基准（年化收益最大回撤）-63.47%-67.92%-27.07%().81%25.79%-9.94%-35.70%-14.97%-71.84%18.13%数据来源:风险预警组合累计超额收益为-58%,对其进行业绩归因分解，可以发现， 残差收益贡献了超过40%的超额收益来源，也就是说贡献了超过-24%的负 向超额收益，排雷效果显著。请务必阅读正文之后的免责条款局部图20残差收益贡献了超过40%的负向超额收益来源，排雷效果显著业绩归因-风格收益-

13、ZZ500: 20110201 .如190430 PerformanGe Attribution - Style Yield - ZZ500: 20110201 20190430业绩归因-风格收益-ZZ500: 20110201 .如190430 PerformanGe Attribution - Style Yield - ZZ500: 20110201 20190430数据来源:图21风险预警组合业绩归因：行业收益立绣归因-行业收益-ZZ500; 20110201 20190430Performance Attribution - Industry Yield - ZZ500： 20110

14、201 201904302. 00% -0.00% -2.00% -4.00% -数据来源:4.3.小结无论中长期还是短中期，4.1及4.2中风险排查的效果均非常理想，在投 资损失及具体风险案例的规避上都有不错的表现。在具体的应用中，我 们建议不仅要注意长期处于高风险的标的，也要同时注意短期风险大幅 上升的标的。5. ESG+Smart Beta 策略ESG除了正面筛选、负面排除等策略应用以外，直接与Smart Beta结合 的策略与产品在海外也较为流行，结合ESG的Smart Beta能够在增厚收请务必阅读正文之后的免责条款局部益的情况下，降低风格极端风险带来的波动及回撤，其结合思路可以总结

15、为以下三种：Combination(Equal-Weight) ： ESG 评分与 Smart Beta 得分标准化 后直接相加，根据最终得分筛选排名靠前的标的，构造组合。这类 方法构建较为简单。Overlap ：先筛选ESG评分靠前的标的作为样本空间，再从中筛选 出风格暴露排名靠前的标的，构造组合。这类方法构建的逻辑最为清 晰。Optimization ：以最大化目标风格暴露为目标，增大ESG相对于基 准的暴露，保持其余风格中性，进行权重优化，构造组合。这类方 法目标风格暴露会更加纯粹，并且还可以跟主动投资管理组合相结 合应用。Combination方法策略应用举例在此，我们以ESG与PB+

16、ROE相结合为例，构建ESG+Smart Beta Combination策略，具体构建过程如下：组合构建过程：将ESG评分与BTOP4-ROE等因子进行标准化后等 权合成为新的因子，并筛选因子排名前100的标的，并保证每个行 业至少有3个标的。基准指数：沪深300指数组合权重：原始权重*因子Zscore调整值，因子Zscore调整值=sqrt (1+Z) ifZ0, sqrt (1/ (1-Z) ifZ表8: ESG+低波年化超沪深300指数9.12% ,信息比率1.30全时期201120122013201420152016201720182019 （非年化）年化收益13.19%-19.22

17、%5.53%7.11%69.05%24.40%5.78%29.16%-20.03%28.61%年化波动22.94%20.12%18.79%18.90%18.04%39.35%24.77%10.97%20.27%23.01%夏普比率0.66-2.050.280.493.060.860.042.56-0.983.39最大回撤-45.69%-23.70%-20.44%-16.28%-6.13%-41.68%-20.87%-6.33%-26.57%-5.90%月胜率57.45%20.00%41.67%58.33%66.67%58.33%75.00%75.00%41.67%60.00%年化超额9.12%

18、4.79%-4.21%15.02%10.54%20.53%11.28%7.09%8.22%-2.57%跟踪误差6.91%4.72%3.95%7.15%7.71%12.02%6.21%4.36%4.09%7.40%信息比率1.302.04-1.102.121.371.711.771.671.99-1.16超额最大回撤-8.58%-1.86%-5.57%-3.64%-7.72%-8.58%-3.60%-3.39%-1.79%-4.86%超额月胜率69.15%80.00%58.33%75.00%83.33%66.67%66.67%58.33%75.00%60.00%年化双边换手率114.42%0.0

19、0%130.24%115.23%112.39%143.23%115.66%107.19%120.43%51.92%年化收益最大回撤-32.50%-42.92%-14.90%-9.17%62.92%-17.27%-15.09%22.83%-46.61%22.70%基准（年化收益最大回撤）-43.34%-49.41%-12.65%-29.86%42.06%-41.03%-23.96%14.54%-58.22%26.16%数据来源:对组合进行业绩归因分析，可以发现市值风格贡献了 50%左右的超额收 益来源，流动性风格贡献了 30%左右的超额收益来源，残差收益贡献了 超过20%的超额收益来源，Alph

20、a较为显著。请务必阅读正文之后的免责条款局部图27残差收益贡献超过20% , Alpha显著业绩归因-风格收益-HS300 : 20110701 20190430PerformanGe Attribution - Style Yield - HS300: 20110701 2019043050. 00% -40. 00% -30. 00% 20. 00% -10. 00% -0. 00% -10. 00% 数据来源:从行业贡献的角度去观察，银行、农林牧渔、食品饮料等对策略超额收 益贡献较大。图28银行.农林牧渔、食品饮料贡献较大业绩归因一行业收益TS300: 2011070120190430P

21、erformance Attribution - Industry Yield - HS300： 20110701 201904306.00%-4 00%-2.00%-0.00%-2.00% -请务必阅读正文之后的免责条款局部数据来源:Optimization方法策略应用举例在此，我们以ESG与Earnings Yield相结合为例，构建ESG+Smart Beta Optimization策略，具体构建过程如下：组合构建过程：以最大化Earnings Yield暴露为目标函数，增大ESG 暴露（约束）+控制风格及行业，进行组合权重优化。基准指数：沪深300指数ESG约束：相对基准多暴露30%

22、、50%等风险控制：风格0.05,行业5%,个股权重上限2.5%交易本钱：双边千3换仓时间：6月末、12月末逐渐增大ESG暴露，可以发现Earnings Yield优化组合的收益和信息比 率均有一定提升。表9: ESG+Earnings Yield收益及IR随着ESG暴露增大逐渐提升数据来源:无约束30%50%100%年化收益9.15%9.16%9.23%9.24%年化波动24.52%24.51%24.50%24.53%夏普比率0.480.480.480.48最大回撤-45.23%-45.21%-45.09%-45.57%月胜率57%58%58%58%年化超额4.63%4.64%4.71%4.

23、73%跟踪误差4.19%4.20%4.21%4.13%信息比率1.101.101.121.14超额最大回撤-4.75%-4.71%-4.72%-4.16%超额月胜率60%61%61%58%年化双边换手率241.27%238.73%238.72%231.75%年化收益最大回撤-36%-36%-36%-36%基准（年化收益.最大回撤）-42%-42%-42%-42%小结无论 Combination,Overlap 还是 Optimization 方法构建的ESG+Smart Beta 策略均能带来较高的增强收益，提升信息比率，并降低下行风险。但这 些方法均存在各自的优劣，我们综合业绩表现、构建难度

24、、逻辑清晰度 以及存在问题的可解决性，具体比拟三种方法，发现Overlap是最好的 策略结合方法。业绩表现：Overlap Combination Optimization构建难度：Combination Overlap OptimizationA 逻辑清晰度：OverlapOptimization Combination存在问题的可解决性：Overlap Optimization Combination关于Optimization方法，作为一种可与主动投资管理充分结合的方法， 未来我们将努力做进一步改进。6.总结本篇报告侧重于实际投资运用，围绕着最大化ESG投资效果的目标，从 投资实际应用的

25、角度自建了一套A股的ESG评分体系，检验了 ESG评分 的有效性，并注重实际投资应用方法的思考与设计，分别构建了 ESG优选 指数、中长期的ESG负面筛选组合及短中期的风险预警模型，并研究了请务必阅读正文之后的免责条款局部ESG与Smart Beta相结合的各类投资策略，模型及策略效果显著。ESG应用一 ：ESG100优选指数。指数年化超额收益6.19%,信息比率 1.40,年化双边换手率为73.40%,年化收益减最大回撤为-32%,相较于 基准改善了 11%,下行风险控制效果较好。ESG应用二：中长期ESG负面剔除组合。沪深300内选择ESG评分最 低的100只标的构建的组合2011年6月至

26、2019年4月,年化收益只.89%, 年化超额沪深300指数-4.70%,近3年平均年化超额为-9.87%。ESG应用三：短中期风险预警模型。全市场风险预警100组合过去9年 间，年化收益为-8.14%,年化超额收益（基准中证500指数）为-10.34%, 自16年并购重组借壳再融资开始趋严后，负向效果更为显著，过去3 年间平均超额收益为-19.96%；此外还分析了各类债券违约、知名雷股案 例，在事发前几个月，模型提示风险呈快速上升趋势。ESG 应用四：ESG+Smart Betao 方法一Combination ： ESG+PB+ROE 策略从2011年6月至今年化收益11.02%,年化超额

27、收益为7.44%,信息 比率为1.58,超额收益最大回撤为-6.13%,年化双边换手率为95%；方 法二Overlap ： ESG+低波策略从2011年6月至今年化收益13.19%,年 化超额收益为9.12%,信息比率为1.30,年化双边换手率为114.42%； 方法三Optimization ：逐渐增大ESG暴露，可以发现Earnings Yield优 化组合的收益和信息比率均有一定提升。请务必阅读正文之后的免责条款局部高分红、高PB、高盈利能力、低盈余波动、低换手、低beta的特征；高评级的标的构造的组合是否具有较好的业绩表现？瞰手、增强稳定：换手较低的情况下，增强效果显著且稳定；Alph

28、a显著：业绩归因残差收益有所贡献；下行风险低：“年化收益减最大回撤”相较于基准有较大改善；低评级组合是否有较好的排雷效果？排雷效果：负面组合年化超额负收益，相较于基准的胜率低。基于此目标，我们自建了更加符合A股公司特征及成长收益的ESG评 分体系，该评分体系分为E、S、G三个大类，具体而言，E分为4个主 题，E评分通过披露水平、正面角度、负面角度以及入选指数等4个主 题，共计14个指标进行评分，并进行相关的行业调整；S评分通过员工 责任、客户消费者责任、供应链责任、社会责任、社会责任报告质量等5 个主题，共计20个指标进行评分；G评分通过董事会、股权及股东、 财务治理、薪酬及激励、治理行为及外

29、部监督、分红等6个主题，共计 62个指标进行评分。图1ESG评分体系小意图ESG评（14个指标）（20个指标）（62个指标）治理行为及外部监督新酬及激匹社会责任报告质量社会责任供应链责任客工消费者 员工责任入选指数披露水平数据来源:由于E、S评分数据主要来源于上市公司社会责任报告，目前评分仅能覆盖30%左右的A股公司。从历史平均来看，评分能够覆盖634只个 股（最新为831只个股），这些个股大多为沪深300成分股，市值偏大。表1: E. S评分数据主要来源于上市公司社会责任报告，G可全覆盖沪深300 中证500 中证800请务必阅读正文之后的免责条款局部社会责任报告71%34%48%E71%3

30、4%48%S72%36%50%G97%98%98%ESG76%38%52%数据来源：E、S、G因子与主要风格的相关性以及风险调整后IC见下列图表，其中E 的Alpha相对较低，S有一定的Alpha,但其社会责任相关指标与大公司比 较相关，所以S与Size有一定的相关性，G风险调整后的IC为2.26%,效 果较好，是个不错的Alpha。U。-5-a:3 Mm.j2dPearson Correlatior - Mean:factor with RiskPearson Correlation - Mean: factor with Kis图7过去9年间，ESG100指数年化超额为6.19%组合累计起

31、领曲线：20110701 20170430二年化收益：6. 19%Cumulative AbnormaI Return CUrve:2011070120190430 - arn. AR： 6.19%数据来源：Wind表4:过去9年间ESG100指数年化超额沪深300指数6.19% ,信息比率1.402019 （非全时期20112012201320142015201620172018年化）年化收益9.72%-20.73%15.59%-5.59%62.43%1.13%1.99%42.83%-25.04%34.14%年化波动24.03%21.73%19.92%23.57%20.99%39.46%20.06%12.87%23.68%24.30%夏普比率0.51-2.060.77-0.102.450.32-0.133.02-1.073.75最大回撤-42.11 %-23.82%-18.55%-24.08%-10.71%-41.56%-17.52%-8.62%-31.52%-6.09%月胜率58.51%20.00%41.67%58.33%58.33%58.33%66.67%83.33%50.00%