C’è ancora molto scetticismo da superare nelle prospettive di sviluppo dell’ESG. Per superare i dubbi e le perplessità (assolutamente legittime) in merito al valore e alla affidabilità dei rating relativi al ruolo delle aziende in termini di Environmental, Social e Governance (e alla loro capacità di produrre performance in termini di generazione di valore) serve prima di tutto e soprattutto “produrre conoscenza”, testare, sperimentare e misurare per poi consolidare dati e prospettive in numeri e scenari.
E proprio come un contributo di conoscenza arriva il White paper, o per la precisione Occasional Paper: “Mind the gap! Machine learning, ESG metrics and sustainable investment” di Ariel Lanza, Enrico Bernardini e Ivan Faiella nella collana “Questioni di Economia e Finanza” della Banca d’Italia.
Il documento è la testimonianza di una sperimentazione con la quale si punta a superare le “critiche” di incongruenze nell’ambito ESG utilizzando tecniche e soluzioni di Machine learning. Questa sperimentazione lavora sui dati ESG allo scopo di “setacciare” e individuare gli indicatori che meglio si prestano alla costruzione di portafogli efficienti e performanti.
Il Machine learning, come si evince dal documento, permette di esplorare nuove metodiche rispetto agli approcci tradizionali e permette di estrarre valore in termini di knowledge dalla crescente mole di dati proveniente dal mondo ESG. Grazie al ML è possibile disporre di una maggiore quantità di informazioni rispetto a quelle offerte dai dati ESG “grezzi”, ma soprattutto è possibile identificare le componenti delle metriche ESG che possono contribuire meglio alla identificazioni di valori aziendali che uniscono gli obiettivi legati ai benefici collegati all’impatto ambientale e sociale con il miglior ritorno dal punto di vista degli investimenti e dunque possono rappresentare la scelta migliore per costruire portafogli più performanti.
“Mind the gap! Machine learning, ESG metrics and sustainable investment” è accessibile direttamente dal sito della Banca d’Italia QUI
