Современные финансовые аналитики и менеджеры хедж-фондов все чаще обращаются к модели общей ценности и оценивают активы с точки зрения экологического, социального и корпоративного управления (ESG) с использованием альтернативных данных. Такой подход позволяет финансистам раскрыть более детальную картину организации, ее финансовых рисков и будущего инвестиционного потенциала. С развитием технологий, ориентированных на данные, можно собрать почти бесконечное количество общедоступной информации из крупнейшей в мире базы данных – Интернета – и проанализировать ее для получения информации о финансовых оценках.
С момента утверждения Принципов ответственного инвестирования ООН в 2006 году интерес к ESG в секторе финансовых услуг резко возрос. Фактически, с учетом факторов ESG инвестируется в общей сложности более $20 трлн в глобальные активы под управлением – или около четверти всех мировых активов, управляемых профессионалами.
Альтернативные данные ESG могут поступать из различных источников и включать информацию из социальных сетей, вакансии, аналитика, интервью и многое другое. Это может помочь инвесторам понять факторы, включая намерения потребителей и общественное мнение, – чего не могут сделать традиционные данные, такие как данные SEC, прогнозы брокеров и финансовые отчеты.
Стоит уточнить разницу между одноразовыми оценками и сбором альтернативных данных ESG. Существует множество поставщиков данных по ESG, и большинство из них используют собственную уникальную формулу для расчета единой оценки. Хотя это может помочь инвесторам взглянуть на общую картину деятельности компании, этот подход не позволяет им всесторонне понять краткосрочные и долгосрочные риски ESG, связанные с инвестированием в конкретную организацию. Инвесторам нужны альтернативные наборы данных, и их растет экспоненциально – по оценкам, к 2024 году будет доступно более 5000 различных альтернативных наборов данных. Огромный объем необработанных альтернативных данных ESG можно собрать с помощью веб-платформ. Однако при анализе такого количества взаимосвязанных факторов и при таком большом количестве доступных данных бывает трудно делать выводы. Следовательно, при использовании веб-платформ крайне важно сначала установить параметры для извлечения данных, прежде чем точно решить, сколько данных необходимо.
