ESG : De l'hétérogénéité au facteur de risque

Partie 3 : La complémentarité des données de sentiment  

Publié le 11 Juillet 2022Marché et recherche
Winter in... Coming?
Flageollet

Alexis Flageollet, PhD

Ingénieur Financier

Juan-Sebastian Caicedo,

Juan Sebastian Caicedo, CFA

Gérant de Portefeuille



Rédigé en mars 2022 

      

Dans les deux premières parties de ce papier de recherche, nous avons abordé, d’une part, le degré d’hétérogénéité qui existe entre les notes de différents fournisseurs ESG et, dans un deuxième temps, l’importance de combiner ces différentes sources afin d’améliorer l’estimation d’un facteur ESG dans le marché.

Retrouvez ici la partie 1 sur l’hétérogénéité des données.

Retrouvez ici la partie 2 sur l’existence d’un facteur de risque ESG.

   

Dans ce troisième et dernier volet, nous voulons explorer quels seraient les avantages, aussi bien conceptuels que pratiques, qui peuvent résulter de l’utilisation de données alternatives en complément des données fondamentales existantes. Plus concrètement, les données issues de l’analyse de sentiment, estimées à partir des techniques récentes d’intelligence artificielle, semblent s’avérer particulièrement intéressantes compte tenu de leurs caractéristiques. Cette approche s’inscrit dans le même objectif de complémentarité informationnelle que nous avons abordé jusque-là et montre à quel point le concept d’ESG « universel » passe par la mesure et l’analyse de différentes variables plus directement observables.

  

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