ESG in Aktion

ESG in der Praxis

Die Messung der Auswirkungen des Klimawandels auf die Bewertung von Investments hat eine neue Branche ins Leben gerufen, die schnell heranwachsen muss, da die Offenlegungspflichten, die Erwartungen der Interessengruppen und das Marktbewusstsein schnell zunehmen. Bei AllianceBernstein (AB) haben wir uns mit dem Earth Institute der Columbia University zusammengetan, um eine umfassende Überprüfung der bestehenden Anbieter von Klimawandel-Szenarioanalysen und ihrer verschiedenen Ansätze durchzuführen.

Vermögenseigner wollen und müssen die potenziellen Auswirkungen des Klimawandels auf ihre Portfolios verstehen. Traditionelle Investmentanalysten untersuchen die Risiken und Chancen, die den Wert einer Anlage verändern können. Doch bis vor Kurzem war es schwierig, die potenziellen Auswirkungen des Klimawandels auf die Bewertung eines Unternehmens oder die Portfolio-Performance abzuschätzen. Die Analyse von Klimawandel-Szenarien kann Anlegern helfen, die Auswirkungen des Klimawandels auf Sachwerte sowie die Chancen und Herausforderungen zu verstehen, denen sich ein Unternehmen bei der Umstellung auf eine CO2-ärmere Wirtschaft gegenübersehen könnte.

Doch das ist ein noch junges Thema, und es gibt überall Wachstumsschmerzen. Jeder Anbieter hat eine eigene Herangehensweise an die Daten und Analysen, mit unterschiedlichen Stärken und Schwächen. Im Laufe der Zeit wird es wahrscheinlich eine gewisse Konvergenz geben, da Aufsichtsbehörden, Kunden, Begünstigte und andere Interessenvertreter verlangen, dass Investoren über die Klimarisiken und -chancen ihrer Portfolios berichten. Es ist eine gewaltige Aufgabe für Vermögensverwalter.

Zusammenarbeit zwischen Wissenschaft und Investoren

AllianceBernstein (AB) hat eine fortlaufende Partnerschaft mit dem Earth Institute der Columbia University geschlossen. Unser Team arbeitete mit dem Earth Institute zusammen, um eine Klimarisiko-Schulung für interne AB-Investoren und -Interessengruppen zu entwickeln und durchzuführen. Als Nächstes haben diese Investoren und Interessenvertreter mit dem Earth Institute zusammengearbeitet, um unsere erste an der Arbeitsgruppe für klimabezogene Finanzinformationen (Task Force on Climate-Related Financial Disclosures, TCFD) orientierte Klimaerklärung zu erstellen. Als Unterzeichner der UN-Prinzipien für verantwortungsbewusstes Investment (Principles for Responsible Investment, PRI) wird AllianceBernstein (AB) in Zukunft verpflichtet sein, Szenarioanalysen für unsere Investitionen und unsere Geschäftstätigkeit durchzuführen, und wir glauben, dass diese Analysen von unserer Partnerschaft mit dem Earth Institute enorm profitieren werden.

Szenarionanalyse nach Definition der TCFD ist eine Methode, um zu verstehen, wie sich die physischen Risiken und Chancen des Klimawandels im Laufe der Zeit auf ein Unternehmen auswirken könnten. Das physische Risiko misst die Kosten für die physischen Vermögenswerte eines Unternehmens aufgrund des Klimawandels. Dazu könnten Fabriken gehören, die durch Küstenüberflutungen gefährdet sind, die Auswirkungen von Temperaturextremen auf die Infrastruktur, vermehrte schwere Stürme oder andere materielle Schäden. Das Übergangsrisiko misst sowohl die Auswirkungen politischer Maßnahmen, wie etwa die Kosten von Emissionsreduktionsanforderungen, als auch die Chancen, die sich aus dem Übergang zu einer CO2-armen Wirtschaft ergeben könnten, wie etwa neu entwickelte CO2-arme Technologien oder andere Dienstleistungen oder Produkte, die der Gesellschaft helfen könnten, den Klimawandel abzumildern oder sich an ihn anzupassen.

AllianceBernstein (AB) arbeitet daran, die Analyse von Klimaszenarien zu verstehen, zu verinnerlichen und mit der Zeit zu verbessern. Der Aufbau einer aussagekräftigen Klimaszenarioanalyse für die Berichterstattung und für Anlageentscheidungen ist ein Prozess, der kontinuierlich verfeinert wird, während er immer alltäglicher wird.

Unsere Analyse der verschiedenen Anbieter und ihrer Angebote beruht zum Teil auf unseren eigenen Erfahrungen. Konkret verfügt AllianceBernstein (AB) über ein proprietäres Klimawandel-Szenarienmodell, das für die Verwaltung einer australischen Aktienstrategie auf Basis des ASX 200 Index eingesetzt wird. Unsere Erfahrungen mit diesem Modell – und die enormen Ressourcen, die für eine angemessene Analyse von Klimawandelszenarien für diese 200 Aktien benötigt werden – haben uns bei der Evaluierung externer Anbieter von Szenarioanalysen unterstützt, deren Ergebnisse wir mit den Erkenntnissen des aktiven Portfoliomanagements für größere Anlageuniversen kombinieren können.

AllianceBernstein (AB) hat elf Anbieter gebeten, auf eine Angebotsanfrage zu antworten. Die Unternehmen und ihre Klimamodelle wurden zunächst anhand von neun Kriterien beurteilt ( Abbildung).

Jeder Anbieter hatte Lücken in der Abdeckung von Anlageklassen und Märkten. Zum Beispiel decken einige Unternehmen nur entwickelte Märkte ab, einige bieten auch Schwellenmärkte an, und keines der Unternehmen bietet eine umfassende Abdeckung der Frontier-Märkte. Einige Anbieter decken nur Aktien ab, andere decken Unternehmens- oder Staatsanleihen mit oder ohne Aktien ab. Kein Unternehmen deckte Optionen ab, und die Abdeckung anderer Anlageklassen war begrenzt oder nicht vorhanden. Obwohl es sich noch um eine sehr junge Branche handelt, haben wir bereits beobachtet, dass Anbieter versuchen, Lücken durch Übernahmen und Konsolidierung zu schließen – ein Trend, der sich unserer Einschätzung nach fortsetzen wird.

Annahmen sind wichtig

Die nächste Hürde sind die Daten, die in jedem Modell verwendet werden. Diese Daten werden von den zu analysierenden Unternehmen zur Verfügung gestellt und von den Anbietern der Klimamodelle zusammengestellt. Da die meisten Unternehmen nicht verpflichtet sind, ihre Klimadaten offenzulegen – und es keine spezifischen Standards gibt –, ist der Datensatz von vornherein unvollständig und inkohärent.

Auch die Tiefe der Offenlegung variiert: Handelt es sich um Daten für eine Geschäftseinheit oder für mehrere Geschäftseinheiten? Außerdem gliedern die offenlegenden Unternehmen ihre Daten auf unterschiedliche Art und Weise – oder sie stellen nur Schlaglichter auf die wichtigsten Faktoren zur Verfügung, anstatt vollständige Informationen zu liefern.

Um fehlende Daten zu kompensieren, verwenden die Anbieter entweder Daten Dritter oder wenden komplexe Annahmen an, die auf Länder-, Sektor- und Branchenentwicklungen basieren. Die Annahmen werden oft nicht offengelegt und können stark variieren. Saubere, standardisierte und gründlichere Daten sind notwendig, um die Relevanz von Klimawandelmodellen zu verbessern; wo keine Daten verfügbar sind, sollten die Annahmen offengelegt werden.

Die Szenarioanalyse-Modelle sind komplex, aber viele Modelle müssen noch ausgefeilter sein, um zuverlässige Ergebnisse zu liefern. Zum Beispiel messen die Modelle das Risiko auf unterschiedliche Weise. Einige betrachten das Geschäft eines Unternehmens nach Branche und Standort und verwenden dann verallgemeinerte Informationen, um diese in die potenziellen Auswirkungen zu übersetzen. Andere gehen noch weiter und betrachten nicht nur die Branche oder die geografische Lage, sondern auch das Unternehmen selbst. Dabei wird berücksichtigt, wie sich der Klimawandel auf die Finanzlage auswirken könnte – zum Beispiel durch geringere Gewinnspannen aufgrund höherer Kosten, die CO2-Steuern berücksichtigen, oder auch durch die Frage, wie viel Klimaschutzmaßnahmen bereits ergriffen worden sind.

Auch die Analysetiefe ist sehr unterschiedlich. Es ist offensichtlich, dass die Analyse der Risiken und Chancen des Klimawandels für ein multinationales Unternehmen kompliziert ist. Verschiedene Länder haben unterschiedliche CO2-Preise, Steuern, Märkte oder Reduktionsziele eingeführt, die theoretisch anteilig auf die Vermögenswerte eines multinationalen Unternehmens in diesen Ländern angewendet werden sollten. Die Erfassung dieser Informationen hängt jedoch von der Klarheit und Detailliertheit der Unternehmensangaben ab, und daran mangelt es oft. Da die Anbieter von Klimawandelmodellen nur über begrenzte Ressourcen verfügen, um eingehende Untersuchungen und Verifizierungen auf Emittentenebene durchzuführen, legen unsere Recherchen nahe, dass die Anwendung bereits kompromittierter Daten beliebig sein kann.

Der Vergleich der Ergebnisse konkurrierender Modellanbieter war ebenfalls schwierig. Einige Anbieter verwenden ein quantitatives Maß für den durch den Klimawandel gefährdeten Wert eines Unternehmens, einige wenige bieten einen Risikograd an (niedrig, mittel, hoch), und wieder andere geben eine Punktzahl an, die Vergleiche zwischen Unternehmen ermöglicht, jedoch ohne größeren Kontext. Diese Vielfalt an Metriken spiegelt die Entstehungsgeschichte der Klimaszenarioanalyse für Investoren wider und wird sich wahrscheinlich im Laufe der Zeit weiterentwickeln, wenn Anbieter und ihre Kunden durch praktische Erfahrungen und Entscheidungen ihr gegenseitiges Verständnis und ihre Vertrautheit mit den Anwendungsfällen erhöhen.

Welches Modell ist also das beste? Diese Frage ist nicht einfach zu beantworten, da die Auswahl stark von den Bedürfnissen und Nuancen des Endanwenders abhängt. Aus der Gruppe der elf Unternehmen, die Angebote eingereicht haben, haben wir vier Unternehmen in die engere Wahl gezogen und ihre Produktangebote in acht kritischen Kategorien verglichen (Abbildung). Jedes Unternehmen hatte seine Stärken, und unsere letztendliche Wahl fiel auf den bestgeeigneten Anbieter für unsere Bedürfnisse, mit Fokus auf das Potenzial zur Kooperation, um die Analyse für unsere Zwecke zu verbessern, während die Branche reift und sich verändert.

In der zweiten Phase unserer Analyse wurde jeder Anbieter gebeten, je ein Anleihen-, Aktien- und Multi-Asset-Portfolio zu bewerten, um seine Exponierung gegenüber Risiken und Chancen des Klimawandels einzuschätzen. Die Bewertungen der vier Anbieter wurden zur besseren Vergleichbarkeit in eine standardisierte Skala umgewandelt, und jeder Anbieter lieferte Bewertungen für physische Risiken sowie für Netto-Übergangsrisiken für jedes Unternehmen. Die Daten verdeutlichten die Herausforderungen, die diese Art der Modellierung mit sich bringt.

Während die Bewertungen des Gesamtportfolios recht ähnlich waren, variierten die Bewertungen für einzelne Positionen und Risiken stark, was zeigt, dass die Modelle unterschiedliche Detailtiefen abbilden. In unserer Untersuchung wurden zum Beispiel viele Unternehmen in der Bewertung eines Anbieters als extrem stark, in der eines anderen als außergewöhnlich schwach eingestuft.

Warum also waren die Gesamtbewertungen des Portfolios ähnlich? Die Antwort: Verwässerung. Trotz großer Unterschiede in den Einzelbewertungen der Anlagen werden abweichende Bewertungen abgeschwächt, wenn sie auf der Grundlage ihrer Positionsgröße innerhalb des Portfolios kombiniert werden. Dennoch sind die Bewertungen der einzelnen Anlagen im Kontext des Portfoliomanagements und der Portfoliokonstruktion von größter Bedeutung und können einen erheblichen Unterschied bei den Portfolioerträgen ausmachen. Wir glauben, dass dies den Vorteil von aktiven Investmentmanagern unterstreicht, die nicht nur ihre Wertpapiere gut kennen, sondern sich auch der Besonderheiten jedes der von ihnen verwendeten Szenarioanalyse-Modells bewusst sind.

Fallstudie: First Quantum

Der vielleicht beste Weg, Unterschiede in Klimamodellen zu verstehen, ist der Vergleich der Ergebnisse für ein Unternehmen bei verschiedenen Anbietern. First Quantum, kanadisches Unternehmen, das weltweit Kupfer- und Goldminen (mit bedeutenden Anlagen in Sambia) betreibt, erhielt von zwei Anbietern deutlich unterschiedliche Ergebnisse für die Szenarioanalyse. Diese Ergebnisse verdeutlichen die Unterschiede zwischen den Anbietern und den ihnen zugrunde liegenden Daten und Annahmen sowie die Notwendigkeit, die Ergebnisse der Szenarioanalyse kritisch zu analysieren – etwas, das unserer Ansicht nach nur aktive Manager mit intimer Kenntnis ihrer Portfoliobestände leisten können.

Anbieter A betrachtete zwölf Unternehmensstandorte, als er die physischen Risiken des Klimawandels für First Quantum bewertete. Er ermittelte, dass das Unternehmen bei extremer Kälte um 0,22 % profitieren, bei extremer Hitze jedoch um 2,21 % geschädigt werden würde, was einem physischen Nettorisikowert von –1,96 % entspricht. Das Modell von Anbieter A wies dem Unternehmen keine Auswirkungen von extremem Niederschlag, starkem Schneefall, starkem Wind, Überschwemmungen an der Küste oder tropischen Wirbelstürmen zu.

Im Gegensatz dazu maß das Modell von Anbieter C die physischen Risiken von Küstenüberschwemmungen (–1,13 %), Flussüberschwemmungen (–0,70 %) und chronischen Auswirkungen (–0,28 %). Dabei handelt es sich um langsam eintretende Folgen wie etwa die beobachteten Veränderungen bei den Kosten und der Produktivität von Arbeitskräften bei erhöhtem Hitzestress. Außerdem wurde ein Nutzen aus der Anpassung (+0,55 %) berücksichtigt, sodass der physische Nettorisikowert bei –1,56 % lag. Obwohl jeder Anbieter das Problem aus einer anderen Perspektive betrachtete und unterschiedliche Faktoren bewertete, war der Nettorisikowert einigermaßen vergleichbar.

Unsere Portfoliomanager, Analysten und das ESG-Team stellten jedoch fest, dass beide Anbieter die anhaltende Dürre in Sambia nicht in ihre Analyse einbezogen haben. Etwa 90 % der Stromerzeugung in Sambia erfolgt durch Wasserkraft, und es gibt routinemäßige Stromrationierungen, die sich bei anhaltender Dürre nur noch verschlimmern werden. Das ist eine erhebliche Bedrohung für die Geschäftstätigkeit des Unternehmens in diesem Land.

Die Berechnungen des Netto-Übergangsrisikos zeigten signifikante Unterschiede. Beide Anbieter berücksichtigten direkte Treibhausgasemissionen aus unternehmenseigenen Stromquellen (Scope-1-Emissionen), aber nur ein Anbieter berücksichtigte Emissionen aus zugekauften Stromquellen (Scope-2-Emissionen) und nachgelagerte Emissionen in der Wertschöpfungskette des Unternehmens (teilweise Scope 3). Bei den meisten Unternehmen stammt der Großteil der Treibhausgasemissionen aus Scope 3.

Anbieter C, der First Quantum einen Gesamtscore für das Übergangsrisiko von –62,81 % zuwies, verteilte den Score auf verschiedene Elemente seiner Übergangsrisikofaktoren wie etwa Minderung, Scope-Emissionen sowie Nachfragezerstörung und Reaktion. Anbieter A hingegen vergab nur einen Gesamtscore für das Übergangsrisiko von –72,35 %, der die zugrunde liegenden Elemente des Betriebs- und Geschäftsmodellrisikos, Scope-Emissionen und „einen im Laufe der Zeit global steigenden Preis“ für diese Emissionen ermittelte, aber die Scores in diesen Bereichen nicht aufschlüsselte oder wie sie zum Gesamtscore für das Übergangsrisiko beitrugen.

Die beiden Modelle stimmen auch weniger gut überein, wenn es um die Messung der Chancen durch den Klimawandel geht. Anbieter A betrachtet speziell Unternehmenspatente, um zukünftige Chancen zu messen, und gesteht First Quantum aufgrund fehlender Patente keinerlei potenziellen Nutzen aus dem Klimawandel zu. Im Gegensatz dazu beinhaltet die Bewertung von Anbieter C einen erwarteten Anstieg der Kupfernachfrage um +10,7 % aufgrund der fortschreitenden Umstellung auf Elektrofahrzeuge, und geht von einer Weitergabe der Kohlenstoffkosten im Umfang von 65,6 % aus, was eine Gesamtchance von +76,3 % ergibt. Beim Vergleich der Gesamtsummen für das Netto-Übergangsrisiko weist Anbieter C einen Netto-Risikowert von +11,9 % zu, gegenüber –2,0 % bei der eingeschränkteren Chancenbewertung von Anbieter A. Ein aktiver Manager mit grundlegenden Kenntnissen über das Unternehmen ist wahrscheinlich in der Lage, diese beiden Bewertungen in Einklang zu bringen, um zu einer angemesseneren Einschätzung des Übergangsrisikos und der Chance zu kommen.

Die Bedeutung persönlicher Erkenntnisse: Woolworths

Wir haben auch die Bewertungen von Szenarioanalyse-Anbietern im Vergleich zu unserer bereits erwähnten eigenen Szenarioanalyse für Woolworths, einer australischen Supermarktkette, untersucht. Unser Team schätzt, dass die physischen Risiken einer Unterbrechung der Lieferkette viel schlimmer sein werden als die Schätzungen der Szenarioanalyse-Modelle von Drittanbietern. Tatsächlich wurde das physische Risiko von AllianceBernstein (AB) als hoch eingestuft, im Gegensatz zu niedrig bei allen vier Anbietern. Besondere Sorge bereitet uns die Möglichkeit, dass der Klimawandel die Lebensmittelversorgung beeinträchtigt und zu einer hohen Lebensmittelinflation führt, was wiederum die Regierung veranlassen könnte, die Kapitalrendite für Lebensmittelhändler zu begrenzen, um die Verbraucher zu schützen.

Auf der anderen Seite stuften alle Anbieter von Szenarioanalysen das Transformationsrisiko für Woolworths als mittel bis hoch ein und urteilten, dass der Großteil der Kohlenstoffbelastung für die meisten Unternehmen aus den Scope-3-Emissionen fossiler Brennstoffe stammt (innerhalb der Lieferkette eines Unternehmens, etwa bei Kunden). Betrachtet man den Scope 3 genauer, so würde die große Anzahl von Lieferanten und Kunden einer Lebensmittelkette einen überdurchschnittlich hohen Risikowert verursachen. Was diese Modelle nicht berücksichtigten, war die Möglichkeit des Übergangs durch umweltbewusstere Verbraucher, die klimafreundlichere Produkte, Dienstleistungen und Orte zum Einkaufen suchen, was AllianceBernstein (AB) dazu veranlasste, das Übergangs-Klimarisiko für Woolworths als niedrig einzustufen.

Die weitere Entwicklung der Szenarioanalyse-Modelle

Diese Beispiele zeigen, dass die Identifizierung und Quantifizierung von Klimarisiken und -chancen durch Szenarioanalysen ein schwieriges Unterfangen ist, erst recht für ein gesamtes Portfolio. Aber die Szenarioanalyse steckt noch in den Kinderschuhen, sodass sich mit der Weiterentwicklung von Daten und Modellen wahrscheinlich einiges ändern wird.

Immer mehr Länder und Institutionen haben damit begonnen, die Einbeziehung von Klimadaten und Szenarioanalysen in die öffentliche Berichterstattung zu fordern. Die britischen Aufsichtsbehörden beispielsweise führen diese Berichterstattung schrittweise ein, und es wird erwartet, dass sie bis 2025 für in Großbritannien börsennotierte Unternehmen, Pensionskassen und Investmentmanager verpflichtend sein wird. Australien und Neuseeland verlangen bereits, dass Vermögenseigner diese Informationen zur Verfügung stellen. Und dieselben Daten werden allmählich auch für Unternehmensemittenten verlangt. Obwohl die weltweite Investoreninitiative zur Umsetzung der UN-Prinzipen für verantwortungsvolles Investieren (PRI) die Unterzeichner erst in etwa einem Jahr auf Basis der Einhaltung dieser empfohlenen Praxis bewerten wird, glauben wir, dass sie kommen wird.

AllianceBernstein (AB) kombiniert die detaillierten Unternehmens- und Sektorkenntnisse unserer Analysten sowie unser umfassendes Engagement für Emittenten in Klimafragen mit den von Drittanbietern verfügbaren Klimarisikodaten. Wir glauben, dass diese Kombination zu besseren Erkenntnissen führen sollte, als wenn man sich nur auf externe Klimadaten verlässt, und dass sie auch zu besseren Anlageentscheidungen und Berichten für die Kunden führen sollte.

Das Verständnis der Diskrepanzen in dieser ersten Generation von kommerziell verfügbaren Szenarioanalysen ist der erste Schritt zur Entwicklung besserer Werkzeuge. Wir erwarten substanzielle Verbesserungen der Modelle und Daten, da Vermögenseigner ihre Investmentmanager zu einer aussagekräftigen und relevanten Berichterstattung drängen, die in die Investmentanalyse einfließt. Unternehmen, die sich frühzeitig in diesem Prozess engagieren, können die Entwicklung besserer Modelle beeinflussen und gestalten und ihre Portfolios und Investoren besser auf die langfristigen Risiken und Chancen vorbereiten, die den Emittenten in den kommenden Jahren durch den Klimawandel entstehen.