LFIS Capital - L’Intelligence Artificielle et le Big Data au service de l’investissement Durable
Dans le premier article de cette série dédiée à l'investissement durable, nous avons décrit le « zoo » des données ESG standards, et notamment les problèmes d'homogénéité, d'exhaustivité, d'opacité, de fiabilité et de réactivité.
Dans le deuxième article, nous nous sommes attachés à évaluer le potentiel de performance des données ESG standards, non pas à l’aide de simulations historiques, mais en nous servant du cadre d’analyse prospectif que représente l’investissement factoriel. Cette étude a révélé que les décisions d'investissement liées aux données ESG standards ne génèrent pas d’exposition positive et structurelle à des facteurs éprouvés (i.e. value, size, momentum, low risk, etc.) ou à un nouveau facteur de risque « ESG ». Il n'y a donc pas de raison de penser que les rendements des portefeuilles basés sur les données ESG standards surperformeront leurs indices de référence à long terme.
