Consob ha pubblicato il Quaderno di finanza sostenibile n. 4 di giugno 2024, sull’impatto del fattore ESG sulla performance industriale, con un’analisi avviata tramite tecniche di machine learning.
Il documento, in particolare, approfondisce come i fattori ambientali, sociali e di governance (ESG) influenzino le performance finanziarie delle aziende, concentrando l’analisi su oltre 850 aziende europee e statunitensi fra il 2007 ed il 2021.
Nel documento, preliminarmente, si evidenzia che la crescente importanza di un modello economico sostenibile ha spinto sia i mercati finanziari che le autorità di regolamentazione a considerare seriamente i fattori ESG.
Lo studio pubblicato utilizza tecniche di machine learning per indagare il legame tra i punteggi ESG, che riflettono il profilo di sostenibilità delle aziende, e l’EBIT, indicatore delle performance reddituali: l’approccio metodologico, in particolare, impiega modelli di machine learning per analizzare come i tre pilastri ESG (ambientale, sociale, governance) influenzino la redditività aziendale.
I risultati principali dello studio su fattori ESG e performance industriale, possono quindi essere così sintetizzati:
- il pilastro Ambientale risulta avere una correlazione positiva più marcata con le performance finanziarie rispetto ai pilastri sociali e di governance: le aziende con elevati punteggi ambientali tendono a mostrare migliori performance reddituali.
- le aziende europee e statunitensi mostrano differenze nei risultati, attribuibili principalmente ai diversi quadri normativi presenti nelle due giurisdizioni
- l’uso di tecniche di machine learning evidenzia che, sebbene queste possano migliorare l’analisi dei dati ESG, le attuali metriche disponibili presentano ancora delle limitazioni.
La ricerca contribuisce significativamente alla letteratura esistente sull’uso di tecniche avanzate per l’analisi delle tematiche di finanza sostenibile, dimostrando che i metodi di machine learning possono offrire un valore aggiunto: tuttavia, la qualità delle metriche ESG rimane una sfida, e la definizione di standard e metriche di sostenibilità è fondamentale per migliorare la raccolta e l’analisi dei dati.
Lo studio sottolinea l’importanza di integrare i fattori ESG nelle loro valutazioni e strategie di investimento: l’uso di tecniche di machine learning può aiutare a identificare nuove opportunità e rischi, ma è essenziale un continuo sviluppo e miglioramento delle metriche ESG per garantire decisioni informate e sostenibili.
In conclusione, l’approfondimento della CONSOB dimostra come l’integrazione di fattori ESG e l’uso di tecnologie avanzate possano rappresentare un’importante evoluzione nella gestione e nell’analisi degli investimenti sostenibili, offrendo un approccio più sofisticato e dinamico per valutare le performance aziendali.