ESG 投資組合整合，為前面的研究及估值做一個收尾。從策略性資產配置到績效歸因，工具如 MVO、TPA 幫助優化投資組合，而 Brinson 歸因法和風險因素歸因法則協助分析投資來源。此外，綠色債券、社會債券、永續掛鉤債券等多樣化的 ESG 債券，為資本市場提供了支持環境與社會責任的實際機會。
透過這些方法，投資不僅追求回報，更希望能對投資市場產生正面影響。
前一篇講到，ESG整合的三階段，分別為：
階段一、研究 Research
階段二、估值 Valuation
階段三、投資組合建立 Portfolio Construction
這篇以 階段三、投資組合建立與管理 Portfolio Construction and Management 為主要重點，但稍微複雜，若非財金本科，可能對有些名詞的消化會較為不易，因此只記錄簡化的版本。
策略性資產配置 Strategic Asset Allocation
在實際篩選完股票後，下一步通常是進行資產組合配置。
資產組合通常不僅包含單一的金融商品，還會與其他類別的資產搭配，
例如債券、房地產等，以實現分散風險與最佳化收益的目標。
以下整理幾個資產配置策略的模型：
| 模型 | 特點 | 可能和ESG有關的議題 | 反映在ESG議題的成果 |
| Mean-variance optimization (MVO) | 追求長期最大回報、最小風險的理論： MPT 現代投資組合理論 (Markowitz portfolio optimization or Modern Portfolio Theory)：強調分散風險，透過多樣化配置達到最優回報與風險平衡。 MVO 均值-方差優化 (Mean-variance optimization)：基於 MPT 的數學方法，用於計算最優資產分配比例，構建有效前緣 (efficient frontier)。 Black-Litterman 模型：改進 MVO，結合市場數據與投資者的主觀觀點，使配置更靈活實用。 | MVO 很依賴歷史數據來做資產配置，但如果調整假設（例如加入 ESG 因素），就需要特別小心，因為假設的變化會對結果影響很大。此外，用波動性來衡量風險並不總是準 | ESG 議題會影響回報、風險和資產相關性的假設，還可能引入新的資產類別，讓投資更符合正向影響的目標。 |
| Factor risk allocation | 根據風險來源構建多元化投資組合，通常包括以下因素： 基本面風險：如國內生產總值（GDP）、利率、通貨膨脹等。 市場風險：如股票風險溢價、流動性不足、波動性等。 | 總體經濟與 ESG 議題的較難僅從由上而下 top-down 的角度精確量化。 市場風險因素 market risk factors 可以通過由下而上 bottom-up 的資產和產業分析而建立。 | 透過因素分配，可以加入像氣候變化這類新的 ESG 因素，幫助投資組合在市場風險方面更分散、更穩定。 |
| Total portfolio analysis (TPA) | 和 Factor risk allocation 類似，TPA 可以更緊密地結合策略設定與投資目標的匹配。 更靈活地把投資策略和目標結合起來。 它根據設定的風險範圍來分配資產，重點是看風險大小，而不是死板地按照資產類別來分類，比傳統MVO 的方法更自由。 | 對ESG 議題的判斷與分析結合，需要專業知識來對未來風險做出明智的判斷。 | 強調風險預算和資金分配，結合自Top-down 和 bottom-up，能更靈活地擷取潛在贏家和輸家，並納入 ESG 相關議題的考量。 |
| Dynamic asset allocation (DAA) | 調整來自風險承受能力的變化，這通常是因為投資績效接近目標，或投資期限快到了。 | 因為需要頻繁調整資產比例，可能會帶來更多估算誤差。 | 可以根據不同的時間範圍，反映基準假設的變化。 |
| Liability driven asset allocation | 根據基金的負債來尋找最有效的資產配置組合。 同時關注資產的回報、負債價值的變化，以及資產與負債之間的互動如何影響整體投資組合的價值。 | LDI 與 MVO 面臨相似的限制，對基準假設高度敏感。 | 某些 ESG 議題可能影響通貨膨脹，進而改變負債的假設。 |
| Regime switching models | 模擬因法規、政策或其他結構性變化導致的金融變數突然且持續的變化，能捕捉「肥尾」、偏態及隨時間變化的相關性。 | 適用於考慮 ESG 議題，特別是預期會發生突變的情況。這類方法通常更注重前瞻性數據，而非歷史數據。 | 能捕捉投資環境中的劇烈變化，但目前尚未被投資實務廣泛應用。 |
在既有的傳統模型納入ESG整合後，通常氣候風險 climate risk 是資產配置中最常考慮的因素，
因為既是系統性風險，也是地方性風險。
大部分ESG整合的研究，也是更關注在環境因素，
尤其是與氣候風險相關的假設的敏感性，相較於其他 ESG 因素更為明顯。
機構投資者的績效歸因方法
機構投資者的績效歸因方法是用來分析投資績效來自哪裡，
幫助了解資產配置、選股或風險對績效的影響，進而改進投資策略。
以下列出兩個常見的歸因法：
1. Brinson 歸因法 Brinson Attribution
用來分析投資績效，幫助我們了解投資組合的表現是因為選擇了什麼資產（資產配置），
還是因為選擇了哪些個股或其他細節（選股能力）。
根據投資組合的主動配置比例，把績效分解成來自不同區域、
行業和個股投資比例的回報來源。
專注於績效來源分析，特別是主動型基金中資產配置與選股的貢獻。
2. 風險因素歸因法 Risk Factor Attribution
評估投資組合的風險來源，同時也能分析這些風險對績效的貢獻。
目的是找出投資表現的來源，是因為市場波動、利率變化，還是其他因素，例如通貨膨脹、公司規模等。
分析投資風險和績效的來源是哪些風險因素。
ESG整合方法
如前幾篇1-1 ESG與其他負責任投資 有稍微提到，
ESG整合的方法包含負面篩選、正面篩選、影響力投資、主題投資、股東行動等方式。
根據投資人的偏好，可以用不同策略整合。
綠色證券化 Green Securitization
綠色證券化並非 ESG 整合方法，而是將無法直接交易的「綠色資產」（如可再生能源貸款或綠色基礎設施項目）打包成可交易的證券，重點在於為綠色項目融資，而非將 ESG 因素納入投資組合。
什麼是完整的ESG整合
完整的ESG整合 Full ESG integration，是一種全面的方法，
結合數據分析和與公司互動，全面評估 ESG 風險和機會，
實現更平衡的投資決策。
相較之下，負面篩選 negative screening 僅排除高風險投資；
內外數據 Internal and external datasets 僅輔助研究，這些都不構成完整的 ESG 整合。
常見永續相關債券
除了公開股票之外 (public equity)，債券 (bonds) 也是近幾年和ESG整合有很密切關連性的產品。
但每個債券的名稱可能讓人混淆，宣廣策略在這邊做個ESG投資債券整理。
| 債券類型 | 特性 |
| 綠色債券 Green Bonds | “provide a clear benefit to the environment, such as renewable energy projects.” 用於資助對環境有正面影響的項目，如再生能源、節能建築或污染防治。 可以參考 International Capital Markets Association’s (ICMA) Green Bond Principles |
| 社會債券 Social Bonds | “provide access to essential services, infrastructure, and social programs” 用於支持社會影響項目，如教育、醫療服務、經濟弱勢群體的住房或基礎設施改善。 |
| 永續債券 Sustainability Bonds | “more broadly defined bonds that still create a positive E or S impact” 支持環境和社會相關項目的債券，結合了綠色債券和社會債券的元素。 |
| 永續掛鉤債券 Sustainability-Linked Bonds | “provide financing to issuers who commit to specific improvements in sustainability outcomes, may be defined as E,S, or G-related.” 需與永續目標有連結，未達標可能要支付更高利息。 可以參考 ICMA Sustainability-Linked Bond Principles |
| 轉型債券 Transition Bonds | “provide financing to brown industries with high GHG emissions” 幫助高碳排企業（如石油業）轉型為更環保的業務模式。 |
| SDG 掛鉤債券 SDG-Linked Bonds | 為支持聯合國可持續發展目標（如減貧、清潔能源）籌資的債券。 |
| 藍色債券 Blue Bonds | “fund projects with clear marine and ocean-based benefits, such as sustainable fishing projects” 為保護海洋和水資源籌資的債券。 |
結語
投資方法可以分為主動型 discretionary 和量化型 quantitative。
在 ESG 整合中，主動型以流程為導向；
而量化型方法 (無論是主動還是被動）通常以規則 rules-based 和因素 factor-oriented 為導向。
除此之外，排除性篩選 Exclusionary Screening，多半為資產擁有者 asset owner 偏好，
可分為以下四個基礎分類：
(1) 普遍性排除 Universal Exclusion：排除不道德或具爭議的行業（如武器、生物武器）。
(2) 行為相關排除 Conduct-Related Exclusion：因不良行為（如貪污、侵犯人權）排除特定公司或行業。
(3) 信仰相關排除 Faith-Based Exclusion：依宗教或信仰排除特定行業（如酒精、賭博）。
(4) 特殊性排除 Idiosyncratic Exclusion：基於資產所有者的特定需求或策略，排除個別公司或行業。
ESG 資產配置不僅包括公開股票和債券，還涵蓋私募股權、政府債券和房地產等多元資產。
然而，數據不足和第三方評比標準差異大，導致評估結果相關性低，成為 ESG 整合投資面臨的主要挑戰。
內容根據CFA Certificate in ESG Investing 2023 及其他資訊做筆記整理，非投資建議。
不允許任何未同意狀況下重製、散布、改作、編輯甚至是出版；
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CFA ESG 系列
- ESG 投資介紹 Introduction to ESG Investing
- ESG市場 The ESG Market
- 環境因素 Environmental Factors
- 社會因素 Social Factors
- 治理因素 Governance Factors
- 參與及監管 Engagement and Stewardship
- ESG分析、估值、整合 ESG Analysis, Valuation, and Integration
- 投資組合建立及管理 Integrated Portfolio Construction and Management
- 投資指令、投資組合分析和客戶報告 Investment Mandates, Portfolio Analytics and Client Reporting
