(AGENPARL) – lun 17 giugno 2024 Finanza sostenibile
L’impatto del fattore ESG sulla
performance industriale
Un’analisi con tecniche di machine learning
M. Palynska, F. Medda, V. Caivano, G. Di Stefano, F. Scalese
giugno 2024
La collana Finanza sostenibile raccoglie le analisi e gli approfondimenti effettuati
nell’ambito dello Steering Committee sulla sostenibilità, istituito per valorizzare gli
interventi negli ambiti di regolazione e vigilanza attribuiti all’Istituto, nonché
favorire, anche a legislazione data, l’incontro fra domanda e offerta di prodotti
finanziari sostenibili.
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L’impatto del fattore ESG sulla
performance industriale
Un’analisi con tecniche di machine learning
F. Medda, M. Palynska, V. Caivano, G. Di Stefano, F. Scalese (*)
Sintesi del lavoro
La transizione verso un modello economico più sostenibile ha assunto, negli anni recenti, una rilevanza crescente sia per i soggetti che operano sui mercati finanziari sia per le autorità di vigilanza e regolamentazione. In un contesto in cui la normativa è in continua evoluzione e l’ecosistema delle informazioni
si va progressivamente perfezionando, le analisi empiriche sulle tematiche ESG fanno sempre più ricorso a
tecniche di intelligenza artificiale. Questo studio mostra come modelli di machine learning possano aiutare
a comprendere quale relazione sussista tra performance ESG e performance reddituale delle imprese. Il lavoro si basa su dati riferiti a oltre 850 imprese europee e statunitensi nel periodo 2007- 2021 e analizza il
legame tra lo score ESG (che sintetizza il profilo di sostenibilità dell’impresa) e l’EBIT (che sintetizza il profilo
reddituale), verificando l’impatto dei tre pilastri E, S e G sulle performance reddituali delle imprese. I risultati
mostrano che lo score riferito alla sostenibilità ambientale (pilastro E) risulta associato positivamente alle
performance reddituali in maniera più netta rispetto agli score riferiti agli altri due pilastri (S e G). Il lavoro
evidenzia, altresì, talune differenze nei risultati relativi alle imprese europee rispetto a quelle statunitensi,
presumibilmente derivanti dal diverso assetto normativo che caratterizza le due giurisdizioni. La ricerca
fornisce un contributo alla letteratura relativa all’utilizzo di modelli di machine learning per l’analisi di
tematiche di finanza sostenibile mostrando come tali metodi possano rappresentare un valore aggiunto per
l’attività di ricerca in questi ambiti. L’utilizzo di tecniche di machine learning consente, tuttavia, di superare
solo in parte le criticità connesse alla qualità delle metriche ESG attualmente a disposizione. La progressiva
definizione di standard e metriche di sostenibilità faciliterà la raccolta e l’analisi dei dati strutturati e l’evoluzione normativa in materia di rating ESG aumenterà la trasparenza circa le sottostanti metodologie.
(*) Marta Palinska (nel corso di un tirocinio presso la CONSOB al momento della ricerca); Francesca Medda (CONSOB al momento della ricerca); Valeria
Si ringrazia Nadia Linciano per gli utili commenti in fase di ideazione dello studio. Errori e imprecisioni sono imputabili esclusivamente agli autori.
Le opinioni espresse nel lavoro sono attribuibili esclusivamente agli autori e non impegnano in alcun modo la responsabilità dell’Istituto. Nel citare
il presente lavoro, pertanto, non è corretto attribuire le argomentazioni ivi espresse alla CONSOB o ai suoi Vertici.
The impact of the ESG factor on
industrial performance
An analysis using machine learning techniques
M. Palynska, F. Medda, V. Caivano, G. Di Stefano, F. Scalese (*)
Abstract
In recent years, the transition towards a more sustainable economic model has become increasingly important for both financial market participants and supervisory and regulatory authorities. In a context in which regulations are constantly evolving and the information ecosystem is progressively being refined, empirical analyses on ESG issues increasingly make use of artificial intelligence techniques. The aim
of this study is to show how machine learning methods can contribute to understand the relationship between ESG performance and corporate earnings performance. The study is based on data from over 850
European and US companies over the period 2007-2021. Its aim is to analyse the link between the ESG
score (used as indicator of the company’s sustainability profile) and EBIT (used as indicator of the earnings
profile). The hypothesis tested in this study is that the three pillars E, S and G have a different impact on
company earnings performance. The results indicate that the environmental score (pillar E) is more strongly
associated with financial performance than those relative to the other two pillars (S and G). Additionally,
the work reveals differences in the results for European versus US companies, which may be ascribed to the
different regulatory frameworks in the two jurisdictions. The research contributes to the literature on the
use of machine learning techniques for the analysis of sustainable finance issues, showing how such methods can enhance research activity on these topics. However, the use of machine learning techniques cannot
fully address the critical issues related to the quality of ESG metrics currently available. The ongoing definition of sustainability standards and metrics will facilitate the collection and analysis of structured data.
Furthermore, the evolution of ESG rating regulations will increase transparency about the underlying methodologies.
Keywords: ESG, firm’s profitability, machine learning, interpretability tools, sustainable finance regulation.
(*) Marta Palinska (during an internship at CONSOB at the time of the study); Francesca Medda (CONSOB at the time of the study); Valeria Caivano,
The authors would like to thank Nadia Linciano for her insightful comments during the preliminary stages of the study design. It is the responsibility
of the authors alone to account for any errors or imprecisions. The opinions expressed herein are those of the authors and do not necessarily
represent the views of CONSOB. In citing this work, therefore, it is incorrect to attribute the arguments expressed therein to CONSOB.
Indice
1 Introduzione
2 La letteratura economica
3 L’approccio metodologico
3.1 I metodi di analisi
3.2 I modelli agnostici
4 La descrizione e la preparazione dei dati
4.1 La descrizione
4.2 La preparazione
4.3 La correlazione
5 La stima dei modelli
6 L’interpretazione dei risultati
7 Conclusioni
Riferimenti bibliografici
1 Introduzione
La rilevanza dei temi connessi allo sviluppo economico sostenibile sta crescendo progressivamente tra cittadini e istituzioni. La comunità internazionale ha infatti preso atto, attraverso numerose iniziative che si sono susseguite nel tempo, della
necessità di agire per trovare un equilibrio fra tre diversi tipi di sostenibilità, egualmente rilevanti, di natura ambientale, sociale ed economica1.
La transizione verso un modello economico più sostenibile necessita, tuttavia,
di un quadro di regole all’interno del quale possano svilupparsi forme di finanziamento
utili a convogliare risorse verso progetti imprenditoriali che sposino questo modello di
crescita. In tale ambito risulta particolarmente rilevante l’impegno dell’Unione Europea
volto alla definizione di un impianto normativo che possa favorire il flusso finanziario
verso attività economiche in grado di contribuire agli obiettivi di sostenibilità prefissati.
Con l’acronimo ESG (environmental, social e governance)2, utilizzato in particolar modo nel mondo finanziario, si indica abitualmente il quadro di riferimento utile
a valutare gli aspetti ambientali, sociali e di governance di un’azienda o di un investimento e la relativa capacità di generare rendimenti economici a lungo termine. Si tratta
di un concetto distinto da quello più ampio di sostenibilità che invece include, oltre ai
fattori ESG, anche considerazioni di carattere economico.
I profili ESG hanno assunto crescente rilevanza sui mercati finanziari dove si
osserva, già da diversi anni, un aumento sia della domanda sia dell’offerta di prodotti
sostenibili. Secondo le stime disponibili, a livello globale le masse gestite di fondi comuni di investimento sostenibili sono infatti cresciute progressivamente passando da
1.400 miliardi di dollari nel 2018 a 3.400 miliardi circa a fine 2023, di cui oltre l’80%
riferibile a fondi europei3. In Europa, le emissioni di obbligazioni ESG sono passate da
meno di 100 miliardi di euro nel 2018 a oltre 600 miliardi nel 20234. In base a dati di
Al Rapporto del 1987 della World Commission on Environment and Development (Rapporto Brundtland) sono seguite
numerose iniziative, culminate nel 2015 nell’approvazione dell’Agenda 2030 delle Nazioni Unite per lo sviluppo sostenibile e dei relativi 17 obiettivi (Sustainable Development Goals – SDGs), articolati in 169 Target da raggiungere entro
il 2030. Nel dicembre dello stesso anno, la conferenza sul clima di Parigi (COP21) ha visto 195 paesi aderire al primo
accordo universale e giuridicamente vincolante su un piano d’azione globale, con l’obiettivo di prevenire ‘pericolosi
cambiamenti climatici’ e contenere il riscaldamento globale al di sotto dei 2ºC rispetto ai livelli preindustriali. La COP21
è stata poi seguita da ulteriori accordi globali e regionali (Linciano et al. 2021).
Il termine ESG è stato utilizzato a partire dagli anni duemila. Nel 2004 viene citato dal Global Compact delle Nazioni
Unite nel Rapporto ‘Who Cares Wins’, in cui alcune importanti istituzioni finanziarie hanno fornito suggerimenti per
integrare meglio le questioni ambientali, sociali e di governance nei campi dell’analisi, della gestione degli asset e dei
servizi di intermediazione di titoli, al fine di aumentare l’attenzione verso questi fattori in ambito finanziario. Viene
inoltre menzionato nel 2006 nel report delle Nazioni Unite dal titolo ‘Principi per l’Investimento Responsabile’, in cui
viene richiesto di considerare gli indicatori ambientali, sociali e di governance come parametri della valutazione finanziaria di un’azienda. A livello europeo, l’acronimo viene usato nella definizione di finanza sostenibile della Commissione
europea (https://finance.ec.europa.eu/sustainable-finance/overview-sustainable-finance_en): «Sustainable finance refers to the process of taking environmental, social and governance (ESG) considerations into account when making
investment decisions in the financial sector, leading to more long-term investments in sustainable economic activities
and projects.» In relazione alla normativa europea sull’informativa di sostenibilità delle imprese (Corporate Sustainability Reporting Directive o CSRD, di prossima applicazione), gli standard di rendicontazione europei prevedono che il
reporting faccia riferimento alle tre tematiche environmental, social e governance.
Si veda Morgan Stanley (2024).
Si veda AFME (2023).
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Un’analisi con tecniche di machine learning
survey, inoltre, la grande maggioranza degli investitori istituzionali indica un incremento nella domanda di opportunità di investimento connesse a tematiche ESG nel
2023. Inoltre, le considerazioni ESG stanno assumendo un ruolo sempre più prominente
nei mandati degli investitori ai gestori5. Anche alcuni dati di survey riferiti a investitori
retail rilevano una netta preferenza di questi ultimi verso alternative di investimento a
minore impatto ambientale6.
Il presente lavoro si concentra sui profili ESG delle imprese e si pone nel solco
della letteratura economica volta a indagare l’interazione tra profili connessi alle tre
dimensioni ESG (ossia ambientale, sociale e di governance) e performance reddituali.
La ricerca prende le mosse dagli studi già precedentemente svolti (quali, D’Amato et al.
2023) e ne amplia sia l’oggetto sia l’ambito di analisi. Il lavoro si basa su dati riferiti a
oltre 850 imprese europee e statunitensi nel periodo 2007- 2021 e utilizza modelli di
machine learning (di seguito anche ML) al fine di analizzare il legame tra lo score ESG
(che sintetizza il profilo di sostenibilità dell’impresa) e l’EBIT (che sintetizza il profilo
reddituale). L’ipotesi allo studio in questo lavoro è che i tre pilastri E, S e G abbiano un
impatto differente sulle performance delle imprese. I risultati mostrano che lo score
riferito alla sostenibilità ambientale (pilastro E) risulta associato positivamente alle
performance reddituali in maniera più netta. Il lavoro evidenzia, altresì, la sussistenza
di differenze nei risultati relativi alle imprese europee rispetto a quelle statunitensi,
presumibilmente connesse al diverso assetto normativo che caratterizza le due giurisdizioni.
La ricerca fornisce anche un contributo alla letteratura sull’utilizzo di tecniche
di ML per l’analisi di tematiche di finanza sostenibile mostrando che approcci metodologici di analisi avanzate possono rappresentare un importante valore aggiunto per
l’attività di ricerca in tale ambito. Le tecniche di intelligenza artificiale (IA) possono
essere caratterizzate dalla capacità di migliorarsi autonomamente, individuando di
volta in volta nuove relazioni tra variabili da diversi set di dati. Ciò consente di sfruttare
appieno le potenzialità informative dei dati nello studio di fenomeni complessi ed eterogenei quali i profili di sostenibilità, per i quali non sono ancora state individuate
metriche condivise e che, pertanto, possono risultare di difficile esplorazione tramite
l’uso di modelli di analisi tradizionali meno dinamici e flessibili.
Si osserva, in proposito, che il contesto normativo della finanza sostenibile
non è, allo stato, formalmente definito. Come già accennato, a livello europeo il legislatore si sta adoperando affinché possa svilupparsi un ecosistema dell’informazione
sostenibile (che include dati, informazioni, metriche e modelli di analisi adeguati alla
misurazione e alla rappresentazione delle caratteristiche ESG di attività economiche e
finanziarie) che dia la possibilità agli attori economici di utilizzare le informazioni necessarie per prendere le proprie decisioni7. In un contesto in cui tale ecosistema si sta
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Si veda RBC Capital Market (2024).
Si veda Natixis Investment Managers (2022).
Vanno in questa direzione, tra gli altri, i seguenti interventi normativi (già approvati o allo studio): il Regolamento (UE)
2020/852 (Regolamento Tassonomia), che definisce cosa debba intendersi per attività sostenibili sul piano ambientale;
il Regolamento (UE) 2019/2088 (Sustainable Finance Disclosure Regulation – SFDR), che detta obblighi informativi
specifici per produttori e distributori di strumenti finanziari, intermediari e consulenti, con l’obiettivo di rendere disponibili informazioni chiare agli investitori finali circa le caratteristiche ESG degli investimenti; la Direttiva (UE)
ancora perfezionando e i mercati, di conseguenza, non sono ancora in grado di prezzare
pienamente i rischi e le opportunità connessi alle tematiche ESG, può risultare particolarmente appropriato l’utilizzo di metodologie di analisi come quelle di ML, che non
sono strettamente vincolate a modelli teorici tipicamente usati nella ricerca economica
o finanziaria. I metodi di ML presentano, tuttavia, alcuni svantaggi tra cui il più rilevante è rappresentato dalla limitata possibilità di interpretare i risultati. Per ovviare a
questa criticità il presente studio, oltre a tecniche di ML, utilizza anche alcuni modelli
cosiddetti agnostici perché prescindono dal metodo di ML impiegato. Tali modelli possono essere impiegati per favorire nel concreto la capacità dell’analista di interpretare
i risultati, consentendo di determinare il contributo delle variabili utilizzate nel determinare i risultati forniti dal modello.
Lo studio è organizzato come segue. La sezione 2 illustra la letteratura economica sull’utilizzo di tecniche di intelligenza artificiale per l’analisi di dati ESG; la
sezione 3 espone l’approccio metodologico alla base dello studio; la sezione 4 descrive
i dati oggetto di analisi e illustra le fasi di preparazione del dataset; la sezione 5 mostra
i risultati delle stime e la sezione 6 ne approfondisce l’interpretazione; la sezione 7
conclude.
2 La letteratura economica
L’utilizzo di tecniche di machine learning sta diventando sempre più diffuso,
in generale, in molti campi della ricerca economica e finanziaria e, in particolare, della
finanza sostenibile8.
Al proposito, Allen et al. (2017) passano in rassegna le possibili applicazioni
pratiche di tecniche di machine learning nell’analisi dei dati ESG9, ponendo in luce
come al momento l’impiego di tali strumenti sia particolarmente utile in questo ambito
proprio per l’assenza di metriche condivise e standardizzate e che in futuro, via via che
sarà raggiunta una maggiore standardizzazione delle metriche e delle forme di reporting delle informazioni relative a profili di sostenibilità, sarà possibile sviluppare modelli
di ML con performance ancora migliori.
2022/2464 (Corporate Sustainability Reporting Directive – CSRD) sulla rendicontazione di sostenibilità e i relativi standard di rendicontazione, introdotti dal Regolamento delegato (UE) 2023/2772 (European Sustainability Reporting
Standards – ESRS) pubblicato a dicembre 2023; la proposta di regolamento sul rating ESG. Inoltre, la standardizzazione
delle informazioni potrà essere perseguita, a livello di prodotto, anche grazie all’introduzione di una ecolabel europea
e di uno standard per le obbligazioni green. Al proposito, nel 2023 è stato adottato il Regolamento (EU) 2023/2631
(Regolamento Green Bond – EuGBR) che introduce regole uniformi per gli emittenti di obbligazioni che desiderano
utilizzare la denominazione ‘obbligazione verde europea’ o ‘EuGB’ (european green bond) nella commercializzazione
dei loro titoli. Il Regolamento, salvo limitate eccezioni, troverà applicazione a partire dal 21 dicembre 2024.
L’utilizzo di metodologie innovative e della tecnologia (facendo riferimento, più in generale, a metodi di intelligenza
artificiale o all’implementazione di DLT) è, inoltre, promossa anche a fini di regolamentazione e vigilanza, come indicato
nel ‘Financing for Sustainable Development Report 2021’ delle Nazioni Unite, secondo cui applicazioni di SupTech e
RegTech (ossia le innovazioni tecnologiche applicate alle attività di supervisione e di compliance) possono rafforzare
la supervisione e incrementare l’efficienza con riferimento ai temi della finanza sostenibile (United Nations, 2022).
Ad esempio, strumenti come natural language o image processing possono essere utilizzati per estrarre informazioni
rilevanti circa i profili ESG per cui non si dispone di dati. Modelli di deep learning possono invece essere utilizzati, tra
le altre cose, per prevedere il rendimento di un investimento.
L’impatto del fattore ESG
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Un’analisi con tecniche di machine learning
Alcuni degli studi che utilizzano tecniche di intelligenza artificiale per indagare l’impatto di fattori ESG sulle performance delle imprese si focalizzano sul profilo
di rischio-rendimento di un titolo (Guo et al, 2020; Yu et al. 2022). Altri lavori invece
indagano l’efficacia di tecniche di ML a scopo predittivo dei futuri rendimenti azionari
partendo da metriche ESG (Strube et al, 2023; Assael et al. 2023), mentre altri mostrano
le buone capacità predittive di tali modelli in relazione ai risultati reddituali e la sussistenza di un legame tra performance ESG e redditività (De Lucia et al. 2020; Sharma et
al. 2021; D’Amato et al. 2023). Un filone della letteratura si concentra invece sull’approfondimento dell’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale nella costruzione di
portafogli efficienti, mostrando come tali modelli possano consentire di integrare profili ESG nell’analisi in modo da garantire migliori performance (Lanza et al. 2020; Margot et al. 2021).
Guo et al (2020), utilizzando tecniche di natural language processing per
l’estrazione di notizie su profili ESG connessi a società quotate europee e statunitensi
e applicando un modello di deep learning, mostrano che il flusso di notizie relative a
profili ESG è un fattore rilevante in grado di anticipare la volatilità dei prezzi dei titoli
azionari.
Al contrario Strube et al. (2023), applicando tecniche di machine learning,
non trovano evidenza che l’inclusione di rating ESG nell’analisi migliori le performance
predittive del modello sull’andamento di titoli azionari in termini di excess returns. Lo
studio utilizza i rating di sostenibilità MSCI e si basa su dati riferiti a 72 società quotate
europee incluse negli indici Euro Stoxx50, Euro Stoxx50 ESG ed Euro Stoxx ESG Leaders50 dal 2018 al 2022.
Anche Assael et al. (2023) utilizzano tecniche di machine learning e analizzano il legame tra rendimenti dei corsi azionari e ESG score su un campione di 2.429
società europee. Lo studio mostra che gli score ESG contengono informazioni aggiuntive in grado di spiegare i rendimenti azionari meglio dei soli fondamentali di mercato
così come individuati nel modello a tre fattori di Fama e French (1993), ossia dimensione dell’impresa, book-to-market value ed excess return. I risultati dello studio evidenziano che, sebbene gli score ESG abbiano una profondità storica ancora piuttosto
limitata, l’utilizzo di strumenti di machine learning rende già possibile dimostrare come
essi influenzino i rendimenti annuali dei prezzi azionari. La relazione più significativa
rilevata dallo studio si riferisce al dato sulle controversie societarie. Inoltre, l’impatto
degli score ESG sui rendimenti azionari sembra più marcato per le società a mediobassa capitalizzazione.
Tra i lavori che hanno indagato sui legami tra profili ESG e performance economico-finanziarie delle società, De Lucia et al. (2020), attraverso l’utilizzo sia di tecniche di machine learning sia di tecniche econometriche tradizionali su un campione
di 1.038 società quotate europee, mostrano una relazione positiva tra score ESG e indicatori di redditività dati dal ROA (return on assets) e ROE (retun on equity) e che la
dinamica degli score ESG consente di effettuare previsioni piuttosto accurate dell’andamento di tali indicatori. Inoltre, la relazione esistente tra score ESG e indicatori di
performance reddituale appare più marcata per le aziende che investono maggiormente
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in innovazioni volte alla tutela dell’ambiente o all’incremento della produttività del
lavoro e in politiche finalizzate alla salvaguardia della diversità e al rispetto delle pari
opportunità.
Anche D’Amato et al. (2023) utilizzano strumenti di machine learning al fine
di verificare l’esistenza di un legame tra informazioni non finanziarie e redditività. I
risultati mostrano che, per un campione di circa 400 società europee appartenenti
all’indice Euro Stoxx600 nel periodo tra il 2011 e il 2020, sussiste una relazione positiva
tra lo score ESG elaborato da Refinitiv e la redditività sintetizzata dall’indicatore di
EBIT (earnings before interests and taxes).
Il legame tra indicatori ESG e performance finanziarie è indagato con tecniche
di machine learning anche da Sharma et al. (2021) che analizzano la rilevanza di dati
su profili ESG nelle decisioni di investimento. Il lavoro si basa su un campione di oltre
1.400 società quotate e prende in considerazione diversi score ESG elaborati da Sustainalytics. I risultati evidenziano che gli score ESG contengono informazioni rilevanti ai
fini delle decisioni di investimento poiché a migliori performance di sostenibilità si associa una più elevata redditività sintetizzata dagli indicatori ROE e ROA.
Lanza et al. (2020) propongono un approccio innovativo basato sull’utilizzo di
tecniche ML volto a identificare gli indicatori ESG che meglio contribuiscono alla costruzione di portafogli efficienti. Tramite l’utilizzo di una vasta gamma di metriche ESG,
lo studio mostra che gli indicatori selezionati dalla metodologia machine learning sono
per la maggior parte di natura ambientale e in buona parte si riferiscono all’esposizione
ai rischi connessi al cambiamento climatico o alla capacità di gestire il rischio di transizione. Tra questi, solo uno è rappresentato da uno score ESG elaborato da un provider
di dati mentre la maggior parte riguarda dati comunicati dalle società.
Margot et al. (2021) mostrano che nella costruzione di un portafoglio di titoli
gli strumenti di intelligenza artificiale, in grado di tener conto anche di relazioni non
lineari tra le variabili, possono avere performance migliori rispetto alle classiche strategie di selezione dei titoli quali, ad esempio, la strategia best-in-class. Lo studio, basato su un campione di 1.500 società incluse nel MSCI World Index, evidenzia pertanto
come gli strumenti di machine learning siano particolarmente utili nello studio della
relazione tra profili ESG e performance finanziaria che tipicamente è di carattere non
lineare e risulta influenzata da molteplici fattori quali il settore di attività, il paese di
origine e altre caratteristiche societarie specifiche.
In linea generale, la letteratura sembra abbastanza concorde nell’affermare
che le tecniche di intelligenza artificiale per l’analisi di tematiche connesse a profili
ESG possano rappresentare un valore aggiunto nella ricerca empirica, consentendo di
ottenere risultati più accurati rispetto a quelli derivanti dall’applicazione di strumenti
di analisi tradizionale. L’utilizzo di queste metodologie consente, tuttavia, di superare
solo in parte le criticità connesse alla qualità delle metriche ESG attualmente a disposizione. Alcuni degli studi passati in rassegna si basano su indicatori ESG, elaborati e
distribuiti da provider di dati, tipicamente caratterizzati da grande eterogeneità. Tuttavia, le metodologie di rating dei profili ESG dei principali provider di dati, pur presentando elementi di connessione, si caratterizzano per peculiarità sia nella quantità e
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nella tipologia dei dati sottostanti alle elaborazioni sia nella metodologia di aggregazione dei dati necessaria alla costruzione degli indicatori di sintesi10 (Berg et al. 2022).
I risultati degli studi empirici che approfondiscono tematiche ESG sono pertanto maggiormente influenzati dalla scelta dell’indicatore utilizzato rispetto ai lavori che si concentrano esclusivamente su aspetti di tipo economico-finanziario.
Una parte della letteratura che utilizza tecniche di intelligenza artificiale si
propone infatti di indagare l’uso di tali strumenti proprio al fine di identificare sistemi
utili nella classificazione delle società in base profili ESG o a scopo predittivo delle
performance societarie su specifiche metriche di sostenibilità ambientale anche al fine
di individuare strumenti che consentano di superare l’eccessivo ricorso a rating ESG
elaborati dai provider di dati sulla base di metodologie eterogenee (Lee et al. 2022; Yin
e Hsu, 2023). Ad esempio, Lee et al. (2022) propongono un nuovo approccio di analisi
dei dati ESG tramite l’utilizzo di tecniche di machine learning e deep learning nonché
di strumenti tradizionali di analisi econometrica. Lo studio, che ha l’obiettivo di mostrare come i dati relativi a profili ESG possono essere analizzati tramite l’utilizzo di
tecniche evolute, propone diversi esperimenti evidenziando, tra le altre cose, che sussiste una relazione positiva tra profili ESG e rendimenti annuali dei fondi di investimento o che attraverso l’utilizzo di tecniche di ML è possibile identificare anomalie nei
dati ESG o classificare le società in base a punteggi di sostenibilità. Anche Yin e Hsu
(2023) propongono analisi in tal senso, mettendo a confronto le performance di alcuni
modelli di machine learning nel prevedere gli score ESG di imprese non finanziarie,
mentre Nguyen et al. (2021) utilizzano tecniche di machine learning per la previsione
delle emissioni di carbonio delle imprese.
Il presente studio, come detto, prende le mosse dalle ricerche precedentemente svolte, con particolare riferimento a quella di D’Amato et al. (2023), e ne amplia
sia l’oggetto sia l’ambito di analisi. Il lavoro, infatti, si propone di verificare non solo la
sussistenza di un legame tra fattori ESG e redditività ma anche se a tale relazione
concorrano in modo diverso i tre pilastri ESG considerati singolarmente. Il lavoro inoltre
estende l’analisi alle società statunitensi, in modo da verificare se tale legame possa
essere influenzato dal diverso assetto normativo sulle tematiche ESG che caratterizza
l’Unione europea e gli USA.
10 Gli indicatori ESG elaborati da provider di dati sono numerosi e si basano tutti sull’individuazione delle tematiche (o
attributi) rilevanti per ciascuno dei tre pilastri nonché per la definizione di specifiche metriche per la misurazione delle
performance in relazione a ogni tematica, a cui vengono poi associati dei pesi in funzione dell’importanza relativa.
Berg et al. (2022) identificano tre distinte fonti di divergenza tra i rating ESG: i) la ‘divergenza di ambito’ che si riferisce
alla situazione in cui i rating si basano su serie diverse di attributi; ii) la ‘divergenza di misurazione’ che si riferisce alla
situazione in cui i provider di rating misurano lo stesso attributo utilizzando indicatori diversi; iii) la ‘divergenza di
peso’ che emerge quando si assegna un’importanza relativa diversa agli attributi considerati.
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3 L’approccio metodologico
3.1 I metodi di analisi
In generale, le metodologie di ML si distinguono in modelli di apprendimento
‘supervisionato’ e ‘non supervisionato’11. Nei primi l’apprendimento si basa su dati precedentemente ‘etichettati’ come variabili di input e di output, permettendo così al modello di ‘imparare’ da tale classificazione; nei secondi, invece, l’algoritmo cerca autonomamente di dare un senso alle informazioni disponibili, identificando relazioni e
caratteristiche comuni. Il presente lavoro utilizza modelli di ML supervisionati12 che
consentono di individuare relazioni tra variabili spesso difficili da identificare con i
classici modelli econometrici (Athey e Imbens, 2019). Lo studio propone anche un confronto con l’applicazione di un tradizionale modello di regressione lineare.
Al proposito si osserva che le metodologie di ML si differenziano dai modelli
econometrici tradizionali principalmente per le assunzioni di base. Nei modelli di regressione lineare, infatti, si ipotizza che i dati provengano da un processo:
??
dove ? rappresenta la variabile target, ? ?
? ? è il vettore delle variabili esplicative, o di input, ? è un vettore di parametri da stimare con metodi dei minimi
quadrati, di massima verosimiglianza o iterativi e ? il termine d’errore (residuo). Infatti,
più genericamente, la relazione tra la variabile dipendente Y e le variabili esplicative X
è sintetizzata dalla funzione ? tale per cui:
? ?
La validità dei risultati della stima dipende dal rispetto delle assunzioni circa
le caratteristiche della funzione ?. Nello specifico, utilizzando un modello di regressione lineare, è necessario che vengano rispettate le assunzioni circa la linearità di ? e
quelle riferite alle relazioni che legano le variabili esplicative tra loro e con il residuo
(tra cui indipendenza e omoschedasticità). La relativa accuratezza si misura attraverso
i test sulla bontà di adattamento e l’analisi dei residui.
I modelli di ML non si basano su un modello teorico di riferimento ma, tramite
l’utilizzo di algoritmi e modelli statistici, traggono informazioni e conoscenza direttamente dai dati (James et al. 2022). Pertanto, negli algoritmi di ML non si fanno ipotesi
circa la distribuzione che ha generato i dati; il loro obiettivo è quello di trovare la stima
? della funzione ? per ottenere come risultato il valore predittivo ?.
11 A quelli riportati nel testo si aggiunge l’’apprendimento per rinforzo’, in cui attraverso l’interazione con l’ambiente e
l’identificazione di un obiettivo, le operazioni software che mirano a raggiungerlo ricevono una ricompensa (rinforzo),
mentre quelle che deviano dall’obiettivo vengono ignorate.
12 Lo sviluppo di questi modelli è andato di pari passo con l’incremento della mole di dati e di informazioni disponibili
(big data), dal momento che tecniche di machine learning e non-linear processing sono in grado di trattare volumi
consistenti di dati, anche non strutturati.
L’impatto del fattore ESG
sulla performance industriale
Un’analisi con tecniche di machine learning
L’accuratezza di ? come predittore per ? dipende da due quantità che vengono chiamate errore riducibile ed errore irriducibile che, in quanto tale, non può essere
minimizzato. La funzione ? sarà pertanto individuata tra quelle che minimizzano l’errore riducibile. Nello specifico, è possibile esprimere l’errore predittivo in termini di
errore quadratico medio con la seguente formula:
? ?
?? ?
?? ?
? ?
? ?
??? ?
dove la prima parte della formula, ? ? ?
? ?, rappresenta l’errore riducibile e
la seconda, ??? ?, l’errore irriducibile. L’obiettivo degli algoritmi di ML è quello di
ridurre al minimo l’errore riducibile (mean square error o MSE) stimando un’adeguata
funzione ?. L’MSE può essere a sua volta scomposto in:
?? ?
? ?
???? ? ?
??? ? ?
Il primo termine, denominato bias, è il valore atteso dell’errore riducibile, ovvero la differenza tra la predizione media del modello e il valore reale che si sta cercando di predire. Esso rappresenta un indicatore dell’accuratezza del modello (accuracy) e può essere influenzato da assunzioni errate. Il secondo termine è la varianza e
fa riferimento alla sensibilità (sensitivity) del modello alle variazioni nel dataset di training (ossia del dataset utilizzato per l’addestramento del modello). L’MSE sarà tanto
più piccolo quanto minori sono il bias e la varianza. Tuttavia, tra queste componenti
sussiste un trade-off: all’aumentare della complessità di un modello, il bias tenderà a
diminuire, fornendo un risultato più accurato, ma la varianza tenderà a crescere, rendendolo più sensibile a variazioni dei dati disponibili.
Tra i metodi di apprendimento automatico, i metodi ensemble prevedono l’addestramento contemporaneo di più modelli per la soluzione dello stesso problema. Tali
modelli vengono poi ‘combinati’ tra loro per ottenere il risultato finale. Il presente studio utilizza i metodi random forest e gradient boosting.
Il random forest è un algoritmo di apprendimento automatico, ampiamente
utilizzato per problemi di classificazione e regressione, che combina diversi modelli per
migliorare le prestazioni complessive. Esso consiste nella creazione di un certo numero
di alberi decisionali, ognuno dei quali viene addestrato su un sottoinsieme casuale dei
dati disponibili. Nella costruzione di ciascun albero, viene preso in considerazione solo
un sottoinsieme casuale delle caratteristiche dei dati per ogni divisione del nodo, incrementando così variabilità e diversità degli alberi. Il risultato finale dell’algoritmo è
determinato attraverso un ‘voto a maggioranza’, dove la classe o il valore che ottiene
più voti da tutti gli alberi diventa la previsione finale del modello. Rispetto ad altri
modelli di ML, il random forest ha performance particolarmente efficienti perché riduce
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il rischio di overfitting,13 migliorando il grado di generalizzazione del modello e fornendo predizioni robuste, specialmente in situazioni complesse con molti dati e caratteristiche.
Il gradient boosting è un altro algoritmo di apprendimento automatico, anch’esso appartenente alla categoria degli ensemble learning come il random forest. La
principale differenza tra i due approcci sta nel modo in cui vengono combinati i modelli
base (solitamente alberi decisionali): dopo aver costruito un singolo modello base,
spesso un albero decisionale semplice, si calcolano gli errori residui, ovvero le differenze
tra le previsioni del modello iniziale e i valori effettivi nel set di dati di addestramento.
Successivamente si costruisce un secondo modello che cerca di correggere gli errori
residui commessi dal modello precedente. Tale processo viene ripetuto iterativamente
molte volte in modo da costruire modelli aggiuntivi per correggere gli errori residui dei
modelli precedenti. La previsione finale è ottenuta sommando le previsioni di tutti i
modelli, ognuna pesata in base alla propria capacità di correggere gli errori14. Il gradient boosting è particolarmente efficace nella gestione di dati complessi e nella produzione di modelli altamente accurati, sebbene rispetto al random forest sia più sensibile al rischio di overfitting.
3.2 I modelli agnostici
Una problematica collegata ai modelli di ML è quella relativa alla loro interpretazione. Nell’approccio dell’apprendimento automatico, infatti, la funzione stimata
? non ha proprietà predeterminate dall’analista e, in linea generale, non è nota poiché
viene elaborata internamente dal modello. Questa caratteristica fa sì che i metodi di
ML vengano considerati delle ‘black box’ il cui funzionamento risponde a dinamiche
che non sono spiegabili.
Esistono, tuttavia, alcuni metodi, chiamati agnostici perché indipendenti dal
modello di ML utilizzato, che consentono di favorire l’interpretazione delle relazioni
individuate dal modello. Tra questi il presente lavoro utilizza il partial dependence plot
(PDP), l’individual conditional expectation (ICE) e i valori di Shapley.
Nello specifico, il PDP, detto anche grafico delle dipendenze parziali, mostra
l’effetto marginale di una variabile di input (feature) sul valore stimato da un modello
di ML sulla variabile di output, ovvero come una particolare caratteristica influisca sulla
previsione. Il grafico è pertanto in grado di mettere in evidenza il tipo di relazione
(lineare, monotona, ecc.) tra la variabile di input e la variabile di output (Friedman,
2001).
L’ICE, noto anche come ‘aspettativa condizionale individuale’, mostra come
cambia la previsione al variare di una variabile di input attraverso una rappresentazione
13 L’overfitting è un fenomeno che si verifica quando un modello statistico o un algoritmo si adatta troppo ai dati di
training, al punto da catturare anche mere fluttuazioni casuali nei dati anziché la reale distribuzione sottostante,
perdendo di generalità e facendo registrare scarse prestazioni sui nuovi dati.
14 Il termine ‘gradient’ si riferisce al fatto che il modello cerca di muoversi lungo il ’gradiente’ degli errori per migliorare
progressivamente le stime.
L’impatto del fattore ESG
sulla performance industriale
Un’analisi con tecniche di machine learning
grafica che è l’equivalente del PDP riferito alle singole osservazioni di dati (Goldstein
et al. 2015). In altre parole, il PDP rappresenta l’effetto medio di una variabile di input
sulla previsione, mentre l’ICE mostra le traiettorie di dipendenza costruite sulle singole
osservazioni tra la variabile di output e la variabile di input. Questo consente di individuare l’esistenza di relazioni eterogenee fra la due variabili per le singole osservazioni.
Dal momento che nei grafici ICE potrebbe non essere facile individuare l’effetto medio
dell’input di interesse sulla previsione, questi sono solitamente presentati insieme ai
grafici PDP.
I valori di Shapley, infine, permettono di individuare quali variabili di input
contribuiscono maggiormente alla previsione (Lundberg e Lee, 2017; Molnar, 2022).
Tale tecnica di interpretazione dei risultati si basa sui principi della teoria dei giochi in
cui le ricompense ai giocatori (rappresentati dalle variabili di input) vengono assegnate
in modo proporzionale al contributo che ognuno di essi apporta alla coalizione, ovvero
alla spiegazione della previsione. Il valore di Shapley rappresenta quindi il peso, o contributo marginale, assegnato a ogni variabile di input. Il calcolo dei valori di Shapley
ha un costo computazionale estremamente elevato.
4 La descrizione e la preparazione dei dati
4.1 La descrizione
Il lavoro si basa su dati relativi a un campione di oltre 850 società europee e
statunitensi a grande e media capitalizzazione appartenenti agli indici Stoxx Europe
600 e S&P 50015 e riferiti al periodo 2007-2021. Le variabili hanno frequenza annuale
e riguardano score ESG, indicatori di redditività e indicatori relativi sia all’area geografica di appartenenza sia al settore di attività.
Gli score ESG
Al fine di studiare la relazione tra la performance di sostenibilità di un’impresa
e la sua performance reddituale, giocano un ruolo centrale le metriche per la misurazione dell’impatto delle attività di business delle società sui temi legati ai fattori ESG.
In questo ambito, diversi data provider hanno sviluppato negli ultimi anni database
dedicati alle citate tematiche, riportando le informazioni, i dati e le metriche più rilevanti nonché sviluppando specifici indicatori proprietari (score) che valutano le performance ambientali, sociali e di governance delle società16. Ai fini del presente lavoro è
15 Lo Stoxx Europe 600 è un indice azionario che rappresenta le performance di 600 imprese appartenenti a 17 paesi
europei; le imprese rappresentano circa il 90% della capitalizzazione del mercato azionario europeo. L’indice Standard&Poor 500 è il principale indice azionario statunitense, comprendente le più grandi imprese quotate degli Stati
Uniti. La metodologia di calcolo dei due indici si basa su una logica cap-weighted, dove il peso delle singole aziende
dipende dalla loro capitalizzazione di mercato e, pertanto, le aziende più grandi hanno un impatto maggiore sul valore
dell’indice.
16 Gli score e i rating sviluppati dai fornitori di rating o dai data provider sono calcolati sulla base di informazioni, principi
e metodologie diverse. In mancanza di un approccio condiviso, le valutazioni che vengono rese disponibili sono difficilmente confrontabili e connotate da un basso livello di correlazione. In proposito, Berg et al. (2022) hanno rilevato
che il 50% delle divergenze di valutazione riferibili a cinque grandi operatori del settore si spiegano proprio alla luce
degli indicatori ESG considerati, della relativa misurazione e del peso attribuito loro.
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stato utilizzato lo score ESG elaborato da Refinitiv17 sia a livello complessivo sia riferito
a ciascuno dei pilastri (o pillar) associati alle tre dimensioni della sostenibilità, ossia
environmental, social e governance (E, S e G).
In particolare, lo score di Refinitiv è un indicatore di impatto che fornisce il
livello di performance, impegno ed efficacia dell’impresa con riferimento ai tre pilastri
ESG. Il calcolo dello score si basa su 186 variabili relative a performance ESG18, estratte
da informazioni pubblicamente disponibili e verificabili. Tali misure sono raggruppate,
a seconda del tema di riferimento, in dieci categorie, a loro volta, associate a uno dei
tre pillar ESG. Gli score rappresentano la performance relativa della società nell’ambito
del settore di attività e del paese di appartenenza. L’informazione mancante viene trattata come valore nullo e, pertanto, determina un abbassamento del punteggio complessivo assegnato alla società. Questo particolare aspetto metodologico implica pertanto che alle aziende caratterizzate da un reporting limitato dei profili di sostenibilità
sia assegnato uno score relativamente più basso.
La Fig. 1 illustra le 10 categorie associate ai tre pilastri. Per ogni categoria
sono prese in considerazione diverse metriche, la cui numerosità varia a seconda del
fenomeno a cui si riferiscono e della disponibilità delle informazioni.
Fig. 1 – Struttura del ESG score elaborato da Refinitiv
Fonte: LSEG Refinitiv.
17 Per una descrizione dettagliata della metodologia aggiornata a dicembre 2023, si rinvia al documento pubblicato dalla
società e disponibile al seguente link: https://www.refinitiv.com/content/dam/marketing/en_us/documents/methodology/refinitiv-esg-scores-methodology.pdf.
18 L’approccio di calcolo è di tipo bottom up. Nella metodologia di dicembre 2023, il computo si basa su più di 630 misure
ESG rilevate a livello di singola impresa; tra queste ne vengono selezionate 186, che rappresentano le misure maggiormente confrontabili e rilevanti per la valutazione complessiva della società e la relativa attribuzione dello score.
L’impatto del fattore ESG
sulla performance industriale
Un’analisi con tecniche di machine learning
Per ogni metrica j, alla società i viene attribuito un punteggio che dipende
dalla posizione che essa ricopre nell’ambito del settore industriale (pilastri E e S) o del
paese (pillar G) di appartenenza. Il calcolo di tale punteggio si effettua applicando la
seguente formula:
? /?
dove sij è il punteggio attribuito alla società i per la metrica j, x è il numero di
società con un valore della metrica peggiore della società i, y la metà del numero di
società con lo stesso valore della società i e z il numero totale di società per le quali la
metrica è disponibile. Questo metodo di calcolo, per costruzione, non è sensibile alla
presenza di outliers.
I punteggi riferiti alle singole metriche sono sommati per ciascuna società. Lo
score della categoria è quindi rappresentato dal valore percentile di tale somma
nell’ambito del settore industriale (pilastri E e S) o del paese (pilastro G) di appartenenza. Gli score così calcolati vengono poi aggregati assegnando dei pesi alle singole
categorie per ottenere lo score riferito a ciascun pilastro (pillar score). L’ESG score complessivo viene calcolato dalla somma ponderata dei suddetti score riferiti ai tre pilastri.
I pesi utilizzati in fase di aggregazione derivano dall’applicazione di una matrice di
materialità che varia a seconda del settore industriale.
Nella Fig. 2 è riportato l’andamento dello score ESG e delle sue componenti,
a partire dal 2007.
Fig. 2 – Dinamiche dello score ESG e degli score riferiti ai tre pilastri per le società incluse nell’analisi
(valori medi)
Fonte: elaborazioni su dati LSEG Refinitiv.
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Gli score Refinitiv vengono aggiornati periodicamente sia a seguito dell’inclusione di nuove metriche nella metodologia sottostante sia per riflettere l’eventuale
ampliamento dell’informativa di sostenibilità fornita dalle società. Inoltre, poiché la
metodologia implica una valutazione relativa delle performance ESG, anche l’inclusione
di nuove società nell’insieme di analisi può determinare una modifica degli score delle
società già presenti.
Gli altri dati inclusi nell’analisi
Con riferimento agli indicatori di redditività, le variabili utilizzate sono rappresentate dall’EBIT (earnings before interest and taxes, ossia l’utile al lordo di oneri
finanziari e imposte), dal ROE (return on equity, che misura la redditività del capitale
proprio) e dai ricavi dell’attività (nel prosieguo, revenue). Tutti i dati utilizzati sono di
fonte Refinitiv.
Nello specifico, il primo indicatore, ossia l’EBIT, viene utilizzato quale variabile
dipendente poiché costruito in modo da sintetizzare la performance reddituale di
un’impresa non finanziaria indipendentemente dal sistema di tassazione a cui la stessa
è sottoposta e del livello di indebitamento. Questo rende l’EBIT molto utile per analisi
cross-countries e cross-sectors poiché consente di depurare il risultato reddituale da
fattori tipicamente connessi al paese di appartenenza della società e al settore di attività. Per tali motivi, l’utilizzo dell’EBIT appare particolarmente adeguato nello studio
dell’impatto dei fattori ESG sulla redditività delle imprese nell’ambito di un’analisi che
coinvolge società appartenenti a paesi diversi e operanti in settori economici eterogenei.
L’inclusione nell’analisi delle altre due variabili reddituali, ossia ROE e revenue, viene invece operata al fine di fornire ai modelli di machine learning utilizzati
ulteriori informazioni circa le caratteristiche dell’impresa in modo da migliorarne la
performance. Come si dirà nel prosieguo, infatti, in questi modelli la multicollinearità
(ossia l’utilizzo di variabili esplicative tra loro correlate) può rappresentare un valore
aggiunto, a differenza dei modelli econometrici tradizionali nei quali, invece, risulta
essere un fattore in grado di distorcere i risultati delle analisi.
Nella definizione del settore di attività delle società è stata utilizzata la classificazione adottata da Refinitiv e riferita alla principale linea di business societario. La
Tab. 1 riporta la ripartizione delle società del campione per settore industriale.
L’impatto del fattore ESG
sulla performance industriale
Un’analisi con tecniche di machine learning
Tab. 1 – Ripartizione delle società incluse nell’analisi per settore industriale
settore
numero di società
quota sul totale
financials
16,2%
industrials
15,9%
consumer cyclicals
14,1%
technology
12,0%
healthcare
consumer non-cyclicals
basic materials
utilities
real estate
energy
Fonte: elaborazioni su dati LSEG Refinitiv.
4.2 La preparazione
Nei modelli di apprendimento automatico il risultato dipende dalle informazioni disponibili. Per questo motivo la preparazione dei dati assume un ruolo rilevante
affinché la fase di stima a valle dell’addestramento dell’algoritmo produca risultati non
distorti (Han et al. 2012). La preparazione dei dati è stata realizzata attraverso tre fasi.
La prima fase ha riguardato l’attività di cleaning del dataset, con particolare
riferimento alla gestione dei missing values, che ha comportato l’eliminazione delle
società per le quali non risultava disponibile uno score ESG per almeno 11 dei 15 anni
considerati. Questa operazione ha determinato una riduzione del numero di società
incluse nell’analisi da 1.100 a 856, di cui 431 (su 600) appartenenti allo Stoxx Europe
600 e 425 (su 503) allo S&P 500.
La seconda fase ha riguardato la normalizzazione delle variabili quantitative,
con lo scopo di evitare che l’eterogeneità nell’ordine di grandezza delle variabili potesse
influenzare il processo di stima. Nella presente analisi, in particolare, è stato applicato
il metodo di normalizzazione noto come min-max19 che ha consentito di esprimere
tutte le variabili quantitative utilizzate con valori compresi nell’intervallo [0; 1].
19 Il metodo min-max ridimensiona in modo lineare ogni osservazione, trasformandola in un valore compreso all’interno
dell’intervallo [0,1] attraverso l’applicazione della seguente formula: ?
. Questo metodo può essere par-
ticolarmente utile nei modelli di apprendimento automatico che utilizzano algoritmi sensibili alle differenze di scala
tra le caratteristiche.
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La terza fase ha riguardato la suddivisione del dataset in due sottoinsiemi,
uno per l’addestramento del modello (dataset di training, comprendente l’80% delle
osservazioni) e l’altro per testare la capacità predittiva del modello addestrato (dataset
di test), costituito dal restante 20% delle osservazioni con dati diversi da quelli utilizzati nella fase di addestramento20. La suddivisione delle osservazioni tra i due dataset
è stata effettuata in modo casuale.
Dopo aver preparato il dataset, si è quindi proceduto a un’analisi statistica i
cui risultati sono riportati nella sezione seguente.
4.3 La correlazione
Un’analisi statistica preliminare del dataset mostra che sussiste una correlazione positiva e significativa tra tutte le principali variabili oggetto di studio. Tale analisi ha preso in considerazione dapprima l’ESG score complessivo e poi ognuno dei tre
pillar score. La Fig. 3 mostra i coefficienti di correlazione tra gli indicatori reddituali e
gli ESG score nonché la loro significatività.
Nello specifico tutti i correlogrammi mostrano una relazione positiva tra alcuni indicatori di redditività (EBIT e revenue) e tutti gli score ESG considerati, ossia lo
score complessivo e quelli riferiti a ognuno tre pilastri E, S e G. Non emerge invece una
correlazione nettamente positiva tra il ROE e gli score ESG inclusi nell’analisi, con coefficienti di correlazione prossimi allo zero e in alcuni casi non significativi.
Il calcolo del correlogramma anche per i singoli pilastri dell’ESG score, consente di far emergere che il pillar E presenta una correlazione più alta con l’EBIT rispetto
agli altri pillar.
Tutti gli score ESG risultano inoltre positivamente correlati alla variabile che
individua l’anno di riferimento, circostanza che, come detto, deriva dal progressivo miglioramento degli score ESG nel corso del tempo. Si tratta di una dinamica emersa già
in fase di descrizione dei dati e illustrata nella Fig. 2.
Le relazioni emerse dalla suddetta analisi statistica sono state poi approfondite nella fase di stima che sarà oggetto della sezione seguente.
20 Di norma, la capacità di predizione del modello applicato ai dati di training è migliore di quella che si ottiene applicando
lo stesso modello ai dati di test. Nel processo di scelta del modello è necessario però evitare sia un sotto-adattamento
(underfitting) del modello ai dati sia un sovra-adattamento (overfitting) dello stesso.
L’impatto del fattore ESG
sulla performance industriale
Un’analisi con tecniche di machine learning
Fig. 3 – Analisi di correlazione tra le variabili utilizzate nello studio
Fonte: elaborazioni su dati LSEG Refinitiv. Gli asterischi ***, ** e * indicano un livello di significatività pari, rispettivamente, al 99%, 95% e
5 La stima dei modelli
Le relazioni di base tra le variabili prese in considerazione nell’analisi sono
due. In entrambe la variabile di output (ossia la variabile dipendente secondo i modelli
di analisi tradizionali) è l’EBIT. Le due relazioni si distinguono tuttavia per alcune variabili di input (dette anche features). Nello specifico, la prima relazione, che definiremo
‘aggregata’, include tra le variabili di input l’indicatore complessivo di performance di
sostenibilità delle imprese (ESG score), mentre la seconda, che definiremo ‘disaggregata’, riporta tra le features gli score riferiti ai tre pillar ESG presi singolarmente al fine
di approfondire l’impatto di ciascuno. Le due relazioni possono essere approssimate,
rispettivamente, con le seguenti notazioni:
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???? ? ????
??? ?????
??????????
???????
???
???????
???? ? ????
? ????? ? ?????
? ?????
???
???????
??????????
???????
Tra le features utilizzate nei modelli sono inclusi anche gli altri indicatori di
redditività presi in considerazione, ovvero il ROE e i ricavi (revenue), dal momento che
nei modelli di machine learning la multicollinearità non rappresenta necessariamente
una problematica da gestire. Al contrario, includere variabili correlate in un modello di
machine learning può talvolta aiutare la comprensione dei dati, ovvero fornire informazioni sulla struttura degli stessi e sulle loro relazioni intrinseche.
Per la stima della relazione ‘aggregata’ sono stati utilizzati due metodi di ML
(random forest e gradient boosting) e il metodo della regressione lineare. Il confronto
tra le performance dei metodi utilizzati è stato effettuato sulla base dello scarto quadratico medio della stima (root mean square error o RMSE) e dell’errore assoluto medio
(mean absolute error o MAE). I risultati sono riportati nella Tab. 2 con la distinzione di
quelli ottenuti sul dataset di training da quelli riferiti al dataset di test.
Tab. 2 – Comparazione dei modelli utilizzati in termini di misure di errore
dataset
errore
random forest
gradient boosting
regressione lineare
0,01659
0,00856
0,02408
0,00620
0,00476
0,01026
0,01287
0,01482
0,02250
0,00564
0,00680
0,00980
training set
test set
Fonte: elaborazioni su dati LSEG Refinitiv. RMSE sta per root mean square error e MAE sta per mean absolute error.
Dalla Tab. 2 si osserva che il modello con RMSE e MAE minori è il gradient
boosting, che tuttavia risulta essere meno preciso utilizzando i dati di test (circostanza
piuttosto frequente nei modelli di ML). Con riferimento a questi ultimi, infatti, il modello che minimizza i due errori è il random forest, mentre il modello di regressione
lineare registra le peggiori performance su entrambi i dataset.
Nella Tab. 3, invece, sono riportati i valori della deviazione standard ? e
dell?indice R2, che indica la varianza spiegata dal modello. Rispetto a questi indicatori
il modello random forest risulta il migliore, mentre il modello di regressione fa registrare la peggiore performance riuscendo a catturare in modo meno soddisfacente la
relazione (presumibilmente non lineare) esistente tra le variabili oggetto di analisi.
L’impatto del fattore ESG
sulla performance industriale
Un’analisi con tecniche di machine learning
Tab. 3 – Comparazione dei modelli utilizzati in termini di misure di varianza
random forest
indicatore
gradient boosting
regressione lineare
0,01287
0,01482
0,02249
83,13%
77,65%
48,47%
Fonte: elaborazioni su dati LSEG Refinitiv.
La Fig. 4 mostra i risultati delle stime del random forest (grafico di sinistra) e
del gradient boosting (grafico di destra) per le features più rilevanti. In entrambi i casi
i due modelli confermano che l’ESG score è un fattore importante nel prevedere l’EBIT,
sebbene in misura minore rispetto alle altre due variabili di redditività (ossia revenue e
ROE). Tali evidenze confermano le indicazioni già emerse nell’analisi del correlogramma, ad eccezione del risultato riferito al ROE che non era emerso in quella sede.
Fig. 4 – Risultati delle stime dei modelli ML riferiti alle features più rilevanti
Fonte: elaborazioni su dati LSEG Refinitiv. Le misure sull’asse delle ascisse rappresentano l’importanza relativa di ciascuna feature all’interno di ciascuno dei modelli.
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I risultati della stima del modello di regressione, invece, confermano solo
quanto già osservato in merito all’analisi del correlogramma senza aggiungere, pertanto, alcuna informazione utile (Tab. 4).
Tab. 4 – Risultati del modello di regressione lineare
variabili esplicative
coefficiente stimato
standard error
t-value
intercetta
3,271E-01***
1,844E-02
17,736
-2,645E-03**
8,988E-04
-2,943
ESG score
1,465E-02***
1,397E-03
10,487
revenue
3,118E-01***
4,362E-03
71,482
6,162E-02*
2,880E-02
2,140
consumer cyclicals
-1,327E-03
1,098E-03
-1,208
consumer non-cyclicals
-7,221E-04
1,227E-03
-0,589
energy
-1,307E-03
1,502E-03
-0,871
financials
7,540E-03***
1,064E-03
7,090
healthcare
4,505E-03***
1,199E-03
3,756
industrials
-2,563E-04
1,076E-03
-0,238
real estate
4,161E-05
1,408E-03
0,030
technology
1,024E-02***
1,138E-03
9,003
1,287E-03
1,330E-03
0,968
-4,093E-03***
5,178E-04
-7,904
utilities
Fonte: elaborazioni su dati LSEG Refinitiv. Gli asterischi ***, ** e * indicano un livello di significatività pari, rispettivamente, al 99%, 95% e
Un migliore adattamento ai dati dei modelli di ML rispetto al classico modello
di regressione lineare viene, infine, rilevato anche da un punto di vista grafico.
Nella Fig. 5 sono rappresentate le funzioni di densità stimate attraverso i diversi algoritmi messe a confronto con la distribuzione dei valori effettivi dell’EBIT. Si
osserva che le funzioni di densità stimate relative ai modelli di ML sono pressoché
sovrapposte alla funzione di densità dei dati osservati, a differenza della funzione di
densità stimata utilizzando il tradizionale modello di regressione lineare.
L’impatto del fattore ESG
sulla performance industriale
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Fig. 5 – Confronto tra le funzioni di densità stimate dai modelli e la distribuzione effettiva dell’EBIT
distribuzione effettiva
gradient boosting
random forest
regressione lineare
Fonte: elaborazioni su dati LSEG Refinitiv. Nel grafico N indica il numero osservazioni selezionate e bandwidth rappresenta il parametro in
base al quale è stato effettuato lo smoothing della densità dei dati.
6 L’interpretazione dei risultati
Appurata la migliore performance del modello random forest rispetto alle altre metodologie utilizzate, i risultati delle stime sono stati approfonditi attraverso l’uso
dei modelli agnostici citati in precedenza, al fine di giungere a una più completa interpretazione.
La Fig. 6 riporta tre PDP riferiti alle variabili più rilevanti emerse dall’analisi
della relazione aggregata, ossia revenue, ESG score e ROE, consentendo di cogliere ulteriori dettagli sulle relazioni tra queste variabili e la variabile di output, ossia l’EBIT.
Il PDP mostra che la relazione tra ESG score ed EBIT ha un andamento pressoché parabolico, in ragione del quale alle società con l’ESG score basso o alto è associato un valore dell’EBIT superiore rispetto alle società con un valore dell’ESG score
intermedio. Tale risultato potrebbe suggerire che l’impegno iniziale delle società finalizzato a raggiungere migliori performance di sostenibilità implichi un aumento dei
costi nel breve periodo, che si traduce in un peggioramento dell’EBIT. Tuttavia, nel lungo
periodo, il miglioramento del profilo di sostenibilità dell’impresa porterebbe a un incremento anche nelle performance reddituali, rilevato da un EBIT più elevato.
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Fig. 6 – Partial dependence plot (PDP) della relazione tra EBIT e le variabili maggiormente significative
Fonte: elaborazioni su dati LSEG Refinitiv. La misura ‘yhat’ sull’asse delle ordinate rappresenta la stima media della variabile target EBIT per la
feature considerata, mantenendo fisse le altre features al loro valore medio.
La relazione tra l’EBIT e l’ESG score è stata approfondita sia attraverso il grafico ICE sia attraverso il computo dei valori di Shapley per due osservazioni (Fig. 7). Il
grafico ICE mostra la relazione tra l’EBIT e l’ESG score per ogni singola osservazione del
dataset, tenendo costanti i valori di tutte le altre caratteristiche di input. La linea in
giallo del grafico rappresenta il PDP già commentato, ovvero la media delle traiettorie
di dipendenza, ma rappresentato in una scala di valori più ampia e tale da rendere la
curva individuata in precedenza estremamente piatta21. I puntini del grafico ICE rappresentano i valori osservati della variabile di input e il valore della stima della variabile
di output. Nel grafico di sinistra della Fig. 7 si osserva che a valori più bassi dell’ESG
score corrisponde una minore variabilità delle stime sull’EBIT. Per valori di ESG score
più elevati, invece, si rilevano dinamiche maggiormente eterogenee.
Per i valori di Shapley, si è scelto di analizzare due osservazioni puntuali: una
in cui l’ESG score è alto e una con un valore dell’ESG score intermedio. Come si osserva
nella Fig. 7, nel primo caso il contributo dell’ESG score alla previsione dell’EBIT è positivo, mentre nel secondo caso è pressoché nullo. Pertanto, i risultati confermano quanto
già emerso anche dalle analisi precedenti, osservando anche l’andamento parabolico
della Fig. 6.
21 La parte in giallo del grafico di destra nella Fig. 7 e il grafico di sinistra nella Fig. 6 rappresentano i medesimi valori. La
differenza tra i due deriva dalla diversa ampiezza della scala di riferimento.
L’impatto del fattore ESG
sulla performance industriale
Un’analisi con tecniche di machine learning
Fig. 7 – Individual conditional expectation (ICE) e valori di Shapley
Fonte: elaborazioni su dati LSEG Refinitiv. Nel grafico di sinistra ‘partial yhat’ rappresenta le stime yhat della variabile target EBIT per ogni
osservazione della feature considerata, mantenendo fisse le altre features al loro valore medio. Nei grafici di destra ‘Average prediction’
rappresenta la previsione media del modello basata su tutte le osservazioni, ‘Actual prediction’ si riferisce alla previsione del modello per
un’osservazione specifica nel set di dati e ‘phi’ rappresenta il contributo di ciascuna osservazione alla differenza tra la stima di actual e
average prediction.
Per comprendere al meglio la relazione esistente tra performance di sostenibilità e performance reddituali, i due modelli agnostici sono stati applicati anche alla
relazione disaggregata che, come detto, include tra le features gli score riferiti ai tre
pillar ESG presi separatamente.
Dai risultati ottenuti si osserva la relazione positiva tra il pilastro E e l’EBIT,
per cui all’aumentare delle performance di sostenibilità ambientale corrisponde un EBIT
maggiore (Fig. 8). La relazione tra score social e di governance e l’EBIT ha, invece, una
forma parabolica positiva tale per cui a valori bassi e alti degli score S e G si associa
un EBIT più alto rispetto a quanto avviene per valori intermedi degli stessi. Tale risultato
suggerisce, come evidenziato in precedenza in relazione all’ESG score complessivo, che
all’aumentare delle performance di sostenibilità sociale e di governance si registra dapprima un peggioramento dei risultati della gestione operativa (EBIT) connesso presumibilmente a un incremento dei costi nel breve periodo e, in seguito, un progressivo
miglioramento della performance reddituale dell’impresa. Il risultato disaggregato suggerisce, inoltre, che l’impatto negativo sull’EBIT derivante da un iniziale miglioramento
delle performance di sostenibilità dell’impresa, osservato per l’ESG score complessivo,
non riguarda la componente ambientale. Pertanto, l’impegno delle imprese verso una
maggiore sostenibilità in questo ambito potrebbe associarsi a un incremento delle loro
performance reddituali anche nel breve periodo.
Finanza sostenibile
giugno 2024
Fig. 8 – Partial dependence plot (PDP) della relazione tra EBIT e gli score riferiti ai tre pilastri
Fonte: elaborazioni su dati LSEG Refinitiv. La misura ‘yhat’ sull’asse delle ordinate rappresenta la stima media della variabile target EBIT
per la feature considerata, mantenendo fisse le altre features al loro valore medio.
La relazione tra ESG score ed EBIT è stata infine approfondita con un confronto a livello geografico, stimando separatamente lo stesso modello sui dati delle
società appartenenti all’indice azionario STOXX Europe600 (Fig. 9) e di quelle appartenenti all’indice S&P500 (Fig. 10).
Fig. 9 – Partial dependence plot (PDP) della relazione tra EBIT e gli score riferiti ai tre pilastri per le società europee
Fonte: elaborazioni su dati LSEG Refinitiv. La misura ‘yhat’ sull’asse delle ordinate rappresenta la stima media della variabile target EBIT per
la feature considerata, mantenendo fisse le altre features al loro valore medio.
L’impatto del fattore ESG
sulla performance industriale
Un’analisi con tecniche di machine learning
I risultati mostrano che tra l’EBIT e gli score riferiti ai singoli pilastri sussiste
una relazione differente nelle due aree geografiche considerate. In particolare, con riferimento al pilastro E, il PDP della Fig. 9, ottenuto dai risultati riferiti alle società europee, mostra una tendenza crescente più definita rispetto a quella osservata per le
società statunitensi, per le quali il PDP ha una dinamica altalenante.
Fig. 10 – Partial dependence plot (PDP) della relazione tra EBIT e gli score riferiti ai tre pilastri per le società
statunitensi
Fonte: elaborazioni su dati LSEG Refinitiv. La misura ‘yhat’ sull’asse delle ordinate rappresenta la stima media della variabile target EBIT
per la feature considerata, mantenendo fisse le altre features al loro valore medio.
Tale difformità potrebbe suggerire che la relazione tra performance reddituale
e di sostenibilità sia in qualche modo influenzata dal quadro regolamentare di riferimento. Nella UE, dove si osserva un intenso impegno del legislatore sui temi della sostenibilità ambientale, la maggiore attenzione a questo tema da parte dell’impresa si
associa a un miglioramento anche delle performance reddituale. Negli Stati Uniti invece, dove il regime regolatorio in materia non appare altrettanto omogeneo, questa
evidenza risulta meno chiara.
Finanza sostenibile
giugno 2024
7 Conclusioni
In un contesto in cui l’ecosistema delle informazioni si sta perfezionando e i
mercati, di conseguenza, non sono ancora in grado di prezzare pienamente i rischi e le
opportunità connessi alle tematiche ESG, sta aumentando il ricorso a metodologie di
analisi basate su tecniche di machine learning che, non essendo strettamente vincolate
a modelli teorici tipicamente usati nella ricerca economica o finanziaria, possono offrire un maggiore grado di flessibilità e consentire di individuare relazioni difficili da
far emergere attraverso il classico approccio econometrico.
Questo studio nasce con l’obiettivo di mostrare come questi metodi di analisi
possano aiutare a comprendere quale relazione sussista tra performance ESG e performance reddituale delle imprese. Si tratta di un tema di grande interesse non solo per il
mercato ma anche per le istituzioni. Una piena comprensione di tali dinamiche può
infatti aiutare i regulators a meglio indirizzare le proprie scelte. In questo ambito,
l’Unione europea ha assunto un ruolo guida a livello internazionale creando un quadro
normativo sempre più ampio e articolato, al fine di favorire, anche attraverso lo sviluppo di un ecosistema dell’informazione sostenibile, il flusso finanziario verso attività
economiche in grado di contribuire agli obiettivi di sostenibilità prefissati.
Il presente lavoro illustra un’applicazione di alcune tecniche di ML allo studio
della relazione tra performance reddituale e performance di sostenibilità delle maggiori
società quotate in Europa e negli USA e rappresenta un esempio di come queste tecniche possono essere utilizzate per analisi in tale ambito. Per ovviare a uno dei principali
punti deboli dei metodi di machine learning, ovvero la limitata possibilità di interpretare i risultati, lo studio utilizza alcuni modelli cosiddetti agnostici perché prescindono
dal metodo di ML impiegato. Questi ultimi sono tipicamente utilizzati per favorire nel
concreto la capacità dell’analista di interpretare i risultati, consentendo di determinare
il contributo delle variabili di input alle previsioni del modello.
Lo studio si basa sui dati relativi a oltre 850 società europee e statunitensi a
maggiore capitalizzazione, su un arco temporale di 15 anni, e analizza il legame tra
performance reddituale e di sostenibilità. I risultati mostrano che i tre pilastri E, S e G
che compongono l’indicatore contribuiscono in modo differente a questo legame. Lo
score riferito alla sostenibilità ambientale (pilastro E) risulta infatti associato positivamente alle performance reddituali in maniera più netta. I risultati ottenuti, peraltro
confermati anche in altri studi, suggeriscono che l’attenzione ai temi della sostenibilità
da parte delle imprese può costituire un valore aggiunto anche in termini di performance reddituale ed efficienza operativa. Il lavoro mostra, altresì, la sussistenza di differenze significative nei risultati relativi alle imprese europee rispetto a quelle statunitensi, presumibilmente connesse al diverso assetto normativo che caratterizza le due
giurisdizioni.
L’utilizzo di tecniche di machine learning consente, tuttavia, di superare solo
in parte le criticità connesse alla qualità delle metriche ESG attualmente a disposizione.
Questo studio, in linea con parte della letteratura sul tema, utilizza indicatori ESG elaborati e distribuiti da un solo provider di dati. In un contesto in cui l’intero ecosistema
dell’informazione ESG è ancora in fase evolutiva, le metriche elaborate dai provider di
L’impatto del fattore ESG
sulla performance industriale
Un’analisi con tecniche di machine learning
dati sono caratterizzate da poca stabilità (poiché soggette a un costante affinamento
anche in ragione dei continui sviluppi regolamentari) e da grande eterogeneità (poiché
basate su metodologie proprietarie, spesso molto diverse tra loro).
La progressiva definizione di standard e metriche di sostenibilità faciliterà la
raccolta e l’analisi dei dati strutturati. Inoltre, l’evoluzione normativa consentirà di aumentare la trasparenza nel mercato degli investimenti sostenibili. In materia di rating
ESG, le misure attualmente allo studio, volte ad aumentare la trasparenza circa le metodologie di analisi utilizzate dai fornitori di rating ESG, garantiranno che nel mercato
continuino ad essere disponibili approcci di analisi diversi alle tematiche di sostenibilità, incrementando al contempo le informazioni circa le caratteristiche dei rating elaborati.
Finanza sostenibile
giugno 2024
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L’impatto del fattore ESG
sulla performance industriale
Un’analisi con tecniche di machine learning
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4 – giugno 2024
L’impatto del fattore ESG sulla performance industriale
Un’analisi con tecniche di machine learning
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3 – novembre 2022
Interesse verso gli investimenti sostenibili
Un esercizio di caratterizzazione degli investitori italiani
sulla base delle indagini CONSOB
D. Costa, M. Gentile, N. Linciano
2 – giugno 2022
Gestione del risparmio e sostenibilità: l’approccio dei gestori in Italia
Survey sull’applicazione di criteri ESG nell’ambito delle politiche di investimento
e delle attività di stewardship da parte dei gestori di attivi
S. Anchino, A. Ciavarella, P. Deriu, F. Fiore, S. Nocella, M. Tambucci, A. Turi;
con la collaborazione di G. Carotenuto, D. Gariboldi, S. La Civita, E. Levantini, A. Russo
1 – giugno 2021
La finanza per lo sviluppo sostenibile
Tendenze, questioni in corso e prospettive alla luce
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