目錄

1?引言.........................................................................................3

2.A股的ESG評分體系.........................................................................3

3.ESG100指數及其效果.........................................................................6

4.ESG在風險中的應用........................................................................8

4.1.中長期：ESG負面篩選效果.............................................................9

4.2.短中期：風險預警模型.................................................................9

4.2.1.案例舉例10

4.2.2.收益表現12

4.3.小結.................................................................................14

5.ESG+SmartBeta策略.........................................................................14

5.1.Combination方法策略應用舉例.........................................................15

5.2.Overlap方法策略應用舉例.............................................................17

53.Optimization方法策略應用舉例.........................................................19

5.4.小結.................................................................................20

6.總結........................................................................................20

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1.引言

ESG（環境、社會、治理）在國際資產管理行業已經成為一種主流的投

資理念和投資策略。回顧近年來ESG在國內的發展，無論是官方的政策

指引（例如《上市公司治理準則》的修訂，基金業協會發布的《中國上

市公司ESG評價體系研究報告》《綠色投資指引》等），還是市面上越來

越多的評級機構（例如商道融綠、社會價值投資聯盟社會價值評級、MSCI

ESG、潤靈環球、和訊網等），或者是越來越多國內的資產管理機構均簽

署了聯合國支持的負責任投資原則（UNSupportedPrinciplesfor

ResponsibleInvestmenL簡稱“UNPRI”）。ESG理念及投資在A股的實踐

應用都已經越發普及廣泛。

面對漸入佳境的ESG投資，我們希望能弱在履行責任投資的同時，獲取

ESG機會帶來的超額收益，并避免ESG風險帶來的損失。針對此，本

篇報告將在考慮ESG的全面性、邏輯性的同時，更加側重于ESG的投

資實踐，從投資實際應用的角度自建了一套A股的ESG評分體系，檢

驗了ESG評分的有效性，以此期望為市場提供一個可用于實際投資的

ESG標準，并開發相應的產品工具及穩健的策略，不斷拓寬ESG應用

場景＜

基于上述理念，本篇報告分為以下四個部分，第一部分介紹自建的ESG評

分體系，從第二部分開始，我們考慮ESG的應用，圍繞著特定問題，

設計相應的ESG產品，觀察該產品在A股的各種投資實踐效果，并對

該產品實際的使用環境及場景提供建議。具體來說，第二部分建立了

ESG指數，檢驗了ESG評分體系是否滿足我們的可用性標準。第三部

分分別構建了ESG中長期排雷產品工具和短中期風險預警模型，觀察模型

的“排雷”效果。第四部分，研究了ESG與SmartBeta相結合的具體方法

與策略的應用效果。第五部分總結全文。

2.A股的ESG評分體系

ESG對于A股來說，仍還是一個比較新鮮的概念。不同于海外成熟市場，A

股能帶來可觀投資收益的部分優質公司還處于高速成長并被不斷發掘的

階段,ESG涵蓋的理念很廣，其覆蓋的一些影響因素在現階段對A股公司

成長的影響并不那么顯著。所以在最初的發展階段，我們希望從ESG

的投資理念中找尋真正能夠對企業績效，對企業可持續發展帶來貢獻的因

素。這樣既能實現ESG的投資價值，也能充分考慮A股公司現階段的特

征，為進一步篩選優質公司帶來更多的幫助。綜上，關于ESG評分體系的

實際投資應用效果，我們從以下角度進行考量驗證：

＞高評級的標的是否與海外研究意義上的高ESG得分標的有相似的

優質標的特征？

?優質標的特征：參考海外對于ESG的長期研究（Melas2016、

Giese2OI7）,發現高ESG評分的標的具有一些大市值、低波動、

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高分紅、高PB、高盈利能力、低盈余波動、低換手、低beta

的特征；

＞高評級的標的構造的組合是否具有較好的業績表現？

?彳懶手、增強穩定:換手較低的惜況下，增強效果顯著且穩定；

?Alpha顯著：業績歸因殘差收益有所貢獻；

?下行風險低：“年化收益減最大回撤''相較于基準有較大改善；

＞低評級組合是否有較好的排雷效果？

?排雷效果：負面組合年化超額負收益，相較于基準的勝率低。

基于此目標，我們自建了更加符合A股公司特征及成長收益的ESG評

分體系，該評分體系分為E、S、G三個大類，具體而言，E分為4個主

題，E評分通過披露水平、正面角度、負面角度以及入選指數等4個主

題，共計14個指標進行評分，并進行相關的行業調整；S評分通過員工

責任、客戶消費者責任、供應鏈責任、社會責任、社會責任報告質量等5

個主題，共計20個指標進行評分；G評分通過茶事會、股權及股東、

財務治理、薪酬及激勵、治理行為及外部監督、分紅等6個主題，共計

62個指標進行評分。

圖1ESG評分體系示意圖

ESG評分體系G

（14個指標）II（20個指標）III（62個指標）

治

社

理

客

會

戶

股

新

行

供

責

財

社

、

披

員

入

權

為

應

董

消

酬

任

會

分

務

露

工

選

負

正

及

鏈

及

費

事

及

紅

責

報

水

責

指

面

面

治

股

責

外

者

會

激

任

告

平

數

任

理

七

任

部

責

質E

任

監

量

督

數據來源：

由于&S評分數據主要來源于上市公司社會責任報告，目前評分僅能

覆蓋30%左右的A股公司從歷史平均來看，評分能夠覆蓋634只個

股（最新為831只個股），這些個股大多為滬深300成分股，市值偏大。

表1：E、S評分數據主要來源于上市公司社會責任報告,G可全覆蓋

滬深300中證500中證800

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社會責任報告71%34%48%

E71%34%48%

S72%36%50%

G97%98%98%

ESG76%38%52%

數據來源:

E、S、G因子與主要風格的相關性以及風險調整后IC見下圖表，其中E

的Alpha相對較低，S有一定的Alpha,但其社會責任相關指標與大公司比

較相關，所以S與Size有一定的相關性，G風險調整后的IC為2.26%,效

果較好，是個不錯的Alpha。

圖2E評分主要風格相關性圖3s評分主要風格相關性圖4G評分主要風格相關性

數據來源:數據來源:數據來源:

表2:G因子預測能力較為顯著

IC0.88%1.22%2.26%

std4.68%4.07%6.10%

T-stats1.812.883.54

ICIR0.661.041.28

數據來源:

將E、S、G進行合成，合成綜合ESG評分。ESG評分表現出大市值.

低波動.高盈利,低估值的特征，與海外ESG特征基本相符。

圖5ESG評分主要風格相關性

PearsonCorrelation-Naan:factorwithRisk

?

n

d

-at-

BETA■MENTUMSIZEETWLATILIKOROVDIBTOPL￡YERAQELIQUIDITYILSIZE

RiskFastora

數據來源:

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經BARRA十大類風格以及行業進行風險調整后的IC為0.023,年化

ICIR為L66。經初步檢驗，可以認為ESG評分是一個Alpha因子。

表3:ESGIC為0.023,年化ICIR1.66,有一定Alpha

ESG

IC2.33%

std4.87%

T-stats4.59

ICIR1.66

數據來源：

3.ESG100指數及其效果

從本章節開始，我們進入ESG的應用階段，圍繞著特定的問題，設計相

應的ESG產品，觀察該產品在A股的各種投資實踐效果，并對該產品

實際的使用環境及場景提供建議。

首先，我們希望能夠有一個市場基準，去長期跟蹤ESG優秀標的的實際

投資效果。那么如何設計一個好的基準指數？我們的思路是既要兼顧公

司ESG的好壞，也要兼顧公司的實際規模，在我們過去的研究中，我

們也談到，ESG對大公司的積極影響相較于小公司要高，大公司更注重

可持續經營發展，而小公司更易受到ESG風險的影響。所以，基于上述

思路，我們既篩選了ESG優質大公司，也在指數加權方式上最大化了這

一目標。

具體而言，我們利用ESG評分，選取滬深300成分股中排名前100的標

的，井保證每個行業至少有3個標的，構建相應的ESG優選指數，每年

換倉兩次。具體的構建方法如下：

＞指數構建過程：篩選評分排名前100的標的，并保證每個行業至少

有3個標的。

＞基準指數：滬深300指數

＞指數權重：原始權重*因子Zscore調整值(可以放大ESG評分高的

權重)，因子Zscore調整值二sqrt(1+Z)ifZ＞0,sqrt(1/(1-Z))if

Z＜0

＞交易成本：雙邊干3

＞成分股調整時間：6月末、12月末

＞回溯時間：2011年6月至2019年4月

指數年化收益9.72%,超額收益6.19%,信息比率1.40,年化雙邊換手

率為73.40%,年化收益-最大回撤為-32%,相較于基準改善了11%,下

行風險控制效果較好。

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圖6過去9年間，ESG100指數年化收益為9.72%

死冷”使?坨：21110701’20190430?4比戊49.7*

NetValueCurve：20110701*20190430-Yield：9.70

數據來源：Wind、

圖7過去9年間，ESG100指數年化超額為6.19%

數據來源：Wind、

表4:過去9年間ESG100指數年化超額滬深300指數6.19%,信息比率1.40

2019（非

全時期20112012201320142015201620172018

年化）

年化收益9.72%-20.73%15.59%-5.59%62.43%1.13%1.99%42.83%-25.04%34.14%

年化波動24.03%21.73%19.92%23.57%20.99%39.46%20.06%12.87%23.68%24.30%

夏普比率0.51-2.060.77-0.102.450.32-0.133.02-1.073.75

最大回撤-42.11%-23.82%-18.55%-24.08%-10.71%-41.56%-17.52%-8.62%-31.52%-6.09%

月勝率58.51%20.00%41.67%58.33%58.33%58.33%66.67%83.33%50.00%80.00%

年化超額6.19%3.03%5.17%2.49%7.00%■1.45%6.39%18.69%2.15%1.79%

跟蹤誤差4.37%2.86%3.29%4.37%4.31%5.63%4.00%4.45%4.84%4.16%

信息比率1.402.141.750.811.54-0.131.834.040.551.08

超額最大回撤-7.04%-1.84%-2.43%-2.74%-3.11%-7.04%-2.74%-2.98%-5.09%-2.88%

超額月勝率62.77%40.00%66.67%58.33%50.00%50.00%75.00%91.67%66.67%40.00%

年化雙邊換手率73.40%0.00%59.56%84.25%90.41%98.30%77.16%71.92%70.84%22.47%

年化收益?最大回撤-32.39%-44.55%-2.96%-29.67%51.71%-40.43%-15.52%34.21%-56.56%28.05%

暮凝《藏收益-最大回撤）-43.34%-49.41%-12.65%-29.86%42.06%-41.03%-23.96%14.54%-58.22%26.16%

如下圖所示，指數的風格與行業貢獻的超額收益較少，而殘差收益貢獻了

超過50%的超額收益來源，說明該優選指數和其他風格指數重疊較少，并

且有一定的Alpha收益。

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圖8殘差收益貢獻超過50%,Alpha收益顯著

業埼妙因-風格敕豆-HS3C0：20110701?20190430

數據來源;

圖9E3G100業績歸因：行業收益

亞身粒田-抒雜收支-HS300：20110701?20190430

PerformanceAttribution-IndustryYield-HS300：20110701~20190430

數據來源:

歸因下來，可以發現ESGI00指數在傳統風格和行業上的收益很少，收

益主要歸因于殘差收益Alpha,說明我們設計的基準是相對獨立的，其

收益及穩定性均有一定保證，以此設計指數或者以此為基準的增強策略

都是不錯的產品思路。

4.ESG在風險中的應用

在上節中，我們介紹了如何設計一個適于投資的ESG基準指數，并在A

股中做了相關測試及應用。我們構建的ESG100優選指數有著較為不錯

的收益及穩定性。在本節中，我們將考慮ESG在風險排查和風險預警中

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的應用方法:

>我們希望所構建的ESG評分體系能夠長期穩定地篩選出ESG優秀

的標的和具有風險的標的，所以其指標涉及了公司有關ESG的制

度、結構、行為的方方面面，其中制度、結構變動較為低頻，行為

變動較為高頻但擁有一定長期目的性。針對ESG中長期風險的排

查，我們希望我們的評分盡量全面，所以選擇ESG評分進行負向剔

除，詳見下文4.1中描述的應用方法。

>而針對短期ESG風險的排查，我們把重點放在了較為高頻的行為

上，和過去關于盈余質量、風險事件的研究一起，組成了可以實時

監測的風險預警模型，詳見下文4.2。

4.1.中長期：ESG負面篩選效果

我們從滬深300成分股中選取ESG評分最低的100只股票構建排雷組

合，每年6月、12月換倉兩次，結果如下圖.2011年6月至2019年4

月，年化收益-1.89%,年化超額滬深300指數為-4.70%,近3年平均年

化超額為-9.87%。

圖10ESG負面100組合年化收益-1.89%

數據來源：Wind、

圖11ESG負面1()()組合年化超額-4.7。％,近3年平均年化超額9.87%

數據來源:Wind、

4.2.短中期：風險預警模型

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將ESG短中期高頻更新的一些非財務因子提取出來，與財務、風險事件

進行結合，針對尾部風險構建短中期的風險預警模型。具體而言，可分

為治理行為、財務報告以及風險事件3個部分：

>治理行為：關注于公司治理行為中可能的直接風險，具體分為5個

主題，關聯交易、過度投資、股權（杠桿）風險、違規處罰以及人

事變動等。

>財務報告：關注于公司財報造假的可能性以及財報整體質量，具體

分為2個主題，盈余質量以及財務治理等。

>風險事件：關注于可能對公司二級市場造成影響的風險事件，具體

分為5個主題，重大資產重組失敗、限售股解禁、減持、業績預虧

以及債券違約等。

表5:風險預警模型覆蓋3介大類，12個主題，28個關鍵風險

3Pillars12Themes28Factors（*號為0-1變量）

關聯交易關聯進貨銷貨關聯融資擔保關聯資產注入（剝離〉關聯交易次數

過度投資商譽并購

治理行為

股權（杠桿）風險質押凍結

違規處罰違規*立案調查*訴訟仲裁

人事變動CFO離職*高管離職*

盈余質量應計利潤率操縱性應計利潤真實盈余管理指標M-Score

財務報告

財務治理業績實虧*業績預告快報精準度*審計意見*財報披露調整*

重大資產重組失敗重大資產重組失敗*

限售股解禁限售股解禁

風險事件

減持大股東減持高管減持

業績預警業績預虧*業績預告大幅下滑*

債券違約債券違約*

數據來源:

4.2.1.案例舉例

4.2.1.1.債券違約

下圖為債券違約前12個月風險預警得分分位數的變化值（分位數越高，

風險或大），可以發現大部分債券違約標的事前風險均較高，平均處于全

市場最差的15%分位，且在債券違約前幾個月風險有上升趨勢。

圖12債券違約標的事前風險預警得分變化圖：事前6介月風險開始大幅上升

下面是一些成功預警債券違約的案例，可見事前幾個月，風險預警得分

均有大幅上升的跡象。

圖13案例1：標的A,首次違約時間2018年下半年

數據來源：

圖14案例2：標的B,首次違約時間2018年下半年

數據來源:

4.2.12一些知名“雷股”

通過下述兩個案例可以發現，大多數“雷股”在事發前半年，風險預警得

分有明顯上升趨勢。

圖15案例1:風險爆發時間2017年上半年

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圖16案例1:風險爆發時間2017年下半年

數據來源:

圖17案例2：風險爆發時間2018年上半年

數據來源:

4.2.2.收益表現

選取風險預警得分最高的100只標的，構建基于自由流通市值加權的相

應的短中期風險預警月度換倉組合，效果如下圖表。該組合過去9年間

（2011年2月至2019年4月），年化收益為-8.14%,年化超額收益（基

準中證500指數）為-10.34%,自16年并購重組借殼再融資開始趨嚴后,

負向效果更為顯著，過去3年間平均超額收益為-19.96%。

圖18風險預警組合年化收益-8.14%

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數據來源：Wind、

圖19風險預警組合年化超額-10.34%

20110201'：019043)--1034%

emulativeAlnorMllUturrCbrve：201102)1*20190430-E.M：-1034%

數據來源：Wind,

表6:風險預警組合年化超中證500指數-10.34%,過去3年間平均超額收益為?19.96%,排雷效果顯著

2019（非

全時期20112012201320142015201620172018

年化）

年化收益-8.14%-28.51%6.46%3.92%24.51%51.68%-11.70%-23.45%-53.52%18.95%

年化波動25.77%23.30%24.70%20.91%18.69%39.24%30.61%12.65%22.65%34.99%

亶普比率-0.20-1.510.280.281.311.31-154-2.06-3.361.75

最大回撤-81.97%-39.21%-29.46%-16.32%-13.62%-50.08%-27.02%-24.36%-53.91%-15.55%

月勝率49.49%50.00%33.33%66.67%66.67%75.00%66.67%33.33%8.33%40.00%

年化超額-10.34%1.06%3.55%-12.25%-10.34%4.64%-1.65%-22.98%■29.89%-7.03%

跟蹤誤差8.53%6.16%6.70%8.20%6.58%12.65%668%6.65%9.49%14.36%

信息比率-1.240.220.55-1.64-1.730.35-3.17-4.06-3.90-1.38

超額最大回撤-64.07%-6.98%?7.52%-12.31%-13.02%-11.58%-5.08%-22.98%-29.89%-12.58%

超額月勝率38.38%40.00%66.67%33.33%25.00%58.33%5833%8.33%16.67%40.00%

年化雙邊換手率1067.07%1126.81%1268.97%1199.28%993.03%917.88%979.52%1092.06%1021.63%298.04%

年化收益-最大回撤-90.10%-67.72%-23.00%-12.40%10.89%1.60%-38.72%-47.81%-107.43%3.39%

基準（年化收益最大回撤）-63.47%-67.92%-27.07%0.81%25.79%-9.94%-35.70%-14.97%-71.84%18.13%

數據來源: