Dazu stellen wir in unserem jüngsten Research-Papier eine Verfahrensweise für Investments mit mehreren Zielen vor, die wir als „3D-Investing“ bezeichnen. Wir zeigen darin, dass ein solches Vorgehen zur „bestmöglichen“ Lösung führt, wenn mehr als zwei Portfolioziele gemeinsam berücksichtigt werden.
Das neue Papier von David Blitz, Mike Chen, Clint Howard und Harald Lohre erläutert, wie die traditionelle Portfolio-Optimierung nach dem Mean-Variance-Verfahren durch Einbeziehung von Nachhaltigkeit als drittes Ziel verbessert werden kann. Dabei dienen der CO2-Fußabdruck und die SDGs (siehe Abbildung 1 unten) als Beispiele. Wir haben festgestellt, dass 3D-Investing im Allgemeinen besser abschneidet als das traditionelle 2D-Modell mit Restriktionen in Bezug auf Nachhaltigkeit. Unsere historischen Simulationen zeigen, dass 3D-Investing zu besseren Nachhaltigkeitskennzahlen und höheren erwarteten Renditen führt als eine Methode, die sich nur auf beschränkende Vorgaben stützt. Dennoch hat die Nutzung von Restriktionen bei nachhaltigen Investments ihre Berechtigung. Eine kombinierte Strategie, die flexible Nachhaltigkeitsvorgaben mit der Integration von Nachhaltigkeit in den Optimierungsprozess verbindet, bietet ein Gleichgewicht zwischen den Zielen bezüglich Rendite, Risiko und Nachhaltigkeit. Für ehrgeizige Nachhaltigkeitsziele ist der 3D-Ansatz, der neben Alpha und Risiko ausdrücklich auch Nachhaltigkeit berücksichtigt, ideal.
Abbildung 1: Ergebnisse von 3D- und 2D-Investing, wenn höhere SDG-Scores angestrebt werden
Quelle: Robeco. Die Abbildung zeigt, dass wenn man höhere SDG-Werte als die Benchmark anstrebt, der 3D-Investmentansatz der Verwendung von Beschränkungen im Portfolio unter dem Aspekt der Nachkostenrendite überlegen ist. Dies gilt insbesondere dann, wenn ehrgeizigere Nachhaltigkeitsziele in quantitativen Portfolios mit geringerem Tracking Error angestrebt werden.
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