Zwei in der Finanzbranche bekannte Zürcher Analysehäuser haben einen ESG-Radar entwickelt. Was bringt das?

Independent Credit View (I-CV) und Reprisk spannen in der Nachhaltigen Finanz zusammen. Die beiden Zürcher Unternehmen haben ein Instrument entwickelt, mit dem die zugrundeliegenden ESG-Risiken in einem Portfolio abgebildet werden können, geht aus einer Mitteilung vom Dienstag hervor.

Der sogenannte ESG Radar soll Anleger unterstützen, Greenwashing zu vermeiden, die ständig wachsende Menge an Daten zu bewältigen und regulatorische Vorschriften einzuhalten.

Zugriff auf 25'000 Unternehmen

Für den ESG Radar werden Informationen aus dem Nachhaltigkeits-Bericht eines Unternehmens mit Daten von Reprisk kombiniert, heisst es.

Der ESG Radar enthalte ESG-Rohdaten von mehr als 25‘000 Unternehmen, mit deren Hilfe Investoren die Absichtserklärungen in der Unternehmensberichtserstattung mit dem realen Geschäftsverhalten und den von Reprisk erfassten Risikovorfällen vergleichen und plausibilisieren können.

Undurchsichtige Messungen

Die Entwicklung des ESG Radars geht auf die Kritik zurück, wonach bestehende ESG-Ratings teilweise undurchsichtig sind und weder mit der Geschwindigkeit der Ereignisse auf dem Markt noch mit den Anforderungen der Regulierungsbehörden Schritt halten konnten.

Der ESG Radar mindert gemäss René Hermann, Head of Research bei I-CV, das Risiko des Herdentriebs und ermöglicht Anlegern, eine differenzierte, unabhängige Perspektive einzunehmen.

Verpasste Chancen

Herkömmliche ESG-Ratings und -Bewertungen würden die Nachrichten und Risiken auf den Finanzmärkten nicht unmittelbar anzeigen. Dies führe zu verpassten Chancen, erzwungenen Verkäufen bei Markttiefs und einem künstlich eingeschränkten Anlageuniversum.

Die Zürcher I-CV ist nach eigenen Angaben das einzige Rating- und Kreditanalyseinstitut in Europa, dessen Analysen von den Investoren bezahlt werden. Die Zürcher Analysefirma Reprisk gehört zu den Schweizer Pionieren der Nachhaltigen Finanz, und versucht maschinelles Lernen und menschliche Intelligenz zur Identifizierung von ESG-Risiken zu kombinieren.

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