02. ESG 평가가 좋은 종목의 리스크는 낮을까?

 

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리스크

우리는 환경.사회.지배구조ESG를 투자전략에 반영함으로써 발생하는 리스크와 수익에 대해 논하고,특히 리스크 측면에 초점을 맞춰ESG평가가 개별 기업의 리스크에 대한 정보를 제공할 수 있다는 점을 이야기하고자 한다.이 가설은 데이터를 통해 검증되었으며,그 결과 최하위ESG평가를 받은 종목은 최상위 평가를 받은 종목 대비 토털 변동성과 고유 변동성이10~15%,베타(시장대비 변동성)가3%높은 것으로 나타났다.이러한 모습은 전 세계 및 각 지역(미국,미국외 선진국 시장,또는 신흥국 시장)에서도 유의하며 다양한 종류의 통제변수를 추가해도 결과에는 변함이 없었다.

 

ESG 평가는 전통적인 리스크 모델을 통해 산출된 미래 리스크 값의 변화를 예측하는 데 도움이 된다는 것 또한 확인했다. 이를 위해 ESG 평가 시점과 동일한 t 시점에서 리스크 모델로 산출된 t+1 시점의 리스크를 통제 변수로 하고, t 시점의 ESG 평가가 미래 리스크 값의 상승을 통계적으로 예측할 수 있음을 입증했다. 그 결과 현시점(t)의 ESG 평가가 향후 3~5년 미래 리스크 변화에 미치는 영향은 크지 않지만, 기존의 통계 리스크 모델로는 인지하지 못한 리스크 정보의 일부분을 설명할 수 있다는 것을 확인했다.

연구 결과를 통해 우리는 ESG가 안전한 종목을 중심으로 투자하고자 하는 투자가들에게 윤리적인 개념 이상의 투자 포트폴리오 관점으로 기여할 수 있음을 시사하는 것으로 볼 수 있다. 에셋 오너(Asset Owner) 및 자산 배분가들은 투자자산의 환경・사회・지배구조 포트폴리오에 대해 점점 더 관심을 보이고 있다. 일부 투자가들이 포트폴리오를 구성할 때 윤리 또는 지속가능성에 관한 주제를 고려하면서 ESG 투자 규정에 따른 자산운용 규모는 폭발적으로 증가하고 있다.

<ESG 투자의 연구> 이번에 소개할 내용은 ESG 정보에 근거해 투자한 포트폴리오의 리스크와 수익에 미치는 영향 검증을 위해 우선, 리스크 및 수익에 대한 일반적인 개요를 살펴보고, ESG는 수익을 예측하는 것보다 리스크와 더 높은 상관관계가 있다는 생각이 더욱 현실적이라는 점을 제시하고자 한다. 따라서 이를 위해 본 보고서에서는 리스크에만 초점을 맞춰 살펴볼 것이다
 

ESG 평가가 좋은 종목의 리스크는 낮을까

 

이번 연구의 목적은 모든 과정을 투명하게 공개해 누구나 쉽게 재현할 수 있도록 하는 것이다. 정보의 투명성을 위해서는 MSCI ESG 데이터베이스를 사용하고, 재현 가능성을 위해서는 바라Barra의 리스크 모델을 활용했다. 우리는 ESG 평가와 리스크는 상호 연관되어 있으며 ESG 특성이 낮은 종목은 그렇지 않은 종목 대비 리스크가 높다는 것을 통계 모델을 통해 확인했다. 5분위 가운데 ESG 제1분위에 속한 종목은 제5분위에 속한 종목대비 토털 변동성과 고유 변동성이 10~15%, 베타는 3% 높게 나타났다. 이러한 패턴은 다양한 통제변수를 추가했을 때도 변함없이 유지되었을 뿐만 아니라 미국, 미국 외 선진국 시장, 신흥국 시장 등 다양한 투자 유니버스에 대해서도 장기간에 걸쳐 성립되었다.

ESG 점수 측정값이 평가 시점 리스크 예측값과 상관관계가 있다는 연구 결과는 하나의 중요한 증거로서 의미가 있다. 더 나아가 우리는 부정적인 ESG 평가를 통해 미래의 통계적인 리스크(즉, 기존 리스크 모델을 통해 파악할 수 있는 리스크) 상승 가능성을 예측할 수 있다는 것을 실제로 증명했다. ESG 평가는 어떤 종목의 현재 리스크 특성을 통제함으로써 최대 5년까지 그 종목의 미래 통계적 리스크를 예측하는 데 도움이 되었다.

다시 말해 ESG 평가는 통계적인 리스크 모델로 파악하기 힘든 미래 리스크에 대한 정보를 제공할 수 있다는 것을 의미한다. 영향력은 크지 않지만 ESG 평가 백분위수가 75에서 25로 떨어질 경우 리스크는 약 1% 상승하는 모습 또한 확인했다. 증가폭이 매우 작다고 생각할 수도 있지만, ESG의 장기적인 성격을 고려한다면 중단기적으로는 현실화되지 않는 위험이 ESG 평가에 반영된 것으로 해석할 수 있다. 예를 들어 지배구조에 취약한 종목은 그렇지 않은 종목 대비 스캔들, 허위 결산 공개, 그 밖의 상황을 경험할 가능성이 더 높을 수 있으나, 그러한 가능성은 통계적 리스크 모델로 감지할 수 없고, 무엇보다 이러한 불상사가 반드시 향후 2~3년 내 발생한다는 것을 의미하지는 않는다.

우리가 현재 사용하고 있는 리스크 모델은 이미 특정 종목의 리스크와 관련한 많은 정보(그 리스크가 ESG 평가에 의한 것인지 아니면 다른 종류의 요인에 의한 것인지와 관계없이)를 반영하고 있을 만큼 정교하다. 따라서 ESG 정보가 비록 이러한 모델의 예측력을 개선하는 데 다소 도움이 된다면 그것만으로도 영향은 가히 절대적이지 않을 수 있다. 따라서 이 보고서의 전반적인 내용을 통해 투자가는 ESG 정보를 활용해 자신의 투자 리스크와 관련된 추가적인 통찰력을 얻을 수 있다는 점에서 본 보고서의 의미를 찾을 수 있을 것이다.