作者：因子动物园
题图：因子动物园微信公众号
近年来，气候变化问题吸引了越来越多经济学者和金融学者的关注。自 Engle et al. (2020) 利用对华尔街日报新闻的文本分析构建气候变化风险相关的指数进而衡量其资产定价含义以来，文本分析方法在相关研究实证中日益主流。已有研究往往将气候风险与绿色相关联，进而着重关注了绿色溢价。有趣的是，PST (2021) 从理论上说明绿色溢价应为负，但与此同时，当市场对环境问题的担忧显著上升时，绿色公司（green firms）会有正的已实现收益。PST (2022) 验证了这一推论，并据此解释了为何在过去 10 年间，绿色公司反而有更好的表现。而其实证工具，则主要依赖的是 Ardia et al. (2021) 构建的新闻媒体气候变化担忧指数（Media Climate Change Concerns index, MCCC），这一指标可以用来度量市场对环境问题的担忧（参见推文【088】绿色溢价与价值因子失去的 10 年）。
虽然近年来有大量相关文献，甚至已有研究已经细致到公司层面的气候变化风险。但值得注意的是，这些研究大多聚焦于气候变化风险对资产收益截面差异的影响，而鲜有研究关注其对总体市场的预测能力。此外，这些研究也大多以美国货全球市场为分析对象，而较少关注中国市场。鉴于中国市场的庞大规模和对绿色金融的重视，理解中国市场中气候变化风险的资产定价含义，尤其是对总体市场的潜在预测能力及机制，就变得非常重要。而这，便是本文的主题。
1. 气候风险担忧的测度
为构建中国市场的气候变化担忧指数，参考已有研究，Ma et al. (2023) 选取了三大类、共 5 个信息来源，具体包括：
- 具有影响力的重要（财经）媒体，包括央视新闻、第一财经和每日经济新闻；
- 分析师报告；
- （东方财富）投资者论坛的投资者评论。
这三类来源大体可以覆盖重要的信息来源。
在此基础上，可构建月度气候变化担忧（mconcern）。为此，首先计算每天不同文章的气候变化担忧，然后将不同来源文章的数据加总，得到不同来源的日度指数（concern）。进而将其标准化，然后将每月的日度指数平均，得到不同来源的月度数据。
2. 预测模型及偏最小二乘回归
为考察气候风险担忧对股票收益的预测能力，考虑以下因子模型（线性回归模型）：
利用上述方法和 2012 年 7 月至 2021 年 12 月期间的数据，Ma et al. (2023) 估计了 ACCC 指数。图 1 展示了 ACCC 指数的时序图及期间的一些重要气候风险相关事件。可见，在有气候风险相关重大事件（例如，领导人气候峰会的召开）时，ACCC 指数往往都很高。
图 1：ACCC 指数时序图. 数据来源：Ma et al. (2023).
此外，除利用 PLS 方法来估计真实指数，也可采用 scaled PCA 方法，这一方法同样经常被用于宏观因子的分析。
3. 与股票收益：样本内分析
接下来便可进一步考察 ACCC 指数是否有助于预测整体股票市场的表现。主要分析聚焦于样本内的预测能力。具体来看，进行以下回归分析：
表 1 报告了相关结果。Panel A 显示，总体来看，单个来源的气候风险担忧指数的预测能力总体而言并不显著（仅有基于第一财经的新闻报道的指数对长期期收益有显著为正的预测能力）。而 Panel B 第一行则显示，总体的 ACCC 指数对股票市场收益的预测能力在不同期限下都显著。第二行表明，基于 SPCA 方法提取的指数，也有类似的预测能力。而最后两行的结果表明，如果在估计 ACCC 指数时，进一步优化风险词汇或情感词汇，得到的指数的收益预测能力也是显著的。
表 1：样本内预测结果. 数据来源：Ma et al. (2023).
进一步，已有研究发现了一系列宏观与市场总体指标可能对股票市场收益有预测能力，因此，进一步考察 ACCC 是否能提供相对于这些已知指标的增量预测能力。具体来看，进行以下回归：
表 2 报告了相关结果。在控制了每一个宏观或市场总体指标后，ACCC 指数的系数都显著为正，表明其对股票市场收益有不同于这些宏观指标的增量信息。这进一步验证了其预测能力的稳健性。
表 2：控制常见宏观和市场因素后的结果. 数据来源：Ma et al. (2023).
除宏观与市场总体指标外，另一类可能相关的指标是经济或经济政策的不确定性。直觉上，气候风险担忧可能在经济政策不确定性较强时也更高。实证结果显示，控制了经济政策不确定性、地缘政治风险、贸易政策不确定性的代理变量后，ACCC 的收益预测能力仍然稳健。
4. 样本外检验与经济价值分析
作者还从一个均值—方差投资者的视角，考察了基于 ACCC 的预测，是否可以帮助投资者更好地在股票市场和无风险资产之间进行配置，以期更深入地理解 ACCC 的预测能力。表 3 的 Panel B 报告了基于预测值构建的均值—方差组合的经济价值（确定性等价，CER），可见，基于 1 月期预测的 CER 高达年化 6.77%，经济价值非常显著。而即便考虑 0.5% 的交易费率，结果仍然可观（Panel C）。
表 3：样本外检验结果. 数据来源：Ma et al. (2023).
因此，总体来看，样本外分析为 ACCC 指数的预测能力在统计和经济意义上的显著性提供了进一步的有力证据。
5. 结语
事实上，除前述主要工作，Ma et al. (2023) 还做了大量稳健性分析，并考虑了对股票组合收益截面差异的影响。例如，该文发现，ACCC 指数对绿色股票的收益预测能力显著强于棕色股票（brown stocks），且相比于高污染地区，其对低污染地区股票组合的收益预测能力显著更强。此外，ACCC 指数的收益预测能力集中于非国企股票。
总体来看，Ma et al. (2023) 为气候风险的资产定价含义提供了一些新的视角：在中国市场中，总体的气候风险担忧指数有助于预测股票市场收益。在此基础上，可以衍生出一些有趣且可能重要的问题：例如，给定气候风险担忧对股票市场收益的预测能力，专业的市场参与者（例如，分析师和机构投资者）是否会关注气候风险、或利用这一指数所蕴含的信息呢？对这类问题的回答，既可能产出有意思的新研究，也有助于我们打开黑箱、更好地理解气候风险对金融市场的影响，进而为制定投资策略和政策提供参考。
全文完。祝您阅读愉快！
References:
- Ardia, David, Keven Bluteau, Kris Boudt, and Koen Inghelbrecht. "Climate change concerns and the performance of green vs. brown stocks." Management Science 69.12 (2023): 7607-7632.
- Engle, Robert F., Stefano Giglio, Bryan Kelly, Heebum Lee, and Johannes Stroebel. "Hedging climate change news." Review of Financial Studies 33.3 (2020): 1184-1216.
- Ma, Feng, Jiawei Cao, Yizhi Wang, Samuel A. Vigne, and Dayong Dong. "Dissecting climate change risk and financial market instability: Implications for ecological risk management." Risk Analysis forthcoming (2023).
- Pástor, Ľuboš, Robert F. Stambaugh, and Lucian A. Taylor. "Dissecting green returns." Journal of Financial Economics 146.2 (2022): 403-424.
- Pástor, Ľuboš, Robert F. Stambaugh, and Lucian A. Taylor. "Sustainable investing in equilibrium." Journal of Financial Economics 142.2 (2021): 550-571.
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