本期分享的论文是A Quantity-Based Approach to Constructing Climate Risk Hedge Portfolios（基于数量的气候风险对冲组合构建方法）。作者是Georgij Alekseev（纽约大学），Stefano Giglio（耶鲁大学），Quinn Maingi（纽约大学），Julia Selgrad（纽约大学）和Johannes Stroebel（纽约大学）。这篇文章于2022年在NBER上线。
文章摘要
文章创新性地提出了一种基于数量的气候风险对冲组合构建方法，利用基金经理在面对两种特定气候风险信念变化的交易信息：1）极端高温事件引发的信念转变；2）股东披露中表达气候担忧的语言变化。
通过分析这些异质信念冲击的影响，作者发现投资者在遭遇负面的气候异质信念冲击后，会调整其投资组合，增加对多头股票的购买并减少空头股票的持有。重要的是，这种投资组合在后续的负面总体气候新闻冲击期间表现出显著的升值能力。相比传统方法，文章所提出的方法展现出更优异的样本外对冲表现，其优势在于能从丰富的横截面交易反应中学习，而非依赖有限的时间序列价格信息，这在应对新兴风险如气候变化时尤为重要。此外，研究还通过成功构建对冲失业和房价风险的投资组合，证明其在其他风险对冲中的应用。
文章导读
气候变化是一个重大的社会挑战。除了广泛的社会影响外，气候变化带来的物理风险和为减缓碳排放而做的监管努力都有可能严重扰乱经济活动。随着投资者对气候变化的经济和金融风险意识的提高，他们对对冲这些风险的金融工具的需求也正在不断增加。现有的金融文献中提出了多种构建宏观风险对冲投资组合的方法，这些方法通常都依赖于长时间序列数据来评估不同资产的风险暴露。然而，当目标风险特定为气候风险时，这种方法可能不再完全适用。
对此，作者提出了一种基于数量的气候风险对冲组合构建方法，不仅具体分析了在投资者对气候风险的信念出现负面转变后，他们更倾向于增持哪些股票，并减少哪些股票的持有。还系统研究了投资者如何响应这些特殊的信念冲击，进而揭示了投资者对各类资产的需求如何随着其感知的气候风险变化而动态调整。
研究数据
研究思路
第一步，作者首先构建了一个基于数量的投资组合简单模型，寻找均衡价格对异质信念冲击的反应。通过将投资者的信念分解为共同信念和异质信念。其中，共同信念是由所有投资者都能观察到的信息驱动，而异质信念则受投资者特有的本地信息或事件影响。分析二者变化如何通过影响投资者的平均数量敏感性来影响均衡价格，进而提出构建对冲投资组合的可能性。
第二步，作者通过识别三种必需标准确定了基于数量的构建气候风险对冲投资组合的两个“异质信念冲击”，即极端的高温事件和投资者的披露。第一，冲击应该会通过暗示受害投资者对气候风险（或他们对这些风险的关注）的信念，从而转移他们的资产需求。第二，冲击应该只影响到少数投资者，从而影响到那些投资者的投资组合，而不会引发大规模的价格反应。第三，异质信念冲击导致的资产需求变化应该预测气候风险的变化即试图对冲的事件。
第三步，作者首先解释了通过构建基于异质信念冲击的数量对冲投资组合的收益率表现及其背后的驱动因素，然后采取了一系列策略来评估不同方法对冲不同类型气候新闻冲击的能力，最后评估比较了不同投资组合的样本外对冲性能表现。
研究结论
3. 行业数量的排序与气候信念冲击之间广泛相关
Table 4中可以看到尽管冲击度量指标的原始相关性接近于零，但行业数量贝塔值的排序与不同的气候信念冲击度量指标之间大体上存在相关性。
4. 不同对冲组合应对气候新闻表现差异
Table 9中的每一行都代表着一个不同的对冲投资组合，而每一列都对应着一个不同的气候新闻系列。所有气候新闻系列均被编码，高数值表示负面气候新闻，正相关表示对冲成功。
Table 9中的前六行显示了基于数量的气候对冲投资组合的对冲表现。所有基于数量的投资组合包括Faccini et al (2021)的国际气候峰会和全球变暖指数、Kelly（2021）的一般和物理风险指数、Engle et al (2020)的WSJ和CHNEG指数以及Ardia et al (2020)的MCCC指数均提供了较好对冲。这表明，各种不同基于数量的投资组合在对冲一系列气候风险方面表现良好，涵盖了物理风险和转型风险。
Table 9中的第7-10行显示了不同基于叙事的投资组合的表现。这些投资组合的主要优势是它们不需要从历史数据来估计投资组合的权重，因为交易的方向是基于事前的信息和信念。
Table 9的其余行报告了基于总体时间序列信息构建的模拟投资组合的对冲表现。这些投资组合的表现因气候新闻序列的不同而有很大差异，但平均表现较差。
总体结果表明，构建基于数量的对冲组合始终能带来最佳的样本外气候对冲表现。在替代方法中，由于潜在存在气候风险定价的时期的历史数据有限，模拟投资组合方法并不能成功对冲气候风险。相比之下，尽管基于叙事的对冲组合展现了一定潜力，但在仅依赖现有信息来选择恰当的气候特征乃至交易方向时，往往面临固有的挑战与困难。
文章小结
文章的边际贡献主要体现在，通过分析基金经理在气候风险信念变化时的交易行为，构建了一种预测市场对气候新闻冲击反应的新方法。与传统依赖时间序列价格信息的方法不同，该新方法基于横截面交易数据，更适合处理气候变化等新兴风险。同时，这一方法不仅能够在应对气候风险时表现出优越的对冲效果，还展现了其广泛的多元适用性。通过该研究，作者为应对日益增加的气候风险对冲研究提供了一种新颖且实用的投资组合构建方法，
第一，文章通过基于数量的方法构建了对冲气候风险的投资组合，但是因为气候风险近期才引起投资者的广泛注意，导致模型构建面临时间序列数据不足的挑战，使得研究人员难以仅凭价格数据精确估算各类资产的气候风险敞口。
第二，迄今为止的研究多聚焦于评估各类投资组合对冲气候风险的能力，即其回报与气候新闻实际发生情况的相关性。然而，未来的研究应进一步拓展，不仅要关注这些对冲投资组合的预期回报，还需深入分析其平均回报表现，以全面评估其效用。
第三，在气候变化背景下，关于资本成本的变化有多大以及它们在多大程度上有可能减少整体排放还存在着重大的争议。这意味着个人投资者对对冲此类气候风险的风险总量的影响是模糊的，所以理解各种渠道的数量重要性是一个持续的重要研究领域。
第四，尽管本篇研究的重点是对冲气候风险，但投资者也越来越关注其他新兴风险，如网络安全风险或疫情风险。未来也可以更多探索新的基于数量的方法在多大程度上也可以让投资者提高对冲其他风险的能力。
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文字｜柏洁欣
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