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  1. Attività

Climate risk and uncertainty: environmental sustainability and asset pricing

Progetto
Gli investimenti green sono una delle sfide principali e più impattanti per la futura crescita sostenibile dei Paesi dell'UE. Dal momento che l'importanza e il segno dei fattori di rischio climatico e dei punteggi di sostenibilità nello spiegare i futuri rendimenti azionari sono spesso contrastanti, è fondamentale fornire agli investitori una migliore comprensione della relazione tra i rischi climatici e la cross-section dei rendimenti azionari per incoraggiare investimenti consapevoli in aziende sostenibili dal punto di vista ambientale. Nonostante i recenti progressi, le informazioni ESG disponibili sono ancora molto limitate nel sostenere il valore a lungo termine e gli obiettivi internazionali legati al clima. In particolare, i punteggi ESG sono disponibili per un numero limitato di società e i dati ESG sono disponibili con una bassa frequenza di calcolo (su base trimestrale o annuale). Quando disponibili, i punteggi ESG forniti da diversi fornitori di informazioni (ad esempio, Bloomberg, Reuters, S&P Global) differiscono l'uno dall'altro, creando confusione da parte dell'investitore. Inoltre, a livello di singola azienda, potrebbe esserci la tendenza a divulgare solo informazioni parziali, enfatizzando le dimensioni ambientali su cui l'azienda è più performante e trascurando quelle in cui l'azienda non va altrettanto bene (greenwashing). Per colmare queste lacune, il progetto mira ad approfondire la relazione tra il rischio climatico e i rendimenti del mercato, aggregando diverse fonti di informazione per far fronte al problema del green washing e consentendo di gestire l'incertezza insita nei dati con appropriate tecniche econometriche. Gli obiettivi del progetto sono molteplici. In primo luogo, proporre un quadro teorico innovativo per la relazione tra il rischio climatico e la cross-section dei rendimenti azionari. In secondo luogo, misurare l'esposizione dell'azienda al rischio climatico, per un elevato numero di titoli europei, combinando diverse fonti informative come i rating ESG, la l'esposizione dell'azienda alle notizie sul clima e altre legate al clima a livello di azienda (come i bilanci societari, i green bond emessi dalle aziende, l'impronta di carbonio dell'azienda, i dati relativi alle emissioni di anidride carbonica e sulle possibili controversie legali legate agli aspetti ambientali). In terzo luogo, indagare il premio per il rischio climatico creando portafogli che riflettono l'esposizione al rischio climatico. Quarto, valutare le proprietà dei portafogli Green e Brown per quanto riguarda il livello di diversificazione, il rischio di coda e le possibili ricadute. Infine, valutare la previsione del rischio climatico sui rendimenti azionari futuri, attraverso tecniche avanzate basate su metodi di apprendimento automatico per grandi dati caratterizzati da frequenze miste. I risultati del progetto dovrebbero avere importanti implicazioni per gli investitori, le imprese e i responsabili delle politiche economiche e, più in generale, per l'Unione europea, poiché sono fondamentali per indirizzare le risorse finanziarie private verso le attività di mitigazione e adattamento ai cambiamenti climatici.
  • Dati Generali
  • Competenze

Dati Generali

Partecipanti

MUZZIOLI Silvia   Responsabile scientifico  

Referenti

DOCCHIO BRUGIONI Cecilia   Amministrativo  

Dipartimenti coinvolti

Dipartimento di Economia "Marco Biagi"   Principale  

Tipo

PRIN Progetti di ricerca di rilevante interesse nazionale

Finanziatore

MIUR - Ministero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca
Ente Finanziatore

Capofila

Università degli Studi di MODENA e REGGIO EMILIA

Partner (3)

Università degli Studi di PAVIA
Università Mediterranea di REGGIO CALABRIA
Università degli Studi di PALERMO

Contributo Totale (assegnato) Ateneo (EURO)

137.938€

Periodo di attività

Novembre 30, 2023 - Novembre 29, 2025

Durata progetto

24 mesi

Competenze

Settori (4)


PE1_22 - Application of mathematics in industry and society - (2022)

SH1_4 - Finance; asset pricing; international finance; market microstructure - (2022)

SH1_6 - Econometrics; operations research - (2022)

Settore SECS-S/06 - Metodi mat. dell'economia e Scienze Attuariali e Finanziarie
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