Durante la segunda fase de nuestro análisis, se le pidió a cada uno de los proveedores que evaluasen una cartera de renta fija, renta variable y multiactivos, con el fin de valorar su exposición a riesgos y oportunidades asociados al cambio climático. Las puntuaciones de los cuatro proveedores se convirtieron a una escala normalizada para facilitar las comparaciones y cada proveedor suministró puntuaciones para los riesgos físicos y para los riesgos de transición netos respecto de cada una de las empresas. Los datos pusieron de manifiesto las dificultades que plantea este tipo de elaboración de modelos.
A pesar de que las valoraciones totales de la cartera fueron bastante similares, las puntuaciones de las posiciones y los riesgos individuales presentaban enormes variaciones, lo que pone de relieve cómo los modelos capturaron diferentes niveles de detalle. En nuestra revisión, por ejemplo, observamos que muchas empresas lograron puntuaciones excelentes en la evaluación de un proveedor, mientras que otro las valoraba de forma extraordinariamente negativa.
Por tanto, ¿por qué fueron similares las valoraciones totales de la cartera? La respuesta es dilución. A pesar de las grandes diferencias de las puntuaciones de inversión individuales, cuando se combinan en función del tamaño de su posición en la cartera, las puntuaciones más extremas se silencian. Sin embargo, las puntuaciones de inversión individuales tienen máxima importancia en el contexto de la gestión y construcción de la cartera, y pueden marcar una diferencia significativa en su rentabilidad. Creemos que esto pone de manifiesto la ventaja de los gestores de inversiones activos que no solo conocen sus títulos, sino que también son conscientes de los riesgos y de las idiosincrasias del modelo de análisis de escenarios que utilizan en su cartera y sus decisiones de inversión.
Estudios de casos: First Quantum
Tal vez la mejor manera de entender las diferencias de los modelos climáticos sea contrastando y comparando las puntuaciones que asignan a una empresa los distintos proveedores. First Quantum, una empresa con sede en Toronto que opera minas de cobre y oro en todo el mundo, y con importantes activos en Zambia, obtuvo unos resultados muy diferentes en el análisis de escenarios de dos proveedores. Estos resultados ponen de relieve las diferencias entre los proveedores y entre sus datos e hipótesis subyacentes, así como la necesidad de poder analizar de forma crítica los resultados del análisis de escenarios —algo que, en nuestra opinión, solo los gestores activos con profundos conocimientos de las posiciones de sus carteras pueden ofrecer—.
El Proveedor A tuvo en cuenta 12 instalaciones de la empresa para evaluar los riesgos físicos del cambio climático para First Quantum. Determinó que la empresa experimentaría un beneficio del 0,22% en condiciones de frío extremo, pero sufriría un perjuicio del 2,21% en condiciones de calor extremo, con lo que obtuvo un valor en riesgo físico neto del -1,96%. El modelo del Proveedor A no asignó ningún efecto a la empresa por condiciones de precipitaciones extremas, grandes nevadas, fuertes vientos, inundaciones costeras ni ciclones tropicales.
Por el contrario, el modelo del Proveedor C midió los riesgos físicos de las inundaciones costeras (-1,13%), crecidas de ríos (-0,70%) e impactos crónicos (-0,28%). Estos son impactos de lenta aparición, como los cambios observados en el coste y la productividad del personal en condiciones de estrés por calor, por ejemplo. También incluyó un beneficio por adaptación (+0,55%), con lo que obtuvo un valor en riesgo físico neto del -1,56%. A pesar de que cada uno de los proveedores abordaron el problema desde una perspectiva diferente y valoraron diferentes factores, el valor en riesgo neto fue moderadamente comparable.
Sin embargo, nuestros gestores de carteras, analistas y el equipo de ESG señalaron que ninguno de los dos proveedores habían incluido en su análisis la sequía que afecta a Zambia. Casi el 90% de la generación de energía en Zambia es hidroeléctrica y existe un racionamiento de energía sistemático que no hará sino empeorar mientras persista la sequía. Esto representa una grave —e ignorada— amenaza para las operaciones de la empresa en ese país.
Los cálculos del riesgo de transición neto reflejaron grandes diferencias. Ambos proveedores incluyeron las emisiones directas de gases de efecto invernadero de fuentes de energía propiedad de la empresa (emisiones de alcance 1), pero solo un proveedor incluyó las emisiones de fuentes de energía adquiridas (emisiones de alcance 2) y las emisiones secuencia abajo en la cadena de valor de la empresa (alcance 3 parcial). En la mayoría de las empresas, la mayor parte de las emisiones de gases de efecto invernadero son de alcance 3.
El Proveedor C, que asignó a First Quantum una puntuación de riesgo de transición total de -62,81%, desglosó la puntuación entre varios elementos de sus factores de riesgo de transición, tales como como la reducción, las emisiones de alcance y la destrucción y respuesta de la demanda Por su parte, el Proveedor A le asignó una única puntuación de riesgo de transición total del -72,35%, que transmitía los elementos subyacentes del riesgo del modelo de negocio y de las operaciones, las emisiones de alcance y «una subida de precios mundial con el paso del tiempo» asociada a esas emisiones, pero no desglosó las puntuaciones de estos elementos ni explicó cómo contribuían a la puntuación de riesgo de transición total.
Los dos modelos también presentan mayores divergencias a la hora de medir las oportunidades asociadas al cambio climático. El Proveedor A atiende en concreto a las patentes de la empresa para medir futuras oportunidades, con lo que dejaría a una First Quantum sin patentes sin potenciales beneficios asociados al cambio climático. La valoración del Proveedor C, por el contrario, incluye una previsión del +10,7% por el aumento de la demanda de cobre a medida que evolucione la transición a los vehículos eléctricos y supone un traspaso del coste de carbono del +65,6%, con lo que obtiene una oportunidad total asociada a la transición del +76,3%. Al comparar los totales del riesgo de transición neto, el Proveedor C asigna un valor en riesgo neto del +11,9%, frente a la valoración de oportunidades más limitadas (-2,0%) del Proveedor A. Un gestor activo con conocimientos fundamentales de la empresa probablemente será capaz de conciliar estas dos evaluaciones para llegar a una valoración más apropiada del riesgo y la oportunidad asociados a la transición.
La importancia de la percepción personal: Woolworths
También comparamos las calificaciones de los proveedores de análisis de escenarios con nuestro análisis de escenarios propio anteriormente mencionado respecto de Woolworths, una cadena australiana de supermercados y establecimientos de alimentación. Nuestro equipo estima que los riesgos físicos de la disrupción de la cadena de suministro serán mucho peores de lo que estiman los modelos de análisis de escenarios de terceros. De hecho, AB le asignó una calificación de riesgo físico Alto, mientras que los cuatro proveedores le asignaron una calificación de Bajo. Una de nuestras preocupaciones concretas es la posibilidad de que el cambio climático afecte al abastecimiento de alimentos, dando lugar a una fuerte subida de los precios de la alimentación, que a su vez provocaría que el gobierno limitase la rentabilidad del capital invertido de estas empresas con el fin de proteger a los consumidores.
Por otra parte, todos los proveedores de análisis de escenarios calificaron el riesgo de transición de Woolworths de Medio a Alto, entendiendo que la mayoría de la exposición al carbono de casi todas las empresas procede de las emisiones de combustibles fósiles de alcance 3 (es decir, dentro de la cadena de suministro de una empresa, los clientes, etc.). Si lo analizamos desde la perspectiva del alcance 3, las cifras masivas de proveedores y clientes de una cadena de alimentación darían lugar a un valor en riesgo más elevado de lo normal. Lo que estos modelos no incluyeron fue la oportunidad de transición asociada a unos clientes más respetuosos con el medio ambiente que buscan productos, servicios y lugares de abastecimiento más respetuosos con el clima, lo que provocó que AB calificase de Bajo el riesgo de transición de Woolworths.
El futuro de los modelos de análisis de escenarios
Estos ejemplos muestran que identificar y cuantificar el riesgo y la oportunidad asociados al cambio climático mediante el análisis de escenarios representa una tarea compleja. Intentar hacerlo para una cartera completa implica si cabe todavía más desafíos y oportunidades de mejora. Sin embargo, el análisis de escenarios se encuentra en una fase muy inmadura, por lo que es probable que experimente cambios significativos a medida que los datos y los modelos vayan ganando en sofisticación.
El empeño por obtener mejores datos es real. Un mayor número de países e instituciones han comenzado a exigir la inclusión de datos sobre cambio climático y análisis de escenarios en sus divulgaciones e informes públicos. Los reguladores británicos, por ejemplo, están introduciendo gradualmente este requisito y se prevé que será obligatorio para todas las empresas cotizadas en RU, fondos de pensiones y gestores de inversiones del país para 2025. Australia y Nueva Zelanda ya exigen a los titulares de los activos la divulgación de esta información. Al mismo tiempo, también se están empezando a exigir estos datos a los emisores corporativos. A pesar de que los PRI no calificarán a los signatarios por lo que respecta al cumplimiento de esta práctica recomendada durante el próximo año, creemos que se acerca el momento.
AB está combinando los profundos conocimientos de nuestros analistas sobre las empresas y los sectores, así como nuestra amplia implicación con los emisores en materia de cuestiones climáticas, con los datos sobre riesgo climático que ofrecen los proveedores terceros. Creemos que esta combinación debería proporcionar una percepción mejor que la que se podría obtener basándose exclusivamente en datos externos sobre el cambio climático y que también debería dar lugar a unas decisiones de inversión mejor fundamentadas y a una presentación de información más sólida a los clientes.
Entender las discrepancias existentes en esta primera generación de análisis de escenarios disponibles en el mercado representa un primer paso para el desarrollo de mejores herramientas. Esperamos sustanciales mejoras de los modelos y datos cuando los titulares de los activos presionen a sus gestoras de inversiones para que divulguen los datos significativos, relevantes e incorporados a sus análisis de inversiones. Las empresas que participan de forma activa en este proceso pueden influir en el desarrollo de modelos mejorados y preparar mejor sus carteras y a sus inversores para los riesgos y oportunidades a largo plazo que los emisores puedan afrontar en relación con el cambio climático en los próximos años.
