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Que peut offrir la science des données aux investisseurs intéressés par la durabilité ?

La science des données fournit des informations précieuses sur les entreprises dans lesquelles nous investissons et leurs environnements opérationnels. L’analyse d’Irene Lauro, Economiste et de Tina Fong, Stratégiste chez Schroders...

La science des données améliore de plus en plus l’analyse des investissements à l’aune des critères environnementaux, sociaux et de gouvernance (ESG).

Elle fait partie intégrante de l’ensemble d’outils dont disposent les investisseurs de Schroders depuis la création de la Data Insights Unit (DIU) en 2014. L’équipe utilise désormais des jeux de données alternatives pour concevoir des outils d’investissement et fournir un service de recherche aux investisseurs dans toute l’entreprise.

Suivre le dégel du pergélisol ou observer la composition des conseils d’administration des entreprises ne sont que quelques exemples d’analyses fondées sur ces données.

Que peut offrir la science des données aux investisseurs obligataires ?

La Data Insights Unit travaille sur les données des comtés d’Amérique du Nord avec l’équipe Obligations municipales américaines et les experts en durabilité de Schroders depuis 2019.

Cette collaboration nous a entre autres permis de créer l’explorateur de la durabilité des obligations municipales américaines (MUSE) de Schroders.

Chaque État américain compte des milliers d’émetteurs, chacun ayant un profil unique du point de vue des fondamentaux, mais aussi du point de vue de la durabilité.

Cet outil d’investissement exclusif permet aux analystes d’accéder à des dizaines de données relatives à l’ensemble des facteurs ESG et d’attribuer une note globale de durabilité à plus de 3 000 comtés aux États-Unis.

La particularité de cet outil repose sur une vision prospective de la population des municipalités qui composent chaque comté.

Par exemple, le graphique ci-dessous met en évidence les différents classements de durabilité MUSE pour chaque comté des États-Unis. La couleur verte indique un classement élevé en matière de durabilité, tandis que le rouge reflète un faible classement. David Knutson, Responsable de la recherche intégrée pour le continent américain, déclare : «  La pandémie a rendu l’analyse crédit encore plus complexe. À long terme, les interruptions d’activité finiront par causer d’importantes difficultés à certains émetteurs municipaux et gouvernementaux. Ce modèle de recherche nous permet de comparer les émetteurs en fonction de facteurs susceptibles d’affecter la résistance de chacun, comme l’accès aux soins de santé. »

Que nous apprennent les données sur la composition des conseils d’administration d’entreprise ?

L’analyse de la gouvernance d’entreprise constitue un autre élément important de l’investissement actif à long terme.

Les investisseurs peuvent facilement déterminer qui sont les membres du conseil, depuis combien de temps et quelle est leur expérience. Nous leur offrons un outil qui permet en outre de créer, dans tous les secteurs, des groupes de référence composés de sociétés semblables.

Il est important de comparer la manière dont les entreprises se mesurent les unes aux autres au moyen de différents indicateurs, comme la proportion de femmes au sein du conseil d’administration et les engagements pris par ses membres.

Cet outil permet également aux investisseurs de voir qui a collaboré par le passé et pendant combien de temps. Il peut s’agir d’un attribut positif pour un conseil d’administration, favorisant une meilleure coopération. Cela peut également être le signe que nous devons surveiller tout risque de « pensée unique » susceptible de biaiser la gouvernance d’entreprise.

En outre, l’analyse de ce type de données peut fournir des informations qui, à défaut, seraient difficiles à obtenir. Par exemple, l’arrivée d’un nouveau membre au sein du conseil d’administration, provenant d’un secteur ou d’un milieu complètement différent de celui de l’entreprise, peut indiquer la possibilité que celle-ci intègre un nouveau secteur ou fournisse un nouveau service.

Nous avons appliqué cette analyse à l’une des plus grandes banques britanniques. Le graphique ci-dessous montre comment celle-ci se compare, pour chaque indicateur basé sur les données du conseil d’administration, à l’ensemble d’un groupe de pairs (dans ce cas, les banques britanniques du FTSE 350). La visualisation permet de comparer facilement cette banque en particulier à ses concurrents.

Figure 2 : Analyse des données relatives au conseil d’administration d’une banque britannique Par exemple, en comparant la banque avec ses pairs, on observe que :

  • l’expérience moyenne au sein du secteur est environ 1,4 fois supérieure à celle du groupe de pairs  ;
  • son conseil d’administration présente une taille supérieure à la moyenne, car il compte 1,2 fois plus d’administrateurs que le groupe de pairs  ;
  • les données laissent penser que le conseil d’administration est relativement stable, compte tenu de sa note plus élevée pour l’indicateur « Nombre d’années écoulées depuis la dernière nomination du conseil d’administration »  ;
  • la banque compte moins de femmes que ses pairs au sein du conseil d’administration  ;
  • les membres du conseil d’administration consacrent légèrement moins de temps à leurs responsabilités d’administrateurs par rapport aux pairs  ;
  • le mandat du président en exercice est beaucoup plus court que celui des pairs.

Comment les données favorisent-elles l’engagement ?

En tant que gérant actif, le contact avec les entreprises dans lesquelles nous investissons fait partie de nos activités quotidiennes et constitue une part importante de l’investissement durable. Voici deux cas où l’utilisation de la science des données a conduit à des questions plus approfondies ou à l’obtention d’informations.

1. Chaîne de supermarchés formulant des promesses d’expansion irréalistes

Dans le cadre d’une introduction en bourse (IPO), une chaîne de supermarchés a promis de doubler la taille de son réseau sur cinq ans, en ouvrant 1 000 nouveaux magasins par an. Cette stratégie semblait très ambitieuse. Les investisseurs souhaitaient savoir si les objectifs étaient réalistes, d’autant qu’il est important de payer la juste valeur d’un titre lors de l’introduction en bourse.

À l’aide de la science des données géospatiales, nous avons localisé les points de vente existants de la chaîne et de ses concurrents autour des agglomérations. Cela nous a permis d’évaluer s’il existait un potentiel d’expansion ou si la concurrence était déjà trop importante.

À titre d’exemple, la figure 3 ci-dessous illustre nos résultats pour la Turquie. Les bulles indiquent le nombre de magasins dans cette région - plus la bulle est importante, plus le nombre de magasins à cet endroit est élevé. La couleur des bulles indique si ces magasins appartiennent au supermarché concerné (vert foncé) ou aux concurrents (violet foncé). Cette carte facilite l’identification des zones dans lesquelles l’entreprise risque de cannibaliser ses propres magasins si elle y renforce sa présence, les zones où trop de concurrents sont présents et les zones offrant des opportunités d’expansion.

Figure 3 : Cartographie géospatiale des supermarchés en Turquie Sur la base de notre analyse, nous avons calculé que l’entreprise pouvait en réalité ouvrir un maximum de 3 000 nouveaux magasins sur la période de cinq ans - soit 2 000 de moins que ce qui a été promis. La direction de l’entreprise a par la suite été interrogée sur l’écart existant entre ses objectifs et nos résultats.

Ce type d’analyse peut conduire à des échanges plus approfondis avec la direction de l’entreprise et l’inciter à se montrer plus transparente sur d’autres éléments de son activité.

2. Mines russes de pétrole, de gaz et d’or menacées par le dégel dupergélisol

Nous avons créé un outil d’analyse des tendances météorologiques et géographiques liées à la production pétrolière et gazière en Sibérie, en particulier le dégel du pergélisol.

Les risques liés à cette situation incluent la libération de bactéries et de virus présents dans les sols. Le rejet de gaz comme le dioxyde de carbone et le méthane dans l’atmosphère contribue au changement climatique.

Le dégel du pergélisol représente un risque climatique physique important pour les entreprises opérant dans les régions de pergélisol. Par exemple, la transformation des sols menace les infrastructures et le risque d’inondation augmente.

Notre outil couvre les principales entreprises présentes en Russie et les emplacements de toutes leurs mines de pétrole, de gaz et d’or par rapport aux températures de surface dans ces zones. Nos investisseurs sont ainsi mieux informés dans le cadre de leur engagement avec ces entreprises à risque.

La figure ci-dessous montre que, pour la mine de la première entreprise située dans la région de Tambeyskoye, les températures ont été inférieures à zéro seulement 44,4 % de l’année 2020. Ce niveau est nettement inférieur aux 75,3 % atteints en 2019.

Les investisseurs peuvent dès lors utiliser ces informations pour mieux évaluer le risque que le dégel du pergélisol peut poser pour cette entreprise. James Ferguson, Analyste Actions émergentes, déclare : «  Le tableau de bord de la DIU nous fournit des informations difficiles à reproduire. Cela nous permet de suivre le rythme de dégel du pergélisol à différents endroits et d’identifier les entreprises susceptibles d’être menacées par le changement environnemental. À la suite de cette analyse, nous nous sommes entretenus avec six entreprises opérant dans des zones à risque afin de comprendre comment elles envisageaient ce risque climatique physique ».

En résumé : l’adoption des techniques de science des données s’accroît parallèlement à l’essor des critères ESG

Quantifier l’impact potentiel des risques liés à la durabilité devient de plus en plus important pour générer des rendements d’investissement durable pour nos clients. Il existe de nombreux indicateurs ESG et un ensemble croissant de données ESG qui peuvent fournir des informations enrichissantes à nos investisseurs.

Chez Schroders, nous pensons que les données non conventionnelles doivent être utilisées aux côtés des données dites « traditionnelles » - les données quantitatives provenant de sources telles que les états financiers, les présentations de la direction et les communiqués de presse - dans le cadre du processus d’investissement fondamental. Ces techniques plus avancées peuvent être utilisées pour analyser les secteurs et fournir des faits et des éléments d’analyse qui aideront les investisseurs à questionner et encourager plus activement les entreprises.

Irene Lauro , Tina Fong , 15 mars

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