本文从ESG指数现状分析入手，梳理了基于ESG评级构建的各类主要ESG指数。我们进一步基于中金ESG评级尝试构建负面筛选、正面筛选及整合策略的ESG指数，在主流宽基指数的基础上对指数构建方式做了多维的参数敏感性测试。从指数回测结果来看，我们基于中金ESG评级构建的负面筛选、正面筛选和权重优化策略宽基ESG指数，均具有相对基准的一定超额收益能力，ESG smart beta策略指数相较常见的smart beta策略也有一定增强效果。
基于评级的ESG指数策略：筛选与整合
ESG投资策略总体上可分为两个大类和五个子类：第一大类是在构建组合时考虑ESG因素，可分为三个子类：整合策略、筛选策略、主题投资策略，其中筛选策略又可分为负面筛选、正面筛选与标准筛选。第二大类是提升被投资人的ESG表现，分为参与治理和代理投票。其余策略还包括影响力投资和社区投资。
在上述ESG投资策略中，常见的基于ESG评级构建的ESG指数集中于筛选策略和整合策略，其中筛选策略又可以具体分为正面筛选和负面筛选策略。与之对应的指数类型则包括：使用筛选策略的ESG负面筛选指数（ESG基准指数）、ESG正面筛选指数（ESG优选指数），和使用整合策略的ESG smart beta指数（ESG整合风格因子）、ESG权重优化指数等。
ESG指数测试：基于中金ESG评级
负面筛选策略指数
沪深300范围内社会维度一级指标（S_RATE）的负向剔除能力最优。使用未行业中性的社会维度一级指标剔除表现最差的20%成分股、季度调仓的指数表现相对最佳，相对年化超额为2.71%，信息比率为0.91；中证500范围内：公司治理维度一级指标（G_RATE）和环境维度一级指标（E_RATE）的负向剔除能力较好。使用未行业中性的公司治理维度一级指标、剔除表现最差的20%成分股、半年度调仓的指数的信息比率表现相对较好，为1.70；中证1000范围内：ESG总分因子（ESG_RATE）和公司治理维度一级指标（G_RATE）的负向筛选能力较强。使用行业中性的公司治理维度一级指标、剔除表现最差的40%成分股、季度调仓的指数表现较优。
正面筛选策略指数
沪深300范围内正面筛选策略在沪深300中的收益表现较弱，整体弱于负面筛选策略；中证500范围内：正向筛选策略在中证500中的超额收益获取能力优于负面筛选策略，但稳定性相较而言略弱。表现相对较为突出的是使用ESG总分因子（ESG_RATE）、选取表现最优的20%成分股、季度调仓的指数，年化超额达6.01%，信息比率为1.25；中证1000范围内：正向筛选策略在中证1000中的超额收益获取能力较好，但稳定性略弱、波动偏大。表现较为平衡的是使用公司治理一级维度因子（G_RATE）、选取表现最优的30%成分股、季度调仓的指数，年化超额为4.93%，信息比率为1.29。
整合策略指数
1）权重优化策略指数：权重优化策略在中证500中获取超额收益能力颇佳，且收益较稳定。社会一级维度指标（S_RATE）和ESG总分因子（ESG_RATE）加权的指数表现效果较好，年化超额分别为5.85%和5.69%，信息比率达1.34和1.21。该策略在中证1000中也表现不俗，有一定超额收益。
2）ESG smart beta策略指数：沪深300范围内，社会一级维度指标（S_RATE）与质量因子结合后有较优秀的表现，相对沪深300质量成长指数的超额年化收益为8.16%，相对沪深300的超额为4.59%。在中证500范围内，在smart beta策略上叠加ESG信息有一定超额收益能力。中证500范围内，ESG总分指标（ESG_RATE）与低波因子结合后年化收益达11.34%，相对中证500行业中性低波动指数的超额为2.81%，相对中证500的超额为5.48%。中证1000中，在smart beta策略上叠加ESG信息相较于中证1000而言有一定超额收益能力。其中，ESG总分指标（ESG_RATE）与低波、低波红利、价值、动量因子等的结合均有较优表现。
根据联合国责任投资原则组织（The United Nations-supported Principles for Responsible Investment，PRI），ESG投资策略总体上可分为两个大类，五个子类，基本涵盖了全球可持续投资联盟（Global Sustainable Investment Alliance，GSIA）发布的七类ESG投资策略。
► 第一大类是在构建组合时考虑ESG因素，这类策略分为三个子类：整合策略、筛选策略、主题投资策略，其中筛选策略又可分为负面筛选、正面筛选、标准筛选。
► 第二大类是提升被投资人的ESG表现，这类策略分为两个子类：参与、代理投票，具体指企业参与及股东行动。此外，还有影响力投资和社区投资。
在上述几类 ESG 投资策略中，常见的基于 ESG 评级构建的 ESG 指数则集中于筛选策略和整合策略，其中筛选策略又可以具体分为正面筛选和负面筛选策略。与之对应的指数类型则包括：使用筛选策略的 ESG 基准指数（负面筛选）、ESG 优选指数（正面筛选），和使用整合策略的 ESG smart beta 指数（ESG 整合风格因子）、ESG 权重优化指数等。我们对上述几类常见 ESG 指数类型的构建方法、代表指数和表现做了一定的梳理。
负面筛选
负面筛选（Negative Screening），又称排除筛选（Exclusionary Screening），是指基于特定的ESG标准，从投资组合中剔除某些行业、公司或其他发行方。
负面筛选是出现较早且早期应用最为广泛的ESG投资策略。在ESG投资诞生初期，投资者主要通过负面筛选的方式，在投资组合中排除一些与他们价值观和伦理相悖的行业或公司。
目前市场中ESG指数常用的负面筛选方式包括以下几种:
1) 避开烟草、棕榈油、石油等相关标的;不符合联合国全球契约原则或卷入非常严重争议的标的。代表性指数包括：
图表 2：MSCI 欧洲 ESG 筛选指数净值表现
资料来源：MSCI官网，中金公司研究部（样本期：2019/05/09至2023/05/09）
图表 3：MSCI 美国 ESG 筛选指数净值表现
资料来源：MSCI官网，中金公司研究部（样本期：2019/05/09至2023/05/09）
MSCI全球争议武器排除指数（MSCI ex Controversial Weapons）
富时化石燃料排除指数系列（FTSE ex Fossil Fuels Index Series）
标普全球1200无化石燃料指数（S&P Global 1200 Fossil Fuel Free）
标普可持续发展筛选指数（S&P Sustainability Screened）
2) 细分议题阈值剔除：根据收入敞口、业务活动等细分议题设置剔除阈值。代表性指数包括：
资料来源：MSCI官网，中金公司研究部（样本期：2019/05/09至2023/05/09）
3) 综合剔除：使用定量ESG指标剔除排名靠后的标的。代表性指数包括：
泛欧交易所Vigeo Eiris指数系列（Euronext-Vigeo Eiris Index Series）
沪深300 ESG基准指数（300 ESG）：从沪深300指数样本中剔除ESG分数最低的20%的上市公司证券，选取剩余证券作为指数样本。
中证500 ESG基准指数（500 ESG）：从中证500指数样本中剔除ESG分数最低的20%的上市公司证券，选取剩余证券作为指数样本。
资料来源：中证指数官网，中金公司研究部（样本期：2017/06/30至2023/05/09）
资料来源：中证指数官网，中金公司研究部（样本期：2017/06/30至2023/05/09）
正面筛选（Positive Screening），又称同类最佳筛选（Best-in-class Screening），是指投资于相对同行具有积极ESG表现，且ESG评级超过特定阈值的行业、公司或项目。
目前市场中ESG指数常用的正面筛选方法包括如下几种：
1) 综合优选：根据ESG评级或细项得分，选择排名较高（如前50%）的公司。代表性指数包括：
MSCI ESG领先指数（MSCI ESG Leaders）：MSCI ESG领先指数主要采用正面筛选的编制方式，在每个行业中选出拥有最高MSCI ESG评级的公司，并采用自由流通市值加权合成，目标覆盖率为基准指数的50%，其细分指数包括MSCI欧洲ESG领先指数（MSCI Europe ESG Leaders Index）和MSCI美国ESG领先指数（MSCI USA ESG Leaders Index）。
资料来源：MSCI官网，中金公司研究部（样本期：2019/05/09至2023/05/09）
资料来源：MSCI官网，中金公司研究部（样本期：2019/05/09至2023/05/09）
- MSCI ESG焦点指数（MSCI ESG Focus）
2) 细分议题筛选：例如挑选出碳排放效率最高的公司，即碳强度最低的公司。代表性指数包括：
资料来源：S&P官网，中金公司研究部（样本期：2018/05/09至2023/05/09）
整合策略
ESG整合策略（ESG integration）通常指在原有投资框架中加入ESG信息，将定性分析或定量分析方法相结合，降低投资风险并提高收益。ESG整合策略是目前市场上主流的ESG投资策略。在应用ESG评级构建的整合策略中，常用的方法为权重调整和ESG smart beta。
目前市场中ESG指数常用的ESG整合策略成分股筛选方式如下：
1) 权重整合策略：通过调整指数成分股权重，降低指数整体的ESG风险暴露或某个细分议题方向的风险暴露。代表性指数包括：
图表 10：MSCI 欧洲 ESG 通用指数净值表现
资料来源：MSCI 官网，中金公司研究部（样本期：2019/05/09 至 2023/05/09）
图表 11：MSCI 美国 ESG 通用指数净值表现
资料来源：MSCI官网，中金公司研究部（样本期：2019/05/09至2023/05/09）
MSCI美国ESG精选指数（MSCI USA ESG Select）
罗素美国ESG指数（Russell US ESG Indexes）
ESG精选等权指数（ESG Select Equal Weight）
整合策略指数中常用的权重设置方法包括市值加权、自由流通市值加权、ESG综合得分加权、细分ESG议题得分加权等。
2) Smart Beta整合策略：将ESG因子或细分因子与价值、质量、规模、动量、增长和波动等因子组合，并构建量化模型进行选股，从而提高组合的风险调整后超额收益，减少收益下行风险，并强化组合的ESG风险应对能力。代表性指数包括：
富时Smart可持续发展指数系列（FTSE Smart Sustainability Index Series）：通过将价值、质量、低波动性和规模等因子特征与可持续性相结合，实现所需的敞口。
沪深300 ESG价值指数（300 ESG价值）：从沪深300指数样本中选取ESG分数高且估值较低的100只上市公司证券作为指数样本。
中证500 ESG价值指数（500 ESG价值）：从中证500指数样本中选取ESG分数高且估值较低的150只上市公司证券作为指数样本。
资料来源：中证指数官网，中金公司研究部（样本期：2017/06/30至2023/05/09）
资料来源：中证指数官网，中金公司研究部（样本期：2017/06/30至2023/05/09）
上文中我们展示了各类策略代表性指数，在附录中我们也给出了相对更为全面的各类指数名单与编制方式明细，可供作为进一步的参考。
中金ESG指数测试方法及流程
基于前文对使用ESG评级构建的ESG指数策略类型分类梳理，我们将使用中金ESG评级对上述几类指数策略在A股主要宽基指数中的表现进行较为全面的测试。具体来看，我们测试的ESG指数类型分为正面筛选、负面筛选与整合策略三个大类，在整合策略中，还将进一步细分为权重优化策略与ESG smart beta策略。
图表 14：中金ESG指数测试的策略类型及主要方法
负面筛选策略指数
我们使用了ESG总分及E、S、G一级指标进行负面筛选，在不同筛选比例下，分别测试了剔除ESG指标表现最差的成分股的指数方案，加权方式统一为流通市值加权。
沪深300负面筛选指数
沪深300范围内，社会维度一级指标（S_RATE）的负向剔除能力最优。这也与沪深300内的ESG因子测试结果较为吻合，社会维度一级指标相对于ESG总分及其他一级指标而言其因子单调性较好，有效性尚可。
下表展示了表现较好的负面筛选参数组合。其中，季度调仓表现优于对应的半年度调仓表现；行业中性对于因子的筛选能力并无显著影响；负向筛选比例为20%或30%，即保留80%（240支）或70%（210支）成分股时指数表现较好。
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为沪深300（000300.SH）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
沪深300范围内，使用未行业中性的社会维度一级指标剔除表现最差的20%成分股、季度调仓的指数表现相对最佳，相对年化超额为2.71%，信息比率为0.91。下图展示了其净值表现，从2021年年中开始该指数能较稳定跑赢沪深300基准。
图表 17：沪深300中S因子季度20%负面筛选策略净值表现
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为沪深300（000300.SH）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
中证500负面筛选指数
中证500范围内，公司治理维度一级指标（G_RATE）和环境维度一级指标（E_RATE）的负向剔除能力较好。其中，季度调仓相较于半年度调仓而言，指数收益略弱；行业中性对于因子的筛选能力并无显著影响；使用公司治理维度一级指标时最优负向筛选比例为20%。
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为中证500（000905.SH）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
中证500范围内，使用未行业中性的公司治理维度一级指标、剔除表现最差的20%成分股、半年度调仓的指数的信息比率表现相对较好，为1.70。该组合年化收益为7.38%，相对年化超额为3.67%。下图展示了其净值表现，从2020年四月组合较稳定跑赢中证500基准，但在2023年1月至2月出现了明显回撤。
图表 19：中证500中G因子半年度20%负面筛选策略净值表现
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为中证500（000905.SH）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
中证1000范围内，ESG总分因子（ESG_RATE）和公司治理维度一级指标（G_RATE）的负向筛选能力较强。季度调仓的稳定性略优于对应的半年度调仓表现；行业中性对于因子的筛选能力并无显著影响；较优的筛选比例为40%，这是由于中证1000成分股数量较多，故而较高的剔除比例可以更明确地表达负向观点。
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为中证1000（0009852.SH）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
中证1000范围内，使用行业中性的公司治理维度一级指标、剔除表现最差的40%成分股、季度调仓的指数表现较优。该组合年化收益为9.42%，相对年化超额为3.92%，信息比率为1.82。下图展示了其净值表现，除2021年中有小幅回撤以外，其余时点均较稳定战胜中证1000基准。
图表 21：中证1000中G因子季度40%负面筛选策略净值表现
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为中证1000（0009852.SH）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
正面筛选策略指数
我们使用了ESG总分及一级指标进行正面筛选，在不同筛选比例下，分别测试了保留ESG指标表现最好的成分股的指数方案，加权方式统一为流通市值加权。
沪深300正面筛选指数
正面筛选策略在沪深300中的收益表现较弱，整体弱于负面筛选策略。可能的原因包括ESG因子的单调性偏弱，且空头表现相较于多头而言更为显著；且沪深300中通过单一因子进行正向选股增强的难度较大。
沪深300的正面筛选策略中，使用社会一级维度因子（S_RATE）、选取表现最优的40%成分股、季度调仓的指数表现相对略好，但稳定性平平。该组合年化收益为6.03%，相对年化超额为1.78%。
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为沪深300（000300.SH）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
中证500正面筛选指数
正向筛选策略在中证500中的超额收益获取能力优于负面筛选策略，但稳定性相较而言略弱。正向策略的构建方法和较少的成分股数量使其波动性会高于对应的负面筛选策略。其中，季度调仓的优于对应的半年度调仓表现；行业中性和筛选比例则无统一结论。
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为中证500（000905.SH）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
中证500范围内，表现相对较为突出的是使用ESG总分因子（ESG_RATE）、选取表现最优的20%成分股、季度调仓的指数，年化超额达6.01%，信息比率为1.25。该组合指数在各时点稳定跑赢基准指数，但是在2020年3月和2021年5月开始有明显回撤，稳定性稍弱。
图表 25：中证500中ESG因子季度20%正面筛选策略净值表现
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为中证500（000905.SH）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
中证1000正面筛选指数
与中证500范围内的结论类似，正向筛选策略在中证1000中的超额收益获取能力较好，但稳定性略弱、波动偏大。其中，公司治理一级维度因子（G_RATE）和ESG总分因子（ESG_RATE）的正向筛选能力较好；季度调仓的稳定性略优于半年度调仓；而筛选比例和行业中性与否并非决定性因素。
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为中证1000（000852.SH）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
中证1000范围内，表现较为平衡的是使用公司治理一级维度因子（G_RATE）、选取表现最优的30%成分股、季度调仓的指数，年化超额为4.93%，信息比率为1.29。下图展示了其净值表现，与优秀负面筛选策略类似，除2021年年中有小幅回撤以外，其余时点均较稳定战胜中证1000基准。
图表 27：中证1000中G因子季度30%正面筛选策略净值表现
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为中证1000（000852.SH）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
整合策略：权重优化策略 & ESG smart beta策略
基于上述的正面与负面策略，我们进一步将ESG因子和中金量化策略组前期开发的常用风格因子进行有效结合，构建ESG smart beta策略指数，也尝试了将ESG信息以权重的方式融入指数构建之中的权重优化策略指数。
根据上文的参数结论，我们在整合策略部分精简了参数。
►不对ESG因子进行行业中性：由于在构建ESG评级分数时已进行行业内标准化，相当于行业中性；且上文测试结果显示行业中性与否并无显著差异，因此整合策略中仅对ESG因子进行标准化，而不进行行业中性。
►筛选比率设定为30%：我们使用正向筛选方式将ESG因子与传统因子进行结合，而正向筛选适用的筛选比例不尽相同，因此出于平衡考虑，我们选择了保留30%表现最好的成分股。
►调仓频率设置为季度：在正向筛选策略中，季度调仓的策略表现和稳定性在大多数情况下优于半年度调仓策略；且季度调仓与中金ESG评级数据的频率相同，从数据最新可得性角度出发也更为合理。
整合策略指数构建的参数详见下表。
我们根据smart beta类型，匹配了中金基本面因子手册和价量因子手册中表现较好的复合因子或单一因子，并融合ESG因子信息等权构造新复合因子。具体smart beta因子所对应的因子构建方式如下：
权重优化策略指数
我们测试了将ESG信息以权重的方式融入指数构建之中，即使用ESG因子作为基准指数全成分股的权重。下图展示了在各选股域中表现较好的权重优化策略收益统计，其基准均为对应的宽基指数。
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04
资料来源：Wind, 中金公司研究部
沪深300范围内，环境一级维度指标（E_RATE）和ESG总分因子（ESG_RATE）加权的指数表现效果较好，年化超额分别为4.23%和2.46%。其中，ESG总分权重优化指数从2021年年末开始表现优于基准，整体稳定性偏弱。
图表 31：沪深300中ESG总分因子（ESG_RATE）权重优化指数净值表现
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为沪深300（000300.SH）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
权重优化策略在中证500中获取超额收益能力颇佳，且收益较稳定。社会一级维度指标（S_RATE）和ESG总分因子（ESG_RATE）加权的指数表现效果较好，年化超额分别为5.85%和5.69%，信息比率达1.34和1.21。ESG总分权重优化指数始终跑赢基准指数，但在部分时点有小幅回撤。
图表 32：中证500中ESG总分因子（ESG_RATE）权重优化指数净值表现
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为中证500（000905.SH）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
权重优化策略在中证1000中也表现不俗，有一定超额收益。公司治理一级维度指标（G_RATE）和ESG总分因子（ESG_RATE）加权的指数表现效果较好，年化超额分别为5.30%和4.31%，信息比率为1.05和0.93。ESG总分权重优化指数始终跑赢基准指数，但在2020年12月、2021年7月和2022年5月分别有所回撤。
图表 33：中证1000中ESG总分因子（ESG_RATE）权重优化指数净值表现
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为中证1000（000852.SH）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
ESG smart beta策略指数
我们将ESG因子和较为成熟的smart beta策略进行结合，通过因子复合结合正面筛选的方式构建ESG+smart beta指数。
►因子复合方式：等权线性复合。例如ESG总分因子叠加低波红利策略，则复合因子为ESG总分、波动率、股利率因子的等权平均值。
►基准指数选取：对于在选股域中有对应指数的smart beta策略，我们使用对应的smart beta指数作为基准指数；若无对应指数，则仍使用对应宽基指数作为基准指数。
►加权方式：流通市值加权。
沪深300范围内，社会一级维度指标（S_RATE）与质量因子结合后有较优秀的表现，相对沪深300质量成长指数的超额年化收益为8.16%，相对沪深300的超额为4.59%。该策略在回测区间内（2018/06/30至2023/05/04）稳定跑赢基准指数，且仅有较小幅的回撤与波动。除此以外，社会一级维度指标与动量、或与低波红利结合均有着不错的表现，年化超额分别为3.32%和3.95%。
图表 34：沪深300中表现较好的ESG+smart beta指数策略
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04
资料来源：Wind, 中金公司研究部
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为沪深300质量成长指数（931155.CSI）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
图表 36：沪深300低波红利叠加S因子指数净值表现
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为沪深300红利低波动指数（930740.CSI）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
中证500范围内，ESG总分指标（ESG_RATE）与低波因子结合后年化收益达11.34%，相对中证500行业中性低波动指数的超额为2.81%，相对中证500的超额为5.48%。而新增了红利信息，即结合ESG总分、低波动、红利的复合因子筛选能力并没有显著提升，甚至策略表现还略逊于前者。除此以外，ESG总分结合动量的指数策略相较于中证500的年化超额为4.54%，信息比率达1.21，较为稳健。公司治理一级维度因子（G_RATE）叠加质量因子相较于中证500质量成长指数有3.18%的超额年化收益。整体而言，在中证500范围内，在smart beta策略上叠加ESG信息有一定超额收益能力。
图表 37：中证500中表现较好的ESG+smart beta指数策略
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04
资料来源：Wind, 中金公司研究部
图表 38：中证500低波叠加ESG因子指数净值表现
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为中证500行业中性低波动指数（930782.CSI）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为中证500质量成长指数（930939.CSI）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
图表 40：中证500动量叠加ESG因子指数净值表现
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为中证500（000905.SH）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
中证1000中，在smart beta策略上叠加ESG信息相较于中证1000而言有一定超额收益能力。由于中证1000中覆盖回测区间的smart beta较少，因此我们统一选取中证1000本身作为基准指数。
下表可以看出，ESG总分指标（ESG_RATE）与低波、低波红利、价值、动量因子等的结合均有较优表现。其中，ESG总分指标结合低波和红利因子后超额达6.93%，信息比率为1.08。而社会一级维度因子结合质量因子的表现也不俗，年化超额为5.33%，信息比率达1.65，较为稳健。
图表 41：中证1000中表现较好的ESG+smart beta指数策略
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04
资料来源：Wind, 中金公司研究部
图表 42：中证1000低波红利叠加ESG因子指数净值表现
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为中证1000（000852.SH）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
图表 43：中证1000质量叠加S因子指数净值表现
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为中证1000（000852.SH）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
图表 44：中证1000价值叠加ESG因子指数净值表现
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为中证1000（000852.SH）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
图表 45：中证1000动量叠加ESG因子指数净值表现
注：测试区间为2018/06/30至2023/05/04。相对基准为中证1000（000852.SH）
资料来源：Wind, 中金公司研究部
资料来源：MSCI官网，S&P官网，中证指数官网，中金公司研究部
资料来源：MSCI官网，S&P官网，中证指数官网，中金公司研究部
资料来源：MSCI官网，S&P官网，中证指数官网，中金公司研究部
本文摘自：2023年5月13日已经发布的《筛选与整合策略下的ESG指数：基于中金ESG评级》
周萧潇 分析师 SAC 执业证书编号：S0080521010006 SFC CE Ref：BRA090
陈宜筠 联系人 SAC 执业证书编号：S0080122080368
刘均伟 分析师 SAC 执业证书编号：S0080520120002 SFC CE Ref：BQR365
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