- ESG 데이터와 관련하여 ‘역방향 데이터 가정’은 무엇을 의미합니까? 일반적으로 S&P DJI 가백테스트된 지수 데이터를 생성할 때 관련 데이터베이스나 실제 라이브 데이터 데이터를사용합니다. 과거 가격, 시가총액, 기업행동 데이터와 같은 구성종목 수준의 데이터를 예로 들 수있습니다. ESG 투자는 아직 개발 초기 단계이기 때문에 S&P DJI 의 ESG 지수를 계산하는 데사용되는 특정 데이터 포인트는 원하는 전체 백테스트 기간 동안 사용하지 못할 수 있습니다.그러한 경우에 S&P DJI 는 백테스트된 과거 성과 계산을 위해 ESG 데이터의 ‘역방향 데이터가정(또는 풀링백)’이라는 프로세스를 사용할 수 있습니다.
‘역방향 데이터 가정’은 지수 구성종목에 대해 사용할 수 있는 가장 빠른 실제 라이브 데이터포인트를 지수 유니버스의 모든 이전 과거 경우에 적용하는 프로세스입니다. 예를 들어, 지수방법론에서 모든 적격 구성종목이 제품 관련 데이터를 보유해야 하지만 실제 제품 관련 데이터가2015 년 이후부터 사용 가능할 경우에 S&P DJI 는 2010 년부터 2014 년까지 백테스트데이터를계산할 목적으로 해당 종목의 2015 년 제품 관련 데이터를 사용합니다.
- 때때로 ESG 데이터에 대한 ‘역방향 데이터 가정’이 필요한 이유는 무엇입니까? 역방향 데이터가정 기법을 사용하면 일반적으로 백테스트를 실제 라이브 데이터로 제한함으로써 얻을 수 있는것보다 지수 특성 및 위험/수익 특성에 대해 더 잘 나타낼 수 있습니다. 또한 역방향 데이터가정을 사용하면 가상 백테스트를 실제 라이브 데이터만 사용하여 실현 가능한 것보다 더 오랜과거 기간으로 확장할 수 있습니다.
많은 ESG 데이터 제공업체는 제한된 범위로 시작하여 지난 몇 년 동안 과거 적용 범위를 늘려왔습니다. 따라서 실제 과거 라이브 데이터만 사용하는 백테스트를 생성하면 종종 대표성이떨어지는 지수 구성종목 특성을 얻게 됩니다. ESG 데이터의 역방향 데이터 가정이 없다면 백테스트 대상 지수 유니버스에 적합하거나 선정되는 기업 수는 동일한 지수 내 적격 및 선정종목의 최근 지수 유니버스에 비해 훨씬 적을 수 있습니다.따라서 S&P DJI 는 역방향 데이터 가정 방법론을 사용하여 기간이 더 길고 대표적인 백테스트기간을 제공할 수 있습니다.