18 Januar 2023
Anton Konshin, Sustainability & Energy Analyst
Immobilieninvestitions- und -entwicklungsentscheidungen werden in einer Welt getroffen, in der zukünftige Klimarisiken sowie Ungewissheiten im Vordergrund stehen. Das Risiko unterscheidet sich von der Ungewissheit, denn dem Risiko kann eine evidenzbasierte numerische Wahrscheinlichkeit zugewiesen werden. Um fundierte Geschäftsentscheidungen in Bezug auf das Klimarisiko zu treffen, sollte man ein mit einer bestimmten Gefahr verbundene objektive Risiko messen, statt eine subjektive und voreingenommene Risikoeinschätzung zu erhalten. Die Erkenntnisse der Verhaltenswissenschaften und der Finanzwissenschaft zeigen, dass es für den einzelnen Menschen äußerst schwierig ist, Risiken objektiv, genau und präzise zu bewerten, da wir alle unsere eigenen, sehr unterschiedlichen Überzeugungen, Ängste, Vorurteile, Bewältigungsmechanismen und Risikotoleranzschwellen in Bezug auf bestimmte Risiken haben. Daher sind die meisten individuellen „Back-of-the-Envelope“-Schätzungen und -Perspektiven zum Klimarisiko höchst subjektiv und variieren entlang eines breiten Spektrums der Unsicherheit von Null bis Unendlich. Daher besteht die Notwendigkeit für die Verwendung der methodisch unvoreingenommensten, umfassendsten und objektivsten Modellierung und Schätzung von Klimarisiken, denen Immobilieninvestoren ausgesetzt sind.
Objektive Klimarisiko-Maßnahmen
In Übereinstimmung mit den TCFD- und CRREM-Richtlinien wird das objektive Klimarisiko für einen materiellen Vermögenswert definiert als die unverzerrte Wahrscheinlichkeit des Eintretens eines ungünstigen klimatischen Ereignisses – multipliziert mit dem Ausmaß der Gefahr – unter Berücksichtigung der Vermögenswerten und standortspezifischen Merkmale. Das Risiko einer Sturzflut für eine Büroimmobilie im Zentrum Londons berücksichtigt beispielsweise die Wahrscheinlichkeit des Auftretens einer solchen Flut, die erwarteten Kosten einer Flut für diesen Asset und den Grad der standortspezifischen Exposition des Vermögenswertes. Klimarisiken wie Sturzfluten, Hitzewellen oder andere extreme Wetterereignisse werden als physische Klimarisiken bezeichnet. Darüber hinaus erkennen wir an, dass Investoren die Klimarisiken auf Vermögensebene und die standortspezifischen Klimarisiken in vollem Umfang berücksichtigen müssen, um ein vollständiges Verständnis der Klimarisikoexposition ihrer Immobilienportfolios zu erhalten. Daher ist eines der grundlegenden Ziele des Climate Resilience-Dienstleistungsbereichs von Longevity Partners die transparente und objektive Quantifizierung komplexer physischer Risiken und Übergangsrisiken, die speziell auf das Portfolio oder die Anlage des Kunden zugeschnitten sind.
Objektive Klimarisikomessungen werden bevorzugt, da transparente, genaue und unvoreingenommene Informationen den größten praktischen Unterschied im Umgang mit Umweltgefahren für Immobilienwerte ausmachen können. Studien zur Bei der Messung des objektiven Risikos von Kahneman & Tversky (1979) (1) zeigen, dass Individuen dazu neigen, das objektive Risiko subjektiv zu überschätzen oder zu unterschätzen. Der Gründer der Verhaltensökonomie, Herbert Simon (2), schlussfolgert dass wir aufgrund begrenzter kognitiver Kapazität, große Mengen an Informationen unter Zeit- und Opportunitätskostenbeschränkungen unabhängig verarbeiten. Die „begrenzte Rationalität“ wiederum führt zu Schwierigkeiten objektive Schlussfolgerungen über die vorliegenden komplexen Daten zu ziehen, wenn man sich allein auf seine geistigen Fähigkeiten verlässt.
Das Potenzial für voreingenommene Schätzungen, die ausschließlich auf mentalen Einschätzungen beruhen, ist in schnelllebigen Unternehmen besonders groß. In seinem Bestseller „Thinking Fast and Slow“ beschrieb Kahneman (2011) (3) unsere begrenzte Rationalität als den Hauptkatalysator für unsere Abhängigkeit von einer breiten Palette kognitiver Verzerrungen und Heuristiken, die unser sogenanntes „System 1“-Denken ausmachen, d. h. das automatische, intuitive und oft ideologisch voreingenommene Denken, das auf der individuellen Ebene vorherrscht.
So ist es bemerkenswert, dass selbst die führenden Umweltökonomen sehr unterschiedliche Einschätzungen des Klimarisikos abgeben können. Der Wirtschaftsnobelpreisträger von 2018, William Nordhaus (2017-2020), schätzt beispielsweise einen Wert von 30-50 US-Dollar pro Tonne CO2 (4), während Nicholas Stern, der Autor des Stern-Berichts von 2006 (5), und Joseph Stiglitz, ein weiterer Nobelpreisträger, sich auf einen radikal anderen Wert von etwa 100 US-Dollar pro Tonne CO2 einigen (6). Dieser Unterschied erklärt sich größtenteils aus den subjektiven Unterschieden in ihren jeweiligen Methoden. Diese subjektiv begründete Divergenz in den Schätzungen der wahren sozialen Kosten des Klimawandels verdient die Aufmerksamkeit des privaten Sektors. Insbesondere müssen Nachhaltigkeitsberater darauf abzielen, die Subjektivität der Modellierung zu minimieren, um möglichst unverfälschte Schätzungen des tatsächlichen objektiven Klimarisikos zu erhalten. Auf diese Weise wird ein robuster Ansatz geschaffen, der den Kunden sinnvolle und nachhaltige Geschäftsentscheidungen ermöglicht.
Die Auswirkung des Hintergrundrauschens“ auf die objektive Quantifizierung des Klimarisikos
Unsere Fähigkeit, das Klimarisiko objektiv zu bewerten, wird durch eine weitere Schwachstelle im menschlichen Urteilsvermögen beeinträchtigt, die sich aus dem „Rauschen“ ergibt. Das „Rauschen“ bezieht sich auf äußere Umstände und die Gruppendynamik rund um ein spezifisches Geschäftsproblem, wie die Modellierung des Klimarisikos. Übermäßiger Lärm im Unternehmensumfeld beeinträchtigt die Stimmung von Analysten oder Managern und macht sie anfällig für emotionale oder irrationale Reaktionen bei der Arbeit an komplexen Geschäftsprozessen. Dies führt dazu, dass Analysten und Entscheidungsträger in Unternehmen bei der unabhängigen Modellierung von Klimarisiken zu subjektiven Einschätzungen neigen. In dem Buch „Noise: A Flaw in Human Judgment“ berichten Kahneman, Sibony & Sunstein (2021) (7), dass die von Underwritern unabhängig voneinander für dieselben fünf fiktiven Kunden festgelegten mittleren Risikoprämien um 55 % variierten – fünfmal so viel wie von den meisten Underwritern und ihren Führungskräften selbst erwartet. Die Autoren zitieren außerdem eine weitere interessante Studie von Uri Simonsohn (2006) (8) mit dem Titel „Clouds Make Nerds Look Good“ (Wolken lassen Streber gut aussehen), in der der Autor 682 reale Entscheidungen von Hochschulzulassungsbeamten analysierte und überzeugende Beweise dafür fand, dass die Beamten den akademischen Stärken der Bewerber an bewölkten Tagen mehr Bedeutung beimaßen – an sonnigen Tagen jedoch nichtakademische Stärken bevorzugten. Diese Studien zeigen, dass äußere Umstände, die scheinbar so unbedeutend sind wie das Wetter vor dem Fenster eines Risikoanalysten, Geschäftsentscheidungen im wirklichen Leben beeinflussen können. Diese Erkenntnis gilt durchgängig für alle Geschäftsumgebungen, insbesondere wenn Unternehmen komplizierte Geschäftsprobleme angehen wollen, wie z. B. die Abschätzung des Klimarisikos für ihre Immobilieninvestitionen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass Teams, die objektive Schätzungen des Klimarisikos erstellen wollen, sich der verschiedenen externen “ Störungen“ bewusst sind, die die Objektivität ihrer Analyse beeinträchtigen können.
Unser Bewusstsein für externe Störfaktoren sowie ein tiefgreifendes Verständnis unserer internen kognitiven Vorurteile erfordern, dass Teams von Nachhaltigkeitsberatern, die möglichst objektive Schätzungen des Klimarisikos erstellen wollen, Praktiken zur „Entschärfung“ und „Lärmbekämpfung und Hygiene“ anwenden. Tatsächlich zeigen Forschungsergebnisse, dass die Zusammenarbeit, der unterschiedliche Werdegang der einzelnen Teammitglieder und die Förderung unabhängigen Denkens die drei wichtigsten Merkmale sind, die das Ausmaß bestimmen, in dem Teams von Nachhaltigkeitsfachleuten die Subjektivität bei der Modellierung von Klimarisiken bewältigen können. Fachleute für Klimaresilienz, die in unterschiedlichen und vielseitigen Gruppen arbeiten, fungieren im freien Dialog und in der Zusammenarbeit als „Entschärfer“ füreinander und produzieren objektivere Risikoeinschätzungen als sie es einzeln tun würden (Arlen & Tontrup, 2015) (9).
Objektive Klimarisikobewertungen – Mehrwert für Immobilieninvestoren
Durch objektivere Risikoeinschätzungen können Nachhaltigkeitsberater Kosten-Nutzen-Analysen von Klimaschutz- und Anpassungsmaßnahmen für Immobilienanlagen mit weitaus größerer Sicherheit und Präzision durchführen. Dies führt zu einer geringeren Ungewissheit bei Immobilieninvestoren über Informationsdefizite bezüglich der tatsächlich zu erwartenden Auswirkungen des Klimawandels auf ihre Immobilienportfolios. Das Vertrauen in objektive Risikoeinschätzungen verbessert daher die Effizienz der Allokation von Finanzmitteln für Klimaschutz- und Anpassungsmaßnahmen – und damit den Schutz von Immobilienvermögen vor den Risiken des Klimawandels und die Erschließung eines nachhaltigen Investitionswerts.
Einfach ausgedrückt: Gut ausgebildete, vielfältige und kooperative Teams von Experten für Klimarisiken erstellen objektivere und genauere Klimarisikoschätzungen als einzelne subjektiv orientierte Entscheidungsträger in der Immobilienbranche.
Wie kann Longevity Partners eine objektive Bewertung des Klimarisikos sicherstellen?
Um das Risiko der Subjektivität und der „begrenzten Rationalität“ in den internen Klimarisikomodellen von Longevity abzusichern, nutzen wir unsere starken Partnerschaften mit branchenführenden Datenanbietern und richten unsere Modellierungsprozesse an weltweit führenden Praktiken aus, die von Organisationen wie GRESB, CRREM, TCFD, UNPRI und UNEP FI eingeführt wurden. Wir lassen keinen Raum für Verzerrungen in unserer Klimarisikomodellierung, indem wir ausschließlich Daten verarbeiten, die von den renommiertesten internationalen Organisationen in diesem Bereich zur Verfügung gestellt werden, die von Fachleuten geprüft wurden oder die wir direkt von unseren Kunden erhalten. Darüber hinaus verarbeiten wir diese hochwertigen Daten in gut zusammengesetzten und vielfältigen Teams, die sich aus Analysten, Ingenieuren, Umweltwissenschaftlern und Wirtschaftswissenschaftlern zusammensetzen. Darüber hinaus führen wir mehrere Runden aktiver Qualitätssicherungsprüfungen unserer Modelle durch, bevor unsere Klimarisikoschätzungen überhaupt auf dem Schreibtisch unserer Kunden landen. In den Jahren, in denen Longevity Partners seinen Kunden Climate Resilience anbietet, wurden unsere Prozesse und Modelle nach den höchsten Standards für Qualität, Objektivität und methodische Robustheit verfeinert.
Unsere Experten für Climate Resilience sind in einzigartiger Weise darauf ausgerichtet und geschult, rationale Objektivität zu nutzen, um äußerst robuste Klimarisiken zu entwickeln. Durch das kontinuierliche Bestreben, die objektivsten, auf den jeweiligen Kontext zugeschnittenen Schätzungen des Klimarisikos in einem vielfältigen und kollaborativen Arbeitsumfeld zu liefern, ist unser Team in der Lage, den Immobilieninvestitionsportfolios unserer Kunden durchweg einen klimaresilienten, nachhaltigen Wert zu verleihen.
Quellen
[1] Kahneman, D. and Tversky, A. (1979) Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk. Econometrica: Journal of the Econometric Society, 47, 263-291. http://dx.doi.org/10.2307/1914185
[2] Simon, H. A. (1990). Bounded rationality. In Utility and probability (pp. 15-18). Palgrave Macmillan, London.
[3] Kahneman, D. (2011). Thinking, fast and slow. Macmillan.
[4] Nordhaus, W. D. (2017). Revisiting the social cost of carbon. Proceedings of the National Academy of Sciences, 114(7), 1518-1523.
[5] Stern, N. (2006). Stern Review: The economics of climate change.
[6] Wagner, G. Recalculate the social cost of carbon. Nat. Clim. Chang. 11, 293–294 (2021). https://doi.org/10.1038/s41558-021-01018-5
[7] Kahneman, D., Sibony, O., & Sunstein, C. R. (2021). Noise: A flaw in human judgment. Little, Brown.
[8] Simonsohn, U. (2007). Clouds make nerds look good: Field evidence of the impact of incidental factors on decision making. Journal of Behavioral Decision Making, 20(2), 143-152.
[9] Arlen, J., & Tontrup, S. (2015). Strategic bias shifting: herding as a behaviorally rational response to regret aversion. Journal of Legal Analysis, 7(2), 517-560.