18 Gennaio 2023
Anton Konshin, Sustainability and Energy Analyst, Longevity Partners
Le decisioni di investimento e sviluppo immobiliare vengono prese in un mondo di rischi e incertezze climatiche future intrinseche. Il rischio è diverso dall’incertezza perché il rischio è quantificabile, nel senso che si può assegnare una probabilità numerica basata su prove per misurare il rischio. Per prendere decisioni aziendali solide sul rischio climatico, è importante misurare il rischio oggettivo associato a un particolare pericolo – piuttosto che ottenere una stima soggettiva e distorta del rischio. I risultati dell’economia comportamentale e della finanza evidenziano che per i singoli esseri umani è estremamente difficile valutare il rischio in modo oggettivo, accurato e preciso, perché ognuno di noi ha convinzioni individuali molto diverse, paure, pregiudizi, meccanismi di coping e soglie di tolleranza al rischio associate a rischi specifici. Di conseguenza, la maggior parte delle stime e delle prospettive individuali sul rischio climatico sono altamente soggettive e variano lungo un ampio spettro di incertezza da zero a infinito. Pertanto, vi è la reale necessità di utilizzare la modellazione e la stima dei rischi climatici più imparziale, completa e obiettiva possibile per gli investitori immobiliari.
Misure oggettive di rischio climatico
In linea con la guida TCFD e CRREM, il rischio climatico oggettivo per un asset fisico è definito come la probabilità non distorta che si verifichi un evento climatico avverso – moltiplicata per l’entità del pericolo – tenendo conto delle caratteristiche specifiche dell’asset e del luogo. Ad esempio, il rischio di alluvione lampo per un immobile adibito a ufficio nel centro di Londra terrà conto della probabilità che questa alluvione si verifichi, dei costi relativi per questo specifico asset e del grado di esposizione in riferimento al luogo. I rischi climatici come le inondazioni improvvise, le ondate di calore o altri eventi meteorologici estremi sono definiti rischi climatici fisici. Inoltre, riconosciamo che gli investitori devono tenere conto dei rischi climatici transitori a livello di asset e specifici del luogo, per ottenere una comprensione completa dell’esposizione al rischio climatico per i loro portafogli immobiliari. Pertanto, nella linea di servizi Climate Resilience di Longevity Partners, uno dei nostri obiettivi fondamentali è la quantificazione trasparente e oggettiva del complesso rischio fisico e di transizione, su misura per il portafoglio o l’asset unico del cliente.
Le misure oggettive del rischio climatico sono da preferire perché le informazioni trasparenti, oneste, accurate e ideologicamente imparziali possono fare la maggiore differenza pratica nella gestione dei rischi ambientali per i beni immobiliari. Per misurare il rischio oggettivo, è importante riconoscere i risultati di Kahneman & Tversky (1979), che hanno documentato che gli individui tendono a produrre sovrastime o sottostime soggettive del rischio oggettivo. Secondo le parole del fondatore dell’economia comportamentale, Herbert Simon, questa conclusione deriva dalla nostra ‘razionalità limitata’, ossia dalla nostra capacità cognitiva limitata di elaborare in modo indipendente grandi quantità di informazioni con vincoli di tempo e di costi opportunità. A sua volta, la ‘razionalità limitata’ porta alla difficoltà di raggiungere conclusioni obiettive sui dati complessi a disposizione, quando ci si affida esclusivamente alle proprie facoltà mentali.
Considerare stime distorte che si basano esclusivamente su valutazioni mentali è particolarmente diffuso negli ambienti aziendali frenetici. Nel suo romanzo best-seller, ‘Pensare velocemente e lentamente’, Kahneman (2011) ha descritto la nostra razionalità limitata come il catalizzatore principale per il nostro affidamento su un’ampia gamma di pregiudizi cognitivi ed euristiche, che costituiscono il nostro cosiddetto ‘Sistema 1’ di pensiero; cioè il pensiero automatico, intuitivo e spesso ideologicamente distorto che prevale a livello individuale.
Pertanto, è degno di nota il fatto che anche i principali economisti ambientali possono produrre stime molto diverse del rischio climatico. Ad esempio, il vincitore del Premio Nobel per l’Economia 2018, William Nordhaus (2017-2020), stima una cifra di 30-50 dollari per tonnellata di CO2 , mentre Nicholas Stern, l’autore della Stern Review del 2006, e Joseph Stiglitz, un altro Premio Nobel, si attestano su una cifra radicalmente diversa di circa 100 dollari per tonnellata di CO2 . Questa differenza si spiega in gran parte con le differenze soggettive delle rispettive metodologie. Questa divergenza soggettiva nelle stime del vero costo sociale del cambiamento climatico merita l’attenzione del settore privato. In particolare, le società di consulenza sulla sostenibilità devono puntare a minimizzare la soggettività della modellazione, per produrre stime meno distorte del vero rischio climatico oggettivo. Ciò fornirà un quadro solido per consentire ai clienti di prendere decisioni aziendali sagge e olistiche.
L’effetto del ‘Rumore’ di fondo sulla quantificazione oggettiva del rischio climatico
La nostra capacità di quantificare oggettivamente il rischio climatico è ulteriormente compromessa da un altro difetto del giudizio umano che deriva dal ‘rumore’. Il rumore si riferisce alle circostanze esterne e alle dinamiche di gruppo che circondano un problema aziendale specifico, come la modellazione del rischio climatico. L’eccessivo rumore nell’ambiente aziendale influisce sullo stato d’animo dell’analista o del manager e lo rende incline a reazioni emotive o irrazionali quando lavora su problemi aziendali complessi. Questo predispone gli analisti e i responsabili delle decisioni aziendali alla soggettività nella stima indipendente della modellazione del rischio climatico. Ad esempio, nel loro libro ‘Noise: A Flaw in Human Judgment”, Kahneman, Sibony & Sunstein (2021) riportano che i rischi stabiliti dai sottoscrittori in modo indipendente per gli stessi cinque clienti fittizi variavano del 55% – cinque volte tanto quanto previsto dalla maggior parte dei sottoscrittori e dai loro stessi dirigenti. Inoltre, gli autori citano un altro affascinante studio di Uri Simonsohn (2006) intitolato ‘Clouds Make Nerds Look Good’, in cui l’autore ha analizzato 682 decisioni reali da parte degli incaricati alle ammissioni all’università per trovare prove convincenti che gli incaricati attribuivano maggiore importanza ai punti di forza accademici dei candidati nelle giornate nuvolose – ma favorivano i punti di forza non accademici nelle giornate di sole. Visti insieme, questi studi illustrano che le nostre circostanze esterne, apparentemente insignificanti come il tempo fuori dalla finestra di un analista, possono influenzare le decisioni aziendali della vita reale. Questa scoperta si applica in modo coerente a tutti gli ambienti di lavoro, soprattutto quando le aziende mirano ad affrontare problemi aziendali intricati, come la stima del rischio climatico per i loro investimenti immobiliari. Pertanto, è fondamentale che i team che mirano a produrre stime obiettive del rischio climatico siano consapevoli dei vari tipi di ‘Rumore’ esterno che possono interferire con l’obiettività della loro analisi.
La nostra consapevolezza del rumore esterno, così come la comprensione approfondita dei nostri pregiudizi cognitivi interni, richiede l’implementazione di pratiche di ‘debiasing’ e di ‘noise awareness & hygiene’ da parte dei team di consulenti di sostenibilità che lavorano per produrre le stime più obiettive del rischio climatico. Infatti, la ricerca evidenzia che la collaborazione, la diversità dei background dei singoli membri del team e la promozione del pensiero indipendente sono le tre caratteristiche più importanti che definiscono la misura in cui i team di professionisti della sostenibilità possono superare con successo la soggettività nella modellazione del rischio climatico. I professionisti della resilienza climatica che lavorano in gruppi diversificati e ben strutturati agiscono come ‘agenti debiasici’ l’uno per l’altro, in un contesto di libero dialogo e collaborazione, producendo stime più obiettive del rischio rispetto a quelle che otterrebbero individualmente (Arlen & Tontrup, 2015).
Valutazioni oggettive del rischio climatico – valore aggiunto per gli investitori immobiliari
Assicurandosi che le valutazioni siano effettuate utilizzando stime di rischio più oggettive, i consulenti di sostenibilità possono eseguire analisi costi-benefici delle misure di mitigazione e adattamento al cambiamento climatico per gli asset immobiliari con molta più certezza e precisione. Questo porta a un minor grado di incertezza tra gli investitori immobiliari riguardo alle carenze informative sull’impatto reale atteso del cambiamento climatico sui loro portafogli immobiliari. Pertanto, l’affidamento a stime oggettive del rischio migliora l’efficienza dell’allocazione delle risorse finanziarie verso le misure di mitigazione e adattamento – proteggendo gli asset immobiliari dal rischio di cambiamento climatico e sbloccando un valore di investimento sostenibile.
In parole povere, team ben rodati, diversificati e collaborativi di consulenti esperti di rischio climatico producono stime del rischio climatico più obiettive e accurate rispetto ai singoli decisori soggettivi del settore immobiliare.
In che modo Longevity Partners può fornirle una valutazione oggettiva del rischio climatico?
Infine, per evitare il rischio di soggettività e di ‘razionalità limitata’ nei modelli interni di rischio climatico di Longevity, sfruttiamo le nostre solide partnership con i fornitori di dati leader del settore, allineando i nostri processi di modellazione con pratiche leader a livello mondiale e pionieristiche come GRESB, CRREM, TCFD, UNPRI e UNEP FI. Non lasciamo spazio a pregiudizi nella nostra modellazione del rischio climatico, elaborando dati forniti esclusivamente dalle organizzazioni internazionali più rinomate del settore, sottoposti a revisione paritaria o provenienti direttamente dai nostri clienti. Inoltre, elaboriamo questi dati di alta qualità in team ben assortiti e diversificati, composti da analisti, ingegneri, specialisti in scienze ambientali ed economisti. Inoltre, conduciamo molteplici cicli di controlli di qualità attivamente implementati sui nostri modelli, prima che le nostre stime sul rischio climatico arrivino sulla scrivania dei nostri clienti. Nel corso degli anni in cui Longevity Partners ha fornito la Resilienza Climatica ai nostri clienti, i nostri processi e i nostri modelli sono stati perfezionati secondo i più alti standard di qualità, obiettività e solidità metodologica.
I nostri esperti di resilienza climatica sono concentrati e allenati in modo specifico per sfruttare l’obiettività razionale al fine di costruire un rischio climatico altamente solido. Grazie al continuo impegno nel fornire le stime più obiettive e contestualizzate del rischio climatico in un ambiente di lavoro diversificato e collaborativo, il nostro team è in grado di aggiungere costantemente valore sostenibile e resiliente al clima ai portafogli di investimento immobiliare dei nostri clienti.
References
[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.