Keynote chercheur - Interrelation entre performance financière et ESG

​Le jeudi 13 novembre, retrouvez-nous pour une keynote exclusive à l’Université Sorbonne Paris Nord avec Grégory Schneider-Manoury, enseignant-chercheur et lauréat du Prix du FIR pour la meilleure initiative pédagogique.

​🔍 Une keynote hommage aux travaux de Valéry Lucas-Leclin, premier analyste ISR en société de bourse en France, pionnier dans la construction de méthodologies d’analyse transversales et sectorielles à destination des asset managers et asset owners.

📅 Date : Jeudi 13 novembre
🕠 Heure : 18h30 – 20h
📍 Lieu : Université Sorbonne Nord

​Pour les curieux, ci dessous le synopsis:

Face à l'incertitude (réglementaire ou stratégique), une seule solution : la recherche appliquée.

​Cette présentation assurée par un des plus anciens analystes ESG de la place de Paris sera consacrée au florilège de travaux menés par Valéry Lucas Leclin, premier analyste ISR en société de bourse en France. 

​Directeur de la recherche d'ARESE, il a construit de 2005 à 2017 au sein de CM CIC Securities, puis de SG CIB (devenu récemment Bernstein) et enfin de Bank of America Merrill Lynch un service d'analyse des données ESG, pour transformer des données en aide à la décision financière. Son travail a surtout consisté à construire des méthodologies d'analyse transversales mais aussi sectorielles et des outils d'assistance à destination des gérants ou des asset owners.

​Sa méthode était toujours là même: aller chercher les données existantes et les travailler de manière scientifique, pour pouvoir les interpréter de manière rigoureuse et les intégrer dans la décision d'investissement.

​Deux exemples seront traités plus en détail:

​- le débiaisage des données ESG et le lien avec le beta fondamental

​- la hiérarchisation des enjeux ESG avant les limites planétaires et avant la double matérialité

​Cette recherche inventive mais quantitative vous montrera qu'il y a 20 ans on arrivait déjà à faire de l'analyse ESG. L'incertitude réglementaire ne doit pas nous inciter à réduire nos champs et nos méthodes d'analyse mais plutôt à les stimuler à les démultiplier en allant chercher des données existantes et en les travaillant.