Bloomberg aumenta datos sobre emisiones de carbono:
- Las técnicas de cálculo basadas en el principio de cascada amplían significativamente el universo de datos sobre emisiones de carbono.
Bloomberg aumenta datos sobre emisiones de carbono
A medida que crece la demanda de datos confiables y completos sobre el carbono, Bloomberg aumentó su conjunto de datos sobre emisiones de carbono para incluir a 100,000 empresas. Este conjunto de datos consta de datos de carbono declarados por las empresas y de estimaciones basadas en un modelo inteligente de aprendizaje automático o en un modelo implícito en la industria recientemente desarrollado por Bloomberg, acompañado de una puntuación de fiabilidad PCAF.
“Una mayor precisión en los datos de emisiones de carbono de alcance 1, 2 y 3 permitirá a los administradores de activos y a los bancos medir el alcance del riesgo de cambio climático dentro de sus carteras de inversión y préstamos, y en el conjunto de sus operaciones”, dijo Brad Foster, Head de Enterprise Data Content en Bloomberg. “Hasta la fecha, la divulgación limitada e incoherente de estas emisiones por parte de las empresas ha supuesto un reto importante; nuestra ampliación de este conjunto de datos ayudará a solventar estas brechas para que los clientes dispongan de información práctica para identificar las oportunidades y los riesgos relacionados con el clima”.
Cuando no se dispone de datos sobre las emisiones de carbono declaradas por las empresas, Bloomberg aplica técnicas de estimación guiadas por un principio de cascada para aumentar el alcance de las empresas cubiertas y ofrecer así una imagen más completa de las emisiones. La primera técnica de estimación utiliza el modelo inteligente de Bloomberg basado en el aprendizaje automático que incorpora más de 800 puntos de datos para estimar las emisiones de alcance 1 y 2 con datos históricos que se remontan a 2010. El año pasado, Bloomberg también publicó estimaciones de alcance 3 para las industrias del petróleo y el gas, los metales y la minería, y los servicios, utilizando una metodología que combina un modelo ascendente con un modelo de aprendizaje automático descendente.
Cuando no hay suficientes datos disponibles para aplicar estos modelos inteligentes de aprendizaje automático, la técnica de cascada revierte automáticamente al nuevo modelo implícito de la industria de Bloomberg. Este método utiliza los datos de emisiones y ventas de otras empresas para estimar sus emisiones. Estas estimaciones van acompañadas de una puntuación de fiabilidad, utilizando la escala que ha propuesto la Asociación para la Contabilidad de las Emisiones de Carbono (PCAF, en inglés) para que los inversionistas puedan entender la calidad del dato subyacente.
