ESG 金融投资的贝叶斯优化
投资组合管理
2023-03-03 v1 人工智能
最优化与控制
摘要
金融专家和分析师力求预测金融市场的波动性。具体而言，正确预测该波动性可确保投资者获得成功投资。然而，近年来金融领域出现了一大趋势，即 ESG 标准。具体地，由于社会责任投资日益重要，以及公司不遵守这些标准所遭受的财务影响，ESG（环境、社会与治理）标准在金融中已变得更加显著。因此，创建股票投资组合不仅应考虑其绩效，还应考虑对 ESG 标准的合规。故此，本文将数学建模与 ESG 及金融相结合。更详细地，我们使用贝叶斯优化（Bayesian optimization, BO）——一种用于优化具有未知解析且计算昂贵的黑盒表达式的序贯最先进设计策略——在目标函数中融入 ESG 标准软约束的情况下最大化股票投资组合的绩效。在一个说明性实验中，我们使用夏普比率（Sharpe ratio），其考虑了投资组合收益及其方差，换言之，它平衡了最大化收益与最小化风险之间的权衡。在本工作中，ESG 标准被划分为十四个独立类别，用于线性组合以估计公司总体 ESG 得分。最重要的是，我们提出的方法可扩展到估计投资组合绩效与 ESG 合规性的其他黑盒方法。特别地，本研究开辟了许多新研究方向，因为它已证明可使用考虑财务绩效与 ESG 标准合规的 BO 来优化投资组合。
引用
@article{arxiv.2303.01485,
title = {Bayesian Optimization of ESG Financial Investments},
author = {Eduardo C. Garrido-Merchán and Gabriel González Piris and Maria Coronado Vaca},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.01485},
year = {2023}
}