論文の概要: Machine Learning for Socially Responsible Portfolio Optimisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12364v1
• Date: Sun, 21 May 2023 06:28:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-23 21:03:27.149213
• Title: Machine Learning for Socially Responsible Portfolio Optimisation
• Title（参考訳）: 社会的責任のあるポートフォリオ最適化のための機械学習
• Authors: Taeisha Nundlall, Terence L Van Zyl
• Abstract要約: 社会的責任を持つ投資家は、金融リターンとともに社会と環境の進歩を促すために投資ポートフォリオを構築する。 この研究は、社会的責任を持つ投資家のためのポートフォリオ最適化を実装している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Socially responsible investors build investment portfolios intending to incite social and environmental advancement alongside a financial return. Although Mean-Variance (MV) models successfully generate the highest possible return based on an investor's risk tolerance, MV models do not make provisions for additional constraints relevant to socially responsible (SR) investors. In response to this problem, the MV model must consider Environmental, Social, and Governance (ESG) scores in optimisation. Based on the prominent MV model, this study implements portfolio optimisation for socially responsible investors. The amended MV model allows SR investors to enter markets with competitive SR portfolios despite facing a trade-off between their investment Sharpe Ratio and the average ESG score of the portfolio.
• Abstract（参考訳）: 社会的責任を持つ投資家は、社会と環境の進歩を刺激する投資ポートフォリオを構築する。 平均変動(MV)モデルは、投資家のリスク許容度に基づいて可能な限り高いリターンを得られるが、MVモデルは、社会的責任を持つ(SR)投資家に関連する追加の制約を規定しない。 この問題に対応するため、mvモデルは最適化における環境・社会的・ガバナンススコア(esg)を考慮する必要がある。 本研究は、著名なMVモデルに基づいて、社会的責任を持つ投資家のポートフォリオ最適化を実現する。 修正されたMVモデルにより、SR投資家は、投資シャープ比率とポートフォリオの平均ESGスコアとのトレードオフに直面しながらも、競争力のあるSRポートフォリオを持つ市場に参入することができる。

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