保险与金融工程教研室学术讲座

报告题目：基于迁移学习的高维ESG投资组合选择研究

报  告 人：李斌（武汉大学经济与管理学院 教授）

主  持 人：刘彦初（中山大学岭南学院 教授）

时      间： 2024年4月18日（周四）16:00

地      址： 岭南堂林植宣会议室（103）

语      言： 中文+英文

讲座介绍:

       ESG投资是企业和社会可持续发展的重要资金来源，其实现依赖于投资策略的支持。然而已有的ESG投资策略往往基于均值方差模型构建，难以应用于高维资产，且受限于ESG评级数据较少，难以准确估计模型参数。为此，本文提出一种基于深度前馈神经网络和迁移学习的高维ESG投资组合选择模型。该模型通过深度前馈神经网络，利用资产特征直接预测ESG投资组合权重，避开了高维协方差矩阵的估计，适用于高维ESG投资组合的构建；同时借助于迁移学习，利用历史财务数据预训练模型，迁移应用到ESG投资组合模型的训练，有效缓解了ESG评级数据较少的问题。基于中国A股市场的实证研究表明：(1)所提出策略可以有效提升投资组合总效用，随着 ESG 水平偏好程度的增加，财务效用降低，ESG 效用增加。(2) 交易摩擦类和动量类等反映市场短期动态的特征对于投资组合总效用的提升最为重要; 环境保护类、公司治理类反映企业可持续发展的特征对于投资组合 ESG 效用的提升最为重要。(3)策略在金融摩擦大、社会关注度低以及 ESG 相关指标值小的企业上获得更高的投资绩效; 策略对于市场状态的变化反应较弱。本文拓展了ESG投资组合策略的研究框架，为ESG基金的形成提供策略工具，助力企业绿色高质量发展，发挥金融服务实体经济的功能。

报告人介绍：

       李斌，现为武汉大学经济与管理学院教授、博士生导师，担任金融系主任，兼任武汉大学教育发展基金会理事和投资咨询委员会委员、中国金融学年会理事等。研究方向为金融科技、投资管理和人工智能等。他具备金融+科技的跨学科背景与研究能力，在《Journal of Accounting Research》、《Artificial Intelligence》、《Journal of Machine Learning Research》、《管理科学学报》、《世界经济》、《金融研究》、《中国工业经济》、ICML、IJCAI等金融会计和人工智能类期刊会议上发表论文；出版英文专著一部（CRC Press出版）；主持国家自然科学基金等多项项目。

       欢迎感兴趣的师生参加！