《Energy Economics》：The price of going green: Multi-objective optimization in the energy equity space
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多目标优化框架下能源投资组合的财务与可持续性平衡研究，采用NSGA-III算法分析美欧市场，发现高收益策略伴随高风险和低环境评分，欧洲组合在可持续性和风险控制上更优，平衡策略实现三目标协同。
Federico Platania | Celina Toscano Hernandez | Imane El Ouadghiri | Jonathan Peillex
法国巴黎洛塔街8号高等管理学院，邮编75116
摘要
本文提出了一个针对能源行业的三目标投资组合优化框架，该框架旨在同时实现预期回报的最大化、波动性的最小化以及环境绩效的提升（通过环境支柱得分来衡量）。利用NSGA-III算法和2010年至2024年的滚动60个月时间窗口，我们分析了美国和欧洲的股票市场，并提取了四种代表性策略：最大回报策略、最小波动性策略、最大环境绩效策略和平衡策略。研究结果表明，财务绩效与环境影响之间的权衡具有系统性和地区性特征。美国的投资组合通常在承担更高风险的同时获得更高的回报，但环境得分较低；而欧洲的投资组合则表现出更强的可持续性成果和更低的波动性。平衡策略在环境得分、降低风险和适度回报之间取得了良好的平衡，为寻求财务目标与可持续性目标相结合的投资者提供了可行的路径。这些结果强调了多目标优化在构建符合财务和可持续性目标的投资组合中的价值。
引言
环境可持续性的日益重要性从根本上重塑了全球金融市场和投资实践，特别是在受气候变化影响严重的行业（如能源行业）中，投资组合管理策略发生了显著变化。投资者和资产管理者面临着来自监管机构、利益相关者和公众的越来越大的压力，要求他们在投资决策中纳入环境、社会和治理（ESG）标准。因此，最初由Markowitz（1952年）提出的、主要基于预期回报和波动性等财务指标的传统投资组合优化框架如今面临着重大挑战和局限性。
传统金融理论强调风险与回报之间的平衡是投资决策的核心。然而，在最近几十年里，这一框架因无法整合额外的非财务目标（尤其是可持续性考量）而受到越来越多的质疑。人们对气候相关风险的认识不断提高，全球对可持续发展的迫切推动使得整合ESG因素成为一种战略性的必要要求，而不再是可选的附加因素。ESG信息披露构成了影响投资者风险认知和绩效评估的重要信息渠道（Stander, 2025）。与此观点一致，越来越多的研究表明，气候风险和ESG情绪与市场韧性和金融稳定性密切相关，并会传导到各个行业和机构的估值中（Gaies, 2025a, Gaies, 2025b, Suciati, 2025, Kapetanakis et al., 2025, Gaies et al., 2025）。
尽管人们对气候相关风险的认识日益增强，但仍有明显的研究空白。现有文献大多集中在研究气候新闻的预测能力、ESG情绪的作用或金融机构的韧性等方面。尚未充分探讨的是，在投资组合构建层面，可持续性、风险和回报目标是如何相互作用的，尤其是在气候风险最为突出的能源行业。现有方法往往将ESG视为一种约束或次要的筛选工具，而不是作为优化问题中的一个明确目标。因此，关于环境绩效如何重塑能源投资组合的有效边界、不同监管和市场结构下的权衡如何演变，以及在何种条件下可持续性可以与具有竞争力的财务绩效共存，目前证据仍然有限。
为填补这一空白，本研究采用了一种专门针对能源行业设计的多目标投资组合优化方法，同时优化三个关键维度：（i）预期回报；（ii）投资组合波动性；（iii）环境绩效（通过环境支柱得分来衡量）。我们比较了美国和欧洲两个关键地区的帕累托最优有效边界，揭示了由不同监管框架、市场成熟度和投资者偏好所驱动的区域差异。这项研究在两个方面对现有文献做出了贡献。首先，它采用了进化算法（NSGA-III）来处理多标准投资组合管理所固有的复杂性和多维权衡问题；其次，通过比较美国和欧洲的投资组合，本研究强调了监管环境和投资者偏好对投资组合构成和绩效的显著影响。
本研究的结果为投资者、金融分析师和政策制定者提供了重要启示，指出了有效平衡财务回报与可持续性承诺的实际途径。此外，通过探讨区域差异和平衡投资组合的稳健表现，本研究强调了将可持续性纳入金融决策过程的战略重要性和实际可行性。
本文的其余部分安排如下：第2节详细阐述了理论框架并进行了广泛的文献综述；第3节介绍了所采用的方法论方法，包括数据来源、预处理、多目标建模、标准化和优化程序；第4节报告了实证结果和绩效分析；第5节详细讨论了这些发现的意义；第6节指出了研究的局限性和未来研究的潜在方向；第7节总结了主要贡献及其对可持续投资实践的影响。
章节摘录
理论框架
由于气候变化的深远影响，将可持续性标准纳入投资组合管理（尤其是在能源行业）变得越来越关键。投资者和财务管理者现在面临着在确保最佳回报的同时解决可持续性问题的双重挑战。传统投资组合优化方法（由Markowitz（1952年）提出的均值-方差（MV）模型）一直是资产配置策略的基础，它通过平衡风险来实现这一目标。
方法论
本研究采用多目标投资组合优化框架来构建同时考虑财务回报、风险和环境可持续性的帕累托最优边界。我们的方法论方法基于多标准决策分析（MCDA）和不确定性下的稳健资产配置的最新进展，结合了NSGA-III进化算法和目标标准化，以确保不同尺度之间的可比性。
结果
本节展示了应用于欧洲和美国能源行业的多目标优化的实证结果。表1和表2展示了四种代表性策略（最大回报、最小波动性、最大环境得分和平衡策略）的月度变化情况；图1、图2和图3则展示了关键投资组合指标（预期回报、波动性和环境得分）的时间演变过程。
图1显示，平衡策略在同时优化……
讨论
多目标投资组合优化得出的结果提供了关于财务回报、波动性（衡量风险）和环境可持续性之间显著权衡和协同效应的独特视角，这在能源行业尤为重要。这些结果揭示了投资者在平衡财务绩效与可持续性标准时所面临的复杂性，而这在现代投资环境中日益成为一个关键问题。
局限性与未来研究
尽管本研究具有较高的稳健性和广泛的覆盖范围，但仍存在一些局限性，为未来的研究提供了方向。首先，分析主要集中在ESG的环境维度上，可能忽略了社会和治理方面的重要影响。未来的研究可以结合这些额外的ESG维度，以更全面地了解可持续性对投资组合管理的影响。
其次，本研究依赖于……
结论
在本文中，我们开发了一个三目标优化框架，旨在同时实现预期回报的最大化、波动性的最小化以及环境绩效的提升（通过环境支柱得分来衡量）。利用2010年1月至2024年12月的美国和欧洲能源股票月度数据，我们采用了滚动60个月的时间窗口，并应用了NSGA-III算法——这是一种先进的用于多目标问题的进化技术。从所得到的帕累托最优结果来看……
作者贡献声明
Federico Platania：撰写初稿、方法论设计、正式分析、数据整理、概念构建。
Celina Toscano Hernandez：撰写初稿、概念构建。
Imane El Ouadghiri：方法论设计、概念构建。
Jonathan Peillex：方法论设计、概念构建。
利益冲突声明
作者们没有需要披露的相关财务或非财务利益。
