ネットゼロ目標下での最適ポートフォリオ

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Extends portfolio optimization theory with dynamic net-zero constraints, offering closed-form solutions and generalizations of existing results.

🏢実務担当者:Asset managers can adopt these strategies to construct portfolios that reduce emissions over time while maintaining returns, with clear implementation steps.

🏛政策担当者:Regulators and standard-setters can reference this as a technically sound method for investors to operationalize net-zero commitments.

抄録 パリ協定と炭素排出削減への世界的な野心の時代において、低炭素社会への移行を資金調達するためには、ますます多くの投資がネットゼロ目標に整合する必要がある。本稿では、投資家がポートフォリオをネットゼロ目標に整合させるための2つの新しいアプローチを提示する。この文脈において、我々は2つの確率的最適制御問題を解く。両問題とも、期待ポートフォリオ対数リターンを最大化することを目的としつつ、(I) 時間加重ポートフォリオ炭素フットプリントを同時に最小化するか、または (II) ネットゼロ目標経路からの時間加重二次（相対）偏差を最小化する。両問題について、我々は最適投資戦略を見出す。最初の問題では、最適戦略は (I) と (II) を考慮しない最適投資戦略から単純なドリフト調整によって得られる一方、2番目の問題ではドリフトと共分散の調整が必要となる。我々の研究は、他の著者による選択された結果を一般化する。実世界のデータに適用すると、我々の戦略は、調整されていない解と同等の財務パフォーマンスを維持しながら、ポートフォリオ排出量を大幅に削減する。全体として、我々の戦略は投資家がポートフォリオを自己決定したネットゼロ目標に整合させることを可能にし、実務家に対するドリフトおよび共分散調整の理論的根拠を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Abstract In the era of the Paris Agreement and global ambitions to reduce carbon emissions, an increasing amount of investments must align with net-zero targets to finance the transition towards a low-carbon future. This article presents two novel approaches for investors to align their portfolios with net-zero targets. In this context, we solve two stochastic optimal control problems. Both problems aim to maximize the expected portfolio log-return while (I) simultaneously minimizing the time-weighted portfolio carbon footprint, or (II) minimizing the time-weighted quadratic (relative) deviation from a net-zero target path. For both problems, we find optimal investment strategies. In the first problem, the optimal strategy is obtained from the optimal investment strategy without considering (I) and (II) by a simple drift adjustment, while the second problem requires a drift and covariance adjustment. Our work generalizes selected results from other authors. When applied to real-world data, our strategies significantly reduce portfolio emissions while maintaining comparable financial performance to the unadjusted solution. In total, our strategies enable investors to align their portfolios with self-determined net-zero targets, and they provide a theoretical justification for drift and covariance adjustments for practitioners.

• openalex https://doi.org/10.1007/s10479-026-07202-0first seen 2026-05-05 20:30:19