本文为单一原创研究，以下为该研究的学术报告。

本研究由Danyang Li（华东政法大学商学院）、Yating Li（伦敦大学学院斯拉夫与东欧研究学院）、Charalampos Stasinakis（格拉斯哥大学亚当·斯密商学院）及Yang Zhao（中央财经大学中国财政发展协同创新中心）共同完成，发表于International Journal of Finance & Economics，2026年在线发表。

从学术背景来看，该研究属于金融学与投资组合优化领域，聚焦于环境、社会与治理（ESG）因素在资产配置中的应用。ESG投资在全球范围内日益受到重视，监管框架如欧盟《可持续金融披露条例》（SFDR）亦推动着ESG整合的进程。然而，关于如何将ESG纳入投资组合构建、不同ESG水平下整合的有效性，学术界尚无定论。中国ESG投资起步较晚但发展迅速，机构投资者占比相对较小，零售投资者为主要资金来源。已有研究表明高ESG评分的股票组合在金融危机期间表现更优，但也有研究未发现ESG在危机中影响股票收益的证据。在此背景下，本研究旨在利用中国A股市场数据，将ESG评分及其分项（环境E、社会S、治理G）嵌入均值—条件在险价值（mean-CVaR）、均值—下偏矩（mean-LPM）和均值—上偏矩（mean-UPM）等投资组合优化模型，并比较等权重（EW）与最多元化组合（MDP）等分散化方法，考察中国市场ESG组合在正常时期及新冠疫情期间和俄乌冲突期间的表现差异。研究目的在于揭示ESG整合能否增强组合韧性、哪种优化策略更为有效，以及E、S、G各分项的贡献是否存在差异。

研究流程方面，论文以沪深300指数成分股为研究对象，样本区间为2018年4月28日至2023年4月28日，所有财务与ESG数据来自Wind数据库，ESG评分采用华证ESG评级体系，评分范围为0至100。组合构建采用滚动窗口方法，训练期为6个月（125个交易日），每2个月进行一次再平衡，并假设0.1%的交易成本。研究共设计18种策略，包括5种基础模型：均值—方差（MV）、均值—CVaR、均值—下偏矩（down）、均值—上偏矩（up）和等权重基准（EWBM）。在基础模型之上，进一步结合Herfindahl–Hirschman（HH）指数和最多元化组合（MDP）两种分散化技术，形成简单分散化策略及ESG倾斜（tilting）策略。其中，MV策略以最小化组合方差为目标；均值—CVaR策略在95%置信水平下最小化条件在险价值；均值—LPM策略以0为目标收益、阶数a=1.1最小化下偏矩；均值—UPM策略以阶数c=1.1处理上偏风险。HH指数通过惩罚权重集中度促进等权重配置，MDP则通过最大化分散化比率来实现风险分散。ESG约束设定为组合ESG评分不低于股票池中ESG评分的第三四分位数（esg0=esg_q3），并将预期收益下限ret0设为0.001。ESG倾斜方法不直接约束组合平均ESG评分，而是将ESG评分按0.5阈值分为“高”“低”两类，对不同类别资产施加差异化的惩罚参数，以引导优化过程向高ESG资产倾斜。研究在构建组合后，计算夏普比率、索提诺比率、最大回撤等绩效指标，并通过有效前沿、权益曲线和盈亏平衡分析对不同策略进行比较。

研究结果显示，在全样本期内，均值—下偏矩（down）策略在所有策略中取得最高的夏普比率和索提诺比率，表明其风险调整后绩效最优。其他注重下行风险的优化策略亦表现良好，而基于分散化的策略如downhh和downmdp在收益和夏普比率上呈现不同特征。ESG倾斜可能增加组合波动性，因为倾斜会集中暴露于少数高ESG行业或个股，降低传统分散化收益。均值—CVaR策略亦提供较高的总收益和索提诺比率。从行业配置看，电信与互联网（i63）及货币与金融服务（j66）行业获得最高配置，主要因其ESG表现较好且风险收益特征较优。有效前沿显示，较高的ESG约束与较低的收益相关，说明严格ESG标准缩小了可投资范围。在新冠疫情期间（2020年2月12日至2023年4月28日），均值—LPM策略仍表现最佳，其索提诺比率为0.126。在俄乌冲突期间（2022年2月24日至2023年4月28日），尽管均值—LPM策略并非最高收益策略，但实现了正收益，而多数组合出现亏损。带ESG约束的等权重策略（EW）相比无ESG约束的基准（EWBM）损失更小。在E、S、G分项约束下，均值—LPM策略在E约束下取得全期最高总收益和索提诺比率；S约束下组合收益和比率相对较低，但均值—LPM仍具较高索提诺和夏普比率；G约束下均值—CVaR策略表现最佳，均值—LPM紧随其后。综合排序显示，均值—LPM策略在索提诺比率和总收益上均排名第一，均值—CVaR策略在索提诺比率上排名第二。

结论部分指出，将ESG因素整合进投资组合优化在中国股票市场具有显著有效性。高ESG评分组合在极端市场事件中展现出更强韧性，均值—下偏矩策略在不同时期和约束条件下均稳健地优于其他策略，证明管理下行风险对于ESG组合至关重要。相比之下，侧重社会（S）因素的组合表现劣于侧重环境（E）和治理（G）因素的组合，说明社会因素带来的财务收益可能需要更精细的整合方法。研究还表明，ESG整合不应被当作一个整体，而应区分E、S、G各维度的差异化影响。

该研究的亮点在于：其一，将ESG评分直接纳入均值—CVaR、均值—LPM和均值—UPM模型，拓展了下行风险框架与ESG信息结合的证据；其二，系统比较了等权重与最多元化组合两种分散化方法在ESG约束下的表现；其三，利用中国市场数据，填补了以往研究主要集中于传统或等权重策略的空白；其四，通过每日再平衡数据对新冠疫情期间和俄乌冲突期间进行事件驱动分析，精准捕捉危机期组合表现。科学价值在于为ESG投资组合优化提供了新的方法论框架和实证证据，应用价值在于为ESG意识较强的投资者和组合管理者提供了具体的策略选择依据，尤其是在下行风险管理方面。未来研究可进一步探索ESG各因子间的动态交互及其在其他新兴市场的适用性。