Page 2 - MFB22侯國弘
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摘要



                       選   股  策  略  一   直  是  投  資  人  重  視   且  熱  烈  討  論  的  事   ，  其  中  熱  門  的

                     ESG (environment, social and governance)  指標和大數據預測都是選

                     股策略。自從  2005  年由聯合國報告提出  ESG  永續經營的觀念

                     後，全球許多政府與企業都致力於追求  ESG  永續發展的營運目

                     標；而大數據預測選股的方法千千萬萬種，甚至一直推陳出新，網

                     路聲量也是大數據預測選股其中一種方法。本研究主要結合  ESG

                     指 標 及 個 股 網 路 聲 量 組 成 投 資 組 合 ， 其 與 元 大 台 灣   50

                     ETF  (exchange  traded  funds)  以及其他  ESG  相關  ETF  做績效的


                     比較。本研究將利用  2018  至  2020  年三個年度的  TWSE  台灣公

                     司治理評鑑指標和  Google  搜尋量指數  (search  volume  index)  挑

                     選出排名前  15  名、前  20  名、前  25  名、前 30 名、前 35 名及前

                     40  名之投資組合，再利用  Markowitz  投資組合理論產生投資組合

                     的效率前緣  (efficient  frontier)。實證研究結果顯示由三個年度的

                     ESG  指標結合網路聲量之投資組合在報酬率和  Sharpe  ratio  表現

                     都優於元大台灣  50  ETF  以及其他  ESG  相關  ETF，因此我認為

                     ESG  指標結合網路聲量之投資組合績效是表現更好的。
















                     關鍵字：  ESG、Google  搜尋量指數、Markowitz  效率前緣、網路聲量







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