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可以知道，利用 Markowitz 的現代投資組合理論來作為其投資組
合配置方法可以在風險與報酬間取得較好的平衡。
3. 研究方法
本節先從研究流程開始介紹，後面依序為研究資料、研究模型及
投資組合績效指標。首先 ESG 指標採用 TEJ 資料庫中 2017 至
2019 年度 TWSE 台灣公司治理評鑑指標；個股股價及報酬率使用
TEJ 資料庫之日資料；網路聲量是利用 Google Trends 抓取個股關
鍵字。再者，藉由 Python 建立抓取 Google Trends 網路聲量模型
和 Markowitz 投資組合理論之效率前緣模型。接著，將 TWSE 台
灣公司治理評鑑指標為 A+ 且網路聲量排名前 40 名之個股日報酬
資料，透過 Markowitz 投資組合理論之效率前緣模型，呈現投資
組合之報酬率、Sharpe ratio 及投資權重。最後，依照模型產生之
投資權重於下一年度進行投資，觀察下一年度投資報酬率及 Sharpe
ratio 是否優於元大台灣 50 ETF 及 ESG 相關 ETF。
而 本文 ESG 指標為 TEJ 資料庫中 TWSE 台灣公司治理評鑑
指標，TWSE 台灣公司治理評鑑指標分為法規遵循、資訊時效性、
財務預測資訊、年報資訊、企業網站資訊五大構面，本文選用 2017
年至 2019 年度的資料，挑選出評分為 A+ 之個股，其中包含 KY
股，但考量 KY 股風險較高且近年有許多重大負面新聞，故主動
排除 KY 股作為投資組合成分股，2017 年至 2019 年度 A+ 股如
表 1 所示；個股股價及報酬率採用 TEJ 資料庫 2018 年至 2021
年之日資料；網路聲量則是利用 Google Trends 抓取 TWSE 台灣
公司治理評鑑指標為 A+ 之個股關鍵字。
第三部分介紹本文的兩種模型，分別為 Google Trends 網路聲量
模型以及 Markowitz 投資組合理論之效率前緣模型。Google Trends
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