FinTech-Enabled Startup Portfolio Optimization Under Uncertainty: A Multi-Objective CVaR–ESG Framework

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

🔬研究者:Provides a novel multi-objective model integrating CVaR risk and ESG for startup portfolios, extending portfolio theory with sustainability constraints.

🏢実務担当者:Investment platforms can implement this framework for automated, responsible capital allocation, balancing returns, risk, and ESG criteria.

🏛政策担当者:Offers a data-driven approach to guide capital toward sustainable startups, supporting green finance policies.

スタートアップ投資の意思決定は、常に高い不確実性、限られた過去データ、そして財務パフォーマンス、持続可能性、イノベーションを同時に考慮する必要性を伴う。金融テクノロジーの急速な拡大に伴い、この複雑な環境を管理するためのデジタル意思決定支援ツールの活用がますます重要になっている。本研究は、期待リターンの最大化、Conditional Value-at-Risk（CVaR）指標を用いた下方リスクの最小化、ESG指標に基づく持続可能性パフォーマンスの向上、および流動性制約の考慮を同時に行う、スタートアップポートフォリオ選択のための多目的最適化フレームワークを提示する。本研究の主な革新性は、予算制約、利用可能な選択肢の数、集中度の上限、およびESG・イノベーション・流動性に関する最低必要水準を含む一連の現実的な構造的制約とともに、財務基準と非財務基準を同時に統合した点にある。結果は、提案モデルがリターン、リスク、持続可能性、投資期間の間の透明なバランスを創出でき、リスクと持続可能性に関連するパラメータを変更することで、より高いESGスコアを持つより革新的なスタートアップへ資本フローを誘導できることを示している。このフレームワークは、投資家、デジタル投資プラットフォーム、および政策立案者にとって、責任あるデータ駆動型の資本配分における実践的なツールとして活用できる。

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。

Startup investment decisions are always accompanied by high uncertainty, limited historical data, and the need to simultaneously consider financial performance, sustainability, and innovation. With the rapid expansion of financial technologies, the use of digital decision-support tools to manage this complex environment has become increasingly important. This study presents a multi-objective optimization framework for startup portfolio selection that simultaneously maximizes expected returns, minimizes downside risk using the Conditional Value-at-Risk (CVaR) measure, improves sustainability performance based on ESG indicators, and considers liquidity constraints. The main innovation of this study is the simultaneous integration of financial and non-financial criteria alongside a set of realistic structural constraints, including budget constraints, the number of options available, the concentration ceiling, and the minimum required levels for ESG, innovation, and liquidity. The results show that the proposed model is able to create a transparent balance between return, risk, sustainability, and investment horizon, and by changing the parameters related to risk and sustainability, it can target capital flows towards more innovative startups with higher ESG scores. This framework can be used as a practical tool for investors, digital investment platforms, and policymakers in responsible and data-driven capital allocation.

• semanticscholar https://doi.org/10.3390/fintech5020044first seen 2026-07-18 08:09:40 · last seen 2026-08-09 06:01:24