ESG investing: Developing a recommender system for portfolio construction

Abstract

Increasing concerns around sustainability issues reveal a growing market demand for ESG investment portfolios, currently being met by a number of digital advisor platforms. Due to the competition situation between these ventures, specifics of their ESG investing strategies cannot be made available to the public. In this thesis, a knowledge-based recommender system is conceptualized and developed in the form of a web application, to offer an alternative to recommender systems’ literature and existing advisory platforms, that emphasizes sustainability. The recommender system selects assets based on user preferences and uses Markowitz’ Modern Portfolio Theory to construct a personalized portfolio with focus on its ESG profile. The project is build using solely open-source software and publicly available ESG data and does not restrict the choice of an alternative asset universe. Considering limitations that apply to the construction of the knowledge base, the developed ESG recommender system produces qualitative recommendations and has a high usability.

Die zunehmende Aufmerksamkeit für Nachhaltigkeitsthemen zeigt eine wachsende Nachfrage nach ESG-Investmentportfolios, die derzeit von einer Reihe digitaler Advisor-Plattformen gedeckt wird. Aufgrund der Wettbewerbssituation zwischen diesen Unternehmen können die Einzelheiten ihrer ESG-Anlagestrategien der Öffentlichkeit nicht zugänglich gemacht werden. In dieser Arbeit wird ein wissensbasiertes Empfehlungssystem in Form einer Webanwendung konzipiert und entwickelt, um eine Alternative zu der Literatur über Empfehlungssysteme und bestehenden Beratungsplattformen zu bieten, die den Schwerpunkt auf Nachhaltigkeit legt. Das Empfehlungssystem wählt Vermögenswerte auf der Grundlage von Benutzerpräferenzen aus und verwendet die moderne Portfoliotheorie von Markowitz, um ein personalisiertes Portfolio mit Schwerpunkt auf dem ESG-Profil zusammenzustellen. Das Projekt nutzt ausschließlich Open-Source-Software und öffentlich verfügbare ESG-Daten und schränkt die Auswahl eines alternativen Anlageuniversums nicht ein. Trotz der Einschränkungen, die für den Aufbau der Wissensbasis gelten, liefert das entwickelte ESG-Empfehlungssystem qualitative Empfehlungen und weist eine hohe Benutzerfreundlichkeit auf.