This thesis develops a novel framework for optimal sustainable investment by extending Expected Utility Theory (EUT) to a discrete-time, multi-period setting with stochastic volatility. We employ a multivariate affine GARCH model to jointly capture the dynamic behavior of asset returns and sustainability profiles, and propose a sustainability-adjusted constant relative risk aversion (CRRA) utility function that reflects investor preferences for both financial performance and sustainability. Within this extended GARCH-based EUT framework, we derive closed-form solutions for the optimal sustainable investment strategy and benchmark it against a purely financial strategy. The model is empirically validated and calibrated using ESG data from RepRisk. Numerical analyses show that the calibration is robust and that the optimal sustainable strategy generally allocates more wealth to green assets and less to brown assets. Furthermore, wealth-equivalent loss evaluations demonstrate that sustainable strategies can achieve significantly higher overall utility while incurring only modest financial trade-offs. This research provides a realistic and analytically tractable approach to incorporating sustainability considerations into dynamic portfolio optimization.      «

This thesis develops a novel framework for optimal sustainable investment by extending Expected Utility Theory (EUT) to a discrete-time, multi-period setting with stochastic volatility. We employ a multivariate affine GARCH model to jointly capture the dynamic behavior of asset returns and sustainability profiles, and propose a sustainability-adjusted constant relative risk aversion (CRRA) utility function that reflects investor preferences for both financial performance and sustainability. Wit...     »

Diese Masterarbeit entwickelt ein neuartiges Rahmenwerk für die optimale nachhaltige Kapitalanlage, indem die Erwartungsnutzentheorie (Expected Utility Theory, EUT) auf ein diskretes, mehrperiodisches Modell mit stochastischer Volatilität erweitert wird. Zur gemeinsamen Modellierung der Dynamik von Vermögensrenditen und Nachhaltigkeitsprofilen wird ein multivariates affines GARCH-Modell verwendet. Zudem wird eine nachhaltigkeitsadjustierte Nutzenfunktion mit konstanter relativer Risiko-aversion (CRRA) eingeführt, welche die Präferenzen von Investorinnen und Investoren sowohl hinsichtlich finanzieller Performance als auch nachhaltiger Wirkung abbildet. Innerhalb dieses erweiterten GARCH-basierten EUT-Rahmens werden geschlossene Lösungen für die optimale nachhaltige Anlagestrategie hergeleitet und mit einer rein finanziellen Strategie verglichen. Das Modell wird empirisch anhand von ESG-Daten von RepRisk validiert und kalibriert. Numerische Analysen zeigen, dass die Kalibrierung robust ist und die optimale nachhaltige Strategie im Allgemeinen mehr Ver-mögen in grüne Anlagen und weniger in braune Anlagen allokiert. Darüber hinaus belegen Auswertungen des wohlfahrtsäquivalenten Verlusts, dass nachhaltige Strategien einen signifikant höheren Gesamtnutzen erzielen können, während sie nur geringe finanzielle Einbußen verursachen. Diese Forschung bietet einen realistischen und analytisch handhabbaren Ansatz zur Integration von Nachhaltigkeitsaspekten in die dynamische Portfoliooptimierung.      «

Diese Masterarbeit entwickelt ein neuartiges Rahmenwerk für die optimale nachhaltige Kapitalanlage, indem die Erwartungsnutzentheorie (Expected Utility Theory, EUT) auf ein diskretes, mehrperiodisches Modell mit stochastischer Volatilität erweitert wird. Zur gemeinsamen Modellierung der Dynamik von Vermögensrenditen und Nachhaltigkeitsprofilen wird ein multivariates affines GARCH-Modell verwendet. Zudem wird eine nachhaltigkeitsadjustierte Nutzenfunktion mit konstanter relativer Risiko-aversion...     »