Lo studio mira a superare alcuni dei limiti dell'attuale criterio di valutazione di sostenibilità delle imprese (basato sui punteggi ESG, acronimo di Environment, Social e Governance) facendo ricorso a tecniche di intelligenza artificiale per meglio individuare quale tra le componenti di queste metriche contribuisca maggiormente all'individuazione di portafogli efficienti.
La metodologia proposta seleziona indicatori che, sia per quel che riguarda il complesso dei fattori di sostenibilità sia per la sola componente ambientale, contribuiscono a individuare portafogli con migliori profili di rischio-rendimento (quelli con maggior rendimento a parità di rischio o minor rischio a parità di rendimento).
