01
课程导论
什么是企业碳足迹？为什么量化碳足迹对投资组合优化至关重要？课程目标与学习路径图。
入门框架
02
全球气候政策与碳市场
巴黎协定、欧盟碳边境调节机制(CBAM)、中国碳市场现状与未来趋势。
政策市场
03
企业碳足迹核算标准
ISO 14064、GHG Protocol、PAS 2050 核心框架对比。
标准框架
04
范围一排放
直接排放源识别与量化方法（燃料燃烧、工业过程、逸散排放）。
量化直接排放
05
范围二排放
电力与热力间接排放的量化，基于位置与基于市场的两种方法。
间接排放方法
06
范围三排放
供应链上下游排放，15个类别的识别与数据收集挑战。
供应链数据
07
排放因子数据库
IPCC、EEIO、中国本土排放因子库的使用与局限性。
数据库因子
08
活动数据收集
企业能源账单、生产数据、物流数据的标准化处理。
数据标准化
09
碳足迹计算工具
Excel模型 vs 专业软件（如SimaPro、GaBi）的适用场景。
工具软件
10
碳足迹数据质量评估
不确定性分析、数据质量指标(DQI)与蒙特卡洛模拟。
质量模拟
11
碳足迹报告与披露
TCFD框架、CDP问卷、ESG报告中的碳信息披露。
报告披露
12
投资组合理论回顾
马科维茨均值-方差模型、有效前沿、夏普比率。
金融模型
13
ESG投资浪潮
责任投资原则(PRI)、ESG评级体系与绿色金融产品。
ESG投资
14
碳风险因子
碳Beta、碳溢价、碳风险在资产定价模型中的嵌入。
风险定价
15
碳足迹在投资组合中的应用
碳强度、碳足迹加权、碳风险预算。
组合应用
16
低碳投资策略
最佳-in-class筛选、负面筛选、主题投资（清洁能源、碳捕集）。
策略筛选
17
碳抵消与碳信用
自愿碳市场、VER/VCS标准、避免排放vs移除排放。
抵消信用
18
投资组合碳足迹计算
加权平均碳强度(WACI)、总碳足迹、碳覆盖率的计算。
计算指标
19
情景分析与压力测试
不同碳价路径下投资组合的财务影响模拟。
情景压力
20
优化模型构建
均值-方差-碳约束优化，引入碳约束的有效前沿。
优化模型
21
多目标优化
帕累托最优前沿，权衡收益、风险与碳足迹。
多目标前沿
22
Python实现：PyPortfolioOpt
使用PyPortfolioOpt库构建碳约束投资组合。
Python代码
23
Python实现：碳排放数据API
调用CDP、SBTi等数据接口获取排放数据。
API数据
24
案例：供应链碳足迹量化
某跨国制造企业供应链碳足迹量化与供应商优化。
案例供应链
25
案例：养老基金低碳组合
养老基金低碳投资组合构建与回测分析。
案例回测
26
绿色债券与碳金融
绿色债券认证标准、碳期货与碳期权基础。
债券衍生品
27
监管合规与法律风险
漂绿(Greenwashing)的法律后果与合规框架。
合规法律
28
科技赋能：区块链与AI
区块链在碳足迹溯源中的应用、AI预测排放趋势。
科技前沿
29
未来趋势：净零与SBTi
净零转型路径、科学碳目标(SBTi)与投资组合对齐。
趋势目标
30
课程总结与实战项目
从数据收集到投资决策的完整工作流。
实战总结