論文の概要: ESG investments: Filtering versus machine learning approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07477v2
• Date: Mon, 6 Apr 2020 07:20:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 20:36:14.830900
• Title: ESG investments: Filtering versus machine learning approaches
• Title（参考訳）: ESG投資:フィルタリングと機械学習のアプローチ
• Authors: Carmine de Franco, Christophe Geissler, Vincent Margot, Bruno Monnier
• Abstract要約: 我々は、大規模な投資宇宙にいる企業のESGプロファイルと財務業績のパターンを識別する機械学習アルゴリズムを設計する。 企業のESGプロファイルには明らかに何らかのアルファ版が存在するが、このアルファ版は機械学習のような強力な非線形技術でのみアクセス可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We designed a machine learning algorithm that identifies patterns between ESG profiles and financial performances for companies in a large investment universe. The algorithm consists of regularly updated sets of rules that map regions into the high-dimensional space of ESG features to excess return predictions. The final aggregated predictions are transformed into scores which allow us to design simple strategies that screen the investment universe for stocks with positive scores. By linking the ESG features with financial performances in a non-linear way, our strategy based upon our machine learning algorithm turns out to be an efficient stock picking tool, which outperforms classic strategies that screen stocks according to their ESG ratings, as the popular best-in-class approach. Our paper brings new ideas in the growing field of financial literature that investigates the links between ESG behavior and the economy. We show indeed that there is clearly some form of alpha in the ESG profile of a company, but that this alpha can be accessed only with powerful, non-linear techniques such as machine learning.
• Abstract（参考訳）: 大規模な投資分野における企業のesgプロファイルと財務パフォーマンスのパターンを識別する機械学習アルゴリズムを設計した。 このアルゴリズムは、領域を高次元のESG特徴空間にマッピングし、過剰な回帰予測を行う規則を定期的に更新する。 最終的な集計予測はスコアに変換され、ポジティブなスコアを持つ株式の投資宇宙を映し出すシンプルな戦略をデザインできます。 ESG機能と財務パフォーマンスを非直線的に結びつけることで、私たちの機械学習アルゴリズムに基づく戦略は効率的なストックピックツールであることがわかりました。 本稿では、ESGの行動と経済の関係を調査する金融学の分野に新たなアイデアをもたらす。 企業のESGプロファイルには明らかに何らかのアルファ版が存在するが、このアルファ版は機械学習のような強力な非線形技術でのみアクセス可能であることを示す。

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