論文の概要: Heterogeneous Ensemble for ESG Ratings Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.10085v1
• Date: Tue, 21 Sep 2021 10:42:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-22 20:23:09.866278
• Title: Heterogeneous Ensemble for ESG Ratings Prediction
• Title（参考訳）: ESGレーティング予測のための不均一アンサンブル
• Authors: Tim Krappel, Alex Bogun, Damian Borth
• Abstract要約: 投資家は環境、社会、ガバナンスの側面に沿って評価を発行する専門格付け機関に頼っている。 評価機関は、すべての会社が提供するものではなく、サステナビリティレポートの主観評価に基づく分析を行っている。 基礎データを用いてESG評価の予測を行うヘテロジニアスアンサンブルモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9659095632676094
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Over the past years, topics ranging from climate change to human rights have seen increasing importance for investment decisions. Hence, investors (asset managers and asset owners) who wanted to incorporate these issues started to assess companies based on how they handle such topics. For this assessment, investors rely on specialized rating agencies that issue ratings along the environmental, social and governance (ESG) dimensions. Such ratings allow them to make investment decisions in favor of sustainability. However, rating agencies base their analysis on subjective assessment of sustainability reports, not provided by every company. Furthermore, due to human labor involved, rating agencies are currently facing the challenge to scale up the coverage in a timely manner. In order to alleviate these challenges and contribute to the overall goal of supporting sustainability, we propose a heterogeneous ensemble model to predict ESG ratings using fundamental data. This model is based on feedforward neural network, CatBoost and XGBoost ensemble members. Given the public availability of fundamental data, the proposed method would allow cost-efficient and scalable creation of initial ESG ratings (also for companies without sustainability reporting). Using our approach we are able to explain 54% of the variation in ratings R2 using fundamental data and outperform prior work in this area.
• Abstract（参考訳）: 過去数年間、気候変動から人権まで、投資決定の重要性が高まってきた。 そのため、これらの課題を取り入れたい投資家(資産運用者、資産所有者)は、これらのトピックの扱い方に基づいて企業を評価するようになった。 この評価のために、投資家は環境、社会、ガバナンス(ESG)の側面に沿って評価を行う専門格付け機関に依存している。 このような評価は、持続可能性を支持する投資決定を可能にする。 しかし、評価機関は、すべての会社が提供するものではなく、サステナビリティレポートの主観評価に基づく分析を行っている。 さらに、人間労働が関与しているため、評価機関は現在、タイムリーな方法でカバー範囲を拡大する課題に直面している。 これらの課題を緩和し、持続可能性を支えるという全体的な目標に貢献するために、基礎データを用いてESG評価を予測する異種アンサンブルモデルを提案する。 このモデルは、フィードフォワードニューラルネットワーク、CatBoostおよびXGBoostアンサンブルメンバーに基づいている。 基本データの公開を考えると、提案手法はコスト効率が高くスケーラブルな初期ESGレーティングの作成を可能にする(持続可能性報告のない企業も)。 このアプローチを用いることで,評価r2の変動の54%を基本データを用いて説明し,この分野の先行研究を上回ることができる。

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