論文の概要: Predicting Companies' ESG Ratings from News Articles Using Multivariate Timeseries Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11765v1
• Date: Sun, 13 Nov 2022 11:23:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 06:44:14.667812
• Title: Predicting Companies' ESG Ratings from News Articles Using Multivariate Timeseries Analysis
• Title（参考訳）: 多変量時系列分析による新聞記事からの企業ESG評価
• Authors: Tanja Aue, Adam Jatowt, Michael F\"arber
• Abstract要約: 我々は,多変量時系列構築と深層学習技術を組み合わせて,ニュース記事からESG評価を予測するモデルを構築した。 約3000の米国企業のニュースデータセットとそのレーティングも作成され、トレーニング用にリリースされている。 提案手法は,手動によるESG評価の判定や分析を支援するために,最先端技術よりも正確な結果を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.332692582748408
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Environmental, social and governance (ESG) engagement of companies moved into the focus of public attention over recent years. With the requirements of compulsory reporting being implemented and investors incorporating sustainability in their investment decisions, the demand for transparent and reliable ESG ratings is increasing. However, automatic approaches for forecasting ESG ratings have been quite scarce despite the increasing importance of the topic. In this paper, we build a model to predict ESG ratings from news articles using the combination of multivariate timeseries construction and deep learning techniques. A news dataset for about 3,000 US companies together with their ratings is also created and released for training. Through the experimental evaluation we find out that our approach provides accurate results outperforming the state-of-the-art, and can be used in practice to support a manual determination or analysis of ESG ratings.
• Abstract（参考訳）: 企業における環境・社会・ガバナンス(ESG)の関与は、近年公共の注目を集めている。 義務報告の要求が実施され、投資家が投資決定に持続可能性を導入することにより、透明で信頼性の高いESGレーティングの需要が高まっている。 しかし,ESG評価の自動評価手法は,その重要性が増しているにもかかわらず,極めて少ない。 本稿では,多変量時系列構築と深層学習技術を組み合わせて,ニュース記事からESG評価を予測するモデルを構築した。 約3000社の米国企業のニュースデータセットとレーティングも作成され、トレーニング用にリリースされている。 実験により,本手法は最先端技術よりも正確な結果を提供し,手動によるESG評価の判定や分析を支援するために実際に使用できることがわかった。

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