Erstellen eines systematischen ESG-Bewertungssystems: Schlussfolgerung und Bibliographie

Linktabelle

• Zusammenfassung und Einleitung
• Verwandte Arbeiten
• Zweck
• Methoden
• Ergebnisse
• Diskussion
• Schlussfolgerung und Bibliographie

7. Fazit

Der vorgeschlagene ESG-Analysealgorithmus kann dazu beitragen, die ESG-Bewertung für alle Unternehmen zu standardisieren. Dies liegt daran, dass er die Selbstberichterstattungsverzerrung begrenzt, indem er externe soziale Netzwerkanalysen einbezieht, um ausgewogenere Ergebnisse zu erzielen. Ein auf sozialen Netzwerken basierender ESG-Index kann auch direkt zeigen, in welchen Bereichen die Menschen Änderungen wünschen, wodurch die Bemühungen der Geschäftsleitung besser auf sinnvolle Änderungen ausgerichtet werden können. Darüber hinaus kann das Modell mithilfe von maschinellem Lernen einen Proxy für die soziale Verantwortung eines Unternehmens generieren, der dazu beitragen kann, ESG für kleinere Unternehmen zu bestimmen, die nicht von Analysten abgedeckt werden. Dies wird dazu beitragen, dass mehr Unternehmen ESG-Ratings auf automatisierte Weise erhalten, was zu ausgeglicheneren Wettbewerbsbedingungen zwischen kleinen und großen Unternehmen führen und letztendlich dazu beitragen kann, dass sich mehr sozial verantwortliche Unternehmen durchsetzen. Insgesamt kann das Projekt weitreichende Auswirkungen auf die Überbrückung der ESG-Lücke haben. Dies wird dazu beitragen, große Mengen ESG-Kapital in nachhaltigere und ethischere Initiativen umzulenken.

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