एक व्यवस्थित ईएसजी स्कोरिंग सिस्टम बनाना: निष्कर्ष और ग्रंथ सूची

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सात निष्कर्ष

प्रस्तावित ESG विश्लेषण एल्गोरिदम सभी कंपनियों के लिए ESG मूल्यांकन को मानकीकृत करने में मदद कर सकता है। ऐसा इसलिए है क्योंकि यह अधिक संतुलित परिणामों के लिए बाहरी सामाजिक नेटवर्क विश्लेषण को शामिल करके स्व-रिपोर्टिंग पूर्वाग्रह को सीमित करता है। एक सामाजिक-नेटवर्क-आधारित ESG सूचकांक सीधे यह भी दिखा सकता है कि लोग किन क्षेत्रों में बदलाव चाहते हैं, जो सार्थक बदलाव पर कार्यकारी प्रयासों को बेहतर ढंग से केंद्रित कर सकता है। इसके अतिरिक्त, मशीन लर्निंग का उपयोग करके, मॉडल किसी कंपनी की सामाजिक जिम्मेदारी के लिए एक प्रॉक्सी उत्पन्न कर सकता है, जो विश्लेषक कवरेज नहीं रखने वाली छोटी कंपनियों के लिए ESG निर्धारित करने में मदद कर सकता है। यह अधिक कंपनियों को स्वचालित तरीके से ESG रेटिंग प्राप्त करने में मदद करेगा, जो छोटी और बड़ी कंपनियों के बीच अधिक समान खेल का मैदान बना सकता है और अंततः अधिक सामाजिक रूप से जिम्मेदार फर्मों को जीतने में मदद कर सकता है। कुल मिलाकर, ESG में अंतर को पाटने के लिए परियोजना के व्यापक निहितार्थ हो सकते हैं। यह अधिक मात्रा में ESG पूंजी को अधिक टिकाऊ और नैतिक पहलों में बदलने में मदद करेगा।

ग्रन्थसूची

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