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创建系统的 ESG 评分体系:结论和参考书目

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本项目旨在打造一个数据驱动的ESG评价体系,通过融入社会情绪,提供更好的指导和更系统化的评分。
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作者:

(1)Aarav Patel,阿米蒂地区高中,电子邮箱:[email protected];

(2)Peter Gloor,麻省理工学院集体智慧中心,通讯作者——电子邮箱:[email protected]

链接表

7. 结论

所提出的 ESG 分析算法有助于标准化所有公司的 ESG 评估。这是因为它通过结合外部社交网络分析来限制自我报告偏差,从而获得更均衡的结果。基于社交网络的 ESG 指数还可以直接显示人们希望改变哪些领域,从而可以更好地将高管的努力集中在有意义的变革上。此外,利用机器学习,该模型可以生成公司社会责任的代理,这可以帮助确定没有分析师覆盖的较小公司的 ESG。这将帮助更多公司以自动化方式获得 ESG 评级,从而可以在小公司和大公司之间创造更公平的竞争环境,并最终帮助更多承担社会责任的公司获胜。总体而言,该项目对弥合 ESG 差距具有广泛的影响。这将有助于将大量 ESG 资本重新投入到更可持续和更符合道德的举措中。

参考书目

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