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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김민승 (연세대학교) 문승환 (연세대학교) 최성원 (연세대학교)
저널정보
한국지능정보시스템학회 지능정보연구 지능정보연구 제29권 제2호
발행연도
2023.6
수록면
85 - 100 (16page)

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최근 기업의 지속가능경영 역량으로 대변되는 기업 ESG 성과(environmental, social, and corporate governance)가 투자의사 결정에 주요 요인 중 하나로 부각되고 있다. 전통적 ESG 성과 평가 프로세스는 평가기관마다의 고유 기준에 따라 질적 정성적 방식으로 수행되어 그 평가 소요 시간 및 비용이 큰 데 비해 투자의사 결정 시 신뢰성과 예측 가능성 및 적시성에 제약이 존재한다. 이에 본 연구에서는 정량화되고 공개된 기업 재무 정보를 활용하여 머신러닝을 통한 자동화된 기업 ESG 평가 예측을 시도하였다. 심층신경망 기법을 활용해 2019년부터 2021년까지 3년간 한국ESG기준원에서 제공한 1,780건의 ESG 평가에 대하여 총 12종(21,360건)의 시장 공개 재무 정보를 기반으로 예측 모형을 구축한 결과, 제안된 심층신경망 모형은 약 86%의 분류성능을 보여 여타 비교모형 대비 크게 높은 정확도를 나타냈다. 본 연구는 정량적이고 공개된 과거 기업 재무 정보만으로도 자동화된 프로세스를 통해 비교적 정확한 미래 ESG 평가 예측을 달성할 수 있었다는 점에 의의가 크다. 특히 기업 ESG 관련 정보 접근이 상대적으로 불리한 일반 투자자들의 입장에서 볼 때 낮은 비용과 적은 시간 투자로도 기업 ESG 성과 평가에 대한 예측 가능성과 적시성을 향상 시킬 수 있다는 점에 실용적 함의가 있다. 또한 본 연구는 향후 추가적인 국내외 데이터 수집 및 모형 고도화를 통해 기업 ESG 성과 예측 분야에서의 확장이 기대된다.
#ESG 평가 #심층신경망 #딥러닝 #기업 사회적 책임(CSR) #투자의사 결정 지원시스템 #ESG rating #Deep Neural Networks #Deep learning #Corporate Social Responsibility (CSR) #Investment Decision Support System

목차

1. 서론
2. 선행연구 분석
3. 데이터 및 연구 모형
4. 분석 결과
5. 논의
6. 결론
참고문헌(References)
Abstract

참고문헌 (52)

참고문헌 신청
강원, 정무권. (2020). ESG 활동의 효과와 기업의 재무적 특성. 한국증권학회지, 49(5), 681-707. google schola 김민승, 이재식, 오은식, 이찬호, 최지혜, 장용주, 이정희, 성태응. (2021). 딥러닝 기반 지능형 기술가치평가에 관한 연구: 심층신경망 학습을 통한 정성평가 지표 예측 모형. 기술혁신학회지, 24(6), 1141-1162. google schola 김범석, 민재형. (2016). 기업의 ESG 노력과 최종성과의 선후행 관계: 탐색적 연구. 한국생산관리학회지, 27(4), 513-538. google schola 김봉섭, 현석. (2022). 기업의 과거 재무적 요소가 ESG 등급 부여에 미치는 영향 분석. 경영과정보연구, 41(2), 113-127. google schola 김세환. (2022). 기업의 ESG 활동이 무형자산, 연구개발비에 미치는 영향. 2022 한국전문경영인학회 학술대회 발표논문집, 58-65. google schola

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