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심층신경망을 활용한 데이터 기반 ESG 성과 예측에 관한 연구: 기업 재무 정보를 중심으로
Predicting Future ESG Performance using Past Corporate Financial Information: Application of Deep Neural Networks 원문보기

지능정보연구 = Journal of intelligence and information systems, v.29 no.2, 2023년, pp.85 - 100  

김민승 (연세대학교 전산학과) ,  문승환 (연세대학교 경영학과) ,  최성원 (연세대학교 경영학과)

초록
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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.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Corporate ESG performance (environmental, social, and corporate governance) reflecting a company's strategic sustainability has emerged as one of the main factors in today's investment decisions. The traditional ESG performance rating process is largely performed in a qualitative and subjective mann...

주제어

#ESG 평가   #심층신경망   #딥러닝   #기업 사회적 책임   #투자의사 결정 지원시스템  

표/그림 (6)

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