基于機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測上市公司ESG披露得分

一、前言

近年來，隨著可持續(xù)投資的興起，企業(yè)的環(huán)境（E）社會（S）和公司治理（G）表現(xiàn)愈發(fā)受到關(guān)注[。ESG分?jǐn)?shù)作為衡量公司在這些領(lǐng)域表現(xiàn)的重要工具，已成為全球投資決策中的關(guān)鍵參考指標(biāo)[2]。尤其是BloombergESG分?jǐn)?shù)，其廣泛應(yīng)用于投資組合管理、風(fēng)險(xiǎn)評估以及政策制定。在最近熱點(diǎn)漂綠主題中，Bloomberg更是被當(dāng)做計(jì)算漂綠的一大重要因素，李強(qiáng)等人在計(jì)算漂綠變量中就把BloombergESG分?jǐn)?shù)當(dāng)做上市公司ESG披露情況的一大重要衡量指標(biāo)。大量的漂綠研究依然都采用BloombergESG當(dāng)中ESG披露分?jǐn)?shù)。然而，現(xiàn)有的ESG評分體系通常依賴于自愿披露的信息，導(dǎo)致數(shù)據(jù)的缺失和不對稱，影響了評分的準(zhǔn)確性和可靠性[4]。

目前，許多研究集中在如何改進(jìn)ESG評估模型，尤其是在數(shù)據(jù)不完整和質(zhì)量差的情況下。一些傳統(tǒng)的評估方法（如專家評分和基于規(guī)則的模型），雖然提供了某種程度的評估，但仍然存在顯著的主觀性和局限性。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的學(xué)者和機(jī)構(gòu)開始探索通過自動化方法來增強(qiáng)ESG評估的準(zhǔn)確性和客觀性。尤其是基于財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、行業(yè)特征以及歷史ESG披露信息的預(yù)測模型，逐漸成為一個(gè)熱門研究領(lǐng)域。

盡管機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在許多領(lǐng)域取得了顯著成果，應(yīng)用于BloombergESG分?jǐn)?shù)的預(yù)測仍存在一定挑戰(zhàn)。首先，BloombergESG評分涉及的變量較多且具有較強(qiáng)的非線性特征，傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法往往難以捕捉其復(fù)雜性。其次，ESG數(shù)據(jù)存在顯著的缺失問題，給模型訓(xùn)練帶來了困難。因此，如何有效利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對不完整、非線性的ESG數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，并提高預(yù)測精度，仍然是一個(gè)亟待解決的問題。

本研究旨在通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，構(gòu)建一個(gè)基于企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、行業(yè)特征及歷史ESG 披露信息的BloombergESG分?jǐn)?shù)預(yù)測模型。比較了多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等）在ESG分?jǐn)?shù)預(yù)測中的表現(xiàn)，并評估其在數(shù)據(jù)缺失和特征選擇方面的魯棒性。研究的主要貢獻(xiàn)在于：一方面，提出了一種有效的預(yù)測方法，能夠在數(shù)據(jù)不完整的情況下實(shí)現(xiàn)較高的預(yù)測精度；另一方面，研究為如何利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式改善現(xiàn)有ESG評估模型提供了新的思路，具有較強(qiáng)的理論和實(shí)踐意義。

二、數(shù)據(jù)來源和研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源

利用了Bloomberg的環(huán)境（E）、社會（S）、治理（G）評分，覆蓋A股上市公司，樣本期為2009年至2022年，因?yàn)锽loomberg的E、S、G數(shù)據(jù)僅從2009年開始提供。初始樣本經(jīng)過以下篩選標(biāo)準(zhǔn)：排除金融類上市公司并剔除缺失數(shù)據(jù)的樣本。E、S、G數(shù)據(jù)來源于Bloomberg數(shù)據(jù)庫。用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測的財(cái)務(wù)指標(biāo)、管理指標(biāo)和宏觀層面指標(biāo)均來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫，而宏觀層面指標(biāo)來自CEInet統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫。

（二）研究設(shè)計(jì)

1.模型選擇

為了使用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測指標(biāo)并檢測ESG綠色洗滌，采用了以下模型：

支持向量回歸（SVR）：SVR是支持向量機(jī)（SVM）算法的擴(kuò)展，用于回歸分析。與SVM在分類任務(wù)中的作用類似，SVR的目標(biāo)是找到一個(gè)最佳超平面，使其盡可能靠近所有數(shù)據(jù)點(diǎn)，盡可能多的數(shù)據(jù)點(diǎn)位于一定的誤差范圍內(nèi)[5]。

隨機(jī)森林（RF）：隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)方法，通過在訓(xùn)練過程中構(gòu)建多個(gè)決策樹，并輸出各個(gè)樹的類別模式（分類）或平均預(yù)測值（回歸）。它通過減少過擬合并增強(qiáng)魯棒性來提高單個(gè)樹的性能。隨機(jī)森林能夠輕松處理高維數(shù)據(jù)集，具有較高的可擴(kuò)展性。

梯度提升決策樹（GBDT）：GBDT是另一種集成學(xué)習(xí)方法，它依次構(gòu)建一系列決策樹，每棵樹都學(xué)習(xí)糾正前一棵樹的錯(cuò)誤。它通過梯度下降的方式優(yōu)化損失函數(shù)，每棵新樹擬合損失函數(shù)的負(fù)梯度。GBDT以其高預(yù)測準(zhǔn)確性和良好的可解釋性而著稱，能夠處理回歸和分類問題，并廣泛應(yīng)用于金融、醫(yī)療和營銷等領(lǐng)域。

長短期記憶（LSTM）：LSTM是一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）架構(gòu)，旨在建模順序數(shù)據(jù)，并解決傳統(tǒng)RNN中的梯度消失問題。LSTM網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系，并廣泛用于時(shí)間序列預(yù)測、自然語言處理和語音識別等任務(wù)。LSTM包含記憶單元和門控機(jī)制，能夠選擇性地保留和遺忘信息[8]。

2.評價(jià)指標(biāo)選擇

對于E、S、G單項(xiàng)評分的回歸預(yù)測，選擇了以下四種評估指標(biāo)來衡量回歸預(yù)測的性能：MAE、RMSE、MAPE和 R² 。

平均絕對誤差（MAE）是用于衡量預(yù)測模型誤差的指標(biāo)。它表示預(yù)測值與實(shí)際值之間的平均絕對差異，其計(jì)算公式見式（1）。

其中， Y_i 表示第i個(gè)觀測值的實(shí)際值， 表示第i個(gè)觀測值的預(yù)測值，n為觀測總數(shù)。MAE直觀地反映了預(yù)測誤差的平均水平，不考慮誤差的符號。

均方根誤差（RMSE）是評估預(yù)測模型準(zhǔn)確性的常用指標(biāo)。它表示預(yù)測值與實(shí)際值之間的平均平方差的平方根，計(jì)算公式見式（2）。

其中，RMSE通常與MAPE結(jié)合使用，以便更深入地了解預(yù)測模型的相對誤差大小。相比MAE，RMSE對較大誤差更敏感，因此適用于關(guān)注大誤差情況的應(yīng)用場景。

平均絕對百分比誤差（MAPE）是一種常用的指標(biāo)，以百分比形式衡量預(yù)測模型的準(zhǔn)確性。它表示預(yù)測值與實(shí)際值之間的平均絕對百分比差異，計(jì)算公式見式（3）。

其中，MAPE適用于衡量誤差相對于實(shí)際值的影響，能夠直觀反映預(yù)測誤差的相對大小。然而，當(dāng)實(shí)際值較小時(shí)，MAPE可能會被放大，因此需謹(jǐn)慎使用。

決定系數(shù)（ ?R² ）是一種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，用于衡量回歸模型的擬合優(yōu)度。 R² 反映了回歸模型對因變量變異的解釋能力，其計(jì)算公式見式（4）：

R² 的值范圍在0到1之間， R²=1 表示模型完美擬合數(shù)據(jù)，能夠完全解釋因變量的變異。 接近0則表明模型無法有效解釋因變量的變異。

三、模型構(gòu)建及實(shí)驗(yàn)分析

（一）模型構(gòu)建

收集了公司在E、S、G三大領(lǐng)域的評分、財(cái)務(wù)指標(biāo)、管理指標(biāo)和宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，涵蓋歷史數(shù)據(jù)和最新年度數(shù)據(jù)，以便訓(xùn)練和測試模型。采用多種機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測公司在第t年的E、S、G評分，具體流程如下：

首先，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清理、特征提取、特征選擇和特征標(biāo)準(zhǔn)化。處理了缺失值和異常值，確保數(shù)據(jù)完整性，并通過滯后處理生成時(shí)間序列特征。利用隨機(jī)森林算法選出最重要的20個(gè)特征，并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，以減少特征間的影響。訓(xùn)練集選取2010一2021年數(shù)據(jù)，測試集為2022年數(shù)據(jù)，以提升模型的泛化能力。

表1預(yù)測E、S、G得分的回歸評估指標(biāo)

接著，選擇SVR、RF、GBDT和LSTM等模型進(jìn)行訓(xùn)練與測試。采用10折交叉驗(yàn)證，確保模型穩(wěn)定性，并使用隨機(jī)搜索進(jìn)行超參數(shù)調(diào)優(yōu)，最小化RMSE。整個(gè)優(yōu)化過程迭代至少100次，最終選擇表現(xiàn)最優(yōu)的模型進(jìn)行測試，以保證預(yù)測準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。最終，最佳模型的預(yù)測結(jié)果見表1。

（二）實(shí)驗(yàn)分析

從表1中可以看出，SVR表現(xiàn)最佳，LSTM表現(xiàn)較差。在S領(lǐng)域，所有模型的評估結(jié)果差異較小，GBTD的表現(xiàn)較好。在G領(lǐng)域，RF表現(xiàn)最佳，SVR和LSTM表現(xiàn)最差。進(jìn)一步闡明回歸預(yù)測實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，使用條形圖比較了E、S和G領(lǐng)域預(yù)測分?jǐn)?shù)的表現(xiàn)。結(jié)果如圖1所示。這張散點(diǎn)圖展示了實(shí)際值與預(yù)測值之間的關(guān)系。圖中的點(diǎn)代表各個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，圖中的虛線代表完美預(yù)測線，如果預(yù)測完全準(zhǔn)確，所有點(diǎn)將會落在這條線上。從圖中可以看出，一些點(diǎn)比較接近這條完美預(yù)測線，表明在這些情況下預(yù)測相對準(zhǔn)確。大多數(shù)數(shù)據(jù)點(diǎn)都圍繞在這條線附近，表明在許多情況下預(yù)測結(jié)果與實(shí)際值相近，預(yù)測模型的表現(xiàn)較好。

（三）研究結(jié)論

本研究通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型預(yù)測上市公司ESG得分，并且評估了多種模型在不同領(lǐng)域（E、S、G）的預(yù)測表現(xiàn)。這些結(jié)果為ESG評分的準(zhǔn)確預(yù)測提供了機(jī)器學(xué)習(xí)模型的選擇參考，能夠?yàn)橥顿Y者、企業(yè)及監(jiān)管機(jī)構(gòu)提供數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策支持，進(jìn)一步推動可持續(xù)投資的發(fā)展。

四、結(jié)語

本研究通過采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，探索了基于企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、行業(yè)特征及歷史ESG披露信息來預(yù)測上市公司ESG得分的方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠有效提高ESG評分的預(yù)測精度，尤其在數(shù)據(jù)缺失和非線性特征的情況下表現(xiàn)出較強(qiáng)的魯棒性。通過對不同模型的比較，為不同領(lǐng)域（E、S、G）選擇了最優(yōu)的預(yù)測模型，為未來的ESG評估提供了新的思路和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。

實(shí)際與預(yù)測E得分

實(shí)際E得分

實(shí)際S得分

圖1預(yù)測散點(diǎn)圖

隨著全球?qū)沙掷m(xù)投資和企業(yè)社會責(zé)任的關(guān)注不斷增加，如何精準(zhǔn)評估企業(yè)在環(huán)境、社會和治理方面的表現(xiàn)變得愈加重要。本文的研究為投資者、監(jiān)管機(jī)構(gòu)以及企業(yè)提供了一個(gè)更加客觀、透明的ESG評估工具，并推動了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策方式的發(fā)展。盡管本研究在模型選擇和數(shù)據(jù)預(yù)處理方面取得了一定進(jìn)展，未來的研究還可以進(jìn)一步優(yōu)化模型的性能，并探索更多影響ESG得分的潛在因素。

總之，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，其在ESG領(lǐng)域的應(yīng)用前景廣闊，能夠?yàn)榭沙掷m(xù)投資決策提供更加精準(zhǔn)和有效的支持，助力全球綠色經(jīng)濟(jì)的轉(zhuǎn)型與發(fā)展。

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作者單位：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)

責(zé)任編輯：張津平 尚丹