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초록

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ESG 경영의 중요성이 커지면서 단순 재무 성과만으로는 기업의 지속 가능성을 평가하는 데 한계가 있으며, 기업의 지속 가능성을 평가하는 새로운 방법들이 요구되고 있다. 본 연구는 기업의 재무 데이터를 활용하여 ESG 등급(E, S, G)을 예측하는 머신러닝 모델을 개발하고, 이를 통해 ESG 등급의 예측 가능성을 검토하는 데 목적을 두었다. 2021년 한국거래소에 상장된 기업들을 대상으로 데이터 수집이 이루어졌으며, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신, 로지스틱 회귀 등 다양한 머신러닝 알고리즘을 적용하여 ESG 등급을 예측하였다. 분석 결과, 랜덤 포레스트 모델이 E 및 S 등급에서 가장 높은 예측 정확도를 보였으며, G 등급에서는 상대적으로 낮은 성능을 나타냈다. 이를 통해 ESG 등급의 예측에 재무 데이터가 중요한 역할을 할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기업과 투자자 모두에게 중요한 의사결정 도구를 제시함으로써 ESG 경영의 실질적 강화에 기여할 것이다.

목차

Abstract
서론
연구 방법
1. 데이터수집
2. 분류 머신러닝 알고리즘
3. 평가지표
연구결과
1. E등급 예측결과
2. S등급 예측결과
3. G등급 예측결과
결론
Acknowledgments
References

저자

• 최정철 [ 전남대학교 디지털미래융합서비스협동과정 ]
• 이상준 [ 전남대학교 경영학부 ]

참고문헌