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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
최정철 (전남대학교 디지털미래융합서비스협동과정) 이상준 (전남대학교)
저널정보
한국엔터프라이즈아키텍처학회 정보기술아키텍처 연구 정보화연구 제21권 제3호
발행연도
2024.9
수록면
243 - 254 (12page)

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최근 전 세계적으로 기업의 지속 가능한 경영이 중요한 이슈로 부상하면서 ESG 경영의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 재무 데이터를 활용한 ESG 등급 예측 모형을 개발하여 기업들이 효율적이고 객관적으로 ESG 경영을 수행할 수 있도록 지원하고자 한다. 이를 위해 다양한 머신러닝 기법을 적용하여 한국 상장 기업의 재무 데이터를 바탕으로 ESG 등급을 예측하고, 그 성과를 비교 분석하였다. 연구 결과, XGBoost 모델이 가장 높은 예측 성능을 보였으며, 이를 통해 ESG 등급을 보다정확하게 예측할 수 있음을 확인하였다. 또한, SHAP 기법을 적용하여 ESG 등급에 영향을 미치는 주요 요인들을 분석함으로써 예측 결과의 해석 가능성을 높였다. 본 연구는 ESG 등급 예측에 있어 정량적 접근의 유용성을 입증하였으며, 기업들이 ESG 경영 전략을 보다 효과적으로 수립하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 나아가, 이 연구는 투자자들에게도 신뢰성 있는 ESG 관련 정보를 제공함으로써 ESG 경영이 강화될 수 있는 중요한 기초 자료를 제공할 수 있다.
#ESG 경영 #머신러닝 #재무 데이터 #XAI #SHAP 분석 #ESG Management #Machine Learning #Financial Data #XAI #SHAP Analysis

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