회계정보 기반 ESG 성과 예측에 대한 탐색적 연구-Ensemble 기법을 중점으로

박경보; 황성준

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자료유형: 학술저널

저자정보: 박경보 (안동대학교) 황성준 (부산대학교)

저널정보: 한국유통물류정책학회 유통물류연구 유통물류연구 제11권 제3호

발행연도: 2024.9

수록면: 67 - 83 (17page)

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본 연구는 기업의 회계정보를 활용하여 ESG(환경, 사회, 지배구조) 성과를 예측하는 모델을 개발하는 것을 목표로 한다. ESG 성과는 기업의 지속 가능성과 사회적 책임을 평가하는 중요한 지표로서, 투자자와 이해관계자들에게 중요한 평가 기준이 되고 있다. 연구는 두 가지 주요 단계를 통해 진행되었다. 첫 번째 단계는데이터 전처리 단계로, ESG 성과 예측을 위해 427개의 회계 정보를 수집하고 정제하였다. 이 정보는 기업의재무 상태와 성과를 포괄적으로 반영하는 변수로 구성되었으며, 재무상태표, 손익계산서, 현금흐름표에서추출되었다. 두 번째 단계는 분석 단계로, 다양한 데이터마이닝 기법과 앙상블 기법을 적용하여 ESG 성과 예측 모델을개발하고 그 성능을 평가하였다. 데이터마이닝 기법은 대규모 데이터셋에서 패턴과 규칙을 발견하는 데 유용하며, 본 연구에서는 기본 데이터마이닝 기법과 앙상블 기법을 모두 활용하였다. 분석 결과, Random Subspace with DT(J48) 기법이 정확도(0.854), 정밀도(0.877), F-measure(0.888)에서 가장높은 값을 보이는 것으로 나타났다. 또한, 앙상블 기법이 단일 모델보다 예측 성능을 향상시키는 데 효과적임이 나타났다. Random Subspace with DT(J48) 기법을 통해 약 85.4%의 정확도로 ESG 성과를 예측할 수 있었다. 본 연구는 ESG 성과 예측 모델이 기업의 지속 가능성 평가 및 투자 결정에 유용한 정보를 제공할 수 있음을시사한다. 이 연구는 ESG 성과 예측이 기업의 장기적인 성공과 지속 가능성에 중요한 역할을 하며, 이를 예측하고 관리하는 것이 필수적임을 시사한다. 다양한 데이터마이닝 기법과 앙상블 기법을 활용한 본 연구는 ESG 성과예측의 정확도를 높이고, 실무적 적용 가능성을 증대시키는 데 기여할 것으로 기대된다.

This study aims to develop a model for predicting ESG (Environmental, Social, and Governance) performance usingcorporate accounting information. ESG performance is a critical indicator for assessing corporate sustainability andsocial responsibility, increasingly becoming a key evaluation criterion for investors and stakeholders. The study wasconducted in two primary stages. The first stage involved data preprocessing, where 427 indicators of accountinginformation were collected and refined to predict ESG performance. This data was extracted from financial statements,income statements, and cash flow statements, providing a comprehensive reflection of the companies’ financial statusand performance. The second stage focused on analysis, employing various data mining techniques and ensemble methods to developand evaluate the ESG performance prediction models. Data mining techniques are invaluable for identifying patternsand rules within large datasets. In this research, both basic data mining techniques and ensemble methods were utilized. The results indicated that the Random Subspace with DT (J48) method exhibited the highest values in terms of accuracy(0.854), precision (0.877), and F-measure (0.888). Additionally, ensemble methods demonstrated improved predictiveperformance compared to single models. This study suggests that ESG performance prediction models can provide valuable insights for evaluating corporatesustainability and making informed investment decisions. The research underscores the significant role of ESGperformance prediction in ensuring long-term corporate success and sustainability, highlighting the necessity ofpredicting and managing ESG performance. By employing various data mining techniques and ensemble methods, thisstudy contributes to enhancing the accuracy of ESG performance predictions and increasing their practical applicability.

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