公司ESG表现与股票收益率——基于机器学习的经验证据

目前,ESG投资理念已经成为国内外主流投资理念,尤其在国内,近几年越来越多的机构投资者对 ESG 主题投资兴趣升温,但是企业的 ESG表现能否预测二级市场的股票收益率,国内外学术界的研究还尚少.本文首次采用机器学习算法中的梯度渐进回归树(GBRT),以我国2011—2020年的部分 A股上市公司为样本,研究了 ESG多维度表现是否能预测公司股票收益率,并进一步分析了对公司股票收益率预测能力较强的 ESG维度及其预测模式.研究发现:(1)整体而言,我国上市公司 ESG表现对公司股票收益率的预测能力较弱;(2)在 ESG的三项维度之中,E(环境保护)和S(社会责任)对公司股票收益率的预测能力较强;(3)E(环境保护)和S(社会责任)与公司股票收益率之间的关联都呈现出复杂的非线性特点,与以往的理论较为吻合.