基于随机森林算法的ESG评价模型及其应用

为积极践行我国生态优先、节约集约、绿色低碳的高质量发展道路,探索金融行业的ESG管理实践、做好绿色金融大文章,本文借鉴国际主流ESG评级框架和信用评级领域建模实践,立足我国国情,创新构建了一套基于随机森林算法的ESG评价模型。通过机器学习方法的应用,本文建立起上市企业ESG表现与企业财务绩效以及投资组合收益的逻辑框架,为投资组合构建和风险防控提供了一套新的方法。在比较分析多种深度学习算法后,最终采用了随机森林算法来构建模型,预测上市公司ESG评分。从实证分析结果来看,本文的ESG评价模型具有较好的分层效果和单调性,ESG优选组合能获得优于业绩基准的超额回报,在一定程度上反映了上市公司追求经济价值与社会价值相统一的发展观,较好地契合经济高质量发展要求。