ベスト・ワースト法を用いた持続可能なポートフォリオ管理のためのデータ駆動型ESGスコアリング応用
Data-driven ESG scoring application for sustainable portfolio management using best–worst method (原題)
Aarush Agarwal, Deepti Mehrotra, Renuka Nagpal, Sudiksha Gunturi
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、多基準意思決定手法の一つであるベスト・ワースト法（BWM）をデータ駆動型のESGスコアリングに応用し、持続可能なポートフォリオ管理を支援する枠組みを提示する。投資家がESG評価を定量化し、銘柄選定やウェイト決定に組み込むための実務的な手法を提案している。
English
This paper applies the best–worst method (BWM), a multi-criteria decision-making technique, to data-driven ESG scoring for sustainable portfolio management. It offers a quantitative framework for weighting ESG criteria and integrating them into investment selection and portfolio construction.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
ESGスコアリングの透明性・再現性は、SSBJ基準や有報でのサステナビリティ情報開示、機関投資家のエンゲージメント対応と直結する。日本企業・運用機関が独自のESG評価軸を設計する際の方法論的示唆を提供する。
In the global GX context
As ISSB/CSRD disclosure matures, investors increasingly demand transparent, replicable ESG scoring. This work contributes a structured MCDM approach to weighting ESG criteria, relevant to global debates on rating methodology and greenwashing risk.
👥 読者別の含意
🔬研究者:MCDMとESGスコアリングを組み合わせた定量手法の設計例として参照できる。
🏢実務担当者:自社ESG評価やポートフォリオ構築にBWMベースの重み付けを応用する際の出発点となる。
🏛政策担当者:ESG格付・評価手法の透明性確保を議論する際の方法論的参考になる。
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.1007/s13198-026-03427-1first seen 2026-09-11 05:08:33
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gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。