DISCLOSURES OF BANKS’ SUSTAINABILITY REPORTS, CLIMATE CHANGE AND CENTRAL BANKS: AN EMPIRICAL ANALYSIS WITH UNSTRUCTURED DATA

日本語

銀行のサステナビリティ報告書の開示内容と気候変動、中央銀行の政策との関連を、NLPを用いて非構造化データから実証分析した研究。テキストマイニングにより開示の質や気候リスク対応を評価し、金融機関の開示改善や規制政策への示唆を提供する。

English

This study empirically analyzes the relationship between banks' sustainability disclosures, climate change, and central banks using NLP on unstructured data. It evaluates disclosure quality and climate risk management, offering insights for improving bank reporting and informing regulatory policy.

日本のGX文脈において

日本ではSSBJや日本銀行が銀行の気候関連開示を重視しており、本分析は国内金融機関の開示実務や監督指針に示唆を与える。非構造化データ分析手法は、有報や統合報告書の自動評価にも応用可能。

In the global GX context

Globally, this research aligns with TCFD/ISSB frameworks and the NGFS network, providing a scalable methodology for analyzing banks' climate disclosures. It supports supervisors in assessing transition readiness and greenwashing risks across jurisdictions.