Prediction of nexus among ESG disclosure and firm Performance: Applicability, explainability and implications

日本語

本研究はESG開示と企業業績の関係を予測するモデルを構築し、その適用可能性と説明可能性を検討する。機械学習手法を用いてESGスコアから業績を予測し、開示の質がパフォーマンスに与える影響を分析する。結果は投資家や企業の開示戦略に示唆を与える。

English

This study builds a model to predict the relationship between ESG disclosure and firm performance, examining applicability and explainability. Using machine learning, it predicts performance from ESG scores and analyzes the impact of disclosure quality on outcomes. Findings offer implications for investors and corporate disclosure strategies.

日本のGX文脈において

日本ではSSBJ基準や有価証券報告書でのESG開示が進む中、本研究成果は開示情報の実務的な価値を評価する枠組みを提供する。企業が開示内容を最適化するための示唆に富む。

In the global GX context

As global ESG disclosure standards like ISSB and CSRD evolve, this study provides empirical evidence on the value relevance of ESG data. It contributes to the debate on how disclosure quality affects firm performance, relevant for investors and standard-setters worldwide.