Green Finance Policy and Corporate Sustainability: A Text-Mining-Enhanced Dynamic Framework with Literature-Calibrated Simulation and Regularized XGBoost Validation
グリーンファイナンス政策と企業のサステナビリティ：テキストマイニング強化動的フレームワークと文献較正シミュレーション及び正則化XGBoost検証 (AI 翻訳)
Wenjun Wang, N. Jamil, Jun Zeng
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、グリーンファイナンス政策が企業のサステナビリティに与える影響を分析するため、テキストマイニングを用いた動的フレームワークを提案する。文献に基づくシミュレーションと正則化XGBoostによる検証により、政策効果を定量的に評価する。AI手法とESG評価を融合した点が特徴。
English
This paper proposes a dynamic framework enhanced by text mining to analyze the impact of green finance policy on corporate sustainability. It uses literature-calibrated simulation and regularized XGBoost for validation, providing quantitative evaluation of policy effects. The work combines AI methods with ESG assessment.
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
日本では、グリーンファイナンス政策が急速に進展しており、本フレームワークは企業のサステナビリティ開示の質向上や、SSBJ対応におけるテキスト分析手法として応用が期待される。
In the global GX context
Globally, this framework offers a novel approach to integrating text mining and machine learning into green finance policy analysis, relevant to TCFD/ISSB disclosure and transition finance evaluation.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a methodological template for applying text mining and XGBoost to sustainability policy analysis, with a dynamic simulation approach.
🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can adopt the text-mining framework to assess how green finance policies impact their ESG performance and disclosure.
🏛政策担当者:Regulators can use the literature-calibrated simulation to model the effects of green finance policies on corporate behavior.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1145/3821835.3821857first seen 2026-07-19 05:42:07
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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。