Green Entrepreneurship & Corporate Social Responsibility: Comparative and Correlative Performance Analysis
Notice bibliographique
Résumé
In investment and trading, different CSR/CSE (Corporate Social Responsibility/Corporate Social Entrepreneurship) moral ethical firms, categorized in a number of groups, may be suitable for different financial instruments (i.e. USA sector ETFs) and different market volatility situations. For the purpose of this article we first (i) analyze the trading return performance of four CSR/CSE categories (in particular: green building, green products, green services, and green transportation); and then (ii) examine and comment the correlation between the market performance of a number of firms belonging in these four CSR/CSE categories and historical ETF market volatility. Finally, we (iii) suggest CSR firms as trading tools according to dominant market volatility. Other CSR/CSE categories (like: sustainability, executive sustainability, renewable energy, green IT, green ICT, etc.) would be examined in future research by following the introduced by this paper approach. Paper concludes that, in relatively less volatile markets the Green Transportation CSR/CSE ethical firms display better results. On the other hand, in strong market volatile situations it is better to trade Green Products CSR/CSE and Green Services CSR/CSE ethical firms. Finally, the Green Building CSR/CSE ethical firms are uncorrelated with the market volatility, as well as their performance is poor in all market cases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».