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Enregistrement W3110898663 · doi:10.5430/ijfr.v11n6p253

The Performance of Environmental, Social, and Governance Investment in Thailand

2020· article· en· W3110898663 sur OpenAlexvenueno aff
Chayakrit Asvathitanont, Nopphon Tangjitprom

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Financial Research · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCorporate Social Responsibility Reporting
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCorporate governancePortfolioBusinessCorporate social responsibilityStock exchangeInvestment (military)Investment strategySocial responsibilitySustainable developmentStock (firearms)Investment performanceSocially responsible investingFinanceEconomicsReturn on investmentMicroeconomicsPublic relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The environmental, social, and governance (ESG) investment has evolved from the concept of socially responsible investing (SRI) starting in the period concerned with the civil rights movement and social responsibility. The concept of socially responsible investing has evolved into sustainable investment focusing on the companies that show concerns about environmental, social, and governance (ESG). This study aims to investigate the performance of ESG investment in the Stock Exchange of Thailand based on the list of companies with good performances in environmental, social and governance known as “ESG100 Companies” in Thailand. The performance of ESG investment is not different from the corresponding benchmarks. However, the risk of ESG portfolio is lower both in term of total risk and systematic risk, which results in the abnormal performance measured by Jensen’s Alpha. Finally, the list of ESG100 companies does not provide only static information in portfolio selection, but it can also provide information like the persistence in the list or the new inclusion to the list that can help in constructing the investment portfolio and generate abnormal performance.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,067
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,259 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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