Identifying ESG Correlation with Corporate Financial Performance: Research on Exploration & Production Oil and Gas Companies
Notice bibliographique
Résumé
2015 dissertation for MSc Finance and Risk. Selected by academic staff as a good example of a masters level dissertation. \nPurpose: The research paper purpose is to investigate the ESG correlation with financial performance from operational accounting and intrinsic firm value perspective. The study throroughly concentrates on E&P companies in UK, Canada and US because there is a deficiency of studies analysing single industry or sector. Moreover, the study is going to add a particular value to investors and stakeholders involved in the E&P companies. \nCritical Literature Review: The literature review examines individually E, S, and G factors in prior research papers in order to establish a foundation to construct the current study thesis with particular focus on E-score because of its pivotal impact on E&P sector. \nMethodology: An Ordinary Least Squares (OLS) panel data method is used in Eviews8, econometric software, to test the ESG factors and financial performance correlation. In addition, the companies' financial data is collected via the Bloomberg Professional Service Terminal while the ESG data via Thomson Reuters DataStream. \nData Analysis: The empirical framework is divided into two models, which consist of 73 and 34 E&P companies over the period from 2009 to 2014. The first model aims to identify prior studies suggested variables as irrelevant for the E&P sector. Whereas, the second model purpose is to enhance the first model equation and to supplement unique determinants for the E&P companies. \nFindings: The first model results prove a gap in the previous studies by identifying weak explanatory power in the variables. However the second model signifies an enhanced model with better-integrated variables. In result, the operating performance demonstrates a positive correlation with E-score while firm value indicates a negative correlation, which is inconsistent with the majority of research paper findings.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».