ESG观点与股票市场定价——来自AI语言模型和新闻文本的证据

徐凤敏; 马杰傲; 景奎

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基于机器学习中自然语言处理方法，利用2018—2021年40余万篇企业信息披露与新闻媒体文本数据，将所蕴含的特定信息定义为一种全新的ESG观点。研究发现，文本中隐含的ESG观点被股票市场定价，且体现出投资者的部分投资偏好。不同视角下的ESG观点对其企业股票收益率影响不一，积极的环境观点、治理观点和综合ESG观点与未来股票收益率显著正相关，且此影响存在月度反转现象。异质性检验结果显示，ESG观点对股票收益率的作用在“双碳”目标提出后得到增强，在大规模企业中该效应更加明显。ESG观点也体现出部分投资者信念。ESG观点正面的企业其股票交易量与ESG观点显著正相关，而对于ESG观点负面企业的结论则截然相反，且环境相关信息对投资者的交易行为影响尤为明显。当前，中国正处于经济向高质量发展转型的重要阶段，行业协会、监管部门等应引导上市企业更好地承担ESG责任，推动企业ESG战略转型，加强ESG行为监管，强化ESG信息披露制度建设，提高股票市场定价效率。

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来源
《当代经济科学》 |2023年第6期|29-43|共15页
作者
徐凤敏; 马杰傲; 景奎;
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作者单位

1. 西安交通大学经济与金融学院 2. 西安交通大学马克思主义学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类部门环境规划与管理;环境经济学;
关键词
ESG; 股票价格; 信息披露; 文本情绪; 自然语言处理; 投资者关注度; 投资偏好;

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