利用多來源文本進行ESG評分預測與企業績效預測：整合CSR、ESG新聞與財務報表;Esg Score Prediction and Firm Performance Forecasting Using Multi-Source Text Mining: Integrating Csr, Esg News, and Financial Reports

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題名:	利用多來源文本進行ESG評分預測與企業績效預測：整合CSR、ESG新聞與財務報表;Esg Score Prediction and Firm Performance Forecasting Using Multi-Source Text Mining: Integrating Csr, Esg News, and Financial Reports
作者:	胡雅涵
貢獻者:	國立中央大學資訊管理學系
關鍵詞:	企業社會責任;環境;社會與公司治理;深度學習;ESG 評分;企業績效預測;Corporate Social Responsibility;Environmental;Social;and Governance;Deep Learning;ESG Rating;Firm Performance Prediction
日期:	2025-07-31
上傳時間:	2025-08-07 17:19:16 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	本計畫旨在開發一個整合多來源文本資料（如 CSR 報告、10-K 財務報告及新聞報導）與結構化數據的 ESG 評分與企業績效預測模型，以提升 ESG 評分的透明度與一致性，並揭示 ESG 表現對企業財務績效的影響。本研究預期在社會、經濟與學術等多面向產生重要影響。在社會層面，透過改進 ESG 評分標準與預測模型，企業可更有效地履行社會責任，增強透明度與公眾信任，促進永續發展；同時，為政府和非營利組織提供決策依據，支持相關政策制定。在經濟層面，本計畫的成果將為投資者提供更準確的企業潛力評估工具，降低投資風險並增強市場穩定性；同時，企業可透過結合 ESG 表現與財務績效，增強競爭力與品牌價值，促進相關產業創新。在學術層面，本計畫填補了現有研究在多來源文本資料整合及其對 ESG 評分影響的研究空白，提出了新穎的理論與實務框架，推動跨領域合作，並促進 AI 技術與永續發展議題的融合。藉由系統化的研究設計，本計畫不僅助力企業實現永續與經濟效益平衡，也對社會福祉、經濟穩定及學術發展帶來長遠貢獻。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[資訊管理學系] 研究計畫

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