[發明專利]ESG評價方法、系統、電子設備及存儲設備

在審

• 申請號: 202210249249.0
• 申請日: 2022-03-14
• 公開（公告）號: CN114638498A
• 公開（公告）日: 2022-06-17
• 發明（設計）人: 魏永強;仇小星;胡殿明;劉雨亮
• 申請（專利權）人: 北京感易智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q30/00
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 李文清

1.一種ESG評價方法，其特征在于，包括：

獲取待評價企業的各評價指標的指標數據；所述各評價指標包括一級指標、所述一級指標下的二級指標以及所述二級指標下的三級指標，所述一級指標包括社會責任、環境保護以及公司治理；

基于所述指標數據以及所述各評價指標對應的權重，確定所述待評價企業的評價得分；所述各評價指標對應的權重采用層次分析法或統計建模法確定。

2.根據權利要求1所述的ESG評價方法，其特征在于，所述各評價指標對應的權重采用層次分析法確定，包括：

基于所述各評價指標，建立層次結構模型，并基于所述層次結構模型中各層次的評價指標的相對重要性，構造判斷矩陣；

基于所述判斷矩陣，分別對所述各層次的評價指標進行層次單排序及一致性檢驗，并分別對所述各層次的評價指標進行層次總排序及一致性檢驗，得到所述各評價指標對應的權重。

3.根據權利要求1所述的ESG評價方法，其特征在于，所述各評價指標對應的權重采用統計建模法確定，包括：

獲取樣本企業的各評價指標的樣本指標數據，并確定所述樣本企業的評價得分標簽；

提取所述各評價指標的指標特征，并將每個指標特征進行分箱，得到多個特征箱；

計算所述多個特征箱的證據權重，基于所述多個特征箱的證據權重，對所述指標特征進行篩選，得到目標指標特征；

基于所述目標指標特征以及所述樣本企業的評價得分標簽，對邏輯分類模型進行訓練，得到訓練后的邏輯回歸模型，并將所述訓練后的邏輯回歸模型中所述目標指標特征對應的權重作為相應評價指標對應的權重。

4.根據權利要求3所述的ESG評價方法，其特征在于，所述提取所述各評價指標的指標特征，包括：

基于LR模型以及GBDT模型，對所述各評價指標的樣本指標數據進行特征提取，得到所述各評價指標的指標特征。

5.根據權利要求3所述的ESG評價方法，其特征在于，所述邏輯分類模型中的可調參數包括最大訓練輪數、學習率、L1正則項系數以及L2正則項系數。

6.根據權利要求3所述的ESG評價方法，其特征在于，所述基于所述目標指標特征以及所述樣本企業的評價得分標簽，對邏輯分類模型進行訓練，得到訓練后的邏輯回歸模型，包括：

基于所述目標指標特征以及所述評價得分標簽，對邏輯分類模型進行多輪訓練，每輪訓練得到的邏輯回歸模型均基于效果指標的取值進行分類性能評價，并確定所述效果指標的取值在預設范圍內時的邏輯回歸模型為所述訓練后的邏輯回歸模型；

其中，所述效果指標包括ROC曲線下與坐標軸圍成的面積AUC和/或KS。

7.根據權利要求1-6中任一項所述的ESG評價方法，其特征在于，所述獲取待評價企業的各評價指標的指標數據，包括：

采用爬蟲程序、語義分析算法以及自然語言處理算法中的一種，從所述待評價企業的信息源中提取所述各評價指標的指標數據。

8.一種ESG評價系統，其特征在于，包括：

數據獲取模塊，用于獲取待評價企業的各評價指標的指標數據；所述各評價指標包括一級指標、所述一級指標下的二級指標以及所述二級指標下的三級指標，所述一級指標包括社會責任、環境保護以及公司治理；

ESG評價模塊，用于基于所述指標數據以及所述各評價指標對應的權重，確定所述待評價企業的評價得分；所述各評價指標對應的權重采用層次分析法或統計建模法確定。

9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1至7任一項所述的ESG評價方法。

10.一種計算機程序產品，包括計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至7任一項所述的ESG評價方法。