एक व्यवस्थित ईएसजी स्कोरिंग प्रणाली बनाना: परिणाम

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5. परिणाम

रैंडम फ़ॉरेस्ट रिग्रेशन मॉडल ने 64 कंपनियों के होल्डआउट सैंपल पर परीक्षण करने पर सबसे मजबूत समग्र परिणाम प्रदर्शित किए। रैंडम फ़ॉरेस्ट रिग्रेशन मॉडल का वर्तमान S&P ग्लोबल ESG स्कोर के साथ सबसे मजबूत सहसंबंध था जिसमें सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण सहसंबंध गुणांक 26.1% और औसत निरपेक्ष औसत त्रुटि (MAAE) 13.4% थी (चित्र 5, 6)। इसका मतलब है कि एल्गोरिथम का p-मान 0.0372 (<0.05) है, जो दर्शाता है कि यह मौजूदा ESG समाधानों के लिए अच्छी तरह से कैलिब्रेट किया गया है। दूसरी ओर, जबकि अन्य मॉडलों में समान MAAE है, उनके पास कम सहसंबंध गुणांक भी हैं जो सांख्यिकीय रूप से महत्वपूर्ण साबित नहीं होते हैं (चित्र 6)। उदाहरण के लिए, सपोर्ट वेक्टर रिग्रेशन XGBoost मॉडल का सहसंबंध 16.0% और MAAE 14.7% था, जिसके परिणामस्वरूप p-मान 0.207 (चित्र 7) था। अंत में, K-निकटतम पड़ोसी एल्गोरिथ्म का सहसंबंध 13.2% और MAAE 14.0% था, जो कि p-मान 0.298 है (चित्र 9)। हालाँकि, सभी एल्गोरिदम में एक समान MAAE था जो 13%-15% के बीच था, जिसमें रैंडम फ़ॉरेस्ट मॉडल सबसे कम 13.4% था (चित्र 10)। सभी एल्गोरिदम 20.0% के MAAE मानदंड को पार कर गए।