References
- 강원, 정무권. (2020). ESG 활동의 효과와 기업의 재무적 특성. 한국증권학회지, 49(5), 681-707.
- 김민승, 이재식, 오은식, 이찬호, 최지혜, 장용주, 이정희, 성태응. (2021). 딥러닝 기반 지능형 기술가치평가에 관한 연구: 심층신경망 학습을 통한 정성평가 지표 예측 모형. 기술혁신학회지, 24(6), 1141-1162.
- 김범석, 민재형. (2016). 기업의 ESG 노력과 최종성과의 선후행 관계: 탐색적 연구. 한국생산관리학회지, 27(4), 513-538. https://doi.org/10.21131/KOPOMS.27.4.201611.513
- 김봉섭, 현석. (2022). 기업의 과거 재무적 요소가 ESG 등급 부여에 미치는 영향 분석. 경영과 정보연구, 41(2), 113-127. https://doi.org/10.29214/DAMIS.2022.41.2.007
- 김세환. (2022). 기업의 ESG 활동이 무형자산, 연구개발비에 미치는 영향. 2022 한국전문경영인학회 학술대회 발표논문집, 58-65.
- 김영식, 위정범. (2011). 기업의 사회적 활동과 재무적 성과의 통합적 고찰. 대한경영학회지, 24(5), 2913-2950.
- 김영환, 허정하, 송동엽. (2022). 기업의 ESG 활동과 자율공시가 기업가치에 미치는 영향. 재무관리연구, 39(1), 121-144. https://doi.org/10.22510/KJOFM.2022.39.1.005
- 김효정, 이준석. (2021). 기업의 ESG 실행과 평가의 괴리 가능성 연구: ESG 평가지표 분석을 중심으로. 국가정책연구, 35(4), 199-225. https://doi.org/10.17327/IPPA.2021.35.4.008
- 나영, 홍석훈. (2011). 기업규모에 따른 CSR 활동과 기업가치에 대한 실증분석. 회계저널, 20(5), 125-160.
- 나현종, 정태진. (2022). 머신러닝을 활용한 회계부정 탐지에 관한 탐색적 연구. 회계학연구, 47(1), 177-205.
- 배창현, 김태동, 신세찬. (2021). 비재무적 측정지표를 활용한 연구동향 및 ESG 이슈. 회계저널, 30(2), 235-276.
- 백상미, 최정미. (2021). ESG 평가등급과 기업특성에 관한 연구. 국제회계연구. 99, 147-169
- 산업통상자원부. (2021). K-ESG 가이드라인.
- 엄하늘, 김재성, 최상옥. (2020). 머신러닝 기반 기업부도위험 예측모델 검증 및 정책적 제언: 스태킹 앙상블 모델을 통한 개선을 중심으로. 지능정보연구, 26(2), 105-129. https://doi.org/10.13088/JIIS.2020.26.2.105
- 오상희. (2021). 신용등급 및 ESG 등급이 기업가치에 미치는 영향에 관한 연구. 세무회계연구, 69, 125-144.
- 윤양현, 김태경, 김수영. (2022). 머신러닝 기반 KOSDAQ 시장의 관리종목 지정 예측 연구: 재무적 데이터를 중심으로. Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship, 17(1), 229-249.
- 이걸주, 이호갑, 오덕교. (2017). 기업가치가 사회적 책임 (CSR) 활동에 미치는 영향. 회계와 정책연구, 22(6), 53-76.
- 이용대, 이치송. (2021). 기업의 사회적 책임 활동이 기업의 가치와 자본비용에 미치는 영향. Asia-Pacific Journal of Business & Commerce, 13(1), 74-102. https://doi.org/10.35183/ajbc.2021.03.13.1.74
- 이찬호, 최지혜, 김민승, 최정환, 성태응. (2020). 기업구조조정 혁신을 위한 선제적 한계기업 예측모형에 관한 연구. 기술혁신학회지, 23(4), 637-667.
- 이호갑, 이걸주. (2017). 기업의 사회적 책임활동이 기업가치에 미치는 영향. 회계와 정책연구, 22(1), 45-74.
- 임욱빈. (2019). 비재무적 정보가 기업성과에 미치는 영향: ESG 점수를 중심으로. 국제회계연구, 86, 119-144.
- 장윤제. (2021). ESG 평가기관의 현황과 문제점 및 규제 방향. 한국상사판례학회, 34(3), 423-471.
- 전국경제인연합회. (2021. 04. 26). 국내외 ESG 평가 동향과 시사점. 전국경제인연합회 보도자료.
- 한국기업지배구조원. (2021. 10. 26). 2021년 KSCG ESG 평가 및 등급 공표. 한국기업지배구조원 보도자료.
- Arayssi, M., Jizi, M., & Tabaja, H. H. (2020). The impact of board composition on the level of ESG disclosures in GCC countries. Sustainability Accounting, Management and Policy Journal, 11(1), 137-161. https://doi.org/10.1108/SAMPJ-05-2018-0136
- Baraibar-Diez, E., & Odriozola, M. D. (2019). CSR committees and their effect on ESG performance in UK, France, Germany, and Spain. Sustainability, 11(18), 5077.
- Berg, F., Koelbel, J. F., & Rigobon, R. (2022). Aggregate confusion: The divergence of ESG ratings. Review of Finance, 26(6), 1315-1344. https://doi.org/10.1093/rof/rfac033
- Billio, M., Costola, M., Hristova, I., Latino, C., & Pelizzon, L. (2021). Inside the ESG ratings:(Dis) agreement and performance. Corporate Social Responsibility and Environmental Management, 28(5), 1426-1445. https://doi.org/10.1002/csr.2177
- Birindelli, G., Dell'Atti, S., Iannuzzi, A. P., & Savioli, M. (2018). Composition and activity of the board of directors: Impact on ESG performance in the banking system. Sustainability, 10(12), 4699.
- Chams, N., Garcia-Blandon, J., & Hassan, K. (2021). Role reversal! financial performance as an antecedent of ESG: The moderating effect of total quality management. Sustainability, 13(13), 7026.
- Chatterji, A. K., Durand, R., Levine, D. I., & Touboul, S. (2016). Do ratings of firms converge? Implications for managers, investors and strategy researchers. Strategic Management Journal, 37(8), 1597-1614. https://doi.org/10.1002/smj.2407
- Christensen, D. M., Serafeim, G., & Sikochi, A. (2022). Why is corporate virtue in the eye of the beholder? The case of ESG ratings. The Accounting Review, 97(1), 147-175. https://doi.org/10.2308/TAR-2019-0506
- D'Amato, V., D'Ecclesia, R., & Levantesi, S. (2022). ESG score prediction through random forest algorithm. Computational Management Science, 19(2), 347-373.
- De Lucia, C., Pazienza, P., & Bartlett, M. (2020). Does good ESG lead to better financial performances by firms? Machine learning and logistic regression models of public enterprises in Europe. Sustainability, 12(13), 5317.
- Dimson, E., Marsh, P., & Staunton, M. (2020). Divergent ESG ratings. The Journal of Portfolio Management, 47(1), 75-87.
- Dufwenberg, M., Heidhues, P., Kirchsteiger, G., Riedel, F., & Sobel, J. (2011). Other-regarding preferences in general equilibrium. The Review of Economic Studies, 78(2), 613-639. https://doi.org/10.1093/restud/rdq026
- Duque-Grisales, E., & Aguilera-Caracuel, J. (2019). Environmental, social and governance (ESG) scores and financial performance of multinationals: Moderating effects of geographic international diversification and financial slack. Journal of Business Ethics, 5(1), 1-20.
- Dyck, A., Lins, K.V., Roth, L., & Wagner, H.F. (2019). Do institutional investors drive corporate social responsibility? International evidence. Journal of Financial Economics, 131(3), 693-714. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2018.08.013
- Flammer, C. (2013). Corporate social responsibility and shareholder reaction: the environmental awareness of investors. Academy of Management Journal, 56(3), 758-781. https://doi.org/10.5465/amj.2011.0744
- Greening, D. W., & Turban, D. B. (2000). Corporate social performance as a competitive advantage in attracting a quality workforce. Business and Society, 39(3), 254-280.
- Islam, S. M. T., Ghosh, R., & Khatun, A. (2021). Slack resources, free cash flow and corporate social responsibility expenditure: Evidence from an emerging economy. Journal of Accounting in Emerging Economies, 11(4), 533-551. https://doi.org/10.1108/JAEE-09-2020-0248
- Kotsantonis, S., & Serafeim, G. (2019). Four things no one will tell you about ESG data. Journal of Applied Corporate Finance, 31(2), 50-58. https://doi.org/10.1111/jacf.12346
- Li, F., & Polychronopoulos, A. (2020). What a difference an ESG ratings provider makes. Research affiliates, 15.
- Majaj, N. J., & Pelli, D. G. (2018). Deep learning-Using machine learning to study biological vision. Journal of vision, 18(13), 1-13.
- Miskuf, M., & Zolotova, I. (2016). Comparison between multi-class classifiers and deep learning with focus on industry 4.0. In 2016 Cybernetics & Informatics (K&I), 1-5.
- Rau, P. R., & Yu, T. (2023). A survey on ESG: investors, institutions and firms. China Finance Review International, (ahead-of-print).
- Savio, R., D'Andrassi, E., & Ventimiglia, F. (2023). A Systematic Literature Review on ESG during the COVID-19 Pandemic. Sustainability, 15(3), 2020.
- Shahzad, A. M., Mousa, F. T., & Sharfman, M. P. (2016). The implications of slack heterogeneity for the slack-resources and corporate social performance relationship. Journal of Business Research, 69(12), 5964-5971.
- Shinde, P. P., & Shah, S. (2018). A review of machine learning and deep learning applications. 2018 Fourth international conference on computing communication control and automation (ICCUBEA), 1-6.
- Team, K. Keras documentation: KerasTuner. Keras. Retrieved Feburary 05, 2022, from https://keras.io/keras_tuner/
- Velte, P. (2016). Women on management board and ESG performance. Journal of Global Responsibility. 7(1), 98-109. https://doi.org/10.1108/JGR-01-2016-0001
- Waddock, S. A., & Graves, S. B. (1997). The corporate social performance-financial performance link. Strategic management journal, 18(4), 303-319. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0266(199704)18:4<303::AID-SMJ869>3.0.CO;2-G