five

MSCI ESG Ratings|ESG评级数据集|公司治理数据集

收藏
FactSet2024-04-19 收录
ESG评级
公司治理
下载链接:
https://www.factset.com/marketplace/catalog/product/msci-esg-ratings
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Access management and exposure measurements of key ESG risks and opportunities for 10,000+ companies with 17,500 issuers for bonds and equities, including subsidiaries.
提供机构:
MSCI
创建时间:
1970-01-20
AI搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
构建方式
MSCI ESG Ratings数据集的构建基于全球范围内的上市公司,通过系统化的数据收集和分析流程。首先,数据来源于公开可得的财务报告、公司公告以及第三方数据提供商。随后,采用多维度的评估框架,涵盖环境、社会和治理三大核心领域,每个领域进一步细分为多个子指标。通过定量和定性相结合的方法,对公司的ESG表现进行评分,最终形成一个综合的ESG评级体系。
特点
MSCI ESG Ratings数据集以其全面性和权威性著称。该数据集不仅覆盖了全球多个行业和地区,还提供了详细的ESG评分和排名,帮助投资者识别和评估公司的可持续性风险和机遇。此外,数据集的更新频率较高,通常每季度更新一次,确保信息的时效性和准确性。其多维度的评估框架和细致的子指标设置,使得数据集在ESG研究和投资决策中具有极高的参考价值。
使用方法
MSCI ESG Ratings数据集主要用于投资决策、风险管理和企业社会责任研究。投资者可以通过该数据集筛选出具有良好ESG表现的公司,以优化投资组合的可持续性。风险管理团队可以利用数据集中的信息,评估和监控潜在的ESG风险。企业则可以通过对比自身的ESG评级,识别改进领域,提升社会形象和市场竞争力。此外,学术界和研究机构也可以利用该数据集进行ESG相关的深入研究,推动可持续发展理论和实践的发展。
背景与挑战
背景概述
MSCI ESG Ratings数据集,由全球知名的金融指数公司MSCI(Morgan Stanley Capital International)创建,旨在评估和量化全球上市公司的环境、社会和治理(ESG)表现。该数据集的构建始于2007年,由MSCI的研究团队主导,核心研究问题是如何通过量化指标体系,客观评估企业在可持续发展方面的表现,从而为投资者提供决策支持。MSCI ESG Ratings不仅在金融领域产生了深远影响,还推动了企业社会责任(CSR)和可持续发展目标(SDGs)的实践与研究。
当前挑战
MSCI ESG Ratings数据集在构建过程中面临多重挑战。首先,ESG指标的量化和标准化是一个复杂的过程,涉及大量非财务数据的收集和处理,如何确保数据的准确性和全面性是一大难题。其次,不同行业和企业规模对ESG指标的适用性存在差异,如何设计普适且具有行业针对性的评估模型是一个持续的研究课题。此外,随着全球对ESG关注度的提升,数据集需要不断更新和扩展,以反映最新的市场动态和政策变化,这对数据维护和更新提出了高要求。
发展历史
创建时间与更新
MSCI ESG Ratings数据集由摩根士丹利资本国际公司(MSCI)于2007年首次推出,旨在评估全球上市公司的环境、社会和治理(ESG)表现。该数据集定期更新,最新版本通常每年发布一次,以反映市场和企业的最新动态。
重要里程碑
MSCI ESG Ratings数据集的重要里程碑包括2010年引入ESG评级框架,该框架成为全球投资者评估公司可持续性表现的标准之一。2015年,MSCI进一步扩展其ESG评级覆盖范围,涵盖了全球超过7,500家上市公司。2018年,MSCI推出了气候风险评级,以帮助投资者识别和管理气候变化带来的金融风险。
当前发展情况
当前,MSCI ESG Ratings数据集已成为全球金融市场中的重要工具,广泛应用于投资决策、风险管理和企业治理。该数据集不仅帮助投资者识别具有长期增长潜力的公司,还推动了企业对ESG因素的重视和改进。随着全球对可持续发展的关注不断增加,MSCI ESG Ratings数据集的影响力和应用范围也在持续扩大,为相关领域的研究和实践提供了宝贵的数据支持。
发展历程
  • MSCI首次推出ESG Ratings,旨在评估全球上市公司的环境、社会和治理(ESG)表现。
    2000年
  • MSCI ESG Ratings开始覆盖全球超过2,000家上市公司,标志着其全球影响力的扩展。
    2007年
  • MSCI推出ESG Leaders Indexes,基于ESG Ratings筛选出表现优异的公司,为投资者提供参考。
    2014年
  • MSCI ESG Ratings覆盖的公司数量超过7,500家,涵盖全球90%以上的上市公司,成为全球最大的ESG评级体系之一。
    2018年
  • MSCI推出气候风险评级(Climate Risk Ratings),进一步深化其在环境风险评估领域的应用。
    2020年
常用场景
经典使用场景
在环境、社会和治理(ESG)领域,MSCI ESG Ratings数据集被广泛用于评估和比较全球上市公司的可持续性表现。该数据集通过量化分析公司的ESG风险和机遇,帮助投资者识别潜在的长期投资价值。其经典使用场景包括构建ESG投资组合、进行公司间的ESG绩效对比以及为政策制定者提供数据支持,以推动企业社会责任实践。
解决学术问题
MSCI ESG Ratings数据集解决了学术界在研究企业可持续性方面的多个关键问题。首先,它提供了标准化和可比较的ESG评分,使得跨行业和跨地区的企业可持续性研究成为可能。其次,该数据集支持了对ESG因素与财务绩效之间关系的深入分析,为学术研究提供了丰富的实证数据。此外,它还促进了关于ESG披露标准和透明度的讨论,推动了相关领域的理论发展。
衍生相关工作
MSCI ESG Ratings数据集的发布催生了大量相关的经典研究和工作。例如,学者们基于该数据集开展了关于ESG因素对股票回报影响的实证研究,揭示了ESG投资策略的有效性。同时,金融机构开发了基于ESG评级的投资产品,如ESG指数基金和ETF,进一步推动了可持续金融的发展。此外,该数据集还激发了关于ESG数据质量和透明度的讨论,促进了行业标准的制定和完善。
以上内容由AI搜集并总结生成
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4098个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

TCIA

TCIA(The Cancer Imaging Archive)是一个公开的癌症影像数据集,包含多种癌症类型的医学影像数据,如CT、MRI、PET等。这些数据通常与临床和病理信息相结合,用于癌症研究和临床试验。

www.cancerimagingarchive.net 收录

LIDC-IDRI

LIDC-IDRI 数据集包含来自四位经验丰富的胸部放射科医师的病变注释。 LIDC-IDRI 包含来自 1010 名肺部患者的 1018 份低剂量肺部 CT。

OpenDataLab 收录

新能源光伏功率预测数据

采集数值天气预报数据、实时环境气象数据、光伏电站实时输出功率数据等信息,通过气象预测模型与功率预测算法,实现对光伏电站未来一段时间内气象数据及功率数据的预测。

安徽省数据知识产权登记平台 收录

HazyDet

HazyDet是由解放军工程大学等机构创建的一个大规模数据集,专门用于雾霾场景下的无人机视角物体检测。该数据集包含383,000个真实世界实例,收集自自然雾霾环境和正常场景中人工添加的雾霾效果,以模拟恶劣天气条件。数据集的创建过程结合了深度估计和大气散射模型,确保了数据的真实性和多样性。HazyDet主要应用于无人机在恶劣天气条件下的物体检测,旨在提高无人机在复杂环境中的感知能力。

arXiv 收录

中国高分辨率高质量PM2.5数据集(2000-2023)

ChinaHighPM2.5数据集是中国高分辨率高质量近地表空气污染物数据集(ChinaHighAirPollutants, CHAP)中PM2.5数据集。该数据集利用人工智能技术,使用模式资料填补了卫星MODIS MAIAC AOD产品的空间缺失值,结合地基观测、大气再分析和排放清单等大数据生产得到2000年至今全国无缝隙地面PM2.5数据。数据十折交叉验证决定系数R2为0.92,均方根误差RMSE为10.76 µg/m3。主要范围为整个中国地区,空间分辨率为1 km,时间分辨率为日、月、年,单位为µg/m3。注意:该数据集持续更新,如需要更多数据,请发邮件联系作者(weijing_rs@163.com; weijing@umd.edu)。 数据文件中包含NC转GeoTiff的四种代码(Python、Matlab、IDL和R语言)nc2geotiff codes。

国家青藏高原科学数据中心 收录