ESG-рейтинг с использованием NLP и методов многокритериального ранжирования для российских корпораций

Актуальность исследования заключается в проблеме выбора партнерских компаний в условиях сжатых сроков и ограниченного доступа к полноте данных, особенно по широкому кругу этических и устойчивых практик. Цель исследования — разработать модель автоматизированной обработки и анализа текстовой информации о группах компаний в рамках концепции окружающей среды, социальной ответственности и корпоративного управления (ESG). В работе применяются методы автоматической экстракции тем из текстовых данных, алгоритмы машинного обучения, многокритериальное ранжирование, а также сравнительный и экспертный анализ полученных результатов. Для экспериментов собрана выборка из более чем 1 200 отчетов ведущих российских компаний за 2019–2022 годы, а также использованы новостные материалы, опубликованные на сайте FORBES‑Russia. В результате разработаны модель и методология анализа текстовой информации о группах компаний с целью их ранжирования. Качественный и количественный анализ полученных результатов показывает их ненейсборочность и обоснованность. Исследование демонстрирует эффективность предложенной модели для отбора компаний посредством ранжирования ограниченного набора кандидатов на основе доступной текстовой информации; выводы полезны как для рейтинговых агентств, так и для компаний, проводящих собственные анализы при выборе партнеров.