Firm-level Climate Change Exposure(公司层面气候变化暴露程度)

时间:2020-12-31         阅读:

光华讲坛——社会名流与企业家论坛第5619


主题Firm-level Climate Change Exposure(公司层面气候变化暴露程度)

主讲人上海财经大学会计学院 张瑞申

主持人会计学院 王志

2021年1月5日(周二)10:00-11:30

直播平台及会议ID:腾讯会议719 940 528

主办单位:会计学院 科研处

主讲人简介:张瑞申,现任上海财经大学会计学院会计学助理教授。他于2017年至2020在法兰克福金融管理学院学习,并获得经济学博士学位(Summa Cum Laude);并于2018-2019学年在麻省理工斯隆管理学院访学。他擅长将应用非结构化数数据处理应用于实证经济学研究中。他的研究兴趣包括:资本市场、高管薪酬和公司治理、政治经济学及可持续金融。

Abstract

We introduce a method that identifies climate change exposure from earnings conference calls of 10,158 firms from 34 countries. The method adapts a machine learning keyword discovery algorithm and captures exposures related to opportunity, physical, and regulatory shocks associated with climate change. The exposure measures exhibit cross-sectional and time-series variations that align with reasonable priors, and these measures are better at capturing firm level variation than are carbon intensities or ratings. The exposure measures capture economic factors that prior work has identified as important correlates of climate change exposure. In recent years, exposure to regulatory shocks negatively correlates with firm valuations.

我们介绍了一种从来自34个国家的10158家公司的盈余电话会议中识别气候变化暴露程度的方法。该方法采用机器学习关键字发现算法,捕捉与气候变化相关的机遇、实体和监管冲击相关的暴露程度。这些暴露程度度量指标表现出与合理的先验一致的横截面和时间序列变化,并且这些度量指标比碳强度或碳评级更能捕捉企业层面的变化。这些暴露程度度量指标捕捉到了那些之前研究已经确定为气候变化暴露程度的重要相关因素的经济因素。近年来,受监管冲击的暴露程度与公司估值呈负相关。