DESEMPENHO FINANCEIRO E ESG: UMA ABORDAGEM COMPARATIVA POR MEIO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA
Resumo
Este estudo almeja compreender como os indicadores ESG (ambiental, social e de governança) são capazes de contribuir para a predição do desempenho financeiro das empresas, utilizando-os como variáveis preditoras, em diferentes modelos de aprendizado de máquina. Metodologicamente, a pesquisa utilizou sete algoritmos de classificação (Random Forest, K-Nearest Neighbors (KNN), Naïve Bayes, Regressão Logística (Logit), Support Vector Machine (SVM) linear, Bagging e Gradient Boosting Machine (GBM)), avaliados por métricas de acurácia e curvas ROC/AUC. Os resultados destacaram o modelo Gradient Boosting como o mais eficaz, atingindo 67,5% de acurácia no conjunto de teste. A análise revelou que a variável ambiental foi o preditor mais relevante para o ROA, seguida pela dimensão social, enquanto a governança apresentou menor impacto. Conclui-se que ações ambientais devem ser encaradas pelo mercado como investimentos capazes de gerar retorno financeiro, e não apenas custos. O trabalho contribui para a literatura ao integrar ESG, finanças e machine learning, incentivando a transparência e a adoção de políticas corporativas sustentáveis.
Downloads
Publicado
Edição
Seção
Licença
Direitos autorais (c) 2026 Allisson Silva dos Santos, Maria Clara de Oliveira Ramos
Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Declaração de Responsabilidade e Transferência de Direitos Autorais
Ao realizar a submissão, o(s) autor(es) declara(m): a originalidade do trabalho submetido; que o manuscrito não se encontra em avaliação por outro periódico; e que as normas de elaboração obedecem ao que determina o item “Diretrizes para Autores”. Também, o(s) autor(es) autoriza(m) a divulgação do artigo na Revista de Administração da UEG, caso seja aprovado pelos avaliadores, contudo mantendo os direitos autorais sobre o trabalho em submissão. Permite(m) o uso do trabalho para fins não-comerciais, o que inclui o direito de indexa-lo em bases de dados de Acesso Livre.
Para a publicação, caso seja aprovado, o(s) autor(es) deverá(ao) enviar declaração, assinada por todos os autores, que certifique a Declaração de Responsabilidade e a transferência dos Direitos Autorais, assim como os dados da identificação dos autores, conforme modelos abaixo:
Modelo de Declaração de Responsabilidade e Transferência de Direitos Autorais
Primeiro autor: (Nome, Filiação, Endereço, E-mail e CPF)
Título do manuscrito: ___________
Nome de todos os coautores na ordem que aparecerão no artigo:
_____________________________
_____________________________
_____________________________
- Declaração de Responsabilidade – Certifico(amos) que o artigo apresenta um trabalho inédito, de minha(nossa) autoria, que não foi publicado ou está sendo considerado para publicação em outra revista, seja no formato eletrônico ou impresso. Certifico(amos) que todos os autores participaram suficientemente do trabalho para tornar pública a responsabilidade pelo conteúdo. (No caso de artigos com mais de três autores a declaração deve especificar o(s) tipo(s) de participação de cada autor, conforme especificado a seguir: contribuição substancial para a concepção e planejamento do projeto, obtenção dos dados ou análise e interpretação dos dados; contribuição significativa na elaboração do manuscrito ou na revisão crítica do conteúdo; participação da aprovação da versão final do manuscrito).
- Transferência de Direitos Autorais – Declaro(amos) concordar que os direitos autorais referentes ao artigo publicado serão de propriedade exclusiva da Revista de Administração da UEG, vedada sua reprodução parcial ou total em qualquer outra parte ou meio de divulgação, impresso ou eletrônico, sem prévia e necessária autorização.
Assinam todos os autores
Local e data
--------------------------
Identificação dos autores:
Encaminhar os nomes completos dos autores (em ordem em que serão publicados), contendo as seguintes informações: minicurrículo (somente com as principais informações sobre formação acadêmica e instituição de vínculo atual, bem como cargo que ocupa; e-mail para contato). Para o autor principal, o endereço completo é necessário.
