漂绿的代价：共形机器学习算法验证与市场约束
原文标题：The Price of Greenwashing: Algorithmic Verification and Market Discipline using Conformal Machine Learning
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论文将美国SEC财务数据与EPA设施级温室气体登记数据融合，用梯度提升与Mondrian共形预测建立企业实际排放的数学保证基线，并提出Conformal-Weighted Continuous Divergence（CWCD）指标量化自报数据与算法基线的差距。通过截面领先-滞后计量设计，研究发现算法排放偏差与后续市场估值（Tobin's Q）和运营盈利能力（ROA）呈显著负相关，表明机构资本已将环境欺骗定价为公司管理不善的领先指标。
- 问题
- 企业自报排放数据不可信，ESG 评级主观，缺少客观量化漂绿的手段。
- 方法
- 融合 SEC 财务与 EPA 设施级排放数据，用梯度提升加 Mondrian 共形预测建立排放基线，提出 CWCD 指标量化自报偏差。
- 结果
- 算法排放偏差与后续 Tobin's Q 和 ROA 显著负相关。
- 影响
- 为资产管理者提供可量化的漂绿识别信号，把环境欺骗当作管理不善的领先指标。
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