首届“远东杯”全国信用管理创新能力大赛解析系列三:绿色金融篇

财富   2024-10-09 17:27   北京  

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“绿色金融”主题参赛项目概述
在首届“远东杯”全国信用管理创新能力大赛中,绿色金融是集中体现实践和创新能力的重要方向。该主题共包括5个项目(见下表),项目内容涵盖了科学减碳方案的制定、利用创新方法对绿色债券信用评级预测等多个主题。相关参赛团队均展示了专业的理论素养及理论与实践创新相结合的能力,体现了对绿色金融的高度关注与深入思考。

表 “绿色金融”主题参赛项目信息列示

 
“绿色金融”主题参赛项目介绍

以下将详细介绍“绿色金融”主题的各参赛项目,展现各参赛团队如何运用多维度的思维和方法,来解决企业和社会在实现绿色金融过程中所面对的问题和挑战。

(一)关于为高碳行业设定科学减碳目标的方案——以煤电行业为例
该参赛项目由西南财经大学李志勇老师指导的团队提交,旨在为高碳行业中的煤电行业设定科学的、可信的减碳目标,以支持中国在2030年前实现碳排放达峰,2060年前实现碳中和的“双碳”目标。项目重点采用了科学碳目标倡议(SBTi)框架,这是一种国际公认的设定科学减碳目标的方法。此框架包括三个关键要素:碳预算、排放情景和分配方式。具体而言,项目通过选择基准年、统计排放清单、确定目标方法和构建目标四个步骤,为煤电行业设定了科学减碳目标路径。第一步是选择基准年和目标年,基准年应具有代表性,能体现典型的温室气体排放状况;第二步是统计排放清单并设定目标边界,初期可仅考虑二氧化碳排放,随后逐步扩展到其他温室气体;第三步是确定目标方法,如行业脱碳法(SDA)适用于范围1和2的排放,绝对收缩法(ACM)则适用于范围3的排放;第四步是构建目标,根据SDA逻辑设定目标,包括发电量的定义和目标年的估算。通过该方法,可以帮助高碳行业特别是煤电企业明确减排路径,促进其在不影响正常运营的情况下,有效地减少温室气体排放。此外,科学减碳目标的设定有助于提升企业在全球气候变化背景下的竞争力和社会形象,同时也为实现国家“双碳”目标做出贡献。
(二)关于绿色发展视角下 ESG 驱动企业财务绩效提升策略——以金风科技为例
该参赛项目由上海第二工业大学王礼月老师指导的团队提交,旨在通过研究金风科技在绿色发展视角下的 ESG(环境、社会和公司治理)表现及其对财务绩效的影响,为企业提供决策参考,同时促进投资者和消费者的决策。通过分析ESG评级与财务绩效之间的关系,揭示ESG实践如何助力企业提升财务表现,特别是在盈利能力、运营效率和财务风险控制等方面。项目重点关注了ESG在企业运营中的作用,特别是在增强企业与利益相关者的互动、提升企业声誉和吸引投资等方面的作用。项目采用文献回顾、案例分析、定量分析相结合的研究方法,通过分析金风科技的ESG表现及其评级变化,探讨ESG在企业财务绩效提升中的作用,具体分析了金风科技的资产收益率、净资产收益率、流动资产周转率、资产负债率等财务指标。本研究为金风科技乃至整个风电行业提供了关于ESG实践如何促进财务绩效提升的洞见。对于企业来说,强化ESG实践不仅可以帮助自身更好地管理和降低风险,还可以提高企业的社会声誉,吸引更多投资者。对于投资者而言,了解企业的ESG表现有助于他们做出更全面的投资决策。 
(三)高碳行业如何设定科学、可信的减碳目标研究——基于 SBTi 目标与逻辑

该参赛项目由上海师范大学的武英涛、于昊翔老师指导的团队提交。该项目旨在通过科学碳目标倡议(SBTi)框架,为高碳行业设定科学、可信的减碳目标提供方法论上指导。项目以煤电行业为例,研究如何为高碳行业设定科学减碳目标,以应对气候变化带来的风险。项目关注高碳行业如何根据 SBTi 的逻辑来设定科学、可信的减碳目标,尤其强调了选择基准年和目标年的重要性、统计排放清单并设定目标边界的方法、以及确定目标方法的过程。此外,项目还讨论了如何通过行业脱碳法(SDA)和绝对收缩法(ACM)来设定不同类型排放源的减碳目标。通过上述方法,项目为高碳行业特别是煤电行业,提供了一个科学、系统的减碳目标设定框架。这不仅有助于企业明确自身的减排路径,促进其实现绿色转型,也为其他高碳行业提供了可借鉴的经验,推动全社会向低碳经济发展。
(四)基于 BP 神经网络的绿色债券信用评级预测
该参赛项目由上海师范大学武英涛老师指导的团队提交。该项目旨在通过构建基于BP(Back Propagation)神经网络的绿色债券信用评级模型,提高绿色债券信用评级的准确性,进而促进绿色债券市场的健康发展。其中,项目特别关注了如何通过机器学习技术,尤其是BP神经网络模型,来改善绿色债券信用评级的准确性和客观性。项目通过运用了BP神经网络模型,并结合遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,以解决BP神经网络在训练过程中容易陷入局部最优解的问题。BP神经网络模型因其强大的非线性映射能力和自学能力,能够处理绿色债券信用评级中的复杂问题,遗传算法通过模拟自然界的进化过程,克服了BP神经网络在训练过程中容易陷入局部最优解的缺陷,提高了预测精度。通过上述方法,不仅提高了绿色债券信用评级的准确性,还促进了绿色债券市场的透明度和效率,有利于吸引更多的资金投向绿色产业,推动绿色经济的发展。

图 参赛选手现场答辩

(五)晋碳定标,信用赋能

该参赛项目由太原师范学院孙冀萍、冯燕妮、张山老师指导的团队提出。项目旨在通过研究和构建信用建设机制,为山西省实现减碳目标提供理论支持和技术手段。项目重点关注企业绿色减碳过程中的资金缺口问题,强调了良好的信用融资渠道的重要性。通过改善企业的信用状况,降低金融机构的信贷风险,进而缓解企业在绿色减碳过程中面临的融资难题。该项目对山西省内企业进行了深入调研,从客观因素、主观因素、政策因素等方面分析企业减碳过程中面对的困难,提出信用赋能解决方案,即:通过改善企业的信用状况,降低金融机构的信贷风险,进而缓解企业在绿色减碳过程中面临的融资难题。此外,项目也关注到了政府政策支持的重要性,建议政府加大支持力度,为企业提供更好的减碳环境。项目提出的信用赋能策略不仅帮助企业实现绿色转型,同时也为山西省乃至全国的减碳工作提供了宝贵的经验和示范效应。

总结与展望

首届“远东杯”全国信用管理创新能力大赛的成功举办,不仅为信用管理领域的专家学者、高校学生以及信用服务机构提供展示创新思维和实践能力的平台,而且对推动绿色金融的发展具有重要意义。参赛团队不仅在相关领域进行了深入的理论研究,更重要的是将理论与实践创新结合,提出切实可行的解决方案,对推动绿色金融的落地实施具有指导意义。大赛中的参赛项目展现了信用管理在绿色金融领域的创新应用,如通过BP神经网络进行信用评级预测、基于SBTi框架设定减碳目标等,这些创新方法为绿色金融的发展提供了新的思路和工具。通过本次大赛,我们可以看到绿色金融在信用管理中的重要作用,尤其是在设定科学减碳目标、提升企业ESG表现、优化绿色债券信用评级以及信用赋能减碳等方面的创新实践。

“远东杯”全国信用管理创新能力大赛,为绿色金融的发展注入了新的活力,为培养信用管理领域提供了实践平台。未来,远东资信将持续推动高校与企业合作,探索出更多绿色金融的发展和管理方向,共同推动绿色金融的发展,为实现可持续发展目标做出贡献。



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