Green projects risk assessment models
The study is devoted to the analysis and forecasting of green projects investment and credit risks. The peculiarity of such projects is their ecological orientation. The assessment of their risks needs an ana-lysis of both economic and ecological components. The work researches existing approaches,...
Gespeichert in:
| Datum: | 2024 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | Ukrainisch |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем реєстрації інформації НАН України
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/308752 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Data Recording, Storage & Processing |
Institution
Data Recording, Storage & Processing| _version_ | 1856543219101204480 |
|---|---|
| author | Кузнєцова, Н. В. Шевчук, О. С. |
| author_facet | Кузнєцова, Н. В. Шевчук, О. С. |
| author_sort | Кузнєцова, Н. В. |
| baseUrl_str | |
| collection | OJS |
| datestamp_date | 2024-09-22T23:29:15Z |
| description | The study is devoted to the analysis and forecasting of green projects investment and credit risks. The peculiarity of such projects is their ecological orientation. The assessment of their risks needs an ana-lysis of both economic and ecological components. The work researches existing approaches, methods and risk assessment models, both for the classic, purely economic case, and as well with environmental component. The existing classic methods of risk assessment are considered and their advantages and disadvantages are noted. Techniques for collecting, analyzing and combining data sets of economic and environmental indicators are proposed. Through modeling on the obtained data, the effectiveness of applying various methods such as: logistic regression, decision trees, random forest, AdaBoost and Extra Trees for risk assessment was shown for the case of economic and environmental data analysis. The simulation results have demonstrated that the application of classical assessment methods taking into account the ecological component is possible and the effectiveness of such forecasting will be sufficiently high. The idea of developing specialized approaches to assessing the green projects risks taking into account a wide range of identified factors is proposed. For investment and lending it will be possible to take into account not only the impact of carbon emissions, but also other types of pollution, which will allow by implementing green projects to improve the environmental situation of the world ecosystem as a whole. Tabl.: 5. Refs: 21 titles. |
| first_indexed | 2025-07-17T10:59:01Z |
| format | Article |
| id | drspiprikievua-article-308752 |
| institution | Data Recording, Storage & Processing |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-07-17T10:59:01Z |
| publishDate | 2024 |
| publisher | Інститут проблем реєстрації інформації НАН України |
| record_format | ojs |
| spelling | drspiprikievua-article-3087522024-09-22T23:29:15Z Green projects risk assessment models Моделі оцінки ризиків зелених проєктів Кузнєцова, Н. В. Шевчук, О. С. green projects, risk assessment, methodology, logistic regression, decision trees зелені проєкти, оцінка ризиків, методологія, логістична регресія, дерева рішень The study is devoted to the analysis and forecasting of green projects investment and credit risks. The peculiarity of such projects is their ecological orientation. The assessment of their risks needs an ana-lysis of both economic and ecological components. The work researches existing approaches, methods and risk assessment models, both for the classic, purely economic case, and as well with environmental component. The existing classic methods of risk assessment are considered and their advantages and disadvantages are noted. Techniques for collecting, analyzing and combining data sets of economic and environmental indicators are proposed. Through modeling on the obtained data, the effectiveness of applying various methods such as: logistic regression, decision trees, random forest, AdaBoost and Extra Trees for risk assessment was shown for the case of economic and environmental data analysis. The simulation results have demonstrated that the application of classical assessment methods taking into account the ecological component is possible and the effectiveness of such forecasting will be sufficiently high. The idea of developing specialized approaches to assessing the green projects risks taking into account a wide range of identified factors is proposed. For investment and lending it will be possible to take into account not only the impact of carbon emissions, but also other types of pollution, which will allow by implementing green projects to improve the environmental situation of the world ecosystem as a whole. Tabl.: 5. Refs: 21 titles. Статтю присвячено прогнозуванню інвестиційних та кредитних ризиків зелених проєктів, особливістю яких є їхня екологічна спрямованість. Проведено дослідження існуючих підходів, методів і моделей оцінки ризиків як для класичного, економічного, випадку, так і з урахуванням екологічної компоненти. Запропоновано формування наборів даних економічних та екологічних показників. Шляхом моделювання на отриманих даних проаналізовано ефективність застосування різних методів оцінки ризиків: логістичної регресії, дерев рішень, випадкового лісу, AdaBoost та Extra Trees при використанні економічних та екологічних даних. Запропоновано ідею розробки спеціалізованих підходів оцінки ризиків зелених проєктів з урахуванням широкого набору визначених факторів, щоб під час інвестування та кредитування враховувати не лише вплив викидів вуглецю, а й інші типи забруднень, що дозволить, впроваджуючи зелені проєкти, покращити екосистему світу в цілому. Інститут проблем реєстрації інформації НАН України 2024-05-21 Article Article application/pdf http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/308752 10.35681/1560-9189.2024.26.1.308752 Data Recording, Storage & Processing; Vol. 26 No. 1 (2024); 144-153 Регистрация, хранение и обработка данных; Том 26 № 1 (2024); 144-153 Реєстрація, зберігання і обробка даних; Том 26 № 1 (2024); 144-153 1560-9189 uk http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/308752/301817 Авторське право (c) 2024 Реєстрація, зберігання і обробка даних |
| spellingShingle | green projects risk assessment methodology logistic regression decision trees Кузнєцова, Н. В. Шевчук, О. С. Green projects risk assessment models |
| title | Green projects risk assessment models |
| title_alt | Моделі оцінки ризиків зелених проєктів |
| title_full | Green projects risk assessment models |
| title_fullStr | Green projects risk assessment models |
| title_full_unstemmed | Green projects risk assessment models |
| title_short | Green projects risk assessment models |
| title_sort | green projects risk assessment models |
| topic | green projects risk assessment methodology logistic regression decision trees |
| topic_facet | green projects risk assessment methodology logistic regression decision trees зелені проєкти оцінка ризиків методологія логістична регресія дерева рішень |
| url | http://drsp.ipri.kiev.ua/article/view/308752 |
| work_keys_str_mv | AT kuznêcovanv greenprojectsriskassessmentmodels AT ševčukos greenprojectsriskassessmentmodels AT kuznêcovanv modelíocínkirizikívzelenihproêktív AT ševčukos modelíocínkirizikívzelenihproêktív |