S&P Global ESG Score Data|ESG评分数据集|金融数据数据集
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- S&P Global首次发布ESG评分,标志着企业环境、社会和治理(ESG)绩效评估的开始。
- S&P Global扩大ESG评分覆盖范围,涵盖更多行业和地区,提升数据集的全面性和代表性。
- S&P Global引入新的ESG评分方法,增强评分的科学性和准确性,进一步推动ESG数据的应用。
- S&P Global发布ESG评分数据集的公开版本,促进全球投资者和企业对ESG绩效的关注和应用。
- 1S&P Global ESG Scores: Methodology and Data DescriptionS&P Global · 2021年
- 2The Impact of ESG Ratings on Corporate Financial PerformanceUniversity of Zurich · 2020年
- 3ESG Ratings and Stock Returns: Evidence from the S&P 500University of California, Berkeley · 2022年
- 4The Role of ESG in Portfolio Management: Evidence from S&P Global ESG ScoresLondon School of Economics · 2021年
- 5ESG Performance and Firm Value: A Cross-Country AnalysisUniversity of Oxford · 2022年
LFW
人脸数据集;LFW数据集共有13233张人脸图像,每张图像均给出对应的人名,共有5749人,且绝大部分人仅有一张图片。每张图片的尺寸为250X250,绝大部分为彩色图像,但也存在少许黑白人脸图片。 URL: http://vis-www.cs.umass.edu/lfw/index.html#download
AI_Studio 收录
中国农村金融统计数据
该数据集包含了中国农村金融的统计信息,涵盖了农村金融机构的数量、贷款余额、存款余额、金融服务覆盖率等关键指标。数据按年度和地区分类,提供了详细的农村金融发展状况。
www.pbc.gov.cn 收录
中国逐日降水数据集(1961-2022,0.1°/0.25°/0.5°)
CHM_PRE数据集基于中国境内及周边1961至今共2839个站点的日降水观测,在传统的“降水背景场 + 降水比值场”的数据集构建思路上,尝试应用月值降水约束和地形特征校正,并依据中国范围内约4万个高密度站点2015–2019年的日降水量插值后数据进行精度评价。经评估认为,CHM_PRE可以较好的表征降水的空间变异性,其日值时间序列与高密度站点日值降水观测结果之间的相关系数中位数为0.78,均方根误差中位数为8.8 mm/d,KGE值中位数为0.69,与目前常用的降水数据集(CGDPA、CN05.1、CMA V2.0)有很好的一致性。 数据集的时间范围为1961年至今,空间分辨率为0.1°、0.25°和0.5°,经纬度范围为18°N–54°N, 72°E–136°E。
国家青藏高原科学数据中心 收录
中国空气质量数据集(2014-2020年)
数据集中的空气质量数据类型包括PM2.5, PM10, SO2, NO2, O3, CO, AQI,包含了2014-2020年全国360个城市的逐日空气质量监测数据。监测数据来自中国环境监测总站的全国城市空气质量实时发布平台,每日更新。数据集的原始文件为CSV的文本记录,通过空间化处理生产出Shape格式的空间数据。数据集包括CSV格式和Shape格式两数数据格式。
国家地球系统科学数据中心 收录
China Groundgroundwater Monitoring Network
该数据集包含中国地下水监测网络的数据,涵盖了全国范围内的地下水位、水质和相关环境参数的监测信息。数据包括但不限于监测站点位置、监测时间、水位深度、水质指标(如pH值、溶解氧、总硬度等)以及环境因素(如气温、降水量等)。
www.ngac.org.cn 收录