研究の概要

EU排出権（EUA）の価格予測モデルを構築し、排出量取引制度（ETS）に参加する企業が排出権調達タイミングを最適化することでどれほどコストを削減できるかを実証した研究です。2019〜2025年のEUA日次データを使い、1〜5営業日先の価格予測モデルを14種のベンチマークと比較しました。

特筆すべきは、予測精度の評価に留まらず、実際の調達シミュレーション（10万EUA購入・一定期間内での分散購入）に予測を応用した点です。執行コスト・市場インパクト・容量制約を明示的にモデル化することで、実務に直結した分析を実現しています。

主な発見・成果

  • 予測精度: 全14ベンチマークを全ホライズンで上回るRMSEを達成。予測期間が長くなるほど有効性が高く、3〜4営業日先で最も強い予測力
  • コスト削減効果: 最適化スケジュールにより平均調達コストを8.5〜38.5ベーシスポイント削減（ホライズンによって異なる）
  • 重要な示唆: コスト削減の源泉は「翌日の方向感予測」ではなく「決められた購入窓内でのタイミング最適化」にある

実務への応用

ETS参加企業（製造業・発電事業者・大手需要家）の調達担当者に直接活用できる知見です。①カーボンニュートラル計画で排出権購入が必要な場合、1週間程度の時間軸で予測モデルを活用するだけでコスト削減が可能 ②「いつ買うか」を最適化するだけで数ベーシスポイントの改善は十分に実務価値がある ③ETSコンプライアンスの調達戦略にデータ駆動アプローチを組み込むことが競争優位に直結する