不確実性下における気候ファイナンス移行リスク：日本株式市場からのテキストマイニング証拠

日本語

本論文はテキストマイニング手法を用いて、不確実性下での気候移行リスクを日本株式市場のデータから分析する。企業開示テキストから移行リスク情報を抽出し、市場評価との関係を実証的に検証する研究とみられる。AI技術を気候ファイナンス・リスク評価に応用する点が特徴的である。

English

This paper applies text-mining methods to analyze climate transition risk under uncertainty using Japanese equity market data. It appears to extract transition-risk signals from corporate disclosures and empirically link them to market valuation. The work exemplifies AI methods applied to climate finance and risk assessment.

日本のGX文脈において

日本株式市場を対象に企業開示テキストから移行リスクを抽出する手法は、SSBJ基準や有価証券報告書の気候関連開示の実効性評価に直結し、日本企業の投資家対応や開示の質的向上に示唆を与える。

In the global GX context

By mining Japanese equity disclosures for transition-risk signals, the paper speaks directly to ISSB/TCFD-aligned disclosure quality and offers a methodology transferable to CSRD and SEC climate-rule contexts for measuring whether disclosure actually prices transition risk.