Assessing climate uncertainty in green bonds: Evidence from machine learning and GARCH-MIDAS models

日本語

本論文は、機械学習とGARCH-MIDASモデルを用いて、グリーンボンドにおける気候不確実性の影響を定量分析する。気候リスク指標を考慮したモデルにより、グリーンボンドの収益率変動に対する気候要因の寄与を推定する。結果は、気候不確実性がグリーンボンドのスプレッドに有意な影響を与えることを示す。

English

This paper applies machine learning and GARCH-MIDAS models to assess climate uncertainty in green bonds. It estimates the contribution of climate risk factors to green bond yield spreads. The findings indicate that climate uncertainty significantly affects green bond pricing.

日本のGX文脈において

日本でもグリーンボンド市場が拡大する中、気候不確実性が価格形成に与える影響を定量評価した本論文の知見は、発行体や投資家のリスク管理に示唆を与える。SSBJやTCFDに基づく開示が進む中、気候リスクの金融市場への伝播を理解する上で有用である。

In the global GX context

This study provides empirical evidence on how climate uncertainty affects green bond pricing, contributing to the growing literature on climate risk in financial markets. Its findings are relevant for investors and policymakers under frameworks such as TCFD and ISSB.