A Hybrid Forecasting Model for Nonstationary and Nonlinear Time Series in the Stochastic Process of CO2Emission Trading Price Fluctuation

日本語

本論文は、CO2排出権取引価格の変動を予測するためのハイブリッドモデルを提案する。非定常かつ非線形な時系列データに対処し、価格変動の確率過程を捉える。結果、予測精度が向上し、炭素市場の参加者に有用な洞察を提供する。

English

This paper proposes a hybrid forecasting model for CO2 emission trading price fluctuations. It addresses nonstationary and nonlinear time series, capturing the stochastic process of price movements. The model improves prediction accuracy, offering valuable insights for carbon market participants.

日本のGX文脈において

日本では2023年度から東証カーボン・クレジット市場が本格稼働しており、排出権取引価格の予測モデルは企業のカーボンプライシングリスク管理や投資判断に資する。ただし国内市場の規模はまだ小さく、本モデルが日本の市場構造に適合するかは検証が必要。

In the global GX context

Carbon pricing mechanisms are expanding globally under the Paris Agreement. Accurate price forecasting aids risk management and investment decisions for entities subject to emissions trading systems (e.g., EU ETS, China ETS). This hybrid model contributes to the growing literature on carbon market analytics, though applicability to specific schemes requires adaptation.