Scale-aware dynamic fusion of textual and numerical information for carbon price forecasting in Chinese emissions trading markets

日本語

本論文は、テキスト情報と数値情報を動的に融合するスケール対応手法を提案し、中国の排出権取引市場における炭素価格予測精度を向上させる。この手法は、テキストと数値の異なるスケールを考慮し、予測に有効であることを示す。

English

This paper proposes a scale-aware dynamic fusion method that integrates textual and numerical information to improve carbon price forecasting in Chinese emissions trading markets. The method accounts for different data scales and demonstrates predictive effectiveness.

日本のGX文脈において

中国ETSの分析は、日本の炭素価格制度設計や企業の排出権取引戦略に参考となる。特に、テキスト情報の活用は、日本の有報や統合報告書の分析にも応用可能。

In the global GX context

This work advances carbon price forecasting methods, relevant for global ETS markets including EU ETS and China's national ETS. The fusion of unstructured text with numerical data is a novel approach applicable to climate finance.