英国炭素価格の動態：長期記憶効果とAIベースの予測

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides empirical evidence on long-memory effects in carbon prices and compares AI forecasting models, contributing to carbon finance literature.

🏢実務担当者:Offers insights on carbon price behavior and forecasting challenges, useful for risk management and trading strategies in carbon markets.

🏛政策担当者:Highlights the impact of regulatory interventions on price stability, emphasizing the need for predictable frameworks in ETS design.

本研究は、英国排出量取引制度（UK ETS）の価格動態を、深層学習や統計モデリングを含む高度な計算手法を統合して分析・シミュレーションし、炭素市場の挙動を検証するものである。長期記憶効果と価格変動性を分析することにより、英国の炭素価格が炭素価格付けメカニズムや市場効率性理論からの理論的期待と整合的であるかを評価する。分析結果は、英国の炭素価格が持続的な長期記憶効果を示し、価格変動がランダムであり利用可能な情報を完全に反映するという効率的市場仮説と矛盾することを示している。さらに、規制上の介入は価格に有意な下方圧力を及ぼし、政策の不確実性がキャップ・アンド・トレード市場における価格均衡を撹乱することを示唆している。時系列生成敵対的ネットワーク（TGANs）や調整済み分数ブラウン運動などの深層学習モデルは、価格の依存関係を捉える上で伝統的な手法を上回るものの、過学習を起こしやすく、炭素市場におけるAIベースの予測におけるトレードオフを浮き彫りにしている。これらの結果は、市場効率性を高めるための予測可能な規制枠組み、ハイブリッド価格付けメカニズム、およびデータ駆動型アプローチの必要性を強調している。実証的知見と経済理論を統合することにより、本研究は炭素金融の文献に貢献し、排出量取引制度の安定性と有効性を向上させるための政策立案者への洞察を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

This study examines the price dynamics of the UK Emission Trading Scheme (UK ETS) by integrating advanced computational methods, including deep learning and statistical modelling, to analyze and simulate carbon market behaviour. By analyzing long-memory effects and price volatility, it assesses whether UK carbon prices align with theoretical expectations from carbon pricing mechanisms and market efficiency theories. Findings indicate that UK carbon prices exhibit persistent long-memory effects, contradicting the Efficient Market Hypothesis, which assumes price movements are random and fully reflect available information. Furthermore, regulatory interventions exert significant downward pressure on prices, suggesting that policy uncertainty disrupts price equilibrium in cap-and-trade markets. Deep learning models, such as Time-series Generative Adversarial Networks (TGANs) and adjusted fractional Brownian motion, outperform traditional approaches in capturing price dependencies but are prone to overfitting, highlighting trade-offs in AI-based forecasting for carbon markets. These results underscore the need for predictable regulatory frameworks, hybrid pricing mechanisms, and data-driven approaches to enhance market efficiency. By integrating empirical findings with economic theory, this study contributes to the carbon finance literature and provides insights for policymakers on improving the stability and effectiveness of emissions trading systems.

• openaire https://doi.org/10.3390/fractalfract9060350first seen 2026-05-05 19:06:46 · last seen 2026-05-27 04:24:02