A Sustainable Model for Forecasting Carbon Emission Trading Prices
炭素排出権取引価格予測のための持続可能なモデル (AI 翻訳)
Chen J.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本論文は、炭素排出権取引価格を予測するための持続可能なモデルを提案する。市場分析と機械学習手法を組み合わせ、価格変動要因を特定する。モデルの有効性を歴史的データで検証し、政策立案や投資判断に有用な示唆を提供する。
English
This paper proposes a sustainable model for forecasting carbon emission trading prices by combining market analysis and machine learning. It identifies key price drivers and validates the model with historical data, offering insights for policy and investment decisions.
Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.
📝 gxceed 編集解説 — Why this matters
日本のGX文脈において
日本でもカーボンプライシングの導入が進む中、価格予測モデルは企業の脱炭素戦略やリスク管理に活用できる。特にGX推進政策との連動が期待される。
In the global GX context
As carbon pricing expands globally, forecasting models are crucial for corporate decarbonization strategies and risk management. This work contributes to the broader carbon market infrastructure needed for effective climate policy.
👥 読者別の含意
🔬研究者:A novel forecasting method that can be built upon for further carbon market analysis.
🏢実務担当者:Useful for corporate sustainability teams to anticipate carbon costs and inform investment decisions.
🏛政策担当者:Provides a tool to assess the impact of carbon pricing policies and market stability.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/85206486375first seen 2026-05-24 05:33:12
🔔 こうした論文の新着を逃したくない方は キーワードアラート に登録（無料・3キーワードまで）。
gxceed は公開メタデータに基づく研究支援データセットです。要約・翻訳・解説は AI 支援で生成されています。 最終的な解釈・検証は利用者が原典資料に基づいて行うことを前提とします。