An adaptive recurrent neural network model for carbon emission trading market risk prediction

適応型リカレントニューラルネットワークモデルによる炭素排出権取引市場リスク予測 (AI 翻訳)

Liu X.

Journal of Safety Science and Resilience📚 査読済 / ジャーナル2025-01-01#AI×ESG経営インパクト: 資金調達対象セクター: energy

DOI: 10.1016/j.jnlssr.2025.100274

原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105035616608

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は炭素排出権取引市場のリスク予測のための適応型リカレントニューラルネットワークモデルを提案する。市場の変動性や価格変動の予測精度向上を目指す。

English

This study proposes an adaptive recurrent neural network model to predict risks in carbon emission trading markets. The model aims to improve prediction accuracy for market volatility and price fluctuations.

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

日本は排出権取引制度の導入を進めており、本モデルは市場リスク管理に役立つ可能性がある。

In the global GX context

As carbon markets expand globally, AI-based risk prediction can enhance market efficiency and stability.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Advances AI methods for carbon market risk prediction.

🏢実務担当者:Useful for trading desks or compliance teams for risk management.

🏛政策担当者:Informs design of market stability mechanisms.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105035616608first seen 2026-06-22 05:26:07

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