Evaluating the Intervention Effect of China’s Emissions Trading Policy: Evidence from Analyzing High-Frequency Dynamic Trading Data via Double Machine Learning
中国の排出権取引政策の介入効果の評価：二重機械学習による高頻度動的取引データの分析からの証拠 (AI 翻訳)
Xu P.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
中国の排出権取引政策の因果効果を、高頻度取引データと二重機械学習を用いて評価。政策介入が炭素価格や取引量に与える影響を推定し、ETSの有効性を実証した。
English
This paper evaluates the causal effect of China's emissions trading scheme (ETS) using high-frequency trading data and double machine learning (DML). It estimates the impact of policy intervention on carbon prices and trading volumes, providing empirical evidence on the effectiveness of China's ETS.
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
中国ETSの効果検証は、日本でのカーボンプライシング政策設計やSSBJ開示との連携を考える上で示唆に富む。特に高頻度データを用いた因果推論手法は、日本の排出量取引制度の実証分析にも適用可能。
In the global GX context
This paper contributes to the global literature on carbon pricing effectiveness by applying advanced causal inference (double ML) to high-frequency market data. It offers rigorous evidence on the functioning of China's ETS, the world's largest carbon market, informing policymakers and researchers on market-based climate policy design.
👥 読者別の含意
🔬研究者:The double ML approach for causal inference in carbon market evaluation is a methodological contribution applicable to other emissions trading systems.
🏢実務担当者:Understanding high-frequency dynamics of carbon markets can inform corporate carbon trading strategies and compliance cost estimation.
🏛政策担当者:Provides empirical evidence on the intervention effect of China's ETS, useful for designing and evaluating carbon pricing policies in other jurisdictions.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105017132904first seen 2026-06-20 06:28:27 · last seen 2026-06-21 05:37:57
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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。