化石燃料と低炭素技術を含むエネルギートランジション経路とサステナブルファイナンス

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

🔬研究者:Offers a comprehensive methodological framework (VAR-GFEVD, DCC-GARCH, portfolio optimization) for analyzing energy technology interactions and system costs.

🏢実務担当者:Portfolio and risk managers can use the correlation and diversification insights to optimize energy asset allocation and assess transition risks.

🏛政策担当者:Scenario projections underscore the role of innovation and stable policies in achieving cost-effective and resilient energy transitions.

本研究は、石炭、天然ガス、原油、太陽光発電（PV）、陸上風力、水素、バッテリー貯蔵の高頻度データを用いて、化石燃料技術と低炭素エネルギー技術の間の構造的相互作用に関する定量的な計量経済分析を提供する。分析は、VAR–GFEVD連結性モデリング、動的条件付き相関一般化自己回帰条件付き不均一分散（DCC–GARCH）動的相関推定、ポートフォリオ最適化、およびシナリオベースの予測を統合し、ボラティリティ伝播、依存構造、および長期的なシステム進化を評価する。結果は、化石燃料技術、特に石炭と天然ガスが支配的なボラティリティ送信者として機能する一方、再生可能エネルギー技術は主にショックの純受信者として機能することを示す。動的相関は、天然ガスと太陽光発電の間の持続的な結合を明らかにし、風力技術については漸進的な脱結合傾向が見られる。ポートフォリオ分析は、分散投資の便益が単純な技術分類ではなく、基礎となる経済的連関に依存することを示す。回帰結果はさらに、システム連結性が市場ボラティリティ、技術コスト動態、および政策関連要因によって共同で影響を受けることを実証する。シナリオ予測は、高イノベーション経路が最も有利な結果を達成し、システムコストが2050年までに約45 USD/MWhへ低下し、排出削減が80%近くに達し、システム連結性が約50%～55%に減少することを示す。これらの知見は、システムリスクの低減と構造的に回復力のあるエネルギー移行の実現における、技術革新、再生可能エネルギーの導入、および政策の安定性の重要性を強調する。

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 provides a quantitative econometric analysis of structural interactions between fossil‐fuel and low‐carbon energy technologies using high‐frequency data for coal, natural gas, crude oil, solar photovoltaics (PVs), onshore wind, hydrogen, and battery storage. The analysis integrates VAR–GFEVD connectedness modeling, dynamic conditional correlation generalized autoregressive conditional heteroskedasticity (DCC–GARCH) dynamic correlation estimation, portfolio optimization, and scenario‐based projections to evaluate volatility transmission, dependency structures, and long‐term system evolution. The results show that fossil‐fuel technologies, particularly coal and natural gas, act as dominant volatility transmitters, while renewable technologies primarily function as net receivers of shocks. Dynamic correlations reveal persistent coupling between natural gas and solar PV, alongside gradual decoupling trends for wind technologies. Portfolio analysis indicates that diversification benefits depend on underlying economic linkages rather than simple technological classification. Regression results further demonstrate that system connectedness is jointly influenced by market volatility, technological cost dynamics, and policy‐related factors. Scenario projections indicate that high‐innovation pathways achieve the most favorable outcomes, system costs declining to ~45 USD/MWh by 2050, emission reductions approaching 80%, and system connectedness decreasing to around 50%–55%. These findings highlight the importance of technological innovation, renewable deployment, and policy stability in reducing systemic risk and enabling structurally resilient energy transitions.

• semanticscholar https://doi.org/10.1155/er/4859998first seen 2026-06-26 05:46:17 · last seen 2026-09-22 05:06:55