低炭素経済への移行時期の市場内在的推定：確率的モデリングと推論フレームワーク

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

🔬研究者:For researchers, this paper provides a rigorous inferential framework for extracting transition timing from market data, combining stochastic modeling with filtering and asymptotic theory.

🏢実務担当者:Practitioners can use the TtT measure as a quantitative tool to monitor market expectations on transition deadlines, aiding in scenario analysis and risk management.

🏛政策担当者:Policymakers may leverage this metric to assess the credibility of net-zero commitments based on market-implied timelines.

本稿は、グリーニアム期間構造の選択された二つのノード間の差から抽出される、新しい市場織り込み対象である「移行までの時間（TtT）」を紹介する。TtTは、このクロスマチュリティのグリーニアム差が消滅するまでの潜在的な待ち時間として定義され、すなわち、選択された二つの満期にわたってグリーニアムが等しくなることを意味する。我々はこの対象に対する推定理論を開発する。TtTをモデル化するために、我々は二つの扱いやすい確率的枠組みを導入する：移行日が固定されている規制期限制約モデル（Regulatory Deadline-Constrained Model）、および、代替的な移行日が経済主体間の異質な認識された期限を捉えるスイッチング拡張モデルである。本稿は分析の二つの層を組み合わせる。固定された日次グリッド上では、期限制約付き拡散過程は、正確なガウス橋尤度を通じて扱いやすいベンチマークを提供し、一方、スイッチング拡張は、レジーム固有の橋密度とフィルタリング再帰を通じて扱いやすさを維持する。固定期間のインフィルスキームの下では、同じ枠組みがレジーム別拡散パラメータに対する構造的識別結果をもたらし、観測領域に応じて完全または部分的な一致性を持つ。したがって、本稿は、グリーニアム期間構造におけるクロスマチュリティ差に基づく市場織り込みの移行タイミングという新しい推測対象と、二層の推測枠組みの両方に貢献する：有限標本フィルタリングは運用上のモニタリングツールを提供し、一方、固定期間のインフィル漸近理論は、競合する移行日に関する情報を担うレジーム別拡散パラメータがいつ一貫して推定できるかを特定する。

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 paper introduces a new market-implied object, Time to Transition (TtT), extracted from the difference between two selected nodes of the greenium term structure. TtT is defined as the latent waiting time until this cross-maturity greenium difference vanishes, meaning that the greenium becomes equal across the two selected maturities. We develop an inference theory for this object. To model TtT, we introduce two tractable stochastic frameworks: the Regulatory Deadline-Constrained Model, in which the transition date is fixed, and a switching extension, in which alternative transition dates capture heterogeneous perceived deadlines across economic agents. The paper combines two layers of analysis. On a fixed daily grid, a deadline-constrained diffusion provides a tractable benchmark through an exact Gaussian bridge likelihood, while the switching extension preserves tractability through regime-specific bridge densities and filtering recursions. Under a fixed-horizon infill scheme, the same framework yields a structural identification result for the regime-wise diffusion parameters, with full or partial consistency depending on the observed region. The paper therefore contributes both a new inferential object, market-implied transition timing based on cross-maturity differences in the greenium term structure, and a two-layer inference framework: finite-sample filtering provides an operational monitoring tool, while fixed-horizon infill asymptotics specify when the regime-wise diffusion parameters carrying information about competing transition dates can be consistently estimated.

• openalex https://doi.org/10.48550/arxiv.2605.03082first seen 2026-05-17 05:21:59 · last seen 2026-06-17 09:17:14