気候・地政学リスクと農産物市場におけるPINN構造正則化フレームワーク：中国の証拠

日本語

本論文は、物理情報ニューラルネットワーク（PINN）に着想を得た構造正則化フレームワークを提案し、中国の農産物市場における気候・地政学リスクの影響を分析する。AI手法を応用してリスク評価と市場予測の精度向上を目指す。

English

This paper proposes a structure-regularized framework inspired by physics-informed neural networks (PINN) to analyze the impact of climate and geopolitical risks on agricultural commodity markets in China. It applies AI methods to improve risk assessment and market forecasting.

日本のGX文脈において

日本では、気候変動が農産物の輸入価格や食料安全保障に影響を与えるため、本手法はリスク管理や政策立案に示唆を与える。AIを活用したリスク評価は、企業のサプライチェーン管理にも応用可能。

In the global GX context

Globally, this work contributes to the growing literature on climate risk and commodity markets, offering a novel AI-based approach that could inform risk management and policy in the context of climate-related financial disclosure.