STIRPAT-BERT-TFTに基づく中国全国炭素市場における排出量と価格の統合予測研究

日本語

中国全国炭素市場（全国ETS）を対象に、排出量と炭素価格を同時に予測するハイブリッドモデルを提案。STIRPAT（人口・富裕度・技術の環境影響モデル）にBERTによるテキスト要因の抽出とTFT（Temporal Fusion Transformer）による時系列予測を組み合わせる。政策テキストや市場情報を排出・価格予測に統合する点が特徴で、炭素価格の先行指標構築に寄与しうる。

English

This study proposes a hybrid model to jointly forecast emissions and carbon prices in China's national ETS. It combines STIRPAT (a population-affluence-technology environmental impact framework) with BERT-based text feature extraction and a Temporal Fusion Transformer for time-series prediction. By integrating policy text and market signals into emission and price forecasts, it offers a potential leading-indicator approach for carbon pricing.

日本のGX文脈において

日本ではGXリーグや炭素価格制度（GX-ETS）の設計が進む中、炭素価格の予測手法は政策・企業の投資判断に直結する。中国ETSの予測モデルは、日本版ETSの価格形成メカニズム設計や企業のカーボンコスト見積もりに示唆を与える。

In the global GX context

As carbon markets expand under Article 6 and CBAM, forecasting emissions and allowance prices is central to transition finance and compliance planning. This work adds an AI-driven forecasting approach to the carbon-pricing literature, relevant to ISSB/TCFD scenario analysis and internal carbon pricing.