China Carbon Emission Trading Market Multivariate Time Series Dataset (2014–2022)
中国炭素排出権取引マルチ変量時系列データセット（2014-2022） (AI 翻訳)
Run Liu
🤖 gxceed AI 要約
日本語
本データセットは、北京・湖北・深圳の3つの炭素市場パイロットからの多変量時系列データを提供し、欠損値補完済みの統合結果データセットを含む。付属コードには、クロス市場相関分析、非線形因果分析、および提案されたMIMO-BiLSTM-Attention-GARCH統合予測フレームワークの完全実装が含まれている。
English
This dataset provides multivariate time series data from three pilot carbon markets (Beijing, Hubei, Shenzhen) including a unified dataset with imputed missing values. Accompanying code includes cross-market correlation, nonlinear causality analysis, and a full implementation of the MIMO-BiLSTM-Attention-GARCH integrated forecasting framework.
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
中国の炭素市場パイロットデータは、日本の排出権取引制度設計や企業の炭素価格予測に示唆を与える可能性がある。MIMO-BiLSTM-Attentionアーキテクチャは、時系列データの複雑な関係性を捉える手法として参考になる。
In the global GX context
This dataset from China's pilot carbon markets provides a benchmark for carbon price forecasting with advanced deep learning. It demonstrates cross-market linkage modeling which is relevant for global carbon market integration discussions. The MIMO-BiLSTM-Attention-GARCH framework is applicable to other emission trading systems.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Provides a multivariate dataset and a state-of-the-art forecasting framework for carbon price modeling.
🏢実務担当者:Organizations can leverage the forecasting methodology to anticipate carbon price movements for compliance and trading.
🏛政策担当者:Demonstrates cross-market correlations that should inform linkage design for cap-and-trade systems.
📄 Abstract（原文）
This dataset contains raw multivariate time series data from three pilot carbon markets (Beijing, Hubei and Shenzhen), as well as a unified result dataset with completed missing value imputation. All data are stored in Excel format and can be directly loaded for subsequent analysis and modeling without additional missing value imputation procedures. The accompanying code retains scripts for cross-market correlation and nonlinear causality analysis, as well as the full implementation of the proposed MIMO-BiLSTM-Attention-GARCH integrated forecasting framework. This dataset supports relevant research on multivariate time series joint representation learning, cross-market linkage modeling and carbon price forecasting algorithm validation.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.17632/kwjh6fdnz5.1first seen 2026-07-23 05:13:53
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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。