エージェントベースモデリングを用いた排出量取引制度の効率性に関する研究
Study on the efficiency of emissions trading system using agent-based modelling (原題)
Jin S.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
排出量取引制度（ETS）の効率性をエージェントベースモデリング（ABM）で分析した研究。企業や市場参加者の異質な行動をモデル化し、制度設計が価格形成や削減コスト、市場効率に与える影響を検証する手法を提示する。炭素価格政策の設計・評価に示唆を与える。
English
A study applying agent-based modelling (ABM) to assess the efficiency of emissions trading systems. By simulating heterogeneous firm and market-agent behaviour, it examines how ETS design shapes price formation, abatement costs and market efficiency. It offers methodological insight for carbon-pricing policy design and evaluation.
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
日本ではGX推進機構や炭素賦課金、排出量取引制度の本格導入が議論されており、制度設計の事前評価手法としてABMの活用は政策立案・企業の炭素価格対応に示唆を与える。
In the global GX context
As jurisdictions worldwide tighten ETS design under ISSB-era carbon pricing and transition finance, ABM offers a simulation tool for stress-testing market stability mechanisms and informing regulator decisions on cap, allocation and price controls.
👥 読者別の含意
🔬研究者:ABMを炭素市場の制度設計評価に応用する手法と、異質主体モデリングの有効性を学べる。
🏢実務担当者:将来の炭素価格変動やETS制度変更が自社のコスト・削減計画に与える影響を想定する材料になる。
🏛政策担当者:ETSのキャップ・配分・価格安定化措置の設計を事前にシミュレーション評価する枠組みとして参考になる。
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/84896347833first seen 2026-10-21 05:49:30 · last seen 2026-10-31 06:00:36
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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。