TCN-FEDformerモデルに基づく炭素排出枠取引価格予測

日本語

本論文は、炭素排出枠（ETS）の取引価格予測にTCNとFEDformerを組み合わせた深層学習モデルを適用することを提案している。炭素価格は企業のコンプライアンスコストや投資判断に直結するため、その予測精度向上は排出量取引市場の参加者にとって実務的価値が高い。要旨が入手できないため、データセットや検証手法の詳細は不明である。

English

This paper proposes a hybrid deep-learning model combining TCN and FEDformer to forecast carbon emission allowance trading prices. Improved price prediction matters for compliance cost planning and investment decisions in emissions trading markets. Details on datasets and validation remain unverified due to the missing abstract.

日本のGX文脈において

日本ではGXリーグや東京証券取引所のカーボン・クレジット市場が始動し、炭素価格の予測精度は企業の内部炭素価格設定や移行計画の策定に影響する。ETS価格予測の手法は、将来の本格的な排出量取引制度設計を検討する日本にとって参考になる。

In the global GX context

As carbon markets expand under EU ETS, CBAM, and emerging Asian ETS schemes, accurate allowance price forecasting supports transition finance and hedging strategies. This work contributes to the growing ML-for-carbon-markets literature relevant to ISSB-aligned climate risk assessment.