中国・欧州炭素市場におけるポートフォリオ最適化のための制約付き残差学習フレームワーク

日本語

本論文は、中国と欧州の炭素市場におけるポートフォリオ最適化に、制約付き残差学習フレームワークを提案する。機械学習を用いて炭素価格の動きを捉え、リスクとリターンのバランスを最適化する手法を開発。炭素市場参加者の投資戦略向上に寄与する。

English

This paper proposes a constrained residual learning framework for portfolio optimization in China and Europe's carbon markets. It applies machine learning to capture carbon price dynamics and optimize risk-return trade-offs, offering improved investment strategies for carbon market participants.

日本のGX文脈において

日本のカーボンプライシング導入検討や排出量取引制度設計において、海外炭素市場の価格変動とポートフォリオ最適化の知見は参考になる。特に、今後の国内市場整備や企業のカーボンクレジット活用戦略に示唆を与える。

In the global GX context

As global carbon markets expand under the Paris Agreement, this research provides quantitative methods for optimizing carbon asset portfolios, relevant for investors and firms navigating carbon pricing mechanisms in the EU and China, and offers insights for emerging carbon markets worldwide.