Predictive linkages between carbon markets and coking coal futures: a hybrid forecasting framework and market efficiency implications

日本語

本研究は、機械学習を活用したハイブリッド予測フレームワークを用いて、炭素市場と原料炭先物の予測的連関を分析する。市場効率性への示唆を提供し、カーボンプライシングとエネルギー転換の関連性を明らかにする。これにより、気候関連金融リスクの評価に貢献する。

English

This study uses a hybrid forecasting framework incorporating machine learning to analyze predictive linkages between carbon markets and coking coal futures. It provides implications for market efficiency and highlights the interconnection between carbon pricing and energy transition, contributing to climate-related financial risk assessment.

日本のGX文脈において

日本では、国内排出量取引制度の設計や石炭関連産業の移行において、炭素市場と原料炭市場の連関は重要な政策課題である。本手法は、日本のGX投資判断やリスク管理に応用可能な示唆を提供する。

In the global GX context

Globally, this paper contributes to understanding the efficiency of carbon markets and their financial linkages with fossil fuel commodities. The hybrid forecasting framework offers tools for transition finance and climate risk assessment, relevant for investors and policymakers under the Paris Agreement.