Policy design and performance of emissions trading markets: An adaptive agent-based analysis
排出権取引市場の政策設計とパフォーマンス：適応的エージェントベース分析 (AI 翻訳)
Bing Z.
🤖 gxceed AI 要約
日本語
適応的エージェントベースモデルで排出権取引市場の政策設計と性能を分析。学習エージェントの挙動が炭素価格や市場効率に与える影響を検証し、政策デザインへの示唆を提供。
English
This paper uses an adaptive agent-based model to evaluate the design and performance of emissions trading markets. By modeling learning agents, it analyzes how policy designs affect market dynamics and carbon price formation. The findings provide insights for policymakers.
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リーグなど排出権取引の枠組みが進展中。本論文のエージェントベースシミュレーションは、政策設計の影響を事前評価する手法として、日本の炭素価格制度設計に示唆を与える。
In the global GX context
As countries advance emissions trading systems (ETS), agent-based analysis offers a testbed for policy design. This paper models adaptive traders to examine ETS performance, relevant for global carbon market design including the EU ETS and emerging schemes.
👥 読者別の含意
🔬研究者:Useful for researchers studying carbon market design with computational methods.
🏢実務担当者:Policymakers can use insights to anticipate market behavior under different rule designs.
🏛政策担当者:Provides evidence on how ETS design features influence cost-effectiveness and market stability.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- scopus https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/77955107519first seen 2026-06-20 06:26:18 · last seen 2026-06-21 05:37:52
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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。