CarbonTimer：大規模時系列モデルによる炭素価格予測におけるデータ不足の克服

日本語

本論文は、炭素価格予測におけるデータ不足問題に対処するため、大規模時系列モデル「CarbonTimer」を提案する。限られたデータでも高精度な予測を可能にし、炭素市場の価格変動リスク管理や政策立案に貢献する可能性がある。

English

This paper proposes CarbonTimer, a large time series model to address data scarcity in carbon price forecasting. It enables accurate predictions with limited data, potentially aiding carbon market risk management and policy formulation.

日本のGX文脈において

日本ではカーボンプライシング導入が進む中、炭素価格予測は企業のリスク管理や投資判断に重要。本手法はデータが少ない日本市場にも適用可能で、GX経営の実務に示唆を与える。

In the global GX context

As carbon pricing expands globally, accurate price forecasting is crucial for corporate risk management and investment. This model addresses data scarcity, relevant for emerging carbon markets and transition finance.