Stage Analysis and Prediction of Green Finance via Sliding Window Decision Tree and Clustering

日本語

本論文は、スライディングウィンドウ決定木とクラスタリング手法を用いて、グリーンファイナンスの段階を分析・予測する手法を提案している。グリーンファイナンスの進展段階をデータ駆動で捉えることで、投資家や政策立案者に有用な洞察を提供する可能性がある。ただし、具体的なデータや結果は不明であり、手法の有効性は検証が必要。

English

This paper proposes a method for analyzing and predicting stages of green finance using sliding window decision trees and clustering. By capturing the progression of green finance in a data-driven manner, it may offer useful insights for investors and policymakers. However, specific data and results are unclear, and the effectiveness of the method requires validation.

日本のGX文脈において

日本では、グリーンファイナンス市場の拡大に伴い、投資家や金融機関がESG評価や気候関連情報開示を重視している。本手法は、グリーンファイナンスの段階を定量的に把握するツールとして、日本の金融機関や企業の開示実務に応用できる可能性がある。

In the global GX context

Globally, green finance is a key component of transition finance and climate disclosure frameworks. This method could support investors and regulators in assessing the maturity of green finance markets, complementing existing disclosure standards like TCFD and ISSB.