Bayesian copula–stochastic programming for K-ETS carbon cost endogenization in Korean rail freight

日本語

本論文は、韓国排出権取引制度（K-ETS）下での炭素価格の不確実性を考慮し、鉄道貨物輸送計画に炭素コストを内生化する手法を提案。ベイズコピュラを用いた確率計画法により、炭素価格変動リスクを管理しつつ最適な運行計画を導出する。韓国の鉄道貨物事業者にとってコスト削減と排出削減の両立が期待される。

English

This paper proposes a Bayesian copula–stochastic programming approach for endogenizing carbon costs from the Korean Emissions Trading Scheme (K-ETS) into rail freight planning. By modeling carbon price uncertainty with copulas, it derives optimal operations that balance cost and emissions. The method offers a decision-support tool for logistics operators under carbon pricing.

日本のGX文脈において

日本でもGX-ETSの導入が進む中、鉄道貨物における炭素コスト内生化の手法は参考になる。特にJR貨物など日本の鉄道事業者にとって、排出取引価格の変動を考慮した運行計画の最適化は実務上の課題となる。

In the global GX context

As carbon pricing expands globally (EU ETS, China ETS, etc.), integrating carbon costs into operational planning is vital for transport decarbonization. This Korean case study offers a quantitative framework that can be adapted to other carbon markets, contributing to the literature on logistics optimization under climate policy.