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E Rating and Carbon Risk Premium: Evidence from the Chinese Stock Market

Shao Zhenghan

プレプリント2023-05-22#気候金融Origin: CN経営インパクト: 資金調達対象セクター: cross_sector
原典: https://chinaxiv.org/abs/202305.00166
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🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、2009〜2020年の中国A株上場企業のE格付を用いて炭素リスクを測定し、2015-2016年にカーボンプレミアムの符号が反転したことを実証した。模擬ポートフォリオと企業特性の回帰分析により、2013-2015年には有意な炭素リスクプレミアムが存在したことを示す。

English

This paper measures carbon risk using E ratings of Chinese A-share firms from 2009 to 2020, and demonstrates a reversal in the sign of the carbon premium during 2015-2016. Using simulated portfolios and firm-characteristic regressions, it finds a significant carbon risk premium in 2013-2015.

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

中国市場の実証結果だが、日本企業・投資家が中国エクスポージャーを評価する際に示唆を与える。SSBJ開示や気候リスク管理の観点から、E格付が株価に与える影響を理解する上で有用。

In the global GX context

The finding of a carbon premium reversal in China adds to global evidence on E-rating pricing in emerging markets, informing transition-risk assessment under TCFD/ISSB-aligned disclosure frameworks.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides empirical evidence on carbon premium dynamics and ESG rating pricing in an emerging market context.

🏢実務担当者:Helps investors integrate environmental rating signals into portfolio risk management and climate-risk assessment.

🏛政策担当者:Indicates that environmental ratings influence market pricing, reinforcing the need for high-quality ESG disclosure.

📄 Abstract（原文）

This paper measures enterprises' carbon risk based on the E rating (environmental rating) of A-share listed companies from 2009 to 2020. Through two methods—constructing simulated portfolios and directly regressing company characteristics on stock returns—we demonstrate that a reversal in the sign of the carbon premium occurred in China's A-share market during 2015-2016. The results show that during 2013-2015, China's A-share market exhibited a significant carbon risk premium, whereby non-gre...

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

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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。