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多要素アテンション深層学習に基づく炭素市場変動の分析と予測

Analysis and prediction of carbon market fluctuations based on multi-factor attention deep learning (原題)

Qi Liu

ジャーナル2026-10-29#炭素価格Origin: CN経営インパクト: 資金調達対象セクター: finance
DOI: 10.1117/12.3134625
原典: https://doi.org/10.1117/12.3134625

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、経済指標・エネルギー価格・政策シグナルなどの異種要因を統合し、動的アテンション機構で各要因の影響度を時間的に調整する深層学習フレームワークを提案する。中国地域炭素市場とEU ETSの大規模データで検証し、RMSE・MAE・R²で従来統計モデルや主流深層学習を上回る予測精度を示した。アテンション分析により市場状況に応じたドライバーの動的重要性を明らかにし、市場設計・リスク管理・アルゴリズム取引への示唆を与える。

English

This paper proposes a multi-factor attention-based deep learning framework that integrates economic indicators, energy commodity prices, and policy signals to forecast carbon market prices. Experiments on China's regional carbon markets and the EU ETS show superior RMSE, MAE, and R² compared to traditional statistical and mainstream deep learning models. Attention analysis reveals the dynamic importance of drivers under varying market conditions, supporting market design, risk management, and algorithmic trading.

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

日本では炭素価格の本格導入が議論される中、GXリーグやカーボンクレジット市場の価格変動リスク評価に資する手法として、SSBJ開示や投資家対応における炭素価格リスクの定量化に示唆を与える。

In the global GX context

As carbon pricing expands globally under Article 6 and national ETS schemes, this work offers a data-driven method for carbon price risk modeling that can inform TCFD/ISSB climate risk disclosures and transition finance pricing.

👥 読者別の含意

🔬研究者:炭素価格予測における深層学習の有効性と解釈可能性を示す実証ベンチマークとして有用。

🏢実務担当者:炭素価格の変動リスクを定量化し、内部炭素価格設定やリスク管理に活用できる可能性がある。

🏛政策担当者:炭素市場の価格安定性評価や政策シグナルの影響分析に資する手法として参考になる。

📄 Abstract（原文）

To address the challenges of high volatility and complex multi-factor interactions in carbon market price forecasting, this paper proposes a novel deep learning framework based on multi-factor attention mechanisms for comprehensive fluctuation analysis and accurate prediction. The proposed approach integrates heterogeneous factors—including economic indicators, energy commodity prices, and macro-level policy signals—and employs a dynamic attention mechanism to adaptively adjust the influence weights of each factor over time. This enables the model to precisely capture the dominant market drivers and their temporal evolution. Extensive experiments on large-scale historical datasets from China’s regional carbon markets and the EU Emissions Trading System (EU ETS) demonstrate that the proposed method consistently outperforms traditional statistical models and mainstream deep learning baselines in terms of root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and coefficient of determination (R²). Furthermore, attention-based feature analysis reveals the dynamic importance of different drivers under varying market conditions, providing scientific support for market design, risk management, and algorithmic trading. This study not only enhances the interpretability and robustness of carbon price fluctuation analysis and prediction, but also lays a solid methodological and data-driven foundation for climate policy evaluation and carbon finance innovation.

🔗 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。