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マクロ経済指標とハイブリッドAIモデルを用いたEU排出権価格の予測

Predicting EU Emissions Allowance Prices Using Macroeconomic Indicators and Hybrid AI Models (原題)

Saptarshi Ganguly, Pooja Sengupta, D. Aggarwal

Journal of Forecasting📚 査読済 / ジャーナル2026-05-28#炭素価格Origin: EU
DOI: 10.1002/for.70173
原典: https://doi.org/10.1002/for.70173

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、LSTM、ランダムフォレスト、XGBoost、LightGBMなどのハイブリッドAIモデルを用いてEU ETSにおける排出権価格を予測する。マクロ経済指標を取り入れた結果、XGBoostが最も高い予測精度を示し、LSTMのような時系列特化モデルよりも優れていることがわかった。この手法は炭素市場の予測改善に貢献し、政策立案や投資戦略に有用な情報を提供する。

English

This study predicts EU Allowance (EUA) prices using hybrid AI models (LSTM, Random Forest, XGBoost, LightGBM) combined with macroeconomic indicators. XGBoost outperforms other models, demonstrating that ensemble methods can achieve superior accuracy in carbon price forecasting. The findings provide actionable insights for policymakers and investors in emissions trading markets.

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GX-ETSの本格稼働やカーボンプライシングの導入が進んでおり、 EU ETSを対象とした価格予測モデルの知見は、日本市場設計や参加企業のリスク管理に示唆を与える。特に、AIを用いた予測手法は日本の排出権取引にも応用可能であり、実務上の参考になる。

In the global GX context

As carbon pricing mechanisms expand globally (EU ETS, UK ETS, China ETS, etc.), accurate price forecasting becomes critical for market participants and regulators. This paper's hybrid AI approach demonstrates that ensemble learning can outperform deep learning for structured data, offering a practical tool for trading and policy evaluation in carbon markets.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a comparative evaluation of ML models for carbon price forecasting, highlighting XGBoost's superiority over LSTM for structured data.

🏢実務担当者:Offers a proven forecasting framework that can be used for hedging, trading strategies, or compliance cost estimation.

🏛政策担当者:Demonstrates how AI-based forecasting can inform carbon market design, stability assessment, and policy impact analysis.

📄 抄録（日本語訳）

炭素価格の予測は、炭素市場の規制、財務戦略、環境政策の策定に関連してますます重要になっている。本研究は、深層学習とアンサンブル機械学習モデルを組み合わせたハイブリッド予測システムを用いて、欧州連合排出量取引制度（EU ETS）内の欧州連合排出枠（EUA）の価格変動を予測することを検討する。過去のEUA価格に加え、為替レート、株価指数、天然ガス価格、原油価格などのマクロ経済要因を含むデータセットを活用し、長短期記憶（LSTM）ニューラルネットワーク、ランダムフォレスト（RF）、および極端勾配ブースティング（XGBoost）モデルの予測能力を評価する。これらのモデルは、一般的に認識されている指標、すなわち二乗平均平方根誤差（RMSE）、平均絶対誤差（MAE）、および平均絶対パーセント誤差（MAPE）を用いて評価される。結果は、LightGBMとXGBoostがランダムフォレストとLSTMを性能で上回り、XGBoostが最良の予測モデルとして浮上することを示唆している。XGBoostは、非線形の関係性と相互作用を管理することにより、構造化データ内の複雑な関連性を捉えることに特化している。炭素市場が段階的に運営され、各段階が独自の改革をもたらすことを考慮すると、本研究は新規性のある結果を提供する。進化する資産クラス系列の統合市場予測において、時系列などの逐次データの処理により適していると考えられるLSTMモデルは、必ずしも優れた予測性能をもたらすとは限らない。我々の結果は、排出量取引市場における予測精度を向上させるアンサンブル学習アプローチ予測システムの能力を強調し、政策立案者、金融アナリスト、持続可能性戦略家に重要な情報を提供する。ここで議論されたハイブリッド手法は、AIベースの分析が、より回復力がありデータに基づいた環境意思決定をどのように強化できるかを示している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

Predicting carbon allowance prices has grown more crucial in relation to carbon market regulation, financial strategy, and environmental policy development. This study examines a hybrid forecasting system that combines deep learning with ensemble machine learning models to forecast the price fluctuations of EU Emissions Allowance (EUAs) within the European Union Emissions Trading System (EU ETS). By leveraging a dataset that includes past EUA prices alongside macroeconomic factors like exchange rates, stock indices, natural gas, and crude oil prices, we evaluate the forecasting capabilities of long short‐term memory (LSTM) neural networks, random forest (RF), and extreme gradient boosting (XGBoost) models. These models are assessed using commonly recognized metrics: root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), and mean absolute percentage error (MAPE). The findings suggest that LightGBM and XGBoost outshine Random Forest and LSTM in performance, with XGBoost emerging as the best predictor model. XGBoost specializes in capturing complex connections within structured data by managing nonlinear connections and interactions. Considering that carbon markets operate in phases, with each phase bringing its own set of reforms, this study offers novel results. In an integrated market prediction of evolving asset class series, LSTM models that are considered more adept at handling sequential data like time series might not yield superior forecasting performance. Our results emphasize the capability of ensemble learning approach forecasting systems to improve prediction accuracy in emissions trading markets, providing important information for policymakers, financial analysts, and sustainability strategists. The hybrid method discussed here demonstrates how AI‐based analytics can enhance more resilient and data‐informed environmental decision‐making.

🔗 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。