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ボラティリティ・クラスタリングに着想を得た長期炭素価格予測のためのマルチスケール特徴量

Volatility Clustering-Inspired Multiscale Features for Long-Term Carbon Price Forecasting (原題)

Chen-Fan Lee, Yu-Ching Wang, Yu-Hsun Lin

IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering & Economics2026-09-01#炭素価格経営インパクト: コスト削減対象セクター: power
DOI: 10.1109/cifer67845.2026.11692394
原典: https://doi.org/10.1109/cifer67845.2026.11692394

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、炭素排出量取引制度（ETS）における長期炭素価格予測を初めて本格的に扱った研究である。炭素市場のボラティリティ・クラスタリング特性に着想を得て、シンプルかつ効果的なマルチスケール特徴量を設計し、長期時系列予測（LTSF）モデルの性能を向上させた。最先端モデルに匹敵する精度を、はるかに小さいモデルサイズで達成している。

English

This paper is the first to address long-term carbon price forecasting, a gap in the LTSF literature. Inspired by volatility clustering in carbon markets, the authors design a simple yet effective multiscale feature set that boosts forecasting accuracy. It matches leading LTSF models while using a much smaller model size.

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リーグや東証カーボン・クレジット市場が始動し、炭素価格の長期予測は企業の脱炭素投資計画や内部炭素価格設定に直結する。SSBJ開示や移行計画の策定において、価格シナリオの精度向上は実務的価値が高い。

In the global GX context

As carbon markets expand under EU ETS, CBAM, and emerging Asian ETS, long-term price forecasting underpins transition finance, internal carbon pricing, and climate-risk disclosure. This work bridges ML forecasting methods with carbon market dynamics, offering a methodological template for ISSB/TCFD scenario analysis.

👥 読者別の含意

🔬研究者:炭素市場の特性を機械学習の特徴量設計に組み込む新たな研究方向を示す。

🏢実務担当者:長期炭素価格シナリオの精度向上により、内部炭素価格や脱炭素投資計画の策定に活用可能。

🏛政策担当者:ETS設計や価格安定化メカニズムの検討において、長期価格動向の予測手法が参考になる。

📄 Abstract（原文）

In order to combat climate change, the carbon emission trading system (ETS) is designed to leverage the market mechanism for carbon emission reduction. Therefore, long-term carbon price forecasting will be critical in developing sustainable plans in the industry. Long-term time series forecasting (LTSF) has recently emerged as a hot research topic. However, long-term carbon price forecasting is rarely addressed in the literature. There is nearly no interplay between the LTSF models and the carbon market. To our knowledge, this work is the first one to address long-term carbon price forecasting. Inspired by the volatility clustering property in the carbon market, we proposed a simple but effective multiscale feature design to improve the performance of carbon price forecasting. The accuracy of our method is comparable to leading LTSF models, but its model size is much smaller in experiments. We expect this promising result to play a stepping stone for developing more innovative studies in long-term carbon price forecasting.

🔗 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。