Predictability and causal identification of carbon prices using interpretable variables: Evidence from China's Hubei carbon market

解釈可能な変数を用いた炭素価格の予測可能性と因果関係の特定：中国湖北省炭素市場の証拠 (AI 翻訳)

He Jiang, Rongyu Cao, Xue-li Chen, Malin Song, Juntao Du

Energy Economics📚 査読済 / ジャーナル2026-04-02#炭素価格Origin: CN

DOI: 10.1016/j.eneco.2026.109330

原典: https://doi.org/10.1016/j.eneco.2026.109330

🤖 gxceed AI 要約

日本語

中国湖北省炭素市場のデータを用いて、炭素価格の予測可能性と因果関係を解釈可能な変数で分析。経済・エネルギー指標との関連を明らかにし、炭素市場の効率性向上や政策設計に示唆を与える。

English

This paper empirically analyzes the predictability and causal identification of carbon prices using interpretable variables, based on data from China's Hubei carbon market. Findings reveal significant impacts of economic and energy variables on carbon prices, offering insights for market efficiency and policy design.

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

中国の地域炭素市場の実証研究は、日本のカーボンプライシング制度設計や排出量取引制度の参考となる。特に、湖北省市場のデータは新しい市場の動向を理解するうえで貴重。

In the global GX context

This study provides empirical evidence from a major Chinese carbon market, contributing to the global understanding of carbon price drivers and market mechanisms. Useful for policymakers and researchers interested in carbon pricing dynamics and their predictability.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides empirical methods for analyzing carbon price predictability and causal factors, relevant for carbon market research.

🏢実務担当者:Offers insights into variables affecting carbon prices, useful for trading strategy development.

🏛政策担当者:Informs design of carbon pricing mechanisms by highlighting key drivers and predictability.

🔗 Provenance — このレコードを発見したソース

openalex https://doi.org/10.1016/j.eneco.2026.109330first seen 2026-05-17 06:53:13

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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。