炭素市場リスク、グリーンファイナンス資産、デジタル資産のスピルオーバー：分位点コネクテッドネス枠組みからの証拠
Carbon Market Risk, Green Finance Assets, and Digital Asset Spillovers: Evidence from a Quantile Connectedness Framework (原題)
Seyed Amirhossein Shojaei, Jesús Cuauhtémoc Téllez Gaytán, Bashar Yaser Almansour, Ammar Yaser Almansour
🤖 gxceed AI 要約
日本語
EUA価格、グリーンボンド指数、ESG株指数、従来型金融資産、デジタル資産間のリスク伝播を2018年1月〜2026年3月の2143日次観測で分析。VAR-X/GFEVDとQVAR-X/GFEVDを組み合わせ、全期間TCIは39.31%、100日ローリング平均は43.03%と算出。市場ストレス時にコネクテッドネスが上昇し、VIX・S&P500・ESG株指数が純送信者、EUA・ビットコイン・原油・グリーンボンドが純受信者となる。EUAの純受信者度は2024年以降弱まるが、因果解釈は慎重に留保。
English
Analyzes risk transmission among EUA prices, green bonds, ESG equity indices, conventional and digital assets using 2,143 daily observations (Jan 2018–Mar 2026). VAR-X/GFEVD yields a full-sample TCI of 39.31% (rolling mean 43.03%), rising during market stress. VIX, S&P 500 and ESG equities are net transmitters; EUAs, Bitcoin, crude oil and green bonds are net receivers. Quantile results show non-monotonic state dependence.
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
日本では炭素市場（GXリーグ、東証カーボン・クレジット市場）とグリーンボンド市場の連関分析はまだ限定的。本稿のEUA・グリーンボンド・ESG株のリスク伝播枠組みは、日本企業の移行金融リスク管理や投資家のポートフォリオ構築に応用可能な視点を提供する。
In the global GX context
Amid ISSB/TCFD-driven disclosure and growing transition-finance markets, this paper quantifies how carbon allowances, green bonds and ESG equities co-move with broader financial and digital assets. It offers a methodological template for assessing climate-finance systemic risk, relevant to CSRD/ISSB reporting and transition-plan credibility debates.
👥 読者別の含意
🔬研究者:炭素市場とグリーンファイナンス資産の動的連関を分位点アプローチで捉える計量枠組みを提供。
🏢実務担当者:EUA・グリーンボンド・ESG株のリスク伝播を踏まえ、移行金融ポートフォリオのヘッジや分散設計に活用可能。
🏛政策担当者:炭素市場の安定性と金融市場との連関を監視する際の定量的ベンチマークとして参考になる。
📄 Abstract（原文）
Using 2143 daily observations from January 2018 to March 2026, this study examines risk transmission among European Union Allowance (EUA) prices, green-bond indices, environmental, social, and governance (ESG) equity indices, conventional financial assets, and digital assets. The empirical design combines vector autoregression with an exogenous variable and generalised forecast-error variance decomposition (VAR-X/GFEVD) for the full-sample and rolling analyses with quantile vector autoregression with an exogenous variable and GFEVD (QVAR-X/GFEVD) for the quantile-specific analysis. The preferred eight-asset VAR-X specification produces a full-sample Total Connectedness Index (TCI) of 39.31%, while the corresponding 100-day rolling VAR-X analysis produces a mean TCI of 43.03%. The rolling TCI reaches a maximum of 54.17% on 20 July 2022 and a COVID-19-period maximum of 48.80% on 8 June 2020, indicating that system-wide connectedness increases during periods of market stress. The Cboe Volatility Index (VIX), S&P 500, and ESG equity index are consistently the dominant net transmitters, whereas EUAs, Bitcoin, crude oil, and green bonds are net receivers. The EUA net-receiver position becomes less negative after 2024, but this temporal association should not be interpreted as evidence that strengthened Phase IV provisions caused greater carbon-market stability. The quantile-specific results reveal non-monotonic state dependence, with the TCI ranging from 18.28% at τ = 0.6 to 23.52% at τ = 0.4 rather than increasing uniformly toward the lower tail.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- openalex https://doi.org/10.3390/jrfm19090656first seen 2026-09-20 04:34:09
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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。