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差分進化アルゴリズム最適化SVMに基づくグリーンボンド調達コストの影響要因と価格モデルに関する研究

Research on Influencing Factors and Pricing Model of Green Bond Financing Costs Based on Differential Evolution Algorithm Optimized SVM (原題)

Xie X.

Lecture Notes in Networks and Systems📚 査読済 / 学会2026-12-24#気候金融経営インパクト: 資金調達対象セクター: finance
DOI: 10.1007/978-3-032-30954-9_48
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105053893532

🤖 gxceed AI 要約

日本語

差分進化アルゴリズムで最適化したSVMを用い、グリーンボンドの発行コスト（調達コスト）に影響する要因を分析し価格モデルを構築する研究。機械学習によるグリーンボンドのスプレッド・価格形成の予測可能性を示す。要旨未取得のため詳細な知見は限定的。

English

Applies a differential-evolution-optimized SVM to model the financing costs of green bonds and identify their influencing factors. Demonstrates a machine-learning approach to predicting green bond pricing and spreads. Details are limited as no abstract was available.

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

グリーンボンドの調達コスト要因を機械学習で分析する手法は、日本のトランジション・ファイナンスやESG債の価格評価、投資家の資金調達判断に応用可能。SSBJ開示と連動した資本コスト低減の議論にも示唆を与える。

In the global GX context

Green bond pricing and cost-of-capital modeling connects to global transition finance and the growing use of ML in sustainable finance analytics. Relevant to investors and issuers assessing greenium and disclosure-driven financing advantages under ISSB/CSRD regimes.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides an ML-based empirical framework for modeling green bond financing cost determinants.

🏢実務担当者:Suggests factors issuers can manage to lower green bond financing costs and improve pricing outcomes.

🏛政策担当者:Informs how disclosure and green-bond policy design may affect issuers' cost of capital.

🔗 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。