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GX・脱炭素 論文ハブ

論文・プレプリント

arXiv、Jxiv、Zenodo、SSRN、J-STAGE 等から GX・脱炭素関連の論文を収集し、 AI 関連度スコアと日英の編集解説付きで一覧化します。 原典 DOI と provenance trail を併記し、利用者は元の論文に戻れます。

要約は 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に基づいて行ってください。

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言語:全言語🇯🇵 日本語🌍 英語
種別:全種別プレプリントジャーナル学会データセットレポート
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5 件中 1–5 件

🌍 EN📚 査読済 / 学会2025 IEEE 9th International Conference on Information and Communication Technology Cict 20252025#トランジション・ファイナンスDOI

ESG Excellence and Green Bond Issuance: Evidence from India's Financial Sector

ESGエクセレンスとグリーンボンド発行:インド金融セクターからの証拠

Mahfooz T.

本稿はインドの金融セクターにおけるESGパフォーマンスとグリーンボンド発行の関係を実証分析した。ESG評価の高い企業ほどグリーンボンド発行に積極的であることが示唆される。

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🌍 EN🇪🇺 EU📚 査読済 / 学会PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL SCIENTIFIC CONFERENCE COMPETITIVENESS AND INNOVATION IN THE KNOWLEDGE ECONOMY2026#トランジション・ファイナンスDOI

THE ROLE OF SUSTAINABLE FINANCE IN THE CIRCULAR TRANSITION

循環型移行におけるサステナブルファイナンスの役割

GABRIELA PICIU, ALINA GEORGETA AILINCĂ

本稿は循環経済移行における金融の役割を分析。グリーン経済手段(投資、債券、ESG)が未活用の資金を捕捉できることを示す。経済現実・政策・目標の不整合を指摘し、官民連携のギャップ解消を強調する。

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🌍 EN🌍 Global📚 査読済 / 学会E3s Web of Conferences2024#トランジション・ファイナンスDOI

Harnessing Green Bonds for Sustainable Development: An Empirical Impact and Insight

持続可能な開発のためのグリーンボンド活用:実証的影響と洞察

Tukhtabayev A.

本論文は、グリーンボンドが持続可能な開発に与える影響を実証的に分析している。環境・経済指標に対する正の効果を示し、グリーンボンド発行の促進と透明性向上の重要性を強調している。

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🌍 EN📚 査読済 / 学会E3s Web of Conferences2024#トランジション・ファイナンスDOI

"Green bonds" as a key instrument for sustainable investment and eco-innovation

グリーンボンド:持続可能な投資とエコ・イノベーションのための重要な手段

Bisultanova A.

本論文は、グリーンボンドが持続可能な投資とエコ・イノベーションを促進する上で重要な金融手段であることを論じる。グリーンボンドの市場拡大とその資金使途が環境改善に与える影響を分析し、投資家と発行体双方にとっての利点を整理する。さらに、グリーンボンドの認証基準や透明性の課題にも言及し、今後の発展方向を示唆する。

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🌍 EN🇨🇳 CN学会Proceedings of the 2026 International Conference on Artificial Intelligence and Fintech2026#トランジション・ファイナンスDOI

Graph Neural Networks for Green Finance: A Spatiotemporal Assessment of Energy Transition Policies

グリーンファイナンスのためのグラフニューラルネットワーク:エネルギートランジション政策の時空間評価

Chuhui Zhong, Zimeng Zhang, Xing-gui Wang +1

本研究では、中国のカーボンニュートラル目標に向けたグリーンファイナンスの効果を時空間的に評価するため、二重グラフニューラルネットワーク(GNN)フレームワークを開発した。GATv2モデルで影響力のある地域と要因を特定し、時空間GNNで将来の炭素排出強度を予測する。県・市レベルのデータを用いて、グリーンファイナンスの貢献度や地域間の排出パターンの不均一性を定量化し、政策設計に資する知見を提供する。

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