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Forecasting and Pricing in the Carbon Credits Market

炭素クレジット市場の予測と価格設定 (AI 翻訳)

Yiyang Chen, Rogemar Mamon, Fabio Spagnolo, Nicola Spagnolo, Heng Xiong

Journal of Forecasting📚 査読済 / ジャーナル2026-05-25#炭素価格Origin: Global
DOI: 10.1002/for.70168
原典: https://doi.org/10.1002/for.70168
📄 PDF

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、EU排出量取引制度（EU-ETS）における炭素価格の動学を4つの確率過程とその隠れマルコフモデル拡張を用いて分析。レジームスイッチングにより跳散逸過程の精度が向上し、多期間予測・密度較正・ヘッジ性能評価に貢献。実務的なリスク管理と政策設計への示唆を提供。

English

This paper analyzes EUA spot-price dynamics using four stochastic processes and their hidden Markov model extensions. Regime switching enhances jump-diffusion accuracy, improving multi-horizon forecasting, density calibration, and hedging performance. Practical insights for carbon market risk management 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

日本でもカーボンプライシングの導入が進む中、EU-ETSの価格変動リスクを高度にモデル化した本手法は、今後の日本市場の制度設計やリスク管理に参考となる。ただし、直接的な日本市場分析は含まれない。

In the global GX context

As global carbon pricing expands (EU ETS, China ETS, etc.), this paper provides advanced pricing and hedging models that can inform derivative markets and risk management for emissions trading systems worldwide.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Advanced quantitative modeling of carbon prices with regime-switching processes for forecasting and hedging.

🏢実務担当者:Methods to improve carbon credit valuation and risk management for trading desks and compliance teams.

🏛政策担当者:Insights into how carbon market dynamics affect price stability and hedging effectiveness.

📄 抄録（日本語訳）

抄録 欧州連合排出量取引制度は気候政策の要として浮上しており、炭素許容量価格は政策改革、市場ショック、構造的移行に影響された複雑な動態を示している。本研究は、欧州連合許容量（EUA）スポット価格の動態を、4つの正準過程とそれらのレジーム・スイッチング隠れマルコフモデル（HMM）拡張を通じて検証し、時間変動パラメータを捉えるためにローリング・ウィンドウを用いて推定する。我々の枠組みは、サンプル内適合、多期間予測、密度較正、ヘッジ性能評価を統合し、レジーム・スイッチングが、特にジャンプ拡散仕様において、モデルの柔軟性と精度を体系的に向上させることを明らかにする。満期整合のリスクフリーレートと統計的検定を組み込むことで、レジーム・スイッチングモデルが状態依存的行動をより適切に捉え、より信頼性の高いデリバティブ価格評価とリスク管理の洞察を提供することを実証する。これらの知見は、炭素市場リスクを乗り切り、効果的なヘッジ戦略を設計する上で、市場参加者と政策立案者に実践的価値を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

📄 Abstract（原文）

ABSTRACT The European Union Emissions Trading System has emerged as a cornerstone of climate policy, with carbon allowance prices exhibiting complex dynamics influenced by policy reforms, market shocks, and structural transitions. This study examines European Union Allowances (EUA) spot‐price dynamics through four canonical processes and their regime‐switching hidden Markov model (HMM) extensions, estimated using rolling windows to capture time‐varying parameters. Our framework integrates in‐sample fitting, multi‐horizon forecasting, density calibration, and hedging performance evaluation, revealing that regime switching systematically enhances model flexibility and accuracy, particularly for jump‐diffusion specifications. By incorporating maturity‐matched risk‐free rates and statistical tests, we demonstrate that regime‐switching models better capture state‐dependent behaviors and provide more reliable derivatives pricing and risk management insights. These findings offer practical value for market participants and policymakers in navigating carbon market risks and designing effective hedging strategies.

🔗 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。