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A Machine Learning Ensemble Framework for Carbon Price Prediction and Decision Support Under Information Structure Heterogeneity in Regional Carbon Markets in China

中国の地域炭素市場における情報構造の異質性を考慮した炭素価格予測と意思決定支援のための機械学習アンサンブルフレームワーク (AI 翻訳)

Yu Xing, Siyuan Zou, Guohua Liu

Entropy📚 査読済 / ジャーナル2026-06-09#AI×ESGOrigin: CN経営インパクト: 資金調達対象セクター: cross_sector
DOI: 10.3390/e28060656
原典: https://doi.org/10.3390/e28060656

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文は、中国7つの地域パイロット炭素市場における価格予測のための機械学習アンサンブルフレームワークを提案する。XGBoost、LightGBM、Random Forestを加重統合し、多様な説明変数を用いて高い予測精度（R² 0.92超）を達成。排出枠売却タイミングや洋上風力のコスト評価など実務応用も示し、断片化された炭素市場における情報構造不確実性の管理に貢献する。

English

This paper proposes a machine learning ensemble framework for carbon price prediction across China's seven regional pilot carbon markets. It integrates price, volume, inter-market, and macroeconomic variables using XGBoost, LightGBM, and Random Forest with weighted aggregation, achieving high accuracy (R² > 0.92 in most markets). The framework enables decision support for allowance sales timing and cost assessment in offshore wind engineering, offering a flexible tool for managing uncertainty in fragmented carbon markets.

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

中国は全国炭素市場を拡大中であり、地域市場の価格予測は企業のコスト管理や取引戦略に直結する。本手法はSSBJや日本の炭素価格制度への応用可能性を持つが、中国市場に特化しているため、日本への直接適用には市場構造の違いを考慮する必要がある。ただし、アンサンブル手法の枠組みは、日本の排出権取引制度にも応用可能な示唆を与える。

In the global GX context

This paper addresses carbon price prediction in China's fragmented regional markets, offering a methodological framework that can be transferred to other carbon markets globally, including the EU ETS or emerging systems. It demonstrates how machine learning can handle market heterogeneity and provide decision support for corporate compliance and investment planning. The work is relevant for global discourse on carbon price forecasting under different market designs.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a robust ensemble ML framework for carbon price forecasting that accounts for market heterogeneity, useful for researchers in carbon finance and applied machine learning.

🏢実務担当者:Corporate sustainability teams can use the forecasting approach for allowance trading strategies and cost impact assessments of carbon prices on projects like offshore wind.

🏛政策担当者:Policymakers can see how ML techniques enhance transparency and predictability in fragmented carbon markets, informing the design of unified national systems.

📄 抄録（日本語訳）

炭素排出枠価格の信頼性の高い予測は、排出量取引制度において極めて重要な役割を果たし、特に市場参加、規制遵守、および長期的なコスト計画において重要である。中国では、地域炭素市場は取引活動、価格形成メカニズム、および外部シグナルへの応答性において顕著に異なり、従来の単一モデルによる予測手法の有効性を制限している。本研究は、このような市場横断的な不均一性に対応するために設計された統合機械学習フレームワークを開発する。本フレームワークは、過去の価格ベースの指標、取引量情報、市場間連動シグナル、およびマクロ経済要因を含む多様な説明変数を組み込んでいる。XGBoost、LightGBM、およびRandom Forestという3つのアンサンブルベースの学習アルゴリズムが実装され、その出力はさらに加重集約スキームを用いて統合され、市場間の汎化性を向上させる。7つのパイロット市場にわたる実証評価では、LightGBMが単独モデルとして一貫して良好な性能を発揮する一方、提案されたアンサンブルフレームワークは、様々な市場条件下で優れた安定性と適応性を達成することが示された。予測精度は全ケースで高く、決定係数は0.74を超え、ほとんどの市場で0.92を超える値に達した。特徴量アブレーションによるさらなる調査は、外部情報の不均一な役割を浮き彫りにし、予測子の重要度が市場間で有意に異なり、普遍的な特徴量の組み合わせが最適な性能をもたらすものは存在しないことを示している。予測出力を活用して、本研究は排出枠売却のタイミング戦略や洋上風力工学シナリオにおける動的コスト評価など、意思決定支援における実用的応用も実証している。異なる情報群の予測不確実性への限界貢献を体系的に評価することにより、本フレームワークは断片化された炭素市場における情報構造の不確実性を管理するための柔軟なツールを提供する。提案されたフレームワークは、予測モデリングと運用および工学的なプロセス上の意思決定を結びつける統合ソリューションを提供し、断片化された炭素市場における不確実性を管理するための柔軟なツールを提供する。

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）

Reliable prediction of carbon allowance prices plays a crucial role in emissions trading systems, particularly for market participation, regulatory compliance, and long-term cost planning. In China, regional carbon markets differ markedly in trading activity, price formation mechanisms, and responsiveness to external signals, which limits the effectiveness of conventional single-model forecasting approaches. This study develops a unified machine learning framework designed to accommodate such cross-market heterogeneity. The framework incorporates a diverse set of explanatory variables, including historical price-based indicators, trading volume information, inter-market linkage signals, and macroeconomic factors. Three ensemble-based learning algorithms-XGBoost, LightGBM, and Random Forest—are implemented, and their outputs are further integrated using a weighted aggregation scheme to improve generalization across markets. The empirical evaluation across seven pilot markets shows that, while LightGBM consistently performs well as a standalone model, the proposed ensemble framework achieves superior stability and adaptability under varying market conditions. The forecasting accuracy is high across all cases, with coefficients of determination above 0.74 and reaching values greater than 0.92 in most markets. Further investigation through feature ablation highlights the heterogeneous role of external information, indicating that predictor importance varies significantly between markets and that no universal feature combination yields optimal performance. Leveraging the forecast outputs, the study also demonstrates practical applications in decision support, including timing strategies for allowance sales and dynamic cost assessment in offshore wind engineering scenarios. By systematically evaluating the marginal contribution of different information groups to predictive uncertainty, the framework offers a flexible tool for managing information-structure uncertainty in fragmented carbon markets. The proposed framework offers an integrated solution that connects predictive modeling with operational and engineering decision on processes, providing a flexible tool for managing uncertainty in fragmented carbon markets.

🔗 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。