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LSTMとTransformerモデルに基づくグリーンファイナンス市場の発展動向予測

Forecasting the development trend of the green finance market based on long short-term memory and transformer models (原題)

Shen S.

Scientific Reports📚 査読済 / ジャーナル2026-12-01#AI×ESG経営インパクト: 資金調達対象セクター: finance
DOI: 10.1038/s41598-026-58790-7
原典: https://api.elsevier.com/content/abstract/scopus_id/105051283040

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本論文はLSTMとTransformerという深層学習モデルを組み合わせ、グリーンファイナンス市場の発展動向を予測する手法を提案する。時系列の長期依存と注意機構を活かし、市場指標の将来推移を高精度に推定することを狙う。グリーンボンドやESG投資の資金フロー予測に応用可能な点が実務的意義を持つ。

English

This paper applies LSTM and Transformer deep-learning models to forecast the development trend of the green finance market. By combining long-term temporal dependency with attention mechanisms, it aims to predict future movements of green finance indicators. The approach is relevant to forecasting green bond and ESG investment flows.

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GX経済移行債やトランジション・ファイナンスの拡大に伴い、グリーンファイナンス市場の将来予測は政策・投資判断に直結する。AI予測モデルはSSBJ開示と連動した資金配分の高度化に寄与しうる。

In the global GX context

Globally, AI-driven forecasting of green finance markets supports transition finance planning and climate-related financial risk assessment under TCFD/ISSB. It adds a quantitative modeling angle to the growing AI×ESG literature.

👥 読者別の含意

🔬研究者:AI時系列モデルをグリーンファイナンス予測へ応用する手法設計の参考になる。

🏢実務担当者:グリーンボンドやESG資金フローの将来予測にAIモデルを活用する示唆を与える。

🏛政策担当者:GX債・トランジション金融の市場動向予測を政策設計に活かす視点を提供する。

🔗 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。