IQTN: An Interpretable Quantile Temporal Network for Systems-Oriented Tail-Risk Forecasting and Early Warning in Carbon Allowance Market

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a novel deep learning framework (IQTN) combining causal temporal convolution with quantile regression for carbon market tail risk, with thorough benchmarking and interpretability analysis.

🏢実務担当者:Offers a deployable early warning system for carbon allowance trading desks and risk managers, integrating liquidity and volatility metrics into VaR/CVaR forecasts.

🏛政策担当者:Demonstrates how advanced ML can enhance market stability monitoring and systemic risk surveillance in emissions trading schemes, informing regulatory early warning design.

炭素排出権（CEA）市場は、規制設計、取引活動、流動性状況、価格変動性が動的に相互作用する複雑な社会技術的・環境管理システムである。炭素市場の損失は非線形依存、断続的な流動性ストレス、時間変動するボラティリティの影響を受けるため、システムレベルの正確なテールリスク予測と早期警戒は依然として困難である。本研究は、中国の全国CEA市場向けのシステム指向型リスク監視フレームワークとして、解釈可能な分位点時間ネットワーク（IQTN）を提案する。特徴量ゲーティング機構、因果的時間畳み込みエンコーダ、非交差分位点出力層を統合することにより、IQTNは将来の炭素市場損失の条件付きテール分布を直接モデル化する。本フレームワークは、1日、5日、10日の期間について多期間バリュー・アット・リスク（VaR）および条件付きバリュー・アット・リスク（CVaR）予測を生成し、予測されたテールリスクを運用上の早期警戒シグナルに変換する。ヒストリカル・シミュレーション、EWMA、GARCH型モデル、機械学習分位点モデル、深層時間ベンチマークと比較して、IQTNは全期間にわたり95% VaRピンボール損失が最も低く、その値は0.1765、0.3958、0.5732であった。VaRバックテスティングでは、経験的超過率は5.23%、6.04%、6.94%となり、名目水準の5%に最も近かった。解釈可能性分析により、ローリング・ボラティリティ、最大損失、日中レンジ、取引額、非流動性が主要なリスク要因として特定された。時間的重要度の結果はまた、最近の観測値がリスク予測を支配していることを示しており、CEA市場のリスク状態が短期市場情報に極めて敏感であることを示唆している。これは、炭素市場のテールリスク監視および早期警戒のためのシステム指向型ツールとして、短期期間の時間ネットワークの使用を支持するものである。

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。

The carbon emission allowance (CEA) market is a complex socio-technical and environmental-management system in which regulatory design, trading activity, liquidity conditions, and price volatility interact dynamically. Accurate systems-level tail-risk forecasting and early warning remain challenging because carbon-market losses are affected by nonlinear dependence, episodic liquidity stress, and time-varying volatility. This study proposes an Interpretable Quantile Temporal Network (IQTN) as a systems-oriented risk-monitoring framework for China’s national CEA market. By integrating a feature-gating mechanism, a causal temporal convolutional encoder, and a non-crossing quantile output layer, IQTN directly models the conditional tail distribution of future carbon-market losses. The framework produces multi-horizon Value-at-Risk (VaR) and Conditional Value-at-Risk (CVaR) forecasts for 1-day, 5-day, and 10-day horizons and converts predicted tail risk into operational early-warning signals. Compared with historical simulation, EWMA, GARCH-type models, machine-learning quantile models, and deep temporal benchmarks, IQTN achieved the lowest 95% VaR pinball loss across all horizons, with values of 0.1765, 0.3958, and 0.5732. VaR backtesting showed empirical exceedance rates of 5.23%, 6.04%, and 6.94%, closest to the nominal 5% level. Interpretability analysis identified rolling volatility, maximum loss, intraday range, trading value, and illiquidity as key risk drivers. The temporal importance results also show that recent observations dominated the risk forecasts, suggesting that the risk state of the CEA market is highly sensitive to short-term market information. This supports the use of a short-horizon temporal network as a systems-oriented tool for carbon-market tail-risk monitoring and early warning.

• semanticscholar https://www.mdpi.com/2079-8954/14/7/734/pdf?version=1782969226first seen 2026-07-13 06:37:06 · last seen 2026-08-09 05:32:46