A Bayesian-tuned Gaussian process approach to forecasting carbon market prices: A case study of China's emissions trading scheme

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

🔬研究者:Presents the first GPR application to China's carbon market with Bayesian hyperparameter tuning, advancing forecasting methodology.

🏢実務担当者:Offers a high-accuracy price prediction tool for carbon traders and risk managers in ETS markets.

🏛政策担当者:Demonstrates a robust approach for monitoring market efficiency and setting allowance price floors/cellings.

炭素配分価値の変動の精密な予測は、環境政策の形成と市場ベースの規制メカニズムの有効性を強化するために極めて重要である。高度な統計および機械学習技術は、規制当局に炭素税制度を微調整し、排出権取引枠組みの運用効率を高め、低炭素開発プロジェクトへの資金をより確実に振り向ける能力を提供する。本研究は、より広範な国家脱炭素戦略の下で設立された中国の先駆的炭素市場の一つである中国排出権取引制度（CHNTS）を検討し、ベイズフレームワークを通じてハイパーパラメータが最適化されるガウス過程回帰（GPR）に基づく革新的な予測モデルを提示する。潜在的な市場行動や観測されない構造変化に動的に適応することにより、この手法は進化する取引パターンにより応答性高く適応する。我々の実証調査は、2021年7月16日から2025年4月9日までの中国排出枠の日次決済データを利用する。この期間は、制度がより広範な国家炭素価格設定システムに統合されるにつれて、主要な規制改正、市場成熟段階、および参加者の行動変化によって特徴づけられる。モデル検証は、2024年6月28日から2025年4月9日までのサンプル外期間で実施され、顕著な性能指標が得られた：相対二乗平均平方根誤差（RRMSE）1.0771%、二乗平均平方根誤差（RMSE）1.0212、平均絶対誤差（MAE）0.6773、および相関係数（CC）98.604%に達する。我々の知る限り、これは中国の炭素取引所の文脈におけるGPRの初めての適用である。新興排出権市場における価格発見の理論的理解を豊かにすることに加えて、提案されたアプローチは、世界中の類似の上限・取引システムに容易に適用できる柔軟な分析テンプレートを提供する。

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。

Precise forecasting of fluctuations in carbon allowance valuations is critical for shaping environmental policy and for bolstering the effectiveness of market-based regulatory mechanisms. Advanced statistical and machine-learning techniques afford regulators the capacity to fine-tune carbon taxation schemes, enhance the operational efficiency of emissions trading frameworks, and steer financial resources toward low-carbon development projects with greater assurance. This study examines the China Emissions Trading Scheme (CHNTS)-one of China's pioneering carbon markets established under the broader national decarbonization strategy-and presents an innovative predictive model based on Gaussian process regression (GPR) whose hyperparameters are optimized through a Bayesian framework. By dynamically adjusting to latent market behaviors and unobserved structural shifts, this method adapts more responsively to evolving trading patterns. Our empirical investigation utilizes daily settlement data for China Emission Allowances spanning July 16, 2021, through April 9, 2025-a timeframe marked by key regulatory amendments, market maturation phases, and changing participant conduct as the scheme integrated into the wider national carbon pricing system. Model validation is performed on an out-of-sample window from June 28, 2024, to April 9, 2025, yielding notable performance metrics: a relative root-mean-square error (RRMSE) of 1.0771%, root-mean-square error (RMSE) of 1.0212, mean absolute error (MAE) of 0.6773, and a correlation coefficient (CC) reaching 98.604%. To the best of our knowledge, this represents the first deployment of GPR in the context of China's carbon trading exchanges. Beyond enriching theoretical understanding of price discovery in emergent emissions markets, the proposed approach provides a flexible analytical template that could readily be applied to analogous cap-and-trade systems worldwide.

• semanticscholar https://doi.org/10.1142/s1752890926500030first seen 2026-05-05 22:39:14 · last seen 2026-08-14 05:23:44