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Climate risk, sectoral technological progress and corporate profitability in the US: an ADL-MIDAS forecasting approach

気候リスク、セクター別技術進歩と企業収益性：ADL-MIDAS予測アプローチによる米国分析 (AI 翻訳)

Kazeem Isah, Sin-Yu Ho

Journal of Economic Studies📚 査読済 / ジャーナル2026-06-09#気候金融Origin: US経営インパクト: 資金調達対象セクター: cross_sector
DOI: 10.1108/jes-12-2025-1081
原典: https://doi.org/10.1108/jes-12-2025-1081

🤖 gxceed AI 要約

日本語

米国の11セクターを対象に、物理的・移行気候リスクが企業収益性に与える影響を分析。グリーンイノベーション（特許）を技術進歩の代理変数とし、ADL-MIDASモデルで短期・中期・長期の予測力を検証。エネルギーや産業など炭素集約型セクターで感応度が高く、情報技術やヘルスケアではグリーンイノベーションが予測精度を向上させることを示した。投資家や政策担当者に実務的示唆を提供。

English

This study examines how physical and transition climate risks affect US sectoral corporate profitability and whether green innovation improves forecast accuracy. Using a mixed-frequency ADL-MIDAS model on 2000Q1-2024Q1 data, it finds significant predictive power of climate risks, especially in carbon-intensive sectors. Green innovation enhances forecasts in innovation-intensive sectors. Results offer practical insights for investors, risk managers, and policymakers.

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

米国データに基づくが、SSBJや有報での気候関連リスク開示が進む日本企業にとっても、セクター別の収益影響評価やグリーンイノベーションの価値評価に示唆を与える。特に、日本企業の海外事業やクロスボーダー投資における気候リスク管理の参考となる。

In the global GX context

This study contributes to the global climate-finance literature by jointly modeling physical and transition risks with green innovation in a mixed-frequency framework. It is relevant for investors and regulators implementing TCFD/ISSB disclosures, as it demonstrates how sector-level technological progress can improve risk-return assessments.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Methodology (ADL-MIDAS) and joint modeling of climate risks and innovation offer new avenues for climate-finance research.

🏢実務担当者:Investors and risk managers can use findings to enhance sector-level climate risk assessment and identify innovation-driven hedges.

🏛政策担当者:Regulators may consider the role of green innovation in mitigating climate risk impacts on corporate profitability.

📄 抄録（日本語訳）

この研究は、物理的および移行期の気候リスクが米国のセクター別企業収益性にどのように影響するか、そしてグリーンイノベーションによって代理されるセクター別の技術進歩が、気候不確実性の下での利益の予測可能性を向上させるかどうかを検証する。 2000年第1四半期から2024年第1四半期をカバーする混合周波数データセットを用いて、分析は米国の11のGlobal Industry Classification Standardセクターの四半期企業利益と、日次の物理的および移行期の気候リスク指数、ならびに四半次のグリーン特許活動を組み合わせる。Autoregressive Distributed Lag–Mixed Data Sampling（ADL-MIDAS）フレームワークを採用し、短期（4四半期）、中期（8四半期）、長期（12四半期）の期間にわたって、高周波の気候リスクが四半期利益に及ぼす動的効果を捉える。サンプル外予測性能は、Campbell–Thompson検定およびClark–West検定を用いて評価される。 結果は、物理的および移行期の気候リスクの両方がセクター別収益性にとって有意な予測情報を含み、産業間で substantial な不均一性を示すことを明らかにする。EnergyやIndustrialsなどの炭素集約型セクターはより強い感応性を示す一方、FinancialsやCommunication Servicesは比較的弱い反応を示す。グリーンイノベーションを組み込むことで、ほとんどのセクター、特にInformation Technology、Health Care、Real Estateなどのイノベーション集約型産業において予測精度が向上する。 この研究は、気候リスクとセクター別技術進歩を混合周波数予測フレームワーク内で統合することにより、気候・金融文献に貢献する。グリーンイノベーションを考慮することが気候リスクモデルの予測性能を強化することを実証し、気候関連リスクへのセクター別エクスポージャーのモニタリングに関心を持つ投資家、リスク管理者、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）

This study examines how physical and transition climate risks affect US sectoral corporate profitability and whether sectoral technological progress, proxied by green innovation, improves the predictability of profits under climate uncertainty. Using a mixed-frequency dataset covering 2000Q1–2024Q1, the analysis combines quarterly corporate profits for 11 US Global Industry Classification Standard sectors with daily physical and transition climate risk indices and quarterly green patent activity. An Autoregressive Distributed Lag–Mixed Data Sampling (ADL-MIDAS) framework is employed to capture the dynamic effects of high-frequency climate risks on quarterly profits across short- (4 quarters), medium- (8 quarters) and long-term (12 quarters) horizons. Out-of-sample forecast performance is evaluated using the Campbell–Thompson and Clark–West tests. The results show that both physical and transition climate risks contain significant predictive information for sectoral profitability, with substantial heterogeneity across industries. Carbon-intensive sectors such as Energy and Industrials exhibit stronger sensitivity, while Financials and Communication Services display comparatively weaker responses. Incorporating green innovation improves forecast accuracy across most sectors, particularly in innovation-intensive industries such as Information Technology, Health Care and Real Estate. This study contributes to the climate–finance literature by jointly integrating climate risks and sectoral technological progress within a mixed-frequency forecasting framework. It demonstrates that accounting for green innovation enhances the predictive performance of climate risk models, offering practical value for investors, risk managers and policymakers concerned with monitoring sectoral exposure to climate-related risks.

🔗 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。