高頻度炭素先物価格予測のための深層学習アプローチ：再帰型・注意機構・畳み込み・ハイブリッドモデルの比較分析
Deep learning approaches for high-frequency carbon futures price forecasting: A comparative analysis of recurrent, attention-based, convolutional, and hybrid models (原題)
Ying-Nan Cong, Wen-Ting Zhang, Xiao-Jing Cai, Shuai-Ru Tian
🤖 gxceed AI 要約
日本語
EU-ETSのEUA先物価格を高頻度OHLCデータで予測するため、Transformer・Informer・TCN・BiGRUおよびハイブリッドモデルを比較した。再帰型モデルが総じて優位で、単体ではBiGRUとTransformer、ハイブリッドではTCN-BiGRUが最も頑健な性能を示した。高頻度炭素市場では時系列依存性のモデリングが重要であることを実証した。
English
This study benchmarks standalone and hybrid deep learning models (Transformer, Informer, TCN, BiGRU, TCN-Transformer, TCN-BiGRU) for forecasting EU-ETS EUA futures prices using high-frequency OHLC data. Recurrent architectures generally outperform alternatives; BiGRU and Transformer lead among standalone models, while TCN-BiGRU is the most robust hybrid. Results underscore the importance of modeling temporal dependencies in high-frequency 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
日本ではGX-ETSとカーボンクレジット市場が整備途上にあり、炭素価格の予測・リスク管理手法は今後の国内炭素市場設計や企業の内部炭素価格設定に示唆を与える。SSBJ開示における炭素価格シナリオ感応度分析とも接続しうる。
In the global GX context
As carbon pricing expands under EU-ETS, CBAM, and emerging Asian schemes, accurate high-frequency price forecasting supports hedging, transition-finance valuation, and scenario analysis aligned with TCFD/ISSB climate-risk disclosure. The comparative ML benchmark offers a methodological template for carbon-market analytics beyond Europe.
👥 読者別の含意
🔬研究者:深層学習アーキテクチャの炭素価格予測への適用比較として、時系列モデル選択の実証的ベンチマークを提供する。
🏢実務担当者:炭素先物のヘッジや調達コスト管理、内部炭素価格設定のための予測モデル選定に活用できる。
🏛政策担当者:炭素市場の価格安定性モニタリングや市場設計評価に資する予測手法の可能性を示す。
📄 Abstract（原文）
Carbon markets have expanded rapidly in recent years as part of climate change mitigation efforts. Accurate forecasting of the European Union Emissions Trading System (EU-ETS) futures prices holds significant value for companies, investors, and policymakers, who rely on these forecasts for risk management and strategic planning. This study examines the forecasting performance of standalone and hybrid deep learning models for EU allowance (EUA) futures prices using high-frequency open, high, low and close (OHLC) data. The forecasting models include Transformer, Informer, Temporal Convolutional Network (TCN), Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU), TCN-Transformer, TCN-BiGRU, with benchmark models. The empirical results show that recurrent neural network-based models generally outperform alternative architectures. Among the standalone models, BiGRU and Transformer deliver the most robust forecasting performance across different frequencies and price series. Among the hybrid models, TCN-BiGRU consistently outperforms TCN-Transformer and the corresponding standalone models in most cases. The findings highlight the importance of modeling temporal dependencies in high-frequency carbon futures markets.
🔗 Provenance — このレコードを発見したソース
- semanticscholar https://doi.org/10.1142/s0217590826480048first seen 2026-09-29 05:13:56
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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。