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Valuation of New Carbon Asset CCER

新しいカーボン資産CCERの評価 (AI 翻訳)

Hua Tang, Jiayi Wang, Yue Liu, Han Li, Boyan Zou

Sustainability📚 査読済 / ジャーナル2026-01-16#炭素価格Origin: CN
DOI: 10.3390/su18020940
原典: https://doi.org/10.3390/su18020940

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は中国の認定排出削減（CCER）のための多次元評価手法を開発し、収益法では離散・連続排出分布モデル、市場法ではGBMとLSTMモデルを構築した。各モデルの特性を比較し、データや状況に応じた最適な手法を提案する。

English

This study develops a multidimensional valuation methodology for China's Certified Emission Reduction (CCER), proposing probabilistic models under the income approach and GBM and LSTM models under the market approach. Systematic comparison reveals model-specific strengths and limitations, guiding scenario-appropriate selection for CCER pricing.

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

中国のCCER市場再開を受け、日本でもJ-クレジットなど同様の制度設計に示唆を与える。国際的なカーボンオフセット評価の理論的枠組みとしても参考になる。

In the global GX context

As China relaunches its CCER market, this paper offers transferable valuation frameworks for carbon offset mechanisms globally, including under Article 6 and voluntary markets.

👥 読者別の含意

🔬研究者:Provides a comparative analysis of four valuation models (income-based, GBM, LSTM) for carbon offsets, with implications for pricing methodologies.

🏢実務担当者:Offers scenario-specific guidance for selecting carbon credit valuation methods based on data availability and market conditions.

🏛政策担当者:Highlights the need for robust valuation frameworks in carbon offset markets, relevant for market design and integrity.

📄 抄録（日本語訳）

重要なカーボンオフセットメカニズムとして、中国のCCER（中国認証排出削減量）は「ダブルカーボン」目標の達成において極めて重要な役割を果たしている。その取引市場の再開に伴い、CCER評価枠組みの精緻化が喫緊の課題となっている。本研究は、収益アプローチと市場アプローチの両方に基づく多次元のCCER評価方法論を開発する。収益アプローチの下では、離散および連続の排出分布枠組みという2つの確率モデルを提案し、CCER価値を定量化する。市場アプローチの下では、幾何ブラウン運動（GBM）モデルと長期短期記憶（LSTM）ニューラルネットワークモデルを構築し、CCER価格設定における非線形な時間的ダイナミクスを捉える。これらのモデルの出力と方法論の体系的な比較分析を通じて、本研究はCCER評価を向上させるための最適な価格設定戦略を特定する。結果は、予測精度、計算効率、市場ダイナミクスへの適応性においてモデル間に有意な差異があることを明らかにする。各モデルは明確な長所と限界を示し、精度と効率のバランスを取るために、データの入手可能性、適用状況、および適時性の要件に基づくシナリオ別の選択が必要となる。これらの知見は、CCER市場の発展を支援する理論的および実践的洞察の両方を提供する。

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）

As a critical carbon offset mechanism, China’s Certified Emission Reduction (CCER) plays a pivotal role in achieving the “dual carbon” targets. With the relaunch of its trading market, refining the CCER valuation framework has become imperative. This study develops a multidimensional CCER valuation methodology based on both the income and market approaches. Under the income approach, two probabilistic models—discrete and continuous emission distribution frameworks—are proposed to quantify CCER value. Under the market approach, a Geometric Brownian Motion (GBM) model and a Long Short-Term Memory (LSTM) neural network model are constructed to capture nonlinear temporal dynamics in CCER pricing. Through a systematic comparative analysis of the outputs and methodologies of these models, this study identifies optimal pricing strategies to enhance CCER valuation. Results reveal significant disparities among models in predictive accuracy, computational efficiency, and adaptability to market dynamics. Each model exhibits distinct strengths and limitations, necessitating scenario-specific selection based on data availability, application context, and timeliness requirements to strike a balance between precision and efficiency. These findings offer both theoretical and practical insights to support the development of the CCER market.

🔗 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。