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A Multi-Step Interval-Valued Carbon Price Forecasting System Based on Multi-Source Mixed-Frequency Information Modeling

マルチソース混合周波数情報モデリングに基づく多段階区間値炭素価格予測システム (AI 翻訳)

Junyuan Li, Wendong Yang

Systems📚 査読済 / ジャーナル2026-05-11#炭素価格Origin: CN
DOI: 10.3390/systems14050545
原典: https://doi.org/10.3390/systems14050545

🤖 gxceed AI 要約

日本語

本研究は、多目的強化学習による特徴選択、マルチソース混合周波数データサンプリング、および動的残差補正ネットワークを統合した、多段階区間値炭素価格予測システムを提案する。中国排出許可市場のデータを用いた実験では、提案システムがベンチマークモデルを凌駕し、混合周波数表現と動的残差補正の重要性を確認した。

English

This study proposes a unified multi-step interval-valued carbon price forecasting system integrating multi-objective reinforcement learning for feature selection, multi-source mixed-frequency data sampling, and a leading-expert dynamic residual correction network. Experiments on China Emission Allowance market data show consistent outperformance over benchmarks, with ablation and robustness tests confirming the importance of mixed-frequency representation and dynamic correction.

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

本論文は中国炭素市場を対象としているが、日本でも2026年度の排出量取引制度本格化に向け、高精度な価格予測手法への関心は高い。提案されたマルチソース・混合周波数モデルは、日本の炭素市場データへの応用可能性を検討する際の参考となる。

In the global GX context

This paper provides a robust and interpretable framework for carbon price forecasting using advanced machine learning, with strong empirical validation on the Chinese market. Globally, as carbon pricing mechanisms expand, such methods can inform market monitoring, risk management, and policy evaluation.

👥 読者別の含意

🔬研究者:The novel integration of multi-objective reinforcement learning with mixed-frequency data sampling offers a methodological contribution to carbon price forecasting literature.

🏢実務担当者:Companies exposed to carbon markets can use this system for more accurate price forecasts, aiding compliance cost management and trading strategies.

🏛政策担当者:Regulators can leverage the interpretability analysis to understand carbon price drivers and market dynamics, supporting market design improvements.

📄 抄録（日本語訳）

正確な炭素価格予測は、排出権取引制度における市場の安定性、規制評価、およびリスク管理にとって不可欠である。しかしながら、既存のアプローチは、高次元のマルチソースデータから有益なシグナルを抽出し、混合周波数の影響要因を統合し、多段階予測において堅牢性を維持することに課題を抱えている。本研究は、特徴選択のための多目的強化学習（MORL）ベースのメカニズム、マルチソース混合周波数データサンプリング（M-MIDAS）モジュール、および主要エキスパート動的残差補正ネットワーク（LE-DRCN）を統合した、統一された多段階区間値炭素価格予測システムを提案する。MORLは、多スケールの時間的特性と特徴の冗長性を共同で考慮することにより、適応的な特徴選択を実行する。M-MIDASはマルチソースの異種因子を統一表現に整合させる一方、LE-DRCNは構造化された残差パターンを捕捉し、注意ベースの統合を通じてエキスパートの貢献を動的に調整し、それにより予測精度と複数の期間にわたる安定性を向上させる。提案システムは、中国排出許可証市場データにおける多段階予測において、ベンチマークモデルを一貫して上回る性能を示した。アブレーション分析により、混合周波数表現と動的残差補正の重要性が確認され、統計的検定により性能向上の堅牢性がさらに検証された。解釈可能性分析により、期間に依存するエキスパートの貢献が明らかになり、様々な市場条件下での適応的なモデル挙動が反映された。全体として、提案システムは、複雑なマルチソースおよび混合周波数環境下における多段階区間値炭素価格予測のための、堅牢かつ解釈可能なソリューションを提供する。

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）

Accurate carbon price forecasting is essential for market stability, regulatory assessment, and risk management in emission trading systems. However, existing approaches find it challenging to extract informative signals from high-dimensional multi-source data, integrate mixed-frequency influencing factors, and maintain robustness in multistep forecasting. This study proposes a unified multi-step interval-valued carbon price forecasting system that integrates a multi-objective reinforcement learning (MORL)-based mechanism for feature selection, a multi-source mixed-frequency data sampling (M-MIDAS) module, and a leading-expert dynamic residual correction network (LE-DRCN). MORL performs adaptive feature selection by jointly considering multiscale temporal characteristics and feature redundancy. M-MIDAS aligns multi-source heterogeneous factors into a unified representation, whereas LE-DRCN captures structured residual patterns and dynamically adjusts expert contributions through attention-based integration, thereby improving forecasting accuracy and stability across horizons. The proposed system consistently outperforms benchmark models in multistep forecasting on China Emission Allowance market data. Ablation analysis confirmed the importance of mixed-frequency representation and dynamic residual correction, and statistical tests further verified the robustness of the performance gains. Interpretability analysis revealed horizon-dependent expert contributions, reflecting adaptive model behavior under varying market conditions. Overall, the proposed system provides a robust and interpretable solution for multi-step interval-valued carbon price forecasting under complex multi-source and mixed-frequency environments.

🔗 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。