AI-カーボン-エネルギー：相互接続された市場におけるスピルオーバー効果とドライバー

科学分野:

• 経済学
• 環境科学
• テクノロジー

背景:

• 金融市場はますます相互接続されています。
• AIのような新興市場と、エネルギーおよび炭素のような確立された市場との間のリスク伝達を理解することは非常に重要です。

研究 の 目的:

• AI、炭素、エネルギー市場間のスピルオーバー効果を調査すること。
• これらのスピルオーバーダイナミクスに影響を与えるマクロおよびミクロの要因を特定すること。
• 時間とともに変動するリスク伝達パターンを分析すること。

主な方法:

• 時間とともに変動するパラメータベクトル自己回帰（TVP-VAR）モデル。
• 多変量分位数-分位数回帰（MM-QQ）モデル。

主要な成果:

• すべての3つの市場間で有意なスピルオーバー効果が検出されました。
• AIおよび新エネルギー市場は、リターンとボラティリティのリスク伝達の鍵となります。
• 従来のエネルギー市場（ガスを除く）は、歪度と尖度のリスクを伝達します。
• 炭素市場は一貫して純リスク受信者です。
• スピルオーバー効果は時間とともに変動するダイナミクスを示し、リターン/歪度に対する短期的な影響と、ボラティリティ/尖度に対する長期的な影響があります。

結論:

• AI、炭素、エネルギー市場の相互接続性は、複雑なリスクダイナミクスをもたらします。
• 地政学的リスク、経済政策の不確実性、気候リスク、AIの進歩、投資家の関心がこれらのスピルオーバーに影響を与えます。
• 動的分析は、市場の相互依存性を理解するために不可欠です。