Tokenized Indexed-Green Bonds: Funding the Decarbonisation of Ammonia Production
Notice bibliographique
Résumé
This study seeks to investigate how distributed ledger technology can be applied to the green bond market. Second, this study examines how green bonds can finance the suck cost of decarbonizing the ammonia industry. Third, this study seeks to forecast the spot price of ammonia. This forecast is relevant since the bond’s coupon should be indexed and linked to the price of ammonia. The proposed tokenized indexed-green bond is a new idea that leverages the technologies of distributed ledgers, indexation, and green bonds. No study to current date has undertaken such research that integrates these technologies to fund the decarbonization of the ammonia industry. Data was collected on the spot price of ammonia from the Central Bank of Trinidad and Tobago online database at the monthly frequency over the January 1991 to June 2023 period. The applied forecasting methodology was a hybrid framework combining Particle Swarm Optimization and Support Vector Regression. This study found that an out-of-sample forecast for ammonia prices would be US$438.89/ton in the 1st quarter, US$289.99/ton by the 2nd quarter, US$448.30/ton by the 3rd quarter, and US$331.57/ton by the 4th quarter. The decarbonization of the ammonia industry is technically possible. Economically, it would involve leveraging several technologies such as green bond financing, tokenization, and indexation. Received: 26 May 2023 | Revised: 1 September 2023 | Accepted: 3 December 2023 Conflicts of Interest The author declares that he has no conflicts of interest to this work. Data Availability Statement Data available on request from the corresponding author upon reasonable request. Author Contribution Statement Don Charles: Conceptualization, Methodology, Software, Validation, Formal analysis, Investigation, resources, data curation, Writing - original draft, Writing - review & editing, Visualization, Supervision, Project administration.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».