Evaluating Predictive Models for Three Green Finance Markets: Insights from Statistical vs. Machine Learning Approaches
Notice bibliographique
Résumé
As climate change has become of eminent importance in the last two decades, so has interest in industry-wide carbon emissions and policies promoting a low-carbon economy. Investors and policymakers could improve their decision-making by producing accurate forecasts of relevant green finance market indices: carbon efficiency, clean energy, and sustainability. The purpose of this paper is to compare the performance of single-step univariate forecasts produced by a set of selected statistical and regression-tree-based predictive models, using large datasets of over 2500 daily records of green market indices gathered in a ten-year timespan. The statistical models include simple exponential smoothing, Holt’s method, the ETS version of the exponential model, linear regression, weighted moving average, and autoregressive moving average (ARMA). In addition, the decision tree-based machine learning (ML) methods include the standard regression trees and two ensemble methods, namely the random forests and extreme gradient boosting (XGBoost). The forecasting results show that (i) exponential smoothing models achieve the best performance, and (ii) ensemble methods, namely XGBoost and random forests, perform better than the standard regression trees. The findings of this study will be valuable to both policymakers and investors. Policymakers can leverage these predictive models to design balanced policy interventions that support environmentally sustainable businesses while fostering continued economic growth. In parallel, investors and traders will benefit from an ease of adaptability to rapid market changes thanks to the computationally cost-effective model attributes found in this study to generate profits.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».