Uncertainty Quantification in Portfolio Temperature Alignment
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摘要
本报告提出一种基于贝叶斯方法的不确定性量化框架，用于投资组合温度对齐模型，结合FaIR气候模型与X-degree Compatibility (XDC)方法，系统考虑参数、排放数据及情景不确定性。通过MCMC采样与深度学习仿真器，实现高效且实时的气候风险评估，显著提升投资组合构建过程中的气候风险管理和决策能力，进而支持科学严谨的低碳转型投资策略制定 [page::0][page::4][page::5][page::6][page::8][page::10][page::14][page::18]
