基于多尺度集成模型预测碳交易价格——以广州碳排放交易中心为例

被引：16

作者：

闫梦 ^{[1
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]}

王聪 ^{[1
]}

机构：

[1] 太原理工大学经济管理学院

[2] 阿斯顿大学商学院

来源：

技术经济与管理研究 | 2020年 / 05期

关键词：

碳交易; 碳排放; 价格预测; 神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

F832.5 [金融市场]; X196 [环境经济学];

学科分类号：

1201 ; 020204 ; 02 ; 0201 ; 020106 ;

摘要：

随着全球对二氧化碳排放的日益关注,碳交易市场变得越来越重要。如果能够准确预测不同市场交易的碳价格,不仅可以为政府宏观调控提供更好的参考指标,还可以帮助企业更有效地管理碳排放带来的风险和相关政策。考虑到碳交易价格波动的趋势性和周期性特点,本文基于经验模式分解(EMD)、反向传播(BP)神经网络和深度神经网络(DNN)模型与支持向量机(SVM)等模型,以广州碳排放交易中心的碳交易价格为例对碳交易价格进行预测。实证分析中将单日碳价格时间序列作为各模型的输入变量,代入组合模型进行预测,并分别计算和分析了不同模型预测结果的误差和准确性。最后得出EMD-BP-DNN混合模型与SVM、BP等单一模型相比,预测误差更小,预测结果更准确,该结果提升了碳交易价格预测的准确性,为监管部门和企业决策提供了有效信息。

引用

页码：19 / 24

页数：6

共 52 条

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