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

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.

关键词：碳交易、碳排放、价格预测、神经网络

分类号：F201;F224.9;F205(国民经济管理)

资助基金：山西省软科学研究重点项目;山西省软科学研究项目

在线出版日期：2020-05-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：19-24