【摘要】碳排放权交易试点的深入发展,为我国碳市场的建立和碳排放权价格的制定提供了宝贵的经验,但碳交易价格波动仍存在很大风险。本文首先运用因子分析的方法确定碳交易价格风险的警兆指标,将深圳市碳排放权交易价格作为警情指标,选取2013年9月-2016年12月的深圳市碳交易的月均价格作为训练数据,构建BP人工神经网络模型;其次,利用2017年2-12月的数据作为测试数据,检验BP人工神经网络模型是否能够有效的预测碳排放权价格波动的风险。结果表明,可以通过BP人工神经网络模型对深圳市碳交易价格波动风险进行预警。