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[期刊] 运筹与管理
[作者]
秦全德 黄兆荣 黄凯珊
碳市场价格呈现非线性、非平稳的复杂特性,准确预测具有较大的挑战。基于"分而治之"的思想,提出了一种基于局部回归的多尺度碳市场价格预测模型。提出的模型利用集成经验模态分解(EEMD)对碳市场价格时间序列进行分解。启发于EEMD局部特征分解的特点,对分解后的分量采用局部回归方法进行预测,然后将分量预测结果进行集成。采用的局部回归方法包括局部线性回归(LLP)、局部多项式回归、局部岭回归、局部主成分回归、局部偏最小二乘回归和局部套索回归。实验结果表明基于局部回归的多尺度预测模型具有优异的预测性能。在提出的模型中,EEMD-LLP结构简单且性能更为突出,进一步对EEMD-LLP参数的适应性进行探讨。与新近提出模型的对比结果表明了EEMD-LLP在碳市场价格预测中的有效性。
[期刊] 经济学动态
[作者]
朱帮助 王平 魏一鸣
本文基于2005年4月～2011年9月欧洲气候交易所碳期货价格数据,运用经验模态分解(EMD)模型,将碳价序列从高频到低频分解成若个独立的、不同尺度的内在模态函数(IMF)和一个残差项,并赋予它们相应的物理含义;应用fine-to-coarse reconstruction算法将分解得到的IMF和残差项重构成高频分量、低频分量和趋势分量。这三个分量依次被辨识为短期供需失衡和市场随机活动影响、中期重大事件影响以及长期趋势。最后,针对提高国际碳市场价格预测的准确性,作者提出了一系列建议。
[期刊] 经济地理
[作者]
沈体雁 于瀚辰 周麟 古恒宇 何泓浩
文章基于多尺度地理加权回归研究北京市2011—2017年二手住宅交易的价格特征,结果表明:①以往基于经典地理加权回归模型的研究可能存在一定的不稳健,而多尺度地理加权回归可以将不同变量对于因变量的影响尺度反映出来,其回归的结果更为可靠。②北京房价对区位因素非常敏感,且存在高度的空间异质性,区位的影响尺度是所有变量中最小的,接近于街道尺度。而卧室数量和到最近地铁站的距离为全局尺度的变量,在空间上的影响较为平稳。到公交站的距离、到小学的距离、建筑结构和装修状况对于房价的影响不显著。其他显著的变量均存在一定的空间异质性,其空间尺度由小到大分别为成交时间、面积、楼龄、楼层、朝向。③区位、朝向、卧室数量、成交时间均正向影响房价,而面积、楼龄、楼层、到地铁站的距离负向影响房价。所有影响因素中区位是影响房价的最主要因素,其次是成交时间朝向。面积成交时间、朝向和到最近地铁站的距离影响较大,所在楼层、卧室数量对于房价的影响较小,而面积和楼龄的影响最弱。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
宁秀红 郭龙 张海涛
以谷城县2009年土地利用现状为研究对象,在分析不同尺度土地利用程度及其驱动因子空间自相关的基础上,分别从全局和局部的角度考虑,建立空间自回归模型和地理加权回归模型。结果表明:该区土地利用程度及其驱动因子都存在一定的空间自相关性,并且具有尺度效应;空间自回归模型可以对各因子进行全局的参数估计,而地理加权回归模型可以给出局部模型的拟合度及驱动因子的参数估计,同时不同尺度地理加权回归模型对地理信息反映详略有一定的影响。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
黄颙昊 杨新苗 岳锦涛
居民对城市慢行交通的服务品质需求不断提高，然而传统的慢行系统研究多关注大尺度和既有道路，无法充分满足城市街区慢行系统发展需求。以此为背景，该文提出了基于空间设计网络分析(spatial design network analysis,sDNA)的多尺度地理加权回归模型(multi-scale geographically weighted regression,MGWR),考虑土地开发利用情况、道路路网结构和周边公共交通状况对路段自行车流量的影响，对城市道路骑行流量进行分析。通过对京张铁路沿线区域内共享单车出行数据分析，结果表明：该模型相较于经典地理加权回归模型和多元线性回归模型，有更好的回归效果，拟合优度R~2分别提高0.087和0.113。最后，借助该模型数据分析影响骑行流量的主要因素及其作用尺度范围，拓展了基于定量分析方法的慢行交通规划维度。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
闫梦 王聪
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
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
栗珂珂 周詹杭 王真
土壤侵蚀威胁粮食安全和生态系统服务，是中国面临的严峻环境问题之一，同时受到自然因素和人类活动的共同影响。目前国内已有大量研究关注社会经济因素对土壤侵蚀的驱动作用，但关于两者之间空间非平稳关系的探讨和影响因素作用尺度差异性的关注仍存在不足。为探究社会经济活动对土壤侵蚀的复杂驱动机制，本文以中国346个地级市为研究对象，以2017年为参考年，基于土壤侵蚀预报（RUSLE）模型和多尺度地理加权回归（MGWR）模型，揭示中国各地级市土壤侵蚀的空间异质性，并探索社会经济因素对中国各地级市土壤侵蚀速率的空间驱动作用及因素间的作用尺度差异。研究显示：中国各地级市土壤侵蚀速率的空间分布具有明显的空间正相关性，侵蚀热点主要分布在西部地区、东北地区、云贵高原和四川盆地以及黄土高原；与基于全局回归的模型及传统的地理加权回归模型相比，MGWR可以大大提高社会经济变量对土壤侵蚀速率的解释程度，模型拟合优度达到0.87；从驱动因素来看，除人均地区生产总值外，各驱动因素对中国各地级市土壤侵蚀速率的影响方向会随着空间位置变化产生结构性差异；平均而言，人口密度是对中国各地级市土壤侵蚀速率贡献最大的因素；中国地级市土壤侵蚀速率在西部地区更容易受到复种指数的影响，在东部地区社会经济因素对土壤侵蚀速率的驱动机制更为复杂，不同驱动因素作用的空间尺度差异更明显。研究表明，决策者应充分考虑人类活动对土壤侵蚀影响的空间异质性，以实现水土保持的可持续发展。
[期刊] 中国人口.资源与环境
[作者]
高杨 李健
国际碳金融市场价格预测是制定碳金融市场政策和提高风险管理能力的基础。近年来国际碳市场价格呈现出非平稳、非线性等不规律特性,传统应用于社会经济时间序列的统计模型已经越来越难以满足日渐复杂的社会经济系统的需要。基于此本文建立了基于经验模态分解(EMD)-粒子群算法(PSO)-支持向量机(SVM)的国际碳金融市场价格误差校正预测模型。数据选取2008年3月-2013年9月ICE碳排放期货交易所的CER期货(DEC12)和EUA期货(DEC12)的日交易结算价格作为考察样本进行仿真验证。结果显示:①引入EMD方法可以有效解决误差序列随机性强、相邻频带的干扰可能造成误差序列无法体现反映全部系统动力信息的...
[期刊] 中国人口.资源与环境
[作者]
高杨 李健
国际碳金融市场价格预测是制定碳金融市场政策和提高风险管理能力的基础。近年来国际碳市场价格呈现出非平稳、非线性等不规律特性.传统应用于社会经济时间序列的统计模型已经越来越难以满足日渐复杂的社会经济系统的需要。基于此本文建立了基于经验模态分解(EMD)一粒子群算法(PSO)一支持向量机(SVM)的国际碳金融市场价格误差校正预测模型。数据选取2008年3月一2013年9月ICE,碳排放期货交易所的CER期货(DEC12)和EUA期货(DEC12)的日交易结算价格作为考察样本进行仿真验证。结果显示:(1)引入EMD方法可以有效解决误差序列随机性强、相邻频带的干扰可能造成误差序列无法体现反映全部系统动力...
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
赵洋
本文在投资者适应性预期等假设的基础之上,基于房地产市场局部均衡,建立了国际资本流入条件下的房地产短期价格变动理论模型。在该理论模型基础上,使用2004年1季度至2015年3季度我国大陆31个省级行政区(含自治区、直辖市)的季度面板数据,运用误差修正模型等计量方法,分别对我国全国及东、中、西部地区房地产短期价格变动影响因素进行了实证研究和比较分析,结果显示,不论我国的东部、中部、西部地区,房价的短期变动均受购房消费者对未来房价的预期和消费者的购买水平的影响,并呈现正向效应。同时,为我国房地产市场实现协调发展
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
赵洋
本文在投资者适应性预期等假设的基础之上,基于房地产市场局部均衡,建立了国际资本流入条件下的房地产短期价格变动理论模型。在该理论模型基础上,使用2004年1季度至2015年3季度我国大陆31个省级行政区(含自治区、直辖市)的季度面板数据,运用误差修正模型等计量方法,分别对我国全国及东、中、西部地区房地产短期价格变动影响因素进行了实证研究和比较分析,结果显示,不论我国的东部、中部、西部地区,房价的短期变动均受购房消费者对未来房价的预期和消费者的购买水平的影响,并呈现正向效应。同时,为我国房地产市场实现协调发展和国家宏观调控政策的制定,提供理论依据和参考建议。
[期刊] 价格月刊
[作者]
张晨 胡贝贝
碳价预测是碳金融市场参与者进行风险管理的关键要素,已有基于多因素的碳价非线性预测模型没有对碳价影响因素进行降维,造成预测模型复杂;现有研究在对碳价初始预测误差进行预测时,没有考虑不同频率数据适用的预测方法,难以较好地刻画不同频率数据的波动特征。以CER现货价格为研究样本,构建了基于误差校正的多因素BP国际碳市场价格组合预测模型:利用ALASSO方法筛选碳价主要影响因素以达到降维目的,运用BP模型构建基于多因素的碳价初始预测模型;按照分解-重构-集成的思想进行误差校正,即运用EEMD分解初始预测误差,利用游
[期刊] 价格月刊
[作者]
张晨 胡贝贝
碳价预测是碳金融市场参与者进行风险管理的关键要素,已有基于多因素的碳价非线性预测模型没有对碳价影响因素进行降维,造成预测模型复杂;现有研究在对碳价初始预测误差进行预测时,没有考虑不同频率数据适用的预测方法,难以较好地刻画不同频率数据的波动特征。以CER现货价格为研究样本,构建了基于误差校正的多因素BP国际碳市场价格组合预测模型:利用ALASSO方法筛选碳价主要影响因素以达到降维目的,运用BP模型构建基于多因素的碳价初始预测模型;按照分解-重构-集成的思想进行误差校正,即运用EEMD分解初始预测误差,利用游程判定法重构分解项,并分别选用Elman对高频进行预测,运用SVM预测中频和低频,运用ARIMA方法预测余项,将各分项预测值叠加为误差预测值,进而得到校正后的碳价预测值,并与其他模型进行对比。
[期刊] 统计与决策
[作者]
曹玉茹 杨年华
文章利用SPSS中的最优尺度回归分析的量化图对原始数据进行转换,结合方差分析的方法为传统线性回归分析找到一种更好的替代分析算法,并通过案例分析证明了新方法的可行性,从而优化了原来的传统方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵茂先 余阳
文章针对一元线性回归的绝对误差提出了两种新模型,其中一种是求所有数据点连接平均值产生的斜率,然后求它们的平均值就可以得到斜率,最后利用均值点便可得到一元线性回归方程。另一种是利用经过均值的回归直线,每个点偏离回归直线的斜率再求平均值,即是回归直线的斜率,该方法有"抵抗"异常值的效果。最小二乘法对异常值敏感,所以在含异常值的情况下,新方法在一定情况下"抗"异常值的效果优于最小二乘法,并且在某些情况下绝对误差和预测值误差都优于最小二乘法。
关键词：
回归新模型 最小二乘法 总绝对误差
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