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[期刊] 科技管理研究
[作者]
何志超 黄建华
碳交易价格受到宏观经济、能源政策等多种因素的影响，表现出强波动性、非线性等特征，给碳交易价格的准确预测带来巨大困难。针对这一问题，基于二次分解和误差修正策略构建一种碳交易价格预测模型：首先，使用浣熊优化算法优化的变分模态分解方法分解碳价序列，降低原始序列的复杂度；其次，使用经验小波变换对变分模态分解产生的残差序列进行二次分解，充分提取残差序列中的有效信息；然后，使用浣熊优化算法优化的极限学习机对各分量进行预测，获得初始预测结果和误差序列；最后,使用基本和浣熊优化算法优化的极限学习机对误差序列进行分解和预测，并利用误差预测结果对初始预测结果进行修正，得到最终预测结果。选取深圳、湖北和福建3个碳交易市场的碳价数据进行实证验证，结果表明，所提出的模型相比于其他对照模型具有更优异的预测精度和稳定性，有效提高碳价预测的准确性。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
张省
对碳价进行科学准确的预测，有利于提高碳市场风险防范能力。本文提出一种基于二次分解和机器学习的碳价组合预测模型，将影响碳交易价格的内部和外部因素输入预测模型，汇总各序列的最优预测值即得到碳价的最终组合预测结果。以湖北碳市场价格为样本开展实证研究，结果表明：该组合预测模型达到了较高的预测精度，有利于提高碳交易价格预判的准确度、提高碳市场运行效率。基于此，建议采取二次分解和机器学习方法开展碳交易价格预测工作，建立跨试点碳价风险预警联动机制，根据经济发展形势及时调整碳配额发放总量。
[期刊] 管理评论
[作者]
刘金培 张了丹 陈意 陈华友
新闻文本数据所包含的情感信息影响着管理者与投资者的决策过程，因而可为碳价预测提供额外信息。本文提出了一种文本数据驱动的碳价区间二层分解预测模型，首先爬取碳排放网上相关新闻文本并计算其情感得分，接着对碳价区间与情感数据进行EMD-WTS二层分解，并基于SE算法将分解结果重构为对应时序的高、低频及趋势项，最后运用LSTM网络对所得序列开展预测，叠加集成后得到最终预测结果。实证实验及对比实验发现，上述模型在有效利用多源信息的同时充分挖掘了碳价区间复杂波动时序中的细节特征，预测效果更为显著。
[期刊] 生态经济
[作者]
陈欣 刘延
二氧化碳影子价格从理论上能反映企业碳排放边际减排成本,是碳交易模型中的均衡成交价格,但以往研究影子价格测算结果均与实际交易价格存在较大差异。文章采用二次型方向性距离产出函数,进一步对考虑能源结构和产业因素下的二氧化碳省域影子价格进行测算,以求更符合实际,并将结果与实际交易价格比对。实证结果表明:第一,不同地区、不同能源结构和产业结构的二氧化碳影子价格均存在较大差异;第二,交易试点影子价格与交易价格也存在较大差异,价格之差主要源于行业覆盖、碳配额发放制度和交易政策引导差异。为有效控制我国二氧化碳排放总量,未来应加快建立全国性碳交易市场,鼓励碳交易,并在建设推进中充分考虑地方性产业及能源差异。
[期刊] 技术经济
[作者]
彭武元 陈思宇
对试点市场碳价格分析结果表明:①试点市场碳价格平均水平相差较大,各市场数据均出现尖峰厚尾、波动率集聚、多重分形特征;②试点市场月均价分析过程中,发现新的碳排放市场的建立会对各个碳市场交易价格有提升作用,免费碳排放配额比例的适当调整有利于碳排放配额交易价格下降,碳排放市场核算与核查体系的逐步完善会使碳排放配额交易价格趋于平稳。本文采用马尔科夫转换多重分形模型对碳价格进行预测,得出了准确度较高的结果。
关键词：
价格波动 波动率集聚 多重分形 价格预测
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
沈蕾 罗梦丝
科学预测碳排放权交易价格对我国碳排放市场建设以及“双碳”目标实现具有重要意义。本文在综合考虑能源价格、气候环境、国际碳排放权交易市场以及工业发展水平等多种影响因素后，引入LSTM算法对碳排放权交易价格进行多因素预测，并将实证结果与单因素预测相对照，实证结果发现：多因素预测比单一因素预测更加精准，能够有效地预测未来短期碳排放权交易价格的趋势与波动，为市场参与者的交易策略提供参考依据，发挥其价格信号功能，从而进一步推进我国碳排放交易市场的发展与稳定。
[期刊] 管理评论
[作者]
梁小珍 赵欣 杨明歌 吴俊峰 邓天虎 田歆
准确预测港口集装箱吞吐量对于政府部门规划港口建设，港口和航运企业合理调配资源具有重要意义。已往研究往往采用单一分解方法来处理序列中的复杂特征，存在数据特征提取不完全以及预测模型选择比较盲目的问题，极大地影响了组合模型的预测效果。为此，本文引入二次分解和基于数据特征的模型选择策略，通过建立组合预测框架对港口集装箱吞吐量进行预测。首先，根据原始序列的整体特征选择一种分解方法对其进行初步分解，得到若干分量。然后，分析各分量的平稳性、季节性及复杂性等数据特征，据此选择合适的计量经济学模型进行预测或采用完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)方法对分量进行二次分解。接着，引入长程相关性特征，根据二次分解后子序列的平稳性、复杂性、长程相关性等再选择合适的预测模型。最后，将所有分量的预测结果集成从而得到最终的预测值。以月度预测为例，本文选取上海港和天津港集装箱吞吐量数据作为样本开展实证研究。实证结果表明，本文所提出的组合预测框架与基准模型相比具有更高的预测精度，是一种比较有前景的港口集装箱吞吐量预测工具，可以为相关政府部门、港口及航运企业提供决策参考。
[期刊] 价格月刊
[作者]
危冰淋 刘春雨 刘家鹏
碳排放权交易作为一种重要的环境政策工具在全球范围内得到了广泛应用。如何运用深度学习等技术提高碳排放权价格预测能力是一个重要问题，基于此，提出一种Transformer-LSTM多因素碳排放权交易价格预测的深度学习模型，以湖北省碳排放权交易价格为例，旨在探索运用深度学习的方法，预测湖北省碳排放权交易价格的变动趋势。输入Transformer-LSTM模型进行预测，同时运用支持向量机回归(SVR)、多层感知机(MLP)、长短时记忆网络（LSTM）、Transformer模型进行预测与对比。通过在历史数据上进行训练，实验结果表明，Transformer-LSTM模型得到的预测价格与湖北省碳排放权交易价格价（HBEA）的实际价格更为吻合，在平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)和R~(2)评估指标上也有更佳的表现。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
吴丽丽 邰庆瑞 卞洋 李言辉
准确的碳价预测可为碳排放权交易市场监管者和投资者提供决策依据与参考。本文提出了基于GA-VMD降噪分解及CNN-BiLSTM-Attention混合模型的碳价预测方法，并选取湖北碳市场2014年4月2日到2022年6月15日1857个交易日的数据进行分析：首先通过遗传算法改进变分模态分解（GA-VMD）将原始碳价序列分解为平稳的本征模态函数（IMF）分量，降低数据噪音；随后构建CNN-BiLSTM-Attention混合模型对各IMF分量进行预测。其中，卷积神经网络（CNN）可提取影响碳价多个特征，双向长短期记忆网络（BiLSTM）可实现时间序列信息提取，注意力机制（Attention）可突出某个关键输入对输出的影响。本文将预测出的各IMF分量集合成碳价序列，并提出12个模型，分为3个组进行剥离分析，结果显示GA-VMD-CNN-BiLSTM-Attention的预测结果最好。另外，为给市场参与者提供更多信息，本文在确定性预测的基础上加入区间预测，以便提前测量碳市场的波动性。
[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] 北京林业大学学报
[作者]
张颖 张莉莉 金笙
【目的】为了加强对中国碳交易市场价格的管理,推动林业碳汇造林的发展,调动碳汇造林者的积极性,本文对2013年以来中国碳交易试点的碳交易价格进行了分析,以期为相关管理决策提供参考。【方法】研究选取2013年6月至2018年3月中国碳排放权交易市场的实际交易数据,采取分类分析中聚类分析和判别分析的方法对2013年以来中国碳交易试点的碳交易价格进行分析。【结果】我国的碳排放权交易市场价格存在明显的波动性和规律性,每年6月或7月和1月及2月份是碳市场最为活跃的时期,且在周期性波动中,交易价格明显发生变化。碳交易价格共分为3类,即1—5月份交易价格为第1类; 6—7月份交易价格为第2类; 8—12月份交易价格为第3类。另外,在碳交易价格周期性波动中,每年4月份、9月份的碳交易价对价格划分的影响较大,且对交易价格类型的划分的影响显著。另外,研究还对林业碳汇造林进行了讨论,指出按目前的碳市场价格进行林业碳汇交易,其收益远低于当前的林业碳汇平均造林成本。目前的林业碳汇造林平均成本约为28 812. 08元/hm~2,造林30年的林业碳汇平均收益为14 102. 58元/hm~2。这是在目前的碳汇管理中迫切需要解决的问题。【结论】我国的碳排放权交易市场价格存在明显的波动和规律性,且价格的波动幅度较大。一年中的碳交易价格呈现3次近似的"V"字型变化。目前,我国林业碳汇造林的平均成本远高于按目前碳市场交易价格所获得的平均收益,从经济上来说是十分不划算的,这种情况应该引起人们的注意。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
赵领娣 王海霞
碳市场作为国内新兴市场,受到国家减排政策市场机制、国际市场等诸多因素的影响,而碳价格作为碳市场是否成熟的风向标,挖掘其规律特征尤为重要。本文将碳市场无法获得、不能度量的系统信息视作灰色系统,使用分数阶灰色预测模型预测碳价格的变化规律。分数阶灰色预测模型通过使平均相对误差最小,基于PSO粒子群算法理论,找出准确反映数据变化特征的模型,从而达到精准预测的效果。本文以深圳市为例,用分数阶灰色预测模型预测了平均碳价的变化趋势。研究表明当模型的阶数为1.76时为最优模型,通过该模型预测深圳市2018-2021年碳平均价格发现,深圳市碳价将稳定在30元/吨至38元/吨的区间中。这说明在目前监管形势下,碳价格基本平稳运行,不会出现碳价格的大涨大跌。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
高长征 李东伟 王秀娜 郭森
碳价是碳排放权交易市场的核心要素，对碳价的准确预测有助于政府科学制定碳市场政策；也有利于企业在碳市场中的有效决策，实现碳减排成本的最小化。本文基于CEEMDAN和Transformers模型提出一种全新的碳价预测方法，首先，从理论层面分析了影响碳价预测的主要因素，并运用皮尔森相关系数法识别出影响湖北碳价的关键因素；其次，考虑到碳价序列具有的非线性、非平稳性和多尺度特征，运用CEEMDAN模型对湖北碳价原始序列进行分解，得到7个子序列；最后，运用Transformers模型对7个碳价子序列分别进行预测，并将预测结果进行叠加，从而得到湖北碳价的最终预测结果。预测结果表明：运用该方法对湖北碳价预测的MAPE值为1.67%，是所有对比模型中预测效果最好的。基于此，要关注影响碳价的关键因素，建立碳价预测体系、开发碳价预测工具，科学设定碳配额量。
[期刊] 统计研究
[作者]
钱雪亚
本文比较分析了两项关于FDI与中国区域经济发展差异的研究成果,通过分析这两项成果间迥异的研究结论和相应的近乎对立的政策主张,剖析了实证研究中可能形成的二次统计误差,提请人们从变量选择、模型方法、数据运用等各个方面,全面关注实证研究的客观性和科学性。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
周天芸 许锐翔
《京都议定书》的生效促使各国建立碳排放权交易市场,本文基于国内外已有的实践和研究,运用深圳碳排放权交易所的碳排放权价格数据,分析能源价格、宏观经济、气候和国外碳排放权价格对国内碳排放权交易价格的影响。结果表明,国内碳排放权的交易价格受煤炭价格的影响最为显著,空气质量指数也是重要影响因素之一,工业指数和EU ETS市场CER期货的价格也存在着正向引导的作用,但系数较小;误差修正模型结果表明,国内碳排放权交易价格存在"反向修正"机制,但其修正速度较慢。此外,本文通过ARMAGARCH模型对国内碳排放权价格收益
关键词：
碳排放权 交易价格 收益率波动
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