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[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] 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] 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] 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] 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] 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]
赵立祥 胡灿
本文运用结构方程模型对碳排放权交易体系框架覆盖下企业的碳交易价格影响因素进行了实证研究。研究表明：市场环境是碳交易价格的最主要影响因素，政策因素和气候变化是碳交易价格的主要影响因素，能源价格对碳交易价格也有一定的影响，但影响效果不明显。在此基础上本文提出了我国应将＂强制纳入＂与＂鼓励吸收＂相结合，确定合理的碳配额总量以及以免费为主，有偿为辅的分配方式，逐步推行跨期储备制度的政策建议。
[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] 国土资源科技管理
[作者]
李旸 陈浩苗
以湖北、广东和深圳3个碳排放权交易试点为研究对象,运用事件研究法实证研究了环保政策对我国碳排放权交易价格的影响。结果表明:环保政策对湖北和广东碳排放权交易试点的碳排放权价格有明显影响,对深圳碳排放权交易试点的碳排放权价格无明显影响,这说明环保政策对不同碳市场的碳排放权价格影响存在差异。这可能是因为湖北、广东和深圳三个碳市场的行业覆盖范围和政策法规体系存在着较大差异。因此要扩大碳排放权试点的行业覆盖范围,建立以市场为主导的碳金融机制。
关键词：
环保政策 碳排放交易价格 事件研究法
[期刊] 价格月刊
[作者]
吕靖烨 王腾飞
采用EGARCH模型,以湖北碳排放权交易中心碳价格收益率为对象,研究碳价格的波动特征。研究发现,碳价格波动存在长期记忆性,且存在明显的杠杆效应,利空消息对市场的冲击更为强烈。通过对比全国碳市场建设前的碳价波动情况,发现全国碳市场建设在一定程度上降低了碳市场的杠杆效应,在此基础上,提出从市场监管、碳价调控、信息披露等方面完善我国碳市场建设、降低价格波动、促进节能减排的建议。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
关丽娟 乔晗 赵鸣 龙琼华
在全球变暖的背景下,碳排放权交易问题受到世界各国的重视。本文基于影子价格模型对我国碳排放权交易初始分配及其定价问题进行了分析,建立了碳排放权交易的影子价格模型,并采用上海的数据进行应用研究。分析认为,我国碳排放权初始分配应该采取有偿方式,影子价格模型可以为其初级市场定价提供参考。
关键词：
碳交易 碳排放权 影子价格模型
[期刊] 财贸经济
[作者]
张云 杨来科
本文分析了总量控制和交易、基准排放和信用两种碳排放权交易体系中的价格决定原理,并以边际减排成本等于市场均衡价格为基础,分析《京都议定书》框架下国际碳排放权交易规模和利益分配不公等情况;然后构建两阶段模型,讨论"非附件B国家"碳排放权出口规模的决定因素及其影响效应,并通过估测中国碳排放权出口规模决定因素的函数值或参数值,计算中国第1承诺期的最优出口量;最后提出中国参与国际碳排放权交易的政策建议。
关键词：
碳排放权 最优出口规模 边际减排成本
[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] 林业科学
[作者]
李海奎 欧强新 赵嘉诚 杨英 全锋
【目的】研究模型和林分因子对区域尺度生物量碳储量转化和扩展系数(BCCEF)的影响,为区域尺度乔木林碳储量估算提供科学、合理的参数和估算方法。【方法】选择我国南方主要树种杉木,以福建、江西、湖南和广东4省固定样地为区组,选用区域内模型和区域外模型,按独立和兼容2种方式从单木到区域扩展,分一元和二元模型进行方差分析,确定稳定的模型;在此基础上,分起源、龄组,以林分平均胸径、平均高、胸高断面积和株数密度为定量因子,采用向后逐步回归和有交互作用的方差分析,确定林分因子与区域尺度地上部分和地下部分生物量碳储量转化
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