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[期刊] 工业技术经济
[作者]
邢文婷 袁琳 张巧
在“双碳”政策引导下，大力使用低碳、清洁的天然气资源是我国能源转型的重要举措，我国天然气供应主要依赖进口，准确预测天然气进口趋势对实现“双碳”目标具有重大意义。本文采用曲线投影寻踪动态聚类模型从经济发展、人口、天然气行业和能源消费4个方面确定天然气进口影响因素评价指标体系，分别构建多变量灰色GM(1,N)模型、支持向量机回归（SVR）、卷积神经网络（CNN）3种机器学习模型并对2006～2020年我国天然气进口数据进行拟合，对比拟合精度选取最优模型进行预测，以降低预测风险。研究结果表明：（1）曲线投影寻踪动态聚类模型不受指标数量和样本容量限制，按照影响因素的重要程度进行排序构建了天然气进口预测评价指标体系，剔除人为任意性因素的影响，实现预测指标体系的客观性；（2）CNN模型对天然气进口量的时间序列预测具有较高的预测精度；（3）2021～2026年我国天然气进口量呈上升趋势，增速下降，2026年天然气进口量突破2000亿立方米，预测结果与当前国内外能源政策导向吻合，最后针对预测结果提出相关建议。研究结论科学、可靠，可为我国天然气进口及风险管理提供一定的科学依据。
[期刊] 价格月刊
[作者]
李宏勋 张玉洁 许寒
从资源、经济、外部、运输四方面构建中国天然气进口安全预测指标体系，通过加速平移转换、加权均值生成以及曲线估计方法对2021—2035年中国天然气进口安全进行预测。结果表明：中国天然气进口安全水平在未来一段时间内呈下降趋势，形势不容乐观；对外依存度、进口来源集中度、主要天然气进口来源国出口潜力、国家风险和外部冲突指数，天然气进口价格及运输距离各指标水平在未来不断向劣势方向发展。因此，为保障中国天然气进口安全，应加大技术研发投资，增强勘探开发力度；分散进口来源，动态调整进口量；监测天然气进口来源国稳定性；联合议价，提高定价话语权；完善外交，促进运输路线多元化。
关键词：
天然气 进口安全 曲线估计 预测
[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] 金融理论与实践
[作者]
周毓萍 陈官羽
在大数据和互联网技术迅猛发展的背景下,金融大数据平台公司通过自己的平台收集和整理海量数据,完善信用评价维度,运用机器学习方法对个人信用水平进行全面科学评价,因而,商业银行传统个人信用评价面临巨大挑战。从现有个人信用评价体系和方法局限出发,探讨基于机器学习方法的个人信用评价研究的必要性,完善个人信用评价维度和评价体系,明确数据采集的渠道,运用动态脱敏技术进行数据脱敏、LOF检验方法检验数据异常值和随机森林方法补充数据缺失值。接着,运用梯度提升决策树方法筛选重要性指标,通过基于逻辑回归的评分卡模型对筛选后的指标进行处理,输出个人信用评价分。最后,通过BP神经网络对模型进行检验,运用该模型对个人信用水平进行预测。研究表明基于机器学习能够进一步提高个人信用评价的准确性,为商业银行个人信用评价提供科学的依据和参考。
[期刊] 生态经济
[作者]
王芳 陈省宏 陈安祺 季健 秦海鸥
中国的水污染是一个非常严重的问题，为了控制水污染，对中国未来废水排放量进行准确预测具有十分重要的意义。从影响废水排放量的潜在变量中筛选出GDP、人均GDP和产业结构三个关键预测变量，采用1998—2017年中国省域数据和基于任务相关性的机器学习方法对各省份废水排放量趋势进行预测。实验结果表明，所建立的预测模型能够保持线性回归模型的可解释性，并获得较高的预测精度（RMSE、MAE和MAPE分别为0.0882、0.0643和0.5533）。预计全国年废水排放总量2025年最低将达到9081209万吨，最高9903864万吨；2030年最低将达到10864311万吨，最高13081922万吨。政府部门可根据预测结果制定废水减排计划和经济发展规划，在发展经济的同时维持生态环境的平衡。
[期刊] 生态经济
[作者]
王芳 陈省宏 陈安祺 季健 秦海鸥
中国的水污染是一个非常严重的问题，为了控制水污染，对中国未来废水排放量进行准确预测具有十分重要的意义。从影响废水排放量的潜在变量中筛选出GDP、人均GDP和产业结构三个关键预测变量，采用1998—2017年中国省域数据和基于任务相关性的机器学习方法对各省份废水排放量趋势进行预测。实验结果表明，所建立的预测模型能够保持线性回归模型的可解释性，并获得较高的预测精度（RMSE、MAE和MAPE分别为0.0882、0.0643和0.5533）。预计全国年废水排放总量2025年最低将达到9081209万吨，最高9903864万吨；2030年最低将达到10864311万吨，最高13081922万吨。政府部门可根据预测结果制定废水减排计划和经济发展规划，在发展经济的同时维持生态环境的平衡。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
董康银 孙仁金 李慧 张亚青 吴金
近年来，随着我国天然气消费量的快速攀升，完善天然气定价机制显得十分迫切。在此背景下，本文对天然气产业链的产、输、配三个环节的定价机制进行梳理，并以此为对象，分析我国现行天然气定价机制存在的问题，预测我国天然气价格改革的未来趋势。最后，提出进一步完善我国天然气定价机制的对策建议。
[期刊] 价格理论与实践
[作者]
罗良忠
天然气作为城市燃气的重要组成部分,具有其它传统燃气所无法比拟的环保优势,是今后必须大力提倡使用的清洁能源之一。随着天然气在我国一次能源消费总量中所占比例的不断上升,天然气价格的制定和波动受到多方面的关注。价格是调节资源配置的重要手段,对天然气定价问题进行研究意义重大。
关键词：
天然气定价 自然垄断 规制
[期刊] 金融经济学研究
[作者]
张金清 李梓豪
从高质量发展理念出发，基于“创新、协调、绿色、开放、共享”五大新发展理念建立高质量发展指标体系，应用九种机器学习方法对股票收益率进行预测，并对指标体系各变量的重要性、成分预测能力的变化以及预测能力来源进行探究。结果表明，公司高质量发展水平对股票收益率具有显著预测能力；创新类指标是预测股票收益率的最重要类别；除股市动荡时期外，公司高质量发展水平对股票市场预测能力较为稳定且有增强趋势。从成分预测能力来看，创新类与绿色类指标的预测能力增强，协调类指标预测能力下降；高质量发展水平可以预测公司未来基本面变化，但投资者对该部分信息反应不足，这种错误定价是高质量发展指标体系预测能力的来源。建议完善资本市场定价机制，使公司的高质量发展水平得到充分定价。
[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] 管理评论
[作者]
涂闯 穆献中 胡广文 陈健
Logistic预测模型在能源预测领域有广泛的应用，但Logistic原模型的能源产量、储量等预测结果与实际值差异较大。其原因是在大多研究中将Logistic原模型中的“环境容量”和“种群内禀增长率”两个参数假设为常量，而实际上这两个参数是随时间变化的。本文通过将这两个常量参数函数化以改进模型。基于奇异摄动相关理论，使用匹配展开法设计了模型参数求解方法。以中国天然气历年的可采储量和产量数据进行实证研究，并与几种常用预测模型对比，验证改进模型的预测能力。结果表明，相较于Logistic原模型，改进后的模型明显地提高了预测精确度。最后运用改进的Logistic模型预测了我国2019—2036年的天然气产量，在2028年天然气产量达到峰值为3311.3亿立方米。
[期刊] 南开学报(哲学社会科学版)
[作者]
陈小亮 程硕 陈衎 肖争艳
一线城市的房地产市场在全国房地产市场中具有举足轻重的地位，因此，维持一线城市房价平稳从而对保障全国房价平稳健康发展具有重要意义。运用XGBoost等机器学习方法和SHAP值可解释性方法，对四大一线城市房价的主要影响因素及其在2012年前后的动态变化进行测算并分析，研究发现：第一，预期因素是一线城市房价上涨的主要影响因素，并且其影响在不断增强。第二，供给因素和需求因素对一线城市房价上涨也起到了较为重要的作用，不过其作用呈现出减弱态势。第三，货币政策等因素对一线城市房价上涨的影响相对偏弱，并且近年来其影响进一步下降。考虑到预期因素是一线城市房价上涨的最主要因素，因此对一线城市而言，稳房价的关键在于稳预期。进一步地，结合实证结果可知，需要让房价更多地由基本面因素来决定，并且通过稳定房地产调控政策来稳预期。一是从供给端发力，构建一线城市土地供给与房价以及土地供给与常住人口之间的联动机制。二是从需求端发力，缩小一线城市与其周边城市以及其他三四线城市之间的公共服务差距，从而减轻一线城市的外来人口压力以及由此引发的住房需求增长。三是保持房地产调控政策的连续性、一致性、稳定性，通过稳定政策来稳定房地产市场的预期。
关键词：
一线城市 房价 稳预期 机器学习方法
[期刊] 税务与经济
[作者]
熊海芳 刘跃 刘天铭
共同因子是刻画风险溢价的重要基础,将共同因子模型应用于公司债券市场有助于合理估计信用风险溢价。本文利用机器学习算法探究债券信用溢价因子的存在性以及结构变化后发现:规模、下行风险、价值、波动率以及流动性等五个公司债券共同因子对单个债券信用溢价有较好的解释能力,动量因子对信用溢价的解释能力较差,流动性因子具有较强的逆周期防御性功能。债券市场以及公司债券信用溢价因子在2015年前后存在明显的结构变化,利用稀疏学习和集成学习可以有效分析因子结构变化,建立风险预警。此外,在公司债券市场的市场制度和环境改变过程中,可以利用机器学习算法识别其对市场的影响,防范化解潜在的系统性风险。
关键词：
信用溢价 因子模型 结构变化 机器学习
[期刊] 中国农业科学
[作者]
申哲 张认连 龙怀玉 徐爱国
【目的】基于历史数据，利用机器学习方法分析宁夏南部土壤质地空间变异规律及其与环境因素之间的关系。【方法】基于宁夏回族自治区南部428个20世纪80年代第二次土壤普查土壤剖面点数据，采用分类回归树（CART）和随机森林（RF）两种机器学习方法，结合地形因子、土壤类型、归一化植被指数，探究与宁夏南部地区土壤质地分布相关性较强的环境因素，并用两种机器学习预测该区土壤质地类型的空间分布，用剖面点验证集数据以及宁夏回族自治区海原县实测样点数据验证模型精度。【结果】（1）RF和CART对剖面点验证集土壤质地类型的预测正确率分别为62.36%、55.29%，接收者操作特性（receiver operating characteristic,ROC）曲线下面积（area under roc curve,AUC）分别为0.7515、0.6933，对海原县122个实测样点的预测正确率分别为54.10%、48.36%,AUC分别为0.6599、0.5981,RF的预测精度高于CART。（2）该区土壤类型（ST）是与土壤质地空间分布相关性最强的环境因素，其次是高程（Ele），高程越高，土壤质地越黏重。风力作用指数（WEI）和坡度（Slo）对土壤质地的影响较小。（3）研究区土壤质地类型以轻壤土为主，空间分布格局基本呈现为南部土壤质地黏重，北部土壤质地较轻。【结论】RF更适合预测宁夏南部地区土壤质地的空间分布，且充分利用历史数据，结合新的野外采样，可以达到预测制图的精度要求；土壤类型（ST）和高程（Ele）是与土壤质地空间分布相关性较强的环境因素。
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