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[期刊] 运筹与管理
[作者]
崔焕影 窦祥胜
由于碳交易市场价格的波动性大及相互影响关系的复杂性,本文试图构建碳价格长期和短期的最优预测模型。考虑到碳交易价格波动的趋势性和周期性特点,基于经验模态分解算法(EMD)、遗传算法(GA)—神经网络(BP)模型、粒子群算法(PSO)—最小二乘支持向量机(LSSVM)模型及由它们构建的组合预测模型,对中国碳市场交易价格进行短期预测和长期预测。实证分析中将影响碳交易价格的不同宏观经济因素和碳价格时间序列因素做为输入变量,分别代入组合模型进行预测。研究结果表明,在短期预测中,EMD-GA-BP模型预测效果优于GABP模型和PSO-LSSVM模型;而在长期预测中,组合模型EMD-PSO-LSSVM模型预测效果优于只考虑碳价格波动趋势性或周期性预测效果。
[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] 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] 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] 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] 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] 统计与决策
[作者]
白朝阳 宋林杰 李晓琳
文章考虑到企业实际物料数据时间序列数据非平稳、非线性的特征,提出了基于经验模态分解及最小二乘支持向量机回归的组合预测模型。运用经验模态分解(EMD)方法将非平稳时间序列分解为一系列的本征模函数(imf)和一个残差项(res),挖掘出更多的信息,再使用最小二乘支持向量机回归(LSSVR)模型并结合粒子群算法(PSO)进行组合预测。实证结果表明,组合预测可以高效预测非平稳物料需求时间序列,且预测精度较高。
[期刊] 价格月刊
[作者]
毕硕本 邱湘开 汤智
作为农业大国,大米价格的稳定,对于农民收入、粮食安全、经济健康发展有着重要意义。对大米价格做出科学准确预测,将有助于政府相关部门采取及时有效的措施,增加农民收入。选取2006年1月—2017年12月大米集贸市场价格的月度数据,先对其进行季节指数调整,再采用GM-BP神经网络组合模型对其进行价格预测分析,并与无季节调整的BP神经网络模型和季节调整后的BP神经网络模型预测结果进行比较。结果表明:基于季节指数调整的GM-BP神经网络模型的预测精度具有准确性高等特点。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陆利军 廖小平
运用科学的预测模型对旅游客流量进行及时、准确预测,对提升旅游者的出行体验和促进旅游产业的发展意义重大。文章分别以基于BP和Elman神经网络构建的模型为基准模型,提出引入EMD方法改进传统BP预测模型,以探究互联网时代游客出行新特征。实证分析以张家界为例,研究发现:(1)EMD方法能够有效提高数据质量;(2)根据分量特征不同而重新组合形成向量的方法可有效缩短网络训练时间,进而提升游客量预测精度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张晨 杨仙子
文章采用灰色预测法刻画碳价的发展趋势,运用马尔科夫(Markov)理论刻画碳价的随机波动特性,使用并改进Grey-Markov模型预测碳价波动。通过比较其与传统金融时间序列预测模型GARCH的结果,发现改进的Grey-Markov模型能够提高预测的精度。
[期刊] 价格月刊
[作者]
王闰夏
节能减排是应对全球气候变暖的重要举措,也是中国转变经济发展方式的必然选择。运用市场机制解决碳排放、发展低碳经济,在推动环保产业发展的同时,不可避免地影响着能源工业和与能源工业紧密相关的行业。在阐述我国限制碳排放两种基本方式的基础上,分析了中国碳市场价格的传导机理,借鉴发达国家相关经验,提出了完善中国碳市场的对策建议。
关键词：
中国碳市场 价格传导机理 低碳经济
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘海飞 李心丹
文章将经验模式分解方法(EMD)引入到中国金融市场数据预测中,利用EMD正交分解的特殊功能,提出了一种较为准确的金融市场时间序列预测其走势的方法。并与传统实践上相对比较成熟的小波分析方法(WA)进行对比分析,实证研究表明:经验模式分解方法(EMD)较小波分析方法拟和精度更高、预测功能很强。此方法为金融市场数据研究提供了一个强有力新的分析工具,在理论和实践上有其重要的指导意义。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
于洋 迟道才 陈涛涛 孙淼 栾策
为提高旱灾预测模型预测精度,利用EMD(经验模态分解法)处理非平稳信号的优势,将其应用到BP神经网络预测模型中,建立基于EMD的BP神经网络旱灾预测模型,对凌河流域44个观测站(小凌河流域11站、大凌河流域33站)共51年(1960~2010)的降水资料进行旱灾预测应用,同时将基于EMD的BP神经网络旱灾预测模型结果与BP神经网络预测模型结果进行对比。结果表明:小凌河流域基于EMD的BP神经网络预测模型、BP神经网络预测模型的年均降水量预测值均方误差(MSE)分别为0.0011和0.0076,决定系数(R2)分别为0.95和0.83;大凌河流域基于EMD的BP神经网络预测模型、BP神经网络模型...
关键词：
EMD BP神经网络 旱灾预测 凌河流域
[期刊] 统计与决策
[作者]
姚奕 吕静 章成果
文章通过EMD-SVM模型考察湖北碳市场碳价格形成机制并进行碳价格预测。结果表明:碳市场供需不均衡和碳市场发展过程中的重大事件对碳价格产生了较大的影响;同时,EMD-SVM模型也被证实具备良好的预测能力,期望能为市场决策者和参与者提供碳资产管理和风险规避保证。
[期刊] 统计与决策
[作者]
姚奕 吕静 章成果
文章通过EMD-SVM模型考察湖北碳市场碳价格形成机制并进行碳价格预测。结果表明:碳市场供需不均衡和碳市场发展过程中的重大事件对碳价格产生了较大的影响;同时,EMD-SVM模型也被证实具备良好的预测能力,期望能为市场决策者和参与者提供碳资产管理和风险规避保证。
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