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[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] 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]
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] 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] 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] 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] 首都经济贸易大学学报
[作者]
王丹舟 杨德天
利用广州碳排放权交易所2016—2018年的交易数据,首次引入电力变量,建立自回归分布滞后模型对碳排放权价格需求方面的驱动因素与碳价格的动态因果效应进行实证分析。研究结果表明:驱动因素影响的显著性及方向与试点地区的能源结构和经济发展水平相关。具体到广东,天然气和原油价格、工业生产、极端天气事件与碳价格显著正相关,煤炭价格、代表燃气电厂单位利润的清洁点火差价与碳价格显著负相关;股票市场指数、代表燃煤电厂单位利润的清洁黑暗差价、代表电厂单位减排成本的转换价格对碳价格均无显著影响。同时,电力变量与碳价格的关系为碳交易体系促进企业转向使用清洁能源提供了实证证据。
[期刊] 价格月刊
[作者]
彭晓洁 钟永馨
近年来,全球气候变暖等问题日益突出,通过碳排放权交易机制促进碳减排成为发展低碳经济的重要抓手。目前,碳排放权交易价格仍然存在波动异常、过于低迷、未能充分反映碳减排成本等问题,促进碳交易合理定价成为构建可持续碳交易市场的关键。从供需两个维度分析了碳排放权交易价格的影响因素及影响机制,发现初始配额总量设定及分配方式直接影响着碳排放权供给,而宏观经济、化石能源、科学技术及环境因素则左右着碳排放权需求,两者相互作用不断影响碳排放权交易价格。基于此,提出了制定合理配额发放数额、加强政府宏观调控稳定调节碳价、完善能源价格形成机制、形成"技术创新型"新能源主导的能源结构及合理利用环境因素预测碳价波动等对策建议。
关键词：
碳交易价格 碳排放权 碳配额
[期刊] 工业技术经济
[作者]
汪中华 胡垚
本文通过选取我国7家碳交易试点公布的碳交易价格为样本,利用EEMD方法将碳交易价格分解,并运用FGLS分析各影响因子对碳价的影响程度。研究结果表明:碳排放权交易价格受到市场内在机制以及市场外部环境双重作用的影响;市场内在机制下,能源价格与碳排放权交易价格之间相互作用相互影响,其中石油价格对碳排放权交易价格影响最大;市场外部环境下,各地区发展的季度GDP增长率、气温以及降水量均对碳排放权交易价格有着不同程度的影响。
[期刊] 财会月刊
[作者]
马慧敏 赵静秋
研究碳排放权交易价格，不仅有利于我国在国际交易市场上获得公正合理的经济利益，也有利于进一步完善国内碳排放交易市场，促进全国范围内的节能减排。本文以我国碳排放权交易中的自愿减排交易作为研究对象，采用主成分分析法，选取北京市碳排放交易所２０１３～２０１６年的交易价格数据，寻找对其产生显著影响的关键因素。实证结果表明：国际ＣＥＲｓ价格、工业发展水平和ＢＥＡ成交均价负相关，传统能源价格、金融市场繁荣程度与ＢＥＡ成交均价正相关。
[期刊] 统计与决策
[作者]
白强 董洁 田园春
文章利用北京等8个试点交易市场的碳排放权交易价格，就我国碳排放权交易价格的波动特征和影响各省份交易价格波动的因素，分别构建了ARMA-GARCH模型和变截距固定效应模型进行实证分析。结果表明：我国8个试点交易市场的碳排放权交易价格波动特征各有差异，每个市场波动极不稳定，存在较大的风险；从能源价格、气候环境、宏观经济发展水平、国外市场和非结构性因素5个方面选取了10个经济指标，分析了各指标对碳排放权交易价格的影响程度，其中南方原油指标、中国LNG出厂价格指数、日平均气温、百度搜索指数、欧洲碳排放权交易价格日收盘数据和欧元兑人民币汇率对我国碳排放权交易价格的影响较为显著，而动力煤指数、空气质量指数、沪深300指数和中证工业指数对碳排放权交易价格的影响不显著。
[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] 科技管理研究
[作者]
唐晓灵 刘嘉敏
在对BP神经网络、LSTM网络和PSO-LSTM模型在碳排放预测方面进行对比选优的基础上，通过训练好的PSO-LSTM模型在低碳、基准、高碳3种情景下，分别对建筑碳排放峰值进行预测。结果表明，低碳、基准、高碳3种情景的建筑碳排放峰值分别为226 774.56万吨、239 738.11万吨和253 379.47万吨；达峰时间分别为2029年、2032年和2033年。可见，在当前社会发展状况下，仍难在2030年前实现建筑领域的碳达峰，还需采取相应的低碳措施来推进目标的实现。
[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。
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