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[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] 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] 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] 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] 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] 管理科学
[作者]
赵黎明 殷建立
在应对全球气候变化的时代背景下，碳交易和碳税被认为是最有效的碳减排市场激励手段，实施碳交易和碳税并存的复合型政策比只实施两者之一的单一型政策更易被接受、减排效果更好，该观点已在学术界达成共识。在复合型碳减排政策框架下，政府和企业如何决策以平衡减排与低碳效益之间的关系等问题成为碳减排政策理论研究的重要领域，更是实践复合型碳减排政策最迫切需要解决的问题。分析发现，复合型政策情景下，碳减排决策过程表现为一个二层决策机制，即政府作为负责碳减排总体计划和控制的上层决策者，企业作为享有碳减排自主决策权的下层决策者。同时，政府拥有碳排放权配额和碳税水平两个决策变量，目标是实现碳减排社会总福利最大化；企业拥有．．．
关键词：
碳减排 碳交易 碳税 二层规划 决策模型
[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] 经济问题
[作者]
陈欣 刘明 刘延
在推进全国统一碳交易市场进程中，对当前７个碳交易试点价格运行的研究无疑对未来价格调控机制设计及排控企业碳资产管理具有重要意义。为从不同角度揭示中国碳交易价格的影响因素，运用多种计量方法对７个碳交易试点进行多维度实证研究。采用静态面板模型与动态面板ＶＡＲ模型进行线性回归分析，研究发现：ＰＭＩ、煤炭价格对碳价有正向影响，而石油价格、股市对碳价有负向影响，天气变化对碳价影响不显著；碳价波动的方差分解中ＰＭＩ贡献最大，但对碳价影响通常要滞后６０期即６０天才较为显著。运用ＢＡＩ－ＰｅＲＲｏｎ方法对碳价波动进行非线性检验，发现７个碳交易试点价格波动均有断点存在且断点发生时间与履约到期时间相吻合，证明目前履．．．
关键词：
碳价 驱动因素 碳交易试点 结构性断点
[期刊] 情报学报
[作者]
马瑞民 衣治安
迷路问题是超文本数据模型中的主要弊病之一 ,解决该问题需要使用超文本数据的导航方法。本文从超文本数据链接结构的研究出发 ,解释了超文本数据出现迷路的主要原因 ,并对解决Web页面浏览时出现的迷路问题所采用的导航方法进行了综述与研究 ,最后预测了Web导航技术的发展趋势
[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] 生态经济
[作者]
赵选民 魏雪
企业对于传统能源的消费是碳排放的重要来源,因此,传统能源的价格与碳排放权交易价格之间有着密不可分的关系。文章以我国的七个碳交易试点省市碳交易价格为研究对象,选取了国内外的主要传统能源价格指标进行实证研究,发现各传统能源价格与碳排放权交易价格之间均存在显著的负相关关系,并据此提出了相关建议。
关键词：
传统能源价格 碳交易价格 碳排放权交易
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