碳交易價(jià)格的有效預(yù)測對制定符合國情的碳金融市場政策以及碳金融市場的風(fēng)險(xiǎn)管理都具有重要意義.對此,提出一種基于非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)流行學(xué)習(xí)的碳價(jià)格多尺度組合預(yù)測方法.首先,利用網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)提取碳價(jià)格相關(guān)的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),基于等度量映射流行學(xué)習(xí)對其進(jìn)行降維;然后,對降維后的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、其他影響因素結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、碳交易價(jià)格分別進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（Empirical mode decomposition, EMD）,得到不同個(gè)數(shù)的本征模函數(shù)（Intrinsic mode function, IMF）,并采用Fine-to-coarse方法對IMF進(jìn)行重構(gòu),得到高頻序列、低頻序列和趨勢項(xiàng);最后,利用自回歸積分滑動平均模型（Autoregressive integrated moving average model, ARIMA）、偏最小二乘（Partial least squares, PLS）回歸和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對高頻數(shù)據(jù)、低頻數(shù)據(jù)和趨勢項(xiàng)進(jìn)行預(yù)測,將3種預(yù)測結(jié)果進(jìn)行集成,得到最終預(yù)測值.仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的方法可以有效利用多源信息,具有較高的預(yù)測精度和良好的適用性. 

【文章來源】：控制與決策. 2019,34(02)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁


本文編號：3098986