本文關(guān)鍵詞：基于誤差校正的多因素BP國(guó)際碳市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)?

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【摘要】：碳價(jià)預(yù)測(cè)是碳金融市場(chǎng)參與者進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理的關(guān)鍵要素,已有基于多因素的碳價(jià)非線性預(yù)測(cè)模型沒有對(duì)碳價(jià)影響因素進(jìn)行降維,造成預(yù)測(cè)模型復(fù)雜;現(xiàn)有研究在對(duì)碳價(jià)初始預(yù)測(cè)誤差進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),沒有考慮不同頻率數(shù)據(jù)適用的預(yù)測(cè)方法,難以較好地刻畫不同頻率數(shù)據(jù)的波動(dòng)特征。以CER現(xiàn)貨價(jià)格為研究樣本,構(gòu)建了基于誤差校正的多因素BP國(guó)際碳市場(chǎng)價(jià)格組合預(yù)測(cè)模型:利用ALASSO方法篩選碳價(jià)主要影響因素以達(dá)到降維目的,運(yùn)用BP模型構(gòu)建基于多因素的碳價(jià)初始預(yù)測(cè)模型;按照分解-重構(gòu)-集成的思想進(jìn)行誤差校正,即運(yùn)用EEMD分解初始預(yù)測(cè)誤差,利用游程判定法重構(gòu)分解項(xiàng),并分別選用Elman對(duì)高頻進(jìn)行預(yù)測(cè),運(yùn)用SVM預(yù)測(cè)中頻和低頻,運(yùn)用ARIMA方法預(yù)測(cè)余項(xiàng),將各分項(xiàng)預(yù)測(cè)值疊加為誤差預(yù)測(cè)值,進(jìn)而得到校正后的碳價(jià)預(yù)測(cè)值,并與其他模型進(jìn)行對(duì)比。
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 碳價(jià)預(yù)測(cè) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 降維 誤差校正 游程判定法
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“清潔發(fā)展機(jī)制下商業(yè)銀行碳金融多源相容風(fēng)險(xiǎn)整體評(píng)價(jià)理論與方法”(編號(hào):71373065)
【分類號(hào)】：X196;F831.5
【正文快照】： 一、引言面對(duì)霧霾頻發(fā)、全球變暖等環(huán)境問題的嚴(yán)峻形勢(shì),碳排放逐漸引起人們的廣泛關(guān)注。歐盟于2005年建立的歐盟排放交易體系(European Union Emission TradingScheme,EU ETS)是國(guó)際上最大的碳排放交易體系,對(duì)減少溫室氣體排放作出了巨大貢獻(xiàn)。2015年12月,《聯(lián)合國(guó)氣候變化框

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1 張青鎖;劉占時(shí);;數(shù)字地形圖的誤差校正[A];河南地球科學(xué)通報(bào)2008年卷（下冊(cè)）[C];2008年

2 張華平;王增輝;趙西強(qiáng);朱恒華;智云寶;;一種基于MapGIS的矢量文件快速校正方法[A];第四屆“測(cè)繪科學(xué)前沿技術(shù)論壇”論文精選[C];2012年

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3 張銳戈;極化陣列參數(shù)估計(jì)及誤差校正[D];西安電子科技大學(xué);2006年

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本文編號(hào)：940057