【摘 要】
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为了应对全球变暖问题,《京都议定书》首次将二氧化碳排放权作为一种商品。研究碳交易价格在抑制全球变暖、帮助碳市场健康发展、为国家制定相关政策、企业参与提供参考依据等方面有着重要意义。本文首先采用文献计量法和知识图谱为选题提供了数据支撑,从结构化与非结构化、国内与国外等多个维度选取碳交易价格影响因素,并通过实验提出了将深度学习与机器学习相融合的组合预测模型——LSTM-LSTM-LGBM组合预测模型。
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为了应对全球变暖问题,《京都议定书》首次将二氧化碳排放权作为一种商品。研究碳交易价格在抑制全球变暖、帮助碳市场健康发展、为国家制定相关政策、企业参与提供参考依据等方面有着重要意义。本文首先采用文献计量法和知识图谱为选题提供了数据支撑,从结构化与非结构化、国内与国外等多个维度选取碳交易价格影响因素,并通过实验提出了将深度学习与机器学习相融合的组合预测模型——LSTM-LSTM-LGBM组合预测模型。主要研究内容和结论如下:（1）本文首先利用Cite Space分析了WOS平台核心数据库与碳交易相关的文献,发现碳交易研究热度逐年上升,处于高速发展期,整体呈现多学科交叉特点。发现碳交易价格研究是热点,也是未来研究趋势,为选题提供了数据支持。（2）本文以广东省碳排放权配额（GDEA）收盘价格作为研究对象,首先从宏观经济、能源价格、汇率、国际碳交易价格等方面选取了13个可能的结构化影响因素,又从网络搜索指数中选取了36个相关影响因素,通过LASSO算法获得影响力最大的11个影响因素,包括6个结构化影响因素和5个网络搜索指数影响因素。（3）采用分解-预测-集成思想,利用CEEMDAN解决主流EMD分解模型存在的频谱泄露和模态混叠效应问题,利用Fine-to-Coarse算法将分解的碳交易重构成高频、低频和趋势项三个分量,提出了Prophet、LSTM和LGBM三种模型,并通过随机组合获得最优组合预测模型LSTM-LSTM-LGBM。将只考虑结构化影响因素的模型与加入网络搜索指数的模型预测精度进行对比分析,发现加入网络搜索指数能够提升预测精度。将单一模型和组合预测模型进行对比分析,发现在单一预测模型中,采用决策树思想的LGBM预测效果最优,Prophet效果最劣,可能原因是碳交易价格的波动周期性较弱。LSTM-LSTM-LGBM组合预测模型效果显著优于单一预测模型。总而言之,本文基于CEEMDAN分解算法提出LSTM-LSTM-LGBM组合预测模型,并以广东试点碳交易价格为例进行仿真实验分析,证明该组合预测模型有较好的预测效果,能够为碳交易市场价格预测提供参考。
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