【摘 要】
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基于模糊信息粒化和交叉验证算法的支持向量机(CV-SVM)预测时序回归模型,首先以欧洲碳排放配额(European union allowances,EUA)结算价为数据样本,预测未来连续5天的碳价波动
【机 构】
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江苏科技大学经济管理学院,南京航空航天大学经济与管理学院,南京航空航天大学能源软科学研究中心
【基金项目】
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国家自然科学青年基金资助项目(71874073);江苏高校哲学社会科学基金重点项目(2017ZDIXM046);江苏省“六大人才高峰”高层次人才培养计划(JNHB-024)
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基于模糊信息粒化和交叉验证算法的支持向量机(CV-SVM)预测时序回归模型,首先以欧洲碳排放配额(European union allowances,EUA)结算价为数据样本,预测未来连续5天的碳价波动情况,验证模型的可靠性及可用性.在得出科学结论的基础上,以我国碳交易市场中湖北碳排放配额(Hubei emission allowances,HBEA)结算价及北京碳排放配额(Beijing emission allowances,BEA)结算价,两组典型的价格数据为例,利用该模型进行训练,对我国碳交易市场中未来连续5天内碳价的变化趋势和波动区间给出有效预测.结果显示,该模型对两类碳交易市场的预测结果均较为理想,预测值误差率最大为3.36%,但针对欧洲碳交易市场的预测更为精确,预测值误差率不超过1.21%,在一定程度上反映了中国的碳交易市场尚不成熟,碳价波动规律性较弱,需要在正确的政策引导下快速、健康发展.
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