DKWM-XLSTM: Un modelo de predicción del precio del comercio de carbono que considera múltiples factores de influencia

Área de la Ciencia:

• Ciencias del medio ambiente
• Mitigación del cambio climático
• Mercados financieros

Sus antecedentes:

• Los sumideros de carbono forestales son vitales para la mitigación del cambio climático y los sistemas de comercio de carbono.
• La teledetección es crucial para controlar los sumideros de carbono y pronosticar los precios del carbono.
• La predicción del precio del carbono es un reto debido a la no estacionalidad y la incertidumbre.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un método sólido para predecir los precios del comercio de carbono influenciados por múltiples factores.
• Abordar las complejidades de los datos no estacionarios y las incertidumbres inherentes a los mercados de carbono.
• Mejorar la precisión y fiabilidad de las previsiones del precio del carbono.

Principales métodos:

• Un módulo de descomposición (DECOMP) separa los datos en componentes de tendencia y cíclicos.
• Un módulo KAN con difusión de múltiples dominios (KAN-MD) extrae características y gestiona la no estacionalidad.
• Un módulo de atención Wave-MH, utilizando la transformación wavelet, reduce la interferencia de incertidumbre.

Principales resultados:

• El modelo propuesto demuestra una precisión predictiva superior en el mercado de comercio de carbono de Hubei.
• Se obtiene un error cuadrado medio (MSE) del 0,204% y un error absoluto medio (MAE) del 0,0277.
• El modelo muestra una mayor resistencia a las fluctuaciones de precios en comparación con los métodos de referencia.

Conclusiones:

• El método desarrollado ofrece un enfoque fiable para la predicción del precio del carbono.
• Los resultados apoyan una mejor fijación de precios de los derivados financieros de carbono.
• El estudio contribuye a una mejor gestión del riesgo en los mercados de comercio de carbono.