一种混合预测方法,以平衡的准确性和可解释性为中国国家碳排放许可证价格
1The Research Institute for Risk Governance and Emergency Decision-Making, School of Management Science and Engineering, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China.
Journal of environmental management
|December 30, 2023
概括
随着新的混合框架,中国国家碳市场价格预测现在更加准确. 该模型通过分析数据分解,特征选择和机器学习来改善预测,为政策和业务决策提供更好的洞察力.
科学领域:
- 环境经济学环境经济学
- 气候政策 气候政策
- 金融预测 金融预测
背景情况:
- 中国国家碳排放交易市场 (ETS) 的启动是一个重要的环境政策里程碑.
- 准确的碳价格预测对于有效制定政策和企业参与ETS至关重要.
- 由复杂因素驱动的碳市场价格波动,对预测提出了重大挑战.
研究的目的:
- 开发和验证中国国家排放交易体系的新型碳价格预测框架.
- 提高碳价格预测的准确性和可解释性.
- 为了确定影响不同时间尺度的碳价格的关键因素.
主要方法:
- 一个混合预测框架,集成数据分解,重建,特征选择和机器学习.
- 机器学习模型的智能优化,以提高预测性能.
- 分析模型可解释性,以了解预测驱动因素.
主要成果:
- 拟议的混合框架在预测国家碳市场价格方面明显优于比较模型.
- 影响碳价格的因素因时间尺度而异:高频率对短期经济/能源指标敏感,而中低频率受金融市场和长期经济状况的影响.
结论:
- 混合预测框架为预测中国的碳市场价格提供了一个高度准确和优越的方法.
- 了解时间尺度依赖的驱动因素对于开发强大的碳价格预测工具至关重要.
- 这项研究为政策制定者和与中国不断发展的碳市场相关的企业提供了宝贵的见解.
