發(fā)布時間：2018-06-05 22:10

  本文選題：碳市場價格預(yù)測 + 歐盟碳排放交易體系��； 參考：《系統(tǒng)科學(xué)與數(shù)學(xué)》2017年02期

【摘要】：為提高碳市場價格預(yù)測的準確性,提出了一種基于相空間重構(gòu)(PSR)和最小二乘支持向量回歸(LSSVR)模型參數(shù)同步優(yōu)化的碳市場價格預(yù)測模型(PSO-PSR-LSSVR).該模型基于碳市場價格數(shù)據(jù)特征,利用PSO算法自適應(yīng)同步優(yōu)化PSR和LSSVR參數(shù),有效克服了模型參數(shù)單獨優(yōu)化和輪流優(yōu)化的缺陷,保證了參數(shù)組合的整體最優(yōu).以歐盟碳排放交易體系(EU ETS)下兩個碳期貨價格為研究對象,實證結(jié)果表明,相比常用的預(yù)測方法,該模型能夠獲得更高的預(yù)測精度.
[Abstract]:In order to improve the accuracy of carbon market price prediction, a carbon market price prediction model based on phase space reconstruction (PSRs) and least squares support vector regression (LSSVRV) model is proposed. Based on the characteristics of carbon market price data, the model adaptively optimizes PSR and LSSVR parameters synchronously by using PSO algorithm, which effectively overcomes the shortcomings of single optimization and rotation optimization of model parameters, and ensures the overall optimal combination of parameters. Taking two carbon futures prices under EU ETS as the research object, the empirical results show that the model can obtain higher prediction accuracy than the common forecasting methods.
【作者單位】： 五邑大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院;暨南大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71201010,71303174,71473180) 廣東省自然科學(xué)杰出青年基金(2014A030306031) 廣東省高校高層次人才項目(粵財教[2013]246號) 廣東省高校優(yōu)秀青年教師資助項目(粵教師函[2014]145號)資助課題
【分類號】：F831.5;TP18;X196

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本文編號：1983574