作為一種新型非線性、非穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)的自適應處理算法,希爾伯特-黃變換（Hilbert-Huang Transform,HHT）,近年來開始應用到人文社會科學領域。HHT的核心是經(jīng)驗模態(tài)分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）算法。EMD分解過程中常會產(chǎn)生模態(tài)混疊和端點效應現(xiàn)象,造成分解結(jié)果失真。針對碳市場價格多尺度特征,改進HHT算法以提高碳市場價格多尺度分解質(zhì)量。引入高斯白噪聲到EMD分解中,建立集成EMD（Ensemble EMD,EEMD）算法來抑制EMD分解中存在的模態(tài)混疊現(xiàn)象;針對EEMD分解過程中存在的端點效應問題,通過5種端點延拓方法的比較,改進EEMD算法,得出適合碳市場價格多尺度分解的延拓方法;將改進HHT算法應用于兩個不同到期時間的歐盟碳期貨價格（DEC12、DEC14）進行多尺度分解,結(jié)果表明:改進HHT算法能顯著提高碳市場價格分解精度,擴大了HHT在碳市場價格多尺度分析中的應用范圍。 

【文章來源】：北京理工大學學報(社會科學版). 2018,20(05)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：7 頁

【文章目錄】：
一、研究方法
    （一） EMD算法
    （二） EEMD算法
    （三） Hilbert變換[9]1-41
二、數(shù)據(jù)選取
三、結(jié)果分析
    （一） EEMD抑制模態(tài)混疊
        1. EMD分解。
        2. EEMD分解。
    （二） 端點延拓改進EEMD抑制端點效應
        1. 評價準則。
        2. 結(jié)果比較。
四、結(jié)論


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]碳市場風險及預期收益——歐盟排放貿(mào)易體系與清潔發(fā)展機制的比較分析[J]. 唐葆君,申程.  北京理工大學學報(社會科學版). 2013(01)
[4]基于EMD的碳市場價格影響因素多尺度分析[J]. 朱幫助,王平,魏一鳴.  經(jīng)濟學動態(tài). 2012(06)
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