本文關(guān)鍵詞：時(shí)序分析法在碳價(jià)市場(chǎng)預(yù)測(cè)與分析上的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,時(shí)間序列分析這個(gè)研究領(lǐng)域已經(jīng)引起了人們的廣泛關(guān)注,尤其是當(dāng)2003年Robert Engle教授和Clive Granger教授獲得諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)之后。時(shí)間序列分析方法主要是建立在數(shù)理統(tǒng)計(jì)等知識(shí)的基礎(chǔ)之上,它的用途在系統(tǒng)描述、系統(tǒng)分析、預(yù)測(cè)未來(lái)還有決策和控制等方面都是非常常見(jiàn)的。眾所周知,二氧化碳(CO2)的排放對(duì)全球環(huán)境造成了非常嚴(yán)重的污染,而且這個(gè)影響會(huì)持續(xù)變大。碳交易是以國(guó)際公共法作為共同根據(jù)的溫室氣體(主要是CO2)排減量交易。碳交易市場(chǎng)的預(yù)測(cè)與研究對(duì)于全球的生產(chǎn)實(shí)踐和社會(huì)生活具有越來(lái)越重要的意義。本碩士論文主要將利用時(shí)間序列分析的理論與技術(shù)對(duì)CER市場(chǎng)的碳價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析,揭示數(shù)據(jù)的特征,并用來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。使用的方法主要有ARIMA-GARCH以及BP, RBF兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。本文試圖說(shuō)明,將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于碳價(jià)時(shí)間序列的預(yù)測(cè)是可行的。利用EVIEWS和MATLAB這兩種軟件分別對(duì)碳價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)及仿真。最后,對(duì)比國(guó)際碳交易市場(chǎng),提出建立中國(guó)碳市場(chǎng)的有效意見(jiàn)。中國(guó)應(yīng)該在吸取歐洲碳交易市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)上走有中國(guó)特色的碳交易市場(chǎng)道路。本文研究的主要?jiǎng)?chuàng)新成果有：(1)對(duì)時(shí)間序列分析問(wèn)題的基本框架進(jìn)行詳細(xì)的推導(dǎo)及闡述,構(gòu)建一個(gè)基本的時(shí)間序列模型,需要充分考慮時(shí)間序列數(shù)據(jù)的特點(diǎn)。(2)提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列模型及模型的優(yōu)化,特別介紹了BP和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列模型能對(duì)碳價(jià)時(shí)間序列進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。(3)對(duì)最新的碳價(jià)序列進(jìn)行時(shí)間序列的建模,得到了有效的短期碳價(jià)預(yù)測(cè),并分別比較ARIMA-GARCH模型和BP、RBF兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)良性及缺點(diǎn)。(4)對(duì)比歐洲碳交易市場(chǎng),結(jié)合中國(guó)實(shí)情,提出了建設(shè)中國(guó)特色碳交易市場(chǎng)的展望。此次論文的研究展示了時(shí)間序列分析在碳價(jià)時(shí)間序列預(yù)測(cè)及處理中的重要應(yīng)用,結(jié)合歐洲碳交易市場(chǎng)進(jìn)行對(duì)比,對(duì)于中國(guó)建設(shè)有特色的碳市場(chǎng)具有較大的參考價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：碳價(jià) 時(shí)間序列分析 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測(cè)
【學(xué)位授予單位】：湖南師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：X196;F224
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 1 緒論10-20
• 1.1 問(wèn)題的提出及意義10-11
• 1.2 文獻(xiàn)綜述11-16
• 1.2.1 時(shí)間序列研究總結(jié)11-13
• 1.2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜述13-15
• 1.2.3 碳價(jià)預(yù)測(cè)與分析研究現(xiàn)狀15-16
• 1.3 研究目標(biāo)和論文結(jié)構(gòu)16-18
• 1.3.1 研究目標(biāo)16-17
• 1.3.2 論文結(jié)構(gòu)17
• 1.3.3 數(shù)據(jù)來(lái)源17
• 1.3.4 軟件工具17-18
• 1.3.5 各章節(jié)布局思想18
• 1.4 本章小結(jié)18-20
• 2 時(shí)間序列分析問(wèn)題的基本理論20-36
• 2.1 時(shí)間序列及統(tǒng)計(jì)特性20-21
• 2.2 平穩(wěn)時(shí)間序列模型21-26
• 2.2.1 平穩(wěn)時(shí)間序列簡(jiǎn)介21-22
• 2.2.2 ARMA模型22-26
• 2.3 非平穩(wěn)時(shí)間序列模型26-30
• 2.3.1 非平穩(wěn)時(shí)間序列簡(jiǎn)介26-27
• 2.3.2 單位根過(guò)程的預(yù)測(cè)27-29
• 2.3.4 ARIMA模型29-30
• 2.4 條件異方差模型30-35
• 2.4.1 ARCH模型30-32
• 2.4.2 ARCH的檢驗(yàn)32-33
• 2.4.3 GARCH模型33-35
• 2.5 模型定階準(zhǔn)則35
• 2.6 本章小結(jié)35-36
• 3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列模型36-52
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述36-38
• 3.1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概念36
• 3.1.2 神經(jīng)元結(jié)構(gòu)模型36-38
• 3.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)38-44
• 3.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)38-39
• 3.2.2 BP算法39-40
• 3.2.3 BP算法改進(jìn)40-44
• 3.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)44-50
• 3.3.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)45-46
• 3.3.2 RBF算法46-48
• 3.3.3 RBF算法優(yōu)化48-50
• 3.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)間序列模型50
• 3.6 本章小結(jié)50-52
• 4 碳價(jià)模型實(shí)證與分析52-66
• 4.1 碳價(jià)時(shí)間序列基本框架模型52-57
• 4.1.1 ARIMA-GARCH模型預(yù)測(cè)系統(tǒng)流程52
• 4.1.2 ARIMA-GARCH模型實(shí)證52-57
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)碳價(jià)預(yù)測(cè)57-60
• 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)流程57
• 4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)碳價(jià)預(yù)測(cè)實(shí)證57-60
• 4.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)碳價(jià)預(yù)測(cè)60-62
• 4.3.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)系統(tǒng)流程60
• 4.3.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)碳價(jià)預(yù)測(cè)實(shí)證60-62
• 4.4 模型比較62-64
• 4.5 影響碳價(jià)因素分析64-65
• 4.6 本章小結(jié)65-66
• 5 總結(jié)與展望66-68
• 5.1 本論文研究成果66
• 5.2 中國(guó)特色碳交易市場(chǎng)發(fā)展與展望66-68
• 參考文獻(xiàn)68-74
• 致謝74-75

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10 曾U喺

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