本文選題：碳價預測　切入點：歐盟排放交易體系　出處：《系統(tǒng)工程理論與實踐》2011年12期

【摘要】：針對國際碳市場價格預測LSSVM建模輸入節(jié)點和模型參數難以確定的問題,建立了基于數據分組處理方法(GMDH)-粒子群算法(PSO)-最小二乘支持向量機(LSSVM)的國際碳市場價格預測模型.首先利用GMDH算法獲得LSSVM建模中的輸入變量;其次應用PSO算法對LSSVM建模中的參數進行優(yōu)化,進而使用訓練好的LSSVM模型對測試樣本進行預測;最后采用該模型對歐盟排放交易體系(EU ETS)兩個不同到期時間的碳期貨價格(DEC 10和DEC 12)進行實證分析,取得了令人滿意的效果.
[Abstract]:Aiming at the problem that it is difficult to determine the input node and model parameters of LSSVM modeling for international carbon market price prediction, A price prediction model of international carbon market based on data grouping method (GMDH) and particle swarm optimization (PSO) is established. Firstly, the input variables in LSSVM modeling are obtained by using GMDH algorithm. Secondly, PSO algorithm is used to optimize the parameters in LSSVM modeling, and then the trained LSSVM model is used to predict the test samples. Finally, the model is used to analyze the two carbon futures prices with different expiration time (DEC10 and DEC 12) in the EU emissions trading system (EU ETS), and the results are satisfactory.
【作者單位】： 五邑大學經濟管理學院;北京理工大學能源與環(huán)境政策研究中心;北京理工大學管理與經濟學院;
【基金】：國家自然科學基金(71020107026,70733005) 國家博士后科學基金(201104057) 國家教育部人文社會科學青年基金(11YJC630304)
【分類號】：X196
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本文編號：1691921