針對碳排放權序貫拍賣中競標主體的報價學習行為對拍賣結果的影響,引入自適應性報價模型并改進PSO（particle20swarm20optimization）智能算法來模擬控排企業(yè)報價動態(tài)變化的學習機制,并構建基于多Agent的拍賣仿真模型,實驗分析不同拍賣情景下,報價學習行為對碳排放權拍賣出清價格、年均履約水平以及拍賣效率的影響.實驗結果表明:報價學習行為可以顯著提高企業(yè)年均履約水平,但是在歧視價格拍賣以及統(tǒng)一價格拍賣（市場供小于求時）下,會顯著降低碳排放權出清價格和拍賣效率;歧視價格拍賣的出清價格和拍賣效率都高于統(tǒng)一價格拍賣,但從公平性以及降低企業(yè)成本的角度出發(fā),統(tǒng)一價格拍賣可以減少拍賣對沒有學習行為的競標主體的不公平性以及避免報價學習行為對拍賣效率的影響. 

【文章來源】：系統(tǒng)工程學報. 2019,34(02)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：16 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
[1]序貫拍賣理論若干問題研究[D]. 韓曉虎.對外經(jīng)濟貿易大學 2016



本文編號：3176156