本文關(guān)鍵詞：基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的歐盟碳排放權(quán)價格的影響機制研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著人類社會對氣候變暖和溫室氣體之間相互關(guān)系認識的不斷深入,全球許多國家或地區(qū)采取了建立碳排放交易機制來開展節(jié)能減排,尋求可持續(xù)的低碳經(jīng)濟發(fā)展之路。到2014年年底國際碳市場交易總量約為104.2億噸,交易金額總額約為549.08億美元。在這中間歐盟的碳交易減排市場歐盟排放權(quán)交易量就已經(jīng)達到為86.5億噸,交易額約為523.48億美元。歐盟碳交易市場因為自身的碳交易量大、流動性強而成為國際最大的碳交易市場,但它的碳排放權(quán)價格卻是波動劇烈。碳排放權(quán)具有商品屬性又有金融屬性的經(jīng)濟價值,但同時它具有強烈的政策屬性。因此碳排放權(quán)交易價格的劇烈波動與能源價格、天氣溫度、全球經(jīng)濟形勢等因素有關(guān),還與碳減排量和排放權(quán)的供需關(guān)系、政策會議釋放的價格信號和引導的市場走向、金融市場投機因素有關(guān)。這既反映了它與全球其它商品市場具有相同性,又反映了碳交易市場所獨有的特性,而碳排放權(quán)價格在碳減排過程中作為一種市場驅(qū)動力,是有著不可忽視的決定性作用和研究價值。因此本文主要針對歐盟碳排放權(quán)EUA價格的波動變化,去進行分析與研究其影響因素。主要以歐盟碳排放權(quán)交易市場為研究對象,選取影響碳排放權(quán)價格的諸多因素指標,運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立模型、分析數(shù)據(jù)、得出影響因子的權(quán)重。BP神經(jīng)網(wǎng)絡在碳排放權(quán)市場預測的優(yōu)點,主要擁有自組織和自學習功能、容錯能力強、快速得到最優(yōu)解的能力,從而充分的保證在碳價格構(gòu)建模型時有更高的精準度。然后再運用影響度模型衡量測試每個影響因子對輸出結(jié)果的影響。從而能夠?qū)Ρ瘸霾煌绊懸蛩鼐C合作用于EUA價格時,對EUA價格波動造成的影響權(quán)重比。通過對比和觀察發(fā)現(xiàn),影響因子權(quán)重比為UNFCCC(聯(lián)合國氣候變化會議)煤炭價格原油價格經(jīng)濟指數(shù)天然氣價格CER(核證減排量)價格天氣溫度。由此可以得出這樣的結(jié)論：政策和能源因素是構(gòu)成對碳排放權(quán)交易價格影響絕大部分的原因,而經(jīng)濟指數(shù)次之,核證減排價格有小部分影響,溫度幾乎沒有影響。通過對歐盟碳排放權(quán)價格影響因素的建模分析,剖析了市場在運行過程中價格過度波動的根源以及影響,在這樣的基礎上對中國碳市場的構(gòu)建提出三大方面的啟示以及建議。第一,保證能源市場穩(wěn)定性；第二,政府制度創(chuàng)新,包含碳排放配額的調(diào)整、碳配額跨期存儲借貸機制、政策的穩(wěn)定性；第三,建立多元化市場,包含發(fā)展金融衍生品市場、建立統(tǒng)一的碳交易市場。而目前在我國在北京、廣東、上海、湖北等七個省市,來開展碳交易試點工作,并且碳交易所已經(jīng)開市,具有交易形式。這些碳交易試點的實施推動了國家本身的碳交易市場的建設。但是目前中國的碳交易機制設計在剛剛起步,也就不可避免的面臨諸多問題。因此為了進一步促進我國發(fā)展減排經(jīng)濟,有必要學習和借鑒歐盟碳減排方面的方式和先進經(jīng)驗。對歐盟碳排放交易體制中碳價格EUA波動的影響因素進行研究和分析,就能更好的去把握國際市場的碳價格走勢趨勢,同時針對我國碳交易體系的發(fā)展提出相應對策,以期能更好地促進我國碳交易的發(fā)展,進而完善和豐富我國碳交易市場運行的有效性和成熟度。
【關(guān)鍵詞】：碳市場 價格波動 EUA 影響因素
【學位授予單位】：陜西師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：X196;F831.5
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-22
• 1.1 選題背景9-11
• 1.1.1 國際碳市場環(huán)境9-10
• 1.1.2 中國碳交易市場發(fā)展態(tài)勢10-11
• 1.2 研究意義11-13
• 1.2.1 現(xiàn)實意義11-12
• 1.2.2 理論意義12-13
• 1.3 國內(nèi)外研究綜述13-19
• 1.3.1 影響歐盟碳排放權(quán)價格的市場因素13-17
• 1.3.2 影響歐盟碳排放權(quán)價格的政策環(huán)境因素17-19
• 1.4 研究方案19-22
• 1.4.1 研究目標、研究內(nèi)容以及擬解決的關(guān)鍵問題19
• 1.4.2 采取的研究方法19-21
• 1.4.3 本研究的特色與創(chuàng)新之處21-22
• 第二章 碳交易市場機制的理論分析22-29
• 2.1 碳交易的理論淵源22-23
• 2.1.1 庇古轉(zhuǎn)移稅22-23
• 2.1.2 科斯定理23
• 2.2 碳交易機制23-25
• 2.2.1 聯(lián)合履約機制24
• 2.2.2 清潔發(fā)展機制24-25
• 2.2.3 國際碳排放交易機制25
• 2.3 碳交易市場25-29
• 2.3.1 交易主體26
• 2.3.2 交易客體26
• 2.3.3 市場結(jié)構(gòu)26-29
• 第三章 碳排放權(quán)價格影響機制分析29-37
• 3.1 EUA(歐盟碳排放權(quán)價格)的發(fā)展29-32
• 3.1.1 碳排放權(quán)交易價格走勢29-30
• 3.1.2 碳排放權(quán)交易價格階段性推進30-31
• 3.1.3 碳排放權(quán)價格交易模式31-32
• 3.2 碳排放權(quán)價格的影響因素32-37
• 3.2.1 三大化石能源因素32
• 3.2.2 氣溫因素32-33
• 3.2.3 經(jīng)濟環(huán)境因素33-34
• 3.2.4 CER(核證減排量價格)因素34-35
• 3.2.5 UNFCCC(聯(lián)合國氣候會議)因素35-37
• 第四章 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的實證研究37-47
• 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡37-39
• 4.1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡基本原理37-38
• 4.1.2 模型種類以及應用領域38-39
• 4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡39-41
• 4.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡在價格預測中的適用性39
• 4.2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練算法39-41
• 4.3 實證分析41-47
• 4.3.1 樣本的選取和輸入輸出數(shù)據(jù)的處理41-43
• 4.3.2 利用MATLAB建立模型并試驗仿真43-44
• 4.3.3 模型仿真結(jié)果對比與數(shù)據(jù)分析44-45
• 4.3.4 影響度模型45-47
• 第五章 結(jié)論和建議47-52
• 5.1 研究結(jié)果47-49
• 5.2 對中國碳市場構(gòu)建的啟示49-50
• 5.3 研究展望50-52
• 參考文獻52-58
• 致謝58-60
• 攻讀碩士學位期間的研究成果60

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本文編號：359379