本文關(guān)鍵詞：碳市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)方法及應(yīng)用研究

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【摘要】：作為應(yīng)對(duì)氣候變化成本的有效手段,碳市場(chǎng)日益受到學(xué)術(shù)界和理論界的關(guān)注。近年來(lái)以歐盟碳排放交易體系(EU ETS)為代表的全球碳市場(chǎng)發(fā)展迅猛,但其市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)劇烈,顯著影響了減排績(jī)效。論文圍繞EU ETS碳市場(chǎng)價(jià)格開(kāi)展預(yù)測(cè)分析研究,以期提高碳市場(chǎng)價(jià)格的預(yù)測(cè)精度。本文的主要?jiǎng)?chuàng)新性工作如下:(1)構(gòu)建了基于PSR-LSSVR模型參數(shù)同步優(yōu)化的碳市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)模型。首先,分析了影響碳市場(chǎng)價(jià)格LSSVR模型預(yù)測(cè)性能參數(shù),確定模型參數(shù)組合優(yōu)化問(wèn)題;其次,將PSR和LSSVR參數(shù)同步編碼,選用具有極強(qiáng)尋優(yōu)能力的粒子群算法(PSO)對(duì)模型參數(shù)組合進(jìn)行同步優(yōu)化;最后,利用PSO-PSR-LSSVR模型對(duì)EU ETS碳價(jià)格進(jìn)行了實(shí)際預(yù)測(cè)。結(jié)果發(fā)現(xiàn),PSO-PSR-LSSVR模型在碳價(jià)格預(yù)測(cè)方面更具有優(yōu)勢(shì)。(2)構(gòu)建了基于UD-PSR-LSSVR模型的碳市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)模型。首先,將模型參數(shù)組合優(yōu)化轉(zhuǎn)化為一個(gè)多因素多水平優(yōu)化問(wèn)題;其次,采用均勻設(shè)計(jì)方法對(duì)參數(shù)進(jìn)行均勻設(shè)計(jì),將多參數(shù)多水平組合優(yōu)化的大樣本問(wèn)題轉(zhuǎn)化為一個(gè)小樣本問(wèn)題,提高尋優(yōu)效率,從而得到最優(yōu)模型參數(shù),并對(duì)EU ETS兩組碳期貨價(jià)格進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn),均勻設(shè)計(jì)能夠很好處理多參數(shù)聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題,通過(guò)將同步優(yōu)化的大樣本搜索轉(zhuǎn)化為小樣本搜索,在保證模型預(yù)測(cè)精度的同時(shí)大幅度地提高了模型的計(jì)算效率。(3)構(gòu)建了基于核函數(shù)原型和自適應(yīng)PSO優(yōu)化LSSVR的碳市場(chǎng)價(jià)格多尺度預(yù)測(cè)模型。首先,采用極值點(diǎn)鏡像延拓EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)將碳價(jià)格分解成簡(jiǎn)單模態(tài)。其次,采用fine-to-coarse reconstruction算法識(shí)別出高頻分量、低頻分量和趨勢(shì)分量,鑒于ARIMA模型具有很強(qiáng)的短期記憶能力,適用于高頻分量預(yù)測(cè),LSSVR具有良好的非線性捕捉能力,適用于低頻分量和趨勢(shì)分量。同時(shí),為充分發(fā)揮不同核函數(shù)各自的優(yōu)勢(shì),彌補(bǔ)單一核函數(shù)的不足,引入一種普適的核函數(shù)原型,能夠根據(jù)具體數(shù)據(jù)自適應(yīng)優(yōu)化選擇核函數(shù)類(lèi)型和模型最優(yōu)參數(shù)。最后,針對(duì)“分解-集成”策略中,各分量預(yù)測(cè)值僅局限于線性集成的問(wèn)題,提出了一種新的基于LSSVR的非線性集成模型,將不同模型的分量預(yù)測(cè)結(jié)果利用LSSVR非線性集成模型重構(gòu)出碳市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)值。結(jié)果發(fā)現(xiàn),該模型能夠顯著提高碳價(jià)格預(yù)測(cè)精度。
【關(guān)鍵詞】：碳價(jià)格 歐碳市場(chǎng) 最小二乘支持向量回歸 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 粒子群算法 均勻設(shè)計(jì)
【學(xué)位授予單位】：五邑大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：X196;F830.9;F224
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 緒論9-15
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 文獻(xiàn)綜述10-12
• 1.3 研究?jī)?nèi)容與論文架構(gòu)12-15
• 第二章 碳市場(chǎng)預(yù)測(cè)理論方法基礎(chǔ)15-26
• 2.1 相空間重構(gòu)（PSR）15-16
• 2.2 支持向量機(jī)16-21
• 2.2.1 支持向量機(jī)16-18
• 2.2.2 最小二乘支持向量回歸（LSSVR）18-19
• 2.2.3 核函數(shù)19-21
• 2.3 模型選擇21-23
• 2.3.1 交叉驗(yàn)證21
• 2.3.2 網(wǎng)格搜索21-22
• 2.3.3 PSO算法22-23
• 2.4 時(shí)間窗技術(shù)23-25
• 2.4.1 固定時(shí)間窗23-24
• 2.4.2 滾動(dòng)時(shí)間窗24
• 2.4.3 變滾動(dòng)時(shí)間窗24-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第三章 基于PSO的PSR和LSSVR參數(shù)同步優(yōu)化碳市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)26-34
• 3.1 引言26-27
• 3.2 PSO-PSR-LSSVR模型27-29
• 3.3 實(shí)證分析29-32
• 3.3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與描述29-30
• 3.3.2 評(píng)價(jià)準(zhǔn)則30
• 3.3.3 預(yù)測(cè)結(jié)果與分析30-32
• 3.4 本章小結(jié)32-34
• 第四章 基于均勻設(shè)計(jì)的PSR和LSSVR參數(shù)同步優(yōu)化碳市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)34-48
• 4.1 引言34
• 4.2 UD-PSR-LSSVR模型34-36
• 4.2.1 影響PSR-LSSVR模型性能參數(shù)34-35
• 4.2.2 UD-PSR-LSSVR35-36
• 4.3 實(shí)證分析36-46
• 4.3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源與描述36-37
• 4.3.2 評(píng)價(jià)準(zhǔn)則37-38
• 4.3.3 UD-PSR-LSSVR預(yù)測(cè)模型建立38-44
• 4.3.4 結(jié)果分析44-46
• 4.4 本章小結(jié)46-48
• 第五章 基于EEMD、核函數(shù)原型和自適應(yīng)PSO優(yōu)化LSSVR的碳市場(chǎng)價(jià)格多尺度預(yù)測(cè)48-70
• 5.1 引言48-49
• 5.2 研究方法49-56
• 5.2.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）49-51
• 5.2.2 核函數(shù)原型51-52
• 5.2.3 基于核函數(shù)原型和自適應(yīng)PSO算法的LSSVR模型選擇算法52-53
• 5.2.4 基于EEMD、核函數(shù)原型和LSSVR的碳市場(chǎng)價(jià)格預(yù)測(cè)模型53-56
• 5.3 實(shí)證分析56-68
• 5.3.1 數(shù)據(jù)來(lái)源56-57
• 5.3.2 評(píng)價(jià)準(zhǔn)則57
• 5.3.3 數(shù)據(jù)非平穩(wěn)、非線性檢驗(yàn)57-58
• 5.3.4 EEMD分解58-60
• 5.3.5 高頻、低頻和趨勢(shì)分量識(shí)別60-61
• 5.3.6 結(jié)果分析61-68
• 5.4 本章小結(jié)68-70
• 結(jié)論與展望70-72
• 參考文獻(xiàn)72-77
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文及參與科研項(xiàng)目77-78
• 致謝78

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