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基于EMD-PSO-SVM误差校正模型的国际碳金融市场价格预测
被引量：
40
1
作者
高杨
李健
《中国人口·资源与环境》
CSSCI
北大核心
2014年第6期163-170,共8页
国际碳金融市场价格预测是制定碳金融市场政策和提高风险管理能力的基础。近年来国际碳市场价格呈现出非平稳、非线性等不规律特性,传统应用于社会经济时间序列的统计模型已经越来越难以满足日渐复杂的社会经济系统的需要。基于此本文...
国际碳金融市场价格预测是制定碳金融市场政策和提高风险管理能力的基础。近年来国际碳市场价格呈现出非平稳、非线性等不规律特性,传统应用于社会经济时间序列的统计模型已经越来越难以满足日渐复杂的社会经济系统的需要。基于此本文建立了基于经验模态分解(EMD)-粒子群算法(PSO)-支持向量机(SVM)的国际碳金融市场价格误差校正预测模型。数据选取2008年3月-2013年9月ICE碳排放期货交易所的CER期货(DEC12)和EUA期货(DEC12)的日交易结算价格作为考察样本进行仿真验证。结果显示:①引入EMD方法可以有效解决误差序列随机性强、相邻频带的干扰可能造成误差序列无法体现反映全部系统动力信息的缺陷;②校正后的预测值与误差预测值的趋势具有较高的一致性,预测结果滞后性和拐点误差大的问题得到了很好的解决;③预测结果较其他常用的国际碳金融价格预测模型进行了比较分析,预测精度有了明显提高。本研究提出的预测模型可以为我国针对目前国际碳价格市场所呈现的波动特征下的碳金融市场价格预测提供新的方法和借鉴。
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关键词
碳金融价格预测
误差
预测
经验模态分解
粒子群算法
支持向量机
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职称材料
题名
基于EMD-PSO-SVM误差校正模型的国际碳金融市场价格预测
被引量：
40
1
作者
高杨
李健
机构
天津大学管理与经济学部
天津理工大学循环经济与企业可持续发展研究中心
出处
《中国人口·资源与环境》
CSSCI
北大核心
2014年第6期163-170,共8页
基金
国家自然科学基金项目"基于符号时间序列分析的金融波动研究"(编号:70971097)
教育部人文社会科学研究规划基金项目"大型工业城市低碳发展的途径
+1 种基金
模式与对策研究--以天津市为例"(编号:11YJA630046)
天津市科技发展战略研究计划项目"科技支撑引领天津市工业园区战略性新兴产业发展研究"(编号:12ZLZLZF08000)
文摘
国际碳金融市场价格预测是制定碳金融市场政策和提高风险管理能力的基础。近年来国际碳市场价格呈现出非平稳、非线性等不规律特性,传统应用于社会经济时间序列的统计模型已经越来越难以满足日渐复杂的社会经济系统的需要。基于此本文建立了基于经验模态分解(EMD)-粒子群算法(PSO)-支持向量机(SVM)的国际碳金融市场价格误差校正预测模型。数据选取2008年3月-2013年9月ICE碳排放期货交易所的CER期货(DEC12)和EUA期货(DEC12)的日交易结算价格作为考察样本进行仿真验证。结果显示:①引入EMD方法可以有效解决误差序列随机性强、相邻频带的干扰可能造成误差序列无法体现反映全部系统动力信息的缺陷;②校正后的预测值与误差预测值的趋势具有较高的一致性,预测结果滞后性和拐点误差大的问题得到了很好的解决;③预测结果较其他常用的国际碳金融价格预测模型进行了比较分析,预测精度有了明显提高。本研究提出的预测模型可以为我国针对目前国际碳价格市场所呈现的波动特征下的碳金融市场价格预测提供新的方法和借鉴。
关键词
碳金融价格预测
误差
预测
经验模态分解
粒子群算法
支持向量机
Keywords
carbon finance price prediction
error prediction
empirical mode decomposition
particle swarm optimization
supportvector machines
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F830 [经济管理—金融学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于EMD-PSO-SVM误差校正模型的国际碳金融市场价格预测
高杨
李健
《中国人口·资源与环境》
CSSCI
北大核心
2014
40
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