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题名非结构性数据驱动的混合分解集成碳交易价格组合预测
被引量：9
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作者
刘金培
张了丹
朱家明
陈华友
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机构
安徽大学商学院
浙江大学管理学院
安徽大学数学科学学院
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出处
《运筹与管理》
CSSCI
CSCD
北大核心
2023年第3期149-154,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(72071001,72001001,71871001)
教育部人文社会科学规划项目(20YJAZH066,21YJCZH148)
+1 种基金
安徽省自然科学基金资助项目(2008085MG226,2108085MG239)
安徽省高校优秀青年人才支持重点项目(gxyqZD2022001)。
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文摘
碳交易价格的有效预测有助于投资者合理决策以及政府制定科学的碳交易政策。本文提出一种非结构性数据驱动的混合分解集成碳交易价格组合预测方法。首先,基于百度指数获得碳交易相关非结构性数据,并利用主成分分析(PCA)方法提取其主成分。其次,对主成分序列与碳交易价格历史数据进行经验模态分解(EMD)、变分模态分解(VMD)与小波分解(WT),按频率高低重构后得到它们的高、低频序列和趋势项。然后,自适应选取自回归移动平均模型(ARIMA)、Holt指数平滑法和人工神经网络模型(ANN),结合非结构信息对碳价格的高、低频序列和趋势项进行预测。最后,基于BP神经网络等对三种分解方法的预测值分层集成,得到碳价格最终预测结果。对比实验结果显示,上述组合预测方法充分利用了多源信息,预测精度高且适用性良好。
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关键词
组合预测
碳价格
混合分解集成
非结构性数据
主成分分析
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Keywords
combined forecast
carbon price
mixed decomposition-integration
unstructured data
PCA
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分类号
F224
[经济管理—国民经济]
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