基于高阶矩冲击机器学习Multi-LSTM模型的中国碳价预测

• 作者: 云坡 陈江华 唐文之
• 来源期刊: 安徽师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 碳价预测 高阶矩 机器学习 Multi-LSTM模型
• 年，卷（期）: 2022,（1）
• 所属期刊栏目: 数学与计算机科学
• 页码范围: 6-12
• 页数: 7页
• 分类号: TP3
• 语种: 中文
• DOI: 10.14182/J.cnki.1001-2443.2022.01.002

摘要

碳价预测是以市场手段推动污染物减排、促进碳市场发展的关键.本文聚焦从高阶矩(偏度-峰度)视角研究市场非对称信息和极端因素对碳价的动态冲击.使用湖北碳市场2014.4.28—2021.2.26时间序列数据,基于实验法构建Multi-LSTM机器学习模型检验预测效果.研究发现,Multi-LSTM模型的碳价预测误差RMSE、MAE、MAPE仅为2.65、1.74、2.43,市场预测准确度为0.88,具有显著的预测精确和稳定性.表明考虑高阶矩冲击的碳价预测机理有效性和合理性得到证明,Multi-LSTM模型能够进行有效的碳价预测.