【摘 要】
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本文以深圳市碳交易市场2017—2018年的数据为样本,研究我国碳排放权交易的价格风险。利用ARIMA模型探究碳交易价格的波动机制,检验发现模型的拟合度较高。设定宏观经济、能源价格、气候环境三大类共15个影响因子,运用主成分分析法研究碳交易价格的风险特征。以分析出的12个主要影响因子为预警先兆,设定碳交易风险等级,为通过BP神经网络模型,建立风险预警机制提供了基础和支持。通过模型分析,碳交易价格呈非线性特征,不具有季节性与周期性因素,并得到其时序规律。
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本文以深圳市碳交易市场2017—2018年的数据为样本,研究我国碳排放权交易的价格风险。利用ARIMA模型探究碳交易价格的波动机制,检验发现模型的拟合度较高。设定宏观经济、能源价格、气候环境三大类共15个影响因子,运用主成分分析法研究碳交易价格的风险特征。以分析出的12个主要影响因子为预警先兆,设定碳交易风险等级,为通过BP神经网络模型,建立风险预警机制提供了基础和支持。通过模型分析,碳交易价格呈非线性特征,不具有季节性与周期性因素,并得到其时序规律。
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