歐盟碳市場復雜性及碳價混沌預測研究.pdf

1、近年來，氣候變暖問題逐漸引起各國的廣泛關注，國際社會作了多方面的努力，其中碳排放交易機制是應對氣候變化的有效手段之一，碳市場及其金融屬性也逐漸地成為能源經(jīng)濟領域的研究熱點。碳市場的價格由于受到國際政治環(huán)境、經(jīng)濟危機等因素的影響而表現(xiàn)出復雜系統(tǒng)的典型特征，如動態(tài)性、非線性和不確定性等。對碳市場及其價格進行研究，不僅可以為碳市場的長遠發(fā)展、市場交易者以及參與者提供一定的商業(yè)參考價值，同時對中國碳期貨市場的建設也具有重要借鑒意義。
　　

2、本文以歐盟碳市場的復雜系統(tǒng)為研究背景，圍繞碳市場的復雜性機制、碳價格的非線性動力學行為和人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的構建三個主要方面，采用金融學、計量經(jīng)濟學和統(tǒng)計學等相關領域的理論方法，定性分析了碳市場復雜性機制的影響因素，定量描述了碳期貨價格的非線性動力學行為，并以此構建多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型，系統(tǒng)地揭示了碳市場的復雜性行為和碳價格的混沌特性，并對所構建的人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型進行了顯著性檢驗和泛化能力的測試。
　　本文的研究工作主要包括

3、以下三個方面：
　?。?）碳市場復雜性機制的分析。采用可以在不同尺度上計算出時間序列熵值的多尺度熵方法，從國際政治環(huán)境、金融危機和經(jīng)濟發(fā)展等方面對碳市場的復雜性行為進行分析。研究表明，在1到10的時間尺度上熵值較高，而在一個月以上的時間尺度上熵值較低。熵在時間尺度上的依賴性揭示了碳價收益率在大時間尺度上遵循均值回歸。
　　(2)碳期貨價格的混沌特性鑒別。從非線性動力學觀點出發(fā)，基于相空間重構技術，采用最大李雅譜諾夫（Lyap

4、unov）指數(shù)、關聯(lián)維和Kolmogorov熵三種不同的方法對碳期貨價格的混沌特性進行分析。結果表明，碳期貨價格具有正的最大Lyapunov指數(shù)、非零的Kolmogorov熵且關聯(lián)維隨著嵌入維遞增趨于飽和，因此可以判定碳期貨價格的時間序列為混沌時間序列。
　　(3)碳價多層神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的構建。選用單隱層人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，通過變換隱含層的個數(shù)并采用四個統(tǒng)計測量量監(jiān)測不同模型的優(yōu)劣，選擇出最優(yōu)的3-7-3MLP人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并