基于非结构数据流行学习的碳价格多尺度组合预测

论文摘要

碳交易价格的有效预测对制定符合国情的碳金融市场政策以及碳金融市场的风险管理都具有重要意义.对此,提出一种基于非结构数据流行学习的碳价格多尺度组合预测方法.首先,利用网络搜索指数提取碳价格相关的非结构化数据,基于等度量映射流行学习对其进行降维;然后,对降维后的非结构化数据、其他影响因素结构化数据、碳交易价格分别进行经验模态分解（Empirical mode decomposition, EMD）,得到不同个数的本征模函数（Intrinsic mode function, IMF）,并采用Fine-to-coarse方法对IMF进行重构,得到高频序列、低频序列和趋势项;最后,利用自回归积分滑动平均模型（Autoregressive integrated moving average model, ARIMA）、偏最小二乘（Partial least squares, PLS）回归和神经网络对高频数据、低频数据和趋势项进行预测,将3种预测结果进行集成,得到最终预测值.仿真实验结果表明,所提出的方法可以有效利用多源信息,具有较高的预测精度和良好的适用性.

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类型: 期刊论文

作者: 刘金培,郭艺,陈华友,任贺松,陶志富

关键词: 多尺度预测,碳价格,非结构数据,流行学习,自回归积分滑动平均模型,经验模态分解

来源: 控制与决策 2019年02期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑,经济与管理科学

专业: 环境科学与资源利用,经济理论及经济思想史,金融,证券,投资

单位: 安徽大学商学院,北卡罗来纳州立大学工业与系统工程系,东南大学经济管理学院,安徽大学数学科学学院,西安交通大学管理学院,安徽大学经济学院

基金: 国家自然科学基金项目(71501002,61502003,71771001,71701001),安徽省自然科学基金项目(1608085QF133,1508085QG149),安徽省高校省级自然科学研究重点项目(KJ2017A026)

分类号: F832.5;X196

DOI: 10.13195/j.kzyjc.2018.0130

页码: 279-286

总页数: 8

文件大小: 352K

下载量: 383

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标签：多尺度预测论文;  碳价格论文;  非结构数据论文;  流行学习论文;  自回归积分滑动平均模型论文;  经验模态分解论文;