碳排放权期货价格预测

廖志峰

随着全球对二氧化碳排放的关注度增加，碳排放交易市场变得越来越重要。

准确预测碳排放权价格对于碳排放交易市场的发展与达成各国家减排目标具有重要意义，且因碳排放交易价格受到多种因素影响，使得其价格预测成为复杂问题。

另近年来，机器学习被广泛应用于各类金融资产价格预测，其中近期相关研究更显示堆叠集成学习运用于非线性时间序列数据预测时，具有更佳的预测效果。

故本研究根据欧盟碳排放权期货价格、原油、天然气价格、风速与太阳能等气候数据，分别输入自我回归时间序列模型、多变数长短期记忆时间循环神经网路、多层感知器、随机森林回归和支持向量回归等六种演算法，进行欧盟碳排放权期货价格预测。

本研究也进一步将四种演算法再搭配堆叠集成机器学习进行欧盟碳排放权期货价格预测比较。

结果表明，考量多因子的支持向量回归堆叠集成演算法做出的预测的准确性高于其他演算法。

作者：*实践大学财务金融学系副教授廖志峰*通讯作者E-mail：[email protected]

发表人：廖志峰