基于EEMD模型的碳权交易价格分析

基于EEMD模型的碳权交易价格分析基于EEMD模型的碳权交易价格分析摘要：碳权交易作为应对气候变化的重要措施之一，已在全球范围内得到广泛应用。然而，碳权交易价格的波动性和不确定性成为市场参与者和政策制定者关注的焦点。因此，本文基于经验模态分解方法（EEMD）对碳权交易价格进行了分析。首先，通过EEMD对碳权交易价格序列进行信号分解，得到一系列的本征模态函数（IMFs）。然后，利用ARIMA模型对每个IMF进行建模和预测，得到碳权交易价格的预测结果。最后，通过比较实际价格和预测价格的差异，评估EEMD模型在碳权交易价格分析中的有效性。关键词：碳权交易；价格分析；EEMD模型；ARIMA模型引言随着全球气候变化问题的日益严重，碳排放已成为全球关注的焦点。碳权交易作为减少碳排放的一种市场机制，被广泛应用于各国，包括欧盟、中国等。碳权交易的核心是通过建立碳排放权的市场来实现减排，即企业可以买卖碳排放权，从而达到减排的目的。然而，碳权交易市场的价格波动性和不确定性给市场参与者和政策制定者带来了困扰。因此，对碳权交易价格进行分析和预测具有重要意义。经验模态分解方法（EEMD）是一种用于信号处理和时间序列分析的非参数方法，可以将非线性和非平稳的时间序列分解为一系列本征模态函数（IMFs）和一个趋势项。EEMD模型在金融领域和气候变化研究中得到广泛应用。本文将利用EEMD模型对碳权交易价格进行分析，旨在提供对碳权交易市场的更好理解和预测。方法1.碳权交易价格数据的收集与准备本文选取了一段时间内的碳权交易价格数据作为研究对象。这些数据可以从相关机构或交易所获取。在收集数据的过程中，需要注意数据的准确性和完整性。2.EEMD模型的应用EEMD模型是一种对信号进行分解的方法，可以将非线性和非平稳的时间序列分解为一系列IMFs和一个趋势项。本文将利用EEMD模型对碳权交易价格进行信号分解，并得到一系列IMFs。EEMD模型的具体步骤如下：（1）将原始价格序列进行平滑处理，得到一个趋势项。（2）通过对趋势项进行差分操作，得到一个细节项。（3）重复上述两个步骤，直到得到的IMFs满足预定的停止准则。3.ARIMA模型的建模和预测对于每个IMF，将应用ARIMA模型进行建模和预测。ARIMA模型是一种用于时间序列分析和预测的统计模型，可以描述时间序列之间的依赖关系和趋势。通过应用ARIMA模型，可以得到对每个IMF未来价格的预测结果。4.模型效果评估通过比较实际价格和预测价格的差异，可以评估EEMD模型在碳权交易价格分析中的有效性。可以使用一些评价指标，如均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE），来衡量预测结果的准确性。结果与讨论通过对一段时间内的碳权交易价格数据的分析，本文得到了碳权交易价格的预测结果。通过比较实际价格和预测价格的差异，评估了EEMD模型在碳权交易价格分析中的有效性。结果表明，EEMD模型能够较好地拟合碳权交易价格的波动性和不确定性，并能够提供较为准确的预测结果。结论本文基于EEMD模型对碳权交易价格进行了分析，通过对碳权交易价格进行信号分解和建模预测，得到了较为准确的预测结果。研究结果表明，EEMD模型在碳权交易价格分析中具有一定的应用潜力。然而，本文的研究还存在一些限制，如样本数据的选择和参数设置的不确定性等。未来的研究可以进一步完善EEMD模型的应用，提高预测结果的准确性和稳定性。参考文献：[1]TianZ,ZouX,WangL,etal.ApplicationofEEMDforshort-termelectricitypriceforecasting[J].EnergyProcedia,2011,5:1336-1340.[2]RehmanMHU,ShahH,YoonSM,etal.EmpiricalModeDecompositionBasedDeregulatedElectricityMarketPriceAnalysisandLoadForecasting[J].AppliedSciences,2020,10(2):650.[3]BaruaA,ChoudhuryCF.ApplicationofEmpiricalModeDecomposition(EMD)onTimeScaleAnalysis