基于ARIMA-LSTM的区域碳市场交易价格预测研究

摘要

碳交易市场的价格变化作为衡量市场运行的核心指标,为碳排放权交易市场监管者和投资者提供决策依据与参考。受碳价非线性、高噪声和强波动特性的影响,碳排放权价格的预测研究面临较大挑战。基于上海碳市场2013—2023年的每日成交均价,构建了ARIMA-LSTM组合模型,首先运用ARIMA模型对数据进行预测,捕捉碳价的线性与周期性趋势。其次,将ARIMA模型对碳价线性预测产生的残差作为LSTM模型的输入,学习序列中的非线性部分。最后,将两种模型的结果进行加权组合,得到未来5天的预测数据。实验结果显示,ARIMA-LSTM组合模型在碳价预测精度和结果解释性上均优于单一的ARIMA或LSTM模型,能够更好地捕捉碳市场价格的波动趋势。为市场参与者了解碳排放权定价的内在机制提供了帮助,有助于推动我国碳市场可持续发展。

关键词

碳市场 / 价格 / 特征分析 / 价格预测 / 定价机制