基于多尺度分析的国际碳市场价格预测方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    71201010
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    21.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    G0104.预测与评价
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2012
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2013-01-01 至2015-12-31

项目摘要

In recent years, due to the high volatility and complexity of global carbon market price, China has seriously lost carbon assets. For example, China lost more than €3.3 billion only in 2008. With the deepening of China's participation in international carbon market, the loss will continue to rise. Therefore, how to accurately forecast the global carbon market price has emerged as a research hotspot..Aiming at the key scientific issues, from the perspective of multiscale analysis, this project will apply comprehensively empirical mode decomposition (EMD), least squares support vector machines (LSSVM) and other approaches to carry out quantitative study on multiscale prediction of international carbon market price. Around different scientific issues of multiscale prediction of global carbon market price,and according to the characteristics of multiscale prediction of international carbon market price, this study will establish the multiscale decomposition model, mode optimal predictive model and multiscale ensemble prediction model for international carbon market price, to execute deeply quantitative research on multiscale prediction theories and methods system of global carbon market price..This project emphasizes the multidisciplinary integration and focuses on the combination of theory and practice, which aims at the initial formation of theories and methods system for global carbon market price, promoting the development of carbon market price forecasting to data-driven mode and multiscale direction, and providing decision-makers with information supports and decision-making bases.
近年来,由于国际碳市场价格波动的剧烈性和复杂性,我国碳资产流失严重,仅2008年已超过33亿欧元,随着我国参与国际碳市场的不断深入,未来会继续上升,因此国际碳市场价格预测问题凸显。.本项目针对国际碳市场价格预测面临的亟待解决的关键科学问题,从多尺度的角度,综合应用经验模态分解、最小二乘支持向量机等理论方法,定量研究国际碳市场价格多尺度预测。围绕国际碳市场价格多尺度预测的不同管理科学问题,紧密结合国际碳市场价格多尺度预测特点,建立国际碳市场价格多尺度分解模型、模态最优预测模型和多尺度集成预测模型,深入探讨定量研究国际碳市场价格多尺度预测的理论方法体系。.本研究强调多学科的交叉融合,注重理论方法研究与实践相结合,旨在初步形成国际碳市场价格的多尺度预测理论方法体系,推动国际碳市场价格预测工作向数据驱动模式和多尺度方向发展,并为有关决策者提供信息支持和决策依据。

结项摘要

近年来,由于国际碳市场价格波动的剧烈性和复杂性,我国碳资产流失严重,仅2008 年已超过33亿欧元,随着我国参与国际碳市场的不断深入,未来会继续上升,因此国际碳市场价格预测问题凸显。本项目针对国际碳市场价格预测面临的亟待解决的关键科学问题,从多尺度的角度,综合应用经验模态分解、最小二乘支持向量机等理论方法,定量研究国际碳市场价格多尺度预测。围绕国际碳市场价格多尺度预测的不同管理科学问题,紧密结合国际碳市场价格多尺度预测特点,建立国际碳市场价格多尺度分解模型、模态最优预测模型和多尺度集成预测模型,深入探讨定量研究国际碳市场价格多尺度预测的理论方法体系。本研究强调多学科的交叉融合,注重理论方法研究与实践相结合,旨在初步形成国际碳市场价格的多尺度预测理论方法体系,推动国际碳市场价格预测工作向数据驱动模式和多尺度方向发展,并为有关决策者提供信息支持和决策依据。

项目成果

期刊论文数量(19)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Carbon price forecasting with a novel hybrid ARIMA and least squares support vector machines methodology
使用新型混合 ARIMA 和最小二乘支持向量机方法进行碳价格预测
  • DOI:
    10.1016/j.omega.2012.06.005
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    Omega-International Journal of Management Science
  • 影响因子:
    6.9
  • 作者:
    Bangzhu Zhu;Yiming Wei
  • 通讯作者:
    Yiming Wei
Carbon Price Analysis Using Empirical Mode Decomposition
使用经验模态分解的碳价格分析
  • DOI:
    10.1007/s10614-013-9417-4
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Computational Economics
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    朱帮助
  • 通讯作者:
    朱帮助
国际碳市场价格驱动力研究:以EU ETS为例
  • DOI:
    10.1093/cid/ciz1095
  • 发表时间:
    2014
  • 期刊:
    北京理工大学学报(社会科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱帮助
  • 通讯作者:
    朱帮助
Carbon price analysis using empirical modedecomposition
使用经验模式分解的碳价格分析
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    Computational Economics
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Bangzhu Zhu;Ping Wang;Julien Chevallier;Yiming Wei
  • 通讯作者:
    Yiming Wei
Self-scheduling of a power generating company: Carbon tax considerations
发电公司的自我调度:碳税考虑
  • DOI:
    10.1016/j.cor.2015.06.003
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Computers & Operations Research
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Sidong Liu;JulienChevallier;BangzhuZhu
  • 通讯作者:
    BangzhuZhu

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其他文献

基于超效率DEA的中国省际能源效率评价
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    数学的实践与认识233
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱帮助; 吴万水;王平
  • 通讯作者:
    王平
基于改进希尔伯特-黄变换算法的碳市场价格多尺度分解
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    北京理工大学学报社会科学版
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    朱帮助
  • 通讯作者:
    朱帮助
Hilbert Spectra and Empirical Mode Decomposition: A Multiscale Event Analysis Method to Detect the Impact of Economic Crises on the European Carbon Market
希尔伯特谱和经验模态分解:一种检测经济危机对欧洲碳市场影响的多尺度事件分析方法
  • DOI:
    10.1007/s10614-017-9664-x
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Computational Economics
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    朱帮助
  • 通讯作者:
    朱帮助
Regional Transfer of Haze Pollutants Embodied in China’s Foreign Trade and Factors Affecting It: A GMRIO-Based Empirical Analysis
中国对外贸易中雾霾污染物的区域转移及其影响因素:基于GMRIO的实证分析
  • DOI:
    10.1080/1540496x.2016.1152814
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Emerging Markets Finance & Trade
  • 影响因子:
    4
  • 作者:
    朱帮助
  • 通讯作者:
    朱帮助
Input-output and structural decomposition analysis of India’s carbon emissions and intensity, 2007/08 – 2013/14
印度2007/08—2013/14碳排放及强度投入产出及结构分解分析
  • DOI:
    10.1016/j.apenergy.2018.09.026
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    Applied Energy
  • 影响因子:
    11.2
  • 作者:
    朱帮助
  • 通讯作者:
    朱帮助

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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