【摘 要】
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当前,气候变化和二氧化碳减排问题已成为全球关注的热点。如何有效减少温室气体排放,遏制全球变暖趋势已经成为全世界所有国家面临的共同挑战。碳市场是利用市场机制控制和减少温室气体排放的有效政策工具,是推动经济发展方式绿色低碳转型的一项重要制度创新,其核心是通过供求机制形成有效的碳交易价格来引导企业进行减排决策。碳价格波动包含了碳市场中的丰富信息,其波动过程具有非线性、自相似性、动态性、多重分形等复杂特征
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当前,气候变化和二氧化碳减排问题已成为全球关注的热点。如何有效减少温室气体排放,遏制全球变暖趋势已经成为全世界所有国家面临的共同挑战。碳市场是利用市场机制控制和减少温室气体排放的有效政策工具,是推动经济发展方式绿色低碳转型的一项重要制度创新,其核心是通过供求机制形成有效的碳交易价格来引导企业进行减排决策。碳价格波动包含了碳市场中的丰富信息,其波动过程具有非线性、自相似性、动态性、多重分形等复杂特征,有关碳市场价格的相关研究引起了越来越多学者的广泛关注.近年来,将非线性数据映射成复杂网络,借助复杂网络的拓扑结构挖掘原始数据隐含的有效信息得到了国内外学者的广泛关注,复杂网络理论为非线性数据信息挖掘研究领域提供了新视角、新方法。本论文基于复杂网络理论,在碳市场研究领域从碳价格波动特征分析、结构性突变识别、价格预测以及碳价格波动溢出效应等方面开展了系统研究,论文的第一、二章概述了本文的研究背景及现有的研究方法,第三至八章是本文的核心研究内容,主要开展了如下的创新性的研究工作:（1）第三章构建了欧盟碳市场与国内试点碳市场碳价格的递归网络模型,利用网络拓扑结构分析了欧盟碳市场和国内试点碳市场碳价格递归网络的网络拓扑特征,利用递归量化分析指标揭示了欧盟和国内试点碳市场碳价格波动过程中的自相关性、可预测性以及碳价格系统的复杂性程度等特征.（2）第四章提出了一种融入不确定信息的碳市场价格波动结构性突变检测方法,研究了碳市场价格波动的结构性突变特征.考虑碳价格对市场信息反映的不确定性,基于核密度估计方法估计得到碳价格序列的概率密度函数,计算碳价格递归网络节点之间的连接概率,将连接概率作为网络的连接权重,由此构建得到碳价格概率加权递归网络.利用网络社团结构的变化定义突变指标来进行碳市场的结构性突变识别。通过数值仿真验证了所定义的突变指标的有效性,利用欧盟碳市场和国内碳市场价格数据进行了实证分析.（3）第五章提出了一种基于复杂网络和极限学习机的碳价格预测模型.在该模型中,我们首先将碳价格映射成复杂网络（CPN）,利用网络的拓扑结构提取碳价格波动的有效信息,利用提取的有效信息对原始碳价格数据进行重构,利用重构数据和极限学习机构建了CPN-ELM模型。选取了欧盟碳交易市场第二阶段、第三阶段以及过渡阶段的碳价格数据进行实证分析,结果表明CPN-ELM模型无论在水平精度还是在方向精度上均优于单纯的ELM模型,可以有效的提高ELM模型的预测精度,同时CPN-ELM预测模型面对随机样本、不同频率的样本数据或者具有结构性变化的样本数据具有较好的鲁棒性。（4）第六章构建了一种融入网络拓扑信息的碳价格趋势预测模型.选取LDA、KNN、NB、RF和SVM预测模型作为基准模型,选取2014年6月19日—2020年10月9日欧盟碳市场和中国七个试点碳市场的价格数据作为样本数据进行实证分析。研究发现,融入网络拓扑结构信息后可以显著提升五个基准模型对欧盟碳市场价格趋势预测,但对国内七个试点碳市场价格预测精度提升效果具有较大的差异性,广东、重庆、天津和深圳四个碳市场价格趋势预测精度有小幅提升,而北京、上海和湖北三个碳市场价格趋势预测精度没有提升,我们分析了导致该结果的原因,并提出了完善国内试点碳市场的建议.（5）第七章提出了一种基于相关性度量的多元时间序列复杂网络构建方法,研究了能源价格相关模态的演化特征.首先通过构建滑动窗口,将原始多元时间序列划分得到连续变化的数据矩阵序列,通过计算数据矩阵的相关关系,基于复杂网络思想构造相关模态序列;然后定义刻画相关模态的一系列动态指标,利用相关模态间的演化关系分析能源价格系统的局部和全局动力学特征;接着构建相关模态转换网络,寻找核心相关模态并分析相关模态转换的规律性等.（6）第八章构建了时滞时变多层递归复杂网络模型,研究了碳市场与能源市场之间的波动溢出效应.基于网络微观结构和信息熵理论定义了度量网络层间联动关系的两类联动系数,引入时滞联动系数度量系统间的时滞联动性,基于时滞联动系数定义了度量系统间相互引导关系的指标.选取2011年2月22日—2019年4月1日欧盟碳价格和能源价格（包括WTI原油、煤炭、天然气、汽油）作为样本数据,构建碳市场-能源市场多层递归复杂网络,研究了碳市场和能源市场之间的联动关系.
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