考虑低碳新闻媒体关注度的碳价预测研究
查冬兰
李静
曹炀
姚郑宜
南京航空航天大学经济与管理学院,江苏南京 211106
摘要：准确预测碳价可为碳市场参与主体制定生产经营计划和投资交易策略提供有价值的参考.以全国碳市场碳配额现货价格为研究对象,基于国内5家主流媒体报刊日度数据构建出我国低碳新闻媒体关注度指数(CPI),利用灰色关联分析法进行相关性分析,并结合极限梯度提升机(XGBoost)、Shapley加性解释(SHAP)和累计局部效应(ALE)对碳价进行预测与可解释性分析.结果表明,CPI与碳价呈强关联关系,引入CPI可显著降低碳价预测误差并提高趋势判断正确率.CPI对碳价预测的SHAP全局贡献度超过了原油价格、股市大盘和汇率指标,且CPI对碳价的边际效应呈明显的非线性特征.碳交易参与者需关注低碳新闻报道对碳市场带来的价格冲击.
关键词：碳市场低碳新闻碳价预测可解释机器学习
分类号：F830.9(金融、银行)
资助基金：国家社会科学基金(23ZDA111)
论文发表日期：2025-02-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：8( 68-75 )
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