文章摘要
云坡,周映彤,杨玉.基于CEEMDAN-GRU混合多尺度模型的欧盟碳价预测研究[J].安徽建筑大学学报,2024,32(2):73-79
基于CEEMDAN-GRU混合多尺度模型的欧盟碳价预测研究
Forecasting European Carbon Price Based on CEEMDAN-GRU Hybrid Multi-scale Model
  
DOI:
中文关键词: 碳价  预测  CEEMDAN-GRU模型  多尺度
英文关键词: carbon price  prediction  CEEMDAN-GRU model  multi-scale
基金项目:安徽省哲学社会科学规划青年项目(AHSKQ2022D040)
作者单位
云坡 合肥大学 经济与管理学院安徽 合肥 230601 
周映彤 合肥大学 经济与管理学院安徽 合肥 230601 
杨玉 安徽建筑大学 经济与管理学院安徽 合肥 230601 
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中文摘要:
      基于碳价特有的非线性非平稳和多尺度特征,构建CEEMDAN-GRU混合多尺度模型,对碳价进行非线性预测,并进行样本外期限异质性检验。结果显示,相比 EMD、CEEMD 技术与 LSTM、BP 所构建的混合模型而言,CEEMDAN-GRU模型能有效捕捉碳价多尺度时频特征,实现分解误差的有效降低,预测误差RMSE、MAE、MAPE仅为1.0218、0.6815和0.0110,碳价预测精度优于基准模型,特别是短期预测效果呈现良好的稳健性。
英文摘要:
      Based on the nonlinear, non-stationary and multi-scale characteristics of carbon prices, a CEEMDAN-GRU hybridforecasting model was constructed to perform nonlinear prediction of carbon price, and the out-of-sample term heterogeneity predictionwas used to examine its robustness. The results showed that compared with the hybrid models constructed by EMD, CEEMD technologies,and LSTM-BP models, the CEEMDAN-GRU model can effectively capture the multi-scale time-frequency characteristics of carbonprices, with the forecasting errors of RMSE, MAE and MAPE reaching 1.021 8, 0.681 5 and 0.011 0, respectively. The carbon priceforecasting accuracy was superior to the benchmark models, especially the short-term forecasting performance.
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