中国碳排放试点市场碳交易价格分析及预测
发布时间:2021-01-14 15:41
对试点市场碳价格分析结果表明:①试点市场碳价格平均水平相差较大,各市场数据均出现尖峰厚尾、波动率集聚、多重分形特征;②试点市场月均价分析过程中,发现新的碳排放市场的建立会对各个碳市场交易价格有提升作用,免费碳排放配额比例的适当调整有利于碳排放配额交易价格下降,碳排放市场核算与核查体系的逐步完善会使碳排放配额交易价格趋于平稳。本文采用马尔科夫转换多重分形模型对碳价格进行预测,得出了准确度较高的结果。
【文章来源】:技术经济. 2020,39(03)北大核心CSSCI
【文章页数】:9 页
【部分图文】:
碳排放价格月平均值图
本文利用MSM模型对国内8个试点碳排放市场进行蒙特卡洛价格预测,模拟次数为10000次,无风险利率为r=2.7484%,由表5及图2可看出,8个试点市场本次模拟定价与实际价格模拟效果良好,误差最大为1.0775%,最小仅为0.0394%,与价格曲线基本重合。五、结论与建议
【参考文献】:
期刊论文
[1]碳市场合理初始价格区间测算[J]. 宋亚植,刘天森,梁大鹏,王世进. 资源科学. 2019(08)
[2]碳市场的稳定机制:一项实验经济学研究[J]. 魏立佳,彭妍,刘潇. 中国工业经济. 2018(04)
[3]中国碳排放交易市场价格波动性的研究——基于深圳、北京、上海等6个城市试点碳排放市场交易价格的数据分析[J]. 张婕,孙立红,邢贞成. 价格理论与实践. 2018(01)
[4]国际主要碳交易市场价格形成机制及其借鉴[J]. 陈伟,宋维明. 价格理论与实践. 2014(01)
[5]中国碳排放环境库兹涅茨曲线的实证研究——基于省域面板数据[J]. 许广月,宋德勇. 中国工业经济. 2010(05)
[6]节能减排与中国工业的双赢发展:2009—2049[J]. 陈诗一. 经济研究. 2010(03)
本文编号:2977112
【文章来源】:技术经济. 2020,39(03)北大核心CSSCI
【文章页数】:9 页
【部分图文】:
碳排放价格月平均值图
本文利用MSM模型对国内8个试点碳排放市场进行蒙特卡洛价格预测,模拟次数为10000次,无风险利率为r=2.7484%,由表5及图2可看出,8个试点市场本次模拟定价与实际价格模拟效果良好,误差最大为1.0775%,最小仅为0.0394%,与价格曲线基本重合。五、结论与建议
【参考文献】:
期刊论文
[1]碳市场合理初始价格区间测算[J]. 宋亚植,刘天森,梁大鹏,王世进. 资源科学. 2019(08)
[2]碳市场的稳定机制:一项实验经济学研究[J]. 魏立佳,彭妍,刘潇. 中国工业经济. 2018(04)
[3]中国碳排放交易市场价格波动性的研究——基于深圳、北京、上海等6个城市试点碳排放市场交易价格的数据分析[J]. 张婕,孙立红,邢贞成. 价格理论与实践. 2018(01)
[4]国际主要碳交易市场价格形成机制及其借鉴[J]. 陈伟,宋维明. 价格理论与实践. 2014(01)
[5]中国碳排放环境库兹涅茨曲线的实证研究——基于省域面板数据[J]. 许广月,宋德勇. 中国工业经济. 2010(05)
[6]节能减排与中国工业的双赢发展:2009—2049[J]. 陈诗一. 经济研究. 2010(03)
本文编号:2977112
本文链接:https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jingjiguanlilunwen/2977112.html