基于谷歌趋势的碳价波动性及预测研究

发布时间：2021-05-15 02:37

　　选取碳排放为关键词的谷歌趋势为网络搜索变量,运用DCC-MIDAS模型研究欧盟排放配额对我国碳排放配额的影响,并对其价格进行预测。研究发现网络搜索量与国内外碳市场之间存在联动效应。从采用不同权重的MIDAS模型预测结果来看,U-MIDAS权重对于碳价预测的效果最佳。 

【文章来源】：对外经贸. 2020,(01)

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
一、引言
二、文献综述
三、DCC-MIDAS模型
四、实证研究
    （一）样本选择与描述性统计分析
    （二）DCC-MIDAS模型的建立
    （三）预测研究
五、结论和建议


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于EMD-GA-BP与EMD-PSO-LSSVM的中国碳市场价格预测[J]. 崔焕影,窦祥胜.  运筹与管理. 2018(07)
[2]基于多元线性回归的碳配额价格预测模型研究[J]. 纪钦洪,孙洋洲,于航,郭雪飞,孙玉平,刘强.  现代化工. 2018(04)
[3]基于Boosting-ARMA的碳价预测[J]. 王娜.  统计与信息论坛. 2017(03)
[4]基于网络搜索数据的房地产价格预测[J]. 董倩,孙娜娜,李伟.  统计研究. 2014(10)
[5]网络搜索能预测股票市场吗?[J]. 张谊浩,李元,苏中锋,张泽林.  金融研究. 2014 (02)
[6]网络搜索数据与CPI的相关性研究[J]. 张崇,吕本富,彭赓,刘颖.  管理科学学报. 2012(07)



本文编号：3186782