碳信用项目风险评估研究
发布时间：2019-11-06 23:22
【摘要】：本文构建了中国企业碳信用项目风险评估指标体系,提出基于距离评判和支持向量数据描述的评估模型。实证分析得出:企业碳交易面临信用、监管、生产、市场、政治政策、决策、不可抗力等风险,减排成本和碳排放权初始分配是影响企业参与碳交易的重要指标。模型能够在缺乏完备先验数据条件下有效进行风险评估。最后针对重点风险,提出相关建议。
【图文】：
经济与管理研究（２０１５邋年第邋９邋期）｜邋Ｒｅｓｅａｒｃｈ邋ｏｎ邋Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ邋ａｎｄ邋Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（Ｎｏ．邋９，邋２０１５）逡逑当达到终止条件２时，人阈值如图３横线所示，ＳＶＤＤ的输人指标增加到了邋２０个，，序号分别为３１、４２、６３、５１、５２、逡逑６５、２１、２２、５３、３２、５４、６４、４４、６１、６６、６８、２３、１１、４１、１２。逡逑０．０３５邋－逦－逡逑Ａ逡逑４．５－逦／邋＼逦０．０３－逦－逡逑｛邋＼邋°逡逑Ｖ逦０．０２５邋？逦－逡逑＾＜４－４５＂邋＼邋“邋＾逡逑ｒｆ逦．逦＼逦Ｓ邋０．０２－逦－逡逑灄４．４．邋Ａ邋八邋｜邋＼邋ｉ逦°－逡逑ＡＭ／邋＼ｆｉ邋Ｖ逦：逡逑４，３＇‘逦ｏ、逦－逡逑逦１逦１逦１逦１逦逦－０．００５邋？逦－逡逑５逦１０逦１５逦２０逦２５逦逦逡逑特征序号逦２邋４邋６邋８邋１０邋１２邋１４邋１６邋１８邋２０逡逑图３评价指标的特征评判逦图４敏感特征的ＳＶＤＤ分类结果逡逑（３）采用Ｗ个低风险样本训练Ｓ邋ＤＤ单值分类器，求出ａ，、ａ和。然后以所有２０个项目样本作为测试样逡逑本对分类器进行检验，求出圪，其中拒绝率和高斯核函数的ｔｒ参数分别设定为０．０１和５。设定测试样本低风险逡逑样本编号为１邋一邋１０，用“邋＊邋”表示；中风险样本编号１１—１７，用“邋＋邋”表示；高风险样本编号１８邋—邋２０，用“０”表示，分逡逑类评价结果如图４所示。由于该实例属于高维问题，无法给出直观的ＳＶＤＤ超球体分类面（２０维），故采用各样本逡逑距超球体球心距离作为最终结果。逡逑可见，在完全没有非目标样本（中、高风险）的条件下，仅依靠一类低风险样
－逦－逡逑Ａ逡逑４．５－逦／邋＼逦０．０３－逦－逡逑｛邋＼邋°逡逑Ｖ逦０．０２５邋？逦－逡逑＾＜４－４５＂邋＼邋“邋＾逡逑ｒｆ逦．逦＼逦Ｓ邋０．０２－逦－逡逑灄４．４．邋Ａ邋八邋｜邋＼邋ｉ逦°－逡逑ＡＭ／邋＼ｆｉ邋Ｖ逦：逡逑４，３＇‘逦ｏ、逦－逡逑逦１逦１逦１逦１逦逦－０．００５邋？逦－逡逑５逦１０逦１５逦２０逦２５逦逦逡逑特征序号逦２邋４邋６邋８邋１０邋１２邋１４邋１６邋１８邋２０逡逑图３评价指标的特征评判逦图４敏感特征的ＳＶＤＤ分类结果逡逑（３）采用Ｗ个低风险样本训练Ｓ邋ＤＤ单值分类器，求出ａ，、ａ和。然后以所有２０个项目样本作为测试样逡逑本对分类器进行检验，求出圪，其中拒绝率和高斯核函数的ｔｒ参数分别设定为０．０１和５。设定测试样本低风险逡逑样本编号为１邋一邋１０，用“邋＊邋”表示；中风险样本编号１１—１７，用“邋＋邋”表示；高风险样本编号１８邋—邋２０，用“０”表示，分逡逑类评价结果如图４所示。由于该实例属于高维问题，无法给出直观的ＳＶＤＤ超球体分类面（２０维），故采用各样本逡逑距超球体球心距离作为最终结果。逡逑可见，在完全没有非目标样本（中、高风险）的条件下，仅依靠一类低风险样本的２０个敏感指标进行ＳＶＤＤ训逡逑练，就能够将低风险样本和其他非目标样本成功分类，即低风险样本的圪忘《，中、高风险样本的坎＞ｆｆ邋，而坟分逡逑散度代表不同的风险水平。如“邋＋邋”样本的Ｋ与Ｒ的距离较近，代表其为中等风险；“0”样本的Ｋ与Ｒ的距离较逡逑远，代表其为高风险。而“邋样本的圪基本等于，是由于训练样本数（１０个）小于敏感特征数（２０个），使得全逡逑部低风险样本均
【图文】：
经济与管理研究（２０１５邋年第邋９邋期）｜邋Ｒｅｓｅａｒｃｈ邋ｏｎ邋Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ邋ａｎｄ邋Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（Ｎｏ．邋９，邋２０１５）逡逑当达到终止条件２时，人阈值如图３横线所示，ＳＶＤＤ的输人指标增加到了邋２０个，，序号分别为３１、４２、６３、５１、５２、逡逑６５、２１、２２、５３、３２、５４、６４、４４、６１、６６、６８、２３、１１、４１、１２。逡逑０．０３５邋－逦－逡逑Ａ逡逑４．５－逦／邋＼逦０．０３－逦－逡逑｛邋＼邋°逡逑Ｖ逦０．０２５邋？逦－逡逑＾＜４－４５＂邋＼邋“邋＾逡逑ｒｆ逦．逦＼逦Ｓ邋０．０２－逦－逡逑灄４．４．邋Ａ邋八邋｜邋＼邋ｉ逦°－逡逑ＡＭ／邋＼ｆｉ邋Ｖ逦：逡逑４，３＇‘逦ｏ、逦－逡逑逦１逦１逦１逦１逦逦－０．００５邋？逦－逡逑５逦１０逦１５逦２０逦２５逦逦逡逑特征序号逦２邋４邋６邋８邋１０邋１２邋１４邋１６邋１８邋２０逡逑图３评价指标的特征评判逦图４敏感特征的ＳＶＤＤ分类结果逡逑（３）采用Ｗ个低风险样本训练Ｓ邋ＤＤ单值分类器，求出ａ，、ａ和。然后以所有２０个项目样本作为测试样逡逑本对分类器进行检验，求出圪，其中拒绝率和高斯核函数的ｔｒ参数分别设定为０．０１和５。设定测试样本低风险逡逑样本编号为１邋一邋１０，用“邋＊邋”表示；中风险样本编号１１—１７，用“邋＋邋”表示；高风险样本编号１８邋—邋２０，用“０”表示，分逡逑类评价结果如图４所示。由于该实例属于高维问题，无法给出直观的ＳＶＤＤ超球体分类面（２０维），故采用各样本逡逑距超球体球心距离作为最终结果。逡逑可见，在完全没有非目标样本（中、高风险）的条件下，仅依靠一类低风险样
－逦－逡逑Ａ逡逑４．５－逦／邋＼逦０．０３－逦－逡逑｛邋＼邋°逡逑Ｖ逦０．０２５邋？逦－逡逑＾＜４－４５＂邋＼邋“邋＾逡逑ｒｆ逦．逦＼逦Ｓ邋０．０２－逦－逡逑灄４．４．邋Ａ邋八邋｜邋＼邋ｉ逦°－逡逑ＡＭ／邋＼ｆｉ邋Ｖ逦：逡逑４，３＇‘逦ｏ、逦－逡逑逦１逦１逦１逦１逦逦－０．００５邋？逦－逡逑５逦１０逦１５逦２０逦２５逦逦逡逑特征序号逦２邋４邋６邋８邋１０邋１２邋１４邋１６邋１８邋２０逡逑图３评价指标的特征评判逦图４敏感特征的ＳＶＤＤ分类结果逡逑（３）采用Ｗ个低风险样本训练Ｓ邋ＤＤ单值分类器，求出ａ，、ａ和。然后以所有２０个项目样本作为测试样逡逑本对分类器进行检验，求出圪，其中拒绝率和高斯核函数的ｔｒ参数分别设定为０．０１和５。设定测试样本低风险逡逑样本编号为１邋一邋１０，用“邋＊邋”表示；中风险样本编号１１—１７，用“邋＋邋”表示；高风险样本编号１８邋—邋２０，用“０”表示，分逡逑类评价结果如图４所示。由于该实例属于高维问题，无法给出直观的ＳＶＤＤ超球体分类面（２０维），故采用各样本逡逑距超球体球心距离作为最终结果。逡逑可见，在完全没有非目标样本（中、高风险）的条件下，仅依靠一类低风险样本的２０个敏感指标进行ＳＶＤＤ训逡逑练，就能够将低风险样本和其他非目标样本成功分类，即低风险样本的圪忘《，中、高风险样本的坎＞ｆｆ邋，而坟分逡逑散度代表不同的风险水平。如“邋＋邋”样本的Ｋ与Ｒ的距离较近，代表其为中等风险；“0”样本的Ｋ与Ｒ的距离较逡逑远，代表其为高风险。而“邋样本的圪基本等于，是由于训练样本数（１０个）小于敏感特征数（２０个），使得全逡逑部低风险样本均
【参考文献】
相关期刊论文 前5条
1 殷维;谭志雄;;基于森林碳汇的中国碳交易市场模式构建研究[J];湖北社会科学;2011年04期
2 杨志;陈波;;碳交易市场走势与欧盟碳金融全球化战略研究[J];经济纵横;2011年01期
3 王名;;建立我国碳交易市场的政策建议[J];中国产业;2011年04期
4 魏东;王t熺
本文编号：2556974
本文链接：https://www.wllwen.com/shekelunwen/waijiao/2556974.html
