摘要
碳排放是导致全球变暖的主要原因，各个国家一直注重于碳减排工作以解决全球变暖的气候变化问题，碳排放权交易市场是减少碳排放和应对全球气候变化的重要途径。作为最大的碳排放国家之一，我国非常重视全球气候变化问题。自2013年以来陆续启动了碳排放权交易试点市场，并于2021年7月启动了全国统一碳排放权交易市场，旨在利用市场机制进行节能减排，实现绿色低碳发展，为解决全球气候变化问题作出贡献。本文通过以我国启动时间较早、市场机制相对成熟的试点地区碳排放权交易市场为例，研究了引起我国碳排放权交易市场价格波动的影响因素，并对碳排放权交易价格的波动趋势进行拟合预测研究，以期促进碳排放权交易市场的更好发展，实现“双碳”目标。 本文结合我国试点地区碳排放权交易市场发展概况，对比归纳分析了影响我国碳排放权交易价格波动的因素，并通过构建VAR模型研究了各因素变量的影响变动关系，进一步构建了LSTM-ARIMA预测模型对碳排放权交易价格进行预测。为了验证模型适用性，选取湖北、广东、北京三个试点地区碳排放权交易市场进行验证。 首先，在碳排放权交易价格影响因素研究中，选择煤炭价格、沪深300指数、石油价格、空气质量指数、欧元汇率以及液化天然气价格作为因素指标变量，为了了解各影响因素变量对碳排放权交易价格的影响机理，构建VAR模型进行了实证研究。结果表明，碳排放权交易价格受到其自身历史价格影响最大，能源价格因素，宏观经济因素和天气因素的影响效果相差不大，低于能源价格，国际市场因素的影响作用相对较小，各地区之间因素影响概况略有差异。其次，在碳排放权交易价格预测中，分别从单特征输入和多特征输入的角度，也即分别基于碳排放权交易价格历史数据和基于碳排放权交易价格影响因素进行价格波动趋势预测，研究采用长短期记忆神经网络模型（LSTM）对碳排放权交易价格进行建模预测，再利用求和自回归移动平均（ARIMA）模型进行误差修正。经过实证研究，结果表明LSTM-ARIMA模型的预测效果较好，验证了LSTM-ARIMA预测模型在碳排放权交易价格预测上的适用性和有效性。最后，通过实证结果的综合分析，结合我国国情，对稳定我国碳排放权交易市场提出一些政策建议。
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