[发明专利]一种结合离散统计和极限学习机的碳交易行为建模方法

说明书

本发明公开了一种结合离散统计和极限学习机的碳交易行为建模方法，属于行为建模技术领域。本发明将基于碳价变化趋势的碳价动态特征变量，基于企业碳排放不平衡量和剩余履约时间的履约紧迫性特征变量和作为价格接受者的碳市场参与者的决策变量作为碳交易行为样本，利用离散统计分析来计及碳市场真实参与者决策行为的随机性，对于无法获得可靠统计结果的取值区间，在真实人的交易决策统计结果有一定平滑性的前提假设下，基于可靠区间统计结果进一步利用极限学习机的泛化能力建立了能更好地刻画真实人碳交易决策的行为模型。本发明建立了能反映真实人碳交易行为模式的代理模型，为建立碳市场仿真系统打下了坚实基础。

技术领域

本发明涉及一种结合离散统计和极限学习机的碳交易行为建模方法，属于行为建模技术领域。

背景技术

目前全球气候变暖广受关注，其导致的冰川融化、海平面上升和极端气候事件已经给人类的生存带来了巨大挑战。当前科学界的主流观点认为这是由人类活动导致的温室气体排放所造成的。为了控制温室气体排放，减缓气候变化，国际社会已经达成多项共识。1997年通过的《京都议定书》首次设置了一个量化且具有约束力的减排目标并提出了三种减排机制，即联合履约、清洁发展机制和碳市场。2015年通过的《巴黎协定》提出要把全球平均气温升幅控制在工业化前水平2℃以内，并为把温升控制在1.5℃之内而努力。

碳市场作为一种高效的减排机制，已经在全球得到广泛应用。2005年欧盟碳市场(EUETS)建立，此后瑞士、新西兰、美国、加拿大，日本和韩国等国家纷纷建立了各自的碳市场。作为全球碳排放量最多的国家，中国也制定了自己的减排目标：二氧化碳排放在2030年左右达到峰值并争取尽早达峰。为了落实减排目标，自2013年起中国已经陆续建立了8个试点碳市场并在2017年12月19日启动了全国碳市场。

从国内外历史运行情况来看，碳市场需要面对碳价剧烈波动、市场流动性不足和配额清缴期交易“扎堆”等严重问题。对于新建立的中国全国碳市场，不论是市场监管者还是市场参与者都需要决策支撑。但不同的国情使得发达国家碳市场积累的丰富经验不能直接运用于中国，设立试点碳市场以观后效的方法也局限于事后的定性分析。当前亟需可对碳市场机制设计方案和企业决策后效进行态势推演的模型和工具。由于众多影响碳市场动态的因素大都经由市场主体的微观交易行为发挥作用，因此碳交易行为建模的水平将决定碳市场模拟的逼真程度。

基于代理的计算经济学方法其通过自下而上的方式能够反映各个主体的微观交易行为，进而可以研究整个市场的“涌现”现象，在碳交易行为建模中应用广泛。目前大部分碳交易代理模型仅以履约为目的，只根据自身碳配额的余缺情况进行多卖少买的平衡型交易。少量碳交易代理模型能够计及市场博弈行为，但人为设置的低买高卖指标是否符合真实参与者的行为模式有待验证。这些代理模型基本建立在“理性经济人”假设的基础上，并不能完全体现真实参与者的决策偏好。例如欧盟碳市场在第二阶段还有30％的控排企业认为初始碳配额就是自身的排放上限，根本不参与市场交易；中国碳市场在2017年的调查中也显示有近40％的碳管理人员对碳交易政策不够了解；另外碳市场中还存在“心理价位”和“羊群效应”等非理性现象。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种结合离散统计和极限学习机的碳交易行为建模方法，建立了能反映真实人碳交易行为模式的代理模型。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案实现，

一种结合离散统计和极限学习机的碳交易行为建模方法，包括以下步骤：

1)确定碳交易行为驱动因素特征变量，收集碳交易行为真实参与者的决策变量，构建碳交易行为样本；

2)标准化碳交易行为样本；

3)离散化碳交易行为驱动因素特征变量；

4)获得离散统计分析的碳交易行为统计结果；

5)识别碳交易行为统计结果可靠的取值区间；