碳排放權期貨價格預測

廖志峰

隨着全球對二氧化碳排放的關注度增加，碳排放交易市場變得越來越重要。

準確預測碳排放權價格對於碳排放交易市場的發展與達成各國家減排目標具有重要意義，且因碳排放交易價格受到多種因素影響，使得其價格預測成爲複雜問題。

另近年來，機器學習被廣泛應用於各類金融資產價格預測，其中近期相關研究更顯示堆疊集成學習運用於非線性時間序列數據預測時，具有更佳的預測效果。

故本研究根據歐盟碳排放權期貨價格、原油、天然氣價格、風速與太陽能等氣候數據，分別輸入自我回歸時間序列模型、多變數長短期記憶時間循環神經網路、多層感知器、隨機森林迴歸和支持向量迴歸等六種演算法，進行歐盟碳排放權期貨價格預測。

本研究也進一步將四種演算法再搭配堆疊集成機器學習進行歐盟碳排放權期貨價格預測比較。

結果表明，考量多因子的支持向量迴歸堆疊集成演算法做出的預測的準確性高於其他演算法。

作者：*實踐大學財務金融學系副教授廖志峰*通訊作者E-mail：[email protected]

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