基于神经网络模型的中国碳中和股票收盘价预测  

作　　者：胡智涛 郝立丽[1] 

机构地区：[1]东北林业大学经济管理学院

出　　处：《统计与咨询》2023年第5期16-19,共4页Statistics and Consultation

基　　金：国家统计局统计科学研究项目(2014LY096);黑龙江省第四次全国经济普查项目(2020022)。

摘　　要：随着国家“双碳”目标的提出,预测碳衍生的金融产品价格成为重要的发展议题。碳中和作为一项国家发展的基本战略,其衍生的金融产品价格波动会对国家的能源储备与投资管理有着深远的意义。但由于中国碳中和股票收盘价受到国际经济、政治、与自然等多种因素的影响,所以其收盘价的预测是一项较为困难的任务。针对其收盘价的非线性波动,使用BP神经网络结合粒子群算法(PSO)模拟价格的波动规律。通过粒子群算法对BP神经网络的重要参数进行优化,结果表明,PSO-BP混合模型在碳中和收盘价预测精度的提升上具有良好的效果体现。

关 键 词：机器学习 BP神经网络 粒子群算法 价格预测 

分 类 号：X196[环境科学与工程—环境科学] F832.51[经济管理—金融学]