碳价多尺度预测：基于流行学习的非结构数据融合方法

本文探讨了在碳金融市场中，有效预测碳交易价格的重要性，这对于制定适应国家实际情况的政策以及管理市场风险具有关键作用。研究者提出了一个创新的方法，即基于非结构数据的流行学习进行碳价格多尺度组合预测。 首先，该方法利用网络搜索指数（通过大数据技术获取）来收集碳价格相关的非结构化数据，这些数据通常包含丰富的实时信息和公众关注度。接着，通过等度量映射流行学习技术对这些非结构数据进行降维处理，减少数据维度的同时保留主要特征，以便于后续分析。 接下来，研究者将降维后的非结构化数据与碳交易价格和其他影响因素的结构化数据结合起来。他们运用经验模态分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）方法，将这些数据分解为多个本征模函数（Intrinsic Mode Function, IMF），每个IMF代表不同频率的信息，如高频波动和低频趋势。然后，通过Fine-to-coarse方法进一步重构这些IMF，形成高频序列、低频序列和趋势项，这样有助于分离出不同的时间尺度信息。 在预测阶段，研究人员采用自回归积分滑动平均模型（Autoregressive Integrated Moving Average model, ARIMA）来处理高频数据，这是一种时间序列分析方法，适用于捕捉数据中的周期性和趋势。对于低频数据和趋势项，他们则采用了偏最小二乘（Partial Least Squares, PLS）回归和神经网络进行预测，这两种方法能有效地处理复杂的非线性关系。 最后，三种预测结果被整合起来，形成综合预测值，这种方法充分利用了多源信息，提高了预测的准确性和鲁棒性。通过仿真实验验证，研究者证明了他们的方法在实际应用中表现出高精度和广泛的适用性，对于优化碳金融市场决策具有显著的价值。 总结来说，这篇文章的核心内容是构建了一种新颖的数据融合和分析框架，利用非结构数据的流行学习和多尺度分析技术来提升碳价格预测的性能，这在当前关注碳减排和金融市场动态的背景下具有重要的实践意义。