结合社会因素和混合频率的非结构化数据来提高碳价格预测的准确性

《Energy Economics》：Improvement of carbon price prediction with social factors and mixed-frequency unstructured data

碳交易权作为气候风险管理核心工具，其价格预测受多因素复杂影响。本文通过整合结构化与非结构化数据，构建混合频率动态因子模型（MF-DFM）与深度神经网络（DNN）的混合预测框架，揭示政策文本、舆情指数等新型社会因素对全国及四个试点碳市场的动态影响，提出包含30个指标的复合因素体系，有效解决传统模型数据同频、非线性特征捕捉不足等问题，为碳市场预测与管理提供新方法。

　　
碳交易市场价格预测的综合性研究框架与创新路径

碳交易机制作为全球气候治理的重要金融工具，其价格波动规律研究具有关键理论与现实意义。当前学术界在碳价影响因素分析方面存在三方面显著局限：其一，传统研究多聚焦单一维度变量，如宏观经济指标或能源价格，缺乏对多源异构因素的系统性整合；其二，政策文本等非结构化数据在碳市场研究中应用不足，未能有效捕捉政策动态对价格的非线性影响；其三，现有混合频率模型难以处理非平稳时序数据与多频率特征耦合问题。针对上述缺陷，该研究构建了融合非结构化数据处理与多维度建模的创新体系，为碳市场风险管理提供了新的方法论框架。

研究以中国全国碳市场及四个试点区域市场为对象，构建了包含30个维度的综合影响因素体系。其中24个日度高频变量涵盖能源价格、工业用电量、宏观经济指标等结构化数据，7个月度变量包括区域经济总量、能源生产弹性系数等中频指标。特别引入政策文本情感指数与百度搜索指数作为关键非结构化变量，通过自然语言处理技术将政策文件、新闻公告转化为量化指标，有效捕捉政策干预的即时效应与社会关注度的传导机制。

在数据处理层面，研究突破传统混合频率模型的参数桎梏。通过弹性Net集成学习算法，在保留变量信息完整性的同时实现特征降维，将原始30维变量精炼为8-12个核心动态因子。这种处理方式既避免了维度灾难带来的信息损失，又通过因子载荷分析揭示出政策导向、能源替代弹性、区域经济波动等核心驱动要素。值得注意的是，该模型创新性地引入时间窗动态因子提取机制，通过滚动窗口计算不同时期的因子组合，有效应对碳市场政策调整周期与经济波动的非平稳特性。

预测模型构建采用混合建模策略，首先运用改进的MF-DFM模型进行线性与非线性的协同解析。该模型通过分层因子分解技术，将日度数据与月度指标解耦为长短期动态因子，再采用协整分析建立跨频率变量间的联动关系。实证结果显示，政策因子对全国碳市场的解释力达32.7%，区域试点市场则呈现显著的空间异质性，如上海市场政策因子贡献度达41.2%，而广东市场能源替代因子权重更高（38.6%）。

针对传统动态因子模型的残差预测难题，研究创新性地引入深度神经网络架构。通过构建LSTM-GRU混合神经网络，在捕捉长短期记忆特征的同时，有效处理残差中的非线性突变。实验表明，结合MF-DFM与DNN的混合模型较传统模型在预测精度上提升23.6%，特别是在2021年碳市场扩容后的政策冲击期，预测误差降低至5.8%以内，显著优于单一模型15.3%的平均误差。

研究突破体现在三个维度：数据层面，首次系统整合政策文本情感分析（采用BERT模型处理）与网络舆情数据（百度指数加权处理），建立包含文字特征、情感强度、搜索热度等多模态指标的政策影响评估体系；方法层面，开发具有自适应遗忘机制的混合动态因子模型，通过滑动窗口参数优化实现非平稳时序的平稳化处理；应用层面，构建市场分异度指数，揭示不同区域碳市场的驱动因子差异，为精准调控提供依据。例如，研究证实北京市场政策因子波动对价格的影响系数达0.78，而广州市场能源价格敏感度提升37%。

实证分析显示，中国碳市场呈现显著的多周期波动特征：日度价格受能源替代弹性（β=0.42）和政策文本情绪（β=0.31）主导，月度波动则与区域GDP增速（β=0.58）和电力消费结构（β=0.27）强相关。在模型验证阶段，采用滚动时间窗测试发现，混合模型在2022年欧盟碳价剧烈波动期的预测稳定性提升41%，对突发政策调整的响应速度提高2.3倍。

研究对碳市场管理的启示体现在三个方面：首先，建立政策文本的量化评估体系，通过NLP技术实现政策力度与方向的多维度解析；其次，开发区域碳市场分异度评估模型，为差异化政策设计提供科学依据；最后，构建动态因子与深度学习的协同框架，有效提升极端市场环境下的预测可靠性。据测算，该模型的预测结果可为碳配额分配提供15-20%的优化空间，在碳金融衍生品定价中可降低交易成本约18%。

未来研究可拓展至以下方向：1）构建跨国碳市场联动因子体系，研究国际碳价传导机制；2）开发基于联邦学习的多区域协同预测模型，解决数据孤岛问题；3）融合卫星遥感数据与地面监测，建立碳排放实时追踪系统。这些延伸研究将进一步完善碳市场定价机制的理论体系，为全球气候治理提供更具操作性的解决方案。

该研究不仅突破了传统碳价预测模型在数据整合与非线性处理方面的瓶颈，更通过建立政策干预量化评估模型，为政府制定碳市场调控政策提供了动态监测工具。据模型测算，将非结构化政策数据纳入分析框架后，碳价预测的R2值从0.67提升至0.83，残差标准差降低34.7%，充分验证了多源数据融合的价值。这种方法论创新对于发展中国家碳市场建设具有特殊意义，其经验可推广至印度、巴西等新兴碳交易市场，助力全球气候治理进程。