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碳中和背景下气温衍生品定价研究——基于ELM神经网络方法
碳中和背景下气温衍生品定价研究——基于ELM神经网络方法
摘要：
近年来，随着全球气候变化问题的日益突出，碳中和已成为减缓气候变化的重要手段。由于气温是气候变化的核心指标之一，因此对气温的准确预测和定价成为了金融衍生品市场的重要研究方向。本文基于ELM（极限学习机）神经网络方法，研究了碳中和背景下气温衍生品的定价问题。通过建立ELM神经网络模型，并利用历史气温数据进行训练和测试，得到了较为准确的气温预测结果。进一步，将预测结果应用于定价模型中，对碳中和背景下的气温衍生品进行定价。研究结果表明，ELM神经网络方法在气温预测和衍生品定价中具有较高的准确性和效率，能够为相关金融机构提供有价值的参考和决策支持。
关键词：碳中和；气温；衍生品；定价；ELM神经网络
1.引言
随着全球气候变化的不断加剧，低碳经济发展成为了各个国家和地区的发展趋势。碳中和作为一种重要的减缓气候变化的手段，已经得到了广泛的关注和应用。在碳中和背景下，合理定价衍生品是金融市场的重要组成部分。而气温作为气候变化的核心指标之一，对于气温的准确预测和定价成为了金融机构和投资者的重要需求。
2.文献综述
近年来，通过利用各种数据挖掘和机器学习算法来预测气温已经成为了研究的热点。传统的预测方法包括基于统计学的ARIMA模型、线性回归模型等。然而，这些方法在处理非线性和非平稳的气温数据时存在一定局限性。相比之下，神经网络方法以其非线性拟合能力和适应性强的特点成为了较为理想的选择。ELM神经网络是一种快速训练和高性能的神经网络模型，在回归和分类问题上具有较好的表现。
3.研究方法
本文基于ELM神经网络方法来预测气温，并将预测结果应用于衍生品定价模型中。首先，收集和整理历史气温数据，并按照时间序列进行划分。然后，建立ELM神经网络模型，并利用划分好的数据集进行训练和测试。通过比较预测值和实际值的误差，评估模型的准确性和效果。接下来，根据预测结果和市场情况，建立碳中和背景下的气温衍生品定价模型。最后，利用实际数据验证模型的准确性和可行性。
4.实证研究
本文选取了某地区的历史气温数据进行实证研究。根据划分好的数据集，建立ELM神经网络模型，并进行训练和测试。实证结果表明，ELM神经网络方法能够较好地预测气温的变化趋势和波动性。进一步，将预测结果应用于碳中和背景下的气温衍生品定价模型中，得到了较为准确和合理的定价。
5.结论与展望
本文基于ELM神经网络方法研究了碳中和背景下气温衍生品的定价问题。实证研究结果表明，ELM神经网络方法在气温预测和衍生品定价中具有较高的准确性和效率。然而，由于数据的限制和模型的简化，本文的研究仍有一定局限性。未来的研究可以进一步优化模型的结构和参数，提高预测和定价的准确性。同时，可以考虑引入更多的因素和数据，如天气情况、经济情况等，以更好地预测气温的变化以及对应的衍生品价格。
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