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基于GA-VMD与CNN-BiLSTM-Attention模型的区域碳排放交易价格预测研究被引量：1: 2024年; 准确的碳价预测可为碳排放权交易市场监管者和投资者提供决策依据与参考。本文提出了基于GA-VMD降噪分解及CNN-BiLSTM-Attention混合模型的碳价预测方法,并选取湖北碳市场2014年4月2日到2022年6月15日1857个交易日的数据进行分析:首先通过遗传算法改进变分模态分解(GA-VMD)将原始碳价序列分解为平稳的本征模态函数(IMF)分量,降低数据噪音;随后构建CNN-BiLSTM-Attention混合模型对各IMF分量进行预测。其中,卷积神经网络(CNN)可提取影响碳价多个特征,双向长短期记忆网络(BiLSTM)可实现时间序列信息提取,注意力机制(Attention)可突出某个关键输入对输出的影响。本文将预测出的各IMF分量集合成碳价序列,并提出12个模型,分为3个组进行剥离分析,结果显示GA-VMD-CNN-BiLSTM-Attention的预测结果最好。另外,为给市场参与者提供更多信息,本文在确定性预测的基础上加入区间预测,以便提前测量碳市场的波动性。; 吴丽丽邰庆瑞卞洋李言辉

地价、房价与地方债规模--基于省级面板数据的新发现被引量：3: 2016年; 以2010年、2012-2014年中国省级面板数据研究地价、房价与地方债规模的关系,结果表明:1.地价对地方债规模影响不显著。一方面,作为地方债的抵押品,土地升值会刺激地方政府扩大债务规模,增加土地收储;另一方面,土地收入增加后,地方政府对于债务收入的依赖下降,举债动机降低,对地方债规模有负面影响。这两种机制对于地方债规模的影响相互抵消。2.房价对地方债规模起到显著的正向影响。强劲增长的住房有效需求拉动房价持续快速上涨,政府既要满足居民住房需求,又要完善新增住房配套设施和服务,资金需求增加导致举债规模增加。地方政府干预市场的行为对于房价的提高起到了促进作用,房价要回归到理性增长水平,在经济和政策上应引导地方政府深化房地产改革。; 陈瑞卞洋; 关键词：地方债房价地价

地方政府债务与房价的相互影响机制被引量：7: 2019年; 政府债务影响房价的中间传导机制是工业化和城镇化进程,而房价影响政府债务的中间传导机制是土地市场,两者作用的路径不一致。采用2010—2015年的面板数据进行实证研究表明,两者存在显著相互作用的正向影响。政府债务和房价还将继续存在上涨趋势,中国城镇化不可逆转,且债务偿还依赖土地财政。地方政府应适当引入民营资本进入公共设施领域,而中央政府应适当减少地方事权。; 黄映红陈瑞卞洋周新发; 关键词：地方政府债务房价工业化城镇化

房价波动对地方债规模的影响——基于省级数据的实证研究被引量：16: 2016年; 本文从房地产市场波动角度出发,采用2010年及2012-2014年中国30个省份的面板数据,分析了房价对地方债规模的影响。实证结果表明:(1)房价对地方债规模有显著的正向影响。强劲增长的住房需求,拉动房价持续快速上涨,为满足居民住房需求,完善新增住房的配套设施和服务,地方政府的开支增加,举债规模扩大。(2)东部与中西部的房价对地方债规模的影响存在显著的地区差异。由于市场发育程度及地方债用途的差异,东部地区房价弹性系数远高于中西部。因此,本文建议特别关注房价迅速增长的地区的地方债务规模,同时考虑地区差异,因地制宜制定地方政府债务长期规划。; 陈瑞卞洋齐天翔; 关键词：地方债房价

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卞洋