中科宇杰：碳排放交易采用的研究方法有哪些

　　随着气候的变化，气候问题成为全球十大环境问题之首。温室气体，特别是二氧化碳浓度的剧增引起了全球的气候变暖。随之，碳排放成为了市场上热聊的话题。下面描述的是对碳排放研究的一些方法：

一、ARIMA 模型

　　ARIMA ( Autore-gressivc Integrated Moving Average)模型，即综合自回归移动平均模型，是在学术中应用比较多的预测方法。该方法由Box和Jen kins在 1970年提出，也称为博克斯—詹金斯(Box-Jenkins)法。该换型适用于非平稳时间序列，可以依据 ARIMA (p,d,q)模型对时间序列进行预测分析。 在对我国碳排放强度指标进行模拟和预测时运用了这种方法。

二、因素分解方法

　　因素分解方法即对要分析的目标对象的影响因素进 行分解，从而通过每一个影响因素的变化程度，来推出目标对象的变化程度的方法。目前国内外关于能源消费及二氧化碳排放的分解方法很多，被研究人员、研究机 构、政策决策者应用最多的主要有拉氏指数方法 (Laspeyres Index Method; LMI )和迪式指数法 (Divisia Index Method; DIM),后者又随着研究的深入，发展出算术平均迪氏指数法(Arithmetic Mean Divisia Index Method; AMDI)、对数平均迪式指数法 (Log-Mean Divisia Index Method; LMDI)、适应性 加权迪氏指数方法(Adpative weighting Divisia Index; AWD)等。采用AWD方法定量地研究中国三个行业的基于能源利用的碳排放强度，从而为研究基于行 业间碳排放强度指标流动的碳交易市场模型奠定基础。

三、微观经济模型

　　微观经济模型即根据经济学的原理，对目标对象进行的基于经济学基础的方程和等式的推导、计算经济的均衡状态和结果的过程。在分析雄于强度减排的碳 市场的跨行业、跨区域、跨期的三种交易情景的过程中，大量运用了微观经济模型的方法，通过对均衡结果的计算和推导，分析经济系统的状态。

摘自：我国节能以低碳的交易市场机制研究

                                                                                                                       作者：刘婧