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第57卷第5期中国电力Vol.57,No.5

2024年5月ELECTRICPOWERMay2024

考虑电力行业碳排放的全国碳价预测

王一蓉，陈浩林，林立身，唐进1122

(1.

国家电网有限公司大数据中心，北京100052；2.

北京中创碳投科技有限公司，北京100007)

摘要：为更好预测全国碳价走势，基于带有外生变量的自回归差分移动平均模型（autoregressive

integrated

moving

average

with

exogenous

variable

model，ARIMAX），分履约期和非履约期使用不同的外生变量分别构建

了全国碳价预测模型。首先，基于对全国碳市场制度规则研究和交易特征分析，识别出全国碳价在非履约

期主要受参与者预期的影响，在履约期碳价主要受企业履约需求驱动；其次，在模型训练方面，采用一种

自回归差分移动平均模型，在不同阶段引入不同的外生变量来提升碳价预测效果；最后，基于全国碳市场

第一履约期真实价格数据验证结果表明，所提的全国碳价预测模型在准确性方面优于基准模型。

关键词：电力行业；碳排放；碳配额；价格预测；全国碳市场；ARIMAX模型

DOI：10.11930/j.issn.1004-9649.202308084

0引言价格形成机制的特点。

碳价影响因素方面，文献[7]认为，碳价波动

随着全球应对气候变化进程的不断推进，碳是碳市场波动溢出效应的表现，由内部波动溢出

交易市场变得越来越重要。准确预测碳价，既能效应和外部波动溢出效应组成，受国际碳市场、

为政府宏观调控提供更好的参考指标，也能助力能源市场、股票市场、外汇市场的波动影响；文

企业更有效地管理碳资产和碳金融风险。2021年献[8]运用向量自回归模型和广义自回归条件异

7月中国全国碳市场正式启动交易，首先将电力方差模型，检验发现国内焦煤市场与碳市场之间

行业纳入碳排放管控，未来计划陆续纳入建材、的溢出效应显著；文献[9-11]归纳总结影响碳价

有色、钢铁、石化、化工、造纸、民航等高耗能的主要因素包括政策因素、气候变化、市场环境

行业。如何预测碳价走势，制定碳市场履约交易和能源价格等；文献[12]将碳价影响因素聚焦于

策略和减排战略是各重点排放单位面临的现实化石能源，通过方差分解方法分析化石能源价格

挑战。