基于VMD-GRU-ECA的欧盟碳排放交易体系碳价短期预测模型VMGE-Net研究

《Scientific Reports》：EU ETS carbon price forecasting via VMGE-Net: a variational decomposition and channel-aware GRU framework

　　

摘要

欧盟碳排放交易体系（EU ETS）的每日碳价呈现非平稳性、多尺度波动及市场状态转换等特征，给短期预测带来挑战。本研究提出VMGE-Net，一种紧凑的预测模型，融合了变分模态分解（VMD）、门控循环单元（GRU）编码器和高效通道注意力机制（ECA）。VMD将目标价格序列分解为特定频率的分量，GRU编码器对融合模态与协变量序列中的时间依赖性进行建模，ECA则在不做维度压缩的情况下对输出的隐藏通道进行重新校准。实证分析采用了2017年1月20日至2026年3月18日收集的1994条每日EU ETS观测数据，以及25个市场与人工特征预测变量。在诊断性全序列VMD设置下，VMGE-Net取得了R2=0.8834、RMSE=2.1009 EUR/吨、MAE=1.3639 EUR/吨和MAPE=1.92%的表现。在更严格的扩展窗口和252个交易日滚动窗口VMD协议下，对应的R2值分别为0.8657和0.8587，两种设置下的精度均优于原始序列GRU基准模型。消融实验、重复运行、敏感性分析、直接多步预测、滚动回测、复杂度分析、配对显著性检验及块置换分析表明，观测到的改进主要归因于频率感知的信号组织，轻量级的隐藏通道重新校准也提供了额外贡献。上述发现支持VMGE-Net作为EU ETS碳价短期预测的计算紧凑型方法，但其在其他市场和时间分辨率下的泛化能力仍有待进一步考察。