《表3 样本内预测:基于谷歌趋势的碳价波动性及预测研究》
由于长期成分可以很好地代表总的波动且平滑掉了一些不必要的噪音,因此使用MIDAS模型利用谷歌趋势和EUA期货的长期成分来对我国碳市场进行样本内估计。样本期间为2013年9月至2018年4月。通过比较不同估计窗口和滞后阶数下的样本内估计效果,实证结果如表3所示。
图表编号 | XD00133109000 严禁用于非法目的 |
---|---|
绘制时间 | 2020.01.30 |
作者 | 蔡文娟 |
绘制单位 | 中国海洋大学 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |
由于长期成分可以很好地代表总的波动且平滑掉了一些不必要的噪音,因此使用MIDAS模型利用谷歌趋势和EUA期货的长期成分来对我国碳市场进行样本内估计。样本期间为2013年9月至2018年4月。通过比较不同估计窗口和滞后阶数下的样本内估计效果,实证结果如表3所示。
图表编号 | XD00133109000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.01.30 |
作者 | 蔡文娟 |
绘制单位 | 中国海洋大学 |
更多格式 | 高清、无水印(增值服务) |