ラジアル基底関数ネットワークを用いた排出権価格の予測法

カテゴリ: 全国大会

論文No: 6-050

グループ名: 【全国大会】平成20年電気学会全国大会論文集

発行日: 2008/03/19

タイトル(英語): A RBFN-Based Forecasting Method on Emissions Trading

著者名: 森 啓之(明治大学),蒋 文駿(明治大学)

著者名(英語): Hiroyuki Mori(Meiji University),Wenjun Jiang(Meiji University)

キーワード: ニューラルネットワーク|ラジアル基底関数|排出権取引|価格予測

要約(日本語): 本稿では排出権価格予測に対し、ニューラルネットワークネットワークであるラジアル基底関数ネットワークを用いた新しい予測法を提案する。京都議定書により、排出権の取引が開始された。発電会社が排出権の大口需要家であるため、本稿は排出権取引に着目する。競争的な枠組み内ではプレーヤーが入札戦略を模索する際に利益の損得を明確化するツールが必要になり、その前提として、本稿は排出権取引における価格予測問題に対し、ラジアル基底関数ネットワークを用いた予測手法を提案し、実データを適用することで、その有効性を示す。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 846 Kバイト