数据驱动下的工业企业排污权交易博弈分析方法技术

本发明专利技术提出一种数据驱动下的工业企业排污权交易博弈分析方法,排污权交易博弈是根据未来走向进行当前决策的动态复杂过程。它需在博弈双方的所需购买/出售数量、排污权的市场价格、企业排污权边际收益、企业初始排污权的基础上进行博弈。本方案具体过程是：首先，预测企业排污量和排污权的市场价格。企业未来排污量是博弈逆推的数据基础，是求出博弈过程中交易量的关键；排污权市场价格决定了博弈最后一个阶段出价的最低值。其次，评估得到企业初始排污权和排污权边际收益。初始排污权决定了企业最初所拥有的排污权，基于初始排污权，才可能确定企业在排污权交易过程中是否需要买入或者卖出排污权；企业排污权边际收益决定了企业在使用购买的排污权指标过程中所产生的边际利益，直接决定了企业通过购买排污权的盈利情况。最后，基于上述量，进行讨价还价博弈，确定博弈方的最优选择与策略。

【技术实现步骤摘要】
数据驱动下的工业企业排污权交易博弈分析方法
本专利技术涉及一种数据驱动下的工业企业排污权交易博弈分析方法，属于排污权交易研究

技术介绍
工业企业促进了中国经济的快速发展，但同时也带来了严峻的环境污染问题。为此，我国推出了排污权交易制度，明确规定工业企业在发展的过程中，要全面在排污权制度下实施相应的生产与排放，严格按照相应的标准来控制排放。排污权交易是指在污染物排放总量控制指标确定的条件下，利用市场机制，建立合法的污染物排放权利即排污权，并允许这种权利像商品那样被买入和卖出，为企业控制污染物排放建立了有效激励-约束机制，促使其不断减少污染物排放，同时通过排污权在市场上的交易，达到优化环境容量资源配置效率、降低全社会污染控制成本的目的。因此，各地都在积极推动排污权交易中心建设，致力于通过市场手段促进污染物减排，提供绿色公共服务信息平台，实现排污权交易的落地。排污权交易平台可以积累大量的交易企业及其污染排放数据，那么如何基于这些数据，通过排污权交易博弈分析为排污权交易企业提供有效地交易策略是亟待解决的问题。本专利技术正是试图在数据基础上基于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据驱动下的工业企业排污权交易博弈分析方法，其特征在于：/n步骤一：基于支持向量回归机的企业排污量预测/n给定企业排污量时间序列数据集Q：/nQ＝{<Q

【技术特征摘要】
1.一种数据驱动下的工业企业排污权交易博弈分析方法，其特征在于：
步骤一：基于支持向量回归机的企业排污量预测
给定企业排污量时间序列数据集Q：
Q＝{<Qt，Qt+D>|t＝1，2，...，n}，(1)
其中Qt＝[Qt，...，Qt+D-1]表示工业企业在t时至t+D-1时的大气排污向量，Qt+D表示企业在t+D时的大气排污量；使用支持向量机SVR模型进行企业排污量时间序列预测，滑动窗口大小为D，利用t～t+D-1时企业排污数据预测t+D时的排污量；SVR使用核函数将非线性问题映射到线性可分空间，即：



其中，f(Qt)为企业排污数据向量Qt对t+D的预测值，Qt+D为实际值，为非线性映射函数，为Qt在高维中的第i个值，为Qt+D在高维中的第i个值；ω为权重向量；αi为拉格朗日乘子；β为偏置；为核函数，并采用高斯核函数表达：



通过定义目标函数，对参数进行求解；






其中，能提高预测模型的泛化能力；C为惩罚因子，∈为容忍偏差，ζt，为松弛变量；
步骤二：基于线性回归的排污权市场价格预测
排污权市场价格与当地GDP呈线性相关，因此构建排污权市场价格与GDP的线性回归预测模型；
pj＝wgj+b(5)
其中，pj为j地区某种污染物排污权市场价格，自变量gj为j地区的GDP；目标是通过历史数据求解线性模型中w和b两个参数，损失函数L定义如下，其中pj表示实际值，表示预测值：



基于最小二乘“参数估计”，得到w和b最优解的闭式解：






其中，是所有gi的平均值；
步骤三：企业排污权边际收益和初始排污权评估
企业排污边际收益与初始排污权是博弈的必备因素，与企业相关因素密切有关，考虑到问题求解的复杂性，使用层次分析法进行评价；考虑到数据的可获取性，定义企业经营资本、历史排污情况、生产规模的排污口数量、排污权市场均价表达企业初始排放权、排污边际收益评价的评价指标；
步骤四：基于讨价还价的排污权交易动态博弈
根据工业企业的初始排污权Q、买方排污边际收益α、排污权市场价格p、企业未来所需排污量∑Qt；再根据初始排污权和预测排污量计算出企业在排污权交易过程中需要买入或者卖出的量记为q的计算公式如下；
q＝|Q-∑Qt|
基于讨价还价博弈，建立企业间排污权交易博弈过程模型；
在博弈过程中，博弈双方都应考虑市场交易成本，包括交易费用、管理费用及运行费用；因此，双方除了第一次出价没有博弈损失外，后续都需从利益中减去博弈损失，设置损失因子范围为0到1之间但不等于0或1。


2.根据权利要求1所述的数据驱动下的工业企业排污权交易博弈分析方法，其特征在于：在步骤一中，通过对关键参数惩罚因子C和核函数系数γ的寻优提升预测的效果，具体步骤如下：
1.1调用网格搜索方法，设置惩罚系数C与核函数系数γ的步长与范围；
1.2设置交叉验证次数，避免过拟合，获得更可靠稳定的预测模型；
1.3基于训练数据对SVR中的C与γ进行参数寻优；
1.4基于SVR预测模型及寻优后的C与γ得到最优解；
1.5使用测试集验证预测的精度。


3.根据权利要求1所述的数据驱动下的工业企业排污权交易博弈分析方法，其特征在于：在步骤二中，具体预测步骤如下：
2.1获取已实行排污权交易机制所有地区的GDP总值记作gj，与当地某污染物的排污权市场价格记作pj；
2.2根据公式(7)和公式(8)计算得出w与b最优解；
2.3根据w与b以及被预测地区的GDP，即g，预测该地区这种污染物的排污权市场价格，即p。


4.根据权利要求1所述的数据驱动下的工业企业排污权交易博弈分析方法，其特征在于：在步骤三中，具体实现步骤如下：
3.1获取所需数据，并进行归一化预处理；
3.2基于调研与专家经验并通过层次分析法AHP得到评价指标权重；
3.3根据评价指标权重以及归一化处理后的数据计算企业排污权边际收益评估值、初始排污权评估值；
3.4对评估值进行反归一化处理，获得企业排污边际收益值α、初始排污权Q。


5.根据权利要求1所述的数据驱动下的工业企业排污权交易博弈分析方法，其特征在于：交易过程分为4个阶段：第一阶段交易过程：卖方A第一次出价，p1为卖方给出的单位排污权价格，q1为卖方出售的排污权数量；买方B或者选择接受，此时双方收益分别为p1q1、αq1-p1q1；或者选择不接受并进入第二阶段交易；同理，第二阶段交易过程：买方B第一次出价，p2为买方给出的单位排污权价格，q2为买方需要购买的排污权数量；卖方A选择接受或拒绝本次交易并进入第三阶段交易；第三阶段交易过程：卖方A第二次出价，p3为卖方给出的单位排污权价格，q1为卖方出售的排污权数量；买方B选择接受或拒绝本次交易并进入第四阶段交易；第四阶段交易过程：买方B第二次出价，p4为买方给出的单位排污权价格，q2为买方需要购买的排污权数量；但此时含有限定条件，出价p4不得低于市场基价即p4≥p，同时该阶段为终止博弈阶段，即卖方A必须接受。


6.根据权利要求5所述的数据驱动下的工业企业排污权交易博弈分析方法，其特征在于：要使第一阶段交易成功，即卖方A第一阶段出价(p1，...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭珍，
申请(专利权)人：北京石油化工学院，
类型：发明
国别省市：北京;11