基于Python和机器学习的碳金融违约风险概率预测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了基于Python和机器学习的碳金融违约风险概率预测方法和装置。一种基于Python和机器学习的碳金融违约风险概率预测方法，包括：收集企业的基础信息、能源使用情况、环境影响数据和运营数据，并使用Python编程环境中的Numpy和Pandas库对收集到的数据进行清洗、筛选、格式化和标准化处理；选择Poisson分布和指数分布作为预测模型，在Python环境下，利用机器学习工具设置模型参数，并使用历史数据对预测模型进行训练和优化处理；开发Python脚本实现从数据输入、数据处理、风险预测到结果输出的自动化处理；采用混淆矩阵统计方法评估预测模型的预测结果的真实性和误差。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及碳金融风险管理及预测，更具体的说是，涉及基于python和机器学习的碳金融违约风险概率预测方法和装置。

技术介绍

1、高度依赖化石燃料作为动力的经济发展模式导致温室气体排放的与日俱增，成为引发全球气候变暖和极端恶劣天气等环境问题的主要原因之一。减缓气候变化要求全球范围内有效改进能源消耗体系，推动节能减排和低碳经济发展。碳排放权交易是利用市场化机制控制碳排放的一种有效手段。

2、随着全球对环境问题的重视，碳市场的建设加速，我国提出了“双碳”目标策略，推动了碳金融交易的兴起。然而，当前碳金融风险的预测处理存在数据来源多样化和样本数据获取困难等问题，现有的风险预测方法未能充分适用于快速变化的碳金融市场。因此，开发一种新的碳金融违约风险概率预测方法显得尤为重要。

技术实现思路

1、本专利技术的目的是提供基于python和机器学习的碳金融违约风险概率预测方法和装置。

2、本专利技术要解决的是现有技术中存在的问题。

3、与现有技术相比，本专利技术技术方案及其有益效果如下：本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于Python和机器学习的碳金融违约风险概率预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于Python和机器学习的碳金融违约风险概率预测方法，其特征在于，所述收集企业的基础信息、能源使用情况、环境影响数据和运营数据，并使用Python编程环境中的Numpy和Pandas库对收集到的数据进行清洗、筛选、格式化和标准化处理，其中，处理过程中剔除不完整、错误、无关数据，转换数据格式以符合分析要求。

3.根据权利要求1所述的一种基于Python和机器学习的碳金融违约风险概率预测方法，其特征在于，所述选择Poisson分布和指数分布作为预测模型，在...

【技术特征摘要】

1.一种基于python和机器学习的碳金融违约风险概率预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于python和机器学习的碳金融违约风险概率预测方法，其特征在于，所述收集企业的基础信息、能源使用情况、环境影响数据和运营数据，并使用python编程环境中的numpy和pandas库对收集到的数据进行清洗、筛选、格式化和标准化处理，其中，处理过程中剔除不完整、错误、无关数据，转换数据格式以符合分析要求。

3.根据权利要求1所述的一种基于python和机器学习的碳金融违约风险概率预测方法，其特征在于，所述选择poisson分布和指数分布作为预测模型，在python环境下，利用机器学习工具设置模型参数，并使用历史数据对预测模型进行训练和优化处理，其中，所述机器学习工具为scikit-learn库。

4.根据权利要求1所述的一种基于python和机器学习的碳金融违约风险概率预测方法，其特征在于，所述开发python脚本实现从数据输入、数据处理、风险预测到结果输出的自动化处理，其中，所述python脚本包括数据加载、预处理、模型应用和结果评估。

5.根据权利要求1所述的一种基于python和机器学习的碳金融违约风险概率预测方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛万磊，牟颖，王鹏，张栋梁，李晨辉，赵昕，王振坤，孔德秋，李校莹，牛华忠，贾冬雪，管大顺，史英，刘知凡，厉艳，李秋爽，白颖，黎翰文，
申请(专利权)人：国网山东省电力公司经济技术研究院，
类型：发明
国别省市：