习近平总书记从提出绿水青山就是金山银山在到要在2060年实现“双碳”目标,彰显大国担当。作为世界上能源最大的能源消费和生产国,我国碳市场已经取得了跨越式进展,2010年到2021年,从首次提出建设碳市场到全国碳市场开市交易,意味着我国低碳发展已经取得阶段性胜利,为实现新能源转型取得了更为广阔的市场,基于此,深入挖掘研究碳排放权交易价格（以下简称碳交易价格）的影响因素以及内在机理对预测碳交易价格帮助建立稳定有效的碳定价机制具有战略意义和实践价值。首先,通过梳理碳交易价格影响因素及碳价预测等相关文献,深入挖掘碳排放权及碳交易价格的理论特征及属性。同时从经济形势、金融市场、国际碳市场、能源价格、气候环境、互联网大数据等6个方面构建影响碳交易价格的指标体系,运用线性插值将数据补全,最后进行描述性统计分析。其次,立足于2021年7月16日-2022年9月1日的23个变量的时间序列数据,以正则稀疏化模型为基准点,分析6个一级指标对碳交易价格的影响。通过实证分析验证了宏观经济因素与金融市场对碳交易价格的影响较为显著,互联网大数据对碳交易价格的影响较小但有影响,其中化石能源价格对碳交易价格的影响较为显著,天然气价格与碳交易价格呈负相关关系,煤炭价格与碳交易价格呈负相关关系。国际碳市场以及大气环境对碳交易价格的影响并不显著。最后,在以下2个方面进行碳交易价格的预测,一、直接将被解释变量用LSTM模型进行单因子预测,然后再将所有被解释变量以及解释变量纳入LSTM模型进行多因子预测。二、在SVR和LSTM模型的基础上引入Lasso,弹性网、弹性MCP等8个正则化模型进行变量选择,通过构建变量组合模型对碳交易价格进行预测分析。研究发现,对预测结果精度进行对比分析,得出组合模型的预测效果更好,评估指标更低,并且预测得出碳交易价格在2022年9月1日至9月5日这5天呈平稳上升发展趋势。本文通过实证结果得出弹性MCP-LSTM组合模型可以更有效预测碳交易价格。基于以上研究分析,本文从推进扩大全国碳交易市场的参与规模、优化排放核算标准及配额分配方案、发展碳金融衍生产品等方面提出建议,为全国碳交易市场的稳步发展以及减少温室气体的排放作出贡献。