【摘 要】
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基于1989—2018年中国碳排放量数据,采用多元线性回归、Hlot-Winters非季节指数平滑、ARIMA模型3种单项预测模型对我国碳排放量进行预测,鉴于单项预测模型的局限性,基于误差
【基金项目】
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安徽省教育厅人文社科重点项目“环境政策工具选择的效果及宏观经济波动:实证识别与政策设计”(编号:SK2018A0439),安徽财经大学研究生科研创新基金项目“中国经济增长和环境规制对雾霾污染的影响-基于地级市面板数据的实证研究”(编号:ACYC2018198)
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基于1989—2018年中国碳排放量数据,采用多元线性回归、Hlot-Winters非季节指数平滑、ARIMA模型3种单项预测模型对我国碳排放量进行预测,鉴于单项预测模型的局限性,基于误差平方和最小的最优性准则,建立广义诱导有序加权平均(GIOWA)的组合预测模型,并对模型的有效性进行评价。结果表明:组合预测模型优于单项预测模型,验证了组合预测模型的有效性;未来5年,我国碳排放量处于上升趋势,而碳排放强度呈下降趋势。
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