基于構(gòu)建的峰值綜合判斷系統(tǒng)，對(duì)全球134個(gè)不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平國(guó)家2017年的碳達(dá)峰狀態(tài)進(jìn)行了研判，并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)二分類算法中的邏輯回歸對(duì)134個(gè)國(guó)家的判斷結(jié)果進(jìn)行了交叉驗(yàn)證，以確保判斷系統(tǒng)的合理性和研判結(jié)果的顯著性，在此基礎(chǔ)上按照系統(tǒng)輸出的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)對(duì)不同國(guó)家社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異性進(jìn)行了分析。為了進(jìn)一步揭示不同發(fā)展水平國(guó)家碳排放特征差異化的原因，以便更好的解釋碳排放趨勢(shì)變動(dòng)和碳達(dá)峰背后的驅(qū)動(dòng)力，選取了全球部分典型國(guó)家，在建立向量自回歸模型的基礎(chǔ)上，利用脈沖響應(yīng)和方差分解分析探究了技術(shù)變革和結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)于碳排放變動(dòng)的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)。

 

為了進(jìn)一步驗(yàn)證碳排放峰值判斷模型的相對(duì)準(zhǔn)確性，使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法中的邏輯回歸模型對(duì)判斷的結(jié)果進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。以Sigmoid函數(shù)為基礎(chǔ)的logistic回歸模型常用于數(shù)據(jù)挖掘和分類預(yù)測(cè)，尤其多應(yīng)用于解決二分類問題，可以描述多個(gè)自變量和因變量之間的關(guān)系，自變量可以是連續(xù)性數(shù)據(jù)也可以是離散型數(shù)據(jù)?？紤]到是否達(dá)峰問題屬于典型的二分類問題，并且也牽扯到基于多個(gè)自變量的峰值預(yù)測(cè)，所以用邏輯回歸模型來做模型結(jié)果檢驗(yàn)再合適不過了。

 

通過利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的脈沖響應(yīng)和方差分解分析來探究典型國(guó)家結(jié)構(gòu)調(diào)整以及技術(shù)變革因素對(duì)二氧化碳排放變動(dòng)驅(qū)動(dòng)方向和驅(qū)動(dòng)程度。兩種方法都是以建立具有穩(wěn)定狀態(tài)的向量自回歸模型為前提的，而建立VAR模型有需要保證時(shí)間序列的平穩(wěn)性和變量間的協(xié)整性。 本文+內(nèi)-容-來-自；中^國(guó)_碳+排.放_(tái)交^易=網(wǎng) t a n pa ifa ng .c om