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制造型企业碳减排信用风险防控研究:基于深度学习与压力测试
摘 要:
应对气候变化是推动经济高质量发展和生态文明建设的重要抓手,企业的碳减排信用风险关系到投资者、银行和政府等利益相关者的资金保障。因此,有效预警中国制造型企业碳减排信用风险成为当前的研究热点。首先基于熵权TOPSIS与耦合协调度模型验证制造型企业碳减排信用风险预警的必要性;其次,通过与多模型对比,证明MLP深度学习模型在企业碳减排信用风险预警中的优越性;最后,通过压力测试方法确定利益相关者的重点防控企业和行业类型。结果表明:第一,多数制造型企业处于中度、高度协调度耦合阶段,即企业“碳排放水平”因素会显著影响自身的碳减排信用风险;第二,制造型企业碳减排信用风险对“预期碳税力度τ”具有敏感性,而碳税对“石油加工、炼焦及核燃料加工业”的冲击最为明显;第三,本文提出的MLP深度学习模型预测效果最佳,其预测准确率达到98.60%,相较于其他模型平均提升了15.57%,充分表明了该模型的可行性和实用价值。
作 者:
  • 龙志1;陈湘州1,2;滕熙玉1
单 位:
    1.湖南科技大学;2.湖南省战略性新兴产业研究基地
关键字:
  • “双碳”目标;企业碳减排信用风险;熵权TOPSIS;深度学习;压力测试;
页 码:
    92-105
出 处:
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