Evaluation of price fluctuation risks in tradable green certificate market based on complex social network approach
Notice bibliographique
Résumé
The intention of tradable green certificate (TGC) system is to leverage the market's price discovery function of renewable energy's environmental value. However, the government is concerned about excessive price fluctuation risks, which could reduce renewable energy investment willingness. Since the complex social network among TGC market entities affects information dissemination, it has significant impacts on price fluctuation. Thus, this paper simulates the evolution of complex social network based on entities' game strategies to examine the impacts of complex social network structure on price fluctuation risks. The study finds that (1) the game learning mechanism promotes the continuous evolution of complex social network toward an equilibrium state, increasing the network's clustering by four times, and ultimately forming several clusters around influential manufacturers (central nodes). (2) In the short term, the cluster structure of social network suppresses the widespread dissemination of information, causing price to continue their historical trend, which reveals momentum effect. As entities' interaction level increases to 130% of the initial state, TGC price returns to fundamental value. (3) In the long term, the degree of central nodes is 5 to 10 times that of other nodes; hence, other entities tend to excessively imitate the decisions of central nodes, leading to an overreaction in the market, causing high-frequency price fluctuations and resulting in reversal effect.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».