基于信息管理系统的碳金融研究

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▎科研补充包：48课时科研基础课+15课时学术写作基础课

涉及领域

本课题涉及到运营管理、绿色经济、碳金融、计量模型、商业分析、博弈模型、管理信息系统、Python、神经网络算法、企业行为分析等方面的知识，适合申请管理学、运营管理、金融学、商业分析等相关专业的学生。

适合人群

有意提高自身知识水平及学术能力的学生;

有意掌握最前沿科研热点及科研方法的学生;

有留学意向、跨专业深造的学生。

研究前沿性

作为一种经济活动,碳金融的本质仍然是为了满足资本逐利性。这种逐利性的实现,离不开市场的交易活动。只有通过交易，减排活动才会为投资者带来利润。因此，碳交易是构成碳金融活动存在的关键。所以中国的碳金融体系，也应该以碳交易体系为核心，以其他相关经济活动为辅。通过完善的碳交易市场，来降低减排过程中的不确定性风险、增加资金的流动性，充分发挥市场机制的引导作用。所以构建中国碳金融体系，从某种角度来说,也是构建中国的碳交易体系。

研究介绍

在当今世界绿色可持续发展的形势下，无论是在学术领域还是在政府层面，气候变化都是目前最热点的问题之一。我国更是在今年提出要大力推进全国性碳交易市场的建设，低碳类运营模式已成为管理领域的热门话题。国际上多个大型能源类企业(如必和必拓)都已在中国与北京大学等高校合作开展了碳金融研究项目，过去几年来取得很大进展。在原有科研成果的基础上，我们将对中国钢铁行业有关碳核算、碳市场、碳投资等方面进行深入研究，该项研究将对我国未来的经济转型和市场改革产生巨大帮助。

课题要点

课题研究方法

文献阅读、文本挖掘、实证计量、模型推导。

课题难点

需要一定的运营管理理论基础，一定的数学模型推导能力以及数据处理能力。

1v1定制指导参考任务

任务一：掌握管理科学和绿色经济的理论基础

阅读运营管理类学科理论专著与文献，明确运营管理的基本要素，掌握运筹学等运营管理模型的分析方法，并通过阅读最 新权威期刊上相关主题论文对当前低碳运营管理的主要研究热点进行梳理;

掌握Wind等经济金融类数据库的使用方法，能够自行查找与中国钢铁行业运营模式的经济类数据，并进行出具处理;

明确绿色经济的理论框架，对碳减排相关技术有初步了解，学会运用技术经济模型分析问题，解决问题。

任务二：研究影响钢铁行业上市企业低碳运营模式的因素

查阅文献，了解目前我国钢铁行业上市企业在低碳运营方面的现状，并总结存在的问题;

搜集我国钢铁行业上市企业的财务报表，获取与低碳运营相关数据并处理，运用基本计量模型探究影响因素;

熟悉商业模式分析工具(SWOT)，以案例的形式对钢铁行业上市企业的原有运营模式进行分析，并探索新型低碳运营模式。

任务三：构建钢铁行业低碳供应链博弈模型

查阅相关文献，对当前低碳供应链排放成本分摊以及收益分配的相关博弈模型进行分析，并归纳总结;

能够对研究问题提出假设，并将研究问题抽象化为博弈模型，对我国钢铁行业低碳供应链的机制设计提出合理建议。

任务四：探究社交媒体舆论对钢铁行业低碳运营模式的影响

掌握基本的管理信息系统理论，会构建文本挖掘的算法数据结构，掌握文本挖掘工具与算法，例如Python语言，神经网络算法等;

对各类社交媒体，如论坛、微博等内容进行文本挖掘，对钢铁行业各上市公司企业的碳排放报告进行分析，并从中获取有效数据，获得有效数据，并对社交媒体上的舆论内容对企业低碳运营是否起到促进作用进行深入研究;

掌握企业行为分析的基本方法，学会量表设计，并对回收数据进行有效处理。

任务五：项目收尾

撰写整体报告;

准备一次20~30分钟的presentation。