本书借助互联网数据和基于网络的变量选择与降维方法，构建环境意识综合指数，反映公众环境意识，并分析环境意识对绿色金融的影响。①传统环境意识测量方法存在诸多局限，本书创新性地研究了如何使用环境意识调查问卷量表对应关键词的互联网搜索量来帮助构建环境意识综合指数，以此反映中国国民的环境意识水平，解决了环境意识数据匮乏的困局。②本书研究发现，《巴黎协定》对绿色企业证券价格的短期正面影响及对重污染企业证券价格的短期负面影响会更加明显。该研究结论对环保相关部门思考如何引导绿色投资和约束污染性投资具有一定的政策意义。③本书借助构建环境意识综合指数的互联网数据，提出了“基于网络的预测模型”，提高了预测碳价的准确性。模拟实验和实证分析均表明，新模型明显优于其他模型，不仅可以获得较高的预测精度，还可以找出影响碳价的关键因素，为基于互联网数据的预测研究提供了新模型，为碳价研究提供了实证基础。

王娜，厦门大学经济学博士，江西财经大学金融学院讲师。在《统计研究》、《统计与信息论坛》和《统计与决策》等核心期刊发表学术论文4篇。

第1章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 绿色金融的内涵
1.1.2 绿色金融的发展现状
1.1.3 环境意识与绿色金融
1.1.4 环境意识度量存在的问题
1.2 研究目的及意义
1.3 主要研究内容及贡献
1.3.1 研究内容
1.3.2 研究贡献
1.4 本书结构安排
第2章 国内外研究现状
2.1 互联网数据研究现状
2.2 高维研究现状
2.3 环境意识度量方法研究现状
2.4 应对气候变化政策及其效应研究现状
2.5 碳金融研究现状
第3章 基于网络的变量选择与降维方法介绍
3.1 问题的提出
3.2 变量选择方法
3.2.1 Lasso
3.2.2 加权Lasso
3.3 降维方法
3.4 基于网络的变量选择和降维方法
3.4.1 变量网络
3.4.2 基于网络的变量选择方法
3.4.3 基于网络的降维方法
3.5 本章小结
第4章 环境意识综合指数构建方法
4.1 问题的提出
4.2 整理数据
4.2.1 选取关键词并且获取互联网数据
4.2.2 整理调查问卷数据
4.3 模型选择
4.3.1 模型介绍
4.3.2 实证分析
4.3.3 稳健性检验
4.4 进一步检验
4.5 构建环境意识综合指数
4.6 环境意识的影响因素
4.6.1 环境意识的全局空间自相关分析
4.6.2 模型设定及变量说明
4.6.3 关键因素识别
4.7 本章小结
第5章 《巴黎协定》、资产价格与环境意识
5.1 问题的提出
5.2 数据介绍
5.3 《巴黎协定》对证券价格的影响
5.3.1 研究方法
5.3.2 实证分析
5.4 原因分析
5.4.1 《巴黎协定》对证券价格短期影响的原因分析
5.4.2 《巴黎协定》对证券价格中长期影响的原因分析
5.5 环境意识的调节作用
5.6 本章小结
第6章 环境意识与碳价预测
6.1 问题的提出
6.2 模型介绍
6.2.1 基于官方数据的预测模型
6.2.2 基于所有数据的预测模型
6.2.3 基于网络的预测模型
6.3 模拟实验
6.4 数据介绍
6.4.1 数据来源
6.4.2 数据预处理
6.5 实证结果
6.5.1 实证结果分析
6.5.2 稳健性检验
6.6 本章小结
第7章 研究总结与展望
7.1 研究总结
7.2 研究展望
参考文献
后记