本文将重点讲述以下几个问题：首先，考虑到EUA期货市场自身的历史波动特征，利用其短期和长期跳跃、非对称性以及极端观察值是否有助于预测其未来波动率；其次，考虑到外生冲击对EUA期货市场的潜在影响，利用商品、债券、股指和不确定性这四类外生因素是否可以提升对EUA期货市场价格波动率的预测性能，同时，哪类因子的预测能力更强？第三，在上一步研究发现不确定性这类因子具备最高预测能力的基础上，能否综合考虑不同国家的经济政策不确定性(EconomicPolicyUncertainty，EPU)信息提高EUA期货市场价格波动率的预测精度；第四，在目前人工智能技术高速发展的背景下，能否结合机器学习方法进一步提取不同类别的EPU指数中所包含的预测信息来提高预测精度？最后，前文的理论研究是否对资产配置和风险管理等工作有应用价值。