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机器学习 (Machine Learning, ML) 正在为能源经济学和金融领域的研究创造新机遇。我们对 ML 在这两个领域的新兴文献做了批判性的综述。该综述总结了 2005-2018 年间发表的 130 多篇文章的方法和结果，这些文章主要针对的是 ML 在能源价格预测、需求预测、风险管理、交易策略、数据处理和宏观/能源趋势研判等领域的应用。我们的分析表明，支持向量机 (upport Vector Machine, SVM)、人工神经网络 (Artificial Neural Network, ANN) 和遗传算法 (Genetic Algorithms, GAs) 是能源经济学论文中最常用的技术。在对现有文献分析的基础上，我们讨论了当前研究中的空白，并对未来的研究提供了一些建议。