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        文獻分析 | 建模并預測碳市場的波動性: 離群值、時變跳躍以及油價風險的作用

        2022-03-14 09:18:17來源:中央財經大學綠色金融國際研究院 張寧 關鍵詞:碳市場碳排放交易閱讀量:19762

        導讀:本文在研究EUA市場特點的基礎上,改進了預測碳市場波動性的方法,對于碳市場參與者管理市場風險、政策制定者出臺政策均有所啟發。
          自我國“雙碳”目標提出后,碳達峰碳中和工作方案相繼出臺,如何減碳降碳、推動經濟體系低碳轉型被納入各行各業的發展規劃,建設全國統一碳市場是其中的重要舉措,也是2022年3月4日至3月11日舉辦的全國兩會的重要議題之一,不少代表委員提出了碳市場、碳交易相關提案。全國人大代表、央行廣州分行行長白鶴祥提出探索推動粵港澳大灣區碳市場建設;全國政協常委、全國工商聯副主席、正泰集團董事長南存輝建議有序擴大全國碳市場交易覆蓋范圍;九三學社中央建議銜接好碳排放交易政策;民進中央副主席黃震建議建設電力、石油、天然氣和二氧化碳排放權交易系統;政協委員李正國建議完善碳排放權交易制度,明確權利屬性;奇瑞汽車董事長尹同躍建議加速推進新能源汽車納入碳交易管理;中華全國律師協會副會長呂紅兵,提交包括關于加快建立我國碳排放權交易法律體系、進一步優化投資制度和“集采”政策等多項提案;中信資本董事長兼首席執行官張懿宸建議引入更多市場參與主體;諸如此類,不勝枚舉。
         
          李克強總理在政府工作報告中提到,在新的經濟下行壓力下,要把穩增長放在更加突出的位置,在此背景下,今年要繼續、持續改善生態環境,推動綠色低碳發展,需要處理好發展和減排的關系,并將能源轉型擺在了重要位置。在大宗商品價格高位波動、能源原材料供應仍然偏緊的背景下,一方面要充分發揮碳市場作用,兼顧減排與發展需求,另一方面要關注碳市場與能源市場之間的聯動關系。歐盟碳排放權交易體系(EU-ETS)作為制度和產品體系相對完善的碳市場,也是我國碳市場建設過程中可以重點研究的對象。本文在研究EUA市場特點的基礎上,改進了預測碳市場波動性的方法,對于碳市場參與者管理市場風險、政策制定者出臺政策均有所啟發。
         
          一、研究背景與本文貢獻
         
          歐盟碳排放權交易體系(EU-ETS)在全球碳市場中占據最大份額,除了限制碳排放外,碳市場的金融屬性也愈發突出。圍繞EU-ETS的研究主要有三類:1.EU-ETS交易的規模、流動性、強度、參與主體等市場特性;2.碳配額(EUA)價格的影響因素;3.碳配額價格和其他商品及金融市場價格之間的關系。
         
          在已有研究基礎上,本文主要擴展了以下三方面內容:
         
          1.識別碳市場EUA價格的離群值
         
          2.檢驗EUA價格是否存在時變跳躍(金融和大宗商品市場中常見)
         
          3.原油市場價格波動(OVX)對EUA市場的影響
         
          二、研究方法與數據來源
         
          (一)研究方法
         
          1.識別EUA價格序列中的離群值:AR(1)-GARCH(1,1)模型
         
          運用AR(1)-GARCH(1,1)模型對EUA回報的時間序列進行擬合,用擬極大似然估計法估計系數,將超出正常波動范圍的回報率視為離群數據,公式如圖1。AR(1)-GARCH(1,1)模型的優點是即使對誤差項的分布形式選擇有誤,或者模型選擇有誤,仍能準確找出離群值。

          圖1:AR(1)-GARCH(1,1)模型
         
          2.識別EUA價格序列中的跳躍:GARCH-Jump模型
         
          模型設定如圖2所示:

          圖2:GARCH-Jump模型
         
          3.原油市場不確定性對EUA市場的影響:EGARCH模型

          (二)關鍵變量說明及數據來源
         
          Rt:EUA市場每周現貨價格的對數回報率
         
          OVX:原油波動率指數,芝加哥期權交易所(CBOE)發布
         
          數據來源:Thomson Reuters DataStream
         
          三、實證結果
         
          (一)識別EUA回報率序列中的離群值
         
          EUA市場回報率序列中的離群值如圖3所列,觀察對應時期特點得到,離群值可能受戰爭、自然災害、政治沖突、經濟崩潰等事件影響造成。

          圖3:離群值所處日期
         
          (二)識別EUA市場中的時變跳躍

          圖4:GARCH-Jump模型結果
         
          運用GARCH-Jump模型識別EUA市場中的跳躍,結果如圖4。主要結論包括:(1)使用原始數據進行估計時跳躍參數都顯著,證實了EUA市場跳躍的存在;(2)α+β的值表明EUA回報率波動的高度持續性;(3)μ不顯著,反映EUA市場的當前回報不受過去回報的影響,難以進行短期預測;(4)跳躍均值θ顯著為負,表明由異常信息驅動的跳躍行為對收益有負面影響;(5)跳躍方差d2的正系數顯著為正,表明由異常信息驅動的波動對EUA回報有正向影響;(6)跳躍強度系數()統計顯著,表明跳躍強度隨時間變化,ρ和γ值較高反映跳躍強度的持續性。

          (三)原油市場波動對EUA市場的影響
         
          使用EGARCH模型考察原油市場波動對EUA市場影響時,發現在正態分布、t分布、GED分布三種假設下,OVX的系數全部顯著為正,表示原油價格波動的上升會導致EUA市場波動的增加,引起排放價格下降。

          圖5:EGARCH模型結果
         
          進一步檢驗OVX的非對稱作用,即區分OVX上升和下降兩種情況并分別生成變量,同時納入原EGARCH模型中,比較兩變量的系數。模型見式(17),結果如圖6所示,原油市場波動增加對EUA市場波動影響更大。

         


         
          最后作者運用預測包容檢驗證明了將OVX加入標準EGARCH模型確實增加了有效信息,能改善模型對EUA市場波動的預測表現。
         
          四、結論和啟示
         
          本文運用5個實證模型得到了三個主要結論,即:(1)EUA市場存在離群值;(2)EUA市場存在時變跳躍,且由異常信息驅動的跳躍行為對EUA回報有負面影響;(3)EUA市場波動與原油市場波動正相關,在市場波動增加時正相關關系更為顯著。本文研究的實際意義一方面在于使投資者和其他市場參與者能夠更準確地預測和管理EUA市場的風險,準確預測現貨價格的波動率也是碳期貨等衍生金融產品有效定價的基礎;另一方面是對于政策制定者而言,政策出臺需要考慮能源市場和碳排放市場之間的聯動性。
         
          在此基礎上,作者提出了進一步的研究方向:(1)將匯率納入EGARCH模型是否更有利于預測碳市場波動性?(2)探究原油和碳排放價格波動之間的因果關系;(3)比較不同維度的油價波動率(如實際波動率和隱含波動率)對EUA市場風險的影響程度。
         
          原標題:文獻分析 | 建模并預測碳市場的波動性: 離群值、時變跳躍以及油價風險的作用
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