文獻(xiàn)分析 | 建模并預(yù)測(cè)碳市場(chǎng)的波動(dòng)性： 離群值、時(shí)變跳躍以及油價(jià)風(fēng)險(xiǎn)的作用
2022-03-31 13:17:47
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, 李克強(qiáng)總理在政府工作報(bào)告中提到，在新的經(jīng)濟(jì)下行壓力下，要把穩(wěn)增長(zhǎng)放在更加突出的位置，在此背景下，今年要繼續(xù)、持續(xù)改善生態(tài)環(huán)境，推動(dòng)綠色低碳發(fā)展，需要處理好發(fā)展和減排的關(guān)系，并將能源轉(zhuǎn)型擺在了重要位置。在大宗商品價(jià)格高位波動(dòng)、能源原材料供應(yīng)仍然偏緊的背景下，一方面要充分發(fā)揮碳市場(chǎng)作用，兼顧減排與發(fā)展需求，另一方面要關(guān)注碳市場(chǎng)與能源市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。歐盟碳排放權(quán)交易體系(EU-ETS)作為制度和產(chǎn)品體系相對(duì)完善的碳市場(chǎng)，也是我國(guó)碳市場(chǎng)建設(shè)過程中可以重點(diǎn)研究的對(duì)象。本文在研究EUA市場(chǎng)特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，改進(jìn)了預(yù)測(cè)碳市場(chǎng)波動(dòng)性的方法，對(duì)于碳市場(chǎng)參與者管理市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、政策制定者出臺(tái)政策均有所啟發(fā)。
, 一、研究背景與本文貢獻(xiàn)
, 歐盟碳排放權(quán)交易體系(EU-ETS)在全球碳市場(chǎng)中占據(jù)最大份額，除了限制碳排放外，碳市場(chǎng)的金融屬性也愈發(fā)突出。圍繞EU-ETS的研究主要有三類：1.EU-ETS交易的規(guī)模、流動(dòng)性、強(qiáng)度、參與主體等市場(chǎng)特性；2.碳配額(EUA)價(jià)格的影響因素；3.碳配額價(jià)格和其他商品及金融市場(chǎng)價(jià)格之間的關(guān)系。
, 在已有研究基礎(chǔ)上，本文主要擴(kuò)展了以下三方面內(nèi)容：
, 1.識(shí)別碳市場(chǎng)EUA價(jià)格的離群值
, 2.檢驗(yàn)EUA價(jià)格是否存在時(shí)變跳躍(金融和大宗商品市場(chǎng)中常見)
, 3.原油市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)(OVX)對(duì)EUA市場(chǎng)的影響
, 二、研究方法與數(shù)據(jù)來源
, (一)研究方法
, 1.識(shí)別EUA價(jià)格序列中的離群值：AR(1)-GARCH(1,1)模型
, 運(yùn)用AR(1)-GARCH(1,1)模型對(duì)EUA回報(bào)的時(shí)間序列進(jìn)行擬合，用擬極大似然估計(jì)法估計(jì)系數(shù)，將超出正常波動(dòng)范圍的回報(bào)率視為離群數(shù)據(jù)，公式如圖1。AR(1)-GARCH(1,1)模型的優(yōu)點(diǎn)是即使對(duì)誤差項(xiàng)的分布形式選擇有誤，或者模型選擇有誤，仍能準(zhǔn)確找出離群值。, 圖1：AR(1)-GARCH(1,1)模型, , 2.識(shí)別EUA價(jià)格序列中的跳躍：GARCH-Jump模型
, 模型設(shè)定如圖2所示：, 圖2：GARCH-Jump模型, , 3.原油市場(chǎng)不確定性對(duì)EUA市場(chǎng)的影響：EGARCH模型, (二)關(guān)鍵變量說明及數(shù)據(jù)來源
, Rt：EUA市場(chǎng)每周現(xiàn)貨價(jià)格的對(duì)數(shù)回報(bào)率
, OVX：原油波動(dòng)率指數(shù)，芝加哥期權(quán)交易所(CBOE)發(fā)布
, 數(shù)據(jù)來源：Thomson Reuters DataStream
, 三、實(shí)證結(jié)果
, (一)識(shí)別EUA回報(bào)率序列中的離群值
, EUA市場(chǎng)回報(bào)率序列中的離群值如圖3所列，觀察對(duì)應(yīng)時(shí)期特點(diǎn)得到，離群值可能受戰(zhàn)爭(zhēng)、自然災(zāi)害、政治沖突、經(jīng)濟(jì)崩潰等事件影響造成。, 圖3：離群值所處日期, , (二)識(shí)別EUA市場(chǎng)中的時(shí)變跳躍, 圖4：GARCH-Jump模型結(jié)果, , 運(yùn)用GARCH-Jump模型識(shí)別EUA市場(chǎng)中的跳躍，結(jié)果如圖4。主要結(jié)論包括：(1)使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)時(shí)跳躍參數(shù)都顯著，證實(shí)了EUA市場(chǎng)跳躍的存在；(2)α+β的值表明EUA回報(bào)率波動(dòng)的高度持續(xù)性；(3)μ不顯著，反映EUA市場(chǎng)的當(dāng)前回報(bào)不受過去回報(bào)的影響，難以進(jìn)行短期預(yù)測(cè)；(4)跳躍均值θ顯著為負(fù)，表明由異常信息驅(qū)動(dòng)的跳躍行為對(duì)收益有負(fù)面影響；(5)跳躍方差d2的正系數(shù)顯著為正，表明由異常信息驅(qū)動(dòng)的波動(dòng)對(duì)EUA回報(bào)有正向影響；(6)跳躍強(qiáng)度系數(shù)()統(tǒng)計(jì)顯著，表明跳躍強(qiáng)度隨時(shí)間變化，ρ和γ值較高反映跳躍強(qiáng)度的持續(xù)性。, (三)原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)EUA市場(chǎng)的影響
, 使用EGARCH模型考察原油市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)EUA市場(chǎng)影響時(shí)，發(fā)現(xiàn)在正態(tài)分布、t分布、GED分布三種假設(shè)下，OVX的系數(shù)全部顯著為正，表示原油價(jià)格波動(dòng)的上升會(huì)導(dǎo)致EUA市場(chǎng)波動(dòng)的增加，引起排放價(jià)格下降。, 圖5：EGARCH模型結(jié)果, , 進(jìn)一步檢驗(yàn)OVX的非對(duì)稱作用，即區(qū)分OVX上升和下降兩種情況并分別生成變量，同時(shí)納入原EGARCH模型中，比較兩變量的系數(shù)。模型見式(17)，結(jié)果如圖6所示，原油市場(chǎng)波動(dòng)增加對(duì)EUA市場(chǎng)波動(dòng)影響更大。,
, 最后作者運(yùn)用預(yù)測(cè)包容檢驗(yàn)證明了將OVX加入標(biāo)準(zhǔn)EGARCH模型確實(shí)增加了有效信息，能改善模型對(duì)EUA市場(chǎng)波動(dòng)的預(yù)測(cè)表現(xiàn)。
, 四、結(jié)論和啟示
, 本文運(yùn)用5個(gè)實(shí)證模型得到了三個(gè)主要結(jié)論，即：(1)EUA市場(chǎng)存在離群值；(2)EUA市場(chǎng)存在時(shí)變跳躍，且由異常信息驅(qū)動(dòng)的跳躍行為對(duì)EUA回報(bào)有負(fù)面影響；(3)EUA市場(chǎng)波動(dòng)與原油市場(chǎng)波動(dòng)正相關(guān)，在市場(chǎng)波動(dòng)增加時(shí)正相關(guān)關(guān)系更為顯著。本文研究的實(shí)際意義一方面在于使投資者和其他市場(chǎng)參與者能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)和管理EUA市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)現(xiàn)貨價(jià)格的波動(dòng)率也是碳期貨等衍生金融產(chǎn)品有效定價(jià)的基礎(chǔ)；另一方面是對(duì)于政策制定者而言，政策出臺(tái)需要考慮能源市場(chǎng)和碳排放市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)性。
, 在此基礎(chǔ)上，作者提出了進(jìn)一步的研究方向：(1)將匯率納入EGARCH模型是否更有利于預(yù)測(cè)碳市場(chǎng)波動(dòng)性？(2)探究原油和碳排放價(jià)格波動(dòng)之間的因果關(guān)系；(3)比較不同維度的油價(jià)波動(dòng)率(如實(shí)際波動(dòng)率和隱含波動(dòng)率)對(duì)EUA市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的影響程度。
, 原標(biāo)題：文獻(xiàn)分析 | 建模并預(yù)測(cè)碳市場(chǎng)的波動(dòng)性： 離群值、時(shí)變跳躍以及油價(jià)風(fēng)險(xiǎn)的作用
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