文獻(xiàn)分析 | 建模并預(yù)測碳市場的波動性： 離群值、時變跳躍以及油價風(fēng)險的作用
2022-03-31 13:17:47
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, 李克強(qiáng)總理在政府工作報告中提到，在新的經(jīng)濟(jì)下行壓力下，要把穩(wěn)增長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。在大宗商品價格高位波動、能源原材料供應(yīng)仍然偏緊的背景下，一方面要充分發(fā)揮碳市場作用，兼顧減排與發(fā)展需求，另一方面要關(guān)注碳市場與能源市場之間的聯(lián)動關(guān)系。歐盟碳排放權(quán)交易體系(EU-ETS)作為制度和產(chǎn)品體系相對完善的碳市場，也是我國碳市場建設(shè)過程中可以重點(diǎn)研究的對象。本文在研究EUA市場特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，改進(jìn)了預(yù)測碳市場波動性的方法，對于碳市場參與者管理市場風(fēng)險、政策制定者出臺政策均有所啟發(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)在全球碳市場中占據(jù)最大份額，除了限制碳排放外，碳市場的金融屬性也愈發(fā)突出。圍繞EU-ETS的研究主要有三類：1.EU-ETS交易的規(guī)模、流動性、強(qiáng)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(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.識別碳市場EUA價格的離群值
, 2.檢驗(yàn)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(shù)據(jù)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(yùn)用AR(1)-GARCH(1,1)模型對EUA回報的時間序列進(jìn)行擬合，用擬極大似然估計法估計系數(shù)，將超出正常波動范圍的回報率視為離群數(shù)據(jù)，公式如圖1。AR(1)-GARCH(1,1)模型的優(yōu)點(diǎn)是即使對誤差項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.識別EUA價格序列中的跳躍：GARCH-Jump模型
, 模型設(shè)定如圖2所示：, 圖2：GARCH-Jump模型, , 3.原油市場不確定性對EUA市場的影響：EGARCH模型, (二)關(guān)鍵變量說明及數(shù)據(jù)來源
, Rt：EUA市場每周現(xiàn)貨價格的對數(shù)回報率
, OVX：原油波動率指數(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(yīng)時期特點(diǎn)得到，離群值可能受戰(zhàn)爭、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)識別EUA市場中的時變跳躍, 圖4：GARCH-Jump模型結(jié)果, , 運(yùn)用GARCH-Jump模型識別EUA市場中的跳躍，結(jié)果如圖4。主要結(jié)論包括：(1)使用原始數(shù)據(jù)進(jìn)行估計時跳躍參數(shù)都顯著，證實(shí)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(xù)性；(3)μ不顯著，反映EUA市場的當(dāng)前回報不受過去回報的影響，難以進(jìn)行短期預(yù)測；(4)跳躍均值θ顯著為負(fù)，表明由異常信息驅(qū)動的跳躍行為對收益有負(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)動的波動對EUA回報有正向影響；(6)跳躍強(qiáng)度系數(shù)()統(tǒng)計顯著，表明跳躍強(qiáng)度隨時間變化，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(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，表示原油價格波動的上升會導(dǎo)致EUA市場波動的增加，引起排放價格下降。, 圖5：EGARCH模型結(jié)果, , 進(jìn)一步檢驗(yàn)OVX的非對稱作用，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，原油市場波動增加對EUA市場波動影響更大。,
, 最后作者運(yùn)用預(yù)測包容檢驗(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EUA市場波動的預(yù)測表現(xiàn)。
, 四、結(jié)論和啟示
, 本文運(yùn)用5個實(shí)證模型得到了三個主要結(jié)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(qū)動的跳躍行為對EUA回報有負(fù)面影響；(3)EUA市場波動與原油市場波動正相關(guān)，在市場波動增加時正相關(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參與者能夠更準(zhǔn)確地預(yù)測和管理EUA市場的風(fēng)險，準(zhǔn)確預(yù)測現(xiàn)貨價格的波動率也是碳期貨等衍生金融產(chǎn)品有效定價的基礎(chǔ)；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(lián)動性。
, 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(guān)系；(3)比較不同維度的油價波動率(如實(shí)際波動率和隱含波動率)對EUA市場風(fēng)險的影響程度。
, 原標(biāo)題：文獻(xiàn)分析 | 建模并預(yù)測碳市場的波動性： 離群值、時變跳躍以及油價風(fēng)險的作用
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