舒心 鄧曉衛(wèi)

摘要：選取2017年5月12日至11月30日上海環(huán)境能源交易所碳配額遠期和現貨的日交易數據為樣本，建立了GARCH類模型并研究了碳市場現貨與遠期收益率波動性影響關系。結果表明：遠期波動性不存在ARCH效應，現貨波動性存在尖峰厚尾的ARCH效應;兩種收益率存在單向的波動溢出效應，即碳配額遠期對碳現貨的波動性有顯著影響，反之則不成立。碳現貨市場存在非對稱性，利空消息對現貨市場波動性的沖擊強于利好消息。

關鍵詞：碳市場;收益率;GARCH類模型;波動性

中圖分類號：X3 21

文獻標識碼：A

文章編號：1674-9944（2018）14-0129-03

1 引言

碳排放權交易市場（簡稱碳市場），是通過市場機制控制溫室氣體排放的重要手段。2011年國家發(fā)改委先后在北京、天津、上海、重慶、廣州、武漢、深圳等7個城市開展碳市場試點工作，2016年4月又先后在武漢、上海、廣州推出了碳遠期交易產品。截至2017年11月，7個試點碳市場累計配額成交量達到2億t二氧化碳當量，約46億元，碳排放總量和強度均呈現雙降趨勢。為進一步規(guī)范碳市場，2017年12月19日發(fā)改委宣布全國碳交易市場正式啟動。未來，中國將成為全球規(guī)模最大的碳市場，對全球碳排放進程將產生舉足輕重的影響。由國際碳市場尤其是歐盟碳市場的發(fā)展經驗可以看出碳金融衍生品市場與碳現貨市場的發(fā)展相輔相成。國外尤其是歐盟的碳金融衍生品體系已發(fā)展較為成熟，我國起步較晚。那么，在中國現階段，碳配額遠期與碳現貨的收益率波動有什么特征？兩種收益率之間有著怎樣的關系？波動溢出效應是單向的還是雙向的？對于這些問題的研究對全國統一碳市場的健康運行、碳金融產品的有效配置具有十分重要的現實意義和指導意義。

目前，關于碳市場現貨與遠期波動性的相關研究主要針對歐盟碳排放交易市場，對于國內的碳排放交易體系的研究則主要圍繞試點省市碳現貨價格的影響因素展開，對于碳現貨收益率的波動性、碳配額遠期收益率的波動性及相互影響關系的研究還未見。故本文將以上海能源環(huán)境交易所的交易數據為樣本，通過建立GARCH類模型對上海碳市場現貨日收益率與碳配額遠期日收益率的波動性、波動溢出效應及非對稱性進行研究。

2樣本選取和數據統計分析

在碳交易市場的7個試點城市中，上海、武漢、廣州推出了碳遠期產品交易。其中廣州碳排放權交易所推出的碳遠期產品為線下交易的非標準合約，市場流動性較低。本文選取2017年5月12日至2017年11月30日上海環(huán)境能源交易所每日公開的SHEA現貨價格和上海碳配額遠期協議SHEAF022018每日公開的結算價為研究樣本。按時間先后順序總共獲得85組有效遠期和現貨時間序列數據。根據日收益率的計算方法，引入兩個變量：RF表示碳遠期對數日收益率（簡稱遠期收益率），RS表示碳現貨對數日收益率（簡稱現貨收益率）。本研究所用統計軟件為EViews8.0。

首先，利用ADF（ Augmented Dicky - Fuller）單位根檢驗方法，對RF和RS的平穩(wěn)性進行了檢驗。結果如表1所示。

從表1得出的結果可以看出，遠期收益率RF和現貨收益率RS序列均在1%的水平下顯著，即表示RF、RS均不存在單位根，是平穩(wěn)序列。

其次，對RF、RS進行相關性檢驗以確定ARMA模型的階數。利用統計軟件得到RF和RS的白相關（ ACF）和偏自相關（PACF）圖，綜合比較分析各結果的擬合優(yōu)度、AIC統計量、SC統計量后發(fā)現RF和RS均應建立ARMA（2，2）模型，結果見表2。

3 收益率波動性的GARCH模型

采用殘差平方相關圖檢驗的方法對RF和RS的ARCH效應進行檢驗。檢驗結果如表3所示。由表3可知，Z₁（此為RF的ARMA模型中殘差平方序列）不存在相關性，故RF無ARCH效應;Z₂此為RS的ARMA模型中殘差平方序列）存在相關性，即RS有ARCH效應，故進一步用GARCH類模型對現貨收益率RS進行建模分析。

由于各金融產品之間存在一定的關聯性，受投資者情緒影響，一個市場的波動可能會傳遞到另一個市場（這便是“溢出效應”）。通過對RF和RS進行協整檢驗，發(fā)現RF與RS之間存在協整關系，這說明現貨收益率和遠期收益率之間存在長期穩(wěn)定的關系。進一步對RF和RS做Granger因果關系檢驗（表4），結果顯示：遠期收益率是現貨收益率變化的Granger原因，而現貨收益率不是遠期收益率的Granger原因。這表明，遠期市場的波動會引起現貨市場的波動，遠期與現貨收益率之間存在著單向的、不對稱的溢出效應。

在建立現貨收益率的GARCH模型時，將把遠期收益率作為解釋變量放入方差模型中，以全面分析現貨收益率（ RS）波動性的影響因素。為確定GARCH模型的階數，由RS的AC和PAC圖嘗試分別建立不同滯后項的GARCH（p，q）模型，再根據AIC和SC準則以及顯著性原則，最終選定GARCH（1，2）模型是最合適的模型。敝對現貨收益率建立如下GARC，H模型：

式（1）中，α₀為常數項，ε_l為殘差項。模型（1）的回歸結果如表5所示（注：（1）中第—個方程的回歸結果已由表2給出）。

由表5結果可知，在方差方程中，除常數項外，其余項的系數至少在10%水平下顯著，說明方程中設置的參數均有意義，即這些變量對現貨收益率的波動性均產生顯著影響。特別，從估計結果可以看出.GARCH項的系數為0. 8034，數值較大，說明前一期的波動性對當期的波動性存在著較大的正的影響，即波動性存在聚集效應。在模型中加入遠期日收益率（ RF）的滯后一期項和二期項，兩個滯后項系數均顯著，說明碳配額遠期市場對碳現貨市場的波動有顯著影響。由于兩滯后項系數綜合為負，可知遠期收益率對現貨當期的波動性的溢出效應總體呈現負的影響。

4 現貨收益率的EGARCH模型

進一步研究現貨市場的波動是否存在“杠桿效應”。所謂“杠桿效應”是指，金融市場中好消息和壞消息的影響常具有非對稱性，波動對市場下跌的反應比對市場上升的反應更加迅速。非對稱模型EGARCH就是用于描述這種好消息和壞消息對波動性的不同影響，其條件方差方程為：表示負干擾，即利空消息。當γ<0時，表明金融數據的波動存在杠桿效應，即利空消息引起的σ²_t的變化大于同等程度的利好消息。當γ>0時，表明金融數據的波動存在反杠桿效應，即利空消息引起的礴的變化，小于同等程度的利好消息。只要γ≠0，沖擊的影響就存在著非對稱性。

對現貨日收益率進行EGARCH模型擬合后結果如下：（0. 0000）***（0. 0000）***（0.0785）* （0. 0011）**

結果表明現貨市場的日收益率存在明顯的非對稱性，且由于非對稱項的系數均小于0，分別為-0. 3653和-0. 9468，也就是說，“利空消息”比同等的“利好消息”對現貨收益率的沖擊要大，碳現貨市場存在“杠桿效應”。這一結論與歐盟碳配額市場的價格波動情況是類似的。

5結論與建議

碳遠期協議等金融衍生品對發(fā)現價格、套期保值、規(guī)避風險、活躍市場等有極其重要的意義。本文以上海能源環(huán)境交易所的交易數據為樣本，通過建立GARCH類模型和Granger因果關系檢驗對上海碳排放市場碳現貨與碳配額遠期日收益率的波動性、非對稱性以及波動溢出效應進行了實證分析研究，并得出了以下結論。

（1）碳配額遠期收益率不存在ARCH效應，碳現貨收益率存在尖峰厚尾的ARCH效應。GARCH（1，2）模型顯示碳現貨收益率的波動性具有聚集效應;兩種收益率存在單向的波動溢出效應，即遠期收益率會對現貨收益率的波動產牛顯著影響。

（2）現貨日收益率存在顯著的“杠桿效應”，即存在非對稱性：壞消息對市場的影響大于好消息對市場的影響。這個結果可給風控部門帶來一定的警示作用，即要加強對市場上壞消息的識別與把控，在金融危機到來前加強市場監(jiān)管，完善各項政策與法規(guī)，進一步提高市場的抗壓能力，加大對風險的預測和防范，以減輕壞消息對市場的破壞作用。

相對歐美發(fā)達國家的碳金融發(fā)展歷史，我國碳金融市場及其相關衍生品產品還處于發(fā)展初期，形成時間短，數據資源比較缺乏;且由于我國曾有多個試點碳交易市場，不同市場的定價機制與價格運行機制存在差異，因此所選數據的研究結論可能不能完全描述整個市場的狀況，有待于數據的全面和完善。而目前全國統一碳交易市場的成立，將為問題的進一步全面研究提供了可能;同時考慮到碳市場作為一個政策市場的特征，研究碳配額遠期與現貨關系時加上政策變量應該更精準，這是下一步的研究方向。