龐文靜 牛希璨

文章從影響碳金融產(chǎn)品的市場因素出發(fā)，建立VAR模型研究利率，匯率，經(jīng)濟(jì)狀況等市場因素對碳金融產(chǎn)品交易價格的沖擊效應(yīng)，從而了解碳金融發(fā)展存在的市場風(fēng)險。最后，在此基礎(chǔ)上為銀行預(yù)防碳金融市場風(fēng)險，建立風(fēng)險管理機(jī)制提出建議。

一、背景

2018年中央經(jīng)濟(jì)工作會議要求今后三年要重點抓好“污染防治”等三大攻堅戰(zhàn)。其中，發(fā)展碳金融是加強環(huán)境保護(hù)和生態(tài)治理、推動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要力量，也是當(dāng)前和今后一段時間金融改革發(fā)展的重要內(nèi)容。碳金融在我國的起步較晚但CDM項目發(fā)展迅速，2006年逐步取代印度、巴西，成為世界第一CDM項目大國。2013年6月，我國第一家碳交易試點在深圳正式啟動[1]。目前國內(nèi)已有八家碳交易點。截至2017年5月，各試點碳市場累計成交碳配額（CER）現(xiàn)貨1.58億噸，成交金額37.24億元，累計成交CCER現(xiàn)貨1.02億噸[2]。同年12月，碳排放交易體系正式啟動，這意味我國已成為世界上最大的碳市場。作為碳金融體系的主體，商業(yè)銀行也在不斷地探索開展相關(guān)碳金融業(yè)務(wù)。其中興業(yè)銀行的發(fā)展最為矚目，其目前已與七家碳試點市場簽訂了戰(zhàn)略合作協(xié)議，并成為我國首家赤道銀行。黨的十九大報告提出，建設(shè)生態(tài)文明是中華民族永續(xù)發(fā)展的千年大計。在這樣的背景下，研究銀行碳金融的發(fā)展及風(fēng)險，對推動我國碳金融發(fā)展和建設(shè)現(xiàn)代化主義強國意義重大。

二、文獻(xiàn)綜述

近幾年，隨著中國對綠色金融的強調(diào)，國內(nèi)研究人員逐漸將視線轉(zhuǎn)移到綠色金融上，其中周宏春（2009）立足于國際上較為完善的碳市場，分析了CDM交易市場和歐盟碳排放交易市場的交易流程和操作規(guī)則。楊濤，陳煉（2010）在對國內(nèi)外碳金融發(fā)展進(jìn)行考察，并在結(jié)合興業(yè)銀行的碳金融實踐基礎(chǔ)上，分析當(dāng)前存在的問題及應(yīng)對的政策重點。高清霞，王謙（2015）通過對商業(yè)銀行碳金融業(yè)務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀及存在的系統(tǒng)性，結(jié)構(gòu)性和業(yè)務(wù)性障礙的分析，結(jié)合新常態(tài)的經(jīng)濟(jì)背景，為我國商業(yè)銀行發(fā)展碳金融業(yè)務(wù)提供了一些建議。劉宏，李述晟（2013）在VAR模型的基礎(chǔ)上研究了FDI對我國經(jīng)濟(jì)和就業(yè)方面影響。這些研究結(jié)果都本文對碳金融的研究提供了基礎(chǔ)。

三、市場因子選擇與數(shù)據(jù)處理

對于一般的金融業(yè)務(wù)而言，市場風(fēng)險是指由于市場因子的變化而導(dǎo)致商業(yè)銀行資產(chǎn)損失的風(fēng)險。這些市場因子包括匯率、利率、物價、股指等。商業(yè)銀行碳金融市場風(fēng)險當(dāng)然也受到上述市場因子的影響[3]。

我們用北京市碳排放配額（BEA）平均每噸價格的變動來表示碳金融產(chǎn)品價格的變動。首先由于碳交易大多集中在國家和區(qū)域內(nèi)部，容易受到匯率波動的影響，且我國參加CDM項目主要目的是將碳排放權(quán)賣給其他國家，因此貨幣匯率的波動會影響碳金融產(chǎn)品價格，我們用人民幣兌美元匯率中間價（R）來表示匯率的變化。其次，CDM項目大多是長期交易，因此長期利率的變化會對碳金融產(chǎn)品價格產(chǎn)生影響，我們用1年期銀行間同業(yè)拆借利率（SHIBOR）來反映利率的變化。最后，整個市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r也會對碳金融產(chǎn)品價格產(chǎn)生影響，當(dāng)經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)下滑時，一方面會使碳交易市場的資金供應(yīng)不足，導(dǎo)致碳排放貿(mào)易市場逐漸蕭條，另一方面經(jīng)濟(jì)的波動會影響企業(yè)生產(chǎn)的擴(kuò)張和收縮，間接影響到碳交易市場的交易價格和交易量，從而影響碳金融產(chǎn)品價格，市場經(jīng)濟(jì)發(fā)展變化情況用滬深300收盤指數(shù)（HS）來描述。本文選取2013年12月到2018年1月共50個月度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)主要來源于北京碳排放電子交易平臺與中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。

考慮到數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性和廣泛適用性，本文采用上述四個因素的對數(shù)來表示其月變化狀態(tài)。

四、VAR模型的構(gòu)建

本文通過使用向量自回歸模型（VAR）研究碳金融市場風(fēng)險。在分析過程中，我們考慮作為時間序列的四種影響因素之間的關(guān)系，整理歸納統(tǒng)計數(shù)據(jù)將分析對象中的每個內(nèi)生變量當(dāng)做全部內(nèi)生變量的滯后值構(gòu)建VAR模型，滯后階數(shù)為p的VAR模型表達(dá)式簡單表示為：

其中，為k維內(nèi)生變量向量；為d維外生變量向量；是k維誤差向量。是待估系數(shù)矩陣。

VAR模型結(jié)果的可靠性依賴于所分析的時間序列數(shù)據(jù)具有平穩(wěn)性，如果變量平穩(wěn)，則可直接建立VAR模型[4]。如果變量不平穩(wěn)，則還需進(jìn)行協(xié)整檢驗，存在協(xié)整關(guān)系，則使用誤差修正模型。因此，首先應(yīng)對所選取的時間序列進(jìn)行單位根檢驗以驗平穩(wěn)性。

由表2，我們可以看出LNBEA，LNSHIBOR，LNR，LNHS的時間序列均是不穩(wěn)定的，不能用來構(gòu)建VAR模型，但由于他們一階差分DLNBEA，DLNSHIBOR，DLNR，DLNHS是平穩(wěn)的時間序列，因此可以直接運用差分后數(shù)據(jù)建立VAR模型。然后根據(jù)AIC和SC取值最小的準(zhǔn)則，經(jīng)過多次嘗試我們將變量滯后期數(shù)確定為二階。運算結(jié)果如下：

VAR模型建立后需要進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗，我們采用AR單位根的方法檢驗。在AR根圖結(jié)果分析中，如果DLNBEA，DLNSHIBOR，DLNR，DLNHS的檢驗結(jié)果在單位圓內(nèi)，即DLNBEA，DLNSHIBOR，DLNR，DLNHS的VAR模型中所有特征根均小于1，則說明DLNBEA，DLNSHIBOR，DLNR，DLNHS是一個平穩(wěn)系統(tǒng)。若大于1，即在單位圓外，則系統(tǒng)不平穩(wěn)。

由圖2知，系統(tǒng)檢驗結(jié)果均在單位圓內(nèi)，所以VAR模型是穩(wěn)定的，得到的結(jié)果也較為可靠。在此基礎(chǔ)上，我們使用VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解，分析利率、匯率，國內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r對碳金融產(chǎn)品價格的沖擊效應(yīng)，了解它們之間具有的動態(tài)關(guān)系。

1.脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

根據(jù)整理所得數(shù)據(jù)，利用Eviews軟件得到脈沖響應(yīng)圖

從圖2可以看出當(dāng)在本期給滬深300指數(shù)（HS）一個正沖擊時，碳排放配額（BEA）價格短期內(nèi)會下降。第二期到第四期持續(xù)產(chǎn)生負(fù)的影響，且在第三期達(dá)到最低值。這意味著刺激國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長時，短期內(nèi)國內(nèi)碳金融產(chǎn)品交易價格不升反降。這與我們的預(yù)期不同。此種現(xiàn)象可能與股票市場景氣，使得市場上的一部分資金流入股票市場，導(dǎo)致碳金融市場流動資金減少有關(guān)。碳金融市場流入資金的減少，自然會引起碳金融產(chǎn)品價格的下降，故而給滬深300指數(shù)（HS）一個正沖擊時，對碳金融產(chǎn)品的價格會產(chǎn)生負(fù)面影響。

當(dāng)在本期給人民幣兌美元匯率（R）一個正沖擊時，碳金融產(chǎn)品價格先升后降，在第二期達(dá)到最高值，第三、四期下降到最低值。碳金融產(chǎn)品交易大多是跨國交易，人民幣兌美元匯率增加，人民幣貶值會使得外國資金涌入購買碳金融產(chǎn)品，從而提高碳金融產(chǎn)品價格。隨著隨著碳金融產(chǎn)品價格的提高，外國資金逐漸撤出中國碳交易平臺，又會使得碳金融產(chǎn)品的價格降低。

當(dāng)在本期給銀行間同業(yè)拆借利率（SHIBOR）一個正沖擊時，碳排放配額價格先降后升，在前三期兩者呈反向關(guān)系，而后漸漸呈現(xiàn)正向關(guān)系。利率增加時，企業(yè)會選擇減少在生產(chǎn)過程中的資金投入，增加銀行儲蓄，從而會使企業(yè)對碳排放額的需求降低，碳金融產(chǎn)品價格隨之降低。在第二期，負(fù)面影響達(dá)到最大后，企業(yè)又陸續(xù)增加對碳金融產(chǎn)品的購買，從而使得碳金融產(chǎn)品價格的降低逐漸減慢，最終開始增加。

五、啟示與建議

本文利用VAR模型和脈沖響應(yīng)函數(shù)法對2013年12月和2018年1月的匯率，利率和碳金融產(chǎn)品價格等是時序數(shù)據(jù)進(jìn)行計量分析，從實證的角度具體的描繪了利率等市場因素對碳金融產(chǎn)品價格的影響。得出以下幾點結(jié)論與建議：1.利率、匯率、經(jīng)濟(jì)總體運行狀況與碳金融產(chǎn)品價格之間存在動態(tài)協(xié)整關(guān)系，即幾者之間存在著相互的關(guān)聯(lián)和影響[5]。2.從長期看，匯率、總體經(jīng)濟(jì)狀況對碳金融產(chǎn)品價格都起到正向沖擊影響作用，說明本幣貶值，外國資金涌入國內(nèi)碳金融市場，增加對碳金融產(chǎn)品的需求，會抬高本國碳金融產(chǎn)品價格，因此會產(chǎn)生正向沖擊效應(yīng)?？傮w經(jīng)濟(jì)狀況的轉(zhuǎn)好，會促使企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，從而增加二氧化碳等氣體的排放量，增加對碳金融產(chǎn)品的購買需求，從而也會促進(jìn)碳金融產(chǎn)品價格的上升。另一方面，從長期看，利率的變化對碳金融產(chǎn)品價格起到反向沖擊作用。這可能與利率增加會使金融市場上流動資金減少，儲蓄增加有關(guān)。利率降低，企業(yè)增加儲蓄，減少投資購買欲望，從而使得碳金融市場上流動資金減少，對碳金融產(chǎn)品的需求降低，使得碳金融產(chǎn)品價格下降。3.商業(yè)銀行應(yīng)該實時關(guān)注利率等市場因素的變化，了解這些市場因素對碳金融產(chǎn)品價格的具體影響，能夠在碳金融產(chǎn)品價格產(chǎn)生波動時及時提出應(yīng)對措施，構(gòu)建碳金融內(nèi)部風(fēng)險長效機(jī)制，預(yù)防碳金融風(fēng)險的發(fā)生。（作者單位為1.安徽財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院；2.安徽財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院）

作者簡介：龐文靜（1997-），女，安徽淮南人，安徽財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院在讀，2015級本科生，研究方向：金融學(xué)。

牛希璨（1998-），女，安徽合肥人，安徽財經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院在讀，研究方向：經(jīng)濟(jì)學(xué)。

項目編號：本文屬安徽財經(jīng)大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項目《國家級大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練計劃》（編號：201710378235）階段性研究成果。