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。