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        我國碳排放權(quán)交易及價格波動研究

        2020-11-28 07:34:34刁蕓菲羅佳欣朱劉艷
        中國集體經(jīng)濟(jì) 2020年31期
        關(guān)鍵詞:碳排放權(quán)交易價格

        刁蕓菲 羅佳欣 朱劉艷

        摘要:為應(yīng)對氣候變化,加快發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì),我國自2013年起陸續(xù)構(gòu)建起一系列碳試點(diǎn)市場。文章針對當(dāng)前中國碳市場發(fā)展現(xiàn)狀,分析較具代表性的北京、上海、湖北、深圳四大碳試點(diǎn)的碳價波動特征,并進(jìn)一步通過GARCH族模型對收益率序列進(jìn)行實證研究。結(jié)果表明:我國碳排放權(quán)交易價格的變化呈現(xiàn)“地域差異性”,且各市場的收益率序列均表現(xiàn)出明顯的尖峰后尾、波動聚集性、自相關(guān)性等特征。最后,在剖析碳價波動的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步提出實現(xiàn)全國碳市場協(xié)同發(fā)展的政策建議。

        關(guān)鍵詞:碳排放權(quán);交易價格;波動特征;GARCH族模型

        一、引言

        減少溫室氣體排放,抑制全球變暖已成為世界各國關(guān)注的焦點(diǎn)。2015年12月12日,在巴黎氣候變化大會上簽署的《巴黎協(xié)定》使世界各國在綠色金融發(fā)展領(lǐng)域的合作進(jìn)一步加強(qiáng)。作為負(fù)責(zé)任的大國,我國于2013年陸續(xù)起在深圳、上海、北京、廣東、天津、湖北、重慶等省市啟動了區(qū)域性碳排放權(quán)交易試點(diǎn)。截至2019年6月底,我國碳試點(diǎn)市場覆蓋了電力、鋼鐵、水泥等多個行業(yè),約3000家重點(diǎn)排放單位參與市場交易,累計成交量突破3.3億噸,累計成交金額約71億元。但目前各大碳排放權(quán)交易市場仍處于不成熟階段,如何穩(wěn)定碳排放權(quán)交易價格將成為構(gòu)建全國統(tǒng)一碳市場的重要因素。因此,挖掘我國碳價波動特征并量化分析,以期為政府形成有效碳價機(jī)制提供政策建議,進(jìn)一步發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì)。

        二、文獻(xiàn)綜述

        碳排放權(quán)交易市場作為一種新型市場,與傳統(tǒng)金融市場有著相似之處,研究其價格波動特征及規(guī)律對認(rèn)識碳排放權(quán)定價機(jī)制具有重要意義。

        在碳價定價機(jī)制的基礎(chǔ)上,大多數(shù)學(xué)者探究了價格波動的影響因素,從外部和內(nèi)部進(jìn)行闡述(李錚等,2015;馮家從等,2018)。從長期來看,國家政策、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、交易主體、市場活躍度等是影響碳價的重要因素,且各大試點(diǎn)的碳價波動既有共性也有差異。GARCH族模型能較好地刻畫碳價波動的異方差性和波動聚集性,代表性文獻(xiàn)有Borovkov 等(2011)、蔣晶晶等(2015)、Ren等(2017)。同時部分學(xué)者運(yùn)用了跳躍SV、變結(jié)構(gòu)ASV等模型精準(zhǔn)刻畫波動的跳躍性,代表性文獻(xiàn)有:劉維泉等(2011)、Chevallier等(2014)、張晨等(2016)。

        三、碳排放權(quán)交易價格變動特征及比較分析

        由于我國碳試點(diǎn)市場開展時間不一且市場活躍度相差較大,因此本文選取較具代表性的深圳、北京、上海、湖北四個市場的碳價為研究對象,對各試點(diǎn)的碳價波動進(jìn)行比較分析。通過觀察中國碳交易網(wǎng)的官方數(shù)據(jù),深圳作為最早建立的碳試點(diǎn)市場,其價格波動大致呈“倒V型”,初期價格上下起伏較大,尤其在2014年6月至10月間價格波動較大,之后價格逐趨穩(wěn)定。北京碳市場交易價格波動幅度相對較小,2014年7月14日飆升到76.71的峰值,2014年8月逐漸回落至穩(wěn)定狀態(tài)。上海碳市場總體來說是價格波動最劇烈的一個市場,在2014年7月至2016年7月,交易價格呈“斜坡式”逐步下滑,從2017年3月以后,價格逐步趨于穩(wěn)定。湖北碳市場自建立以來,交易價格走勢較為平穩(wěn),以較小的“波浪型”在10~30元之間起伏。

        總體來說,我國碳試點(diǎn)市場的發(fā)展?jié)u趨成熟,碳排放權(quán)交易價格也逐步穩(wěn)定。但比較來看,價格波動較大的試點(diǎn)有深圳、上海,價格波動較小的試點(diǎn)有北京、湖北。不同政策偏向和價格機(jī)制是導(dǎo)致各地價格波動相差較大的重要因素,但各試點(diǎn)價格波動趨勢有一定的“趨同性”,往往都是在試點(diǎn)市場建立的初期會經(jīng)歷價格劇烈波動時期,之后在逐步完善市場交易中又趨于平穩(wěn)。

        四、碳排放權(quán)交易價格波動的實證研究

        (一)數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計

        我國七大省市碳交易試點(diǎn)的發(fā)展?fàn)顩r不一,考慮到交易的連續(xù)性、活躍性、以及試點(diǎn)的代表性,選擇深圳、北京、上海、湖北碳排放權(quán)交易試點(diǎn)的碳價作為我國碳價代表。選取2014年6月16日至2019年5月15日為樣本區(qū)間,整理觀察數(shù)據(jù)4324個。數(shù)據(jù)來源于中國碳交易網(wǎng)。

        在對時間序列進(jìn)行分析時,所采用的數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)是平穩(wěn)的,但從以往的價格走勢可以發(fā)現(xiàn),碳交易價格數(shù)據(jù)是波動的、不穩(wěn)定的,因而對日交易價格進(jìn)行了對數(shù)差分處理,從而研究對象為碳交易價格的收益率序列。使用的統(tǒng)計軟件為EViews8.0,描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

        深圳碳試點(diǎn)與上海碳試點(diǎn)收益率為負(fù),北京碳試點(diǎn)與湖北碳試點(diǎn)收益率為正,但上海碳試點(diǎn)的標(biāo)準(zhǔn)差最大,說明上海試點(diǎn)市場的碳價波動最劇烈。從偏度來看,北京、湖北兩個試點(diǎn)呈現(xiàn)出左偏,深圳、上海兩個試點(diǎn)呈現(xiàn)出右偏。從峰度來看,四個碳試點(diǎn)市場的峰度均高于正態(tài)分布的峰度值3,說明收益率序列具有明顯的尖峰厚尾特征。Jarque-Bera的P值均為0,說明在極小水平下,收益率顯著異于正態(tài)。

        (二)模型的建立

        在使用GARCH模型進(jìn)行實證分析前,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗。對收益率序列進(jìn)行ADF單位根檢驗,結(jié)果顯示序列是平穩(wěn)的。然后根據(jù)自相關(guān)函數(shù)分析圖建立一階的均值方程,發(fā)現(xiàn)殘差序列具有很強(qiáng)的時變效應(yīng)和集聚效應(yīng),存在ARCH效應(yīng)。接著進(jìn)行殘差序列的ARCH-LM檢驗,發(fā)現(xiàn)P值幾乎為0,進(jìn)一步說明收益率序列存在ARCH效應(yīng)。

        根據(jù)上述分析,建立GARCH(1,1)模型。結(jié)果顯示,四個試點(diǎn)的模型效果均顯著。而北京碳價收益率序列的ARCH項最大,為0.388033,表明外部因素對碳價波動的影響較大;深圳碳價收益率序列的GARCH項最大,為0.872057,表明歷史前期的碳價水平對后期的碳價波動有顯著影響。并且北京、深圳兩市場的ARCH項和GARCH項系數(shù)之和接近于1,說明序列屬于弱平穩(wěn)過程,波動會逐漸衰減,同時波動的持續(xù)時間也會較長。

        在此基礎(chǔ)上建立TGARCH模型,從表2中可以發(fā)現(xiàn)北京碳市場收益序列系數(shù)不顯著,所以不具有顯著的非對稱性。上海和湖北碳市場收益率非對稱項估計系數(shù)為負(fù),表明存在負(fù)杠桿效應(yīng);深圳碳市場收益率非對稱項估計系數(shù)為正,表明存在正杠桿效應(yīng)。

        五、結(jié)論與政策建議

        本文通過價格走勢圖和GARCH模型對四個碳試點(diǎn)市場的碳價波動進(jìn)行了探究,研究顯示我國碳交易試點(diǎn)的市場活躍度、交易規(guī)模等都有較大的差異,碳價波動也具有較強(qiáng)的持續(xù)性和波動聚集性,并伴隨著不同的杠桿性,外部因素對碳價波動的影響較顯著。為促進(jìn)我國碳交易市場平穩(wěn)運(yùn)行,提出以下政策建議:

        1.加快建立全國統(tǒng)一的碳排放交易市場,加強(qiáng)價格調(diào)控力度。增強(qiáng)貫穿我國東、中、西部地區(qū)碳試點(diǎn)市場的聯(lián)系,互相借鑒發(fā)展經(jīng)驗,建立統(tǒng)一碳交易價格機(jī)制,縮小地域性碳價差異。利用相關(guān)金融政策,對碳價的異常波動采取抑制手段,減少碳價波動引起的市場風(fēng)險。

        2.提高碳排放交易市場流動性,增強(qiáng)交易的活躍度。出臺相關(guān)優(yōu)惠政策,提高交易主體的積極性,并加快碳交易市場衍生產(chǎn)品的開發(fā),開辟新的交易渠道。在一定程度上降低投資者的交易門檻,鼓勵投資者參與市場交易。

        3.完善信息披露機(jī)制,加強(qiáng)政府部門監(jiān)管。建立及時有效的信息披露機(jī)制,向市場參與者提供及時、完整、有效的價格數(shù)據(jù)以供其作出投資判斷。同時,政府加強(qiáng)對交易市場的監(jiān)控,防止違法違規(guī)行為。

        參考文獻(xiàn):

        [1]李錚.碳交易概況及碳排放權(quán)價格影響因素的實證分析[J].商,2015(10):101-102.

        [2]馮家叢,馮澤青,田輝建,曹曉澤.碳排放權(quán)價格的影響因素研究——基于我國碳排放權(quán)試點(diǎn)的實證分析[J].商業(yè)會計,2018(02):14-17.

        [3]Borovkov K,Decrouez G,Hinz J.Jump-diffusion Modeling in Emission Markets[J].Stochastic Models,2011,27(01):50-76.

        [4]蔣晶晶,葉斌,馬曉明.基于 GARCH-EVT-VaR 模型的碳市場風(fēng)險計量實證研究[J].北京大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2015,51(03):511-517.

        [5]Ren C,Lo A Y. Emission trading and carbon market performance in Shenzhen,China[J].Applied Energy,2017,193 (03):414-425.

        [6]劉維泉,郭兆暉.EU ETS碳排放期貨市場風(fēng)險度量——基于SV模型的實證分析[J].系統(tǒng)工程,2011,29(10):14-23.

        [7]Chevallier J,S.vi B.On the Stochastic Properties of Carbon Futures Price[J].Environmental and resource Economics,2014,58(01):127-153.

        [8]張晨,吳亞奇.基于變結(jié)構(gòu)ASV模型的后京都時代CER碳價波動特征研究[J].中國人口·資源與環(huán)境,2016,26(S2):16-19.

        *本文系江蘇大學(xué)2019年度大學(xué)生科研立項項目(項目編號:18C004)。

        (作者單位:江蘇大學(xué))

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