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      我國(guó)碳排放權(quán)交易及價(jià)格波動(dòng)研究

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

      刁蕓菲 羅佳欣 朱劉艷

      摘要:為應(yīng)對(duì)氣候變化,加快發(fā)展低碳經(jīng)濟(jì),我國(guó)自2013年起陸續(xù)構(gòu)建起一系列碳試點(diǎn)市場(chǎng)。文章針對(duì)當(dāng)前中國(guó)碳市場(chǎng)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(jià)波動(dòng)特征,并進(jìn)一步通過(guò)GARCH族模型對(duì)收益率序列進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果表明:我國(guó)碳排放權(quán)交易價(jià)格的變化呈現(xiàn)“地域差異性”,且各市場(chǎng)的收益率序列均表現(xiàn)出明顯的尖峰后尾、波動(dòng)聚集性、自相關(guān)性等特征。最后,在剖析碳價(jià)波動(dòng)的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步提出實(shí)現(xiàn)全國(guó)碳市場(chǎng)協(xié)同發(fā)展的政策建議。

      關(guān)鍵詞:碳排放權(quán);交易價(jià)格;波動(dòng)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(guó)關(guān)注的焦點(diǎn)。2015年12月12日,在巴黎氣候變化大會(huì)上簽署的《巴黎協(xié)定》使世界各國(guó)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(guó),我國(guó)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(dòng)了區(qū)域性碳排放權(quán)交易試點(diǎn)。截至2019年6月底,我國(guó)碳試點(diǎn)市場(chǎng)覆蓋了電力、鋼鐵、水泥等多個(gè)行業(yè),約3000家重點(diǎn)排放單位參與市場(chǎng)交易,累計(jì)成交量突破3.3億噸,累計(jì)成交金額約71億元。但目前各大碳排放權(quán)交易市場(chǎng)仍處于不成熟階段,如何穩(wěn)定碳排放權(quán)交易價(jià)格將成為構(gòu)建全國(guó)統(tǒng)一碳市場(chǎng)的重要因素。因此,挖掘我國(guó)碳價(jià)波動(dòng)特征并量化分析,以期為政府形成有效碳價(jià)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(chǎng)作為一種新型市場(chǎng),與傳統(tǒng)金融市場(chǎng)有著相似之處,研究其價(jià)格波動(dòng)特征及規(guī)律對(duì)認(rèn)識(shí)碳排放權(quán)定價(jià)機(jī)制具有重要意義。

      在碳價(jià)定價(jià)機(jī)制的基礎(chǔ)上,大多數(shù)學(xué)者探究了價(jià)格波動(dòng)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(zhǎng)期來(lái)看,國(guó)家政策、經(jīng)濟(jì)環(huán)境、交易主體、市場(chǎng)活躍度等是影響碳價(jià)的重要因素,且各大試點(diǎn)的碳價(jià)波動(dòng)既有共性也有差異。GARCH族模型能較好地刻畫(huà)碳價(jià)波動(dòng)的異方差性和波動(dòng)聚集性,代表性文獻(xiàn)有Borovkov 等(2011)、蔣晶晶等(2015)、Ren等(2017)。同時(shí)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(huà)波動(dòng)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(jià)格變動(dòng)特征及比較分析

      由于我國(guó)碳試點(diǎn)市場(chǎng)開(kāi)展時(shí)間不一且市場(chǎng)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(gè)市場(chǎng)的碳價(jià)為研究對(duì)象,對(duì)各試點(diǎn)的碳價(jià)波動(dòng)進(jìn)行比較分析。通過(guò)觀察中國(guó)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(chǎng),其價(jià)格波動(dòng)大致呈“倒V型”,初期價(jià)格上下起伏較大,尤其在2014年6月至10月間價(jià)格波動(dòng)較大,之后價(jià)格逐趨穩(wěn)定。北京碳市場(chǎng)交易價(jià)格波動(dòng)幅度相對(duì)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(chǎng)總體來(lái)說(shuō)是價(jià)格波動(dòng)最劇烈的一個(gè)市場(chǎng),在2014年7月至2016年7月,交易價(jià)格呈“斜坡式”逐步下滑,從2017年3月以后,價(jià)格逐步趨于穩(wěn)定。湖北碳市場(chǎng)自建立以來(lái),交易價(jià)格走勢(shì)較為平穩(wěn),以較小的“波浪型”在10~30元之間起伏。

      總體來(lái)說(shuō),我國(guó)碳試點(diǎn)市場(chǎng)的發(fā)展?jié)u趨成熟,碳排放權(quán)交易價(jià)格也逐步穩(wěn)定。但比較來(lái)看,價(jià)格波動(dòng)較大的試點(diǎn)有深圳、上海,價(jià)格波動(dòng)較小的試點(diǎn)有北京、湖北。不同政策偏向和價(jià)格機(jī)制是導(dǎo)致各地價(jià)格波動(dòng)相差較大的重要因素,但各試點(diǎn)價(jià)格波動(dòng)趨勢(shì)有一定的“趨同性”,往往都是在試點(diǎn)市場(chǎng)建立的初期會(huì)經(jīng)歷價(jià)格劇烈波動(dòng)時(shí)期,之后在逐步完善市場(chǎng)交易中又趨于平穩(wěn)。

      四、碳排放權(quán)交易價(jià)格波動(dòng)的實(shí)證研究

      (一)數(shù)據(jù)來(lái)源及描述性統(tǒng)計(jì)

      我國(guó)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(jià)作為我國(guó)碳價(jià)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(gè)。數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)碳交易網(wǎng)。

      在對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行分析時(shí),所采用的數(shù)據(jù)應(yīng)當(dāng)是平穩(wěn)的,但從以往的價(jià)格走勢(shì)可以發(fā)現(xiàn),碳交易價(jià)格數(shù)據(jù)是波動(dòng)的、不穩(wěn)定的,因而對(duì)日交易價(jià)格進(jìn)行了對(duì)數(shù)差分處理,從而研究對(duì)象為碳交易價(jià)格的收益率序列。使用的統(tǒng)計(jì)軟件為EViews8.0,描述性統(tǒng)計(jì)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(shuō)明上海試點(diǎn)市場(chǎng)的碳價(jià)波動(dòng)最劇烈。從偏度來(lái)看,北京、湖北兩個(gè)試點(diǎn)呈現(xiàn)出左偏,深圳、上海兩個(gè)試點(diǎn)呈現(xiàn)出右偏。從峰度來(lái)看,四個(gè)碳試點(diǎn)市場(chǎng)的峰度均高于正態(tài)分布的峰度值3,說(shuō)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(shuō)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(shí)證分析前,需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。對(duì)收益率序列進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn),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(shí)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(yàn),發(fā)現(xiàn)P值幾乎為0,進(jìn)一步說(shuō)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(gè)試點(diǎn)的模型效果均顯著。而北京碳價(jià)收益率序列的ARCH項(xiàng)最大,為0.388033,表明外部因素對(duì)碳價(jià)波動(dòng)的影響較大;深圳碳價(jià)收益率序列的GARCH項(xiàng)最大,為0.872057,表明歷史前期的碳價(jià)水平對(duì)后期的碳價(jià)波動(dòng)有顯著影響。并且北京、深圳兩市場(chǎng)的ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)系數(shù)之和接近于1,說(shuō)明序列屬于弱平穩(wěn)過(guò)程,波動(dòng)會(huì)逐漸衰減,同時(shí)波動(dòng)的持續(xù)時(shí)間也會(huì)較長(zhǎng)。

      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(chǎng)收益序列系數(shù)不顯著,所以不具有顯著的非對(duì)稱性。上海和湖北碳市場(chǎng)收益率非對(duì)稱項(xiàng)估計(jì)系數(shù)為負(fù),表明存在負(fù)杠桿效應(yīng);深圳碳市場(chǎng)收益率非對(duì)稱項(xiàng)估計(jì)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(guò)價(jià)格走勢(shì)圖和GARCH模型對(duì)四個(gè)碳試點(diǎn)市場(chǎng)的碳價(jià)波動(dòng)進(jìn)行了探究,研究顯示我國(guó)碳交易試點(diǎn)的市場(chǎng)活躍度、交易規(guī)模等都有較大的差異,碳價(jià)波動(dòng)也具有較強(qiáng)的持續(xù)性和波動(dòng)聚集性,并伴隨著不同的杠桿性,外部因素對(duì)碳價(jià)波動(dòng)的影響較顯著。為促進(jìn)我國(guó)碳交易市場(chǎng)平穩(wěn)運(yùn)行,提出以下政策建議:

      1.加快建立全國(guó)統(tǒng)一的碳排放交易市場(chǎng),加強(qiáng)價(jià)格調(diào)控力度。增強(qiáng)貫穿我國(guó)東、中、西部地區(qū)碳試點(diǎn)市場(chǎng)的聯(lián)系,互相借鑒發(fā)展經(jīng)驗(yàn),建立統(tǒng)一碳交易價(jià)格機(jī)制,縮小地域性碳價(jià)差異。利用相關(guān)金融政策,對(duì)碳價(jià)的異常波動(dòng)采取抑制手段,減少碳價(jià)波動(dòng)引起的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。

      2.提高碳排放交易市場(chǎng)流動(dòng)性,增強(qiáng)交易的活躍度。出臺(tái)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(chǎng)衍生產(chǎn)品的開(kāi)發(fā),開(kāi)辟新的交易渠道。在一定程度上降低投資者的交易門(mén)檻,鼓勵(lì)投資者參與市場(chǎng)交易。

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

      參考文獻(xiàn):

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      [2]馮家叢,馮澤青,田輝建,曹曉澤.碳排放權(quán)價(jià)格的影響因素研究——基于我國(guó)碳排放權(quán)試點(diǎn)的實(shí)證分析[J].商業(yè)會(huì)計(jì),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(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量實(shí)證研究[J].北京大學(xué)學(xué)報(bào)(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.

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      [8]張晨,吳亞奇.基于變結(jié)構(gòu)ASV模型的后京都時(shí)代CER碳價(jià)波動(dòng)特征研究[J].中國(guó)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(xiàng)項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào):18C004)。

      (作者單位:江蘇大學(xué))

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