中国区域碳金融交易价格及市场风险分析

市场风险是区域碳金融交易风险的突出风险。通过异方差表示各区域碳市的极端风险;用GARCH(1,1)、ARCH(1)代表的ARCH族模型下的参数估计得到不同碳交易所对价格冲击的不同衰减速度;通过ARCH族类模型计算每天的VaR代表碳金融市场的市场风险。结果表明:不同碳交易所的极端风险、价格冲击的衰减速度、VaR的统计特征及模型估计的准确性有较大差异,对分区域风险监控提出了更多的挑战。应当构建全国统一的碳交易市场,以防控风险并保持碳交易市场的稳定发展。

我国区域碳金融交易市场的风险研究

碳金融市场风险是碳金融市场发展的核心问题。在我国即将建立全国统一碳市的关键时期,探究区域碳金融的市场风险状况和风险量化方法,旨在为监管当局监测与防控风险提供有益参考。利用三种分布下的ARCH和GARCH模型探究区域碳金融交易市场的价格波动特征,采用VaR模型度量交易市场的风险。结果表明:使用t分布下的ARCH族模型度量市场风险的效果最理想,不同碳交易所对价格的冲击存在不同的衰减程度,且碳市场外部环境的异质性作用比市场内在机制的作用更能对碳价波动造成影响。

我国区域碳金融交易市场的收益性波动研究

从区域碳交易的市场风险出发,利用 GARCH 模型对北京、湖北、广东、深圳四个代表性的区域碳金融市场进行价格收益的波动性研究,实证表明:使用 GED 下的 GARCH 模型最为理想;区域碳金融价格波动风险与市场收益紧密关联;碳交易相关政策,投资者的投资偏好等市场环境的外部冲击对碳金融交易市场价格波动的影响是长期的。

基于GARCH-Copula-CVaR模型的中国碳金融市场风险估测研究

碳金融市场发展的核心问题是风险问题,本文基于欧盟与我国各碳金融市场交易数据及收益序列选择最优Copula函数,建立极值理论下的GARCH-Copula-CVa R模型实证测度风险,并用失败频率检验法(Kupiec)对结果进行回测检验。结论为:为不高估碳市场风险,需要考虑汇率与碳价的实际相互作用;对欧盟及我国各碳金融市场的市场风险进行量化,其中风险最大的为上海市碳金融市场,风险最小的为全国碳金融市场;国家经济环境及地方政策等因素的不同都会对市场风险大小产生影响。