基于VMD-Bi LSTM-ATT预测模型的碳中和指数量化投资研究

碳中和指数是落实碳中和战略、推动经济绿色转型的重要工具和载体,准确预测碳中和指数可以为相关政策的实施提供依据,吸引投资者参与碳中和市场并获取收益。因此,本文提出了一种融合数据分解重构和注意力机制的深度学习预测模型——VMD-BiLSTM-ATT模型,并将其运用到碳中和指数的预测与应用中。具体而言,研究分为三个部分,一是通过计算四个误差评价指标验证本文模型具备最佳预测性能,二是为获取更高的预测精度对模型超参数进行调整得到最优超参数组合,三是以六个投资评价指标为标准衡量模型的投资应用价值。实证结果表明,在预测性能方面,VMD-BiLSTM-ATT模型优于所有基准模型,且经过超参数调整后,模型预测性能更佳;在量化投资应用方面,基于本文模型的碳中和指数投资策略获得的投资绩效远远优于持有期相同的碳中和指数和沪深300指数的投资绩效,并且超参数的调整能在此基础上进一步提升投资绩效,证明了本文模型在量化投资方面具有良好的应用价值。

碳中和股指波动机制及成分股价格变动影响因素分析

运用隐马尔可夫模型,进行对中证上海环交所碳中和指数隐含状态的识别,在此视角下,通过后验性解释以及建立回归方程的方式分析碳中和指数及其成分股的价格波动机制和影响因素。研究发现,碳中和指数在平稳运行状态价格波动幅度达到(-1.6%,+1.6%)和(+1.6%,+5.4%)的概率相等,在下跌状态其价格具有维持当前状态的惯性。影响碳中和板块具体个股价格波动的外部市场因素随着隐含状态的转换出现周期性变化,个股在碳中和指数处于下跌状态时,与碳市场之间的关联效应较弱,与沪深市场大盘股的波动率呈负相关关系,而碳中和指数处于平稳运行状态时,个股与碳市场之间的关联效应较强,此时碳排放权价格波动幅度成为推动碳中和股票股价波动的主要驱动因素。

全球碳中和形势盘点与发展指数研究

为应对气候变化,各国陆续提出碳中和目标,中国在2020年提出了努力争取2060年前实现碳中和的远期目标。首先梳理了全球碳中和形势,并分析了各国自主贡献目标雄心、具体履约情况以及2020年更新的国家自主贡献目标。其次,从应对气候变化"责任心"、"行动力"、"承压力"3个维度构建了全球碳中和发展指数,旨在评估各国碳中和进程及绩效。最后,对覆盖全球85%以上碳排放总量且提出碳中和目标的共50个国家进行了综合评价。结果表明:欧盟各国在责任心、行动力和承压力方面均走在世界前列,引领全球碳中和形势;中国在发展中国家中排在首位,为努力实现全球碳中和做出了榜样;超过3/4的国家在近期国家自主贡献目标履约方面存在严重不足。实现碳中和亟需强化自主贡献目标,并严格落实完成减排承诺。