基于复杂网络的中国碳排放权价格风险传染研究

明晰碳价影响因素网络变化,有助于发现中国碳市场现阶段的主要风险源及风险传染特征,对维持碳价稳定与推动经济社会绿色低碳发展有着重大的理论及实践意义。本文基于格兰杰因果检验,构建了含有20个指标的碳价影响因素风险网络。首先通过网络拓扑性质,识别关键性指标,分析网络结构,然后利用k-core算法对网络进行分层分析及传播动力学分析,最后运用最小树形图筛选网络连边,分析指标间的风险传染路径。结果表明:全国碳市场运行后,国际碳价与国外经济形势处于风险网络的核心位置,有着较强的风险传染能力;网络整体风险传染能力减弱,风险传染范围变窄,传染速度变慢;网络的层次变浅,风险更易感知;利率与汇率中介作用显著减弱,而中国大庆原油现货价格有着较强的中介作用。

全国碳市场碳排放权价格影响因素分析

2021年7月16日我国建立全国碳排放权交易市场,首批纳入全国2 162家电力行业企业。目前对碳价格的研究集中在国外碳市场和国内试点碳市场,对新的全国碳市场实证研究较少。因此本文以全国碳市场碳价格为研究对象,运用VAR模型及脉冲响应函数研究能源价格、宏观经济、国内外碳价格、行业碳排放量四种因素对碳价格的影响机制,创新性地将国内外碳市场价格作为自变量进行研究,结果显示碳价格受自身历史价格和动力煤价格影响最大。

碳排放权价格波动对制造业上市公司价值的影响研究

在双碳目标和可持续发展理念贯彻下,政府大力提倡节能减排的低碳行动,碳排放权交易市场成为目前政府管制企业碳减排行为的重要工具,碳市场碳价成为企业衡量碳减排行为的重要标准,对企业发展具有一定的影响。以1585家制造业上市公司2013-2021年的数据为样本进行回归,研究碳排放权交易市场价格对企业价值的影响情况。研究发现:碳排放权交易市场价格的波动程度对制造业上市公司价值呈现显著的正相关关系;且经过稳健性检验后,结论一致成立。为更好发挥碳排放权交易市场的作用,从政府和企业层面提出建议,希望更好推进碳减排行动,促进企业绿色转型升级。

碳排放权价格对能源上市公司企业价值的影响研究

随着全球变暖不断加剧,人类逐渐意识到控制碳排放的重要性。碳排放权交易作为推动节能减排和低碳发展的市场化手段,越来越受到企业的重视,能源企业作为市场中重要的参与者,研究碳排放权价格对其企业价值的影响,能够提高能源企业的碳管理水平,实现企业的高效经营。文章选取2014年1月1日至2022年9月30日八大碳排放权交易市场的碳产品的季度加权收盘价,建立回归模型,对比研究传统能源企业和新能源企业碳排放权价格和企业价值之间的关系。回归结果表明:碳排放权价格和传统能源企业价值负相关,和新能源企业价值正相关。以此为出发点,促使政府结合市场化手段积极引导低碳技术的发展,加强企业对碳减排问题的重视,促使我国能源企业绿色健康发展。

我国碳排放权价格对企业价值的影响——基于绿色创新的遮掩效应

随着碳交易在全球范围内蓬勃发展,碳排放权价格对企业价值的影响日益显著。本文以沪深A股碳密集型行业上市公司2014—2021年的数据作为样本,利用固定效应模型,研究碳排放权价格对企业价值的影响,并以绿色创新为视角,对两者之间的影响路径进行分析。结果表明:我国碳排放权价格与企业价值负相关,碳排放权价格与绿色创新正相关,绿色创新在碳排放权价格与企业价值的关系中存在遮掩效应。

基于CS-BP神经网络模型的碳排放权价格预测

针对传统BP神经网络容易产生局部极值和过于依赖权值的问题,提出了一种基于CS(CuckooSearch)算法优化设计BP神经网络的预测模型。该优化方法主要利用CS算法的全局搜索能力为BP神经网络寻找最优的权值和阈值,解决了BP神经网络由于参数随机取值引起的局部最优的问题,提高了模型的预测能力。为了验证算法的泛化性,利用广东省和湖北省的碳排放权价格进行预测实验,并与BP神经网络模型和粒子群算法优化神经网络模型(POS-BP)的预测结果进行比较,实验结果表明,CS-BP的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)明显优于其他两种算法,具有较好的预测能力。

碳排放权价格与传统能源价格的关联性研究

传统能源消费导致的气候变暖问题日渐突出,碳排放权交易作为控制温室气体排放的手段也应运而生。我国自2013年启动区域性碳市场建设以来,碳市场愈发成熟,其与传统能源市场的联系愈发紧密。文章选取国内四个市场的加权平均碳价和上海原油市场的主力连续合约价格进行了实证研究,发现我国碳价格与传统能源价格之间存在着关联性,主要是原油价格对碳价存在着负向影响,但碳价对原油价格的影响并不显著,同时据此给出了相关的建议。

基于图结构自适应Lasso的碳排放权价格影响因素分析

碳交易作为实现低碳经济的一种途径,既具有环境效益,又具有经济效益。为了研究碳排放权价格的影响因素,选取广州碳排放权交易所的碳配额价格收盘价(GDEA)为研究对象,从6个维度构建了24个指标:国际碳价、国内外经济指标、国外能源指标、国内能源指标、气候环境和宏观政策,并将指标间复杂的相关关系纳入模型来改进指标筛选效果。首先基于复杂网络理论构建了24个指标的图结构,表示它们的复杂联动关系,再建立图结构自适应Lasso方法(G-AdLasso)进行影响因素识别。研究发现:指标之间存在无可忽视的中等或高度相关,依据两两相关关系建立图结构时,上述24个指标可被分为6个团体,体现了指标的内部关系。同时G-AdLasso选择出了10个因素,其中欧盟核证减排量收盘价影响最为显著,欧盟EUA收盘价、迪拜原油现货价、美元兑人民币中间价4个因素对GDEA有正向影响;欧盟CER收盘价、NYMEX天然气期货收盘价、欧洲三港DES ARA动力煤指数、广州工业天然气市场价、广州日最高气温、银行间7日同业拆借平均利率、欧元兑人民币中间价7个因素对GDEA有负向作用;这些因素在上述6个维度上均有涉及,且它们在图结构中具有较高的度,说明G-AdLasso可识别出图结构中较重要的指标。对比不带图结构的自适应Lasso和Lasso方法,G-AdLasso方法选择更少的指标,说明该方法可优化和精简模型。

碳排放权价格对能源企业价值的影响研究

碳市场作为推动低碳经济发展和减少温室气体排放的市场化手段,促进了碳排放权价格对能源企业价值的影响。通过构建回归模型,对比分析碳价对传统能源企业和新能源企业长期与短期价值影响的差异,结果显示:碳价对两类能源企业价值的影响都较显著但整体偏小,并且对短期价值的影响明显大于对长期价值的影响;碳价上涨会导致传统能源企业长期和短期价值均出现下滑且短期价值的下滑幅度更大,同样情况下,新能源企业短期价值也下滑,而长期价值却得到提升。进一步分析发现,碳价不稳定且长期处于低位是新能源企业短期减排优势没有得到体现的重要原因。因此,可以通过完善碳市场交易机制,创新碳金融衍生产品来提升两类能源企业利用碳市场管理自身价值的能力。

从动态博弈视角谈碳排放权价格形成与策略选择

运用罗宾斯泰英的轮流叫价谈判模型对碳排放权价格的形成进行分析,得出如下结论:碳排放权价格的唯一子博弈精炼纳什均衡结果取决于碳排放权买卖双方的耐心程度。而耐心程度取决于碳排放权的相对稀缺程度、流动性、碳排放权交易达不成时买卖双方的损失、碳排放权买卖双方的实力。在此基础上,探讨改善我国碳排放权价格劣势地位的策略。

碳排放权价格的影响因素分析

随着国际碳交易市场的不断发展,越来越多的国家参与其中,为占据碳交易市场的主导地位,定价权成了各国之间争夺的焦点。文章基于碳排放权及其交易市场的特征,从金融市场视角分析碳排放权价格的影响因素:一级市场中,主要表现为减排目标、减排技术、管理成本以及市场风险等;二级市场中,主要表现为能源价格、预测价格水平等。并从碳排放权期货交易市场、碳排放权价值估值方法、碳交易风险管理体系和碳金融衍生品交易市场等方面提出建议,籍以提高我国在国际碳排放权交易市场中的定价权的地位。

湖北省碳排放权价格影响因素分析

本文根据我国碳排放试点市场交易情况,选取湖北省碳排放权交易所2014年12月到2016年12月月度交易价格作为研究对象,旨在分析其影响因素。通过一系列实证研究发现:湖北省碳交易价格除了受其自身价格粘性影响外,还受国际能源价格指数、火力发电占总发电量占比和汇率的影响。从而,为后续我国建立完善统一的碳交易市场提供一定的依据。

我国碳排放权价格对两类能源公司股价的影响——基于VECM模型的比较分析

随着我国碳排放权交易试点的发展,碳排放权价格对能源公司股价的影响越来越得到重视。选取我国2013年12月19日到2017年11月27日的面板数据,通过建立VECM模型实证并对比分析碳排放权价格对传统能源公司和新能源公司股价的影响,结果表明:(1)长期来看,碳排放权价格与传统能源公司股价之间是负相关关系,但其对新能源公司股价的影响还不够显著;(2)短期内,碳排放权价格和传统能源公司股价之间呈正相关,而碳排放权价格与新能源公司股价之间由最开始的负相关变为正相关,后期关系都逐渐减弱。因此,建议传统能源公司在合理发挥传统能源价值的同时,应该更注重投资新能源技术,政府也应该继续扶持新能源企业和项目,降低新能源的使用成本。

碳排放权价格的影响因素研究——基于我国碳排放权试点的实证分析

我国于2013年陆续启动了7个碳交易试点,全国统一的碳排放权市场已于2017年底启动。文章基于国内外已有的实践和研究,运用北京、上海、广东、深圳、天津、湖北6个碳排放权交易所的碳排放权价格数据,分析国际市场、能源价格、宏观经济、工业发展、空气质量、季节气候等因素对我国碳排放权交易价格的影响。结果表明,国内碳排放权的交易价格与国际市场、原油与天然气价格、宏观经济、工业发展、空气质量指数、季节气候等因素具有显著相关关系,且在不同城市之间具有显著的差异性,但与煤炭价格指标无显著相关关系。针对研究结果,文章从投资者、企业、城市、国家层面分别提出建议。

碳排放权价格均值回归的周期及振幅

本文运用谱估计技术分析了欧盟碳排放权价格均值回归周期、幅度及其与WTI,PMI之间的耦合关系.研究表明:1)EUA现货价格具有显著的均值回归周期振荡特征,周期约在15.5个月与3个月之间;振幅约在-2.298到4.823之间;2)EUA现货价格均值回归与WTI原油价格指数的耦合周期在3个月到12个月之间,耦合振幅在0.1958到0.8843之间,与PMI指数耦合周期约为4个月到11个月之间.耦合振幅在0.1652到2.134之间;3)在所有耦合周期模态下,耦合周期越长,耦合振幅越小.

碳排放权价格影响因素分析--以广东省碳排放交易试点为例

《京都议定书》的签订,中国作为最大的发展中国家以及世界最大的碳排放国家,承担着不可推卸的责任。七个试点城市北京、天津、上海、重庆、湖北、广东和深圳在2013年陆续进行碳排放交易试点工作,而在2017年底,我国正式启动了全国碳排放交易市场。本文以广东省为例,采用理论分析与实证相结合的方法,通过建立VEC模型、脉冲响应函数分析来对碳排放权价格影响因素进行分析。

碳排放权价格驱动因素的研究现状

由于人类活动的不断加剧和大气环境的日益恶化,全球气候中以二氧化碳为主的温室气体的含量和浓度显著增加。碳排放权作为一种稀缺性商品,其定价问题,即通过市场运行机制形成的碳排放权交易价格与数量问题也成为当今许多超量排放企业的关注点。化石能源消费作为碳排放的主要来源,能源价格无疑成为碳排放权价格变化的一个重要方面。另外,我国政府能有效通过政策对碳排放权实施分配调控。文章以碳排放权价格驱动因素为研究对象,从能源价格、气候、政府政策三个方面进行了梳理,结合国内外相关文献,并借鉴欧盟排放交易体系的运作机制,进行了简单的归纳整理。

空气质量指数与碳排放权价格的交互相关分析

以深圳和湖北的空气质量指数与碳排放权的收盘价作为研究对象,运用多重分形去趋势交互相关分析(MF-DCCA)研究空气质量指数与碳排放权价格的动态交互相关关系.结果表明,空气质量指数与碳排放权价格的交互相关关系呈现显著的多重分形特征.小波动的持续性主要受空气质量指数与碳排放权价格的自相关的影响,而大波动的持续性主要受空气质量指数与碳排放权价格的交互相关的影响.而且,湖北空气质量指数与碳排放权价格的交互相关的多重分形强度大于深圳的.此外,交互相关的多重分形性归因于小波动与大波动的长程相关性和胖尾分布,且胖尾分布对多重分形性的贡献更大.

我国碳排放权价格对上市公司市场价值的影响

建设和发展碳市场是我国实现碳达峰、碳中和目标的重要举措。碳排放权价格对上市公司市场价值影响的方向和程度,能够在一定程度上反映市场的引导效果。以2014–2020年国内典型试点碳市场及其涉及的控排行业上市公司为研究对象,根据碳市场发展历程,分两个市场阶段研究了碳排放权价格对公司市场价值的影响。结果表明,我国碳市场建设初期(2014–2017年),碳排放权价格对公司市场价值影响不显著;而随着试点碳市场发展完善(2018–2020年),碳排放权价格能够对控排公司市场价值产生一定负向影响,市场引导作用正逐渐显现。预计未来我国碳市场将更加成熟,能够有效促进碳减排和经济可持续发展。

碳排放权价格关键影响因素动态响应研究

“双碳”目标下,分析碳排放交易中价格波动对促进节能减排具有重要作用。首先,提出采用时变参数向量自回归扩展(TVP-VAR-E)模型研究内部供求机制、外部整体经济环境以及清洁能源发展与碳排放权价格变化的时变相关性特征,对模型不同滞后阶数进行了边际似然估计,构建了反映碳排放价格动态响应的时变分析模型。然后,以2017年4月~2022年4月间的传统能源价格、宏观经济和气象数据为样本,分析了煤炭价格、原油价格、气象因素等对碳排放权价格的中长期影响。结果表明:煤炭价格和宏观经济对碳排放权价格的影响始终为正相关;原油价格短期内对碳排放权价格的影响为正相关,长期内对碳排放权价格的影响为负相关;天然气和峰值日照时数对碳排放权价格的影响为负相关。最后,根据对湖北省碳排放权交易价格影响因素的分析,从市场、政府和企业三个方面给出了全国碳排放权交易市场建设的相关建议。