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湖北碳排放交易试点市场价格波动影响因素分析

2020-11-09杨天臣

合作经济与科技 2020年21期
关键词:不对称性波动性湖北

杨天臣

[提要] 本文以湖北碳排放交易试点市场碳交易数据为研究对象,分析其价格波动及影响因素。通过建立GARCH族模型及Logit模型,发现湖北碳价格波动持续性较弱,且其波动性受绿色指标、湖北地区GDP、武汉空气质量、湖北电力消耗、发电耗用原煤量以及深圳市场碳排放交易量等因素影响。

关键词:湖北;碳排放交易试点市场;波动性;不对称性;波动性影响因素

中图分类号:F713.5 文献标识码:A

收录日期:2020年7月17日

一、介绍

工业革命以来,以巨量的资源消耗为代价的传统发展模式引起严重的环境污染。中国高度重视环境污染问题,于2013年底开始在深圳、北京、上海、天津、广东、湖北、重庆和福建先后建立了八个碳排放交易试点市场。Xianfeng Liu等(2019)发现湖北市场的成熟度最高,因此为更好了解相对成熟市场的特点,本文选择研究成熟度最高的湖北碳排放交易权试点市场碳价格波动性及其影响因素,以丰富我国对该领域研究的不足,为我国建立统一的碳排放权交易市场提供一定的参考。

二、湖北碳排放权交易试点市场概述

中国试点市场发展时间较短,市场成熟度不够,尽管湖北市场相对其他七家试点市场相对成熟,但总体来说,Jingye Lyu等(2020)发现由于中国碳交易市场缺乏详细的发展规划,市场活动低迷以及市场参与者对风险的极端敏感态度,导致其在稳定性缺陷方面的波动性。

(一)文献综述。碳价格机制是碳交易市场机制的核心。许多学者研究了欧盟和中国的试点市场中的碳价格波动性及其影响因素。Bao-jun Tang等(2017)发现,欧盟碳交易市场中的碳价格波动会受市场机制和外部环境影响;其中,外部环境对碳价格的影响主要体现在宏观经济水平、环境质量、城市发展水平、市场交易活动等方面。Kaile Zhou等(2019)发现湖北省碳排放交易价格与能源价格、宏观经济指标和空气质量之间存在长期均衡关系,碳排放交易价格在很大程度上受到宏观经济指标的影响。Boqiang Lin等(2019)发现,中国的碳市场价格对能源行业更为敏感,中国碳交易市场中的碳价格水平与GDP呈反比关系。

(二)湖北碳排放权交易试点市场碳价格描述性统计。通过湖北碳排放权交易试点市场碳价格偏度、峰度和标准差数值可以看出,湖北碳排放权价格序列具有波动性及非正态分布和“尖峰”特征,但由于标准差较小,说明其波动性较弱。(表1)

三、方法

(一)GARCH族模型。碳价格序列是金融时间序列,研究其波动性的常用方法是构造GARCH族模型,通常情况下认为GARCH模型选择一阶就能够捕捉到碳价格时间序列的特征,其方程如下:

(二)Logit模型。由于本文因变量取值1或0,符合二分类形式Logit回归模型,其一般形式表示为:

四、实证分析

(一)数据。本文以湖北碳交易市场为研究对象,选择碳排放权初始交易日至2019年8月20日对数差分处理后的收盘价,数据来自中国的碳排放交易网。

(二)研究碳价格波动影响因素所需数据。在排除所选指数数据的多重共线性后,我们筛选中证环保、中国低碳、中国低碳总收入指数(Anupam Dutta等),深圳试点市场碳价格及交易量(Anca Claudia Balietti等发现,欧盟碳交易市场的活动与碳价格的波动之间通常存在正相关关系)、空气质量、湖北地区GDP(Zhao-Peng Li等发现经济发展对碳价的影响最大)、湖北地区用电量及发电耗用原煤量(Qi Wu等发现煤炭市场、Zhao-Peng Li等发现黑色能源消耗都会影响碳价格)作为建立Logit模型的指标。数据来自东方财富数据库、万方数据库及国家数据网。

五、实证结果

(一)波动性研究。在进行实证分析前,需要测试数据的平稳性、确定滞后项阶数及检验异方差性后分析其波动性,结果如表2所示。(表2)

平稳性检验T统计量值在1%、5%和10%水平上均小于所对应临界值,严格拒绝原假设,碳价格序列平稳。通过AIC法则确定ARMA(2,3)是最适合的滞后阶数,并据此对ARMA(2,3)模型进行ARCH检验,其P值均小于显著性水平,存在GARCH效应,且ARCH项系数大于0,外部冲击会对碳价格产生影响,但外部冲击引起的碳排放价格波动持续性较弱。具体来说,除2014年无波动性和2016年碳排放价格波动持续性较强外,其他年份碳排放价格波动持续性较弱。

(二)波动性影响因素研究。绿色指标、湖北地区GDP、武汉空气质量、深圳碳排放权交易量、湖北地区用电量及发电耗用原煤量会影响湖北试点市场碳价格波动性,其中中国低碳指数交易價格、中证环保指数交易额、湖北地区用电量及深圳碳排放权交易量与湖北试点市场碳价格波动性负相关。(表3)

六、结论

本文通过GARCH族模型和Logit模型研究了湖北碳价格波动性及其影响因素,发现湖北碳排放交易试点市场碳价格总体具有波动聚集性特征且外部冲击引起的碳排放价格波动持续性较弱;绿色指标、湖北地区GDP、武汉空气质量、深圳碳排放权交易量、湖北地区用电量及发电耗用原煤量都显著影响湖北试点市场碳价格波动性。据此本文提出如下建议:第一,制定碳排放权交易市场政策时要充分考虑空气质量改善及经济发展趋势。第二,发电用原煤的消耗量和电力消费对碳价格波动有重大影响。制定碳交易政策时应考虑原煤消耗量的差异、清洁能源对传统煤炭发电的替代效应和电价政策带来的影响。第三,湖北地区GDP对碳价格的波动产生重大影响。因此在出台政策时,还应考虑经济发展。

主要参考文献:

[1]Xianfeng Liu,Xinxing Zhou,Bangzhu Zhu,Kaijian He,Ping Wang,Measuring the maturity of carbon market in China:An entropy-based TOPSIS approach[J].Journal of Cleaner Production,Volume 229,2019.

[2]Jingye Lyu,Ming Cao,Kuang Wu,Haifeng Li,Ghulam Mohi-ud-din,Price volatility in the carbon market in China[J].Journal of Cleaner Production,Volume 255,2020.

[3]Bao-jun Tang,Piqin Gong,ChengShen.Factors of carbon price volatility in a comparative analysis of the EUA and sCER[J].Annals of Operations Research,2017.

[4]Kaile Zhou,Yiwen Li.Influencing factors and fluctuation characteristics of Chinas carbon emission trading price,Physica A:Statistical Mechanics and its Applications,Volume 524,2019.

[5]Boqiang Lin,Zhijie Jia,What are the main factors affecting carbon price in Emission Trading Scheme?A case study in China,Science of The Total Environment,Volume 654,2019.

[6]S.Koreisha,T.Pukkila,Linear methods for estimating arma and regression models with serial correlation,Commun.Stat.-Simul.Comput.19(1990)71102.http://dx.doi.org.

[7]Anupam Dutta,Elie Bouri,Md Hasib Noor.Return and volatility linkages between CO2 emission and clean energy stock prices[J].Energy,2018.

[8]Anca Claudia Balietti.Trader types and volatility of emission allowance prices.Evidence from EU ETS Phase I[J].Energy Policy,2016.

[9]Zhao-Peng Li,Li Yang,Yi-Nan Zhou,Kai Zhao,Xiao-Ling Yuan,Scenario simulation of the EU carbon price and its enlightenment to China[J].Science of The Total Environment,Volume 723,2020.

[10]Qi Wu,Minggang Wang,Lixin Tian,The market-linkage of the volatility spillover between traditional energy price and carbon price on the realization of carbon value of emission reduction behavior[J].Journal of Cleaner Production,Volume 245,2020.

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