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    碳排放權(quán)交易市場(chǎng)價(jià)格的影響因素研究

    2020-07-04 02:11:19張鵬
    中國(guó)市場(chǎng) 2020年16期
    關(guān)鍵詞:協(xié)整影響因素

    張鵬

    摘要:碳排放交易體系對(duì)減少溫室氣體排放和減緩全球氣候變暖具有重要作用和意義,而碳排放交易價(jià)格是排放交易體系中最重要的一環(huán)。本文使用向量誤差修正模型(VEC),選取2013年3月22日到2018年12月31日的數(shù)據(jù),研究驅(qū)動(dòng)因素對(duì)碳排放價(jià)格的影響機(jī)制。實(shí)證分析表明,碳現(xiàn)貨價(jià)格主要受原油期貨價(jià)格滯后一期值的正向影響和自身滯后一期值的負(fù)向影響,其他影響因素均不顯著。

    關(guān)鍵詞:碳排放價(jià)格;VEC;協(xié)整;影響因素

    1. 引言

    化石燃料的大量使用和溫室氣體的大量排放導(dǎo)致全球氣候變暖,已經(jīng)引起世界各國(guó)的關(guān)注。碳排放交易體系是減少溫室氣體排放的有效手段和低成本措施。因此,研究碳排放交易價(jià)格及其影響因素具有重要意義。

    作為具有金融屬性的商品,碳資產(chǎn)受許多復(fù)雜因素的影響,例如宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行,能源價(jià)格,政府政策和碳市場(chǎng)中的類(lèi)似產(chǎn)品。相應(yīng)地,碳價(jià)格、經(jīng)濟(jì)變量和能源市場(chǎng)之間的聯(lián)系預(yù)計(jì)將是動(dòng)態(tài)的(Ji等[1],2018)。揭示這種動(dòng)態(tài)聯(lián)系對(duì)市場(chǎng)決策者和參與者具有三個(gè)有益的影響。首先,歐盟排放交易體系不僅是決策者實(shí)現(xiàn)減排目標(biāo)的重要市場(chǎng)工具,而且有助于市場(chǎng)決策者清楚地了解排放配額的定價(jià)方式并制定政策。其次,對(duì)于被體系覆蓋企業(yè)修改與減排行動(dòng)相關(guān)的決策,調(diào)整化石燃料的使用具有重要意義。第三,估算排放配額價(jià)格對(duì)影響因素沖擊的反應(yīng)是市場(chǎng)投資者加強(qiáng)有效風(fēng)險(xiǎn)管理的必要技能。

    2. 文獻(xiàn)綜述

    根據(jù)以往的文獻(xiàn),能源價(jià)格是碳價(jià)格最重要的驅(qū)動(dòng)因素,因?yàn)榘l(fā)電廠能夠在燃料投入之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換。原油、天然氣、煤炭和電力價(jià)格是影響EUA價(jià)格的主要因素。碳價(jià)格已被證明與宏觀經(jīng)濟(jì)活動(dòng)密切相關(guān)。Chevallier[2] (2011)通過(guò)馬爾科夫轉(zhuǎn)換模型發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期間,工業(yè)生產(chǎn)對(duì)碳價(jià)格有正向影響。Zhu等[3] (2019)發(fā)現(xiàn),歐盟碳排放價(jià)格的長(zhǎng)期趨勢(shì)在一定程度上取決于宏觀經(jīng)濟(jì)因素。Chevallier[2] (2011)指出,2006年4月歐盟碳排放價(jià)格暴跌的主要原因不是投機(jī)性套利,而是排放配額的超額分配以及配額不允許跨期使用。Fan等[4] (2017)使用事件研究法評(píng)估了歐盟排放交易體系中不同政策調(diào)整對(duì)碳排放收益的影響。極端天氣,例如極端寒冷和高溫,也會(huì)影響對(duì)碳排放量的需求,進(jìn)而影響碳價(jià)格。Alberola等[5](2008)發(fā)現(xiàn)EUA現(xiàn)貨價(jià)格不僅對(duì)能源價(jià)格產(chǎn)生反應(yīng),而且還對(duì)較冷事件中溫度的意外變化做出響應(yīng)。

    最近對(duì)碳排放價(jià)格驅(qū)動(dòng)因素的研究使用了更復(fù)雜的方法,通常分為兩類(lèi):計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型和人工智能模型。前者主要包括ARIMA、GARCH、灰色模型GM (1,1) 等,后者包括ANN、LSSVM、MLP、LSTM等。

    3. 模型介紹

    4. 數(shù)據(jù)來(lái)源與實(shí)證分析

    4.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

    碳現(xiàn)貨價(jià)格選取EUA第三階段碳現(xiàn)貨價(jià)格。煤炭?jī)r(jià)格選取歐洲ARA港動(dòng)力煤現(xiàn)貨價(jià)。石油價(jià)格選取WTI原油期貨價(jià)格。天然氣價(jià)格選取紐約商業(yè)交易所的天然氣期貨合約價(jià)格。電力價(jià)格選取歐洲電力交易所的電力發(fā)展指數(shù)。選取Euro Stoxx 50指數(shù)代表宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況。為降低異方差影響,對(duì)所有變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理,對(duì)數(shù)化后的數(shù)據(jù)依次記為lnspot,lnARA,lnWTI,lngas,lnEEDI和lnSTOXX。

    4.2 VEC分析

    首先,對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn),結(jié)果表明,未差分時(shí),lnSTOXX在5%的顯著性水平下是平穩(wěn)的,其它五個(gè)變量是平穩(wěn);一階差分之后,其它五個(gè)變量也變?yōu)槠椒€(wěn)序列,且是在1%的顯著性水平下平穩(wěn)。原始數(shù)據(jù)是I(1)單整。

    然后,尋找VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。在五個(gè)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)中,SC和HQ指向一階滯后,F(xiàn)PE和AIC指向二階滯后,LR指向八階滯后,最終選擇二階作為VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。確定了VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)之后,建立原始數(shù)據(jù)層面的VAR模型,建立VAR模型時(shí),需要進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗(yàn),以檢查各內(nèi)生變量之間是否互為因果關(guān)系。Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)的結(jié)果表明,在10%的顯著性水平下,lnspot,lnWTI和lngas可以視為內(nèi)生變量,lnARA,lnEEDI和lnSTOXX應(yīng)看作外生變量。然后對(duì)其建立向量誤差修正模型。在建立VEC模型之前,需要先進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),以確認(rèn)它們之間是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系,Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果顯示碳現(xiàn)貨價(jià)格及其影響因素之間存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系,滿足建立VEC模型的條件。

    剔除不顯著的變量之后,得到關(guān)于lnspot的方程如(3)所示。

    〖dlnspot〗_t=- 0.07*〖dlnspot〗_(t-1)+ 0.11*〖dlnWTI〗_(t-1)- 0.0014*〖vecm〗_(t-1)- 0.12(3)

    結(jié)果表明,第一,碳現(xiàn)貨價(jià)格主要受原油期貨價(jià)格滯后一期值的正向影響和自身滯后一期值的負(fù)向影響,其他影響因素不顯著。數(shù)據(jù)差分后,原油期貨價(jià)格上漲1%,會(huì)使碳現(xiàn)貨價(jià)格上升0.11%??赡艿脑蚴?,WTI作為一種期貨價(jià)格,具有價(jià)格發(fā)現(xiàn)的功能,其上漲表明能源市場(chǎng)需求旺盛,能源消耗量在穩(wěn)步增加,從而提高了石油等能源的未來(lái)價(jià)格。也預(yù)示著未來(lái)碳排放的數(shù)量要增加,從而碳排放配額的需求增加,進(jìn)而推高了碳現(xiàn)貨價(jià)格。碳現(xiàn)貨價(jià)格受到自身滯后一階差分值的負(fù)向影響,表明碳價(jià)格具有自動(dòng)趨于穩(wěn)定的特性,具有一定的抗干擾能力。第二,當(dāng)短期波動(dòng)偏離長(zhǎng)期均衡時(shí),誤差會(huì)以-0.0014的水平進(jìn)行調(diào)整,調(diào)整速度緩慢。

    5. 結(jié)論與建議

    本文提出向量誤差修正模型,研究歐盟排放交易體系EUA第三階段碳現(xiàn)貨價(jià)格及其潛在影響因素的關(guān)系,從而為碳市場(chǎng)管理者和參與者提供相應(yīng)的建議。

    實(shí)證分析結(jié)果表明,碳現(xiàn)貨價(jià)格主要受原油期貨價(jià)格滯后一期值的正向影響和自身滯后一期值的負(fù)向影響,具有自動(dòng)趨于穩(wěn)定的特性。當(dāng)短期波動(dòng)偏離長(zhǎng)期均衡時(shí),誤差會(huì)以-0.0014的水平進(jìn)行調(diào)整,調(diào)整速度緩慢?;谝陨辖Y(jié)論,在短期中,建議管理者應(yīng)該加強(qiáng)原油期貨市場(chǎng)的建設(shè),防止原油期貨價(jià)格的過(guò)度波動(dòng)對(duì)碳市場(chǎng)產(chǎn)生不利影響,投資者需要密切關(guān)注原油期貨價(jià)格的變化;同時(shí),管理者和投資者需要關(guān)注碳現(xiàn)貨市場(chǎng)自身的變化。

    參考文獻(xiàn)

    [1]JI Q, ZHANG DY, GENG JB.Information linkage, dynamic spillovers in prices and volatility between the carbon and energy markets[J].Journal of Cleaner Production,2018(198): 972-978.

    [2]JULIEN CHEVALLIER. Detecting instability in the volatility of carbon prices[J]. Energy Economics,2011,33(1):99-110.

    [3]ZHU B, Ye SX, HAN D,ETAL.A multiscale analysis for carbon price drivers[J]. Energy Economics. 2019(78):202-216.

    [4]LIN BQ,JIA ZJ.What are the main factors affecting carbon price in Emission Trading Scheme? A case study in China[J].Science Total Environment,2019(654):525-534.

    [5]EMILIE ALBEROLA,JULIEN CHEVALLIER,BENOIT CHEZE. Price drivers and structural breaks in European carbon prices 2005–2007[J]. Energy Policy,2008,36(2):787-797.

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