中國(guó)碳金融市場(chǎng)價(jià)格的影響因素及風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度研究

解小文 周新苗

(寧波大學(xué)商學(xué)院，浙江 寧波 315211)

0 引 言

近年來(lái)，為控制國(guó)內(nèi)的碳排放，我國(guó)借鑒歐盟市場(chǎng)在多地建立碳排放交易平臺(tái)，更是在“十四五”規(guī)劃明確提出“實(shí)施金融支持綠色低碳發(fā)展的專項(xiàng)政策”。根據(jù)2020年數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)碳交易成交額較上一年增長(zhǎng)3%，成交價(jià)格較上一年更是增長(zhǎng)了25%，由此可見(jiàn)碳交易市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)之大。價(jià)格是市場(chǎng)能夠進(jìn)行有效運(yùn)行的基礎(chǔ)，在實(shí)際交易中會(huì)受到多種因素的影響。如何對(duì)這些因素進(jìn)行控制，避免產(chǎn)生市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)成為實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)穩(wěn)定發(fā)展的重要基礎(chǔ)。本文以碳金融市場(chǎng)作為研究對(duì)象，分析碳金融交易可能會(huì)受到的影響因素，并對(duì)其產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)度，進(jìn)而提出可行建議，以期完善我國(guó)的碳排放交易體系，實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和。

1 文獻(xiàn)綜述

目前，碳金融還沒(méi)有統(tǒng)一的概念，從綠色信貸角度出發(fā)，碳金融是涉及綠色貸款和服務(wù)溫室氣體減排的投資融資活動(dòng)[1]；從金融創(chuàng)新角度來(lái)看，碳金融是與低碳經(jīng)濟(jì)相結(jié)合的用來(lái)分散風(fēng)險(xiǎn)的資金融通活動(dòng)[2]。綜合上述，本文將碳金融定義為在金融市場(chǎng)中以碳排放權(quán)為標(biāo)的進(jìn)行交易，以降低碳排放為目標(biāo)的資金融通活動(dòng)。

在實(shí)際交易活動(dòng)中，碳金融價(jià)格會(huì)受到多種因素的影響，例如傳統(tǒng)能源市場(chǎng)價(jià)格[3]以及市場(chǎng)基本面、氣候天氣、生產(chǎn)水平等[4]。而通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)碳金融市場(chǎng)的理論分析可以發(fā)現(xiàn)，市場(chǎng)因素、環(huán)境因素、政策因素這3個(gè)方面對(duì)我國(guó)碳金融交易價(jià)格有著一定的影響[5]。此外，王影的研究表明：煤炭?jī)r(jià)格上漲會(huì)抑制碳價(jià)，而空氣質(zhì)量指數(shù)、石油價(jià)格、利率(上海銀行間同業(yè)拆借利率)等因素會(huì)對(duì)碳價(jià)格產(chǎn)生正向的促進(jìn)作用[6]。

碳金融價(jià)格的波動(dòng)會(huì)導(dǎo)致收益率發(fā)生波動(dòng)，進(jìn)而產(chǎn)生市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，而通過(guò)對(duì)碳金融交易價(jià)格的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度有助于控制市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)。Chevallier利用GARCH模型分析得出宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)傳染碳金融市場(chǎng)[7]。而能源等因素對(duì)碳金融交易價(jià)格的影響具有時(shí)變性，在不同的市場(chǎng)機(jī)制下，對(duì)碳金融價(jià)格的影響會(huì)有所變化，而在其影響下，碳金融市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)會(huì)產(chǎn)生市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)(海小輝)[8]。由于國(guó)內(nèi)碳金融市場(chǎng)不統(tǒng)一，導(dǎo)致能源、宏觀經(jīng)濟(jì)等因素對(duì)各個(gè)交易試點(diǎn)的碳價(jià)影響具有區(qū)別，因此需要分別進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度[9]。

綜上所述，目前有關(guān)碳價(jià)波動(dòng)產(chǎn)生市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的研究較為缺乏。本文通過(guò)建立各個(gè)因素與碳金融交易價(jià)格的VAR模型，分析影響碳金融交易價(jià)波動(dòng)的外部因素，并利用GARCH模型分析碳價(jià)波動(dòng)時(shí)是否會(huì)導(dǎo)致市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生。

2 模型介紹

2.1 VAR模型

以數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)為基礎(chǔ)的VAR模型克服了以往只能對(duì)變量之間進(jìn)行靜態(tài)關(guān)系研究的缺陷，能刻畫變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。其具體公式表示為：

yt=A1yt-1+…+Apyt-p+B0xt+…+Brxt-r+εt,t=1,2…,T

(1)

其中yt是k維內(nèi)生變量，yt-i(i=1，2，3…p)是滯后內(nèi)生變量向量，xt-i(i=1，2…r)是d維外生變量向量，p是內(nèi)生變量的滯后階數(shù)，r是外生變量的滯后階數(shù)，εt是k維擾動(dòng)向量。

2.2 VaR-GARCH模型

VaR(Value at Risk)即風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值。VaR值不論正負(fù)，均表示存在一定的風(fēng)險(xiǎn)，而正負(fù)性反應(yīng)的是風(fēng)險(xiǎn)方向。并且隨著分位數(shù)的上升，VaR值也會(huì)隨之上升。它的表達(dá)式：

(2)

ARCH模型上進(jìn)行拓展得到GARCH模型，能詳細(xì)描述金融時(shí)間序列的實(shí)際情況。其中GARCH(1,1)模型如下：

rt=rt-1β+at

(3)

at=σtεt

(4)

(5)

式(3)表示簡(jiǎn)單的回歸方程，式(4)中的at為殘差項(xiàng)，構(gòu)成GARCH模型的均值，式(5)表示條件方差方程。而其中條件方差方程中α1+β1≥1時(shí)，表示GARCH模型不收斂。

3 實(shí)證結(jié)果及分析

3.1 碳金融交易價(jià)格的影響因素分析

3.1.1 數(shù)據(jù)處理以及描述性統(tǒng)計(jì)

我國(guó)碳金融市場(chǎng)還處于探索建設(shè)過(guò)程，沒(méi)有完善統(tǒng)一的碳金融市場(chǎng)體系。因此本文選取湖北、深圳、上海、廣東這4個(gè)碳交易試點(diǎn)的碳現(xiàn)貨價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均處理作為指標(biāo)，代表國(guó)內(nèi)的碳金融交易價(jià)格。

根據(jù)文獻(xiàn)綜述梳理，本文選取大慶原油現(xiàn)貨價(jià)格(OIL)，動(dòng)力煤指數(shù)(COAL)、科技100指數(shù)(SZ)、上證指數(shù)(SHZ)、歐元匯率(EURCNY)、上證工業(yè)指數(shù)(IA)作為影響因素指標(biāo)。這些數(shù)據(jù)來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)碳排放交易網(wǎng)、前瞻數(shù)據(jù)庫(kù)。樣本數(shù)據(jù)截取自2015年8月10日到2021年3月23日時(shí)間段，剔除處理后共1 314個(gè)日數(shù)據(jù)。其中因變量是碳金融交易價(jià)格，影響因素為自變量。首先進(jìn)行數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表1。

表1 各個(gè)序列的描述性統(tǒng)計(jì)

數(shù)據(jù)的平穩(wěn)是建立VAR模型的前提條件，對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理后再進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果如表2所示。一階差分后的數(shù)據(jù)均平穩(wěn)，符合建立模型的要求，使用該數(shù)據(jù)進(jìn)行建模。

表2 一階單整序列單位根檢驗(yàn)

3.1.2 實(shí)證結(jié)果分析

在進(jìn)行模型建立時(shí)，為避免多重共線性的影響，文章以碳金融價(jià)格為因變量，6個(gè)影響因素為自變量分別建立VAR模型。首先結(jié)合LR和FPE統(tǒng)計(jì)量、AIC、SC判定準(zhǔn)則進(jìn)行最優(yōu)滯后階數(shù)的確定，得出如下結(jié)論：在建立碳金融交易價(jià)格與科技100指數(shù)的VAR模型時(shí)選擇滯后1階，其余的模型均選擇滯后2階。然后進(jìn)行6個(gè)VAR模型AR根的計(jì)算，結(jié)果表明，AR根的模的倒數(shù)均落在單位圓內(nèi)，碳交易價(jià)格與各個(gè)因素之間存在互相影響，并且表示以上建立的模型均穩(wěn)定，說(shuō)明具有實(shí)際的檢驗(yàn)意義。

隨后利用脈沖響應(yīng)函數(shù)分析變量之間存在的精準(zhǔn)動(dòng)態(tài)關(guān)系。圖1是各個(gè)因素沖擊碳價(jià)的結(jié)果。其中圖a表示動(dòng)力煤指數(shù)COAL對(duì)碳金融交易價(jià)格CP的沖擊，結(jié)果表明碳金融交易價(jià)格對(duì)煤炭市場(chǎng)的擾動(dòng)存在滯后，在1到2期時(shí)，碳金融交易價(jià)格的波動(dòng)率先上升后下降，在2期到3期之間，RCP對(duì)動(dòng)力煤指數(shù)的響應(yīng)下降為負(fù)，并在第3期時(shí)，擾動(dòng)響應(yīng)值達(dá)到最大，在第4期時(shí)變化幅度變小并收斂趨向0。圖b中,歐元匯率對(duì)碳金融交易價(jià)格的沖擊在1期之后開始呈現(xiàn)，其波動(dòng)率開始下降，并在第2期時(shí)達(dá)到負(fù)向最大值，隨后在沖擊作用下再次上升，在第3期之后做出正向響應(yīng)，隨后收斂為0。從圖c可以觀察到碳金融價(jià)格對(duì)工業(yè)部門的擾動(dòng)在2期達(dá)到最大正向響應(yīng)值，隨后下降，在3期之后出現(xiàn)負(fù)向小幅度波動(dòng)，在5期收斂于0。圖d表示石油對(duì)碳金融交易價(jià)格的沖擊，結(jié)果顯示在1期之后，碳金融交易價(jià)格受石油價(jià)格的擾動(dòng)呈現(xiàn)正向響應(yīng)并在2期內(nèi)達(dá)到最大值，隨后下降，在第4期碳金融價(jià)格對(duì)石油的擾動(dòng)出現(xiàn)負(fù)向響應(yīng)，在第5期后微弱響應(yīng)，并在第7期收斂為0。圖e中，上證指數(shù)對(duì)碳金融交易價(jià)格的脈沖響應(yīng)主要表現(xiàn)在1期之后4期之內(nèi)，碳金融交易價(jià)格的波動(dòng)率先呈現(xiàn)上升趨勢(shì)后下降，1期之后3期呈現(xiàn)正向響應(yīng)，3期到4期之內(nèi)呈現(xiàn)負(fù)向響應(yīng)，并于4期之后再次上升正向，出現(xiàn)小幅度沖擊開始收斂。圖f中，科技指數(shù)對(duì)碳金融交易價(jià)格的正向沖擊在2期做出響應(yīng)并達(dá)到最大，隨后沖擊減弱，并在3期后出現(xiàn)負(fù)向的小幅度波動(dòng)，直至第5期收斂趨于0。

綜上分析，動(dòng)力煤指數(shù)對(duì)碳金融交易價(jià)格的沖擊持續(xù)期較長(zhǎng)，歐元匯率對(duì)碳金融交易價(jià)格的沖擊波動(dòng)幅度最大，碳金融交易價(jià)格對(duì)科技指數(shù)的擾動(dòng)反應(yīng)幅度最小。但脈沖響應(yīng)僅反映了各因素對(duì)碳金融交易價(jià)格影響的正負(fù)性以及持續(xù)程度，若要更進(jìn)一步了解，需進(jìn)行方差分解。

表3是方差分解結(jié)果。表3中方差分解結(jié)果顯示，碳價(jià)波動(dòng)主要受自身影響較大，說(shuō)明我國(guó)碳金融交易市場(chǎng)效率較低，市場(chǎng)不健全。在1期以后，各個(gè)因素對(duì)碳金融價(jià)格的波動(dòng)均產(chǎn)生了影響。動(dòng)力煤指數(shù)在1期之后的貢獻(xiàn)程度開始逐漸上升，但貢獻(xiàn)程度較低，最高到達(dá)0.035%。歐元匯率對(duì)碳金融價(jià)格的貢獻(xiàn)程度逐漸上升，并在第7期穩(wěn)定，為0.370 85%。工業(yè)指數(shù)對(duì)碳金融交易價(jià)格的貢獻(xiàn)程度在第6期穩(wěn)定，此時(shí)為0.130 422%。石油對(duì)碳金融價(jià)格的波動(dòng)貢獻(xiàn)程度最終穩(wěn)定在0.106 152%。上證指數(shù)、科技指數(shù)對(duì)碳金融交易價(jià)格波動(dòng)的解釋程度也不高。各個(gè)影響因素的解釋程度由高到低排序：碳金融交易價(jià)格>歐元匯率>上證指數(shù)>工業(yè)指數(shù)>大慶原油價(jià)格>動(dòng)力煤價(jià)格指數(shù)>科技100指數(shù)。

圖1 各個(gè)因素沖擊碳交易價(jià)格的脈沖響應(yīng)圖 注：圖a是煤炭沖擊碳金融交易價(jià)格的脈沖響應(yīng)圖;圖b是歐元匯率沖擊碳金融交易價(jià)格的脈沖響應(yīng)圖;圖c是工業(yè)指數(shù)沖擊碳金融交易價(jià)格的脈沖響應(yīng)圖;圖d是石油沖擊碳金融交易價(jià)格的脈沖響應(yīng)圖;圖e是上證指數(shù)沖擊碳金融交易價(jià)格脈沖響應(yīng)圖;圖f是科技100指數(shù)沖擊碳金融交易價(jià)格的脈沖響應(yīng)圖;圖g是電力指數(shù)沖擊碳金融交易價(jià)格的脈沖響應(yīng)圖。

表3 方差分解結(jié)果

3.2 碳金融交易價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度分析

3.2.1 數(shù)據(jù)處理以及描述性統(tǒng)計(jì)

選取自2015年8月10日到2021年3月23日時(shí)間段內(nèi)的碳金融交易價(jià)格日數(shù)據(jù)，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，并進(jìn)行100倍數(shù)擴(kuò)大。

rt=100×(lnPt-lnPt-1)

(6)

rt代表第t日的碳金融交易收益率，Pt為第t日的碳金融交易收盤價(jià)，Pt-1為第t-1日的碳金融交易收盤價(jià)。

由表4可知，RCP的偏度大于0，說(shuō)明呈現(xiàn)右偏態(tài)。超額峰度值為2.807 9，比正太分布更為陡峭,同時(shí)J-B統(tǒng)計(jì)量的P值接近0，表明拒絕“序列是正態(tài)分布”的原假設(shè)。若要建立GARCH模型研究碳金融交易價(jià)格的風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)，同時(shí)要檢驗(yàn)RCP是否具有ARCH效應(yīng)。表4檢驗(yàn)結(jié)果顯示，碳金融價(jià)格收益率RCP具有ARCH效應(yīng)。

表4 RCP收益率的基本特征統(tǒng)計(jì)

ADF檢驗(yàn)結(jié)果表明，1%、5%和10%顯著水平上的臨界值均大于ADF值，且P值為0，表明序列平穩(wěn)。

3.2.2 實(shí)證結(jié)果與分析

利用OxMetrics軟件進(jìn)行GARCH(1,1)模型估計(jì)，GARCH(1,1)模型為：

(6)

方差方程中，α和β的系數(shù)估值分別為0.44和0.53。在α+β小于1的情況下，系數(shù)估值都比較大，且兩者的p值都為0，表明ARCH項(xiàng)和GARCH項(xiàng)結(jié)果顯著，進(jìn)一步證明碳金融交易價(jià)格具有波動(dòng)聚集性。同時(shí)也說(shuō)明以上影響因素對(duì)碳金融交易價(jià)格的沖擊具有持續(xù)性。

利用GARCH模型計(jì)算碳金融交易價(jià)格的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，如圖2所示，在置信水平95%下，碳金融市場(chǎng)具有正向風(fēng)險(xiǎn)。且該風(fēng)險(xiǎn)存在明顯的波動(dòng)性。

圖2 不同置信水平下的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值

計(jì)算不同分位數(shù)下的VaR值，求得q=0.95、q=0.995、q=0.999下的VaR值，見(jiàn)圖2，置信水平上升，碳金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值整體上升，表明極端風(fēng)險(xiǎn)下，碳金融交易價(jià)格的波動(dòng)導(dǎo)致在未來(lái)時(shí)期內(nèi)碳金融市場(chǎng)的最大損失增加。這對(duì)投資者來(lái)說(shuō)，在碳金融市場(chǎng)進(jìn)行投資時(shí)要謹(jǐn)慎考慮。

最后，采用Kupice提出的似然比統(tǒng)計(jì)量LR來(lái)判斷上述模型擬合的結(jié)果是否合理。當(dāng)Kupiec成功率的p值越大，則說(shuō)明VaR的預(yù)測(cè)效果越有效?；販y(cè)檢驗(yàn)結(jié)果顯示，置信水平為95%時(shí)，其p值為0.83，置信水平在99.5%時(shí)，其概率p值為0.52,置信水平為99.9%時(shí)，其p值為0.78，表明接受原假設(shè)。GARCH(1，1)模型求得的不同置信水平下的VaR是合理的，其預(yù)測(cè)涵蓋了大部分的風(fēng)險(xiǎn)，模型預(yù)測(cè)效果較好。

4 結(jié)論及建議

利用VAR模型實(shí)證分析結(jié)果得出如下結(jié)論：碳價(jià)波動(dòng)受自身影響較大，這是由于碳金融市場(chǎng)與其他市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)機(jī)制不成熟。相比其他因素，歐元匯率對(duì)碳金融價(jià)格的波動(dòng)貢獻(xiàn)度最高。我國(guó)碳金融市場(chǎng)的發(fā)展更多受歐洲市場(chǎng)的影響，并且目前中國(guó)經(jīng)濟(jì)與國(guó)際經(jīng)濟(jì)緊密連接，歐元匯率的變動(dòng)影響國(guó)際資金流動(dòng)投入國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，也影響中國(guó)碳金融交易價(jià)。

利用GARCH-VaR模型進(jìn)行碳金融交易價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度得出如下結(jié)論：碳金融價(jià)格收益序列呈現(xiàn)波動(dòng)性和聚集性，并且模型估計(jì)結(jié)果顯示，波動(dòng)幅度較大且具有持續(xù)性。另外，不同置信水平下的VaR結(jié)果表明，VaR值整體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，碳金融市場(chǎng)存在的風(fēng)險(xiǎn)性增加。

中國(guó)碳金融市場(chǎng)的建立還處于摸索階段，需要完善碳金融市場(chǎng)制度體系，規(guī)避市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，才能快速實(shí)現(xiàn)碳中和。針對(duì)國(guó)內(nèi)碳金融市場(chǎng)的發(fā)展，本文給出以下幾點(diǎn)建議：第一，完善市場(chǎng)機(jī)制，使碳金融交易價(jià)格在市場(chǎng)中有效發(fā)揮其調(diào)節(jié)作用。建立碳金融市場(chǎng)與能源市場(chǎng)、股票市場(chǎng)等的聯(lián)動(dòng)機(jī)制，進(jìn)行進(jìn)一步的碳金融市場(chǎng)化改革。第二，政府對(duì)碳配額交易權(quán)放松，為企業(yè)間碳金融交易提供廣闊的交易空間，發(fā)揮其價(jià)格調(diào)節(jié)功能。第三，拓展碳金融市場(chǎng)業(yè)務(wù)。目前我國(guó)碳金融市場(chǎng)最主要的交易產(chǎn)品就是配額和CCER現(xiàn)貨。

這種單一的碳金融產(chǎn)品使得市場(chǎng)上資金流動(dòng)不足，融資能力有限。應(yīng)大力發(fā)展期貨及其他金融衍生產(chǎn)品，構(gòu)建多元化碳金融市場(chǎng)。第四，加強(qiáng)碳金融市場(chǎng)的監(jiān)管。結(jié)合我國(guó)市場(chǎng)規(guī)律，出臺(tái)相應(yīng)的監(jiān)管政策，讓企業(yè)、投資者、金融機(jī)構(gòu)在法律的約束下進(jìn)行公平、公正的交易。