“雙碳”目標(biāo)背景下我國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)及風(fēng)險(xiǎn)度量研究

施露凡 劉鵬蘭

摘 要：隨著我國(guó)“雙碳”戰(zhàn)略的持續(xù)推進(jìn)，碳排放權(quán)交易已成為推動(dòng)我國(guó)實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的重要環(huán)境政策。在“雙碳”目標(biāo)背景下，考察我國(guó)碳金融市場(chǎng)波動(dòng)，度量并防范碳金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)有著積極的現(xiàn)實(shí)意義。本文通過(guò)對(duì)“雙碳”目標(biāo)提出前后我國(guó)6所碳排放權(quán)交易所的日交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，建立GARCH模型評(píng)估各交易所收益率的波動(dòng)特征，計(jì)算VaR值度量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。研究表明，GARCH模型能較好地?cái)M合和預(yù)測(cè)碳金融市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)特征及在險(xiǎn)價(jià)值；6所碳排放權(quán)交易所由于所在區(qū)域的政策執(zhí)行情況、市場(chǎng)機(jī)制等存在不同，各交易所的價(jià)格波動(dòng)情況在綠色政策出臺(tái)前后存在差異，有明顯的區(qū)域性特征，但市場(chǎng)整體呈相對(duì)理性的狀態(tài)，波動(dòng)趨于穩(wěn)定。本文基于實(shí)證分析結(jié)果，對(duì)我國(guó)碳金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理提出多方面的對(duì)策與建議，以碳金融市場(chǎng)的良性發(fā)展助推“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

關(guān)鍵詞：“雙碳”目標(biāo)；碳排放權(quán)交易；收益率；GARCH模型；VaR

本文索引：施露凡，劉鵬蘭.“雙碳”目標(biāo)背景下我國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)及風(fēng)險(xiǎn)度量研究[J].中國(guó)商論，2023（10）：-099.

中圖分類(lèi)號(hào)：F062.2 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2023）05（b）--04

隨著我國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，我國(guó)已將應(yīng)對(duì)氣候變化納入國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略。2011年以來(lái)，我國(guó)先后在北京、天津、上海、重慶、湖北、廣東、深圳和福建8個(gè)地方開(kāi)展試點(diǎn)工作。2021年7月16日，全國(guó)碳排放交易市場(chǎng)上線，黨的二十大明確提出要積極穩(wěn)妥推進(jìn)“碳達(dá)峰”“碳中和”雙重目標(biāo)。目前，碳金融政策正逐步落地實(shí)施，碳金融市場(chǎng)面臨著前所未有的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

在市場(chǎng)交易中，碳排放交易價(jià)格易受外部事件的沖擊?！半p碳”目標(biāo)的提出，意味著我國(guó)將持續(xù)推進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與能源結(jié)構(gòu)調(diào)整，加快綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展，勢(shì)必會(huì)對(duì)國(guó)內(nèi)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)產(chǎn)生長(zhǎng)久的影響。在國(guó)內(nèi)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的關(guān)鍵時(shí)期，為了促進(jìn)碳金融市場(chǎng)的穩(wěn)步發(fā)展，我國(guó)需要加強(qiáng)對(duì)碳金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管，有序健全碳市場(chǎng)機(jī)制。

1 文獻(xiàn)綜述

由于碳排放權(quán)交易在我國(guó)起步比較晚，我國(guó)學(xué)者對(duì)國(guó)際碳排放權(quán)交易機(jī)制的研究多集中在交易機(jī)理的分析上。曾剛和萬(wàn)志宏（2009）介紹了國(guó)際碳金融交易市場(chǎng)的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，指出了該市場(chǎng)存在的風(fēng)險(xiǎn)，給出應(yīng)加強(qiáng)國(guó)際合作與交流的建議；王遙和王文濤（2014）指出了我國(guó)發(fā)展碳金融市場(chǎng)的機(jī)制設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)供給風(fēng)險(xiǎn)等，需要從多方面設(shè)計(jì)碳金融監(jiān)管體系；王穎等（2019）將碳金融與傳統(tǒng)金融市場(chǎng)進(jìn)行對(duì)比分析，總結(jié)碳金融風(fēng)險(xiǎn)特征并構(gòu)建監(jiān)督機(jī)制。

在碳排放權(quán)交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)研究和度量方面，杜莉等（2015）使用ARCH族類(lèi)模型計(jì)算了中國(guó)6所碳排放權(quán)交易所的VaR值，發(fā)現(xiàn)各交易所價(jià)格沖擊的衰減速度和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)存在差異性；邱謙和郭守前（2017）利用ARCH族類(lèi)模型對(duì)中國(guó)碳金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量，發(fā)現(xiàn)外部環(huán)境異質(zhì)性作用更容易對(duì)碳價(jià)波動(dòng)產(chǎn)生影響；劉紅琴和胡淑慧（2022）通過(guò)設(shè)置不同的交易情境對(duì)碳市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)碳市場(chǎng)在四種情境下均具有風(fēng)險(xiǎn)杠桿效應(yīng)，且壞消息比好消息更容易影響市場(chǎng)波動(dòng)。

目前，少有研究針對(duì)“雙碳”目標(biāo)進(jìn)行分析，提出其作為政策因素對(duì)國(guó)內(nèi)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)產(chǎn)生影響。因此，本文創(chuàng)新性地考慮“雙碳”目標(biāo)作為政策因素帶來(lái)的外部沖擊，通過(guò)設(shè)置“雙碳”目標(biāo)提出前后的不同情境，建立GARCH模型對(duì)我國(guó)碳金融市場(chǎng)的收益率序列進(jìn)行實(shí)證分析，評(píng)估各交易所在不同情景下收益率的波動(dòng)性特征和市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，基于“雙碳”目標(biāo)，為我國(guó)碳金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)管理提出對(duì)策與建議。

2 VaR模型介紹與計(jì)算方法

2.1 VaR模型

VaR模型（Value at Risk）是度量市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的重要方法，旨在估計(jì)某項(xiàng)金融產(chǎn)品或投資組合在給定置信水平下一定時(shí)間內(nèi)可能產(chǎn)生的最大損失，公式表示為：

其中，表示資產(chǎn)持有期的價(jià)值損失；代表置信區(qū)間。令某項(xiàng)資產(chǎn)初始價(jià)值為，收益率為，則下一持有期預(yù)期該資產(chǎn)價(jià)值為。設(shè)收益率的期望值和波動(dòng)性分別為和，在給定置信區(qū)間下，該資產(chǎn)預(yù)期最小價(jià)值為，則：

計(jì)算相當(dāng)于確定該資產(chǎn)在本期末的最小價(jià)值或最小收益率。

2.2 基于GARCH模型的方差—協(xié)方差法

方差—協(xié)方差法是計(jì)算VaR的常用方法，通過(guò)假設(shè)資產(chǎn)收益率服從正態(tài)分布，對(duì)資產(chǎn)收益率的方差—協(xié)方差矩陣進(jìn)行估計(jì)。該方法中，以“指數(shù)權(quán)重計(jì)算方法”更能反映金融時(shí)間序列的特征，此法實(shí)際上就是GARCH模型，即廣義自回歸條件異方差模型，模型表示如下：

其中，為ARCH項(xiàng)；為GARCH項(xiàng)；，α1≥0，β1≥0。當(dāng)與同時(shí)為1時(shí)，GARCH（1，1）模型如下：

GARCH（1，1）模型平穩(wěn)的充要條件是，ARCH項(xiàng)參數(shù)反映外部沖擊對(duì)波動(dòng)的影響，GARCH項(xiàng)參數(shù)反映系統(tǒng)的長(zhǎng)期記憶性，參數(shù)之和反映收益率波動(dòng)的持續(xù)性。

3 數(shù)據(jù)的選取與說(shuō)明

3.1 樣本數(shù)據(jù)的選取與說(shuō)明

本文選取北京、上海、天津、湖北、廣東、深圳6所碳排放權(quán)交易所（以下簡(jiǎn)稱“交易所”）的每日收盤(pán)價(jià)格作為研究對(duì)象。福建、重慶碳排放權(quán)交易所由于成交量較為低迷，價(jià)格波動(dòng)不足，沒(méi)有納入其中。各個(gè)交易所的數(shù)據(jù)均來(lái)自各交易所官方網(wǎng)站和中國(guó)碳交易網(wǎng)，數(shù)據(jù)分析軟件采用R語(yǔ)言。

為探究“雙碳”目標(biāo)提出對(duì)各交易所碳排放權(quán)價(jià)格波動(dòng)的影響，本文以2020年9月22日為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，設(shè)置不同的情境對(duì)碳金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量和分析。同時(shí)，為了更加全面地刻畫(huà)各交易所的碳金融風(fēng)險(xiǎn)特征，本文第一階段數(shù)據(jù)從各交易所起始日進(jìn)行選取（見(jiàn)表1）。

此外，為增強(qiáng)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性及適用性，在參考國(guó)內(nèi)外眾多學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，本文對(duì)各交易所每日收盤(pán)價(jià)進(jìn)行對(duì)數(shù)差分，計(jì)算得到日收益率序列，計(jì)算公式如下：

其中，為時(shí)刻的碳排放權(quán)交易價(jià)格的收益率，為時(shí)刻碳排放權(quán)交易的收盤(pán)價(jià)格。

3.2 收益率序列的統(tǒng)計(jì)分析

3.2.1 描述性統(tǒng)計(jì)

通過(guò)實(shí)證分析，“雙碳”目標(biāo)提出前后6所交易所的收益率標(biāo)準(zhǔn)差和均值相差較大，說(shuō)明兩個(gè)階段碳排放權(quán)交易價(jià)格存在明顯波動(dòng)。在峰度方面，兩個(gè)階段中各交易所峰度值均在3以上，呈現(xiàn)尖峰特征。在偏度方面，6所交易所的收益率序列在兩個(gè)階段中均異于0。從JB統(tǒng)計(jì)量及P值來(lái)看，6所交易所的收益率序列均拒絕正態(tài)分布的原假設(shè)，表現(xiàn)出集群波動(dòng)特性。綜上，在“雙碳”目標(biāo)提出前后，6所交易所的收益率序列都具有“尖峰厚尾”的分布特征。

3.2.2 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本文使用ADF檢驗(yàn)法對(duì)各交易所的對(duì)數(shù)收益率進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，在5%顯著水平上，各交易所收益率序列平穩(wěn)。

3.2.3 異方差檢驗(yàn)

為進(jìn)一步驗(yàn)證基于GARCH模型的方差—協(xié)方差法的可行性，需要判斷擾動(dòng)項(xiàng)是否存在條件異方差。根據(jù)異方差檢驗(yàn)結(jié)果，各交易所對(duì)數(shù)收益率殘差序列對(duì)應(yīng)的LM統(tǒng)計(jì)量的P值均為0，拒絕原假設(shè)，說(shuō)明6所交易所的日收益率存在ARCH效應(yīng)。

4 基于GARCH模型的國(guó)內(nèi)碳市場(chǎng)波動(dòng)率的實(shí)證分析

4.1 模型參數(shù)估計(jì)

根據(jù)AIC和SIC信息準(zhǔn)則發(fā)現(xiàn)，GARCH（1，1）模型的擬合效果最好。因此，本文使用正態(tài)分布下的GARCH（1，1）模型對(duì)交易所收益率序列進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，括號(hào)內(nèi)為各參數(shù)相對(duì)應(yīng)的P統(tǒng)計(jì)值。

從交易所參數(shù)估計(jì)結(jié)果的顯著性來(lái)看，“雙碳”目標(biāo)提出前后國(guó)內(nèi)6所交易所收益率序列的參數(shù)估計(jì)結(jié)果整體上較為顯著，說(shuō)明國(guó)內(nèi)碳金融市場(chǎng)收益率總體具有波動(dòng)聚集特征。同時(shí)，將6所交易所各階段下參數(shù)估計(jì)結(jié)果取均值，以考察全國(guó)碳金融市場(chǎng)的波動(dòng)率特征（見(jiàn)表2、3）。

4.2 各交易所碳排放權(quán)價(jià)格波動(dòng)率特征分析

通過(guò)整體分析各交易所參數(shù)估計(jì)的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，各交易所ARCH項(xiàng)參數(shù)α1均大于0，表明外部沖擊會(huì)加劇各交易所的價(jià)格波動(dòng)水平；GARCH項(xiàng)參數(shù)β1均在0～1，表明各交易所的價(jià)格波動(dòng)具有持續(xù)性，自身收益率的波動(dòng)會(huì)對(duì)后期價(jià)格產(chǎn)生影響。

（1）北京交易所α1變動(dòng)不大，β1顯著上升，α1+β1之和在目標(biāo)提出前后變動(dòng)較大，第二階段接近1。這主要原因可能是“雙碳”目標(biāo)提出前后政府已經(jīng)在持續(xù)推行清潔能源使用，北京地區(qū)企業(yè)生產(chǎn)效用逐步提升，降低了碳排放的需求量，新能源指數(shù)的走強(qiáng)會(huì)引起碳排放權(quán)交易價(jià)格波動(dòng)中長(zhǎng)期成分的下降，價(jià)格趨于穩(wěn)定。

（2）上海交易所α1顯著上升，外部沖擊對(duì)價(jià)格波動(dòng)的影響有所增強(qiáng)。β1有所減少，同時(shí)在第二階段中GARCH項(xiàng)不顯著，表明目前的方差沖擊對(duì)后期價(jià)格波動(dòng)存在的影響較小。原因可能是上海交易所早期實(shí)施嚴(yán)格的市場(chǎng)準(zhǔn)入、控制市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，后期受綠色政策的影響，強(qiáng)化促進(jìn)上海金融市場(chǎng)和碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的合作，市場(chǎng)活躍度提高。

（3）深圳交易所α1有所上升，β1顯著下降，說(shuō)明在“雙碳”目標(biāo)提出之后深圳交易所的價(jià)格波動(dòng)更易受到外部沖擊的影響，方差沖擊的記憶性有所減弱，總體波動(dòng)逐漸衰弱。該現(xiàn)象的原因可能是深圳交易依靠粵港澳大灣區(qū)金融平臺(tái)，在政策的推行下，綠色金融發(fā)展成效顯著，對(duì)政策變動(dòng)反應(yīng)靈敏。

（4）廣東交易所α1較為穩(wěn)定，β1有所下降，同時(shí)發(fā)現(xiàn)在目標(biāo)前后始終大于α1，表明廣東交易所的價(jià)格波動(dòng)受到外部沖擊的影響長(zhǎng)期小于自身方差沖擊的影響，其價(jià)格波動(dòng)率變動(dòng)具有繼承性。具體原因可能是廣東省實(shí)施了嚴(yán)格的碳排放交易機(jī)制，且較早納入碳配額競(jìng)價(jià)拍賣(mài)方式，在充分發(fā)揮市場(chǎng)作用的同時(shí)，也能及時(shí)對(duì)交易風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行監(jiān)管，綠色政策沖擊較小。

（5）天津交易所α1有所上升，β1輕度下降，表明在“雙碳”目標(biāo)提出之后天津交易所價(jià)格波動(dòng)受到外界沖擊的影響有所加強(qiáng)，方差沖擊對(duì)后期價(jià)格波動(dòng)的影響有所減弱。表明綠色政策的推行對(duì)天津交易所碳排放權(quán)價(jià)格波動(dòng)存在影響，這與天津加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、加速實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)存在一定關(guān)系。

（6）湖北交易所α1變幅穩(wěn)定，β1顯著上升，且β1始終大于α1，表明意外的市場(chǎng)沖擊對(duì)未來(lái)波動(dòng)產(chǎn)生較小的修正，即綠色政策的推行對(duì)湖北交易所價(jià)格波動(dòng)造成的影響相對(duì)較小。具體原因可能是湖北省以鋼鐵、電力等高耗能工業(yè)為碳排放權(quán)交易主體，近年來(lái)我國(guó)將電力行業(yè)作為重心構(gòu)建全國(guó)碳市場(chǎng)等相關(guān)政策影響下，市場(chǎng)建設(shè)加快且風(fēng)險(xiǎn)調(diào)控能力增強(qiáng)，市場(chǎng)整體對(duì)綠色政策的沖擊較為理性。

由此可見(jiàn)，國(guó)內(nèi)6所碳排放權(quán)交易所的價(jià)格波動(dòng)水平在“雙碳”目標(biāo)提出前后均有變動(dòng)，但變動(dòng)規(guī)律并不相同，具有強(qiáng)烈的區(qū)域特征。全國(guó)碳金融市場(chǎng)參數(shù)總體變動(dòng)較小，說(shuō)明國(guó)內(nèi)市場(chǎng)逐步完善，各區(qū)域試點(diǎn)交易政策落地實(shí)施且取得顯著成效，市場(chǎng)整體對(duì)外部沖擊呈相對(duì)理性的狀態(tài)。

5 國(guó)內(nèi)碳市場(chǎng)波動(dòng)率的風(fēng)險(xiǎn)度量

5.1 GARCH（1，1）-VaR模型的計(jì)算結(jié)果

為刻畫(huà)碳金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)，本文在GARCH（1，1）模型參數(shù)估計(jì)的基礎(chǔ)上，預(yù)測(cè)各交易所在不同階段中下一期價(jià)格波動(dòng)的標(biāo)準(zhǔn)差。假設(shè)投資金額為1000元，計(jì)算出在99%、95%置信水平上的VaR值（見(jiàn)表4）。

5.2 VaR值的回測(cè)檢驗(yàn)

本文使用Kupiec檢驗(yàn)法檢驗(yàn)GARCH（1，1）模型計(jì)算的VaR值是否有效。在99%置信水平上，除了第二階段深圳交易所之外，其他交易所在“雙碳”目標(biāo)提出前后預(yù)測(cè)結(jié)果的失敗率均低于5%，在一定程度上說(shuō)明GARCH（1，1）模型能夠有效度量各交易所的在險(xiǎn)價(jià)值（見(jiàn)表5）。

深圳交易所預(yù)測(cè)結(jié)果失敗率較高的原因可能是該所交易規(guī)模較大，背靠粵港澳大灣區(qū)金融平臺(tái)，金融活躍度高，投資者對(duì)政策的不同解讀易反映到市場(chǎng)上，進(jìn)而引起收益率的異常波動(dòng)。

6 結(jié)語(yǔ)

6.1 結(jié)論

為探究“雙碳”目標(biāo)的提出對(duì)國(guó)內(nèi)各交易所碳排放權(quán)價(jià)格波動(dòng)及風(fēng)險(xiǎn)變化的影響，本文選取北京、上海、天津、湖北、深圳、廣東6所碳排放權(quán)交易所，通過(guò)建立GARCH模型對(duì)國(guó)內(nèi)碳市場(chǎng)波動(dòng)率進(jìn)行實(shí)證分析，得到以下結(jié)論：

（1）國(guó)內(nèi)6所碳排放權(quán)交易所的收益率序列均具有明顯的尖峰厚尾特征，GARCH（1，1）模型能夠有效擬合不同階段各交易所的碳價(jià)波動(dòng)率。

（2）在“雙碳”目標(biāo)提出前后，各交易所價(jià)格水平受前期價(jià)格波動(dòng)和外界沖擊的影響程度具有顯著差異。該差異與不同區(qū)域的政策執(zhí)行、市場(chǎng)機(jī)制等因素有關(guān)，但隨著我國(guó)碳金融交易市場(chǎng)的不斷完善，市場(chǎng)總體表現(xiàn)較為理性，波動(dòng)穩(wěn)定。

（3）GARCH（1，1）模型計(jì)算的VaR值能有效反映不同碳排放權(quán)交易所的收益風(fēng)險(xiǎn)特征，但VaR值估計(jì)收益風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)確性會(huì)因交易所的不同而存在差異。

6.2 建議

基于上述研究分析，本文提出以下相關(guān)建議：

（1）加快構(gòu)建全國(guó)統(tǒng)一碳排放權(quán)交易市場(chǎng)。全國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的建設(shè)是一項(xiàng)系統(tǒng)工程，需要總結(jié)各地交易試點(diǎn)工作經(jīng)驗(yàn)，做好地方試點(diǎn)和國(guó)家碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的對(duì)接工作，制定統(tǒng)一的交易制度、定價(jià)制度與配額方式等，促進(jìn)碳金融市場(chǎng)平穩(wěn)運(yùn)行。

（2）健全碳金融交易風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)和管理系統(tǒng)，維護(hù)碳市價(jià)格穩(wěn)定。建立有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)，建立有關(guān)預(yù)警指標(biāo)，構(gòu)造風(fēng)險(xiǎn)度量模型，以預(yù)測(cè)并規(guī)范不同地區(qū)碳市場(chǎng)交易中出現(xiàn)的各類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)。此外，需要豐富國(guó)內(nèi)碳金融產(chǎn)品種類(lèi)，發(fā)揮其對(duì)沖風(fēng)險(xiǎn)、穩(wěn)定市場(chǎng)等功能。

（3）推進(jìn)國(guó)際交流與合作，加快我國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的國(guó)際化進(jìn)程。積極借鑒國(guó)際碳金融市場(chǎng)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，促進(jìn)國(guó)際國(guó)內(nèi)協(xié)同發(fā)展，推動(dòng)我國(guó)“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。

參考文獻(xiàn)

曾剛， 萬(wàn)志宏. 國(guó)際碳金融市場(chǎng)：現(xiàn)狀、問(wèn)題與前景 [J]. 國(guó)際金融研究， 2009（10）： 19-25.

王遙， 王文濤. 碳金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和監(jiān)管體系設(shè)計(jì) [J]. 中國(guó)人口·資源與環(huán)境， 2014， 24（3）： 25-31.

王穎， 張昕， 劉海燕， 等. 碳金融風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別和管理 [J]. 西南金融， 2019（2）： 41-8.

杜莉， 孫兆東， 汪蓉. 中國(guó)區(qū)域碳金融交易價(jià)格及市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)分析 [J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版）， 2015， 68（2）： 86-93.

邱謙， 郭守前. 我國(guó)區(qū)域碳金融交易市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)研究 [J]. 資源開(kāi)發(fā)與市場(chǎng)， 2017， 33（2）： 188-193.

劉紅琴， 胡淑慧. 不同情境下中國(guó)碳排放權(quán)交易市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)度量[J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué)， 2022， 42（2）： 962-970.

宋敏， 辛強(qiáng)， 賀易楠. 碳金融交易市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的VaR度量與防控：基于中國(guó)五所碳排放權(quán)交易所的分析 [J]. 西安財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)， 2020， 33（3）： 120-128.

翟愛(ài)梅. 基于GARCH模型對(duì)人民幣匯率波動(dòng)的實(shí)證研究 [J]. 技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究， 2010（2）： 20-23.

劉君陽(yáng)， 楊鳳娟， 李亞冰. 影響中國(guó)碳排放權(quán)交易價(jià)格波動(dòng)的長(zhǎng)效因素研究：基于北京環(huán)境交易所碳價(jià)格 [J]. 統(tǒng)計(jì)理論與實(shí)踐， 2020（3）： 11-16.

張敏思， 王穎. 上海碳排放權(quán)交易試點(diǎn)政策體系和管理模式分析 [J]. 中國(guó)經(jīng)貿(mào)導(dǎo)刊（理論版）， 2018， （11）： 14-16.

張晶， 崔瑛麟. 我國(guó)碳交易市場(chǎng)價(jià)格走勢(shì)特征比較研究：基于湖北、廣東、深圳三個(gè)區(qū)域碳交易市場(chǎng)樣本數(shù)據(jù)分析 [J]. 價(jià)格理論與實(shí)踐， 2021（5）：161-164+196.

孫丹， 馬曉明. 碳配額初始分配方法研究 [J]. 生態(tài)經(jīng)濟(jì)（學(xué)術(shù)版）， 2013（2）： 81-85.