王 昊
(蘇州科技大學商學院,江蘇 蘇州 215009)
氣候變化已成為21世紀人類面臨的首要挑戰之一。為了避免氣候變化對人類生活和生態系統的破壞性影響,各國需要采取實際行動來減少對化石燃料的依賴,以此降低碳排放,緩解氣候危機。中國作為全球最大的發展中國家,碳排放量為世界之最,并且仍未達到峰值水平。為應對全球氣候危機,中國積極承擔減排責任,將節能減排視同國家戰略,隨著“十四五”“碳達峰、碳中和”目標的提出,低碳經濟轉型已成為國家經濟轉型首要目標之一。
然而自“減碳”目標提出后,由于疫情等原因,國內、國際大宗商品價格接連大幅上漲,煤電企業難以維持電網發電需求量,全國多省出現“拉閘限電”的現象,嚴重影響到區域經濟以及居民生活。據中國社會科學院研究,預計未來五年間,更大范圍、更深程度的缺電現象將頻繁出現。在此背景下,綠色戰略轉型再一度受到社會廣泛關注,“碳中和”正引領傳統化工、電力、能源等產業進行供給側改革。而煤炭作為中國最大的能源支柱,常年占據能源生產和消耗70%以上的份額,在未來“碳達峰、碳中和”目標達成前,以煤炭為代表的化石燃料仍將發揮重要作用,因此,未來能源類金融衍生產品價格走勢仍將面臨相當大的未知數。
首先,綠色債券作為重要的環保型金融工具,對于調動市場資金投向低碳經濟,完成“碳達峰”目標具有重要作用。綠色債券能滿足投資者的綠色低碳和環境保護需求。其次,綠色債券所連結的綠色產業和綠色工程對高耗能產業和化石能源存在一定替代作用,因此,綠色債券價格與高污染產業的相關金融衍生品價格間可能存在一定關聯性。關注二者之間的相關性有助于重新審視綠色債券地位,有利于企業制定多產品的套期保值策略,分散風險。
綠色債券與傳統債券一樣,是一種通過債券市場籌集大量資金的固定收益金融工具,它與傳統債券的主要區別在于綠色債券專門為低碳、節能和氣候友好等“綠色”項目融資(Flammer,2020;Reboredo,2018;Shishlov、Morel,&Cochran,2016)。近期,有一個迅速發展的研究話題,即探索綠色債券與許多相關的金融和能源資產類別之間的關系。在這方面,Reboredo(2018)使用雙變量copula模型研究了全球綠色債券市場以及一系列主流金融和能源市場的共同發展。他得出的結論是,綠色債券與美國國債和投資級公司債券緊密相連,但與股票和能源商品市場關系薄弱。按照同樣的思路,Reboredo和Ugolini(2020)分析了綠色債券和各種傳統市場(例如,政府、投資級和高收益公司債券市場以及股票、匯率和能源市場)之間的價格傳導,采用結構向量自回歸(VAR)模型。實證結果表明,綠色債券市場與政府債券和美國貨幣市場顯著相關,且在較小程度上與投資級公司債券市場相關。具體來說,綠色債券從這些市場中獲得了巨大的溢出效應。但相反的是,綠色債券收入市場與高收益債券、股票和能源市場之間的聯系較弱。Diebold(2012)和Yilmaz(2014)使用溢出指數方法應用在各個時間尺度上,采用小波分析來分解原始序列。他們提供了綠色債券與歐盟和美國各個領域的政府和投資級債券之間的實質性聯系的證據。研究還表明,在歐盟和美國的所有時間跨度內,石油價格的不確定性以及在較小程度上股市的不確定性都會對涉及綠色債券的凈溢出產生重大影響。
國內關于綠色債券的研究起步較晚,馬駿(2016)歸納出五大類別,分別為綠色債券、綠色信貸、綠色股票、綠色產業基金和綠色保險。余婷、段顯明等(2018)從編制綠色股票指數角度分析了中國綠色金融發展現狀,強調完善綠色股票指數構建的重要性。在定量方面,國內關于綠色債券市場的研究較少,高揚、李春雨(2021)對綠色債券市場的風險溢出效益做出研究,結果表明,綠色債券市場對包括國債、公司債券市場在內的固定收益市場具有較高的風險溢出效應,而對外匯與股市則較微弱。
本文旨在研究綠色債券與其他能源相關的金融市場的相互關系,特別是考慮股票、期貨市場。基于投資者在不同的時間頻域內(例如,短期、中期和長期)具有不同的投資興趣這一事實,我們利用小波分析來研究資產之間動態關系的存在、大小和方向。本研究所期待的貢獻在于,對投資者有效識別綠色債券市場風險以及制定合理的能源產品套期保值策略具有一定的理論與實踐意義。
以下為理論分析:
小波分析是一種成熟的信號處理技術,誕生于20世紀80年代中期,它提供了一個自然的平臺來同時研究時間序列中時間和不同頻率之間的關系。在這個框架中,任何信號都可以用小波來表示。小波是一個函數ψ∈L(R),其平均值為零、歸一化并中心化在t=0附近。該母小波可以通過s>0縮放并通過u∈R進行平移,以便將子小波ψ(t)定義為:

小波方法的一個主要特點,是它們允許通過小波相干性和小波相位差等跨小波工具,分析多個時間尺度上時間序列之間的關系。連續小波變換(CWT)Wx(u,s)是通過將原始時間序列x投影到母小波上獲得的,如下所示:

其中*表示一種復雜的共軛關系。
將連續小波變換條件放寬,即可得到離散小波變化(DWT),離散小波變換常被用于處理非平穩時間序列。目前,學術界已有多種計算離散小波變換的方法。本研究采取的計算方法為最大重疊離散小波變換MODWT,該方法相較于傳統DWT計算方法能夠計算的樣本量更大,且可以避免無限循環的可能。
MODWT對兩個時間序列X和Y在跨度為λ之間的無偏小波相關性可以表示為:




對于兩個在λ跨度和滯后τ期下互相關的時間序列X和Y,它們的MODWT無偏估計可表示為:


研究需要的數據包含綠色債券指數、綠色能源指數、煤炭指數、原油指數??紤]到“碳中和”目標提出時間,本研究選取的數據時間跨度為2019—2021年。其中,綠色債券和綠色能源指數以及原有指數來自中證指數網。目前,中國的綠色債券尚沒有公認指數,本研究選取的中證指數網上的中證綠色債券指數(GBI),由在滬深交易所或銀行間市場上市交易、并且到期在一個月以上的綠色債券構成,具有一定代表性。綠色能源指數為中證綠色能源指數(GESI),該指數選取50只清潔能源上市公司作為樣本,能反映綠色能源類股票市場具體變動情況。煤炭指數為中證煤炭等權指數(CSI),原油指數則采用綜合反應國際原油價格的中證全球原油期貨指數(GOI),國債采用上證國債指數(ND)。
本研究使用上述價格數據得到對數收益率,計算公式為:R=log(P)-log(P),表1給出了各市場收益率數據的描述統計分析報告。首先,所有市場的收益率均值都接近于零,而綠色債券指數(GBI)與國債指數(ND)的標準差較小,其余的綠色能源指數(GESI)、煤炭指數(CSI)、原油期貨指數(GOI)的標準差則十分接近。其次,在5%的顯著性水平下,一方面,所有市場的J-B檢驗數值都表明收益率不服從正態分布。另一方面,ADF檢驗則顯示所有序列都是平穩的。

表1 描述性統計結果
一方面,圖1給出了綠色債券指數(GBI)及綠色能源指數(GESI)與其他部分資產價格指數間小波相關性分析圖。其中,綠色債券(GBI)與綠色能源指數(GESI)間缺乏關聯性。綠色債券(GBI)與煤炭指數關聯度同樣較小,僅在跨度為8天左右的滯后7天情況下存在弱相關,關聯度為0.3。綠色債券(GBI)與原油指數(GOI)間同樣相關性較弱,但關聯性為領先關系。綠色債券(GBI)與國債指數(ND)的相關系數在3至12單位的跨度下都顯現出較高的相關性,相關度在0.4-0.5之間,虛線顯示最大的相關度集中在0天,表明綠色債券與國債之間不存在滯后關系。

圖1 綠色金融工具與其他資產類別間小波相關性分析圖
另一方面,綠色能源指數(GESI)與煤炭指數(CSI)則顯現出相對較高的關聯性,相關系數達到0.44,在1-2單位跨度下綠色能源指數(GESI)與煤炭指數(CSI)不存在滯后關系,但在4-8單位跨度下二者表現為2天左右的滯后關系,表明綠色能源類股票價格在該頻率下變動會略微滯后于煤炭類股票,考慮到二者都是股票類資產和能源類資產,二者實則沒有表現出預期的強烈相互關系。綠色能源指數(GESI)與原油指數(GOI)、國債指數(ND)相關性較差,可以作為不同類別的資產進行投資組合構建。
對氣候變化及其對人類生活和生物多樣性有害后果的日益關注,導致投資者和政策制定者對可持續金融越來越感興趣。本研究探討了兩種最重要的綠色金融工具與一組主要的主流資產類別(如國債、傳統能源股票、原油價格指數)在不同的投資頻率內的相關性。為此,本研究采用了一種較方便的小波分析法。
實證結果清楚地表明,無論考慮的投資期限如何,綠色金融工具和傳統資產類別之間都存在高度的相互依存關系。結果表明,從長期來看這種關聯性更強,這與資產市場之間的關系在較長時期內受短暫現象(如投資者市場情緒或心理因素的變化)的干擾小于短期關系的觀點一致。從短期、中期和長期來看,綠色債券與國債之間的關聯較為密切。同時,在整個樣本期間,綠色能源股票和煤炭股票指數之間也存在一定的聯系,此種聯系在短期內較明顯。
本研究的實證結果對投資者有以下重要意義:首先,投資者應該充分意識到,綠色債券在與國債一同構成的投資組合中無法提供分散化收益。其次,綠色能源股票也不能作為對一般傳統能源股票的良好分散投資。最后,綠色債券和綠色股票之間的弱關聯性意味著投資者可以通過適當分配這兩種類型的綠色金融產品,從而實現分散投資以及環境效益。