后疫情時期中國碳排放權交易市場的價格波動及市場風險研究

朱若瑾

摘 要：隨著全國碳排放權交易市場的建立，測度碳市場的風險水平和外部重大事件的沖擊具有重要的現實意義。本文以湖北碳交易所為例，設置Before COVID-19和After COVID-19兩個情景以探究新冠肺炎的沖擊，運用GARCH-VaR模型進行實證研究。研究表明，GARCH（1，1）模型能有效擬合湖北碳交易收益率序列的尖峰厚尾特征，VaR方法可以度量其在險價值;通過比較疫情前后的GARCH模型，發現疫情沖擊對碳價的未來波動產生較小的修正，而市場自身因素的影響逐漸增強。上述結論有助于后疫情時期全國碳排放權交易市場風險的度量和發展重心的調整。

關鍵詞：碳交易;GARCH模型;在險價值;收益率;新冠肺炎

中圖分類號：F205 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2022）05（b）--04

近年來，全球氣候變暖問題成為人們關注的焦點，發展低碳經濟在各國政府之間逐漸達成共識。1997年《京都議定書》提出“碳排放權交易”的概念，即將二氧化碳排放權視為商品并開展交易，一個兼具經濟與生態的新興市場由此發展。為承擔減排的大國使命，中國自2013年起陸續在深圳、北京、上海、湖北等九省市設立試點碳排放權交易所。2021年7月16日，全國碳排放權交易市場正式啟動。碳交易作為碳排放控制的重要經濟手段，將助力習近平總書記提出的“2030碳達峰”和“2060年碳中和”目標。

然而，我國部分試點碳交易市場仍處于發展的初期階段，由于交易機制尚未健全，面臨交易價格劇烈波動的潛在風險。此外，突如其來的新冠肺炎擾亂了金融市場的平穩運行，探究該外部沖擊是否導致碳交易市場波動有利于明確后疫情時期全國碳排放權交易市場的發展方向。本文擬以湖北碳交易所為例，利用GARCH-VaR方法尋找合適的市場風險預測模型，研究新冠肺炎對碳交易的沖擊，為穩定后疫情時期的碳排放權交易市場提供有益參考。

1 文獻綜述

關于碳交易市場風險的研究，國內外學者主要從定性和定量兩方面展開。定性研究主要探究碳交易風險的成因和監管手段。Larson 和 Parks（1999） 通過研究項目周期中碳金融風險，將風險分為履約、價格和政策風險并分析其來源[1];趙黎明和張涵（2010）從政治、經濟、法律等角度探討中國碳交易風險的形成機理 [2];王穎等（2019）通過比較碳金融和傳統金融市場，概括碳金融風險的特征并構建監督機制[3]。

定量研究主要聚焦碳交易市場的價格波動和風險度量。就價格波動而言，Chevallier（2009）使用GARCH簇模型，發現TGARCH模型對碳期貨價格波動特征的描述效果最佳[4];齊紹洲等（2015）通過EEMD模型發現大部分碳市場受到配額拍賣、新交易制度等重大事件的影響[5]。呂靖燁和王騰飛（2019）利用EGARCH模型發現了碳價格波動的長期記憶性和杠桿效應，對利空消息更為敏感[6]。

就風險度量而言，VaR因其定量性和簡便性成為碳交易市場風險測量的主流方法。Feng等（2012）通過GARCH模型度量碳交易市場的VaR值，發現上行風險低于中下行風險[7];田園等（2015）通過GARCH-EVT-VaR模型測度了芝加哥和歐盟碳市場在正常和極端條件下的風險[8];杜莉等（2015）利用ARCH族模型計算VaR，發現不同碳交易市場在價格的長期記憶性和對沖擊的衰減速度等方面存在明顯差異[9];王影等（2020）利用GARCH族模型發現各市場的收益率波動存在非對稱性和杠桿效應，并通過對比發現CVaR較VaR具有更優良的性質[10]。

研究表明碳交易價格會受到外部重大事件的影響。新冠肺炎成為近年來金融市場不穩定性的主要事件，然而鮮有研究分析新冠肺炎與碳交易市場的關系，現有研究集中于疫情對碳排放趨勢的影響（劉竹等，2021;曲申等，2021）[11，12]。因此，本文創新性地考慮新冠疫情的外部沖擊，采用GARCH模型比較疫情前后的碳交易市場，并通過VaR方法度量市場風險。若將該視角運用到全國碳排放權交易市場的分析中，可以及時調整后疫情時期的路線方針，促進全國的經濟發展與生態治理。

2 理論模型

2.1 GARCH模型

GARCH模型是在ARCH模型基礎上針對金融數據所提出的回歸模型。因金融數據的異方差性，GARCH模型對誤差的方差建模。一般而言GARCH（1，1）模型應用廣泛，可表示為：

rt=μ+ut（1）

σ2t=ω+αu2t-1+βσ2t-1（2）

其中， ω>0， α≥0， β≥0， u2t-1為ARCH項， ε2t-1為GARCH項;GARCH（1，1）平穩的充要條件是α+β<1。

2.2 在險價值

2.2.1 VaR方法

VaR是指某金融產品或組合在一定置信水平和一定持有期內，因市場的不良影響而可能發生的最大損失。公式表示為：

P（ΔP≤VaR）=1-c（3）

其中， ΔP代表資產持有期的損失， c代表置信區間，VaR為在險價值。給定風險X的累積分布函數FX和置信水平c∈（0，1） ，可求出VaR值：

VaRc（X）=F-1Xc=inf{x∈R，FX（X）≥c}（4）

通常c的取值為0.95或0.99。

2.2.2 VaR回測檢驗

Kupiec失敗頻率檢驗法可以度量VaR模型的測量結果對實際損失的覆蓋程度。假定計算VaR的置信度為c， 實際考察天數為T， 失敗天數為N， 則失敗頻率為p（N/T）。零假設為p=p*，對VaR模型準確性的評估轉化為檢驗失敗頻率p是否顯著不同于p*。似然比率檢驗較為合適：

（5）

在零假設條件下 ， 統計量LR服從自由度為1的χ2分布。

3 數據選取與檢驗

3.1 樣本數據的選取與處理

本文以湖北碳交易所為例，原因如下：其一，與其他試點市場相比，湖北碳交易所在成交量、流動性和產品多元化等方面較為突出;其二，湖北省的工業化水平和經濟結構處于全國平均水平，其典型性能代表我國碳交易市場的未來發展趨勢。因此，對湖北碳交易所的重點分析有利于全國碳交易市場的風險管控與制度完善。本文選取湖北碳交易所2014年4月28日至2021年11月26日的成交均價作為樣本，剔除缺失值。為探究疫情的影響，以2019年11月29日為時間節點，設置兩個不同情景，即Before COVID-19和After COVID-19（圖1）。數據來源于Wind，分別有1346和447個有效數據。

為提高數據的可加性和平穩性，本文對成交均價進行對數差分得到日收益率序列。計算公式如下：

（6）

其中， rt為t日湖北碳交易所成交均價對數收益率， Pt為t日碳交易價格。

可以看出疫情前后湖北碳交易收益率在0處上下波動，收益率在某段區間內發生較大（較小）波動，隨后階段會同樣產生較大（較小）波動，呈現明顯的波動集群性。

3.2 收益率序列的統計分析

3.2.1 描述性統計

為度量交易的基本特征，本文選取收益率的標準差、偏度、峰度、J-B檢驗量等指標進行描述性統計（表1）。

可以看出疫情前后標準差和方差較大，表明碳價波動性較大，After COVID-19更為明顯;偏度大于0，收益率右偏;峰度高于正態分布的峰度值3，表現為尖峰態。Jarque-Bera檢驗P值為0，表明序列均不服從正態分布。綜上疫情前后的收益率序列均具有“尖峰厚尾”特征。

3.2.2 平穩性檢驗

對兩序列進行單位根檢驗，從表2可以看出ADF檢驗量均小于1%、5%、10%顯著性水平下的臨界值，因此拒絕對數收益序列非平穩的原假設，即兩序列均為平穩序列（表2）。

3.2.3 ARCH效應檢驗

為驗證GARCH模型的可行性，本文進行ARCH-LM檢驗，發現疫情前后碳交易收益率殘差序列對應的LM統計量的P值均為0，拒絕原假設，說明兩序列均具有ARCH效應，可以利用 GARCH 模型進行波動率擬合。

4 實證分析

4.1 GARCH模型的參數估計

由于兩序列不服從正態分布，本文在t分布和GED分布下擬合，根據系數顯著性、信息準則等標準選出合適模型，發現GED分布下的GARCH（1，1）模型效果最好。模型表達式分別為：

Before COVID-19：σ2t=0.000188+0.628584u2t-1+0.370416σ2t-1

（7）

After COVID-19：σ2t=0.000086+0.407698u2t-1+0.591302σ2t-1

（8）

兩個情境的相似之處在于所有參數具有顯著性，并且α+β小于且接近于1，表明湖北碳交易市場在疫情前后均存在尖峰厚尾現象且具有持久性的波動，當前信息有助于未來條件方差的預測。

而不同之處在于After COVID-19的GARCH系數明顯大于ARCH項。ARCH項系數反映外部沖擊對收益率波動的影響，GARCH項系數反映碳交易市場的長期記憶性。這一轉變說明意外的市場信息對未來波動產生較小的修正，即以新冠肺炎為主的外部沖擊對湖北碳交易市場造成的影響相對較小。相反，該市場的波動原因主要為自身因素，其方差沖擊的59.13% 在下一期仍存在，市場價格的長期記憶性正在加強。

導致該現象的可能原因如下：其一，盡管疫情初期企業大面積的停工停產導致碳排放需求的減弱和碳價的低迷，但隨著疫情的好轉和市場需求的反彈，相關單位加緊部署經濟復蘇計劃，碳交易市場迅速調整并回歸至原有發展軌道，長期發展平穩向好;其二，2018年我國以電力行業為突破口著手建設全國碳市場，不斷推進相關政策，豐富碳金融產品，使得碳交易市場應對外部風險的能力有所提升;其三，就湖北碳交易市場自身而言，它率先引入個人和機構投資者，具有較強的市場活躍度，且第二產業結構偏重，控排企業對碳排放權的“剛性需求”使得投資者能夠理性對待意外事件的沖擊。

雖然疫情在短時間內給碳交易市場帶來沖擊，但長期來看該影響正在減弱。后疫情時期的政策制定者應當將焦點放在碳交易市場自身的運行模式，提升其解決風險的能力，促進全國碳交易市場的平穩運行。

4.2 VaR值的計算和回測檢驗

為刻畫碳交易市場的風險波動，本文基于上述GARCH （1，1）模型的參數分析，在95%置信度水平下求出兩個情景的VaR值，并回測檢驗其有效性，判斷模型的準確性和可推廣性。

對于Before COVID-19，檢驗起始點是收益率序列開始后的400個數據，即946個樣本內數據;對于After COVID-19，檢驗起始點是收益率序列開始后的130個數據，即317個樣本內數據。

從圖2可以看出VaR值隨收益率序列波動而波動，即VaR值較好地擬合了既定的碳交易價格下的市場風險，GARCH模型能夠有效預測碳交易收益率的波動趨勢。

表3顯示兩情景的Kupiec檢驗P值在95%置信水平下均大于0.05，不能拒絕原假設，即突破天數是合理且獨立的。因此，GARCH-VaR模型能夠有效度量疫情前后湖北碳交易市場的在險價值，可以成為預測風險的管理工具，助力風險預警體系的構建。

5 結論與政策建議

5.1 研究結論

本文以湖北碳交易所為例，設置Before COVID-19和After COVID-19兩個情景，通過GARCH模型估計波動率，度量95%置信度水平下的VaR值并進行回測檢驗，得出以下結論：

（1）湖北碳交易收益率序列具有明顯的尖峰厚尾特征，GARCH（1，1）模型能夠有效預測其波動率。

（2）基于GARCH模型的VaR法通過了Kupiec返回檢驗，說明VaR法能有效預測碳交易市場的在險價值，可推廣至全國碳交易市場的風險管理。

（3）通過比較疫情前后的GARCH模型，發現新冠疫情對湖北碳交易價格的未來波動產生較小的修正，而市場自身因素對波動的影響逐漸增強。該方法可用于研究外部沖擊對碳交易的影響，以便及時調整后疫情時期碳交易市場的建設重點。

5.2 政策建議

5.2.1 探索全國碳交易市場的整合

試點與全國的碳交易市場銜接工作關系到未來市場的平穩運行，消除各試點市場的差異成為重點議題。一方面，政府應當統一配額，根據經濟發展水平及碳排放量需求等關鍵性指標分配配額，提升市場公平性和活躍度;另一方面，監管部門應當統一監督，從風險預警識別、不良信用記錄等方面監測市場運行的潛在風險，保障碳交易的均衡發展。

5.2.2 建立健全價格穩定機制

為應對外部重大事件的沖擊，市場交易者和監管者應當時刻關注碳價波動情況，構建碳金融風險預警指標體系，及時采取措施使價格波動處于可控范圍。此外，市場可以適當推出新型碳交易產品，豐富投資者選擇以對沖風險，提升市場的穩定性。

5.2.3 促進跨地區跨國家的學習與合作

從試點到統一需要磨合區域差異，融合區域優勢。本文選取的湖北碳交易所發展相對成熟，其他試點地區可以借鑒其經驗，積極開展研討合作。同時，中國碳交易市場應當與國際市場接軌，加大與世界各國的互動交流，為解決氣候變暖問題貢獻中國力量，擔負大國責任。

參考文獻

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Research on Price Fluctuations and Market Risks in China’s Carbon Emissions Trading Market in the Post-pandemic

Soochow University Suzhou， Jiangsu 215000

ZHU Ruojin

Abstract： With the establishment of the national carbon emissions trading market， it is of great practical significance to measure the risk level of the carbon market and the impact of major external events. This article takes Hubei Emission Exchange as an example， sets up two scenarios of Before COVID-19 and After COVID-19 to explore the impact of the COVID-19， and uses the GARCH-VaR model to conduct empirical research. The research shows that the GARCH （1，1） model can effectively fit the characteristics of sharp peak and excess kurtosis of the Hubei carbon trading’s rate of return series， and the VaR method can measure its value at risk; by comparing the GARCH model before and after the COVID-19， it is found that the pandemic shock has a small correction on the future fluctuation of carbon price， while the influence of market factors is gradually enhanced. The conclusions above are helpful to the risk measurement and development focus adjustment of the national carbon emissions trading market in the post-pandemic.

Keywords： carbon trading; GARCH model; Value at Risk （VaR）; rate of return; the COVID-19