湖北碳金融市场风险的度量基于碳试点和非试点(2) - 湖北农机化杂志社投稿

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湖北碳金融市场风险的度量基于碳试点和非试点(2)

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图8 湖北碳交易所异方差图

图9 北京碳交易所异方差图

图10 深圳碳交易所异方差图

图11 上海碳交易所异方差图

图12 广州碳交易所异方差图

图13 重庆碳交易所异方差图

图14 福建碳交易市场异方差图

四、模型的参数估计

结合上文得出的各碳交易所对数收益率的统计检验，为更好地捕捉各碳交易所收益率的数据特征，我们建立模型，并通过确定ARCH(p)模型的滞后阶数。根据LR 检验、AIC 准则、FPE 准则，加上ARCH 族模型的特征要求，本文除广州碳交易所采用ARCH（1）模型，其他碳交易所均采用Bollerslev 的GARCH（1,1）模型。

GARCH（1，1）的均值方程和方差方程分别为：

（一）各区域碳交易市场对数收益率的ARCH 族模型参数估计

表2 是各区域碳交易市场对数收益率的ARCH 族模型参数估计结果，表中数值为估计每个碳交易所的均值方程和方差方程相应的系数，相应的P 统计值在括号内，最后两行是AIC 值和SC 值。

表2 各区域碳交易市场对数收益率的GARCH、ARCH（1）模型参数估计

由表2 可知，北京、深圳、重庆GARCH 项显著。北京碳交易所碳交易价格的冲击衰减速度最慢，系数为0.8556，即当前方差冲击的85.56%在下一期仍存在，其市场价格具有最大的长期记忆性；深圳的β 系数为0.8456，衰减速度慢仅次于北京，即84.56%的当前方差影响仍然存在于后一期；重庆碳交易市场的衰减速度快，β 系数0.4801，即48.01%的当前方差影响仍然存在于后一期。与北京、深圳、重庆相比，湖北、上海、福建碳交易市场的GARCH 并不显著，β 系数有0.2683、0.0770、0.0805，说明当前方差冲击对下一期残存的影响并不明显。广州碳交易所的α 值显著但小于1，说明广州碳交易所收益率的波动性受外部冲击因素影响程度小。

此外，各区域碳交易所α、β 和小于1 （广州碳交易所无GARCH 项，即β 系数为0），说明碳交易所价格波动对外部反应以较慢的速度递增，其自身的记忆性对于碳交易所价格波动性的影响要超过外部冲击。

（二）95%置信水平下各区域碳交易市场对数收益率的计算结果

图15 至21 为95%置信水平下，湖北等5 个碳试点和福建1 个非试点地区选取GARCH(1,1)模型、广州碳试点选取ARCH 模型求出的各碳交易所日收益率及碳交易每天的VaR值。图中的VaR 值用其相反数表示，可直观反映出VaR值——持有期内95%置信水平下可能的最大损失(-)。观察发现，当收益率序列波动剧烈时，VaR 值波动也随之剧烈，即VaR 值较好的拟合了既定的碳交易价格下其收益率的变动。故本文建立的ARCH 族模型可以较优的反映每个碳交易市场对数收益率波动的趋势。

图15 湖北碳交易所日收益率与VaR 值

图16 北京碳交易所日收益率与VaR 值

图17 深圳碳交易所日收益率与VaR 值

图18 上海碳交易所日收益率与VaR 值

图19 广州碳交易所日收益率与VaR 值

图20 重庆碳交易所日收益率与VaR 值

图21 福建碳交易市场日收益率与VaR 值

（三）VaR 值统计结果及检验

分析得出，湖北＜上海＜北京＜广州＜深圳，湖北交易所在其样本期内整体波动特征最小。将在95%置信水平下各碳交易所日收益率低于VaR 值的天数及比例比较发现，湖北、上海、广州的ARCH 族模型估计准确性最高，其次是深圳、北京。故VaR 值下ARCH 族模型适用于描述湖北碳交易所的市场收益率波动，且湖北碳交易所的市场收益率波动程度最低。

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文章来源：《湖北农机化》网址: http://www.hbnjhzz.cn/qikandaodu/2021/0406/889.html