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摘要:文章選取國內(nèi)六大碳交易所成交均價日數(shù)據(jù)，將其對數(shù)化為日收益率，通過修正的ICSS方法檢測出各序列的方差結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)，將結(jié)果化作虛擬變量帶入EGARCH模型，分析加入突變點(diǎn)前后EGARCH模型的各參數(shù)變化情況。實(shí)證發(fā)現(xiàn)加入突變點(diǎn)前后的EGARCH模型，各區(qū)域碳交易所收益率序列中α+β值較加入突變點(diǎn)之前均有小幅的降低，極大似然值均增大，AIC值均減小。實(shí)證結(jié)果表明加入方差結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)之后，可以有效降低收益率序列波動的偽持續(xù)性。

關(guān)鍵詞:碳價波動;結(jié)構(gòu)突變;修正ICSS算法;EGARCH模型

1.引言

以氣候變暖為主的全球氣候變化已成為21世紀(jì)各國共同面臨的環(huán)境與發(fā)展挑戰(zhàn)，而溫室氣體如CO2的排放是當(dāng)前氣候變化的首要原因。為了更好地實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排目標(biāo)，通過實(shí)施碳減排權(quán)提高能源效率并獲得相應(yīng)收益，全球碳市場和碳金融交易體系開始逐步建立。如今世界上主要的碳排放交易市場體系包括:歐盟碳排放權(quán)交易體系(EUETS)，美國酸雨計劃的二氧化硫(SO2)排放交易體系等。中國作為負(fù)責(zé)任大國，主動參與到全球遏制氣候變暖活動中，積極進(jìn)行碳交易市場活動。2011年10月，國家批準(zhǔn)以北京、上海、天津、重慶、湖北、廣東和深圳七省市為試點(diǎn)建立區(qū)域碳交易市場進(jìn)行碳配額交易，七省市碳市場于2013年6月至2014年6月間相繼開市進(jìn)行交易。這七家試點(diǎn)碳交易所自成立后，碳配額成交量與成交金額穩(wěn)步持續(xù)上升，從開始進(jìn)行碳配額交易到2016年12月，總碳配額交易成交量已超過8670萬噸，總碳交易成交額突破30億元。目前，我國碳排放交易市場正在啟動階段，碳市場發(fā)展還不夠成熟、預(yù)期壽命不確定，與傳統(tǒng)金融市場相比，受到配額分配制度、信息泄露等諸多外界因素的沖擊，碳市場價格波動更為劇烈，出現(xiàn)結(jié)構(gòu)突變。因此，科學(xué)判斷碳價的結(jié)構(gòu)變化特征，將結(jié)構(gòu)突變納入到對整個碳市場價格波動的研究中，對全面認(rèn)識碳價波動的內(nèi)在規(guī)律，建立與我國低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展相符的全國性碳交易市場，使我國更好地進(jìn)行國際碳市場交易具有重要意義。而，目前，國內(nèi)外關(guān)于結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)的研究多數(shù)都只針對均值或者方差某一方面來進(jìn)行的，而關(guān)于碳排放權(quán)交易價格的結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)的檢測方法，主要是用Bai－Perron方法進(jìn)行均值結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)檢測，且研究對象主要是針對國際上較大的碳排放體系的交易價格。

2.模型構(gòu)建

2.1方差結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)檢測

對方差結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)的檢測，目前應(yīng)用最廣泛的是修正的ICSS算法，其是在ICSS算法基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)的，克服了ICSS算法中的不足。文章將構(gòu)建修正的ICSS算法來檢測國內(nèi)六大試點(diǎn)碳交易市場的方差結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)。

3.實(shí)證分析

3.1樣本選取

我國七大試點(diǎn)碳交易所披露的數(shù)據(jù)類型各異，考慮到數(shù)據(jù)選取的一致性，樣本內(nèi)的數(shù)據(jù)表示為當(dāng)日交易額/成交量的日成交均價。重慶碳交易市場由于披露信息太少，可獲得數(shù)據(jù)量過少，缺乏統(tǒng)計意義，因此文章選取北京、上海、廣州、湖北、深圳及天津六碳交易所的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。選取的樣本區(qū)間分別為:北京市場2013年11月29日至2017年3月30日共562個數(shù)據(jù)、上海市場2013年12月3日至2017年3月29日共438個數(shù)據(jù)、廣州市場2014年3月11日至2017年3月30日共551個數(shù)據(jù)、湖北市場2014年4月28日至2017年3月30日共699個數(shù)據(jù)、深圳市場2013年8月5日至2017年3月30日共839個數(shù)據(jù)、天津市場2013年12月26日至2016年9月29日共451個數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于WIND咨詢。

3.2基本統(tǒng)計分析

文章對六組收益率時間序列進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析，結(jié)果如表1。表中LNBEA、LNHBEA序列偏度均小于0，為左偏態(tài)，LNSHEA、LNGDEA、LNSZA及LNTJEA四組序列偏度均大于0，呈現(xiàn)出右偏態(tài)，這些數(shù)據(jù)表明六組收益率序列均不服從正態(tài)分布;六組收益率序列的峰度均大于3，表明其分布均具有尖峰肥尾的特征;J－B統(tǒng)計量及伴隨概率的值進(jìn)一步說明了六組收益率序列都不服從正態(tài)分布的特征。

3.3修正的ICSS方差結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)檢驗(yàn)

文章采用修正的ICSS算法，通過MATLAB編程，分別檢測六組收益率序列的方差結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)。實(shí)證結(jié)果:北京市場存在12個突變點(diǎn);上海市場存在9個突變點(diǎn);廣東市場存在5個突變點(diǎn);湖北市場存在11個突變點(diǎn);實(shí)證市場存在8個突變點(diǎn);天津市場存在6個突變點(diǎn)。

4.方差結(jié)構(gòu)突變的EGARCH模型分析

表6列舉出了六組收益率序列加入突變點(diǎn)前后的EGARCH模型相關(guān)參數(shù)情況。可知考慮突變點(diǎn)后，六組收益率時間序列的波動率均較未考慮前有所降低。其中，北京市場收益率波動持續(xù)性降低最明顯，由1.573下降為0.947，下降幅度約39.8%;而天津市場收益率波動持續(xù)性降低幅度最小，由2.176降低為2.098，下降幅度約3.6%;同時，對比似然值及AIC值的變化發(fā)現(xiàn)，加入突變點(diǎn)后的似然值較未加入時均有所上升，AIC值均有所下降，說明考慮突變點(diǎn)后的EGARCH模型能降低收益率序列的偽持續(xù)性，提高模型的擬合效果，更真實(shí)地反映我國碳交易市場的情況。

5.結(jié)論

文章以國內(nèi)六大試點(diǎn)碳交易所交易價格為研究對象，通過修正的ICSS方法檢測出六組日收益率序列的方差結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)，利用虛擬變量將檢測結(jié)果帶入EGARCH模型，比較加入突變點(diǎn)前后的EGARCH模型的各參數(shù)變化情況，分析波動的持續(xù)性。得出主要結(jié)論:通過修正的ICSS算法檢測出六組日收益率序列均存在方差結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)。針對不同地區(qū)存在的結(jié)構(gòu)突變點(diǎn)附近都能找到相關(guān)的重大經(jīng)濟(jì)或政策事件來對應(yīng)，這與外界沖擊可能引起價格波動序列發(fā)生結(jié)構(gòu)突變性的預(yù)期相吻合。通過把各收益率序列的突變點(diǎn)作為虛擬變量引入EGARCH模型的方差方程中，并與標(biāo)準(zhǔn)的EGARCH模型進(jìn)行比較。實(shí)證發(fā)現(xiàn)加入突變點(diǎn)后，反應(yīng)波動持續(xù)性的各參數(shù)值均較標(biāo)準(zhǔn)的EGARCH有所降低，證實(shí)了加入突變點(diǎn)后，確實(shí)降低了各收益率序列的偽持續(xù)性，能更加正確認(rèn)識收益率序列的波動特征。

參考文獻(xiàn)：

［3］楊繼平，陳曉暄，張春會.中國滬深股市結(jié)構(gòu)性波動的政策性影響因素［J］.中國管理科學(xué)，2012，(6):43－51.

作者：王洪芳；饒晟光 單位：成都理工大學(xué)商學(xué)院