中国碳排放权市场有效性的实证研究

本文运用 GARCH 模型族分析了所选取的 8 个碳排放权试点市场价格收益率序列的波动集聚性，进而分析了这 8 家试点的市场有效性。建模分析后发现这 8 家碳排放权试点市场的收益率序列波动性特征存在差异，但全部具有波动集聚性，并且都未达到弱势有效市场的标准。所建立的 GARCH-M 模型中，各试点市场的风险也互不相同，但是天津试点出现了风险和收益率间的异常表现，即风险越大收益率越小的情况。

1 绪论

1.1 背景
1.1.1 国际背景
在 1988 年的联合国大会中，各国与会代表讨论了气候是人类共同财富的相关议题，并且一起签署了一系列与环境问题相关的决议，意味着在全球范围的气候治理合作成为现实。《联合国气候变化框架公约》于 1992 年 5 月被正式通过，这是各个政府相互合作的最终成果，旨在最大程度上削弱日益加剧的温室效应。这一公约的总目标就是力求到本世纪初，世界碳排放总量回到上世纪九十年代初期水平，由此标志着全球各国关于温室气体浓度控制的问题基本达成一致意见，人类将共同携手努力应对气候变化。此外，该公约同时也指出发达国家和发展中国家所理应承担的不同责任，并强烈要求世界各发达国家需要率先出台相关的政策来限制二氧化碳排放量。
2015 年年底的巴黎，近 200 个缔约国向世界交出了一份新的气候协议——《巴黎协定》，并且共同承诺要将全球气温升高幅度控制在两摄氏度范围内。在该协定中，明确了各缔约国的共同目标就是在二十一世纪下半叶实现温室气体净零排放。因此，在未来几十年中，世界各国将会逐渐削弱对化石燃料的依赖，社会生产逐渐向着环保、低碳能源、绿色经济方向发展，与此同时，签署的这一协定也是一项制度性行动纲领，共同约束各缔约国完成降低碳排放量的总体目标，以达到保护地球环境的目的。目前，已经有一百四十多个国家在《巴黎协定》上签字，这些国家的经济总量之和达到世界经济总量的 75%，这也意味着这些国家将会率先在降低碳排放方面做出尝试和努力，并且大部分国家已经开始意识到降低碳排放量是势在必行的。
《碳排放交易指令》于 2003 年由欧盟制定并予以颁布，旨在完善碳市场建设。两年后，正式成立了有关二氧化碳排放权的相关贸易体系，简称 EU ETS。根据当时相关报告，欧盟碳排放权交易体系是发展最为成熟，且覆盖面最为广泛的交易体系。仅 2014年，EU ETS 在市场上交易的配额体量占到所有国家配额总量之和的一半以上；通过分析各项交易数据，这一体系中所包含的所有控排单位碳排放量之和达到欧盟总体排放量的一半自左右，而所有控排单位所获得的排放配额总量大致接近于 20 亿吨二氧化碳当量。
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1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
在建立碳交易市场之后，对于这一市场交易体系，有关学者进行了前瞻性研究。然而，这些学者所研究的方向大部分集中在碳排放权交易规则和市场体系方面，显然关于价格波动细节的研究较少，对于碳交易市场的有效性和波动性探究更是寥寥。本选题可以丰富碳交易市场微观层面研究的理论，得出碳排放权市场价格波动特征和市场有效性发展情况，并分析原因，精准识别碳排放权市场价格波动成分的动态特征，能够及时发现价格信号，针对碳排放交易市场尾部风险进行有针对性的预防，帮助参与企业与政府准确了解碳市场发展情况以及为碳市场的建设提供理论参考。
1.2.2 实践意义
金融市场价格的波动性和有效性问题一向都是学者们重点研究的话题之一。目前，中国正处于经济发展的重要转型期，而碳排放权市场作为世界范围上新兴的金融市场，各项机制和规则还有待完善。本选题在综合评价当前碳市场交易体系的基础上，站在价格和市场体系角度做出深入性研究，还能够促使政府进一步完善各项制度安排，以及进一步评估已有碳交易试点的有效性和波动性，促进市场自身均衡价格机制的形成，促进市场调节碳排放效率的提升，从而为市场参与者建立稳定的金融环境，为进一步完善碳市场交易体系提供宝贵的经验与参考。
本选题旨在为碳市场的各参与企业提供宝贵的管理意见，促进相关企业更加安全、活跃地参与市场交易活动，还可以帮助政府更好地规范当前碳排放市场的发展，并能够进一步完善市场交易机制与风险防范机制的建设，更有效地通过市场调节机制并以最低的社会成本实现减排的发展目的。
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2 模型方法

2.1 GARCH 模型
在对金融时间序列的异方差性分析中，Engle 将 ARCH 模型运用其中，在对周数据和日数据均用该模型进行分析的过程中发现 rt的条件方差σt2均对之前时刻的变化量存在依赖性，从这一特征可以看出此次数据变化存在较大滞后阶数 q。在此过程中，由于非负特性在参数中体现十分明显，且无法满足上述性质，由此会致使条件方差数量比零还小。于是，对于 ARCH 模型所存在的这一特点，由 T.Bollerslev 着手进行了一番优化和改进，在此研究基础上创建了 GARCH 模型。这一模型可以不仅适用于非线性回归的计算，而且还可以依据误差的方差来创建回归模型，以此便于更有效地预测和分析金融资产波动性并客观地指导投资者作出理性决策。
MCMC 起源于计算物理领域，Hastings 拓宽了其应用广度，将该方法加入到统计相关的研究分析之中。之后，Gelfand 和 Smith 充分挖掘了 MCMC 方法所隐藏的潜力，他们创新性地把其与增参数方法联系起来，有效地解决了具有潜在动态性计量模型的估计问题。Gibbs 抽样与 Hastings.metropolis 方法是目前研究中最受欢迎的 MCMC 方法，在对 SV 模型各参数进行迭代分析时，马尔科夫链蒙特卡洛法（MCMC）在经济金融领域得到了广泛的认可和良好的反馈。MCMC 算法不仅解决了估计过程中存在的静态性、高维性等问题，而且可以在估计 SV 模型时很好地处理未知参数以及不可观测的变量。所以，在求解 SV 模型进行后验分布过程中本文采用了 Gibbs 抽样理论。
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2.2数据预处理
由于中国各个碳排放试点市场成立时间不同、内部机制以及运行程度不同，导致重要数据的可获得性不同，因此选取重要数据较为完备的深圳、上海、北京、广东、天津、湖北、重庆以及福建碳试点市场分别进行进一步地分析与建模讨论。而传统的交易价格不能在模型中很好地分解出所隐藏的波动性特征。
深圳试点自 2013 年 6 月开始正式交易，由此选取 2013 年 6 月 18 日至 2019 年 8 月16 日，共 1374 个交易日的有效数据作为研究对象，对其市场的有效性进行分析。交易数据来源于 Wind 资讯。

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3 研究设计........................................15
3.1 数据预处理.....................................15
3.2 样本选取与描述性统计分析...............................15
3.3 市场特征设计...........................25
4 碳市场的有效性分析..........................................26
4.1 第一类市场的有效性分析...........................26
4.1.1 第一类市场有效性的分析................................26
4.1.2 第一类市场有效性的检验.................29
5 结果讨论与对策建议.................................46
5.1 模型结果分析与讨论.................................46
5.2 对策建议..................................47

5 结果讨论与对策建议

5.1 模型结果分析与讨论
对全国 8 家碳排放权试点市场（深圳、上海、北京、广东、天津、湖北、重庆、福建）市场有效性分析之后，各试点有效性结论以及波动性如表 5.1 所示：

从表 5.1 可以看出，自 2013 年中国开始实行碳排放权试点政策以来，9 家试点中开始正式交易的 8 家试点全部未完全达到弱式有效市场的条件，即收益率序列全部具有波动集聚性的特征，试点市场过去的交易信息会对当前交易产生影响。虽然 8 家试点市场都未满足弱式有效市场的条件，但是各市场的交易情况、风险情况以及市场交易机制建设存在差异。
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6 研究结论
本文选取了中国深圳、广州、湖北、上海、北京、天津、重庆和福建碳排放权试点从开市到 2019 年 8 月 16 日的交易数据进行了市场有效性的分析，主要结论如下：
（1）本文运用 GARCH 模型族分析了所选取的 8 个碳排放权试点市场价格收益率序列的波动集聚性，进而分析了这 8 家试点的市场有效性。建模分析后发现这 8 家碳排放权试点市场的收益率序列波动性特征存在差异，但全部具有波动集聚性，并且都未达到弱势有效市场的标准。所建立的 GARCH-M 模型中，各试点市场的风险也互不相同，但是天津试点出现了风险和收益率间的异常表现，即风险越大收益率越小的情况。
（2）本文运用 MCMC-SV 模型对这 8 家碳排放权市场的收益率序列进行建模并检验了 GARCH 模型族的结果。其中，三家成立时间相对早，市场表现相对良好的深圳、广东和湖北碳试点的波动特征相对于其他试点表现出波动程度较小且持续性较长的特点，也就是这三家市场价格波动后会较为平稳地回复到应有水平。而其他试点的波动特征则表现出波动程度大且持续性较短，受到冲击发生价格波动后市场的反应规律性不强，价格风险猛增。
（3）中国 8 家碳试点市场自 2013 年陆续成立，经过多年发展仍没有达到弱势有效市场的标准反映出中国碳排放权市场的市场机制和监督机制建设不完善，需要进一步规划和提高。价格收益率序列中存在的波动集聚性也反映出这些试点由于市场活跃度不高，市场主要参与者积极性不强，潜在的价格风险较大等问题。由此导致了碳排放权市场资源配置作用的失效，影响了温室气体的控排效果。
参考文献（略）