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张晨:解析多频碳资产价格运行轨迹-基于市场减排功能视角
发布日期:2017-04-14  来源:杨继盛   查看次数:

 

一、引言

温室气体排放的增加引发全球变暖和极端恶劣天气问题,威胁到人类社会可持续发展。为了应对因温室气体排放导致的全球气候问题,《联合国气候变化框架公约》(UNFCCC)的第三次缔约方大会通过了《京都议定书》(Kyoto Protocol),标志着全球碳排放权交易的兴起。作为减排行动的市场调节手段,碳金融市场在《京都议定书》以及各国政府政策的推动下,创新发展起来。201512UNFCCC大会通过的《巴黎协定》,从“自上而下”的强制绝对减排转向“自下而上”的国家自主贡献(INDC),要求建立资金机制、可持续性市场机制的完整透明的运作体系以促进其执行。2016年杭州G20峰会通过的《G20绿色金融综合报告》涉及银行业、债券市场、机构投资者等专门领域,以及环境风险分析和绿色金融指标体系两个跨领域工具。目前,碳减排已从技术领域拓展到金融市场领域,碳排放权通过市场交易在实体之间转换,成为一种特殊的资产和稀缺资源


中国作为碳排放大国一直致力于对碳排放的控制,积极参与《京都议定书》清洁发展机制(CDM)项目,成为国际核证减排量(CERs)最大供应国。据联合国CDM执行理事会EB的统计,中国签发量占东道国总量的60%左右。但中国却处于国际碳交易产业链的低端,并未拥有标准和议价能力;尚未建立基于市场驱动的碳交易机制,缺乏可直接与国际碳交易市场互通互联的国内交易平台。中国国内碳交易主要是自愿减排项目,国内碳市场自2011年开始从虚拟指标升级为实体商品并在专属交易所交易,北京、天津、上海、重庆、湖北、广州、深圳七个碳市场试点均实施总量控制的碳权交易,同时接受国内核证自愿减排量(CCER)抵消碳信用。20164月武汉首推国内碳权现货远期交易。截至2016年底,共有2000多个企事业单位纳入碳市场,累计配额交易量超过8600万吨,累计成交额超过20亿元。国家发改委20161月印发的《关于切实做好全国碳排放权交易市场启动重点工作的通知》对全国碳市场建设做了统一部署,确保2017年启动全国碳市场建设。 

二、碳金融资产的内涵与属性

《京都议定书》设计了国际碳排放交易机制(IET)、联合履约机制(JI)和清洁发展机制(CDM)三大市场机制。碳交易产品源自基于配额和基于项目的交易,前者是在总量控制与排放交易(Cap-and-Trade)”体制下,排放主体获得由管理者无偿分配或拍卖的一定数量的温室气体排放配额,配额不能满足需求的主体可向卖家购买多余的配额,如《京都议定书》下分配数量单位(AAUs)、欧盟排放交易体系(EU ETS)下的欧盟配额(EUAs)等,以实现其减排目标或是用于履行其企业性公民义务。后者是买主向核证减排项目购买减排额,如清洁发展机制(CDM)和联合履行机制(JI)分别产生的核证减排量(CERs)和减排单位(ERUs)。无论是基于配额还是项目,交易的最终内容都是温室气体排放权。支付形式可以为现金、股权、债权、实物赠与及技术和设备转让等(表1)。 

1 世界主要碳交易市场状况 

 

由于各国在减排成本上存在很大差异,碳权具备了可交易的商品属性。碳权的商品属性使碳市场与宏观经济、金融市场、能源市场联系密切。影响碳权定价机制不仅有市场供求因素,还存在外生性因素,如国际谈判、政府应对气候变化相关政策、温度变化等,使碳价格波动特征复杂。 

随着碳市场交易规模的扩大和碳权货币化程度的提高,碳权作为一种特殊而稀缺的有价资产在资本市场流通,呈现出特有的金融属性。碳交易市场成为促进长期减排机制的金融手段,与课征碳税和补贴等政府财税手段一起成为国际减排行动的重要经济措施。 

*广义上,碳金融是企业间出于自愿或者额度限制而产生的对温室气体排放权进行市场化交易的经济行为,以及金融机构在这一市场的相关金融活动,包括与碳排放相关的权益交易、投融资活动、碳指标交易、银行贷款与金融中介服务等。 

*狭义上,碳金融是为满足低碳发展需求,利用、优化和创建金融工具(如绿色信贷、碳债券和碳资产质押贷款、碳期货和碳基金)进行碳资源配置的活动。

 

三、解析国内碳金融资产价格的运行轨迹

新兴的中国区域性碳排放市场受到交易制度、异质环境、政策等一系列复杂因素的综合影响,使碳价呈现出非线性,非平稳,多频率等特征,较股票等其他传统金融产品存在更多的未知风险。 

国际上对碳金融产品价格的分析预测起源于21世纪初期,已有研究主要以国际碳排放交易市场的碳排放产品交易价格(EUACER价格)作为样本,运用经典的金融时间序列预测方法,且普遍认为适用于波动性分析和预测的GARCH族模型能够很好地预测碳资产的价格。中国区域性碳市场价格序列由不同特性的模态叠加而成,研究发现碳交易市场的价格、波动变化不服从均值回归过程;碳价具有非线性、频率特异性等不规律特征,随机性和波动性都很强,这些特征给碳金融时间序列的预测带来了很大的困扰。采用单一模型进行价格预测时,会把原始碳价时间序列中不同特征的信息同质化,往往只能兼顾碳价时序波动某一方面的主要影响,并不能涵盖碳价波动的全面有效信息,影响预测结果的精确性,同时也掩盖了碳价运行轨迹中的各类经济驱动因素的作用。 

为了挖掘中国区域性碳排放交易价格时间序列波动的规律,给出一个较好的解决思路:将原始的碳金融资产价格时间序列充分分解,分析各碳价频率分量的特点,挖掘不同频率分量的内在规律和本质特征,寻求适合不同频率分量的预测方法,进而更好预测碳价。当构成组合预测模型的单模型足够精确并且多样化时,组合预测一定能获得优于单模型的结果。因此,基于“分解—预测—集成”思想的多频率组合预测模型,以提高对中国区域性碳排放交易市场产品交易价格的解析和预测精度。以中国区域性碳排放交易市场的交易价格为研究对象,首先运用多频率分解方法——极点对称模态分解方法(ESMD)将原始的中国区域性碳排放交易市场的价格序列分解成不同频率的模态分量。根据各模态分量的波动特征,将不同频率分量分类为高,中,低频序列,并采用适合不同频率序列特征的模型对分类后的序列进行预测。最后对分类预测结果进行集成,得到中国区域性碳排放交易市场价格的预测结果。 

 

经过对深圳区域碳排放交易市场样本产品交易价格的循环迭代,最终获得五个模态分量和一个余项。几个模态分量的频率由高变低,余项R相对平稳。 

 

图中各模态分量(mode)反映出价格变动的频率和幅度。①模态12都在均值0附近波动,平均周期比较短,频率较高,说明前两个模态分量对碳价的长期影响趋势不大,基本是随机游走序列,不存在记忆性,会影响到碳价序列的短期波动,主要是短期市场供需失衡等引起的市场波动和不规则事件造成的,持续时间较短。②余项R波动持续时间最长,与碳价变动的大体趋势是一致的,长期记忆性最明显。主要是碳价在没有重大突发事件影响下的均衡价格,是碳价在长期中的重要决定因素。③模态345明显比模态12的偏差要大,周期介于模态12和余项R之间,存在一定的记忆性。其主要原因是我国区域碳市场开发时间较短,处于一个较为复杂的外部环境中,碳价除了受到长期趋势和市场机制影响外,还受到外在环境的影响,如政策出台、信息泄露等重大事件。故将碳资产价格分解后的模态分为三类:前两个周期短的模态分量归类为高频组,体现市场波动和不规则事件的影响;将周期最长的余项R归类为低频组,反映碳资产的长期均衡价格;其他模态均为中频组,反映碳资产价格长期趋势和市场短期波动因素之外的外生性影响因素的作用。

通过对深圳区域碳排放交易市场产品交易价格的分析预测表明,所提出的多频率组合预测模型无论是在碳资产价格预测精度还是在对价格方向走势的把握上,都较传统的金融时间序列预测模型——GARCHSVMNARWNN等单一模型有极大的改善。

四、发挥中国碳市场的减排作用

研究为中国区域性碳排放交易市场所呈现的随机波动特征下的碳交易价格预测和驱动因素解析提供了新的方法,为国内碳排放交易的投资者提供了科学的决策工具,对加强碳市场风险管理、推动国内统一碳市场的建立和理性发展具有重要贡献。

国内目前的七个碳交易试点基本建成了责权明晰、运行顺畅、交易活跃、履约积极的碳交易市场体系,且在运转过程中积累了很多有益的经验,推进了碳排放权交易机制建设。2017年将启动全国碳排放权交易市场。应尽早完善全国碳市场的立法体系,落实碳排放配额总量的设定和分配方案,强化全国碳排放权交易支撑体系,建立严格市场预警和防控机制,按照先依易后难原则,分步建成制度完善、交易活跃、监管严格、公开透明的全国碳排放权交易市场。

碳资产定价机制是用市场手段解决碳排放问题的核心,市场经济本身是追求效率的,不会天然追求公平,不会自发解决碳减排的负外部性。需要研究碳减排的金融市场手段与财税政策措施的配合。中国政府可以对市场进行有效引导,而市场反过来也可以影响政府的产业政策,能实现碳减排效率和公平较为完美的结合。

参考文献:

[1]张晨, 杨仙子. 基于多频组合模型的中国区域碳市场价格预测[J]. 系统工程理论与实践, 2016, 36(12): 3017-3025.

[2]张晨,杨仙子. 基于改进的Grey-Markov中国区域碳排放市场价格预测[J].统计与决策,2016(9):92-95.

[3]张晨,吴亚奇. 基于变结构ASV模型的后京都时代CER碳价波动特征研究。[J]中国人口资源与环境. 2016年第26卷第11:16-19.

作者简介:

张晨,女,196812月生,博士,教授,博士生导师。现任合肥工业大学网上买球万博app|注册|欢迎您!会计系主任,经营决策与控制研究所所长。张晨从事国际经济与金融专业的教学和研究工作。主要研究领域是:金融风险控制、财务金融理论与实务、科技体制管理与创新等。

 

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