国际碳期货价格波动特性研究

1、国际碳期货价格波动特性研究摘要】为了研究国际碳期货价格的波动特性，考虑到国际碳期货收益率序列的条件异方差性，文章构建了ARFIMA-EGARCH联合模型，选取2004年12月至2021年11月国际碳期货日交易结算价进行实证研究。模型估计结果说明：国际碳期货收益率序列具备长期记忆性和弱平稳性，收益率序列存在明显的波动聚集效应，且表现出基于均值回复过程的长期记忆性，可以看作是碳现货市场与碳期货市场共同作用的结果;杠杆效应存在且估计系数为正，说明符合理论预期。【关键词】国际碳期货价格;长期记忆性;杠杆效应;ARFIMA-EGARCH模型【中圖分类号】F830.91【文献标识码】A【文章编号】1004

2、-5937202104-0044-05一、引言近年来，随着全球经济迅速开展，环境及能源平安问题备受关注，二氧化碳的排放量严重制约着人类社会的健康开展。为了促进减排方案，西方国家先后于1992年和1997年分别通过了?联合国气候变化框架公约?和?京都议定书?，对全球的国家规定“因国制宜的减排责任。二氧化碳排放量的增加成为促使全球气候变暖的重要原因，由温室气体导致的环境问题越来越突出，引起世界各国的重视。1992年?联合国气候变化框架公约?提出了气候变暖问题需要全球共同应对，5年之后，?京都议定书?的制定对各国提出具体要求和减排措施。碳排放权交易也开展成为一种有效的进行节能减排的方式，碳排放权交易

3、市场迅速开展，国际碳期货作为金融市场重要的衍生合约，也备受关注。二、文献综述国内外对于碳排放权交易市场的研究，主要集中在碳期货及现货价格影响因素、预测等方面。Chevallieretal.【1】实证研究了影响碳期货收益率的因素，认为宏观经济变化对碳期货市场存在显著影响。Zhangetal.【2】采用实证分析的方法研究了欧洲碳期货市场存在套利现象。Chevallieretal.【1】选取欧洲碳期货价格为研究对象，研究了宏观影响因素。齐绍洲等【3】基于GED-GARCH模型和VaR模型，选取欧盟碳期货数据进行实证检验，验证了碳期货价格具备GARCH效应。王丹等【4】研究了欧盟碳配额现货与期货价格关

4、系，并结合中国碳市场给出政策建议。李刚等【5】基于GARCH簇模型对碳期货波动率进行了预测研究。在此根底上，王子辰【6】构建了ARIMA-LSSVM模型对碳期货价格做出预测。之后学者开始关注碳排放权交易价格波动特征，郑春梅等【7】通过构建MS-AR1模型分别对20212021年到期的碳期货合约Dec12，Dec13，Dec14进行了研究，研究认为MS-AR1模型可以很好地反映各个碳期货价格的波动特征。唐葆君等8对欧盟二氧化碳期货市场的有效性进行实证检验。郭福春等9认为碳期货合约价格均在样本期内发生了显著的结构突变而呈现非线性特征，导致发生突变是由于核准信息泄漏等外部市场信息及经济危机的冲击。张

5、跃军等10验证了国际碳期货价格的均值回复特征。苏蕾等11对欧盟碳期货交易价格波动风险进行实证研究，基于中国市场提出政策建议。邹绍辉等12构建VAR模型研究了国际碳期货价格与国内碳价的动态关系。对于金融时间序列具备长期记忆性和杠杆效应的研究，Mandelbrot13首次提出金融时间序列具备长期记忆性，长期记忆性的存在使得已有衍生品定价模型失效。隋建利14运用ARFIMA模型、FIGARCH模型以及ARFIMA-FIGARCH模型对我国股票收益率序列、均值回复性和长期记忆性进行了检验。长期记忆性和杠杆效应被众多学者证明确实存在于金融时间序列中。张宇15等选取20212021年的黄金期货和现货价格数

6、据，构建ARDL-ECM模型分析我国黄金期货价格和现货价格之间的长期均衡和短期动态关系。张甜16通过构建ARFIMA-EGARCH模型，选取20212021年动力煤期货价格和现货价实证研究了煤炭期货便利收益序列的波动特征，认为ARFIMA-EGARCH模型能够更好地描述煤炭便利收益序列的波动特征。通过对已有文献的梳理，发现对于国际碳期货价格风险及影响因素的研究较多，但是，对国际碳期货价格波动特性的研究缺乏。鉴于此，本文选取2021年12月至2021年11月国际碳期货日交易结算价为研究对象，在对数据做根本处理后，选取ARFIMA模型验证金融时间序列中的长期记忆性是否也存在于国际碳期货价格收益率序

7、列中，为了更准确地研究国际碳期货价格收益率的特性，基于已有模型，本文又构建了ARFIMA-EGARCH联合模型，验证了国际碳期货收益率序列存在长期记忆性和杠杆效应，认为杠杆效应存在且系数估计为正，符合理论预期。四、数据来源及变量设计一数据描述本文选取了欧洲气候交易所欧盟碳排放配额期货日交易结算价作为国际碳期货价格研究样本，期货价格交易数据样本区间从2021年12月19日至2021年11月29日，共计1018个期货价格数据。由国际碳期货价格原始数据得到价格波动趋势图，如图1。由图1可以看出，国际碳期货价格货价格呈现出明显的随机波动趋势，20212021年间国际碳期货价格大幅上涨，并在2021年1

8、0月到达峰值为8.7欧元/吨二氧化碳当量。2021年下半年至2021年11月29日整体呈现出在波动中上涨趋势，但在2021年5月国际碳期货价格出现最低值为4.0欧元/吨二氧化碳当量。从图2可以看出，国际碳期货价格的序列的均值为6.170059，峰度为1.984353，小于正态分布的峰度值为3，偏度为0.326811，显著异于0，说明国际碳期货价格的序列存在尖峰厚尾的特征，JB统计量也显著异于正态分布。二国际碳期货收益率序列特征为了进一步研究国际碳期货价格波动特征，本文计算出EUA期货结算价收益率，并做深入研究，国际碳期货收益率rt定义为：rt=100×Lnpt-Lnpt-1。国际碳期

9、货收益率序列用REUA表示，描述性统计如图3所示。从图3国际碳期货收益率序列描述性统计可以看出，收益率均值为0.043843，接近于0，这符合金融资产收益率的普遍特征，JB统计量为1630.859显著异于零，说明收益率序列拒绝服从正态分布，具备尖峰厚尾的特征。由国际碳期货收益率自相关和偏自相关系数表1可以得到，滞后10期内，国际碳期货收益率序列呈现出较强的自相关，且在整个区间内表现出明显的衰减趋势。自相关系数随着期数增加呈现递减趋势，但是始终维持在0.9以上。由相关理论可知，在国际碳期货收益率序列的衰减过程中弱平稳和非平稳性表现强烈，长期记忆性会导致国际碳期货收益率序列出现非平稳性。本文研究发

10、现，20212021年国际碳期货收益率整体表现出较强的波动态势，从表1的检验结果可以看出，国际碳期货收益率序列不服从正态分布，并且表现出尖峰肥尾的分布特性。从自相关函数可以看出，国际碳期货收益率序列存在长期记忆性，为了进一步验证国际碳期货收益率的长期记忆性，需要引入ARFIMA模型进行检验。五、收益率序列的实证分析一国际碳期货收益率的平稳性检验结合图3国际碳期货价格收益率序列的描述性统计结果可以看出，国际碳期货价格收益率序列REUA具备长期记忆性特征。因此，在对国际碳期货价格收益率序列进行长期记忆性检验之前，需要先对原始序列做平稳性检验来判断序列是否平稳。为了提高研究的准确性，本文选取ADF和

11、KPSS两种检验法验证国际碳期货价格收益率序列是否存在单位根过程。按照SC最小准那么确定滞后阶数，ADF和KPSS平稳性检验结果如表2所示。从表2国际碳期货价格收益率序列的平稳性检验结果可以看出，有截距、无趋势c，0，4的假设下，国际碳期货收益率序列在1%的水平显著，通过平稳性检验;但在有截距、有趋势c，t，4的情况下，国际碳期货收益率序列没有通过平稳性检验。检验结果进一步说明国际碳期货价格收益率序列是介于非平稳性与平稳性之间，国际碳期货收益率序列具备长期记忆性特征。为了更准确地研究国际碳期货收益率序列的特征，用ARFIMAp，d，q模型进行研究。二ARFIMAp，d，q估计结果本文采用ARF

12、IMAp，d，q模型研究国际碳期货收益率序列的长期记忆性，同时在模型估计方法上选取极大似然估计法。国际碳期货收益率序列的ARFIMAp，d，q的估计结果如表3所示，为了研究准确性，对不同滞后期均进行参数估计。从表3可以得出，在1%的显著性水平ARFIMAp，d，q估计系数均显著，极大似然估计拟合较好。根据AIC值最小，且对数似然值的选择标准，最终确定ARFIMA1，0.139533，2模型为最优模型。由检验结果可知，ARFIMA1，0.139533，2模型中参数d为0.139533显著三ARFIMA-EGARCH联合模型估计1.国际碳期货收益率序列的ARCH效应检验为了更精确的运用ARFIMA

13、-EGARCH联合模型对国际碳期货价格收益率序列进行参数进行估计，首先需要对国际碳期货收益率序列做异方差性检验。图4为检验结果，检验结果说明，国际碳期货收益率的ARFIMA1，0.139533，2模型的残差序列存在明显的波动聚集效应，由相关理论可知，模型的残差存在ARCHA效应。需要对序列做相关检验，确定残差是否存在ARCH效应。检验结果说明，残差序列的ARCH效应在1%的水平，显著存在于国际碳期货收益率序列中。在接下来的研究中，本文引入广义自回归条件异方差模型GARCH模型来消除残差带来的影响。2.ARFIMA-EGARCH模型估计结果前面的研究已经证明国际碳期货收益率序列REUA具备非对称

14、的波动效应和ARCH效应，本文构建ARFICH-EGARCH联合模型对国际碳期货收益率序列进行波动特性检验。首先，检验国际碳期货收益率的误差项是否符合正态分布，由图5可知，国际碳期货收益率的误差项与正态分布曲线根本吻合。表4为国际碳期货收益率序列的ARFIMA1，d，2-EGARCH1，1联合模型估計结果。研究说明，在不同显著性水平下国际碳期货收益率序列参数估计均显著，由表4可知，估计结果中AIC值较小，对数极大似然值还很大，说明本文构建的ARFIMA1，d，2-EGARCH1，1模型拟合效果较好，研究结果可靠。从表4联合模型估计结果可以得出，如果考虑国际碳期货收益率序列的条件异方差性，采用A

15、RFIMA1，d，2-EGARCH1，1联合模型进行研究，在1%的显著性水平，国际碳期货收益率序列参数d的值显著为0.439107，验证了国际碳期货收益率序列存在长期记忆性。ARFIMA1，d，2-EGARCH1，1联合模型估计参数d为0.23547显著不等于0，研究结果说明国际碳期货收益率序列存在杠杆效应，且杠杆效应系数大于0，说明符合理论预期。六、研究结论随着国际碳期货市场的不断开展，国际碳期货价格波动对国内碳市场产生的影响也越来越受关注。本文在已有研究的根底上，建立ARFIMA-EGARCH模型，研究了国际碳期货收益率序列的特性。ARFIMA1，0.139533，1模型参数d小于0.5，

16、说明国际碳期货收益率序列具备长期记忆性。为了研究的准确性，考虑到条件异方差性，建立了ARFIMA-EGARCH模型，估计结果显示，长期记忆参数变化不大，但杠杆效应系数显著且为正。本文研究成果总结如下：1.国际碳期货收益率序列具备长期记忆性和弱平稳性特征。本文研究发现，国际碳期货收益率整体表现出较强的波动态势，且序列拒绝服从正态分布的假设。在国际碳期货市场上，碳期货价格收益率序列应该表现出连续、非平稳的调整过程，在均值回复过程中表现出长期记忆性特征，并非单一均值回复过程。从本文的研究结果来看，国际碳期货收益率序列服从具备长期记忆特征的均值回复过程。2.国际碳期货收益率序列存在杠杆效应。实证结果说

17、明国际碳期货收益率序列具备非对称的波动效应和ARCH效应，本文构建ARFICH-EGARCH联合模型对国际碳期货收益率序列进行波动特性检验，研究发现国际碳期货收益率序列存在杠杆效应，且杠杆效应估计系数显著为正，说明符合理论预期。【参考文献】【1】CHEVALLIERJ.Carbonfuturesandmacroeconomicriskfactors：aviewfromtheEUETSJ.EnergyEconomics，2021，314：614-625.【2】ZHANGY，SUNY，GUOX.ThedynamicarbitragestrategiesinEuropeancarbonfutures

18、markets：modelsandempiricalanalysesJ.JournalofBeijingInstituteofTechnologySocialSciencesEdition，20211：7-14.【3】齐绍洲，于翔，谭秀杰.欧盟碳期货风险量化基于GED-GARCH模型和VaR模型J.技术经济，2021，357：46-51.【4】王丹，程玲.欧盟碳配额现货与期货价格关系及对中国的借鉴J.中国人口·资源与环境，2021，267：85-92.【5】李刚.基于GARCH簇模型的碳期货波动率预测研究J.中国物价，202111：60-63.【6】王子辰.基于ARIMA-LSSVM模型的碳期货价格的预测研究D.哈尔滨：哈尔滨工业大学硕士学位论文，2021.【7】郑春梅，刘红梅.欧盟碳排放权价格波动特征研究J.时代金融