【碳金融交易价格影响因素文献综述2100字】

碳金融交易价格影响因素研究文献综述通过对文献的阅读，我们发现欧盟碳交易体系5(EUETS)的市场机制是成熟的，并且运行了很长一段时间。许多学者研究了碳期货(EUA)的影响因素和波动特征。例如Deeney(2019)运用事件分析方法，探讨欧洲议会决议对EUA价格波动的影响。Aatola(2018)通过对欧盟ETS市场的探索，我们发现碳期货价格与电价、能源价格之间存在着很强的相关性。Tan(2019)基于分位数回归，探讨能源和经济因素对EUA价格的依赖关系和影响路径。研究发现，早期能源价格对碳交易市场的影响较大，后期工业发展和股票市场因素的影响逐渐增大。这表明建立碳市场是一个漫长而艰巨的过程，为了不断完善碳交易定价机制，有必要定期分析碳交易价格的影响因素。虽然国际市场对碳交易价格的影响因素已经有了较好的探索——一个以宏观经济和能源市场为主要影响因素，辅以政策因素和其他因素的影响体系，然而，中国经济社会的宏观形势与国外有很大的不同，各影响因素在碳交易市场上的作用机制可能存在较大差异。如果仓促采纳国外研究的结论，可能会带来很多负面影响。因此，从我国的实际出发，研究碳交易价格的影响因素，对我国碳排放权制度的构建具有重要的指导意义。经过近年来中国碳排放交易市场试点地区的数据积累，学者们也参与到碳交易市场的研究中，为碳定价和配额提供建议。王倩(2019)认对于在中国碳排放交易市场占据主导地位的需求方而言，能源、气候和经济对碳交易价格的波动有显著影响。赵立祥(2019)研究表明，市场环境是影响碳交易价格的主要因素，政策和气候环境对碳交易价格有一定的影响，能源价格的影响较弱。范燕燕(2018)采用稳健的静态面板回归模型，发现煤炭价格波动对碳交易价格有显著影响。但我们也发现，在影响因素的研究中，大多数文献都是主观选择“重要”因素，并使用回归方程来探究其影响。当前，随着大数据的快速发展，我们可以通过大数据的方法进行客观变量筛选，从多个角度探究影响因素的影响。此外，随着市场的日益成熟，交易者对价格的关注也越来越多。我们能预测碳交易市场的价格吗?姚毅(2020)以湖北省为样本，建立emD-SVM6模型，探讨碳交易价格的形成机制和预测。胡根华(2018)建立了基于无限活动率Levy过程的碳排放权价格预测模型，表明碳交易市场价格预测具有现实意义和可预测性。预测一直是学术研究的焦点，国外早期开发，深入研究，不断完善预测方法。具体来看，Hyndman等(2019)改进了ARIMA和指数平滑法的自动预测，实现了季节数据和非季节数据的预测。LiveraAMD(2019)提出了一种基于状态空间框架的改进指数平滑自动预测方法。 Taylor(2018)提出了一种基于Prophet方法的模块化时间序列预测，利用社交网络的周期性数据进行预测。国内的预测方法主要是从两个方面发展起来的，一是传统的基于平稳序列的时间序列预测方法，二是基于非平稳序列的预测方法。例如，王娜(2019)利用Boosting-Arma预测EUA的价格。赵青(2019)应用HPfilter分解黄金价格，分别完成趋势序列和周期序列的构建模拟。张晨(2020)利用改进的灰色-markvon模型预测深圳碳排放交易价格的波动。总体而言，目前价格预测的研究方法主要体现在三个方面:(1)基于传统时间序列模型的扩展预测;(2)采用时间序列分解进行预测；(3)基于大数据预测方法进行预测。综上所述，目前的研究重点是碳交易价格的影响因素分析，国际上的研究重点是碳现货或期货价格及其影响因素，国内的研究重点是七大市场的时空异质性研究。主要原因是国际碳交易市场现在更加成熟，更容易获取数据;国内碳交易市场的时空异质性研究主要集中在碳交易价格的波动上。但是，在阅读文献后发现，在对影响因素的分析中，宏观经济考虑仍然存在缺陷，综合考虑国内外因素的研究也很少。此外，在建立面板回归的情况下，大多数文章都是主观选择重要的影响因素来探讨影响因素。与此同时，随着企业需求的不断增长，价格预测也成为一个热门话题。国外的自动预测方法(如自动ARMA模型、Prophet模型7等)已经比较成熟。在实践中，它具有很好的预测效果，但在我国碳交易价格的预测中还很少使用，目前大数据方法被广泛使用。因此，本文拟在发现的不足和当前研究趋势的基础上进行研究。参考文献[1]陈晓红,胡维,王陟昀.自愿减排碳交易市场价格影响因素实证研究——以美国芝加哥气候交易所(CCX)为例[J].中国管理科学,2013,21(4):8.[2]莫冬清.碳金融衍生品价格影响因素的实证研究.2011.[3]樊艳艳.我国碳金融市场中碳排放权交易价格的影响因素分析——基于4个碳交易试点的面板数据[D].山西财经大学,2017.[4]樊艳艳.我国碳金融市场中碳排放权交易价格的影响因素分析——基于4个碳交易试点的面板数据[D].山西财经大学.[5]王扬雷.碳金融交易市场的效率及其溢出效应研究[D].吉林大学,2016.[6]杨大光,刘嘉夫.中国碳金融对产业结构和能源消费结构的影响——基于CDM视角的实证研究[J].吉林大学社会科学学报,2012(5):8.[7]李丽,董必俊,李玉坤.碳金融市场发展与产业升级关系实证分析——基于欧盟碳交易市场[J].商业经济研究,2018(13):3.[8]薛国顺.低碳经济下碳排放驱动因素与碳金融市场实证研究[D].2013.[9]薛国顺.低碳经济下碳排放驱动因素与碳金融市场实证研究.[10]艾明.EU-ETS碳期货价格影响因素分析[D].中国石油大学(福建),2020.[11]魏一鸣.碳金融与