碳排放權交易市場波動率預測因素與建模 內容簡介

經濟的發展離不開工業生產，然而工業生產過程中排放的溫室氣體造成的氣候變暖和極端天氣頻發，對全球生物的生存環境帶來了嚴峻的挑戰。為減緩溫室氣體排放，從低碳角度促進可持續發展，碳交易市場應運而生。在此背景下，碳市場價格波動受到高度關注。同時，價格波動率預測研究作為把握市場動向、優化資產配置以及完善風險管理的重要手段，在完善碳金融體系、促進企業節能減排、進一步實現綠色低碳發展中扮演著極為重要的角色。因此，如何提高碳交易市場價格波動率的預測精度迫在眉睫。2005年，隨著歐盟碳排放權交易體系（European Union Emissions Trading Scheme, EU ETS）的推出和歐盟排放權配額（European Union Allowance，EUA）期貨的上市，全球各國碳排放權交易體系逐漸建立和快速發展，且這種新興的交易體系正在世界范圍內受到持續不斷的關注。2021年，我國碳排放權交易市場也正式交易，但當前我國的碳排放交易體系尚不成熟。目前看來，全球*大且*成熟的碳排放交易市場在歐洲，因此本書選取EUA期貨市場作為研究對象，開展一系列關于碳價格波動率建模的預測與應用研究工作。本文將重點回答以下幾個問題：首先，考慮到EUA期貨市場自身的歷史波動特征，利用其短期和長期跳躍、非對稱性以及極端觀察值是否有助于預測其未來波動率？其次，考慮到外生沖擊對EUA期貨市場的潛在影響，利用商品、債券、股指和不確定性這四類外生因素是否可以提升對EUA期貨市場價格波動率的預測性能？同時，哪類因子的預測能力更強？第三，在上一步研究發現不確定性這類因子具備*高預測能力的基礎上，能否綜合考慮不同國家的經濟政策不確定性（Economic Policy Uncertainty，EPU）信息提高EUA期貨市場價格波動率的預測精度？第四，在目前人工智能技術高速發展的背景下，能否結合機器學習方法進一步提取不同類別的EPU指數中所包含的預測信息來提高預測精度？*后，前文的理論研究是否對資產配置和風險管理等工作有應用價值？