国际碳排放权交易市场的风险范文

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《当代经济研究杂志》2014年第六期

一、数据处理与分析

本文用于研究EUETS的数据是从其第二阶段，即2008年之后截止到2013年6月28日的日序列，其中期货交易的序列由于交易开始的日期不同而造成样本量不同。如EUETSDEC2016从2011年12月24日开始，截止2013年6月28日，数据样本仅为133个。用于分析CCX的数据从市场建立之初的2003年12月22日开始，截止2011年1月31日关停，样本数共1800个。

1．GARCH分析对各价格序列进行一阶差分得到收益率序列，r1对应ETS现货收益率，r2对应ETSDEC2012，表示2012年12月交割的期货收益率，r3对应ETSDEC2013，r4对应ETSDEC2014，r5对应ETSDEC2015，r6对应ETSDEC2016，r7对应CCX中2003年生效的CFI价格收益率。各峰度均大于3，且J－B统计量非常显著，表明七组收益率的分布均呈现出尖峰厚尾状。各序列ADF检验T值均显著大于置信度99%的临界值，全部平稳。对七组收益率序列进行ARCH效应检验，结果表明除了r6，r7以外，其余收益率序列都可以拒绝异方差ARCH的原假设，即表明这五组收益率序列存在明显的ARCH效应。将r6的残差进行ARCH－LM检验，Obs*R－squared值为12.788，p值为0.001，表明r6实际上也存在ARCH效应。而对r7的残差进行ARCH－LM检验，结果并不显著，这表明r7存在一定的ARCH效应，只是并不明显。在完成GARCH检验之后，本文对七组收益率序列分别建模，各模型中的参数估计结果如表1所示。从表1可以看到r6的模型参数不显著，表明上述的GARCH模型并不适合用来分析r6。对于r6，本文尝试引入IGARCH检验，拟合后各项系数均比原有模型显著，且ARCH－LM检验后同样不能拒绝原假设。因此，针对r6本文单独选用IGARCH模型，其参数详见表2。对表1中最后的LM检验的结果进行分析可以看出，在七组收益率序列中，除r2以外，LM的Obs*R－squared的值均不显著，不可以拒绝LM检验的原假设，即被检验序列不存在ARCH效应。这表明本文所选择的GARCH模型有效地提取了收益率序列的异方差的信息。根据表1的数据，比较两个市场的现货和期货交易收益率的冲击衰减速度。冲击衰减速度主要由β1系数判断，系数大则表示冲击衰减慢，受冲击信息相对较少，市场反应不及时。先从EUETS和CCX的现货进行比较，即r1和r7，两者分别属于强制性市场和自愿性市场。从β1系数上看，r1为0．802，r7为0.963，即EUETS现货当前方差冲击的80.2%在下一期依然存在，而CCX现货当前方差冲击的96.3%在下一期仍会存在。β1系数r1明显小于r7，表明EUETS受冲击信息较多，冲击衰减较快，市场反应比自愿性的CCX更及时，更有效率。另外，两个市场上不论现货交易还是期货交易，GARCH的系数β1都大于0，且Z统计值都是显著的，说明收益有正的风险溢价。β1越大，表示市场上的参与者对风险的厌恶程度越高，即要求的风险回报越大。从现货收益率r1和r7的β1值上看，自愿性碳交易市场CCX的参与者更厌恶风险。由于2012年期货的收益率序列于2012年12月截止，而本文现货的收益率序列选择到2013年6月，所以两者在市场冲击信息的比较中会存在较大误差，另外，2016年期货的数据过于短，仅半年的序列，在GARCH模型的拟合中也单独选取了模型进行拟合，所以在这里也不具有可比性。因此，选取r1、r3、r4、r5进行比较发现，期货市场受到的冲击信息越多，则市场交易者反应越快，市场交易更活跃，并且远期交易的交割时间越长，其受到的冲击信息更多，这也从另一个角度表明碳市场的期货交易波动较大，不稳定性相对更高。EUETS和CCX的收益存在不对称现象，上涨时残差对于条件方差的影响程度为α1，下跌的影响程度为α1+φ。自2008年之后，在现货市场上，强制性交易市场比自愿性交易市场价格的不对称性更为明显，且下跌的影响程度显著地大于上升的影响程度。单独从市场的角度看，欧洲碳市场的不稳定主要是由于价格下跌引起的，而CCX市场上价格的下跌或上升对于市场的影响并不明显。在EUETS期货市场上，不对称现象比现货市场更为明显，而且是远期交易交割期越长，不对称现象越明显，并且下跌的影响比上升的影响高，这表明在期货市场上，碳信用的期货交易价格下跌对于市场的不稳定有着更突出的影响。

2．在险值分析(1)静态分析。本文先计算各收益率序列的静态在险值，利用EVIM的matlab工具，通过绘制平均超限图以及Hill图，辅助以LM检验反推，确定阈值μ，进而估计ξ和β。对于两个市场的七组收益率序列分别对其上涨和下跌的两组序列估计ξ和β，计算静态VaR和ES，最终结果如表3所示。以r1上涨的静态VaR为例，r1上尾的静态VaR=1.4465，其经济学含义是在2008～2013年，EUETS现货有95%的可能由于市场价格带来的价格上涨损失率不会超过1．4465%。r1上尾的ES值为5.0433，表示一旦r1上涨的幅度超过度量值水平时，其期望的损失应为5.0433%，即r1上涨幅度超过了1.4465%，其超过的幅度平均值应为5.0433%。根据测算的静态VaR在正常的市场波动中的风险情况，比较强制性市场和自愿性市场，r7的在险值相对较小，进一步验证了前文对芝加哥气候交易所的交易者更厌恶风险的判断。在市场正常波动的情况下，在芝加哥气候交易所交易面临的风险相对较小，同时也表明自愿性交易市场的投资者对于收益的期望不高。在碳交易市场中，下跌的在险值比上涨的高，表明碳交易市场下跌的风险更大，也进一步证实了碳交易市场的不对称性。另外，期货交易的在险值偏高，但远期交易交割越长，其上涨的在险值越小(除r4以外)，其余期货序列下跌的在险值也表现出这个规律，只是不如上涨的在险值表现的那么明显。这可以说明在正常的市场波动中，投资期货是可以对冲风险的。根据测算的ES值，在极端情况下欧洲碳排放交易系统的下跌风险小于芝加哥气候环境交易所，这表明强制性的市场比自愿性市场更稳定，出现极端情况时风险损失小。在现货交易和期货交易的比较中，依然可以看出在极端情况时期货交易的损失风险比现货交易的损失风险大，但与正常波动情况不同的是，随着交割期的延长，期货在极端情况下损失风险加大，这表明EUETS的参与者如果出现政策变化或者其他不可控的极端情况，投资期货比交易现货面临的风险损失更大。(2)动态分析。在静态分析的基础上，进一步通过GARCH－EVT－VaR模型测算各序列的动态VaR值，计算结果及LR验证结果如表4所示。以r1为例，r1上涨的动态VaR的平均值为4.928，最小值为1.255，最大值为37.701，失效个数为62，失效率是0.049，LR值为0.040;r1下跌的动态VaR的平均值为－5.638，最小值为－43.128，最大值为－1.551，失效个数同样为62。LR值服从χ2分布，在95%的置信水平上其临界值为3.84。因此，在95%的置信水平上不能拒绝原假设，这表明估计碳市场的GARCH－EVT－VaR模型是有效的。根据表4对比各收益率序列，r3、r4的下跌VaR估计的LR检验值均偏高，下跌的检验值甚至超过临界值，这表明本文选用的模型对于其下跌风险的预测已经失效。在EUETS中交割期为2013年和2014年的期货下跌风险较大，超过模型预测，结合r5的模型并未出现失效的现象，可以分析出r3、r4失效的原因是受外界因素干扰较大。首先，r3开始的日期正好是2009年底，受到全球金融危机的冲击，欧洲经济发展缓慢，排放配额需求降低，造成配额存在超发，导致市场下跌风险骤然增大。其次，通过对r3、r4收益率与其各自上涨VaR和下跌VaR的对比，失效点主要集中于2012年上半年，由于EUETS的第二阶段在2012年结束，欧盟对于过剩配额的处理以及第三阶段配额分配的方法一直没有出台相关规定，航空行业征收碳税等政策并未成行，市场的不确定性凸显，市场参与者普遍对期货交易没有信心，市场下行压力也变大。而2015年交割的期货是从2011年底开始，其主要交易集中在2012年之后，在政策逐渐稳定之后，模型对于市场正常波动的预测依然有效。这说明GARCH－EVT－VaR尽管对于极端风险有一定的估计能力，但是在外界因素的强力干扰下，依然会出现失效的情况，如金融危机和政策变革。另外，r6的LR检验值和失效率明显偏高，由于r6序列样本数明显小于其他收益率序列，这表明GARCH－EVT－VaR模型在分析小样本数据时效果不如分析大样本数据时好。从分析动态VaR的结果基本上可以得到与分析静态VaR结果类似的结论。但是从r7来看，其下跌的动态VaR在平均值和中位数的绝对值均小于上涨的动态VaR的平均值和中位数，这与静态VaR分析时不同。这是由于r7本身波动造成的。前文已经证明该模型在衡量成熟有效的碳市场收益风险时是有效的，从这一角度看，芝加哥气候环境交易所的市场自身调节难以抵御外界的极端情况，市场收益率的波动受到外界因素影响过大，运用市场模型很难对其下跌和上涨的风险进行合理的估计和预测。

二、政策建议

通过研究及测算，并结合我国的实际情况，本文为我国的碳排放交易市场建设提出如下政策建议。第一，强制性碳排放交易对于收益波动反应更及时，风险相对较小。中国目前并没有出台控制二氧化碳排放总量的法律法规，试点交易市场的参与者是基于强制减排政策预期，提前履约以获得碳交易的先发优势。从目前的市场表现看，各试点市场碳价格相对于国际价格偏高，具有需求潜力。我国可以尝试出台相应的强制性减排政策，从试点的核心区域的核心排放行业开始，如华北地区的电力行业应逐步扩展到核心区域的全行业，再依托试点向外辐射至全国范围，最终建立全国统一的碳排放权交易市场。第二，经济环境和政策环境的变化会引发碳交易市场发生极端风险。动态VaR分析证明了过短的时间序列会导致模型预测不准确。因此，我国碳交易试点工作的各项政策措施的实行效果需要给予稳定的周期观测，建议至少一年以上，切勿在短时间内出现过大的政策波动，防止市场的极端情况出现。中国的碳交易刚刚起步，需要一个稳定的政策环境，在制定政策的过程当中，应统筹规划，尽快建立全国性的碳交易监管部门，保证碳交易市场的健康发展。碳信用市场的初级阶段最主要的监管工作是建立总量控制体系，制定二氧化碳排放测算标准，为碳交易提供有关碳排放量的可靠数据。同时，对准备进入市场的碳信用进行严格审核，保证碳信用的稀缺性，对交易后的碳信用的使用情况进行清算，监督管理排放主体，确保碳中和的实施，对于排放超标的排放主体要依法给予制裁，保证碳信用交易的严肃性。第三，从欧洲碳排放交易的经验看，引入期货交易后，交易风险相应提高，这表明金融衍生品的引入令市场风险加大，或者说市场参与者对风险更难以把控。因此，建议我国现有的碳交易市场在试点初期尽量不要开展期货交易，因为新兴市场并不完善，其自身对抗风险的能力较弱，暂时不引入期货交易可以最大限度地减少投机者进入市场，有助于市场稳步发展，等时机成熟后再引入期货交易。

作者：陈伟宋维明田园单位：北京林业大学经济管理学院北京联合大学商务学院