海小輝

(內(nèi)蒙古財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010070)

EU ETS二氧化碳價(jià)格問題研究
——基于MSVAR模型

海小輝

(內(nèi)蒙古財(cái)經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010070)

本文主要探討EU ETS中的EUA現(xiàn)貨價(jià)格與宏觀經(jīng)濟(jì)、金融市場(chǎng)和能源市場(chǎng)之間的關(guān)系?？紤]到2006年4月發(fā)生的核證排放量披露事件導(dǎo)致EUA現(xiàn)貨價(jià)格的急劇下降、EU ETS的階段性、金融危機(jī)對(duì)碳市場(chǎng)可能的潛在影響和碳價(jià)自身的波動(dòng)性等因素，本文使用馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)移向量自回歸模型(MSVAR)討論宏觀經(jīng)濟(jì)、金融市場(chǎng)和能源市場(chǎng)與碳價(jià)的非線性關(guān)系。通過該模型將整個(gè)樣本期劃分為四個(gè)機(jī)制，針對(duì)每個(gè)機(jī)制分析宏觀經(jīng)濟(jì)、金融市場(chǎng)、能源市場(chǎng)與EUA現(xiàn)貨價(jià)格之間的關(guān)系。實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)：第一，正常狀態(tài)下宏觀經(jīng)濟(jì)、金融市場(chǎng)和能源市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)的影響方向上均符合預(yù)期，但都存在著滯后性。第二，在不同機(jī)制下，可能源于碳市場(chǎng)是新興市場(chǎng)又有其獨(dú)特的交易制度，造成宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)碳價(jià)影響呈波動(dòng)狀態(tài)，金融市場(chǎng)對(duì)其的影響表現(xiàn)出不穩(wěn)定性，能源市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)的影響不具有魯棒性。第三，金融危機(jī)對(duì)碳市場(chǎng)的影響時(shí)間不長，但是對(duì)碳市場(chǎng)會(huì)起到質(zhì)的改變。第四，碳市場(chǎng)在第一階段快結(jié)束時(shí)期，由于本身交易制度的原因，各變量對(duì)碳市場(chǎng)的作用不明顯。

EU ETS；碳價(jià)；MSVAR模型；bootstrap仿真檢驗(yàn)

一、引言

歐盟根據(jù)2003年10月13日頒布的《排放權(quán)交易指令》(2003/87/EC)于2005年1月正式成立了歐盟排放交易體系(EU ETS)。該體系針對(duì)歐盟的11000個(gè)主要能源消費(fèi)和排放行業(yè)的企業(yè)(例如，電力、鋼鐵和水泥)強(qiáng)制減排，在京都議定書協(xié)議下，歐盟承諾在2008—2012年溫室氣體減排量在1990年的排放量水平上平均減少8%。另外據(jù)世界銀行提供的數(shù)據(jù)(見表1)，EU ETS自2005年開始就在全球的二氧化碳排放權(quán)市場(chǎng)占有極大的份額，其發(fā)展?fàn)顩r反映了全球碳市場(chǎng)的發(fā)展方向，其市場(chǎng)行情直接影響著全球二氧化碳排放權(quán)交易的參考價(jià)格(張躍軍，魏一鳴2010)。

表1全球碳市場(chǎng)價(jià)值(單位：十億美元)

年份EUETS配額其他配額CDM一級(jí)市場(chǎng)CDM二級(jí)市場(chǎng)其他合計(jì)2005年7.90.12.60.20.311.02006年24.40.35.80.40.331.22007年40.10.37.45.50.863.02008年100.51.06.526.30.8135.12009年118.54.32.717.50.7143.72010年119.81.11.518.31.2141.9

數(shù)據(jù)來源：《碳市場(chǎng)交易發(fā)展現(xiàn)狀與未來發(fā)展趨勢(shì)報(bào)告》，世界銀行，2011年.

圖1 EUA現(xiàn)貨價(jià)格趨勢(shì)圖數(shù)據(jù)來源：Wind數(shù)據(jù)庫.

二氧化碳排放權(quán)作為一種新型商品，它并沒有脫離商品的經(jīng)濟(jì)規(guī)律，依然會(huì)受到供求關(guān)系的影響。從二氧化碳的供給角度來講，EU ETS的每個(gè)成員國通過國家分配計(jì)劃NAPs上報(bào)所需配額，再由歐盟委員會(huì)協(xié)調(diào)決定配額數(shù)量，也就是說，在EU ETS體系中，可以不用考慮供應(yīng)方面的問題，因?yàn)榕漕~分配是固定的，所有市場(chǎng)參與者都可以提前知道；從二氧化碳的需求角度來講，二氧化碳的配額是二氧化碳預(yù)期排放量的函數(shù)，但它還會(huì)受到很多因素影響，例如宏觀經(jīng)濟(jì)、能源需求、能源價(jià)格、天氣情況(溫度、降雨量、和風(fēng)速)等未預(yù)期的波動(dòng)等因素(Ellerman and Buchner,2008;Chevallier ,2011b)。EU ETS是一個(gè)特殊的交易體系，其交易物——二氧化碳排放權(quán)不是普通的商品，但是它仍然處于整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系之中。二氧化碳是企業(yè)在生產(chǎn)活動(dòng)過程中產(chǎn)生的，建立EU ETS的最終目的就是為了減少生產(chǎn)活動(dòng)過程中排放的二氧化碳，EU ETS通過賦予二氧化碳排放權(quán)稀缺的資源屬性，將二氧化碳排放與商品交易聯(lián)系起來。只要生產(chǎn)就會(huì)有二氧化碳的排放，那么二氧化碳排放權(quán)的價(jià)格就會(huì)受到經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響。在EU ETS體系中，還存在二氧化碳的期貨、遠(yuǎn)期等衍生品的交易，這又給二氧化碳這一特殊商品賦予了金融屬性，所以二氧化碳的價(jià)格也有可能受到金融市場(chǎng)波動(dòng)的影響。另外，根據(jù)圖1中EUA現(xiàn)貨價(jià)格自2005年以來的表現(xiàn)來看，EUA現(xiàn)貨價(jià)格存在很明顯的階段性。造成碳價(jià)出現(xiàn)這種階段性波動(dòng)的原因有很多，例如EU ETS分階段地實(shí)施碳交易；2006年4月發(fā)生的核證排放量披露事件發(fā)生，而導(dǎo)致EUA現(xiàn)貨價(jià)格的急劇下降；EU ETS規(guī)定兩個(gè)階段的配額不允許跨期存儲(chǔ)和借貸；金融危機(jī)對(duì)碳市場(chǎng)可能的潛在影響等等?？紤]到碳價(jià)的階段波動(dòng)性，本文利用馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換模型討論宏觀經(jīng)濟(jì)、金融市場(chǎng)和能源市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)的影響。

本文的貢獻(xiàn)有三個(gè)方面，第一，相對(duì)于主觀判斷碳市場(chǎng)存在著結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的方法，本文利用客觀方法MSVAR將所選樣本分為不同機(jī)制分析金融市場(chǎng)、宏觀經(jīng)濟(jì)、能源市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)的影響。從圖1中我們可以看出EUA現(xiàn)貨價(jià)格從開始交易以來，波動(dòng)劇烈，很明顯的二氧化碳價(jià)格走勢(shì)可以分為幾個(gè)階段。另外由于所選擇的樣本期經(jīng)歷全球的金融危機(jī)，影響碳價(jià)因素的宏觀經(jīng)濟(jì)變量、金融市場(chǎng)變量和能源價(jià)格在此期間也出現(xiàn)波動(dòng)狀況，鑒于此本文引入馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)換下的向量自回歸模型(MSVAR)來探討它們對(duì)碳價(jià)非線性的影響。第二，通過實(shí)證發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)、金融市場(chǎng)和能源市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)都有顯著影響，正常狀態(tài)下它們對(duì)碳市場(chǎng)的影響方向上基本符合預(yù)期，非正常狀態(tài)下有違背預(yù)期的現(xiàn)象，說明這些影響不穩(wěn)定，而且也存在滯后性。第三，實(shí)證結(jié)果還發(fā)現(xiàn)金融危機(jī)對(duì)碳市場(chǎng)會(huì)有沖擊，雖然沖擊的時(shí)間并不長，但會(huì)對(duì)碳市場(chǎng)會(huì)起到質(zhì)的改變。

二、研究方法

具有馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移的向量自回歸過程可視為有限階的VAR(p)模型的一般化形式?？紤]如下一個(gè)K維時(shí)間序列構(gòu)成向量：

yt=v+A1yt-1+…+ApYt-p+utt=1,…,T

(1)

其中ut～I(xiàn)ID(0，Σ)，yt=(y1t，…，ykt)，且yt為平穩(wěn)向量，則式(1)為穩(wěn)態(tài)高斯VAR(p)模型的截距形式，它可以表示成均值調(diào)整形式：

yt-μ=A1(yt-1-μ)+…+Ap(Yt-p-μ)+ut

(2)

(3)

更準(zhǔn)確地說，馬爾科夫轉(zhuǎn)移模型假設(shè)st服從一個(gè)不可約的、遍歷的M個(gè)區(qū)制馬爾科夫過程，其轉(zhuǎn)移矩陣為：

(4)

其中對(duì)于i=1，…，M，piM=1-pi1-…-piM-1，滯后階數(shù)為p，機(jī)制數(shù)為M，考慮方程(2)中均值調(diào)整VAR(p)模型的馬爾科夫機(jī)制轉(zhuǎn)移形式，則得到：

yt-μ(st)=A1(st)yt-1-μ(st))+…+Ap(st)(yt-p-μ(st))+μt

(5)

其中ut～NID(0,∑(st)),μ(st),A1(st),…,Ap(st),∑(st)是用來描述參數(shù)μ，A1，…,Ap和Σ對(duì)于已實(shí)現(xiàn)機(jī)制St以來的變參數(shù)函數(shù)，即：

(6)

在模型(5)所刻畫的均值過程，如果機(jī)制發(fā)生一個(gè)當(dāng)期的一次性跳躍，那么模型會(huì)隨之變化。然而，當(dāng)模型從一個(gè)機(jī)制轉(zhuǎn)移到另一個(gè)機(jī)制時(shí)，假設(shè)均值是平滑地到達(dá)另一個(gè)新的水平的情況并不合理。這時(shí)則可以使用MSVAR模型中可能存在均值是狀態(tài)依賴情形、截距項(xiàng)狀態(tài)依賴情形，誤差項(xiàng)是同方差或者異方差情形，所以根據(jù)參數(shù)是否狀態(tài)依賴，可將MSVAR模型設(shè)定為多種形式。

三、數(shù)據(jù)說明

(一)碳市場(chǎng)數(shù)據(jù)

本文采用的碳市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)來自EU ETS 最大的碳交易所——?dú)W洲氣候交易所的碳排放EUA現(xiàn)貨價(jià)格，為了使選擇的樣本期具有代表性，所選擇的樣本期是從歐洲氣候交易所開始進(jìn)行EUA現(xiàn)貨交易的時(shí)間2005年4月22日至2012年6月28日，樣本容量1745個(gè)。雖然EUA的現(xiàn)貨價(jià)格受到EU ETS規(guī)定兩個(gè)階段不能存儲(chǔ)的影響，其價(jià)格在第一階段結(jié)束時(shí)(2007年12月底)接近于零(Paolella and Taschini，2008；Alberola and Chevallier，2009；Daskalakis et al.，2009；Hintermann，2010)，但是由于期貨數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度沒有與EU ETS的整個(gè)時(shí)期跨度同步，且EUA的現(xiàn)貨價(jià)格和期貨價(jià)格的走勢(shì)非常相似，現(xiàn)貨市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)相關(guān)性極高，影響的EUA現(xiàn)貨價(jià)格和期貨價(jià)格的信息都是相同的(Mansanet-Bataller et al.2007)，所以本文使用EUA的現(xiàn)貨數(shù)據(jù)作為碳價(jià)的代表。

(二)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)

根據(jù)前面介紹，二氧化碳會(huì)受到宏觀經(jīng)濟(jì)的影響，二者的關(guān)系如下：首先經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)工業(yè)生產(chǎn)資料的需求，企業(yè)生產(chǎn)更多商品來滿足消費(fèi)者需求進(jìn)而排放更多二氧化碳，因此需要更多二氧化碳排放配額并最終導(dǎo)致碳價(jià)上漲(Ellerman and Buchner，2008；Chevallier，2011b)。

路透商品指數(shù)(CRB)是最早創(chuàng)立的商品指數(shù)，它是由能源、糧食、工業(yè)、畜牧業(yè)、貴重金屬和軟商品等17個(gè)行業(yè)計(jì)算得來，其涵蓋的商品都是原材料性質(zhì)的大宗物資商品，而且，由于其價(jià)格來自期貨市場(chǎng)，因而該指數(shù)在反映世界商品價(jià)格的總體動(dòng)態(tài)上有著非凡的作用。研究表明，CRB指數(shù)是一種較好反映通貨膨脹的指標(biāo)，它與通貨膨脹指數(shù)在同一個(gè)方向波動(dòng)，同時(shí)，與債券收益率也在同一方向上波動(dòng)。在一定程度上，路透商品指數(shù)反映了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的趨勢(shì)。參照Chevallier(2009)，選擇它作為代表宏觀經(jīng)濟(jì)走勢(shì)的指標(biāo)。該指數(shù)反映大宗商品的價(jià)格走勢(shì)，當(dāng)路透指數(shù)增長時(shí)，商品價(jià)格增加，根據(jù)需求定律，價(jià)格增加時(shí)，需求減少，那么企業(yè)所需的二氧化碳排放量隨之減少，碳價(jià)降低，所以我們預(yù)測(cè)路透商品價(jià)格指數(shù)的收益率與碳價(jià)呈反方向關(guān)系。

(三)金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)

EU ETS中交易的產(chǎn)品具有金融屬性，那么金融市場(chǎng)就有可能對(duì)它產(chǎn)生影響，本文參照前人的文獻(xiàn)選擇英國富時(shí)100指數(shù)收益率和信用利差作為金融市場(chǎng)的代表。

英國富時(shí)100指數(shù)(ftse)創(chuàng)立于1984年1月3日，是在倫敦證券交易所上市的最大的100家公司的股票指數(shù)。其成分股涵蓋歐陸9個(gè)主要國家，以英國企業(yè)為主，其他國家包括德國、法國、意大利、芬蘭、瑞士、瑞典、荷蘭及西班牙，它和法國的CAC-40指數(shù)、德國的法蘭克福指數(shù)并稱為歐洲三大股票指數(shù)，該指數(shù)作為經(jīng)濟(jì)的先行指標(biāo)，但其有一種反經(jīng)濟(jì)的作用機(jī)制，從投資角度來看，當(dāng)資本投入到股市時(shí)必然投入到實(shí)體經(jīng)濟(jì)會(huì)減少，反之亦然，所以本文預(yù)測(cè)英國富時(shí)100指數(shù)收益率與碳價(jià)呈反向關(guān)系。

信用利差(spread)指標(biāo)選取的是BAA級(jí)公司債和AAA級(jí)公司債的長期收益率之差。一般認(rèn)為，公司債券和財(cái)政證券之間的信用利差會(huì)因?qū)?jīng)濟(jì)前景的預(yù)期不同而不同，信用利差是總體經(jīng)濟(jì)狀況的一個(gè)函數(shù)。信用利差在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期會(huì)下降，而在經(jīng)濟(jì)收縮期增加。這是因?yàn)樵诮?jīng)濟(jì)收縮期，投資者信心不足，更愿投資于高信用等級(jí)債券以回避風(fēng)險(xiǎn)，而公司由于收入下降，現(xiàn)金流減少，為了吸引投資者購買公司債券，發(fā)行人必須提供較高的利率，因此會(huì)產(chǎn)生較高的信用利差。相反，在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張時(shí)期，投資者對(duì)未來發(fā)展有信心，愿意投資于信用等級(jí)較低的證券以獲得較高的收益，而公司收入增加，現(xiàn)金流充裕，不需要通過很高的成本來吸引外部資金，這樣就導(dǎo)致較低的信用利差。鑒于此，可以預(yù)期信用利差與碳價(jià)存在反向關(guān)系。

(四)能源價(jià)格數(shù)據(jù)

歐洲使用的化石能源主要是天然氣和石油，而且在前面介紹的文獻(xiàn)中已經(jīng)證明原油價(jià)格和天然氣價(jià)格是決定碳價(jià)的主要因素，關(guān)于能源方面的數(shù)據(jù)，本文選擇了歐盟FOB布倫特原油現(xiàn)貨價(jià)格(數(shù)據(jù)來源：http://tonto.eia.gov)和在ice交易的英國歐洲天然氣指數(shù)(數(shù)據(jù)來源：https://www.theice.com)。所有數(shù)據(jù)都選擇了日數(shù)據(jù)，由于有些變量的單位使用美元來表示的，為統(tǒng)一單位，故用歐洲中心銀行公布當(dāng)天的歐元兌美元匯率換算到歐元，樣本期間是從2005年4月22日至2012年6月28日，總共有1745個(gè)樣本。本文中所用的數(shù)據(jù)原油價(jià)格和天然氣指數(shù)數(shù)據(jù)，其余均來自wind數(shù)據(jù)庫。

四、實(shí)證分析

(一)模型的估計(jì)

前面介紹MSVAR模型根據(jù)截距、均值和誤差項(xiàng)是否為異方差分為多種形式，本文根據(jù)所研究問題，AIC、HQ、SC準(zhǔn)則、似然函數(shù)和機(jī)制轉(zhuǎn)化測(cè)度指標(biāo)RCM確定模型的形式和滯后階數(shù)，選擇使用MSIAH(4)VAR(2)模型(MSIAH(4)VAR(2)代表的是4機(jī)制的截距、方差和參數(shù)均不相同的滯后2期的自回歸模型)，采用EM(Expectation-maximization algorithm)算法(EM算法又稱期望最大化算法，是一種在統(tǒng)計(jì)中被用于尋找依賴于不可觀察的隱性變量的概率模型中的參數(shù)最大似然估計(jì)方法)估計(jì)模型。使用ox-MSVAR軟件包(KrolzigHM,1998)得到其機(jī)制轉(zhuǎn)移概率如表2、估計(jì)的平滑概率圖2、模型估計(jì)參數(shù)表3、EUA對(duì)其他變量的影響系數(shù)表4。Hamilton(1989,1994)認(rèn)為，MSVAR模型估計(jì)的參數(shù)過多，t檢驗(yàn)失效，因此本文對(duì)參數(shù)使用bootstrap方法(EHrmannM et al.2003)進(jìn)行仿真檢驗(yàn)，仿真次數(shù)為1000次，得到95%置信水平下的置信區(qū)間。

所選擇的模型MSIAH(4)VAR(2)將整個(gè)樣本期間劃分為四個(gè)機(jī)制，從各機(jī)制所屬的時(shí)間段可以看出它們均有各自的特點(diǎn)。

第一機(jī)制主要集中在2007年3月至2007年12月(在此期間有個(gè)別樣本點(diǎn)沒有歸入到該機(jī)制中，在此可以忽略)，這段時(shí)間正是EU ETS第一階段快要結(jié)束的時(shí)期，此時(shí)EUA現(xiàn)貨價(jià)格與快到期的期貨合約很相似，期貨合約的到期日越近其價(jià)格越接近于零，從而將這段時(shí)間與其他樣本劃分出來，形成一個(gè)機(jī)制。

從圖2中可以看出第二機(jī)制所包含的樣本量最多(在此期間有個(gè)別樣本點(diǎn)沒有歸入到該機(jī)制中，在此可以忽略)，主要包含三個(gè)時(shí)期，第一個(gè)時(shí)期集中在2005年5月至2007年4月，在這個(gè)時(shí)期還有兩個(gè)小的間斷分別是2006年2月3日至2006年2月24日和2006年4月21日至2006年5月30日，從EUA現(xiàn)貨價(jià)格的趨勢(shì)圖(圖1)中，我們可以看到在2006年3月13日到3月20日EUA的價(jià)格有個(gè)不斷攀升的過程，而在第二個(gè)小間斷中的2006年4月25日核證排放數(shù)據(jù)的泄漏事件，使得EUA價(jià)格急劇下降，所以這兩個(gè)小間斷沒有在第二機(jī)制中；第二個(gè)時(shí)期集中在2008年1月至2008年8月；第三個(gè)時(shí)期集中在2009年4月至樣本結(jié)束的2012年6月。從第二機(jī)制所屬的時(shí)間段來看，該機(jī)制包含碳市場(chǎng)運(yùn)行的大部分時(shí)間，可以代表碳市場(chǎng)正常狀態(tài)的情況。

第三機(jī)制所在的時(shí)期主要集中在兩個(gè)時(shí)間段(在此期間有個(gè)別樣本點(diǎn)沒有歸入到該機(jī)制中，在此可以忽略)，第一個(gè)時(shí)間段在2006年4月至2006年6月，該時(shí)間段是核證排放數(shù)據(jù)的泄漏事件所處時(shí)間，EUA價(jià)格驟減；第二個(gè)時(shí)間段在2008年7月至2009年4月，該時(shí)間段是美國金融危機(jī)波及到歐盟的時(shí)間，造成碳價(jià)發(fā)生急速下跌，這兩個(gè)時(shí)間段都是碳價(jià)的大幅度下跌，所以被歸入到了一個(gè)機(jī)制。第四機(jī)制所包含的樣本點(diǎn)比較分散，沒有固定集中在哪個(gè)時(shí)間段，本文將其歸為異常點(diǎn)的集合。

從這四個(gè)機(jī)制跳轉(zhuǎn)的時(shí)間來看，第一機(jī)制所處的時(shí)段是EU ETS第一階段將要結(jié)束時(shí)期，EUA價(jià)格逐漸接近于零的過程。第四機(jī)制基本都是分散的數(shù)據(jù)點(diǎn)，而且大多都是異常值，說明該機(jī)制可以考慮是各種異常點(diǎn)的集合。第三機(jī)制所包含的一個(gè)時(shí)段2008年7月至2009年4月，根據(jù)NBER的數(shù)據(jù)顯示，美國經(jīng)濟(jì)從2008年7月開始走向低迷，另外Chevallier(2011b)證實(shí)歐盟的工業(yè)生產(chǎn)從2007年7月以來下降。從EUA價(jià)格走勢(shì)圖(圖1)中可以看到，碳價(jià)從2008年7月開始下跌，說明金融危機(jī)對(duì)碳市場(chǎng)發(fā)生沖擊，直到2009年4月該沖擊結(jié)束。從圖1中還可以看出，2009年4月后碳價(jià)雖然是上升，但是沒有回到金融危機(jī)前的價(jià)格水平，說明金融危機(jī)對(duì)碳價(jià)產(chǎn)生了質(zhì)的影響。另外從目前歐盟的經(jīng)濟(jì)情況來看，歐盟仍沒有走出歐債危機(jī)的影響，但是在2009年4月以后(樣本屬于機(jī)制2)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)、金融市場(chǎng)指標(biāo)和能源市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)影響已回歸到正常狀態(tài)。機(jī)制2所包含的另一時(shí)段，核證數(shù)據(jù)的泄露事件時(shí)間造成EUA現(xiàn)貨價(jià)格暴跌階段，說明這一機(jī)制都是包含價(jià)格下滑的時(shí)期，可以認(rèn)為第三機(jī)制是碳價(jià)下行階段。把所有其他機(jī)制所處時(shí)期都去掉就是第二機(jī)制所包含的時(shí)期，根據(jù)前面的介紹，一、三、四機(jī)制都分別是有特殊的事件發(fā)生，所以可以將第二機(jī)制看作是正常狀態(tài)。

表2 機(jī)制轉(zhuǎn)移概率表

從表2中可以看到第一機(jī)制轉(zhuǎn)移到第一機(jī)制的概率是83.52%，說明第一機(jī)制正處在碳市場(chǎng)第一階段快結(jié)束的時(shí)期，此時(shí)市場(chǎng)將要被重新“洗牌”，開始第二階段的碳交易，外力對(duì)它沖擊很小，所以保持在這一機(jī)制的概率較高。該機(jī)轉(zhuǎn)移到其他機(jī)制的概率都很小，均小于8%，而且其他機(jī)制轉(zhuǎn)移到該機(jī)制的概率都極低，小于6%。第二機(jī)制轉(zhuǎn)移到第二機(jī)制的概率是87.01%，從前面的分析知道該機(jī)制是正常狀態(tài)，說明碳市場(chǎng)更容易保持在正常狀態(tài)，而且從該機(jī)制轉(zhuǎn)移到其他機(jī)制的概率都較小，沒有超過9%，除非有很強(qiáng)的外力沖擊，否則該機(jī)制很難向非正常狀態(tài)轉(zhuǎn)移。第三機(jī)制轉(zhuǎn)移到第三機(jī)制的概率是67.35%，說明該機(jī)制保持在自身機(jī)制下的能力不強(qiáng)，沖擊后很容易轉(zhuǎn)為正常狀態(tài)(轉(zhuǎn)到第二機(jī)制的概率21.62%)或轉(zhuǎn)為異常點(diǎn)的集合第四機(jī)制(轉(zhuǎn)移到第四機(jī)制的概率11.03%)。第四機(jī)制轉(zhuǎn)移到第四機(jī)制的概率是38.92%，這個(gè)機(jī)制是異常數(shù)據(jù)的集合，從這個(gè)機(jī)制轉(zhuǎn)移到第二機(jī)制(正常狀態(tài))的概率是36.87%，說明從異常狀態(tài)回歸到正常狀態(tài)比較容易。

表3 MSIAH(4)-VAR(2)估計(jì)結(jié)果

表3(續(xù))

regime1euaRegime2euaRegime3euaRegime4euabrentt-2-0.0045530.0202450.0512720.027542[-0.2397,0.2525][-0.0698,0.0712][-0.0733,0.0719][-0.2367,0.2501]Se0.0194770.28441.6370680.433025 log-likelihood:-4377.3730 AICcriterion:5.4910HQcriterion:5.9638SCcriterion:6.7698LRlinearitytest:9848.9394Chi(399)=[0.0000]**Chi(411)=[0.0000]**DAVIES=[0.0000]**RCM:0.624121119

注：由于MSVAR模型估計(jì)的參數(shù)過多，t檢驗(yàn)失效，本文對(duì)參數(shù)使用bootstrap方法進(jìn)行仿真檢驗(yàn)，故沒有列出各參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差；eua表示EU ETS中二氧化碳配額的現(xiàn)貨價(jià)格，crb表示路透商品價(jià)格指數(shù)收益率，ftse表示英國富時(shí)100指數(shù)收益率， spread表示信用利差，各變量的下角標(biāo)t-1代表滯后一期，t-2代表滯后二期；*代表5%顯著性水平下顯著，**代表1%顯著性水平下顯著；方括號(hào)內(nèi)是使用bootstrap方法仿真檢驗(yàn)得到置信水平為95%的置信區(qū)間.

表4 EUA對(duì)其他變量的影響系數(shù)

注：由于MSVAR模型估計(jì)的參數(shù)過多，t檢驗(yàn)失效，本文對(duì)參數(shù)使用bootstrap方法進(jìn)行仿真檢驗(yàn)，故沒有列出各參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差；*代表5%顯著性水平下顯著，**代表1%顯著性水平下顯著；方括號(hào)內(nèi)是使用bootstrap方法仿真檢驗(yàn)得到置信水平為95%的置信區(qū)間.

(二)模型分析

表4中列出了碳價(jià)對(duì)其他變量的影響系數(shù)，具體來看，碳價(jià)對(duì)路透商品價(jià)格指數(shù)收益率和富時(shí)100指數(shù)收益率在第二機(jī)制(正常狀態(tài))有顯著影響，而對(duì)信用利差、天然氣和brent原油在所有機(jī)制下都有顯著的影響，說明宏觀經(jīng)濟(jì)、金融市場(chǎng)、能源市場(chǎng)與碳市場(chǎng)存在交互作用。由于本文主要目的是討論其他變量對(duì)碳價(jià)的影響，所以接下來我們重點(diǎn)分析其他變量對(duì)碳價(jià)的影響情況(表3)。

根據(jù)前面的介紹，機(jī)制2為正常狀態(tài)，所以我們首先對(duì)此機(jī)制進(jìn)行分析。表3中，機(jī)制2下的路透指數(shù)收益率滯后一期和滯后二期對(duì)碳價(jià)均為顯著的負(fù)影響，符合前面的假定，說明大宗商品價(jià)格的上漲帶動(dòng)了普通商品價(jià)格的上升，需求減少，從而二氧化碳排放減少而導(dǎo)致碳價(jià)降低。另外，其滯后二期的系數(shù)比滯后一期的系數(shù)絕對(duì)值大，這個(gè)指標(biāo)代表的是宏觀經(jīng)濟(jì)，說明宏觀經(jīng)濟(jì)在正常時(shí)期對(duì)碳價(jià)的影響具有滯后性。

英國富時(shí)100指數(shù)收益率對(duì)碳價(jià)的影響滯后一期顯著為負(fù)，滯后二期顯著為正。滯后一期的系數(shù)絕對(duì)值明顯大于滯后二期的系數(shù)絕對(duì)值，說明股票指數(shù)對(duì)碳市場(chǎng)的影響主要在滯后一期，其原因可能是由于宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)碳價(jià)存在滯后影響，而股市指數(shù)相對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)來講是個(gè)先行指標(biāo)，所以就表現(xiàn)出它對(duì)碳市場(chǎng)影響在滯后一期最大。信用利差在經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張期會(huì)下降，而在經(jīng)濟(jì)收縮期增加。本文得到信用利差對(duì)碳市場(chǎng)的影響在滯后一期顯著為正，滯后二期顯著為負(fù)，前面的假設(shè)信用利差對(duì)碳市場(chǎng)影響為負(fù)，所以它對(duì)碳市場(chǎng)存在滯后影響。從這兩個(gè)代表金融市場(chǎng)的指標(biāo)英國富時(shí)100收益率和信用利差對(duì)碳市場(chǎng)的影響系數(shù)上來看，金融市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)的影響不穩(wěn)定，也存在滯后影響。

英國天然氣價(jià)格指數(shù)滯后一期影響顯著為負(fù)，滯后二期對(duì)碳市場(chǎng)的影響顯著為正，說明天然氣作為發(fā)電廠生產(chǎn)成本對(duì)碳價(jià)存在正向的推動(dòng)作用，但是它對(duì)碳價(jià)的影響具有明顯的滯后性。Brent原油與天然氣價(jià)格指數(shù)表現(xiàn)相同，滯后一期對(duì)碳價(jià)的影響顯著為負(fù)，滯后二期轉(zhuǎn)變?yōu)轱@著的正影響，其原因可能是源于石油是所有的能源的價(jià)格引導(dǎo)者，但是對(duì)碳價(jià)的影響卻是間接，它要通過其他的能源的作用影響碳價(jià)，所以滯后二期才對(duì)碳價(jià)發(fā)生實(shí)質(zhì)的影響。

機(jī)制1下富時(shí)100指數(shù)收益率、信用利差和布倫特原油價(jià)格對(duì)碳價(jià)的影響與機(jī)制2下不同，其他變量對(duì)碳價(jià)的影響方向均相同，且顯著。根據(jù)前面的機(jī)制劃分的介紹，該機(jī)制所處時(shí)段是面臨EU ETS第一階段即將結(jié)束的時(shí)段，出現(xiàn)金融市場(chǎng)變量和原油價(jià)格對(duì)碳價(jià)的影響與正常狀態(tài)相反的情形，而且變量對(duì)它的影響作用都比較小(該機(jī)制下變量對(duì)碳價(jià)的影響系數(shù)絕對(duì)值小于正常狀態(tài)下的系數(shù)絕對(duì)值)。

機(jī)制3下代表宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的路透商品價(jià)格指數(shù)收益率對(duì)碳價(jià)存在顯著的正影響，與預(yù)期相反，說明在金融危機(jī)沖擊下，宏觀經(jīng)濟(jì)會(huì)受其影響，進(jìn)而宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)碳價(jià)的影響發(fā)生改變。能源市場(chǎng)中的天然氣價(jià)格指數(shù)滯后一期表現(xiàn)出正向影響，但并不顯著，而滯后二期的影響卻表現(xiàn)出顯著負(fù)影響，說明在遭受金融危機(jī)沖擊時(shí)的天然氣價(jià)格和碳價(jià)走勢(shì)表現(xiàn)出不一致情況。以此來看，受金融危機(jī)沖擊的宏觀經(jīng)濟(jì)會(huì)更快反映在碳價(jià)上，能源價(jià)格中天然氣價(jià)格更容易受到影響，所以才造成天然氣價(jià)格指數(shù)與機(jī)制2下表現(xiàn)不同，但也會(huì)更快影響到碳價(jià)。

機(jī)制4下，所有變量對(duì)碳價(jià)的影響都與機(jī)制2下相同，雖然這個(gè)機(jī)制下，碳價(jià)基本都是異常值，但它們基本上都是個(gè)別的點(diǎn)集合而成，并不是連續(xù)時(shí)間段，說明在單個(gè)點(diǎn)上，各變量對(duì)碳價(jià)的影響是與正常時(shí)期都相同的，沒表現(xiàn)出差異。

五、結(jié)論

綜上所述，我們得到以下主要結(jié)論：

第一，正常狀態(tài)下宏觀經(jīng)濟(jì)、金融市場(chǎng)和能源市場(chǎng)對(duì)碳市場(chǎng)的影響方向上均符合預(yù)期，但都存在著滯后性。在不同機(jī)制下，可能源于碳市場(chǎng)是新興市場(chǎng)又有其獨(dú)特的交易制度，造成宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)碳價(jià)影響呈波動(dòng)狀態(tài)，金融市場(chǎng)對(duì)其的影響表現(xiàn)出不穩(wěn)定性，就連作為碳市場(chǎng)影響因素中最為重要的能源價(jià)格，對(duì)碳市場(chǎng)的影響也會(huì)發(fā)生變化。根據(jù)前面介紹的文獻(xiàn)，能源價(jià)格是碳價(jià)的主要決定因素，但在實(shí)證中，天然氣價(jià)格指數(shù)和原油價(jià)格系數(shù)在不同機(jī)制下并不完全相同，說明可能由于原油和天然氣雖然是一般商品，它們的價(jià)格還會(huì)受到外生與經(jīng)濟(jì)因素之外因素的影響，例如戰(zhàn)爭(zhēng)、資源開采情況等，這些都會(huì)導(dǎo)致能源價(jià)格與經(jīng)濟(jì)周期的復(fù)雜性，且碳市場(chǎng)有著自身獨(dú)特的規(guī)則，從而導(dǎo)致對(duì)碳價(jià)的影響不具有魯棒性。

第二，碳市場(chǎng)在第一階段快結(jié)束時(shí)期(機(jī)制1下)，由于本身交易制度(第一階段的配額不能帶入第二階段交易)的原因，使得金融市場(chǎng)和天然氣價(jià)格指數(shù)對(duì)它的影響發(fā)生變化，并且各變量對(duì)碳市場(chǎng)的影響變小。

第三，在金融危機(jī)沖擊下，由于宏觀經(jīng)濟(jì)本身受到?jīng)_擊，所以對(duì)碳市場(chǎng)的影響發(fā)生與預(yù)期不符的現(xiàn)象。天然氣價(jià)格相對(duì)于石油價(jià)格，更容易受到金融危機(jī)的沖擊，進(jìn)而造成它對(duì)碳價(jià)的影響發(fā)生改變。從碳市場(chǎng)2009年4月又轉(zhuǎn)為正常狀況來看，金融危機(jī)對(duì)碳市場(chǎng)的影響時(shí)間并不長，但是會(huì)引起碳市場(chǎng)質(zhì)的改變。

第四，從前面的實(shí)證部分看到金融市場(chǎng)、宏觀經(jīng)濟(jì)、能源市場(chǎng)都對(duì)碳市場(chǎng)有沖擊，但是這個(gè)影響表現(xiàn)出不穩(wěn)定性，而且也存在滯后性。其原因可能有如下幾點(diǎn)：①二氧化碳價(jià)格受影響的程度的大小取決于它在整個(gè)經(jīng)濟(jì)中的風(fēng)險(xiǎn)暴露程度，二氧化碳作為一種特殊的商品，它的價(jià)格仍主要由供求(供給方是歐盟分配的配額，是固定的，需求方是各受監(jiān)管企業(yè)二氧化碳排放量)雙方來決定；②EU ETS規(guī)定分為幾個(gè)階段來實(shí)行京都議定書的精神，不同階段的配額不允許借貸和存儲(chǔ)，這樣的自身特性使得它在非正常狀態(tài)下存在著宏觀經(jīng)濟(jì)、金融市場(chǎng)和能源市場(chǎng)表現(xiàn)出與預(yù)期不符的現(xiàn)象；③所選擇的代表金融市場(chǎng)和宏觀經(jīng)濟(jì)因素的變量數(shù)值上都相對(duì)較小或者說選擇的變量有可能不夠恰當(dāng)，所以碳價(jià)面對(duì)全球性的經(jīng)濟(jì)危機(jī)沒有表現(xiàn)出劇烈的波動(dòng)，雖然仍然還會(huì)受到影響，但是影響具有滯后性和不穩(wěn)定性。

[1] Alberola E,Chevallier J,Cheze B.Price Drivers and Structural Breaks in European Carbon Prices 2005-2007[J].Energy Policy,2008,36(2):87-97.

[2] Andrew Ang,Geert Bekaert,International Asset Allocation With Regime Shifts[J].Review of Financial Studies,2002,15(4):1137-1187.

[3] Benz E,Trück S.Modeling the Price Dynamics of CO2Emission Allowances[J].Energy Economic,2009,31(1):4-15.

[4] Christiansen A C,Arvanitakis A.What Determines the Price of Carbon in the European Union?[R].European Climate Exchange Working Paper,2004.

[5] Christiansen,A,Arvanitakis A,Tangen K,Hasselknippe H.Price Determinants in the EU Emissions Trading Scheme[J].Climate Policy,2005,5(1):15-30.

[6] Convery FJ,Redmond L.Market and Price Developments in the European Union Emissions Trading Scheme[J].Rev Environ Econ Policy,2007,1(1):88-111.

[7] Chevallier J.Carbon Futures and Macroeconomic Risk Factors: A View from the EU ETS[J].Energy Economics,2009,31(4):614-25.

[8] Chevallier J.Macroeconomics,Finance,Commodities:Interactions with Carbon Markets in A Data-rich Model[J].Economic Modelling,2011a 28(1-2):557-567.

[9] Darrel Duffie,Kenneth J.Singleton,Credit Risk:Pricing,Measurement and Management[M].Princeton University Press,2003.

[10] Daskalakis G,Psychoyios D & Markellos R N.Modelling CO2Emission Allowance Prices and Derivatives:Evidence from the European Trading Scheme[J].Journa of Banking and Finance,2009,33(7):1230-1241.

[11] Ehrmann M,Ellison M,Valla N.Regimedependent Impulse Response Functions in a Markovswitching Vector Autoregression Model[J].Economics Letters,2003,78(3):295-299.

[12] Ellerman A D,Buchner B K.The European Union Emissions Trading Scheme:Origins,Allocation,and Early Results[J].Review of Environmental Economics and Policy,2007,(1):66-87.

[14] Ellerman A D,Buchner B K.Over-allocation or Abatement?A Preliminary Analysis of the EU ETS based on the 2005-2006 Emissions data[J].Environmental and Resource Economics,2008,41(2):267-287.

[15] Georgopoulou E,Sarafidis Y,Mirasgedis S,Lalas DP.Next Allocation Phase of the EU Emissions Trading Scheme:How Tough Will the Future Be?[J].Energy Policy,2006,34(18):4002-4023.

[16] Goldfeld,Stephen,Richard E Quandt.The Estimation of Structural Shifts by Switching Regressions[J].Annals of Economic and Social Measurernertt,1973,(2):473-483.

[17] Hamilton J D.A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle[J].Econometrica,1989,57(2):357-384.

[18] Hamilton J D.Time Series Analysis[M].New York:Princeton University Press,1994.

[19] Hintermann B.Allowance Price Drivers in the First Phase of the EU ETS[J].Journal of Environmental Economics and Management,2010,59(1):43-56.

[20] Julien Chevallier.A Model of Carbon Price Interactions with Macroeconomic and Energy Dynamics[J].Energy Economics,2011(b),33(6):1295-1312.

[21] Julien Chevallier.Carbon Price Drivers:An Updated Literature Review [R].Working Paper,2011(c),http://ssrn.com/abstract=1811963.

[22] Krolzig HM.Econometric Modeling of Markov Switching Vector Autore-gressions Using MSVAR for Ox[EB/OL].Discussion Paper,Department of Economics,University of Oxford.http:∥www.economics.ox.ac.uk/hendry/krolzig,1998.

[23] Kanen JLM.Carbon Trading and Pricing[M].Environmental Finance Publications,2006.

[24] Mansanet-Bataller M,Pardo A,Valor E.CO2Prices,Energy and Weather[J].The Energy Journal,2007,28(3):67-86.

[25] Paolella M S,Taschini L.An Econometric Analysis of Emission Trading Allowances[J].Journal of Banking and Finance,2008,32(10):2022-2032.

[26] Parsons JE,Ellerman AD,Feihauer S.Designing a US Market for CO2[R].Working Paper,2009,http://globalchange.mit.edu/files/document/MITJPSPGC_Rpt171.pdf.

[27] Springer U.The Market for Tradable GHG Permits under the Kyoto Protocol: A Survey of Model Studies[J].Energy Economics,2003,25(5):527-551

[28] Yue-Jun Zhang,Yi-Ming Wei.An Overview of Current Research on EU ETS: Evidence from Its Operating Mechanism and Economic Effect[J].Applied Energy 2010,87(6):1804-1814.

[29] 張躍軍，魏一鳴.化石能源市場(chǎng)對(duì)國際碳市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)影響實(shí)證研究[J].管理評(píng)論，2010,(6):34-41.

[30] 徐志偉，常旭蕊.投資增長加重了中國工業(yè)二氧化硫的排放嗎——基于空間面板模型的總量判斷與結(jié)構(gòu)比較[J].貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2016，(2)：90-94.

[31] 章曉英，李陽.重慶市碳排放趨勢(shì)及產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)性分析——基于灰色理論的實(shí)證研究[J].重慶理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué))，2015，(4)：21-24.

[32] 魏一鳴,王愷,鳳振華,等.碳金融與碳市場(chǎng):方法與實(shí)證[M].北京:科學(xué)出版社,2010.

[33] 魏一鳴,劉蘭翠,范英,等.中國能源報(bào)告(2008):碳排放研究[M].北京:科學(xué)出版社,2008.

[責(zé)任編輯：張曉娟]

ResearchonCarbonDioxidePriceofEUETSbasedonMSVAR

HAI Xiao-hui

(School of Statistics and Mathematics,Inner Mongolia University of Finance and Economics,Hohhot 010070,China)

This paper examines the nonlinear effect of macroeconomic, financial market, and energy market on carbon price based on Markov-switching vector autoregression model. Empirical results reveal that four regimes are present during the sampling period: normal market regime, abnormal market regime, transitional market regime, and crisis market regime. Transitional market regime occurs from phase I, and then transferred to phase II of the European Union Emission Trading System. Crisis market regime occurs during the global financial crisis. As a result of environmental impact and the unique nature of the trading scheme, the influence of indicator variables, such as macroeconomic, financial market, and energy market on the European Union Allowances spot price is contrary to expectations under the two regimes. Under the other regimes, the impact of these variables on carbon price is consistent with expectations, but exhibits a slight delay. Most samples are under the normal market regime, in which carbon price series also shows a certain auto-correlation. However, because of the instability of the carbon market, auto-correlation is occasionally insignificant, thus revealing that the carbon market is under the abnormal market regime.

EU ETS ; carbon price; MSVAR model bootstrap test

2017-06-01

內(nèi)蒙古自然科學(xué)基金項(xiàng)目(2016BS0702)；2017年度內(nèi)蒙古自治區(qū)高等學(xué)?？茖W(xué)研究項(xiàng)目(NJZC17136)

海小輝(1980-),女(蒙古族)，內(nèi)蒙古通遼人,內(nèi)蒙古財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院講師，博士，從事碳交易、碳金融研究.

F416.2

A

2095-5863(2017)06-0037-10