張鵬

摘要：碳排放交易體系對減少溫室氣體排放和減緩全球氣候變暖具有重要作用和意義，而碳排放交易價格是排放交易體系中最重要的一環(huán)。本文使用向量誤差修正模型（VEC），選取2013年3月22日到2018年12月31日的數(shù)據(jù)，研究驅(qū)動因素對碳排放價格的影響機制。實證分析表明，碳現(xiàn)貨價格主要受原油期貨價格滯后一期值的正向影響和自身滯后一期值的負(fù)向影響，其他影響因素均不顯著。

關(guān)鍵詞：碳排放價格;VEC;協(xié)整;影響因素

1. 引言

化石燃料的大量使用和溫室氣體的大量排放導(dǎo)致全球氣候變暖，已經(jīng)引起世界各國的關(guān)注。碳排放交易體系是減少溫室氣體排放的有效手段和低成本措施。因此，研究碳排放交易價格及其影響因素具有重要意義。

作為具有金融屬性的商品，碳資產(chǎn)受許多復(fù)雜因素的影響，例如宏觀經(jīng)濟運行，能源價格，政府政策和碳市場中的類似產(chǎn)品。相應(yīng)地，碳價格、經(jīng)濟變量和能源市場之間的聯(lián)系預(yù)計將是動態(tài)的（Ji等[1]，2018）。揭示這種動態(tài)聯(lián)系對市場決策者和參與者具有三個有益的影響。首先，歐盟排放交易體系不僅是決策者實現(xiàn)減排目標(biāo)的重要市場工具，而且有助于市場決策者清楚地了解排放配額的定價方式并制定政策。其次，對于被體系覆蓋企業(yè)修改與減排行動相關(guān)的決策，調(diào)整化石燃料的使用具有重要意義。第三，估算排放配額價格對影響因素沖擊的反應(yīng)是市場投資者加強有效風(fēng)險管理的必要技能。

2. 文獻綜述

根據(jù)以往的文獻，能源價格是碳價格最重要的驅(qū)動因素，因為發(fā)電廠能夠在燃料投入之間進行轉(zhuǎn)換。原油、天然氣、煤炭和電力價格是影響EUA價格的主要因素。碳價格已被證明與宏觀經(jīng)濟活動密切相關(guān)。Chevallier[2] （2011）通過馬爾科夫轉(zhuǎn)換模型發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟擴張期間，工業(yè)生產(chǎn)對碳價格有正向影響。Zhu等[3] （2019）發(fā)現(xiàn)，歐盟碳排放價格的長期趨勢在一定程度上取決于宏觀經(jīng)濟因素。Chevallier[2] （2011）指出，2006年4月歐盟碳排放價格暴跌的主要原因不是投機性套利，而是排放配額的超額分配以及配額不允許跨期使用。Fan等[4] （2017）使用事件研究法評估了歐盟排放交易體系中不同政策調(diào)整對碳排放收益的影響。極端天氣，例如極端寒冷和高溫，也會影響對碳排放量的需求，進而影響碳價格。Alberola等[5]（2008）發(fā)現(xiàn)EUA現(xiàn)貨價格不僅對能源價格產(chǎn)生反應(yīng)，而且還對較冷事件中溫度的意外變化做出響應(yīng)。

最近對碳排放價格驅(qū)動因素的研究使用了更復(fù)雜的方法，通常分為兩類：計量經(jīng)濟模型和人工智能模型。前者主要包括ARIMA、GARCH、灰色模型GM （1，1） 等，后者包括ANN、LSSVM、MLP、LSTM等。

3. 模型介紹

4. 數(shù)據(jù)來源與實證分析

4.1 數(shù)據(jù)來源

碳現(xiàn)貨價格選取EUA第三階段碳現(xiàn)貨價格。煤炭價格選取歐洲ARA港動力煤現(xiàn)貨價。石油價格選取WTI原油期貨價格。天然氣價格選取紐約商業(yè)交易所的天然氣期貨合約價格。電力價格選取歐洲電力交易所的電力發(fā)展指數(shù)。選取Euro Stoxx 50指數(shù)代表宏觀經(jīng)濟運行情況。為降低異方差影響，對所有變量進行對數(shù)化處理，對數(shù)化后的數(shù)據(jù)依次記為lnspot，lnARA，lnWTI，lngas，lnEEDI和lnSTOXX。

4.2 VEC分析

首先，對原始數(shù)據(jù)進行ADF單位根檢驗，結(jié)果表明，未差分時，lnSTOXX在5%的顯著性水平下是平穩(wěn)的，其它五個變量是平穩(wěn);一階差分之后，其它五個變量也變?yōu)槠椒€(wěn)序列，且是在1%的顯著性水平下平穩(wěn)。原始數(shù)據(jù)是I（1）單整。

然后，尋找VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。在五個評價標(biāo)準(zhǔn)中，SC和HQ指向一階滯后，F(xiàn)PE和AIC指向二階滯后，LR指向八階滯后，最終選擇二階作為VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。確定了VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)之后，建立原始數(shù)據(jù)層面的VAR模型，建立VAR模型時，需要進行Granger因果關(guān)系檢驗，以檢查各內(nèi)生變量之間是否互為因果關(guān)系。Granger因果關(guān)系檢驗的結(jié)果表明，在10%的顯著性水平下，lnspot，lnWTI和lngas可以視為內(nèi)生變量，lnARA，lnEEDI和lnSTOXX應(yīng)看作外生變量。然后對其建立向量誤差修正模型。在建立VEC模型之前，需要先進行協(xié)整檢驗，以確認(rèn)它們之間是否存在長期均衡關(guān)系，Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果顯示碳現(xiàn)貨價格及其影響因素之間存在一個協(xié)整關(guān)系，滿足建立VEC模型的條件。

剔除不顯著的變量之后，得到關(guān)于lnspot的方程如（3）所示。

〖dlnspot〗_t=- 0.07*〖dlnspot〗_（t-1）+ 0.11*〖dlnWTI〗_（t-1）- 0.0014*〖vecm〗_（t-1）- 0.12（3）

結(jié)果表明，第一，碳現(xiàn)貨價格主要受原油期貨價格滯后一期值的正向影響和自身滯后一期值的負(fù)向影響，其他影響因素不顯著。數(shù)據(jù)差分后，原油期貨價格上漲1%，會使碳現(xiàn)貨價格上升0.11%。可能的原因是，WTI作為一種期貨價格，具有價格發(fā)現(xiàn)的功能，其上漲表明能源市場需求旺盛，能源消耗量在穩(wěn)步增加，從而提高了石油等能源的未來價格。也預(yù)示著未來碳排放的數(shù)量要增加，從而碳排放配額的需求增加，進而推高了碳現(xiàn)貨價格。碳現(xiàn)貨價格受到自身滯后一階差分值的負(fù)向影響，表明碳價格具有自動趨于穩(wěn)定的特性，具有一定的抗干擾能力。第二，當(dāng)短期波動偏離長期均衡時，誤差會以-0.0014的水平進行調(diào)整，調(diào)整速度緩慢。

5. 結(jié)論與建議

本文提出向量誤差修正模型，研究歐盟排放交易體系EUA第三階段碳現(xiàn)貨價格及其潛在影響因素的關(guān)系，從而為碳市場管理者和參與者提供相應(yīng)的建議。

實證分析結(jié)果表明，碳現(xiàn)貨價格主要受原油期貨價格滯后一期值的正向影響和自身滯后一期值的負(fù)向影響，具有自動趨于穩(wěn)定的特性。當(dāng)短期波動偏離長期均衡時，誤差會以-0.0014的水平進行調(diào)整，調(diào)整速度緩慢?；谝陨辖Y(jié)論，在短期中，建議管理者應(yīng)該加強原油期貨市場的建設(shè)，防止原油期貨價格的過度波動對碳市場產(chǎn)生不利影響，投資者需要密切關(guān)注原油期貨價格的變化;同時，管理者和投資者需要關(guān)注碳現(xiàn)貨市場自身的變化。

參考文獻

[1]JI Q， ZHANG DY， GENG JB.Information linkage， dynamic spillovers in prices and volatility between the carbon and energy markets[J].Journal of Cleaner Production，2018（198）： 972-978.

[2]JULIEN CHEVALLIER. Detecting instability in the volatility of carbon prices[J]. Energy Economics，2011，33（1）：99-110.

[3]ZHU B， Ye SX， HAN D，ETAL.A multiscale analysis for carbon price drivers[J]. Energy Economics. 2019（78）：202-216.

[4]LIN BQ，JIA ZJ.What are the main factors affecting carbon price in Emission Trading Scheme？ A case study in China[J].Science Total Environment，2019（654）：525-534.

[5]EMILIE ALBEROLA，JULIEN CHEVALLIER，BENOIT CHEZE. Price drivers and structural breaks in European carbon prices 2005–2007[J]. Energy Policy，2008，36（2）：787-797.