能源期货市场、能源股票市场与碳市场非线性关系动态分析
发布时间：2021-01-08 12:47
随着我国碳排放权交易体系日趋完善和成熟,碳排放权的金融属性不断增强,能源期货市场、能源股票市场与碳市场的非线性链接关系不断突显。在解析能源期货市场、能源股票市场与碳市场相互影响原理的基础上,通过分析选取和构建了中证能源期货综合指数、能源上市公司股票价格和深圳碳排放权现货价格实证研究变量,获取和计算了三者2013年8月至2018年10月的周交易数据。基于变量数据的探索性分析,构建了描述能源期货市场、能源股票市场与碳市场之间非线性动态关系的MSVAR模型。通过模型运用和实证分析,揭示了能源期货市场、能源股票市场与碳市场非线性关系动态演变规律。首先,能源期货市场、能源股票市场和碳市场之间存在平稳和非平稳两种状态,市场间的价格波动呈现出区制转换效应,非平稳的市场状态比平稳的市场状态具有更强的持续性;第二,国内能源期货市场和能源股票市场对碳市场影响较大,但碳市场对能源期货市场和股票市场影响较弱;第三,中证能源期货综合指数、能源股票价格和深圳碳排放权现货价格3个变量之间存在非线性空间传导效应,说明能源期货市场、能源股票市场和碳市场之间呈现出结构变化和非线性特征,研究发现碳市场价格对于自身的冲击都显...
【文章来源】：系统工程. 2020,38(05)北大核心CSSCI
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
图２深圳碳排放权交易市场现状??
注：＊表示滞后期选择标准。??Ｒｅｓｐｏｎｓｅ?ｏｆ?ＤＬＥＦＣＩ?ｔｏ?ＤＬＥＦＣＩ?Ｒｅｓｐｏｎｓｅ?ｏｆ?ＤＬＥＦＣＩ?ｔｏ?ＤＬＳＺＡ??Ｒｅｓｐｏｎｓｅ?ｏｆ?ＤＬＥＦＣＩ?ｔｏ?ＤＬＺＣＩ??Ｒｅｓｐｏｎｓｅ?ｏｆ?ＤＬＳＺＡ?ｔｏ?ＤＬＥＦＣＩ?Ｒｅｓｐｏｎｓｅ?ｏｆ?ＤＬＳＺＡ?ｔｏ?ＤＬＳＺＡ??Ｒｅｓｐｏｎｓｅ?ｏｆ?ＤＬＳＺＡ?ｔｏ?ＤＬＺＣＩ??Ｒｅｓｐｏｎｓｅ?ｏｆ?ＤＬＺＣＩ?ｔｏ?ＤＬＥＦＣＩ?Ｒｅｓｐｏｎｓｅ?ｏｆ?ＤＬＺＣＩ?ｔｏ?ＤＬＳＺＡ??图４?ＶＡＲ（２）模型脉冲响应图??Ｒｅｓｐｏｎｓｅ?ｏｆ?ＤＬＺＣＩ?ｔｏ?ＤＬＺＣＩ??
第５期??邹绍辉，张甜：能源期货市尝能源股票市场与碳市场非线性关系动态分析??回报率乘以３６０得到的。中证能源期货指数和能源股票??价格的平均年复利投资回报率分别为６．３１％和０．５３％，碳??市场投资回报率为０．７９％．本文认为出现这种差异是由于??各市场变动趋势不同造成的，具体变动情况见图３。??１４０．００???能源期货价格一碳市场价格?能源股票价格??图３各变量变动趋势??相应地，可计算出各变量间的相关系数矩阵，具体见??表３。根据表３，中证新能源期货综合指数和深圳碳排放??权交易价格有较高的相关性，相关系数为０．７９６１?；中证能??源期货综合指数（ＫＦＣＩ）、能源上市公司股票市场（ＺＣＩ）与??和深圳碳排放权交易价格（ＳＺＡ）之间均为负相关，相关系??数分别为一０．１５６６和一０．０２６。这也说明了三个市场间可??能存在一个较为复杂的非线性动态关系。??表３相关性矩阵??ＫＦＣＩ??ＳＺＡ??ＺＣＩ??ＫＦＣＩ??１??－??－??ＳＺＡ??０．７９６１??１??－??ＺＣＩ??一０．１５６６??一?０，０２６??１??３．２?实证模型??本文的主要目的是研究能源期货市尝能源股票市场??和碳市场之间的动态演变关系，三大市场分别由中证能源??期货综合指数、能源股票价格和深圳碳排放权交易价格３??个变量代表。在应用ＶＡＲ模型之前，必须确定序列的最??优滞后阶数，并检验上述３个变量之间是否存在协整关??系。如果没有通过单位根检验，需要对变量进行差分处理??直至序列平稳。此外，需要对不平稳的序列做协整检验，??观察是否存在协整关系。在单位根检验中，最常用的是??Ｈｃｎｒｉｑｕｃｓ?和?Ｓａｄ
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国碳排放权价格对两类能源公司股价的影响——基于VECM模型的比较分析[J]. 曾清. 金融发展研究. 2018(10)
[2]基于VAR的碳排放权现货价格、能源价格及道中指数关系研究[J]. 崔婕,黄杰,李凯. 经济问题. 2018(07)
[3]国际碳期货价格与国内碳价动态关系[J]. 邹绍辉,张甜. 山东大学学报(理学版). 2018(05)
[4]EUETS二氧化碳价格问题研究——基于MSVAR模型[J]. 海小辉. 财经理论研究. 2017(06)
[5]我国碳排放权交易价格影响因素研究——基于结构方程模型的实证分析[J]. 赵立祥,胡灿. 价格理论与实践. 2016(07)
[6]欧盟碳配额现货与期货价格关系及对中国的借鉴[J]. 王丹,程玲. 中国人口·资源与环境. 2016(07)
[7]低碳概念及新能源公司股价与碳交易价格相关性研究[J]. 朱东山,孔英. 生态经济. 2016(01)
[8]我国碳排放权交易市场与股票市场联动性研究[J]. 陶春华. 北京交通大学学报(社会科学版). 2015(04)
[9]全球碳交易市场对中国经济-能源-气候系统的影响评估[J]. 闫云凤. 中国人口·资源与环境. 2015(01)
[10]基于MSVAR的国际原油期货价格变动研究[J]. 李智,林伯强,许嘉峻. 金融研究. 2014(01)
本文编号：2964608
【文章来源】：系统工程. 2020,38(05)北大核心CSSCI
【文章页数】：13 页
【部分图文】：
图２深圳碳排放权交易市场现状??
注：＊表示滞后期选择标准。??Ｒｅｓｐｏｎｓｅ?ｏｆ?ＤＬＥＦＣＩ?ｔｏ?ＤＬＥＦＣＩ?Ｒｅｓｐｏｎｓｅ?ｏｆ?ＤＬＥＦＣＩ?ｔｏ?ＤＬＳＺＡ??Ｒｅｓｐｏｎｓｅ?ｏｆ?ＤＬＥＦＣＩ?ｔｏ?ＤＬＺＣＩ??Ｒｅｓｐｏｎｓｅ?ｏｆ?ＤＬＳＺＡ?ｔｏ?ＤＬＥＦＣＩ?Ｒｅｓｐｏｎｓｅ?ｏｆ?ＤＬＳＺＡ?ｔｏ?ＤＬＳＺＡ??Ｒｅｓｐｏｎｓｅ?ｏｆ?ＤＬＳＺＡ?ｔｏ?ＤＬＺＣＩ??Ｒｅｓｐｏｎｓｅ?ｏｆ?ＤＬＺＣＩ?ｔｏ?ＤＬＥＦＣＩ?Ｒｅｓｐｏｎｓｅ?ｏｆ?ＤＬＺＣＩ?ｔｏ?ＤＬＳＺＡ??图４?ＶＡＲ（２）模型脉冲响应图??Ｒｅｓｐｏｎｓｅ?ｏｆ?ＤＬＺＣＩ?ｔｏ?ＤＬＺＣＩ??
第５期??邹绍辉，张甜：能源期货市尝能源股票市场与碳市场非线性关系动态分析??回报率乘以３６０得到的。中证能源期货指数和能源股票??价格的平均年复利投资回报率分别为６．３１％和０．５３％，碳??市场投资回报率为０．７９％．本文认为出现这种差异是由于??各市场变动趋势不同造成的，具体变动情况见图３。??１４０．００???能源期货价格一碳市场价格?能源股票价格??图３各变量变动趋势??相应地，可计算出各变量间的相关系数矩阵，具体见??表３。根据表３，中证新能源期货综合指数和深圳碳排放??权交易价格有较高的相关性，相关系数为０．７９６１?；中证能??源期货综合指数（ＫＦＣＩ）、能源上市公司股票市场（ＺＣＩ）与??和深圳碳排放权交易价格（ＳＺＡ）之间均为负相关，相关系??数分别为一０．１５６６和一０．０２６。这也说明了三个市场间可??能存在一个较为复杂的非线性动态关系。??表３相关性矩阵??ＫＦＣＩ??ＳＺＡ??ＺＣＩ??ＫＦＣＩ??１??－??－??ＳＺＡ??０．７９６１??１??－??ＺＣＩ??一０．１５６６??一?０，０２６??１??３．２?实证模型??本文的主要目的是研究能源期货市尝能源股票市场??和碳市场之间的动态演变关系，三大市场分别由中证能源??期货综合指数、能源股票价格和深圳碳排放权交易价格３??个变量代表。在应用ＶＡＲ模型之前，必须确定序列的最??优滞后阶数，并检验上述３个变量之间是否存在协整关??系。如果没有通过单位根检验，需要对变量进行差分处理??直至序列平稳。此外，需要对不平稳的序列做协整检验，??观察是否存在协整关系。在单位根检验中，最常用的是??Ｈｃｎｒｉｑｕｃｓ?和?Ｓａｄ
【参考文献】：
期刊论文
[1]我国碳排放权价格对两类能源公司股价的影响——基于VECM模型的比较分析[J]. 曾清. 金融发展研究. 2018(10)
[2]基于VAR的碳排放权现货价格、能源价格及道中指数关系研究[J]. 崔婕,黄杰,李凯. 经济问题. 2018(07)
[3]国际碳期货价格与国内碳价动态关系[J]. 邹绍辉,张甜. 山东大学学报(理学版). 2018(05)
[4]EUETS二氧化碳价格问题研究——基于MSVAR模型[J]. 海小辉. 财经理论研究. 2017(06)
[5]我国碳排放权交易价格影响因素研究——基于结构方程模型的实证分析[J]. 赵立祥,胡灿. 价格理论与实践. 2016(07)
[6]欧盟碳配额现货与期货价格关系及对中国的借鉴[J]. 王丹,程玲. 中国人口·资源与环境. 2016(07)
[7]低碳概念及新能源公司股价与碳交易价格相关性研究[J]. 朱东山,孔英. 生态经济. 2016(01)
[8]我国碳排放权交易市场与股票市场联动性研究[J]. 陶春华. 北京交通大学学报(社会科学版). 2015(04)
[9]全球碳交易市场对中国经济-能源-气候系统的影响评估[J]. 闫云凤. 中国人口·资源与环境. 2015(01)
[10]基于MSVAR的国际原油期货价格变动研究[J]. 李智,林伯强,许嘉峻. 金融研究. 2014(01)
本文编号：2964608
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