1.5 创新之处

碳排放交易市场，已经发展成为一个新兴的资本市场，且表现出与其他资本市场类似的金融特性。因此，碳排放交易市场存在现货市场、期货市场、期权市场等，各个产品市场也都呈现出与其他资本产品市场类似的特征，如产品市场的价格波动溢出效应与价格发现效应、套期保值功能、结构相依、价格跳跃行为等。尽管现有文献对上述问题进行了一些探讨，但采用动态Copula函数、规则藤Copula分析框架来研究碳排放交易市场不同产品市场之间的结构相依特征却比较鲜见；采用自回归跳跃强度模型来探讨该市场产品价格的时变跳跃行为，国内外现有研究极少，且没有分析离散随机事件对市场的冲击与市场波动的敏感性。此外，针对碳排放交易市场可能存在的结构转换特征研究，也难以找到比较全面的讨论。

正是基于此，本书主要是借用相关的经济计量模型，选取欧盟碳排放交易市场作为研究对象，通过构建并选择合适的模型与方法来开展相关的研究工作。第一，基于Copula函数与藤分解结构分析市场的相依结构；第二，基于马尔科夫机制转换模型分析市场的波动聚集与结构转换特征；第三，基于自回归跳跃强度模型分析市场的时变跳跃行为。从这个层面上看，本书针对碳排放交易市场相关问题的研究而构建的经济计量模型，具有一定的新颖性。

（1）考虑到资本市场之间的非线性相关关系，且针对碳排放交易市场之间的相依结构特征的研究相对较少，本书结合Copula函数、DCC模型与ARMA-GARCH模型，构建国际碳排放交易市场二维和多维相依性Copula模型，研究欧盟碳排放交易市场之间的相依结构特征，这与庄德栋（2014）的研究有一定的差异，即后者采用DCC-GARCH模型研究了欧盟碳排放交易市场的现货市场与期货市场之间的动态关系。对于基本理论模型的构建，主要体现在第三章的3.2.2节和3.2.3节，以及第四章的4.2.1节；而对于合适模型的选取与主要实证结果方面，主要体现在第三章的3.3.2.2节和3.3.2.3节。

一方面，第三章研究了欧盟排放配额和核证减排量两种产品市场的现货市场、不同到期日的期货市场之间的动态相依性结构特征。分别采用学生t分布的DCC模型、学生t分布的TVC模型、高斯分布的DCC、高斯分布的TVC以及SJC-Patton模型五种动态Copula模型，来捕捉这些市场之间的动态相依特征。研究表明，与其他四种动态Copula模型相比较，学生t分布的DCC Copula模型在捕捉欧盟排放配额与核证减排量市场的相依性方面，表现最好。进而，估计学生t分布的DCC Copula模型中的参数，发现这些市场之间呈现出较大的尾部相依特征，且是对称的。这一结论说明，各市场价格发生联动的概率都很大，尤其是在极端事件发生的条件下，且不论是极端好的事件还是极端坏的事件。另外，研究还发现，欧盟排放配额各市场之间呈现出显著的动态相依特征，且欧盟排放配额和核证减排量期货市场之间的动态尾部相依特征也比较明显。这一结果说明，市场之间的联动程度呈现出一种动态变化的特征，也就为本章选取动态Copula函数进行研究提供可行性依据。

另一方面，第三章还运用蒙特卡罗模拟方法来模拟市场的投资组合的在险价值。根据3.3.2.4节的结果，尽管欧盟排放配额和核证减排量市场之间的相依程度较大，但选择合适的资产投资组合，仍然能够降低一定的投资风险。这一结论，为市场投资者在规避投资风险方面提供了一定的策略参考。

（2）考虑到高维情形下资本市场之间复杂的相依性结构，本书结合藤Copula分析框架，进一步构建基于藤分解结构的规则藤Copula模型，并通过算法研究来估计模型的参数，然后将该模型应用于欧盟碳排放交易市场的实证研究，分析相依结构特征。根据文献搜索的结果，针对该市场的相关应用研究极其少见。对于理论模型的构建，主要体现在4.2.3节和4.3.3节；对于模型的检验方法与结果，主要体现在4.2.5节和4.3.5节。

第四章，首先将Kendall's tau秩相关系数作为权重，采用最大生成树算法的序贯Copula选择方法构建合适的规则藤Copula模型，并运用基于序贯的极大似然方法估计规则藤Copula模型；然后分别选择White信息矩阵等式拟合优度检验和基于概率积分转换（PIT）与经验Copula过程（ECP）混合方法的拟合优度检验，并基于Bootstrap方法，以Cramer von Mises（CvM）检验统计量作为度量测度，来对模型进行拟合优度的检验。研究发现，构建的规则藤Copula模型能够较好地捕捉欧盟碳排放权期货市场之间的相依结构。

一方面，规则藤Copula模型能够捕捉碳排放权市场之间的无条件相依关系，即捕捉两个市场之间的关系，而不考虑这两个市场分别与其他市场之间存在相依关系的情形；另一方面，规则藤Copula模型能够捕捉碳排放权市场之间的条件相依关系，即考虑这两个市场分别与其他市场之间存在相依关系的情形下，捕捉两个市场之间的关系。同时考虑这两个方面，更加符合碳排放权市场之间真实的关系。因此，采用规则藤Copula模型进行研究，能够提高结论的可靠性。同时，这一项研究为进一步准确探讨碳排放交易市场之间、碳排放交易市场与其他资本市场之间套期保值策略提供了一定的参考意义，也有利于提高碳排放权市场产品定价的准确度。

（3）碳排放交易市场可能存在上涨、盘整和下跌三种状态，而针对这三种状态之间发生相互转换概率，鲜有学者对这一问题展开讨论。基于此，本书选择碳排放交易市场主要交易标的物欧盟排放配额和核证减排量的现货与期货产品市场作为主要研究对象，结合ARMA-GARCH模型与马尔科夫机制转换模型，构建MRS-GARCH模型，以研究碳排放交易市场状态转换的结构特征。尽管魏一鸣等（2010）通过构建结构变化模型，研究了欧盟碳排放交易市场价格的结构变化。与其研究不同，本书引入马尔科夫过程，构建MRS-GARCH模型以研究碳排放交易市场状态转换的结构特征。对于理论模型的构建，主要体现在5.2.2节；对于应用研究的发现，主要体现在5.3.3节和5.3.4节。

根据实证研究结果，欧盟碳排放交易市场确实存在上涨、盘整和下跌三种状态，且不同状态之间存在一定概率的相互转换，尽管这种状态转换的概率相对比较小。研究还表明，当市场处于某一状态时，该市场将会在较长一段时间内处于该状态，即状态的期望持续期较长，约为5天。这一研究发现能够为市场投资者对市场价格走势的预期提供一定的参考意义。同时，在不同的发展阶段，碳排放交易市场不同状态转换发生转换时呈现出差异化的特征，即发生转换的概率存在一定的差异。

（4）国外已有研究表明，碳排放交易市场的产品收益率也存在跳跃特征（Gronwald和Ketterer,2012），但并未探讨跳跃幅度对整个市场的波动率、历史波动率的敏感性。鉴于此，且考虑到国内尚未探讨碳排放交易市场上的这几个问题，本书的第六章将引入ARJI-GARCH（自回归跳跃GARCH）模型，从上述几个方面展开讨论。可以说，第六章的讨论，是对国内外相关研究的有效补充。理论模型构建主要体现在6.2.1节，而研究发现主要在6.3.2.2节和6.3.2.3节。

第六章，首先构建常数跳跃强度模型来研究不同发展阶段上欧盟排放配额收益率数据的跳跃行为，发现了该市场收益率发生异常波动的证据，且这种异常波动的状态将会保持一段时间。然后，假设跳跃幅度具有条件动态性，引入动态跳跃强度的ARJI-RtGARCH模型、GARCH模型、ARJI-htGARCH模型，研究发现市场收益率的跳跃行为确实呈现出明显的时变性。同时也发现，离散随机事件冲击而产生的跳跃与整个市场的波动率、GARCH波动率之间都存在显著的敏感性。

第六章的研究，为进一步准确构建带跳跃的结构相依模型、基于状态转换的时变跳跃模型提供了事实依据，也为进一步研究碳排放交易市场的投资组合风险度量、套期保值策略、产品定价等方面提供了重要的参考。