我国碳交易价格波动特征和风险分析——基于深圳交易市场数据

论文总字数：23278字

摘 要

为应对全球变暖，实现节能减排，《联合国气候变化框架公约》定义了碳排放额，碳交易市场应运而生。我国先后建立了7个碳交易市场试点城市，其中深圳市碳交易市场是最早建立，因此本文以深圳市碳交易市场为基础，研究我国碳排放权交易的价格风险。

首先总结已有文献，介绍碳交易价格的形成机制与波动机制。接着利用ARIMA（1,1,1）模型探究碳交易价格的波动机制，以深圳市碳交易市场2017年1月至2018年12月的数据为样本，检验发现模型的拟合度较高。然后根据文献自料，设定了宏观经济、能源价格、气候环境三大类，共17个影响因子，选取深圳市2018年1月至2018年12月的样本数据，运用主成分分析法研究碳交易价格的风险特征。在此基础上，以分析出的主要影响因子为预警先兆，依据众数、中值、均值等设定碳交易风险等级，为通过BP神经网络模型，建立风险预警机制提供了基础和支持。最后，总结研究结果，并为我国建立统一碳交易市场提出政策建议。

通过ARIMA模型分析，碳交易价格呈非线性特征，不具有季节性与周期性因素，并得到其时序规律。通过主成分分析法，确定了主成分1为解释率最高的特征，建议以与成分1相对应的12个影响因子为预警机制的先兆因素，建立风险预警模型。

关键词：碳交易；价格波动；特征；风险

Abstract

In order to combat global warming and achieve energy conservation and emission reduction, the United Nations framework convention on climate change (unfccc) defines the amount of carbon emissions, and carbon trading market emerges at the historic moment. Seven pilot cities of carbon trading market have been established in China successively, among which the carbon trading market of Shenzhen is the earliest. Therefore, based on the carbon trading market of Shenzhen, this paper studies the price risk of carbon emission right trading in China.

Firstly, existing literature is summarized to introduce the formation mechanism and fluctuation mechanism of carbon trading price. Then, ARIMA (1,1,1) model was used to explore the fluctuation mechanism of carbon trading price, and data of shenzhen carbon trading market from January 2017 to December 2018 were taken as samples to test and find that the model had a high fitting degree. Then, according to the literature, we set three categories of macro economy, energy price, climate and environment, with a total of 17 impact factors. We selected the sample data of Shenzhen from January 2018 to December 2018, and used the principal component analysis method to study the risk characteristics of carbon trading price. On this basis, the main impact factors analyzed are taken as the early warning, the carbon trading risk level is set according to the mode, median and mean value. All these work can effective support the further study that establish the risk warning mechanism through the BP neural network model. Finally, the paper summarizes the research results and puts forward policy Suggestions for the establishment of a unified carbon trading market in China.

According to ARIMA model analysis, the nonlinear characteristics of carbon trading price city are independent of seasonal and periodic factors, and the timing sequence regularity is obtained. By means of principal component analysis, it is determined that principal component 1 is the feature with the highest interpretation rate. It is suggested to establish a risk warning model by taking 12 influencing factors corresponding to component 1 as the premonitors of the warning mechanism.

KEY WORDS: Carbon trading; Price fluctuations; Characteristic; risk

目 录

摘要 2

Abstract 3

第一章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究目的及意义 2

1.2.1 研究目的 2

1.2.2 研究意义 2

1.3 相关概念界定 3

1.4 研究主要内容和总体框架 4

1.5 研究创新点与难点 5

第二章 国内外相关文献综述 6

2.1 碳交易价格波动相关研究文献综述 6

2.1.1 碳交易价格形成机制 6

2.1.2 碳交易价格波动机制 7

2.2 相关研究的不足与本文贡献 8

第三章 碳交易价格波动特征分析——基于深圳交易市场 9

3.1 ARIMA模型 9

3.2 选取实验变量 9

3.3 结果与讨论 9

3.3.1 季节性分析 9

3.3.2 平稳性分析 10

3.3.3 构建模型 12

第四章 构建碳交易价格风险分析模型——基于深圳交易市场 14

4.1 选取实验变量 14

4.2 选取样本 15

4.3 数据描述 15

4.4 确定影响因子 18

4.5 构建碳交易价格风险预警模型——基于深圳碳交易市场 19

4.5.1 碳交易价格风险等级的划分 19

4.5.2 碳交易价格风险预警机制的建立 19

第五章 研究结论与政策建议 20

6.1 研究结论 20

6.2 政策建议 20

致 谢 22

参考文献 23

1. 绪论
   1. 研究背景

自人类出现在地球上的几万年以来，人类与地球的生态系统相处融洽，人与自然的平衡保持良好。然而近代以来，生产技术的革命却带来了巨大的变化，严重影响到了地球的生态体系。自蒸气革命后，人类的燃煤率大大上升，树林被砍伐，石化燃料被开采，它们的燃烧不仅为人类社会的发展提供了巨大的能量，也将地球储存的固态碳释放到了空气中，大大增加了二氧化碳等温室气体的含量。而温室气体的特质决定了他能透过绝大部分自太阳照入地球的光线，却会吸收自地球反射的红外线，最终导致地球吸收的热量远大于他所能反射的热量，于是地球的温度开始累积，“温室效应”由是产生。“温室效应”所代表的并不仅仅是简单的地球表面气温上升，它意味着冰面的融化，海平面的上升，岛屿的消失，极地生物的生存环境受到严重威胁，更意味着人与自然的天平开始失衡。如今，如何改善“温室效应”，如何减少温室气体的排放已经成为全人类共同努力的课题。

在国际环保大趋势下，为了实现节能减排、减少温室气体的共同目标，联合国于1992年通过了《联合国气候变化框架公约》，公约中提议将碳排放量进行国家量化，即每个国家分到一定的碳排放量配额。在1997年，各国在日本东京签订下《京都议定书》，这份议定书作为公约的附件，首次以法规形式正式将碳排放量推入市场，试图借助市场之手以达到减少碳排放量的目的。碳排放量成为一种可自由流通的商品，各国均被安排了相应的可排放量，这之中，有的国家实际排放量会超出配额，而有的国家则用不完配额，于是碳交易市场应运而生，用不完的国家可以将多余的碳排放量卖给不够的国家，用不完的企业也可以将多余的碳排放量卖给别的企业。

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