基于QRNN-EVT的國際碳期貨市場風險度量研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、以二氧化碳為代表的大氣污染物的排放所引發(fā)的極端氣候問題,已經(jīng)威脅到人類的生存和發(fā)展。建立市場化的碳減排機制已經(jīng)成為應(yīng)對極端氣候問題的重要途徑。碳排放市場的主要功能是通過碳排放權(quán)的交易達到減排目的,其有效性的發(fā)揮關(guān)鍵在于對市場風險的準確預(yù)測和控制。因此,探究合理、可靠的碳金融風險計量模型,對于準確把握碳市場風險、推動節(jié)能減排具有重要的現(xiàn)實意義。
  傳統(tǒng)的計量模型雖然能夠在刻畫碳資產(chǎn)時間序列非線性、非平穩(wěn)等特征的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)對碳金融

2、風險的預(yù)測,但由于模型函數(shù)本身的局限性,通常導(dǎo)致預(yù)測的偏差較大。為此,論文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分位數(shù)回歸(QRNN)和極值理論(EVT)方法解決以上問題,從而實現(xiàn)碳金融風險的可靠計量。論文選取2008年3月17日至2013年8月28日期間,EUA和CER市場的連續(xù)期貨合約價格作為樣本,首先通過構(gòu)建QRNN模型,對正常和極端區(qū)間下的VaR分別做了實證檢驗,并選取GARCH-GED模型和CAViaR模型進行了對比,結(jié)果發(fā)現(xiàn):①對于正常波動區(qū)間VaR

3、的預(yù)測,QRNN模型的效果最好。從5%VaR的測試結(jié)果可以看出,QRNN模型在樣本內(nèi)和樣本外的結(jié)果都優(yōu)于其他兩種傳統(tǒng)模型;②從1%VaR的測試結(jié)果可以看出,對于極端波動區(qū)間VaR的預(yù)測,各模型都出現(xiàn)了嚴重低估風險的情況,并且CER市場的極端風險更難把握。為了提升預(yù)測準確性,鑒于EVT方法在刻畫極端風險特征方面的優(yōu)勢,論文進一步構(gòu)建QRNN-EVT模型對極端波動區(qū)間的VaR進行度量,發(fā)現(xiàn)該模型可以顯著提升極端風險的預(yù)測精度,能夠得到相對有

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