國內碳金融市場尾部風險網絡傳染效應分析

摘? 要：碳市場之間呈現出的明顯分割市場特征，但是理論上卻又存在著一定的風險傳染關系，那么事實的本質到底是怎樣的？本文基于復雜網絡分析法，建立國內碳市場尾部風險網絡，研究國內碳市場間的尾部風險傳染關系。結果顯示，深圳、湖北碳市場的相對入度比較大，北京碳市場最小;重慶、北京、廣東碳市場的相對出度較大，天津碳市場最小，應當依據不同碳市場的網絡特征采取針對性風險監管措施。

關鍵詞：碳市場;尾部風險;網絡關聯;傳染效應

一、引言

我國在“十二五”規劃中明確提出建立碳排放權交易市場，從2013年開始，我國先后在深圳、上海、北京、天津、廣東、湖北、重慶、福建8個省市啟動了碳交易試點。國內碳市場之間由于各地區的供求現狀、制度設計的不同以及各碳市場的獨立運行使得各碳市場之間存在著較大的差異，國內的碳試點市場呈現分割市場的特性，即各個碳市場之間的關聯關系并不緊密。但是，基于Hermann提出的“關聯性理論”，存在某種關聯關系的產業或部門，都能夠通過擴張生產誘導性投資從而擴散到整個產業鏈當中，而在各類市場中也同樣適用這種“聯動效應”。也就是說由于各地區基本要素的相似性與基于市場化的減排機制的設定，必然導致各試點碳市場間存在關聯性，即碳市場之間的風險傳染表現出一定程度的非對稱效應。金融市場收益率往往呈現出厚尾的特征，相應的碳金融市場收益率也存在著厚尾的特征，具有尾部風險。尾部風險反映了極端事件發生的概率，極端金融事件一旦發生將會造成市場的巨大動蕩。

二、理論基礎及研究假設

尾部風險屬于金融風險，尾部風險是尾部狀態下極端事件可能引起的巨額損失。尾部狀態通常發生在偏離中心程度較大的情況下，偏離中心的程度越大時，發生尾部風險的概率也就越大。由于碳排放權市場之間存在關聯性，網絡關聯特征可以很好的刻畫碳金融市場中各個市場之間的關聯關系，刻畫尾部風險在碳排放權市場之間的傳播路徑。

H1：尾部風險網絡中對其他碳排放權市場風險溢出能力越高的碳排放權市場的系統性風險溢出值越低。

H2：尾部風險網絡中碳排放權市場尾部風險吸收能力越高的金融機構的系統性風險溢出值越高。

三、研究設計

（一）變量定義

本文主要采用復雜網絡網絡，選取網絡特征指標當中的相對入度、相對出度和特征向量中心性，研究碳金融市場風險傳染。相對入度代表其他碳排放權市場對碳排放權市場的尾部風險溢出程度，在一定意義上代表其他碳排放權市場對該碳排放權市場的風險傳染;相對出度代表該碳排放權市場對其他碳排放權市場的尾部風險外溢程度，在一定意義上能夠代表碳排放權市場的風險分擔性質。

（二）樣本數據的選擇及來源說明

本文在研究時選取了深圳、北京、廣東、上海、天津、上海、湖北、重慶七家交易所的每日成交價數據，最終共得到1516個日度數據，數據來源于中國碳排放交易網。

（三）模型選取

利用GARCH-Copula-ΔCoVaR模型構建尾部風險網絡矩陣之后，選取 平均值作為閾值構建鄰接矩陣。然后利用復雜網絡分析法構建尾部風險網絡，計算出每一年金融機構的相對出度、相對入度水平。

四、實證結果與分析

（一）碳金融市場尾部風險網絡關聯節點測度實證結果分析

1、碳市場溢出風險能力分析

首先計算出7家碳排放權市場每年的相對出度，然后取年度平均值，得到的結果如下表1所示。由表1可知，在樣本期間內，重慶、北京、廣東對其他碳排放權市場的尾部風險溢出程度較大，天津碳市場對其他碳排放權市場尾部風險溢出的程度最小。

2、碳市場風險吸收能力分析

進一步計算出7家碳排放權市場在樣本期間內的相對入度，并且取年平均值，與相對出度的計算方式相同。結果如表2所示，在這里可以看出深圳、湖北碳市場的相對入度比較大，北京碳市場的相對入度最小。說明深圳、湖北三家碳排放權市場吸收風險的能力較大，北京碳市場吸收風險的能力較弱。

對比表1和表2可以看出，有的碳排放權市場，例如上海碳市場，尾部風險的溢出能力和吸收能力相當，說明上海碳市場在尾部風險網絡中具有重要的位置，有的碳排放權市場尾部風險溢出能力比較弱而尾部風險的吸收能力比較強，例如天津碳市場，說明天津碳市場在碳金融體系中風險外溢能力較弱，并且很容易受到其他碳排放權市場極端事件的影響。有些碳排放權市場的風險溢出能力大于風險吸收能力，如廣東、北京、重慶碳市場。因此，在進行風險管理時，需要根據碳排放權市場尾部風險溢出程度和風險的吸收能力分別采取有針對性的措施，對風險溢出能力較強的碳排放權市場加強外部監管，對風險吸收能力較強的碳排放權市場加強內部監督，控制風險。

五、政策建議

在對碳排放權市場不同年份間尾部風險網絡關聯性特征的研究結果中發現，每年的碳排放權市場間尾部風險網絡關聯特征是有區別的。對于制定政策的部門而言，在制定并實施相關碳金融政策時，應該將當前碳市場所處的狀態考慮進去。在經濟波動相對平緩的年份中，節點之間的緊密程度較低，碳排放權市場之間的尾部風險吸收和溢出水平都較小，因此在政策制定與實施的過程中不會引起較大的波動。但是在經濟波動性較大的年份中，節點之間的聯系會變得緊密，受到其他碳排放權市場尾部風險溢出與對其他碳排放權市場的尾部風險溢出水平就會增大，因此在制定政策時比較容易產生較大的波動。碳金融監管當局在完善碳金融市場系統性風險評估體系時，應該高度重視碳排放權市場之間的尾部風險關聯特征，充分考慮尾部風險關聯性對系統性風險的影響。

參考文獻：

[1] 趙笙凱. 中國碳市場風險溢出效應研究[D].西安科技大學，2021.

[2] 許悅，翟大宇.聯合國氣候談判背景下碳市場間聯動效應研究——以EUA和CER市場為例[J].生態經濟，2020，36（06）：19-26.

[3] 許子萌，蘇帆.湖北碳市場價格的跳躍風險研究[J].武漢金融，2018（09）：63-68.

[4] 蔣海，紀佳帆，唐紳峰.尾部風險溢出網絡與系統性金融風險研究——基于TENET方法的多角度實證[J].金融監管研究，2021（11）：18-36.

[5] 邱謙. 中國區域碳金融交易市場的風險研究[D].華南理工大學，2017.

[6] 張興敏，傅強，張帥，季俊偉.金融系統的網絡結構及尾部風險度量——基于動態半參數分位數回歸模型[J].管理評論，2021，33（04）：59-70.

基金項目名稱：浙江省大學生科技創新活動計劃暨新苗人才計劃項目

基金項目編號：2021R406076

作者簡介：

董珍羽，1995.01，女，漢族，籍貫：江蘇省連云港市，碩士研究生 職稱：學生，研究方向：金融學3C3B28E9-4A7C-48B9-9826-3AE509A715EA