基于Copula模型的碳金融市场风险融合度量

摘要

随着低碳经济的兴起和碳排放贸易市场的迅速发展，碳金融逐渐成为世界各国可持续发展重要的战略选择。服务于碳排放贸易的碳金融业务蕴涵着巨大商机，潜在的商机和践行企业社会责任的需要使得以商业银行为代表的金融机构逐渐涉足碳金融领域。当碳金融市场出现剧烈波动时，风险也会随之产生。对于从事碳金融业务的金融机构而言，国际碳价格的波动以及交易结算过程中的汇率波动都是不可忽视的市场风险因子。　　 首先，确定了碳金融市场风险的两个风险因子:碳价格波动风险和汇率风险。然后，运用ARMA-GARCH模型来刻画碳价格波动风险和汇率风险收益率序列的边缘分布，通过构建ARMA-GARCH边缘分布来获取碳价格波动风险和汇率风险收益率序列的标准化残差序列，采用Copula函数对所得到的标准化残差序列进行建模，构建出Copula-ARMA-GARCH的相关结构模型，选择最优拟合的Copula函数，构建碳价格波动风险和汇率风险的市场风险整合风险。最后，运用MonteCarlo模拟方法计算出碳金融市场风险整合风险的风险价值VaR，并在此基础上进行了实证研究。　　 通过实证得到的结论是:不考虑碳金融市场风险不同风险因子之间的实际相关性会高估碳金融市场风险的整合风险;在相同的置信度下，随着碳价格波动风险资产比例的增加，整合风险价值也在不断的增加;在相同数量的资产下，潜在的碳价格波动风险大于汇率风险。

目录

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摘要

致谢

第一章 绪论

1．1 研究背景和意义

1．2 研究框架与内容

1．3 研究方法和创新点

1．3．1 研究方法

1．3．2 本文创新点

第二章 碳金融市场风险度量理论综述

2．1 碳金融市场风险的构成要素及定义

2．2 碳金融市场风险度量方法

2．2．1 碳价格波动风险度量方法研究

2．2．2 汇率风险度量方法研究

2．2．3 碳价格波动风险和汇率波动风险整合度量方法

2．3 Copula理论综述

2．4 本章小结

第三章 基于Copula模型的碳金融市场风险整合度量模型的构建

3．1 Copula函数的性质及其分类

3．1．1 Copula函数的定义和性质

3．1．2 Copula函数的分类

3．2 Copula模型的参数估计方法

3．3 Copula模型的检验与选择

3．4 碳金融市场风险整合度量模型的构建

3．4．1 边缘分布ARMA-GARCH模型的构建

3．4．2 Copula-ARMA-GARCH模型的构建

3．5 基于Copula-ARMA-GARCH模型的风险价值VaR计算

3．5．1 风险价值VaR的计算方法

3．5．2 基于Monte Carlo模拟的VaR的计算

3．6 本章小结

第四章 碳金融市场风险整合度量的实证分析

4．1 数据样本分析及处理

4．2 样本的特征分析

4．2．1 样本描述性统计

4．2．2 平稳性检验

4．2．3 相关性检验

4．2．4 异方差检验

4．3 构建ARMA-GARCH边缘分布模型

4．4 Copula函数的选择和参数估计

4．5 基于Copula函数的风险价值VaR的计算

4．6 本章小结

第五章 总结与展望

5．1 工作总结

5．2 研究展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

特别声明