本文關鍵詞：基于QRNN-EVT的國際碳期貨市場風險度量研究

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【摘要】：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成為應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的交易達到減排目的,其有效性的發(fā)揮關鍵在于對市場風險的準確預測和控制。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實意義。傳統的計量模型雖然能夠在刻畫碳資產時間序列非線性、非平穩(wěn)等特征的基礎上,實現對碳金融風險的預測,但由于模型函數本身的局限性,通常導致預測的偏差較大。為此,論文采用神經網絡分位數回歸(QRNN)和極值理論(EVT)方法解決以上問題,從而實現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,結果發(fā)現：①對于正常波動區(qū)間VaR的預測,QRNN模型的效果最好。從5%VaR的測試結果可以看出,QRNN模型在樣本內和樣本外的結果都優(yōu)于其他兩種傳統模型；②從1%VaR的測試結果可以看出,對于極端波動區(qū)間VaR的預測,各模型都出現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,論文進一步構建QRNN-EVT模型對極端波動區(qū)間的VaR進行度量,發(fā)現該模型可以顯著提升極端風險的預測精度,能夠得到相對有效、可靠的預測結果。
【關鍵詞】：國際碳期貨市場 極端風險 神經網絡分位數回歸 極值理論
【學位授予單位】：合肥工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F224;X196;F831.53
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 研究背景與意義14-17
• 1.2 研究思路與方法17-19
• 1.2.1 研究思路17-18
• 1.2.2 研究方法18-19
• 1.3 研究創(chuàng)新19-20
• 第二章 國際碳市場風險的理論分析20-27
• 2.1 國際碳市場風險的驅動因素分析20-22
• 2.2 國際碳市場價格的波動特征研究22-23
• 2.3 國際碳市場風險的度量研究23-25
• 2.4 理論綜述述評25-26
• 2.5 本章小結26-27
• 第三章 國際碳期貨市場風險度量的模型和方法27-38
• 3.1 國際碳期貨市場風險度量的常見方法27-32
• 3.1.1 基于參數方法的VaR度量模型27-28
• 3.1.2 基于非參數方法的VaR度量模型28-29
• 3.1.3 基于半參數方法的VaR度量模型29-32
• 3.2 基于QRNN-EVT模型的國際碳期貨市場VaR度量模型的構建32-37
• 3.2.1 國際碳期貨市場風險的神經網絡分位數回歸(QRNN)模型構建32-35
• 3.2.2 國際碳期貨市場風險的QRNN-EVT模型構建35-36
• 3.2.3 國際碳期貨市場風險度量的返回測試方法36-37
• 3.3 本章小結37-38
• 第四章 國際碳期貨市場風險度量的實證研究38-51
• 4.1 國際碳期貨市場的數據選取以及描述性統計分析38-41
• 4.1.1 研究樣本及數據的選擇38-39
• 4.1.2 碳期貨價格收益率序列的描述性統計分析39-41
• 4.2 基于QRNN模型的碳期貨市場VaR度量研究41-48
• 4.2.1 基于QRNN模型的國際碳期貨市場5%VaR度量結果及分析41-46
• 4.2.2 基于QRNN模型的國際碳期貨市場1%VaR度量結果及分析46-48
• 4.3 基于QRNN-EVT模型的國際碳期貨市場1%VaR風險度量的改進48-50
• 4.4 本章小結50-51
• 第五章 總結與展望51-53
• 5.1 研究總結51-52
• 5.2 研究展望52-53
• 參考文獻53-57
• 攻讀碩士學位期間的學術活動及成果情況57

【參考文獻】

中國期刊全文數據庫 前5條

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本文編號：539091