随着全球气候变暖问题日益突出,各国纷纷加入减排行列。中国作为碳排放大国,也加快了碳排放权交易市场的构建,并且取得一定发展。然而,中国碳排放权交易市场总体上仍处在起步阶段,关于市场交易的理论与实践经验相对缺乏。因此,如何进行碳配额初始分配、交易定价及有效监控市场风险成为碳交易市场建立的首要问题,围绕这些问题展开理论及应用研究变的更加重要。本文将总量控制下的碳排放权配额作为研究对象,根据市场运行过程,运用纳什均衡、双向拍卖、GARCH模型及神经网络等方法,对我国碳配额分配及交易中的主要问题进行分析。并且这些问题具有内在逻辑关系,具体表现为碳交易市场初级阶段需要进行碳配额初始分配,然后各地区企业进行碳配额的交易,并且随着交易量扩大,导致交易风险增加。因此,从经济环境效益最大化、供需均衡等角度,研究碳配额初始分配、交易机制、交易定价及碳价格波动风险管控等问题,为保障我国碳交易市场健康发展提供理论支持与政策建议。首先,本文研究在全国二氧化碳排放总量控制目标下,碳排放权配额初始分配问题。运用“囚徒困境”及数理分析方法,证明各地区进行碳减排的必要性,并提出共同制定碳配额分配目标是一种最优选择方案。同时,在总量目标一定的情况下,并在充分考虑各省市的历史经济发展水平、产业结构、资源禀赋等条件的基础上,建立了纳什均衡模型。通过纳什均衡模型,得出各省市经济与环境效用最大化的最优二氧化碳排放量及经济增长总量,为碳配额初始分配提供方案。其次,研究碳配额的交易及定价问题。运用贝叶斯-均衡模型,在充分分析碳价格影响因素的基础上,推导出供需均衡条件下的碳均衡价格,有助于深入了解碳定价机制,有效发挥碳价格的发现功能,引导减排企业进行合理减排及交易。同时,运用双向拍卖理论构建了碳交易的双向拍卖机制,模拟碳交易拍卖过程,得出交易均衡价格以及碳配额二次分配方案,并证明了该机制具有激励相容性。最后,研究碳交易价格波动风险,并对价格进行预测。运用自回归条件异方差模型(ARCH),证明了各地区碳交易价格具有“波动集聚性”的特点。通过广义自回归条件异方差模型(GARCH),得出各地区碳排放权交易价格收益率波动特点,并从价格波动幅度、波峰及各地区价格关联性角度进行分析,得出各地区价格波动风险大小及差异。运用神经网络和最小二乘支持向量机模型,对各交易所的碳价格进行短期及长期预测。在对各地区碳价格风险波动特点分析基础上,构建价格预测模型,为监控碳价格波动风险提供方法与模型,降低价格波动引发的市场风险,使碳价格回归真实价值,引导减排企业进行减排与交易。