【摘 要】
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以深圳、湖北、广东、上海及北京5个碳交易中心2015～2020年的日交易数据为基础,设置了Ave、Med、Max、Min4种交易情境,采用TGARCH-VaR模型对不同情境下的碳排放权交易市场风险进行了研究.结果表明,不同情境下碳排放交易市场风险存在差异,各情境的市场稳定性、政策响应度均存在一定规律:Ave情境碳现货收益率波动幅度最小,而Max情境与Min情境碳现货收益率波动幅度较大,意味着Ave情境下碳市场的风险最小.4种情境下碳市场都存在风险杠杆效应,坏消息对市场波动的冲击要大于好消息的冲击;Med情
【机 构】
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昆明理工大学管理与经济学院,中国昆明650100
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以深圳、湖北、广东、上海及北京5个碳交易中心2015～2020年的日交易数据为基础,设置了Ave、Med、Max、Min4种交易情境,采用TGARCH-VaR模型对不同情境下的碳排放权交易市场风险进行了研究.结果表明,不同情境下碳排放交易市场风险存在差异,各情境的市场稳定性、政策响应度均存在一定规律:Ave情境碳现货收益率波动幅度最小,而Max情境与Min情境碳现货收益率波动幅度较大,意味着Ave情境下碳市场的风险最小.4种情境下碳市场都存在风险杠杆效应,坏消息对市场波动的冲击要大于好消息的冲击;Med情境与Min情境对政策依赖性较强,容易受到外界因素的冲击而产生较大的波动风险;Max情境下碳市场对消息面的敏感度最低,难以体现市场应有的调节作用;Ave情境市场稳定性较高并且能较好体现政策的调节作用.Ave情境下碳市场的VaR值方差最小,Max情境下碳金融市场的VaR值方差明显高于其他3市场,说明Ave情境下碳市场价格波动性风险较小;Ave情境碳市场风险最小、市场稳定性较高并且能较好体现政策的调节作用.我国在统一碳排放市场时,应该考虑到各个地区差异性,关注碳市场价格的稳定性,进而降低碳市场风险,提高企业参与碳交易的积极性助力双碳目标的落实.
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基于Google Earth Engine(GEE)平台,以MODIS遥感影像为数据源,通过构建多元特征建立水质反演模型,分析了2006～2018年的南海透明度(SD)、总氮(TN)、叶绿素(Chl-a)、化学需氧量(COD)的空间变化特征,并通过综合营养指数分析了南海富营养化的时空趋势.结果表明:GEE结合多元回归模型能够较好模拟南海水质变化,水质对于MODIS特征的响应程度为SD＞COD＞TN＞Chl-a,多项式拟合水质参数效果最好;南海的SD、TN、Chl-a、COD 4个水质参数时空异质规律明显,
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