本文是一篇财务管理论文，本文选取了中国深圳、广州、湖北、上海、北京、天津、重庆和福建碳排放权试点从开市到 2019 年 8 月 16 日的交易数据进行了市场有效性的分析，主要结论如下：（1）本文运用 GARCH 模型族分析了所选取的 8 个碳排放权试点市场价格收益率序列的波动集聚性，进而分析了这 8 家试点的市场有效性。建模分析后发现这 8 家碳排放权试点市场的收益率序列波动性特征存在差异，但全部具有波动集聚性，并且都未达到弱势有效市场的标准。所建立的 GARCH-M 模型中，各试点市场的风险也互不相同，但是天津试点出现了风险和收益率间的异常表现，即风险越大收益率越小的情况。
1 绪论
1.1 背景
1.1.1 国际背景
在 1988 年的联合国大会中，各国与会代表讨论了气候是人类共同财富的相关议题，并且一起签署了一系列与环境问题相关的决议，意味着在全球范围的气候治理合作成为现实。《联合国气候变化框架公约》于 1992 年 5 月被正式通过，这是各个政府相互合作的最终成果，旨在最大程度上削弱日益加剧的温室效应。这一公约的总目标就是力求到本世纪初，世界碳排放总量回到上世纪九十年代初期水平，由此标志着全球各国关于温室气体浓度控制的问题基本达成一致意见，人类将共同携手努力应对气候变化。此外，该公约同时也指出发达国家和发展中国家所理应承担的不同责任，并强烈要求世界各发达国家需要率先出台相关的政策来限制二氧化碳排放量。
2015 年年底的巴黎，近 200 个缔约国向世界交出了一份新的气候协议——《巴黎协定》，并且共同承诺要将全球气温升高幅度控制在两摄氏度范围内。在该协定中，明确了各缔约国的共同目标就是在二十一世纪下半叶实现温室气体净零排放。因此，在未来几十年中，世界各国将会逐渐削弱对化石燃料的依赖，社会生产逐渐向着环保、低碳能源、绿色经济方向发展，与此同时，签署的这一协定也是一项制度性行动纲领，共同约束各缔约国完成降低碳排放量的总体目标，以达到保护地球环境的目的。目前，已经有一百四十多个国家在《巴黎协定》上签字，这些国家的经济总量之和达到世界经济总量的 75%，这也意味着这些国家将会率先在降低碳排放方面做出尝试和努力，并且大部分国家已经开始意识到降低碳排放量是势在必行的。
《碳排放交易指令》于 2003 年由欧盟制定并予以颁布，旨在完善碳市场建设。两年后，正式成立了有关二氧化碳排放权的相关贸易体系，简称 EU ETS。根据当时相关报告，欧盟碳排放权交易体系是发展最为成熟，且覆盖面最为广泛的交易体系。仅 2014年，EU ETS 在市场上交易的配额体量占到所有国家配额总量之和的一半以上；通过分析各项交易数据，这一体系中所包含的所有控排单位碳排放量之和达到欧盟总体排放量的一半自左右，而所有控排单位所获得的排放配额总量大致接近于 20 亿吨二氧化碳当量。
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1.2 研究意义
1.2.1 理论意义
在建立碳交易市场之后，对于这一市场交易体系，有关学者进行了前瞻性研究。然而，这些学者所研究的方向大部分集中在碳排放权交易规则和市场体系方面，显然关于价格波动细节的研究较少，对于碳交易市场的有效性和波动性探究更是寥寥。本选题可以丰富碳交易市场微观层面研究的理论，得出碳排放权市场价格波动特征和市场有效性发展情况，并分析原因，精准识别碳排放权市场价格波动成分的动态特征，能够及时发现价格信号，针对碳排放交易市场尾部风险进行有针对性的预防，帮助参与企业与政府准确了解碳市场发展情况以及为碳市场的建设提供理论参考。
1.2.2 实践意义
金融市场价格的波动性和有效性问题一向都是学者们重点研究的话题之一。目前，中国正处于经济发展的重要转型期，而碳排放权市场作为世界范围上新兴的金融市场，各项机制和规则还有待完善。本选题在综合评价当前碳市场交易体系的基础上，站在价格和市场体系角度做出深入性研究，还能够促使政府进一步完善各项制度安排，以及进一步评估已有碳交易试点的有效性和波动性，促进市场自身均衡价格机制的形成，促进市场调节碳排放效率的提升，从而为市场参与者建立稳定的金融环境，为进一步完善碳市场交易体系提供宝贵的经验与参考。
本选题旨在为碳市场的各参与企业提供宝贵的管理意见，促进相关企业更加安全、活跃地参与市场交易活动，还可以帮助政府更好地规范当前碳排放市场的发展，并能够进一步完善市场交易机制与风险防范机制的建设，更有效地通过市场调节机制并以最低的社会成本实现减排的发展目的。
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2 模型方法
2.1 GARCH 模型
由于碳排放权市场属于世界新兴的金融市场，其不仅具有传统金融市场的金融属性，还和二氧化碳排放的减排以及温室效应与环境问题的控制密切相关。此外，中国的各个碳试点市场相对于中国其他金融市场来说成立时间较短，市场和企业参与经验以及相关人才相对缺乏，从而导致其各项机制和规则还有待完善，价格变化复杂而不规则。GARCH 模型族和 MCMC-SV 模型不仅在经济学中应用广泛，并且能够精确地从高频度、高噪声的时间序列中提取价格波动信息，分析其异方差现象与波动特征。所以通过该方法对中国碳排放权市场价格进行分析可以有效地过滤掉价格波动中的无效信息，刻画出市场历史交易信息对当前价格的影响，并探究其波动原因和市场的有效性。
在对金融时间序列的异方差性分析中，Engle 将 ARCH 模型运用其中，在对周数据和日数据均用该模型进行分析的过程中发现 rt 的条件方差σt2 均对之前时刻的变化量存在依赖性，从这一特征可以看出此次数据变化存在较大滞后阶数 q。在此过程中，由于非负特性在参数中体现十分明显，且无法满足上述性质，由此会致使条件方差数量比零还小。于是，对于 ARCH 模型所存在的这一特点，由 T.Bollerslev 着手进行了一番优化和改进，在此研究基础上创建了 GARCH 模型。这一模型可以不仅适用于非线性回归的计算，而且还可以依据误差的方差来创建回归模型，以此便于更有效地预测和分析金融资产波动性并客观地指导投资者作出理性决策。
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2.2 样本选取与描述性统计分析
（1）深圳碳试点市场
深圳试点自 2013 年 6 月开始正式交易，由此选取 2013 年 6 月 18 日至 2019 年 8 月16 日，共 1374 个交易日的有效数据作为研究对象，对其市场的有效性进行分析。交易数据来源于 Wind 资讯。
图 3.1 深圳试点收益率时序图根据式 3.1 对数据进行计算并得到该试点的收益率数据，由此得到该试点收益率波动的时序图，如图 3.1 所示。由图 1 可以看出该试点自 2013 年成立以来收益率持续震荡，并在 2019 年 4 月出现剧烈波动，且波动后伴随着波动，具有波动集聚性。
表 3.1 和图 3.2 分别为深圳碳排放权试点交易价格收益率的统计特征值和统计特征图。由图 3.2 可知，深圳试点收益率序列分布与正态分布的图形较为相似，然而通过统计特征值（表 3.1 所示）发现：①Skewness>0，反映出深圳试点收益率的分布具有正偏离特征；②Kurtosis>3，反映出该试点收益率序列的峰度较高；③Jarque-Bera 的值为16451.98，不为 0，反映出该试点收益率序列不服从正态分布。由此可以从统计角度上判断该试点收益率序列具备“尖峰厚尾”的特征，其属于非正态分布。
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3 研究设计.............................15
3.1 数据预处理...............................15
3.2 样本选取与描述性统计分析...........................15
3.3 市场特征设计.................................25
4 碳市场的有效性分析.........................26
4.1 第一类市场的有效性分析.........................26
4.1.1 第一类市场有效性的分析........................26
4.1.2 第一类市场有效性的检验............................29
5 结果讨论与对策建议..............................46
5.1 模型结果分析与讨论...............................46
5.2 对策建议..............................47
5 结果讨论与对策建议
5.1 模型结果分析与讨论
对全国 8 家碳排放权试点市场（深圳、上海、北京、广东、天津、湖北、重庆、福建）市场有效性分析之后，各试点有效性结论以及波动性如表 5.1 所示：
从表 5.1 可以看出，自 2013 年中国开始实行碳排放权试点政策以来，9 家试点中开始正式交易的 8 家试点全部未完全达到弱式有效市场的条件，即收益率序列全部具有波动集聚性的特征，试点市场过去的交易信息会对当前交易产生影响。虽然 8 家试点市场都未满足弱式有效市场的条件，但是各市场的交易情况、风险情况以及市场交易机制建设存在差异。
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6 研究结论
本文选取了中国深圳、广州、湖北、上海、北京、天津、重庆和福建碳排放权试点从开市到 2019 年 8 月 16 日的交易数据进行了市场有效性的分析，主要结论如下：
（1）本文运用 GARCH 模型族分析了所选取的 8 个碳排放权试点市场价格收益率序列的波动集聚性，进
