自二氧化碳排放權(quán)市場(chǎng)出現(xiàn)后,中國(guó)已建立了多家碳排放權(quán)試點(diǎn)市場(chǎng)。湖北省碳排放權(quán)試點(diǎn)不但在二氧化碳排放權(quán)成交量、資金流動(dòng)性等關(guān)鍵性指標(biāo)優(yōu)于其他試點(diǎn)市場(chǎng),而且其經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)和工業(yè)化程度也接近于目前中國(guó)平均水平。通過對(duì)湖北省碳排放權(quán)試點(diǎn)市場(chǎng)1123個(gè)交易日數(shù)據(jù)所組成的收益率序列的GARCH模型進(jìn)行分析并建立MCMC-SV模型對(duì)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。研究發(fā)現(xiàn),該試點(diǎn)收益率序列表現(xiàn)出波動(dòng)積聚性,不滿足弱式市場(chǎng)的前提,應(yīng)該提高參與企業(yè)積極性,完善交易機(jī)制,促進(jìn)與成熟碳排放權(quán)市場(chǎng)的交流學(xué)習(xí)。

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

圖４殘差平方圖

由此建立ＡＲＭＡ模型以檢驗(yàn)序列ｒ是否存在ＡＲＣＨ效應(yīng)。假設(shè)ＡＲ（１）的殘差具有序列相關(guān)性特征，所以建立ＡＲ（１）模型進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)：ｒｔ＝ｃ＋αｒｔ－１＋εｔ式中：ｒｔ為本期收益率值；ｒｔ－１為收益率上一期的值。ＡＲ（１）擬合結(jié)果如表３所示。ＡＲ（１）系數(shù)值為－０．２５０，標(biāo)準(zhǔn)差為....

圖５各參數(shù)的動(dòng)態(tài)軌跡圖

率序列ｒ進(jìn)行Ｇｉｂｂｓ抽樣；其次，對(duì)模型各參數(shù)進(jìn)行１００００次的迭代運(yùn)算并剔除預(yù)燒期的模擬值，保證參數(shù)估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性和收斂性；最后，當(dāng)模型達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)后得到各參數(shù)的參數(shù)均值、標(biāo)準(zhǔn)差和均方誤差等。圖５和圖６分別為各參數(shù)的迭代的動(dòng)態(tài)軌跡圖與條件后驗(yàn)分布密度圖，表７為各參數(shù)的估計(jì)結(jié)果....

圖６各參數(shù)條件后驗(yàn)分布密度圖表７ＭＣＭＣ－ＳＶ模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果

率序列ｒ進(jìn)行Ｇｉｂｂｓ抽樣；其次，對(duì)模型各參數(shù)進(jìn)行１００００次的迭代運(yùn)算并剔除預(yù)燒期的模擬值，保證參數(shù)估計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性和收斂性；最后，當(dāng)模型達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)后得到各參數(shù)的參數(shù)均值、標(biāo)準(zhǔn)差和均方誤差等。圖５和圖６分別為各參數(shù)的迭代的動(dòng)態(tài)軌跡圖與條件后驗(yàn)分布密度圖，表７為各參數(shù)的估計(jì)結(jié)果....

本文編號(hào)：3985439