前段时间的持续高温相信大家深有体会，导致气候变化的罪魁祸首众所周知。18世纪中期以前，地球上的碳循环可能处于大体平衡的状态，植物等吸收的CO2与全球排放的CO2的总量基本相当。但随着化石燃料的使用，增加了大气中的碳总量。温室气体捕获热量，导致地球表面的平均温度上升。如果将气候变化与新冠疫情对人类造成的伤害做比较，据科学家预测，到21世纪中叶，气候变化和新冠肺炎的致死率是相同的，到2100年，气候变化的致死率可达到新冠肺炎的5倍。所以大量的碳排放不可持续，如果说新冠疫情是黑天鹅，那么气候变化就是长期存在的灰犀牛。我们人类必须正视这个问题。近年来，国家也积极号召“低碳生活”、“碳中和”。9月6日中国证监会副主席方星海在2022年中国(郑州)国际期货论坛上的讲话中提到，积极探索推出碳排放、物流、指数等新型产品。可见，碳交易市场的建设越发重要。

　　碳交易

　　1. 相关概念介绍

　　(1)碳交易

　　是温室气体排放权交易的统称，在要求减排的6种温室气体中，二氧化碳为最大宗，因此温室气体排放权交易以每吨二氧化碳当量为计算单位，所以通称为“碳交易”。碳交易基本原理是合同的一方通过支付另一方获得温室气体减排额，买方可以将购得的减排额用于减缓温室效应从而实现其减排的目标。

　　(2)碳排放权

　　国家、组织和个人等碳排放主体依法获得的可以向大气排放温室气体的权力，由于其中二氧化碳所占的比重最大，因而将这些温室气体的排放权统称“碳排放权”。

　　(3)碳排放配额

　　政府分配的碳排放权凭证和载体，是参与碳排放权交易的单位和个人依法取得，可用于交易和控排企业温室气体排放量抵扣的指标。1个单位配额代表持有的企业被允许向大气中排放1吨二氧化碳当量的温室气体的权利，是碳排放权市场交易的主要标的物。当企业排放的温室气体总量高于或低于配额时，差额的部分能够在碳市场上进行交易。

　　碳排放配额分配方式：免费分配和有偿分配。

　　免费分配主要包括三种具体方法：历史法、历史强度法和基准线法。

　　基准线法：通过统计和计算整个行业单位产品的碳排放量，并设置一个相对较高水平的数值来作为基准值。

　　历史强度法：根据企业的历史生产数据和排放量，以其单位产品的排放情况作为基数，因为碳配额将逐年下降。

　　有偿分配具体方式包括两种：以固定价格出售和拍卖出售。

　　目前，我国碳市场主要采用的分配方式为免费分配，未来将增加有偿分配的比例。

　　2. 碳交易市场的发展

　　(1)欧盟排放交易体系(EU ETS)

　　(2)中国碳交易市场

　　碳金融

　　1.碳产品

　　欧盟碳交易体系(EU ETS)是目前全球发展最早、最成熟、全球范围内碳排放权交易最活跃的碳市场，在全球碳排放权交易市场中具有示范作用。

　　下表是对碳金融产品的部分介绍

　　2.碳期货

　　借鉴欧盟排放交易体系，我国的碳期货合约可设计两个期货品种：碳排放权配额CEA(Chinese Emission Allowance)和核证减排量CER(Chinese Certified Emission Reduction)。

　　基于我国国情，设计合约我国的碳排放配额期货标准合约如下：

　　3.碳期权

　　目前，国际上现存的碳期权均是以碳期货作为标的资产。持有碳期权的一方可以在未来某一约定时间点或时间段内选择以特定价格买入或卖出一定数量的碳相关标的资产。根据对未来资产价格变动方向的判断不同，可将碳期权分为看涨期权和看跌期权。投资者可通过买卖执行价格、期限各异的看涨期权和看跌期权组合来锁定利润、规避风险。

三

　　碳期权定价

　　1.选择数据

　　我国八大碳试点开启的时间和发展情况各不相同，各试点市场碳现货交易的活跃度和流动性均有区别，本文选择交易最活跃、最具连续性、价格发现程度最高的碳交易市场来作为研究样本。有研究发现，最符合上述标准的主要是湖北碳市场和广州碳市场，其定价机制也相对较为完善。本文选择湖北碳市场相关交易数据作为样本研究对象，以湖北碳排放配额(HBEA)的收盘价作为研究样本，区间选取为：2018年1月1日至2021年12月31日，共计920个数据。

　　2.构建模型

　　a. 金融序列模型GARCH

　　金融时间序列存在异方差性，异方差描述的是金融时间序列大的趋势，时间跨度相对较大。金融时间序列的一个显著特征是波动聚集，它是在小时间尺度下的波动特性。通常情况下，金融时间序列的波动具有大波动接着大波动，小波动接着小波动的特征，也就是波峰和波谷具有连续性。在高波动的时候，人们情绪高涨，市场的势能不断积累，会转化成更大的波动；在低波动的时候，人们对市场的兴致较低，市场活跃度逐渐下降。

　　广义自回归条件异方差(GARCH)模型作为现代金融时间序列模型，可精准地刻画金融时间序列波动的特征，考虑金融时间序列的波动集聚特特征，去除金融资产收益率的过度峰值。

　　GARCH(p， q)模型的条件方差方程的一般形式如下：

　　其中，q 表示ARCH项个数，p表示GARCH项个数。表示当前信息对波动的影响作用大小，表示过去信息对现在波动的影响冲击程度。

　　a. 期权定价模型B-S

　　目前，碳期权多为欧式期权，其定价方法普遍采用布莱尔-斯科尔斯(Black-Scholes)欧式期权定价模型。基于B-S模型的假设推导出：

　　看涨期权定价模型为：

　　看跌期权定价模型为：

　　其中，CBEA为看涨期权价格；PBEA为看跌期权价格；F为碳排放配额的市场价格；K为碳期权的执行价格；N(d)为标准正态分布变量的累积概率分布函数；T为期权存续期；σ为标的资产的波动率；r为年无风险利率。

　　3.初始价格计算

　　(1)变量平稳性检验

　　下图分别为碳期权标的资产碳排放配额价格HBEA和其一阶差分序列随时间变化的走势图，

　　反映了资产价格的波动程度，不难发现，HBEA价格波动具有明显的集聚性。

　　为了减少误差，可将序列HBEA进行自然对数处理，即对ln(HBEA)作为变量估计。下面是碳排放配额价格ln(HBEA)以及其一阶差分序列Dln(HBEA)的单位根检验(ADF)结果，我们可以看出标的资产价格ln(HBEA)是一个非平稳序列，但其一阶差分序列Dln(HBEA)在1%的显著性水平通过了序列平稳的显著性检验。

　　(2)统计分析

　　使用Eviews给出了碳排放额价格序列Dln(HBEA)的一般描述性统计结果，从上图可以看出，Dln(HBEA)序列为-0.048<0，说明序列分部略左偏；峰度为15.22855远高于正态分布的峰度值3，说明系列呈现尖峰的特征。

　　(3)构建均值模型

　　通过自相关图滞后阶数确定Dln(HBEA)存在二阶自相关，满足AR(2)过程。

　　因此，构建序列Dln(HBEA)的二阶自回归模型，并利用最小二乘法LSM进行回归方程估计，结果如下表。

　　所以构建模型如下：

　　此模型系数均显著，说明模型拟合良好，同时残差序列经检验是平稳的，其自相关和偏自相关图如下图所示。

　　可以看出，AR(2)模型对回归方程进行的修正是有效的。

　　(4)ARCH效应检验

　　观察上图回归方程的残差图会发现波动在一些较长的时间内幅度较小，而在其他一些较长的时间内幅度很明显，即出现了“集簇”现象，这说明误差项可能存在条件异方差性。

　　随后计算该模型残差平方的自相关和偏自相关系数，结果如下图所示。

　　从残差平方的自相关系数和偏自相关系数可以看出，残差序列存在3阶ARCH效应。对序列HBEA的自回归方程进行条件异方差ARCH-LM检验，检验结果如下图所示。

　　P值为0，拒绝原假设，说明残差序列存在ARCH效应，所以采用GARCH模型。

　　(5)估计波动率

　　根据AIC、SC，本文比较了AR(2)-GARCH(1,1)、AR(2)-GARCH(1,2)、AR(2)-GARCH(2,1)回归结果，最终选择建立AR(2)-GARCH(1,1)模型，得到的方差方程如下：

　　在GARCH模型中，，意味着当前信息对碳排放权价格波动程度的影响要远大于前期信息对其价格波动程度的影响。同时，接近于1，说明一个条件方差所受的冲击是持久的，严格小于1，满足参数约束条件，表明该序列是平稳的，并且能够被预测。再次观察最有模型的残差平方的AC和PAC图，并进行ARCH-LM检验，从检验结果来看，发现不能拒绝原假设，可以认为该残差序列不存在ARCH效应，说明利用该模型有效消除了残差序列的条件异方差性。

　　(6)碳排放配额期权价格计算

　　采用B-S期权定价模型，对相关变量进行选取。

　　a. 期权有效期T =1；

　　b. 期权执行价格选择期权有效期内其标的资产价格的平均值；

　　c. 期权价格波动率根据GARCH模型计算，2022年湖北碳排放权市场交易日有242个。因此资产价格年波动率为；

　　d. 碳排放权HBEA实时价格可以从湖北碳排放交易所官网直接获得；

　　e. 年化无风险利率为2.03%。

　　将上述设定参数带入B-S期权定价公式就可得出t时刻碳排放权HBEA欧式看涨期权和看跌期权的理论价格。

（文章来源：美尔雅期货）

文章来源：美尔雅期货
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