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碳排放权交易市场波动率预测因素与建模

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  • ISBN:9787524001089
  • 装帧:暂无
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:其他
  • 页数:暂无
  • 出版时间:2025-01-01
  • 条形码:9787524001089 ; 978-7-5240-0108-9

内容简介

经济的发展离不开工业生产,然而工业生产过程中排放的温室气体造成的气候变暖和极端天气频发,对全球生物的生存环境带来了严峻的挑战。为减缓温室气体排放,从低碳角度促进可持续发展,碳交易市场应运而生。在此背景下,碳市场价格波动受到高度关注。同时,价格波动率预测研究作为把握市场动向、优化资产配置以及完善风险管理的重要手段,在完善碳金融体系、促进企业节能减排、进一步实现绿色低碳发展中扮演着极为重要的角色。因此,如何提高碳交易市场价格波动率的预测精度迫在眉睫。2005年,随着欧盟碳排放权交易体系(European Union Emissions Trading Scheme, EU ETS)的推出和欧盟排放权配额(European Union Allowance,EUA)期货的上市,全球各国碳排放权交易体系逐渐建立和快速发展,且这种新兴的交易体系正在世界范围内受到持续不断的关注。2021年,我国碳排放权交易市场也正式交易,但当前我国的碳排放交易体系尚不成熟。目前看来,全球*大且*成熟的碳排放交易市场在欧洲,因此本书选取EUA期货市场作为研究对象,开展一系列关于碳价格波动率建模的预测与应用研究工作。本文将重点回答以下几个问题:首先,考虑到EUA期货市场自身的历史波动特征,利用其短期和长期跳跃、非对称性以及极端观察值是否有助于预测其未来波动率?其次,考虑到外生冲击对EUA期货市场的潜在影响,利用商品、债券、股指和不确定性这四类外生因素是否可以提升对EUA期货市场价格波动率的预测性能?同时,哪类因子的预测能力更强?第三,在上一步研究发现不确定性这类因子具备*高预测能力的基础上,能否综合考虑不同国家的经济政策不确定性(Economic Policy Uncertainty,EPU)信息提高EUA期货市场价格波动率的预测精度?第四,在目前人工智能技术高速发展的背景下,能否结合机器学习方法进一步提取不同类别的EPU指数中所包含的预测信息来提高预测精度?*后,前文的理论研究是否对资产配置和风险管理等工作有应用价值?

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