【摘 要】
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目前低碳经济已经成为转变经济发展方式的战略措施之一,碳金融业务逐渐成为金融机构助力低碳经济发展的重要金融创新领域,而风险控制问题始终是影响金融创新成败的关键。目前
【机 构】
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合肥工业大学管理学院;教育部过程优化与智能决策重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(71373065)
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目前低碳经济已经成为转变经济发展方式的战略措施之一,碳金融业务逐渐成为金融机构助力低碳经济发展的重要金融创新领域,而风险控制问题始终是影响金融创新成败的关键。目前中国的碳金融市场以清洁发展机制(CDM)下商业银行参与的间接金融为主导,商业银行参与碳金融业务面临国际碳价波动、碳交易结算货币汇率波动等诸多风险,且多源风险因子之间具有业务共生性和复杂相关性。论文选取2009-2012年美国洲际交易所(ICE)的核证减排量CERs期货价格和欧元兑人民币汇率价格作为金融时间序列的样本数据,探究运用ARMAGARCH模型分别刻画碳价风险和汇率风险特性的方法,研究处理风险因子间的非线性相关关系的Copula函数方法,构建Copula-ARMA-GARCH模型并利用Monte Carlo模拟计算碳市场多源风险的整合VaR。实证发现:碳金融市场收益率具有波动聚集性和异方差特性;潜在的碳价风险要高于汇率风险;若忽视不同风险因子之间的相关性会高估碳市场风险;政府汇率监管在一定程度上降低了碳市场的风险。研究贡献在于探究符合碳金融资产风险特征的多源风险整合度量技术,为商业银行有效控制碳市场风险、促进碳金融创新提供理论依据。
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