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欧盟碳交易市场收益率厚尾特征与极端风险度量研究
摘要:
本文通过对欧盟碳交易市场的收益率进行分析，发现其呈现明显的厚尾特征，即在收益率的极端情况下，发生大幅度的变动的可能性较大。在对此进行评价的同时，我们使用多种风险度量方法来描述致命风险、可能逆转风险、交易所拐点风险以及财务风险等不同类型的风险。进一步的，我们提出了一些提高市场稳定性，并且降低极端风险的策略，包括应用机器学习算法进行风险分析，建立完善的相关监管机制以减少市场失调的机会，以及在投资组合中采用多元化的方法来控制风险。
1.研究背景
随着环保意识的逐渐加强和世界经济的快速发展，低碳经济成为21世纪全球经济发展的方向。欧盟碳交易市场创立于2005年，是世界上最大的碳交易市场。尽管经济与环保双向协调发展是一种必须的趋势，但其实现过程中普遍伴随着各种不确定性和高风险。因此，研究欧盟碳交易市场的收益率和极端风险问题，具有重要的理论和现实意义。
2.厚尾分析
研究发现欧盟碳交易市场的收益率数据存在一定的尾部风险特征。通过查看最大值和最小值，我们可以看到在碳交易市场上，出现大幅度的波动的概率比其他金融市场更高。这是由于碳市场的特殊性质造成的。具体的原因是，碳交易市场受气候和政治性因素的影响较强，因此可能会发生外部冲击，如天气异常、政府政策变化等，导致市场的巨大波动。
3.极端风险度量
针对碳交易市场的非对称的风险特性，我们采用多种度量方法来量化碳市场中的风险。针对欧盟碳交易市场特殊的厚尾特征，我们主要使用了如下的风险度量方法：
1）ValueatRisk(VaR)
VaR是衡量投资中最大预期损失的一种风险度量方法。我们使用VaR来测量投资者在一定时间内的最大可能损失。我们采用了日和周的时间间隔来计算VaR。
2）ExpectedTailLoss(ETL)
ETL是在VaR下限以外区间中的损失的平均值，是对超额损失的一种度量。使用ETL可以更好地反映尾部风险，因为不同于VaR的单一测量，它考虑了VaR下限以下的损失。
3）ConditionalValueatRisk(CVaR)
CVaR是在VaR下限以下部分的损失的平均值。可以认为，CVaR比VaR更具代表性，因为它考虑了VaR下限以下的区域中的全部损失，而不仅仅是最大值。
4.风险控制策略
为了降低投资者在碳交易市场中的风险，在这里提供了一些风险控制策略：
1）机器学习算法进行风险分析
借助机器学习算法，可以对市场的特殊性质进行预测，同时也可以识别出可能导致市场失调的重要因素。
2）建立完善的监管机制
建立系统的碳排放量数据采集、分析和监管机制，通过分析碳排放总量的趋势，可以及时发现市场异常情况并采取相应措施。
3）采用多元化的投资组合
在碳交易市场中，投资者可以采用多元化的投资组合来控制风险。多种不同的投资类别可以协同工作，以抵消市场波动周期对收益率的影响。
总之，随着碳交易市场的不断发展，更好的碳排放规范和减排措施和更稳健的风险控制策略会促进市场的稳定和可持续发展。