题目：从一个时变的视角分析碳市场和化石能源市场之间的溢出效应
(Analyzing spillover effects between carbon and fossil energy markets from a time-varying perspective)
作者：龚旭，史蓉，徐君，林伯强*
期刊：应用能源（Applied energy）
详细：285卷，2021年3月，116384
DOI：https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.116384
文献导读：
近年来，全球变暖一直受到世界各国的广泛关注。作为旨在减缓气候变化的市场机制的重要组成部分，碳市场自《京都议定书》以来已经建立并迅速发展。为了帮助欧盟成员国履行《京都议定书》所要求的减排承诺，并获得利用限额与交易机制减少温室气体排放的经验，欧盟建立了排放交易体系（EU ETS）。EU ETS于2005年初开始试运行，并于2008年初正式启动。目前，欧盟碳排放交易体系已成为规模最大、最活跃的碳排放交易体系，能够有效控制温室气体排放。然而，世界气象组织2019年11月25日发布的《温室气体公报》指出，大气中温室气体浓度再次创下新纪录，全球变暖的长期趋势仍在继续。此外，它还将导致未来更严重的气候变化。同时，2019年发布的《BP世界能源统计评论》也指出，全球能源消费过程中产生的碳排放量增速达到了2010年以来的最高水平。因此，推动全球温室气体减排仍是重中之重。在这种情况下，碳市场应进一步完善市场机制，充分发挥减排作用。
此外，作为旨在减缓气候变化的市场机制的重要组成部分，碳市场的建立是为了促进温室气体减排。很多事实表明，化石能源的燃烧是造成温室气体的主要原因。因此，推动温室气体减排的核心是减少化石能源的消耗。基于化石能源市场将受到碳市场影响的发现，我们可以利用碳市场对化石能源市场的溢出机制，制定一些合理的碳交易政策，这将对化石能源市场产生影响，促进能源消费结构的调整， 并最终实现减排目标。
现有研究表明，分析碳市场与化石能源市场之间的相关性对投资者、相关公司和政策制定者具有重要意义。一些研究已经证实了这两个市场之间的动态相关性。这些研究主要分析了它们之间的动态波动溢出效应。但他们很少关注碳未来回归和化石能源期货回归之间的时变溢出效应，也没有考虑溢出效应的时间滞后和周期性，这是值得考虑的重要因素，例如，Pal和Subrata使用频率相关的溢出测量，该测量将捕获原油和美国主要农产品之间返回溢出的时频动态。他们发现，从能源到农产品的回报溢出效应随时间和频率而变化。回返溢出的程度随时间而变化，在危机期间比在稳定时期更大。Ismail和Fasanya使用DY方法来研究尼日利亚主要农产品价格之间的市场溢出效应。人们认识到，在危机期间尼日利亚农产品市场的回报和波动溢出效应更加不稳定。Liu等人的时滞结构模型采用基于小波的GARCH-BEKK方法对频率维数的溢出特征进行了验证， 验证了结论的可靠性。同时，将整个抽样期分为危机前期、危机后中期和子期，以检查周期维度的溢出特征。针对现有研究的这些不足，我们采用具有随机波动性的时变向量参数自回归模型（TVP-VAR-SV模型）和脉冲响应函数，研究了两个市场之间时变溢出的强度和方向、时间滞后和周期性。
本文的主要贡献如下：一是从时变、时滞、周期性等新角度研究了碳市场与化石能源市场之间的时变溢出效应。它不仅可以得到溢出效应的大小和方向的动态变化路径，还可以分析特定时间点的溢出效应，并确定溢出效应的周期性和最佳时间滞后。其次，我们采用TVP-VAR-SV模型和脉冲响应函数来测量碳市场和化石能源市场之间的时变溢出效应。它可以通过系数的变化来捕捉系统的结构变化，包括多变量随机波动和可能的异方差性，以及滞后结构的时变和模型中变量之间关系的非线性特征。第三，实证结果清晰地反映了欧盟排放交易体系不同阶段碳市场与化石能源市场之间溢出效应的动态过程，并证实碳市场与天然气市场之间存在显著的时变溢出效应。
摘要：碳市场与化石能源市场密切相关，但很少有研究关注时变溢出效应的强度和方向，两类市场之间的时间延迟和周期性。本文采用时变向量参数自回归模型，结合随机波动率（TVP-VAR-SV模型）和脉冲响应函数，基于欧洲碳期货价格和三种化石能源（石油、煤炭和天然气）期货价格的每周数据，研究了这些问题。实证结果表明：首先，碳市场与化石能源市场存在明显的溢出效应，其强度和方向呈时变和不对称。其次，作为一个整体，煤炭市场对碳市场的影响最大。最后，碳市场和化石能源市场之间时变溢出效应的持续时间约为三周，溢出效应随着时间的推移而减弱。特别是，在滞后一周的情况下，时变溢出效应最为显著。以上结果可为投资者、相关企业和政策制定者提供实用建议。而且，它可以完善碳市场机制，达到减排的目的。
关键词：时变溢出效应；周期性；TVP-VAR-SV 模型；脉冲响应函数