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基于QRNN-EVT模型的国际碳期货市场风险精准度量与策略研究

一、引言

1.1研究背景

在全球气候变化的严峻挑战下，减少温室气体排放已成为国际社会的广泛共识。为了实现这一目标，碳市场作为一种有效的市场化减排机制应运而生。碳市场通过为碳排放赋予经济价值，借助市场力量引导企业和国家采取减排行动，从而降低全球碳排放总量。

近年来，全球碳市场发展迅速，呈现出愈发蓬勃的态势。2024年11月，《联合国气候变化框架公约》第二十九次缔约方大会（COP29）在阿塞拜疆首都巴库召开，大会批准了《巴黎协定》第6条第4款，这标志着全球碳市场正式启动。这一里程碑式的进展，为实现《巴黎协定》下的国家自主贡献（NDCs）提供了关键工具，有望助力高排放经济体达成气候目标，同时推动资金流向有潜力开发碳项目或保护现有碳汇的发展中国家。全球碳市场的覆盖范围不断扩大，越来越多的国家和地区认识到碳市场在应对气候变化中的重要作用，积极参与其中。总量管理的要求也日益严格，这是碳市场有效运行的核心逻辑，只有明确总量控制目标，才能确保碳排放权的稀缺性，从而激发市场的活力和减排动力。此外，拍卖比例逐渐提高，这种市场化的分配方式有助于提高碳排放权的配置效率，促进资源的合理流动。

在全球碳市场中，碳期货市场占据着举足轻重的地位。碳期货是以碳排放权为标的资产的期货合约，是碳市场的重要组成部分。它为企业提供了一种有效的风险管理工具，企业能够通过参与碳期货交易，提前锁定碳排放权的价格，从而降低因未来碳排放权价格波动而带来的成本不确定性。这对于那些碳排放量大、对碳排放权价格敏感的企业来说，尤为重要。碳期货还有助于提高碳排放权交易市场的流动性和透明度。大量的交易参与者通过碳期货市场进行买卖，使得碳排放权的交易更加活跃，价格发现机制更加有效。透明的交易信息也有助于市场参与者做出更明智的决策。

然而，碳期货市场如同其他金融市场一样，充满了风险。价格的波动受多种因素的综合影响，包括政策法规的调整、宏观经济环境的变化、能源市场的动态以及突发的地缘政治事件等。这些因素的复杂性和不确定性，使得碳期货市场的风险度量成为一项极具挑战性的任务。准确度量碳期货市场风险，对于投资者、企业和监管机构都具有至关重要的意义。对于投资者而言，能够准确评估风险是制定合理投资策略的基础，有助于他们在追求收益的同时，有效控制潜在损失，实现资产的稳健增值。对于企业来说，精确的风险度量能够帮助其更好地规划生产和投资，合理安排碳排放相关的成本和收益，增强企业在碳约束环境下的竞争力和可持续发展能力。监管机构依据准确的风险度量结果，可以制定更为科学有效的监管政策，维护市场的稳定运行，防范系统性风险的发生，保障碳市场的健康发展。

在现有的风险度量方法中，传统的风险度量模型在处理碳期货市场的复杂数据时，往往存在一定的局限性。例如，一些模型对数据的分布假设较为严格，而实际的碳期货市场数据常常呈现出尖峰厚尾、波动聚集等非正态分布特征，这使得传统模型难以准确捕捉数据的真实特性，从而导致风险度量的偏差。因此，寻求一种更加有效的风险度量模型迫在眉睫。

QRNN-EVT模型融合了QRNN（QuantileRecurrentNeuralNetwork，分位数循环神经网络）和EVT（ExtremeValueTheory，极值理论）的优势。QRNN能够对时间序列数据进行有效的建模，特别是在捕捉数据的分位数信息方面表现出色，这对于准确度量风险的不同水平至关重要。EVT则专注于研究极端事件的概率和分布，在处理金融市场中的极端风险时具有独特的优势。将两者结合，有望克服传统风险度量模型的不足，更精准地度量国际碳期货市场风险。基于此，本文展开基于QRNN-EVT模型的国际碳期货市场风险度量研究，期望为碳期货市场的风险管理提供新的思路和方法。

1.2研究目的与意义

本文旨在运用QRNN-EVT模型，对国际碳期货市场风险进行深入且准确的度量，以填补当前该领域在风险度量方法上的不足，为市场参与者和监管部门提供更具科学性和可靠性的决策依据。

在实践意义层面，对于投资者而言，精准的风险度量结果有助于他们深入了解投资组合所面临的潜在风险，从而在投资决策过程中更加从容。投资者可以根据风险度量结果，合理调整投资组合的配置比例，优化投资结构，降低投资风险，提高投资收益的稳定性。在碳期货市场价格波动剧烈时，投资者能够依据准确的风险度量，及时调整持仓比例，避免因市场风险而遭受重大损失。对于企业来说，碳期货市场风险度量的准确性直接关系到企业的生产经营成本和利润。企业可以通过参考风险度量结果，提前制定合理的碳排放计划和风险管理策略，有效应对碳价格波动带来的成本不确定性。对于监管机构，准确的风险度量是制定科学监管政策的基础。监管机构可