作者：胡根华 吴恒煜 邱甲贤碳排放权相依结构规则藤copula模型
摘要：碳排放交易市场的建立,是一个基于经济学理论来解决气候变暖问题的具有价值的途径,其目的是发展低碳经济。在欧盟排放交易体系一级市场上,以欧盟排放配额（ European Union Allowances, EUA）作为主要交易标的物的碳排放权交易市场已经成为一个重要的新兴贸易市场。随着碳排放权交易市场的不断发展,该市场的资本化程度逐渐深化,其金融属性也日益显著,并逐步融入到国际资本市场体系之中。与其它资本市场相类似,碳排放权交易市场之间也存在着复杂的非线性相关关系,而Copula函数可以用来捕捉这种相依结构特征。因此,文章选取欧盟排放配额（ EUA）期货的日价格时间序列数据,首先假设新息序列服从学生t分布,运用ARMA-GARCH模型对经调整的对数收益率序列进行过滤,采用极大似然方法估计模型的参数,并得到残差序列,同时将其标准化而得到标准化残差；然后,将Kendall’ s tau秩相关系数作为权重,采用最大生成树算法（ maximum spanning tree algorithm）的序贯Copula选择方法构建合适的规则藤Copula模型,并运用基于序贯的极大似然方法估计规则藤Copula模型,以描述碳排放权交易市场之间复杂的相依结构特征。研究结果发现：在无条件下,t-copula函数可以较好地捕捉碳排放权市场之间的相依关系,说明市场存在明显的对称尾部；在 Dec10EUA、Dec12EUA、Dec13EUA 市场相依结构固定下, Dec11EUA 与 Dec14EUA 市场之间的相依结构可以采用Gaussian copula函数来描述,而在Dec10EUA、Dec13EUA市场相依结构确定不变情形下,Dec12EUA与Dec14EUA市场之间的相依结构则适合采用Frank copula函数来捕捉,说明这些市场之间并没有出现尾部特征。进一步地,文章分别选择White信息矩阵等式拟合优度检验和基于概率积分转换（probability integral transform,PIT）与经验Copula过程（empirical copula process,ECP）混合方法的拟
注：因版权方要求，不能公开全文，如需全文，请咨询杂志社
