自二氧化碳排放權(quán)市場出現(xiàn)后,中國已建立了多家碳排放權(quán)試點市場。湖北省碳排放權(quán)試點不但在二氧化碳排放權(quán)成交量、資金流動性等關(guān)鍵性指標(biāo)優(yōu)于其他試點市場,而且其經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和工業(yè)化程度也接近于目前中國平均水平。通過對湖北省碳排放權(quán)試點市場1123個交易日數(shù)據(jù)所組成的收益率序列的GARCH模型進行分析并建立MCMC-SV模型對結(jié)果進行驗證。研究發(fā)現(xiàn),該試點收益率序列表現(xiàn)出波動積聚性,不滿足弱式市場的前提,應(yīng)該提高參與企業(yè)積極性,完善交易機制,促進與成熟碳排放權(quán)市場的交流學(xué)習(xí)。

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圖４殘差平方圖

由此建立ＡＲＭＡ模型以檢驗序列ｒ是否存在ＡＲＣＨ效應(yīng)。假設(shè)ＡＲ（１）的殘差具有序列相關(guān)性特征，所以建立ＡＲ（１）模型進行假設(shè)檢驗：ｒｔ＝ｃ＋αｒｔ－１＋εｔ式中：ｒｔ為本期收益率值；ｒｔ－１為收益率上一期的值。ＡＲ（１）擬合結(jié)果如表３所示。ＡＲ（１）系數(shù)值為－０．２５０，標(biāo)準差為....

圖５各參數(shù)的動態(tài)軌跡圖

率序列ｒ進行Ｇｉｂｂｓ抽樣；其次，對模型各參數(shù)進行１００００次的迭代運算并剔除預(yù)燒期的模擬值，保證參數(shù)估計結(jié)果的準確性和收斂性；最后，當(dāng)模型達到穩(wěn)定狀態(tài)后得到各參數(shù)的參數(shù)均值、標(biāo)準差和均方誤差等。圖５和圖６分別為各參數(shù)的迭代的動態(tài)軌跡圖與條件后驗分布密度圖，表７為各參數(shù)的估計結(jié)果....

圖６各參數(shù)條件后驗分布密度圖表７ＭＣＭＣ－ＳＶ模型的參數(shù)估計結(jié)果

率序列ｒ進行Ｇｉｂｂｓ抽樣；其次，對模型各參數(shù)進行１００００次的迭代運算并剔除預(yù)燒期的模擬值，保證參數(shù)估計結(jié)果的準確性和收斂性；最后，當(dāng)模型達到穩(wěn)定狀態(tài)后得到各參數(shù)的參數(shù)均值、標(biāo)準差和均方誤差等。圖５和圖６分別為各參數(shù)的迭代的動態(tài)軌跡圖與條件后驗分布密度圖，表７為各參數(shù)的估計結(jié)果....

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