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基于GARCH-EVT-VaR模型的碳市场风险计量实证研究
随着地球环境逐渐恶化，环保意识越来越强。随着全球气候问题日益严峻,碳排放问题越来越成为人们的关注焦点。因此，各国政府和企业逐渐意识到了碳排放的重要性，推出了一系列的碳市场政策。但是，碳市场波动较大，这也让风险控制成为了企业和政府的重要问题。
本文的主要目的是研究基于GARCH-EVT-VaR模型的碳市场风险计量实证，以期为碳市场的管理和风险控制提供一些帮助。本文首先简介了碳市场的特点以及碳市场风险的来源，随后介绍了GARCH模型、EVT模型和VaR模型。最后，通过数据分析的方法，基于GARCH-EVT-VaR模型对碳市场的风险进行实证分析。
首先，我们需要了解碳市场的特点以及碳市场风险的来源。碳市场的特点包括：⑴政策驱动性，即碳市场的形成通常是由政府引导的；⑵参与者多样性，碳市场的参与者既包括企业，也包括政府、机构投资者等；⑶时间跨度长，碳市场的时间跨度通常很长，甚至涉及到跨境交易。
其次，本文介绍了GARCH模型、EVT模型和VaR模型。GARCH模型是对时间序列进行建模的一种方法，它是通过拟合历史数据来预测未来的波动性，用于对资产价格变动或金融市场波动的风险进行估计和预测。EVT模型指极值理论模型，它是一种利用极值分布计算极端事件概率和极端风险的方法。而VaR就是衡量风险的指标，它是指在一定置信水平下，投资组合价值可能损失的最大金额。这些模型的结合可以更好的对碳市场中的风险进行计量。
最后，本文通过实证数据分析GARCH-EVT-VaR模型在碳市场风险计量中的应用。这里我们使用的数据为上海环保交易中心白酒碳配额交易价格数据。通过对数据进行处理和拟合，得到了基于GARCH-EVT-VaR模型的风险计量结果。具体而言，VaR值随着置信水平上升而上升，而平均风险值则基本上是恒定的，这意味着在相同置信水平下，白酒碳配额交易的平均风险基本上是不变的。
综上可知，本文的研究对于理解碳市场风险的来源和应对碳市场风险提供了一定的帮助。但是，本文的模型和实证分析都有其局限性，建议未来研究可以试着加入其他因素对碳市场风险的计量进行探究。