"金属-能源-碳"系统多维风险溢出的高阶矩解码：动态关联与地缘政治冲击的新视角

本文创新性地构建了"金属-能源-碳"系统研究框架，采用GJR-GARCHSK模型结合TVP-VAR扩展联合关联方法，首次系统揭示了多维风险溢出（含高阶矩）的动态特征，并通过TVP-VAR-SV模型解析地缘政治风险（GPR）的时变冲击机制，为绿色转型期的风险管理提供了突破性见解。

　　

Highlight

本研究通过整合金属的"碳密集型"与"碳减排"双重属性，构建了革命性的"金属-能源-碳"系统分析框架。突破性地采用GJR-GARCHSK模型捕捉波动率(volatility)、偏度(skewness)和峰度(kurtosis)序列，结合TVP-VAR扩展关联方法，首次实现四维风险溢出(收益-波动-偏度-峰度)的全景解析。

Theoretical analysis

基于供需冲击与商品金融化双理论框架（图1）：

• 供需冲击：化石能源燃烧作为碳排放主因，与高"碳强度"金属产业链形成双向胁迫。而"碳减排金属"如稀土、锂等，通过光伏(PV)组件、风机叶片等清洁能源技术实现碳替代。

• 金融化传导：投资者情绪通过资本流动引发跨市场传染，地缘冲突(如俄乌战争)会触发能源-金属供应链断裂，导致极端风险(厚尾分布)在系统内级联放大。

Higher-order moment risk measure

采用GJR-GARCHSK模型精准刻画市场高阶矩动态：

σt2=ω+∑(αiεt?i2+γiIt?iεt?i2)+βσt?12

其中I_t-i为负收益示性函数，γ_i捕捉杠杆效应。偏度/峰度方程通过Gram-Charlier展开式构建，可动态预警"黑天鹅"事件。

Data description

样本涵盖2019-2024年关键时期：

• 金属市场：铜(工业需求)、锂(新能源)、稀土(战略资源)

• 能源市场：动力煤(传统)、光伏指数(清洁)

• 碳市场：全国碳配额(CEA)

  特别包含COVID-19、俄乌冲突等极端事件窗口，通过Bai-Perron检验识别结构突变点。

Static spillover effect

静态溢出分析揭示：

1. 波动溢出(68.3%)>收益溢出(42.1%)，印证"风险传染强于收益传导"

2. 偏度溢出揭示市场间不对称风险传染路径

3. 峰度网络显示极端事件下锂-光伏-碳市场形成风险三角

Conclusion

本研究突破传统双矩分析局限，首次证实：

1. 中国"金属-能源-碳"系统存在显著高阶矩溢出，俄乌冲突期间总关联度(TCI)飙升47%

2. 地缘风险对峰度溢出的冲击速度比波动溢出快3.2天

3. 含高阶矩约束的投资组合可降低系统风险21.5%

创新性

1. 首创四维风险溢出分析框架

2. 开发TVP-VAR-SV地缘风险预警器

3. 为《巴黎协定》下多市场协同监管提供量化工具