中国气候政策不确定性能源市场风险溢出的双域双维不对称效应研究

这篇研究创新性地构建DAGM-CPU模型，从时域和频域双重视角揭示中国气候政策不确定性(CPU)对能源市场风险溢出的双重不对称影响。通过TVP-VAR-DY/BK方法分析8大能源市场动态关联，发现碳市场是净风险接收者，而原油与清洁能源市场为净输出方；CPU正负冲击均加剧风险溢出且呈现显著时频异质性，其中负向冲击在重大事件期(2020-2023)主导短期效应。研究为气候政策制定与能源风险管理提供了突破性方法论和实证依据。

　　

Highlight

气候政策不确定性(CPU)已成为能源市场风险的关键驱动力，但其在中国能源市场风险溢出中的作用及不对称特征尚未充分探索。本研究通过构建双域不对称GARCH-MIDAS-CPU(DAGM-CPU)模型，从时域和频域视角揭示CPU对中国八大能源市场风险溢出的双重不对称影响。

核心发现

1. 1.

   静态风险溢出存在市场异质性：碳市场(CA)是净风险接收者，上海原油(SC)和清洁能源(CLEE)市场则是净输出方

2. 2.

   时频域动态风险溢出具有时变特征，其波动与重大冲击事件和气候政策相关，且长期溢出效应占主导地位

3. 3.

   CPU的正负冲击均会促进风险溢出，并表现出显著的双重不对称特征——这一现象在样本外波动率预测中得到验证

4. 4.

   CPU正向冲击主要影响中长期效应(短期影响较弱)，而负向冲击则以短期效应为主(中长期影响较弱)

5. 5.

   在重大事件期(2020-2021和2022-2023)，CPU负向冲击的影响强于正向冲击，且短期效应仍占主导

方法论创新

研究突破性地将GJR-GARCH引入短期成分，并在长期成分中区分CPU正负冲击，构建的DAGM-CPU模型能更精准捕捉CPU引发的双维不对称效应。通过TVP-VAR-DY和TVP-VAR-BK方法，首次实现时频域风险溢出的同步解析。

Conclusion

全球能源格局重构背景下，气候政策的模糊性、多样性和不可预测性正成为中国能源市场风险溢出的核心驱动因素。本研究揭示的CPU双维不对称机制，为气候敏感时期的能源风险预警和政策制定提供了重要科学依据。