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歐盟碳排放交易市場的結構特徵研究
作者：
李瑾坤、吳恆煜、胡根華
分類：
財經投資
／
經濟
叢書系列：M(西南財經-新)
出版社：
財經錢線
出版日期：2019/10/9
ISBN：9789576803604
書籍編號：kk0498210
頁數：206
定價：
420
元
優惠價：
88
折
370
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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內容簡介
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歐盟碳排放交易市場的結構特徵研究 內容簡介 本書選取歐盟碳排放交易市場作為研究對象，主要從以下三個方面展開研究：第一，基於Copula函數與藤分解結構分析市場的相依結構；第二，基於馬爾科夫機制轉換模型分析市場的波動聚集與結構轉換特徵；第三，基於自迴歸跳躍強度模型分析市場的時變跳躍行為。 本書的結構安排如下: 第一章為緒論。 本章主要闡述本書的研究背景與研究意義、研究問題的界定、研究內容與研究方法、研究的基本思路與技術路線圖、可能的創新。 第二章為相關研究綜述。 首先，梳理國內外研究文獻，整理分析國內外學者研究國際碳排放交易市場以及對碳金融產品研究等相關研究的最新動態，從可行性的角度發掘進一步的研究方向。 第三章為碳排放交易市場動態相依性分析及風險測度。 本章引入Copula理論來研究歐盟碳排放交易市場的相依性結構特徵。 第五章為碳排放交易市場的狀態轉換結構研究。 本章研究歐盟碳排放交易市場的波動集聚與結構轉換特徵。 第六章為碳排放交易市場的時變跳躍研究。 本章引入ARJI-GARCH(自迴歸跳躍GARCH) 模型，研究碳排放交易市場產品價格的時變跳躍行 為特徵。
目錄 1 緒論 /1 1.1 選題背景與意義 /1 1.2 問題的界定 /3 1.2.1 市場的結構相依特徵 /4 1.2.2 市場的狀態轉換特徵 /5 1.2.3 市場的跳躍行為特徵 /6 1.3 研究內容與研究方法 /6 1.3.1 研究內容 /6 1.3.2 研究方法 /9 1.4 結構安排 /10 1.4.1 研究基本思路 /10 1.4.2 本書的技術路線圖 /11 1.5 創新之處 /12 2 相關研究綜述 /16 2.1 碳金融市場研究 /16 2.1.1 國外碳金融市場研究 /17 2.1.2 國內碳金融市場研究 /29 2.1.3 研究述評 /33 2.2 資本市場結構相依特徵研究 /34 2.2.1 國外相依特徵研究 /34 2.2.2 國內相依特徵研究 /49 2.2.3 研究述評 /55 2.3 資本市場結構轉換與跳躍行為特徵研究 /57 2.3.1 資本市場結構轉換特徵研究 /57 2.3.2 資本市場跳躍行為特徵研究 /58 2.3.3 研究述評 /62 2.4 本章小結 /63 3 碳排放交易市場動態相依性分析及風險測度 /65 3.1 引言 /65 3.2 基本模型與方法 /68 3.2.1 GARCH模型 /68 3.2.2 Copula函數 /69 3.2.3 動態條件相關模型 /72 3.2.4 投資組合VaR計算 /73 3.3 數據來源與實證研究 /75 3.3.1 數據說明 /75 3.3.2 實證分析 /76 3.4 本章小結 /85 4 碳排放交易市場結構相依特徵研究: 基於規則藤方法 /88 4.1 引言 /88 4.2 基本模型與方法 /91 4.2.1 二元Copula函數 /91 4.2.2 藤Copula函數 /95 4.2.3 規則藤結構 /97 4.2.4 規則藤Copula參數估計 /99 4.2.5 擬合優度檢驗 /100 4.3 數據來源與實證研究 /102 4.3.1 數據描述 /102 4.3.2 邊緣模型參數估計結果 /104 4.3.3 規則藤Copula模型構建 /105 4.3.4 規則藤Copula模型參數估計結果 /108 4.3.5 模型的擬合優度檢驗結果 /110 4.4 本章小結 /110 5 碳排放交易市場的狀態轉換結構研究 /113 5.1 引言 /113 5.2 基本模型與方法 /118 5.2.1 AR－GARCH 模型 /118 5.2.2 機制轉換模型 /118 5.2.3 參數估計 /120 5.3 數據來源與實證研究 /121 5.3.1 數據說明 /121 5.3.2 AR－GARCH模型參數估計結果 /124 5.3.3 機制轉換模型參數估計結果 /127 5.3.4 狀態的識別與平滑概率分析 /131 5.4 本章小結 /133 6 碳排放交易市場的時變跳躍研究 /135 6.1 引言 /135 6.2 模型與方法 /139 6.2.1 ARJI－GARCH模型 /139 6.2.2 參數估計 /141 6.3 數據來源與實證研究 /142 6.3.1 數據說明 /142 6.3.2 實證研究與分析 /144 6.4 本章小結 /150 參考文獻 /153 附錄 部分動態Copula模型參數估計結果 /191
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