摘要
随着世界经济的不断发展，二氧化碳等温室气体的过度排放对人类生存环境造成了严重的冲击，环境问题逐渐引起各国重视。目前，以减少碳排放为核心的环境治理与绿色发展受到我国高度重视。习近平总书记指出，中国将争取在2030年前达到碳达峰，2060年前实现碳中和。我国针对能源结构开展了一系列优化、调整工作，在坚持绿色低碳发展，加快推进绿色低碳转型的战略规划上向世界各国展现了大国担当。碳市场通过经济激励和市场机制，能够促进企业和社会减少碳排放，推动绿色、低碳的发展路径。然而，现有的研究多聚焦于碳市场本身的演变与发展，对碳排放权交易市场与其他市场的关联性分析尚不深入。从我国碳排放权交易市场的发展现状来看，碳市场不断显现出来的资源配置属性与其他市场诸如股票市场、能源市场的联系愈发显著，其他市场对碳排放权交易市场的复合性影响亦有着不可忽视的地位。在此背景下，中国碳排放权交易市场及相关市场的关联性研究成为学术界的热点问题。 为促进中国碳排放权交易市场稳定发展，助力我国碳达峰、碳中和目标实现，本文首先结合股票市场和能源市场利用TVP-VAR-DY溢出指数模型对广东、湖北碳排放权交易市场风险溢出效应展开了综合性研究；其次利用ARIMA、BP、LSTM、BiLSTM、SSA-DELM模型通过历史数据和多因素数据对广东碳排放权交易价格进行预测，从而选取最优模型，接着利用湖北碳排放权交易价格进行鲁棒性检验，最后利用该模型对未来一年的广东碳排放权交易价格进行预测。以期对碳市场的稳定和风险防范具有一定的参考价值，最终实现我国经济绿色、可持续、高质量发展。通过实证分析，本文主要得出以下几点结论： 第一，碳排放权交易市场与股票市场和能源市场所构成的系统风险溢出效应显著且碳市场自身对其风险溢出效应最大。第二，不同碳排放权交易市场与股票市场和能源市场溢出效应存在差异。第三，系统的风险溢出效应在股票市场和能源市场受到风险冲击时呈明显上升趋势。第四，市场间风险溢效应为双向非对称且具有时变性。第五，基于多因素数据的预测效果优于基于历史数据的预测效果，混合模型（SSA-DELM）的预测精度高于传统计量经济学模型（ARIMA）和人工智能模型（BP、LSTM、BiLSTM）。 本文基于实证分析的结果，提出以下政策建议：首先，政府层面应建立跨市场风险管理，在完善全国碳排放权交易市场的同时考虑地区差异，并且优化碳配额分配制度以及促进市场间形成稳定价格机制。其次，企业层面需构建碳价预测体系，并进行低碳转型升级，同时，建立和完善碳金融人才培养体系。
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