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如图1所示,自全国碳市场于2021年7月16日启动以来,纵观一年内的全国碳市场交易情况,具有三个典型特征:
第一,市场观望情绪重,换手率低。在碳市场启动的一年里全国碳市场配额累计交易量1.94亿吨,相较全国碳市场两个年度的配额总量约90亿吨,换手率(即总交易量/配额总量)约为2%,低于试点碳市场的平均换手率5%,远低于欧盟碳市场的超过20%的现货换手率和超过400%的期货换手率。
第二,交易出现明显的“潮汐现象”,交易量集中在履约期,说明企业仅仅把碳市场当作一种需要履约的强制性约束政策,尚未把碳配额当作一种生产要素纳入日常生产运营考虑,很少有以实现碳资产保值增值为目的的交易。
第三,交易以大宗交易为主。碳市场启动的一年内,所有交易中,大宗交易占比83%。所有交易日中,大宗交易价格比挂牌交易平均低约10%。由于大宗交易的交易过程不够透明,成交价格并不能完全体现配额的价值。
用电量与全国碳市场交易价格的关联关系
根据2.1所观测到的碳市场交易特征,如果从全国碳市场交易量和交易价格的走势划分碳市场发展阶段,可分为两个典型的时间段。其中,全国碳价在2021年7-10月和2022年1月-6月为非临近履约截止日时期。在该时期,碳交易较为清淡,呈现周期性特点,交易量少,且价格波动不频繁。2021年11-12月为临近履约截止日时期。在此时期,交易的市场化属性更为凸显,不仅全年主要交易量集中在这一时期,且碳价在这一时期也有了较大水平的提高。
鉴于此,可以根据碳市场两个时期的不同运行规律,将每个履约期划分为两个阶段,其中,履约年份的最后两个月为临近履约日时期,每两年中的其他月份作为非临近履约日时期。
临近履约日用电量和碳价的关联关系
首先,通过德尔菲法对电力系统作用于全国碳市场的原理和机制进行深入调研,问卷提取出影响碳价的主要电力因素,分别为电力消费量、电力供应量和电力供应量,作为专家打分的指标基础。经德尔菲法确定的关键电力影响因素为电力消费量。
针对电力数据对碳价影响因子的筛选主要通过关联分析的方法进行,关联分析分为两个步骤:一是进行相关性分析;二是进行因果性检验。
通过输入2021年11月1日至2021年12月30日的各电力消费量日度数据至正态分布K-S检验模型中,虽然各电力变量基本符合正态分布,全国碳价和全国碳价变化率作为因变量p值均小于0.05,不符合正态分布的规律,意味着数据特征不适用于皮尔逊相关分析,研究将以斯皮尔曼相关作为相关性验证的主要手段。
运用斯皮尔曼相关性分析和格兰杰因果关系检验,通过输入2021年11月1日至2021年12月30日的各电力变量日度数据至关联关系分析模型中,得到如下验证结果:
数据显示,临近履约截止日,在所有电力数据综合来看,全社会用电量与线上均价变化率的关联关系最为显著,表现在二者既具有强相关关系,斯皮尔曼相关系数为0.25,格兰杰因果关系检验具有显著性,滞后期为1天。
非临近履约日用电量和碳价的关联关系
非临近履约日的影响因子筛选时间范围为2022年1月4日至2022年5月31日。为探索各宏观因子对全国碳市场交易价格的影响程度以及电力大数据对全国碳价的影响程度,对全国碳价的关键宏观影响因子进行筛选,最后根据专家多轮打分结果,确定筛选出碳价影响因素。
经德尔菲法确定的影响因素包括:工业采购经理指数、用电量、日均气温与人体舒适温度的温差、全国碳排放量、动力煤价格、欧盟碳价换算成人民币后的价格。为增加工业采购经理指数数据获取的便利度,专家又选取了PMI指数百度搜索指数这一指标。此外,鉴于碳市场参与者的交易心理也与全国碳价息息相关,专家建议,补充碳交易百度搜索指数指标。
测试过程中,算法包括递归特征消除(RFE)和梯度提升分类(GBC)两个算法。测算时,将宏观数据集中的各变量日度数据和线上均价日度数据分别代入RFE和GBC模型中,根据测算结果,比较并筛选重要的宏观变量。
通过输入2022年1月4日至2022年5月31日的各宏观变量日度数据至RFE和GBC模型中,得到如下验证结果:
数据显示,RFE和GBC算法均认为全社会用电量、欧盟碳价和碳排放量对全国碳市场线上交易均价具有重要预测价值。此外,RFE方法还认为碳交易百度搜索指数对全国碳市场线上均价具有较强的预测价值。GBC方法认为PMI指数百度搜索指数对线上均价具有较强的预测价值。
本报告选取两种方法筛选出的重合变量,作为全国碳价预测的影响因素。也就是说,在预测非临近履约日的全国碳市场线上交易均价时,选取全社会用电量、欧盟碳价和碳排放量作为外生变量。其他变量均舍弃。
试点碳市场中用电量和碳价的关联关系
与全国碳市场类似,我国试点碳市场呈现出显著的阶段特征,即临近履约日交易频繁,非临近履约日交易清淡。
通过试点用电量和试点碳市场线上均价关联关系的测试,可以得出试点用电量对于试点碳市场价格的影响。对我国6个碳市场试点(上海、北京、天津、湖北、重庆和福建)的试点用电量和试点碳价的关系进行测试。与全国碳市场测试相似,测试方法包括相关性和因果性的分析,相关性包括斯皮尔曼相关性分析和皮尔逊相关性分析,因果性分析通过格兰杰因果检验。
测试结果显示,在2019至2021年之间,天津、湖北和福建各有一个履约年用电量和试点碳价有强关联关系,其他试点和年份均没有强关联关系。其中,湖北试点2019年和福建试点2021年临近履约日的试点用电量和试点碳价出现了显著的负相关关系,天津试点2021年临近履约截止日的试点用电量和试点碳价出现了显著的正相关。
这一结果为佐证全国碳市场中全社会用电量和全国碳价的关联关系提供了一定信息。天津碳市场的显著正相关案例表明,在碳市场相对独立的情况下,如果碳市场配额盈缺在该履约年未发生根本变化,且在履约年临近履约日前2个月的时间内,碳市场交易相对活跃,全社会用电量会通过碳市场当日的供需情况,影响线上均价水平,一般来说,全社会用电量越大,在碳市场供给基本不变的情况下,对配额的需求增多,供不应求的局面会导致碳价的上涨。
湖北和福建的显著负相关案例表明,在碳市场相对独立的情况下,如果碳市场配额盈缺在该履约年发生根本变化,且在临近履约日前2个月的时间内,市场相对活跃,全社会用电量的增多会改变碳市场参与者对下一履约年度配额盈余的预期和买卖行为,在碳市场参与者预计下一履约年度配额盈余量增多从而抛售现有碳配额的情况下,碳价随之下跌,因此全社会用电量和碳价呈现出较强的负向关联关系,此外,纳入的终端用能企业比例高或将加剧二者间的负向相关关系。
其他不相关的案例表明,在其他情况下,如碳市场相对独立,且碳市场配额盈缺在该履约年发生了根本变化,但碳市场交易相对不活跃,那么市场机制在该履约年临近履约日前2个月的时间内基本不能发挥较大作用,因而全社会用电量和碳价间的关联关系将不显著。从现阶段看,全国碳市场也应满足如上规律。
用电量影响碳价波动的路径分析
全社会用电量是全国碳价的重要影响因子,表现在以下三个方面:
用电量在临近履约截止日显著影响碳价日度波动。
临近履约截止日的前2个月,碳市场活跃度提高,交易量频繁,呈现多重卖出信号,同时碳价整体上移且波动幅度较小。由此观察全社会用电量与全国日度碳价波动特征可分为三种情况:
一是全社会用电量与全国碳价正相关时,用电量提升预示碳价上涨并释放出卖出信号,资金流入卖方,碳市场转为牛市,反之亦然。
二是全社会用电量与全国碳价负相关时,用电量下降预示碳价上涨并释放出卖出碳资产的信号,资金流向卖方,碳市场也转为牛市,反之亦然。
三是全社会用电量与全国碳价不相关时,用电量变化释放的碳市场信号不明确。
用电量在履约拐点时期显著影响碳价月度波动。
通过对拐点进行分析,首个波动拐点出现在2021年12月,表现为最大正向波动,碳价呈现上涨趋势,市场也出现明显的潮汐效应,成交量大幅增加。第二个波动拐点在2022年2月,此时未完成的企业已完成补缴,碳价趋于平稳,成交量开始逐渐下降。
通过对2021年7月-2022年10月碳价的回撤率(资产价格从上一个高峰到当前价格的缩减的百分比)进行分析。可以看出2021年9月是最大回撤(历史上回撤值最大时价格缩减的百分比),回撤率22.09%,回撤率越大说明反弹的机会越大,同时风险也比较大,对于比较激进的投资者来说,此时可以考虑购买。2022年2月履约结束,此时回撤率降低至5.9%,此后持续维持在10%以下的低回撤率,其波动性较小,比较稳定,对于稳健型的投资者来说,可以适量的买入一些。
鉴于此,以上月度分析表明,临近履约截止日的2个月为全国碳市场交易价格发生拐点的重要时期,届时,全国碳价正向波动幅度远超其他月份,成交量大幅增加,碳价呈现显著的上涨趋势,回撤率较低,碳市场风险较小。
与全国碳价月度波动类似的是,在临近碳市场履约截止日的2个月正值全社会用电量发生拐点的重要时期。由于用电量具有典型的季节性特征,随着冬季的来临,供暖需求增加,全社会用电量从10月底和11月初将大幅增加用电水平,用电量的正向波动幅度也将超过其他月份。
此外,这一较高水平的用电量将持续至次年的2-3月份,因此回撤率较低,这一较低水平的回撤率变化趋势与碳价波动回撤率的变化基本一致。因此,这一结论再次证实了全国碳价波动具有阶段性特征,且基于电力大数据的临近履约日碳价预测具有较高价值。
用电量波动趋势与碳价波动趋势呈现较强的年度协同发展特征。
从全社会用电量年度特征看,随着年份的增加与经济水平的提升,全社会用电量总体成上涨趋势。从全社会用电量月度特征看,用电量又呈现出一定季节特征,即在一年中会形成两个波峰,分别在7-8月的夏季和12-2月的冬季,在这期间,用电量从低谷反弹,升至此阶段的最高水平。
鉴于此,全社会用电量释放出的全国碳价年度信号包括两个部分:一是伴随着碳市场的繁荣和减排力度的加大,用电量的不断提高预示着全国碳价的总体趋势是稳步提高。但与此同时,全国碳价又呈现出显著的阶段性特点,即在临近履约截止日,在碳市场配额盈亏的总体变化基础上,随着用电量的变化,碳价会呈现出正向和负向的变化。
03 用电量影响碳市场风险的路径分析
企业碳资产管理目标
企业碳资产管理是指企业系统性地围绕碳资产的开发、规划、控制、交易和创新的一系列管理行为,依托碳资产增加企业价值,它包括了对碳排放权的日常管理和交易管理,以及一系列围绕碳资产展开的战略性管理过程。
履行碳市场履约责任
履行履约责任体现在经济层面的履约和环境方面的贡献两个部分。在经济层面,通过碳资产管理机制,企业可以提高碳资产的使用效率,促进企业技术
升级和绿色转型,从而提高企业生产率。碳资产管理不但有利于企业微观层面的价值实现和创造,还有利于宏观层面的碳资源配置效率的提高。在环境层面,碳资产管理有利于减少企业对环境的破坏和资源的过度利用,从而减少温室气体排放,并促进环境内资源的有效流动和良性循环。
碳资产保值增值
企业对于碳资产管理的主要目的是实现碳资产的保值增值。
有效的碳资产管理包括以下两个层次:
一是对碳排放成本的控制,主要是碳排放超过预期价格成本的分析和对策、运用调节机制或金融手段,确保碳排放成本不对企业造成额外压力。
二是对碳资产的灵活运用,碳市场发展的现阶段,控排企业可以利用碳排放权抵质押贷款、碳基金、碳托管等碳金融创新模式。此外,控排企业还可以通过自愿减排项目的形式来开发碳资产,获取额外收益。
应用碳金融工具
融资碳金融工具是企业碳资产管理的第三个重要目标。根据证监会发布的标准,碳金融产品可分为碳市场交易工具、碳市场融资工具、碳市场支持工具三大类。其中,碳市场融资工具包括又可细分为碳债券、碳资产抵质押融资、碳资产回购、碳资产托管等小类。鉴于此,合理运用碳金融工具融资,有助于企业提高融资效率,缓解资金周转的压力。
用电量释放出的碳市场风险信号
鉴于用电量是碳价波动的重要影响因子之一,基于企业碳管理目标,结合碳市场波动特征,用电量同样释放出显著的风险信号,体现在如下三个方面:
从日度看,用电量释放出碳市场履约风险。
对于具有碳市场履约任务的企业来说,应重点关注用电量在临近履约截止日,通过碳市场释放出的日度风险信号。具体来说,用电量在不同情景下,释放出不同的风险信号:
一是在全社会用电量与全国碳价正相关的情况下,用电量的提升预示着碳价上涨,资金从买方流入卖方,碳市场由熊市转为牛市。对于缺口企业来说,买入碳配额的价格急速提升,企业履约成本增大,因此这种情景这类企业来说是一种较大的履约风险。
二是在全社会用电量与全国碳价负相关的情况下,用电量的下降预示着碳价重心上移,市场活跃度增强,碳市场释放出卖出碳资产的信号,碳市场转向牛市。在这种情景下,对于缺口企业来说,同样面临着企业履约成本的增加。
三是全社会用电量与全国碳价不相关的情况下,用电量的升降与碳价的涨跌不具有显著的相关性,企业暂不能根据用电量的变化,准确判断碳市场价格走势。在这种情景下,由于缺少理想的观测指标,控排企业面临较大的市场不确定性,存在高买低卖的可能。对于资金存在一定困难的控排企业,或具有不能顺利完成履约任务的风险。
从月度看,用电量释放出碳资产保值增值的风险。
对于通过碳资产保值增值手段从而为企业获利的企业来说,应重点关注用电量通过碳市场释放出的月度风险信号。具体来说,用电量通过碳市场释放出两个主要风险信号:
买卖信号。鉴于全社会用电量与全国碳价在临近履约截止日前2个月的强相关关系,碳配额买卖方应充分借鉴电力市场的变动信号,从而做出更科学的市场买卖策略。在用电量与碳价呈现正相关关系的情景下,可在用电量上升的情况下卖出配额获利,在用电量下降的情况下买入配额降低成本。而在用电量与碳价呈现负相关关系的情景下,需采取相反的策略。
拐点信号。碳市场履约截止日结束后的2个月正值用电量由每年的第二个波峰开始下滑,这意味着碳市场交易价格即将出现较大拐点,碳价将显著下降,碳市场将恢复至往日的不活跃状态,回撤率较高,碳市场交易风险增大。对于盈余企业,要实现碳资产保值增值的目标需要谨慎卖出碳资产,更好的策略是适当持有,直至碳价下一个波峰期。
从年度看,用电量释放出碳金融融资的风险。
鉴于用电量在未来的爬升趋势较为显著,碳市场交易价格稳步上涨的态势较为明确,企业通过碳金融工具进行融资具有一定收益性。但对于采用碳金融手段融资的企业来说,面临的最大风险应为政策风险。例如,如果碳市场主管部门公布的配额分配方案打破市场的供需平衡而造成盈余企业抛售碳配额的情况,那么尽管用电量将随着经济的增长保持平稳增长态势,碳价也会随之下跌。鉴于此,企业应密切关注配额分配政策,尤其重视基准线和配额有效期两个要点的变化,从而为企业碳金融管理做出科学决策。
04 总结
本文运用国家电网电力数据,通过相关性和因果性分析测试全社会用电量与全国碳价的关联性。研究结果显示,临近履约截止日,全社会用电量与全国碳市场碳价具有强关联关系,全社会用电量是全国碳价波动的重要影响因子;而在非临近履约截止日时,全社会用电量、欧盟碳价和碳排放量综合影响着全国碳价波动。在部分试点碳市场的部分履约期内,试点用电量与试点碳碳价同样具有一定的关联关系。
此外,本文还通过企业调研对企业碳资产管理目标进行分析,并结合文献总结归纳出碳市场风险类型,进而得出了用电量释放出的碳市场风险信号,帮助碳市场参与者借助用电量更好地应对碳价波动和碳市场风险。
本文作者
王宏刚
供职于国家电网有限公司大数据中心
陈浩林
供职于国家电网有限公司大数据中心
唐 进
供职于北京中创碳投科技有限公司
林立身
供职于北京中创碳投科技有限公司
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