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2023年11月中国林业经济November.2023第6期(总第183期)CHINA FORESTRY ECONOMICS No.6(Total 183)•碳汇研究•碳中和背景下中国碳市场与股票市场的联动关系与溢出效应 基于投资心理学的分析阮心怡1,祁慧博1,2,龙㊀飞1,2,刘㊀畅1(1.浙江农林大学经济管理学院,杭州311300;2.浙江省乡村振兴研究院,杭州311300)收稿日期:2023-09-18基金项目:国家社会科学基金项目(22BGL168)第一作者简介:阮心怡(2001-),女,浙江台州人,硕士研究生㊂通讯作者:祁慧博(1984-),女,山西太原人,博士,教授㊂研究方向:林业碳汇经济与碳市场㊂责任编辑:郑德胜摘㊀要:运用VAR -BEKK -GARCH 模型对2019年和2020年新冠疫情爆发前后碳排放权交易价格㊁碳中和300指数和火电指数之间的联动关系与溢出效应进行对比研究㊂结果显示:碳市场价格指数是碳中和概念股指和火电股指变动的部分成因,且这种关系在疫情后变得更加明显㊂投资者的心理因素,如认知错误㊁框架效应和心理偏差,对资本市场定价起到核心作用㊂疫情导致的经济波动加剧了这些心理因素的影响㊂研究指出,新冠疫情虽短期内对中国碳中和进程产生影响,但长远来看,政府的绿色低碳发展战略为可持续发展指明了方向,也促使投资者更加关注绿色低碳行业㊂此外,本研究还为碳市场和股票市场提供了金融市场政策指引,强调了法律监管的完善和金融衍生工具的引入对于实现碳中和目标的重要性㊂关键词:碳中和;VAR -BEKK -GARCH 模型;投资心理学;新冠疫情影响中图分类号:F832.5文献标识码:A 文章编号:1673-5919(2023)06-00101-10DOI :10.13691/23-1539/f.2023.06.016The Linkage and Spillover Effects between China s Carbon Market and Stock Market under the Background of Carbon Neutrality Analysis Based on Investment Psychology RUAN Xin -yi 1,QI Hui -bo 1,2,LONG Fei 1,2,LIU Chang 1(1.College of Economics and Management,Zhejiang A&F University,Hangzhou 311300,China;2.Zhejiang Rural Revitalization Research Institute,Hangzhou 311300,China)Abstract :This paper used the VAR -BEKK -GARCH model to conduct a comparative study on the linkage and spillover effects between the carbon emission trading price,the carbon neutral 300index and the thermal power index before and after the outbreak of the COVID -19epidemic in 2019and 2020.The results showed that the carbon market price index was a partial cause of changes in the carbon neutral concept stock index and thermal power stock index,and this relationship had become more apparent after the epidemic.The psychological factors of investors,such as cognitive errors,framing effects,and psychological biases,played core roles in capital market pricing.The economic fluctuations caused by the epidemic had exacerbated the impact of these psychological factors.The study pointed out that although the COVID -19had an impact on China s carbon neutrality process in the short term,in the long run,the government s green and low -carbon development strategy point-ed out the direction for sustainable development,and also prompted investors to pay more attention to green and low -carbon industries.In addition,this study also provided financial market policy guidance for the carbon and stock markets,emphasizing the importance of improving legal regulation and introducing financial derivatives for achieving carbon neutrality goals.Key words :Carbon neutrality;VAR -BEKK -GARCH model;Investment psychology;Impact of COVID -19㊃101㊃㊀㊀碳汇研究中㊀国㊀林㊀业㊀经㊀济2023年第6期1 引言2020年9月,中国提出了到2060年实现碳中和的目标,这对应对气候变化㊁实现可持续发展㊁推动能源结构转型具有重大而深远的意义㊂在此背景下,碳市场已成为实现中国碳中和愿景的重要政策工具㊂火电行业成为首批纳入中国统一碳市场的行业,而在股市上,有关节能减排㊁新能源等相关行业企业组成A股中的碳中和概念股问世,火电板块的市场表现也反映出碳中和产业链正在演变,绿色和低碳已成为主要的投资趋势㊂行为金融学认为,投资者的心理因素才是资产定价的核心㊂动荡复杂的投资环境将影响投资者的主观心理,投资者的投资决策会受到认知错误㊁框架效应㊁思维捷径㊁前景理论以及心理偏差的影响㊂因此,2020年初新冠疫情爆发,资本市场不确定性增强,中国碳市场与股票市场不仅受到投资者心理影响而发生变化,且相关资本市场的联动关系与溢出效益均会因投资者重新用心理预算而将每笔心理账户的投资收益与成本联系起来,但又因心理会计会导致其在考虑其投资账户时忽略了其他账户,而不是对其投资组合进行全面的资产配置㊂这与马科维茨所论述的分散投资问题,即投资者应该考虑如何让组合中的所有投资在可接受的风险水平上获得最高的预期收益并不相同㊂本文以中国碳市场和股票市场为主要对象,利用VAR-BEKK-GARCH模型,对比研究上述市场在2019年和2020年新冠疫情爆发前后,碳排放权交易价格㊁碳中和300指数和火电指数之间的联动关系与溢出效应,并从投资心理学的角度揭示了其成因㊂研究结果将对应对气候变化的碳中和目标的实现和产业转型升级提供金融市场政策指引;对深入研究如何促进碳市场和股票市场长期健康发展的重大改革措施也有重要实践意义;了解新冠疫情下投资者的心理,也为政府提出符合改善投资者福利的调控机制,市场妥善利用投资者心理偏差进行信号传递具有重要参考价值㊂2㊀文献综述尽管已有很多学者研究外部冲击对外汇㊁股票㊁房地产等资本市场关系的影响,但新冠疫情爆发前后投资者投资心理和决策变化对中国碳市场与股票市场关系的影响仍是一个鲜有涉及的领域㊂因此,着重研究二个市场三个价格之间的联动关系与溢出效应㊂据此,本文从以下三个方面进行文献述评㊂2.1㊀投资者心理对市场运行的影响众多研究表明,投资者心理会对资本市场运行起到关键作用㊂情感因素在决策制定过程中占有重要地位,尤其是在制定不确定性很高的投资决策时更是如此㊂有时,情感会战胜理智㊂过分乐观会导致投资者低估风险和高估预期收益,过分乐观可能引发价格泡沫,而悲观投资者则倾向于作较多分析㊂然而现有研究中,投资者心理对股市的影响程度与方向尚未统一㊂例如,Cheema M A et al针对中国主板市场,提出投资者情绪与随后的月度市场回报之间形成正相关关系[1];然而Blau B M(2017)则认为投资者情绪高涨时会使得所偏好的股票出现溢价,进而导致股票表现不佳[2]㊂当投资者受新冠疫情全球大流行初期形势影响而处于负面情绪时,股市参与度降低[3],甚至会停止股市活动[4]㊂但另有学者认为,当投资者处于悲观时,随波逐流的投资方式下降,会提高股票的收益率[5]㊂近年来,随着低碳经济与绿色转型发展不断深入,研究人员对于投资者心理与碳市场关系的关注度也逐渐升高㊂Jiang J X et al的研究提出中国碳市场信息的透明度和交易风险将影响个人投资者的投资意愿[6]㊂Adhikari A针对美国资本市场的研究也得出类似结论,即高碳排放行业的个人投资者对企业碳排放信息的披露尤其敏感[7],而在欧洲碳市场占主导地位的机构投资者对反馈式投资策略并不敏感[8]㊂Zheng Z Y(2015)的研究认为,欧洲碳市场中碳配额的价格除了与投资心理密切相关之外,还与各碳市场碳配额发放数量有关[9]㊂而碳配额发放数量对于投资者而言也是重要决策依据,投资者大脑选择走捷径的方式,譬如代表性和熟悉度,来降低信息分析过程的复杂度,心理学上称其为启发式简化㊂但在各国制定更高的自愿减排贡献目标,碳中和处于较高战略地位,新冠疫情负面影响行业景气指数等新信息快速出现时,这种启发式简化增加了投资者正确分析新信息和评估市场的难度,碳价波动或碳市场投资风险加剧㊂2.2㊀市场间的联动关系研究随着经济全球化和金融自由化的加快,金融市场间的关联性逐渐增强,这种关联性多表现为市场间显著的波动溢出效应㊂众多研究者将目标集中于股票市场㊁能源市场㊁碳市场三者之间的双边关系㊂具㊃201㊃㊀㊀2023年第6期阮心怡,等:碳中和背景下中国碳市场与股票市场的联动关系与溢出效应碳汇研究体而言,随着能源产品金融化的深入,能源市场与股票市场之间的联动也越发密切㊂有研究发现,当能源市场发生剧烈变动时,能源市场与股票市场的相关性增加,但股票市场对此反应较为迟缓[10]㊂由于国家和地区的经济水平存在差异,所对应的股票市场与能源市场的关系也存在一定的异质性㊂对于加拿大㊁日本㊁土耳其三个国家而言,石油市场的不确定性与伊斯兰股票收益之间为负相关,在非洲等新兴市场,股票收益的波动受到原油市场创新性的影响,而中国股票市场对于国际油价的变动也是极其敏感的[12]㊂另有一些学者在针对能源市场与碳市场关系的研究中指出,欧洲排放交易体系加强了能源市场与碳市场之间的联系[13],能源市场的基本面对于欧洲碳市场中产品价格的形成至关重要㊂中国碳市场作为全球规模最大碳交易市场,与其他市场的联动关系成为新的研究热门话题㊂与股票市场关系方面, Jiang C指出,在多元小波分析中,中国碳市场价格和新能源股票价格在中㊁低频段联动关系密切[14],中国碳市场影响整个中国股票市场,且刺激了股票市场的碳溢价[15]㊂最近的研究发现不同中国碳市点市场与能源市场间的溢出效应在方向和程度方面有所差异[16]㊂但在主要能源消耗物方面,中国与欧洲市场不同㊂煤炭市场是中国能源市场最重要的组成部分[17],现有文献大多研究煤炭市场与中国碳市场关系,相较于原油和天然气等能源市场,碳市场与煤炭市场之间的波动性溢出效应最为强烈[18]㊂Jiang Y et al.在研究中进一步指出,煤炭价格对碳价格是负面影响[19]㊂而Yin J L et al.则认为中国碳市场和煤炭市场之间存在同步性[20]㊂2.3㊀金融溢出效应及其影响因素分析金融溢出效应是指当一个市场流动性不足时,会迫使金融中介清算其在其他市场上的资产,从而通过资本流动导致另一个与其有密切金融关系的市场流动性不足㊂金融溢出效应在一定程度上体现了整个金融体系的有效性,也构成了相关政策有效执行的基础条件㊂金融溢出效益分析采用的方法多为二元GARCH模型,且使用模型时都假设残差服从标准正态分布㊂在研究方法上,研究多个市场间的波动溢出效应应当将所有市场同时包括在模型之内,因此,采用假设残差服从t分布的VAR-BEKK-GARCH 模型,能在参数较少,计算量下降的同时,提高检验效果,并有助于给出波动溢出效应产生的外部原因和行为金融学的解释㊂近年来,不少学者采用VAR-BEKK-GARCH模型研究多市场间的波动溢出效应㊂例如,比特币作为新型资产投资组合工具,在对其风险溢出效应的研究中,VAR-BEKK-GARCH模型被广泛使用㊂Vardar G利用VAR-BEKK-GARCH模型研究发现比特币对于投资者进行风险对冲具有重要意义[21],Zhang Y P et al.则在新冠疫情背景下证实了比特币的风险对冲能力会增加比特币投资者的收益[22]㊂还有学者利用VAR-BEKK-GARCH模型分析中国和美国股市之间的依赖性和溢出效应,不同市场之间的相关系数具有时变特征,确定了1991 2016年期间与经济和政治变迁有关的六次市场依赖性结构性突破,最终得出不同时期的溢出效应在方向性上各不相同,随着股市的增长,中国的溢出效应会加强等结论[23]㊂Ajmi H et al.基于VAR-BEKK-GARCH模型研究新冠疫情爆发前后原油与股市之间的互动关系与溢出效应,并得出COVID-19危机增强了所研究市场之间的相互联系;股票和黄金市场主导了原油市场,黄金最有可能充当多元化工具,而不是对冲工具[24]㊂Le Thi Minh H则实证研究了COVID-19期间东南亚股票市场之间的联动关系,分析发现越南股市与马来西亚股市㊁菲律宾股市之间存在或单向或双向的波动溢出效应,且越南股指与其他东南亚国家股指变化方向相反,其主要原因是共同因素的影响,次要原因可能是市场传染或者其他因素㊂该结论有助于投资者获得更多信息,以分散其投资组合,最大限度降低大流行期间的金融投资风险,也有利于帮助政府制定相关金融政策对金融市场进行调控,以防范㊁缓解和应对金融危机㊂2.4㊀文献述评现有文献大多采用VAR-BEKK-GARCH模型对市场间的联动关系与溢出效益进行实证分析,研究对象包含汇市㊁股市㊁期货市场㊁石油市场㊁黄金市场㊁虚拟货币市场㊁大宗商品市场㊁劳动力市场甚至碳市场等,为本文提供了重要参考与研究依据㊂但因市场指数和研究区间的选择有较大差异,故而结果和结论不一㊂但研究与讨论主要围绕宏观领域,从微观投资者心理的分析尚不多见㊂从研究背景来看,分析新冠疫情对市场间联动关系与溢出效益影响的文献也有不少,但同时结合碳中和目标的金融市㊃301㊃㊀㊀碳汇研究中㊀国㊀林㊀业㊀经㊀济2023年第6期场信号传递和产业低碳转型升级的市场表现的研究尚不充分㊂火电企业作为中国碳市场的重要参与者,其节能减排㊁低碳转型对中国应对气候变化乃至全球绿色经济发展均起到关键性作用㊂然而现有研究中关于火电指数㊁碳中和概念股指数和碳市场价格之间联动关系与溢出效应的研究较少,对比新冠疫情爆发前后中国碳市场和股票市场之间关系,并从投资心理学给出其溢出效益的成因,便一定程度上拓展和丰富了现有研究领域与研究结果㊂3 模型设定与数据来源本文采用VAR -BEKK -GARCH 模型对中国碳交易价格指数(Carbon Trade Index,CTI)㊁碳中和300指数(Carbon Neutralization 300Index,CNI300)以及火电指数(Thermal Power Index,TPI)三者的均值溢出与波动溢出进行分析㊂3.1㊀VAR -BEKK -GARCH 模型实证研究中,通常采用VAR 模型和GARCH 模型分别研究市场间的均值溢出和波动溢出㊂Engle 和Kroner [26]利用向量自回归VAR 模型,将线性单变量GARCH 模型推广到多元环境,提出BEKK 模型㊂在多元GARCH 模型中,BEKK 模型相较于VEC 模型需要更少的参数,简化计算的同时又保证了协方差的正定性㊂故本文选用三元VAR -BEKK -GARCH(1,1)模型进行分析㊂均值方程:㊀㊀Y t =a 0+ p i =1a i Y t -i +εt ,εt Ωt -1N (0,H )(1)式(1)是以VAR(p )形式表现的内生变量滞后影响均值方程,Y t 是3维列向量,a 0是3维常数列向量,a i 是滞后第i 阶的3ˑ3阶自回归系数矩阵,εt 是3维残差列向量㊂方差方程:㊀㊀H t =CᶄC +Aᶄεt -1εᶄt -1A +BᶄH t -1B (2)㊀㊀H t =h 11,t h 12,t h 13,t h 21,t h 22,t h 23,t h 31,t h 32,t h 33,t éëêêêêùûúúúú,C =c 1100c 21c 220c 31c 32c 33éëêêêêùûúúúú,A =a 11a 12a 13a 21a 22a 23a 31a 32a 33éëêêêêùûúúúú,B =b 11b 12b 13b 21b 22b 23b 31b 32b 33éëêêêêùûúúúú式(2)为针对残差项矩阵建立的BEKK 形式的方差方程㊂其中,H t ㊁C ㊁A ㊁B 分别表示εt 的方差-协方差矩阵㊁常数矩阵㊁ARCH 项待估系数矩阵㊁GARCH 项待估系数矩阵㊂对角线上元素a ii ,b ii 表示变量i 对自身往期的ARCH 和GARCH 型波动溢出效应㊂非对角线上元素a ij ,b ij 表示变量j 对变量i 的ARCH 和GARCH 型波动溢出效应㊂3.2㊀指标选取与数据来源本文选择CTI 作为衡量中国碳市场发展的指标,CNI300(Stock index code:995036.SSI)与TPI (Stock index code:884146.TI)来衡量我国碳中和背景下代表性行业股市的发展情况㊂样本期为2019年至2020年的逐日数据,CTI 是依据中国碳交易平台( /k /index.html)公布的碳交易价格数据,采用统计学中帕舍价格指数计算方法,将上一交易日碳排放权成交量作为同度量因素计算而得,CNI300与TPI 数据则直接来自iFinD 数据库㊂首先对CTI㊁CNI300与TPI 分2019年和2020年进行描述性统计,结果如表1所示㊂以标准差反映市场价格波动情况,2020年相比2019年,CNI300与TPI 的标准差增加,CTI 的标准差减小,说明碳市场价格相对代表性股票市场价格波动缩减,投资风险降低;由J -B 统计量知,三者均不服从正态分布,CNI300由左偏变为右偏,碳中和300指数逆疫情走向表现出节能环保产业强劲的发展势头,TPI 和CTI 则在两年中均保持右偏不变;从峰度来看,仅CTI 保持尖峰特征,意味着中国碳市场在面对新冠疫情的冲击下相对稳定,作为政府所创造的市场,碳市场在特殊背景下尚具有风险可控的特征;TPI 与CNI300在2020年的尖峰特征消失,新冠疫情的爆发引发投资者对经济前景的担忧,不仅中国代表性股市,乃至全球股市均发生剧烈震荡,但投资者对政府推动下的绿色循环低碳发展或将从长期投资上表现出一定的信心,这与应对疫情并未背道而驰,而是旨在实现应对疫情㊁气候变化和经济发展的多赢㊂随着中国碳市场的相关法规与交易规则的建立健全,投资者越来越看好中国碳市场的发展㊂由图1可以看出2019年上半年CTI 波动频繁且幅度剧烈,中国碳市场中投资者投机心理较为显著㊂TPI 在㊃401㊃㊀㊀2023年第6期阮心怡,等:碳中和背景下中国碳市场与股票市场的联动关系与溢出效应碳汇研究2019年呈先升后降趋势,而2020年与上一年相反,呈先降后升趋势㊂2019 2020年CNI300均呈上升趋势,且2020年升幅显著高于2019年㊂表1㊀2019 2020年CTI ㊁CNI300和TPI 描述性统计year20192020Index CTI CNI300TPICTI CNI300TPI Mean 1.4651201.4431126.760 1.0691534.8081079.098Median 1.0061207.9901122.500 1.0041541.5801099.580Maximum 48.9561365.4201311.740 5.1902113.9001301.590Minimum 0.701987.800992.9400.2311169.650952.600Std.Dev. 3.71270.58068.6830.404259.29375.914Skewness 10.940-0.8070.7157.3130.3960.154Kurtosis 129.4894.3073.13364.5991.8212.084Jarque -Bera 162722.70042.58820.37439582.86019.9179.226Probability 0.0000.0000.0000.0000.0000.010图1㊀2019 2020年CTI ㊁CNI300和TPI 时间序列图表2㊀ADF 检验变量差分阶数ADF p CTI 2019CTI 0-15.304∗∗∗0.0001-11.795∗∗∗0.0002020CTI 0-15.966∗∗∗0.0001-11.056∗∗∗0.000CNI3002019CNI3000-2.6740.2491-14.963∗∗∗0.0002020CNI3000-2.04370.5741-16.276∗∗∗0.000TPI 2019TPI 0-2.06140.2611-15.792∗∗∗0.0002020TPI 0-0.6090.8651-15.673∗∗∗0.000㊀㊀注:∗㊁∗∗㊁∗∗∗㊁分别表示10%㊁5%㊁1%的置信水平㊂4㊀实证分析4.1㊀平稳性检验鉴于本研究采用了金融时间序列,故先就CTI㊁CNI300和TPI 样本数据进行平稳性检验,检验结果如表2所示:CTI 在1%水平上拒绝原假设,即CTI 序列不存在单位根;CNI300与TPI 则在10%水平上接受原假设,即CNI300与TPI 序列至少存在一个单位根㊂对样本数据进行一阶差分ADF 检验,结果发现三者一阶差分后的序列均有高于99%的把握拒绝存在单位根的原假设,即一阶差分后各序列为平稳序列㊂㊃501㊃㊀㊀碳汇研究中㊀国㊀林㊀业㊀经㊀济2023年第6期4.2㊀均值溢出效应检验均值溢出效应一般是指一个市场价格或回报的变动对其它市场产生的影响㊂已有不少研究采用VAR 模型来衡量不同地区不同时期股票㊁货币㊁债权㊁外汇等金融市场的均值溢出效应[21,23]㊂VAR 模型常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态冲击,建模时,需首先明确VAR 模型滞后阶数㊂本文选用AIC㊁BIC㊁FPE 以及HQIC 准则来确定滞后阶数,计算结果如表3所示,发现四个准则均在滞后一阶时获得最优表现㊂因此,本文将VAR 模型设定为滞后一阶,即式(1)中p =1㊂表3㊀滞后项拟合优度检验滞后阶数2019年2020年AIC BIC FPE HQIC AIC BIC FPE HQIC 018.4018.459.80E +0718.4216.5116.56 1.49E +0716.53112.13∗12.31∗ 1.86E +05∗12.21∗9.34∗9.52∗ 1.14E +04∗9.41∗212.1712.48 1.93E +0512.309.389.70 1.19E +049.51312.2112.66 2.02E +0512.399.429.88 1.24E +049.60412.2412.83 2.08E +0512.489.4310.031.25E +049.67表4㊀格兰杰检验Null Hypothesis Obs F -Statistic Prob.2019CTI does not Granger Cause 2019TPI 243 1.3810.2412019TPI does not Granger Cause 2019CTI 0.4370.5092019CNI300does not Granger Cause 2019TPI 2430.3940.5312019TPI does not Granger Cause 2019CNI3000.7870.3762019CNI300does not Granger Cause 2019CTI 2430.3290.5672019CTI does not Granger Cause 2019CNI3000.5250.4692020CTI does not Granger Cause 2020TPI 236 3.5420.0612020TPI does not Granger Cause 2020CTI 1.1060.2942020CNI300does not Granger Cause 2020TPI 2367.8830.0052020TPI does not Granger Cause 2020CNI3002.5770.112020CNI300does not Granger Cause 2020CTI 2360.0670.7952020CTI does not Granger Cause 2020CNI3004.3750.0384.3㊀碳市场与股票市场的联动关系由于一阶差分后CTI㊁CNI300和TPI 的样本数据均为平稳序列,通过滞后项拟合优度检验,本文又进一步基于格兰杰因果检验方法对疫情前后中国碳市场与股票市场之间的联动关系进行分析,结果如表4所示㊂2019年为新冠疫情发生之前,CTI㊁CNI300和TPI 三者之间均不存在格兰杰因果关系;而在2020年新冠疫情快速扩散,从中国蔓延到全球后,CTI㊁CNI300和TPI 三者之间的格兰杰因果关系发生了改变㊂其中,CNI300不是TPI 的格兰杰原因被拒绝,CTI 不是CNI300的格兰杰原因被拒绝,这说明在疫情期间,碳市场价格指数是碳中和概念股指变动的部分成因,而碳中和概念股指变动又进一步对火电股指变动构成影响,疫情给中国碳市场和股票市场带来冲击的同时,又为以碳中和为目标的行业或企业创造了巨大的投资机遇㊂受疫情影响,部分企业不能正常开工㊁复工,另外餐饮㊁旅游等行业也受到显著冲击,上述因素对中国2020年全社会用电量形成负面影响,煤电消耗量大幅下降,二氧化碳排放量降低实则是因公共卫生系统危机引致的结果,是以阻碍经济增长为代价的短期低碳表现㊂但是,新冠疫情也引发了中国有关发展路径更广泛而深入的探索,中国政府以实现人与自然高度和谐共生的 绿色复苏 模式为主要目标制定了行动方案,在国内疫情整体趋于平稳的情况下,对发展的速度和质量提出双重要求㊂中国的政策制定者更加审慎地考虑经济㊁社会㊁环境等多个方面相平衡,以有效的政策推动经济结构优化㊁能源系统转型㊁生态价值转化,更好地为人类健康和福祉提供全面保障㊂于是,从碳市场与股票市场的联动关系中,也可以看出 绿色低碳 成为2020年资本市场明确的主线,具体而言,储能领域㊁绿电板块㊁新能源设施对应的新材料等成为投资热点㊂在疫情之前,碳市场与股票市场的联动关系并不突出,从投资心理学视角来分析,这是因为投资者通常将每项投资放在独立的心理账户㊂心理会计的结果之一便是削弱了心理账户之间的互动,这会对投资组合的构建产生不利影响,进而无法像现代投资组合理论所指出的那样,将不同的投资结合起来以降低投资风险㊂碳市场与股㊃601㊃㊀㊀2023年第6期阮心怡,等:碳中和背景下中国碳市场与股票市场的联动关系与溢出效应碳汇研究票市场的联动关系在疫情之后予以显现,且碳市场变化引领代表性股市变化,这也折射出投资行为受政策影响,风险感知在不同情景下亦有不同㊂投资者对绿色低碳行业的盈利预期调整,导致金融资产价格稳中有升,市场风险缩小,低碳企业的融资渠道拓宽,信用风险相对降低㊂实际上,投资者并未将风险与收益相结合,而通常使用更好/更糟的思维框架替代它㊂这种思维框架无法准确描述风险和收益的关系,框架效应说明投资者对收益的展望会受到当前趋势延伸的扭曲,而在疫情背景下,碳市场和代表性股票市场的企业具有高度同质性,发展趋势也更具有一致性㊂4.4㊀碳市场与股票市场的溢出效应溢出效应表示金融市场间的信息传导现象㊂根据金融市场的强有效市场假说,任何与金融市场有关的信息都会在最快的时间内同时被所有金融市场所消化,并反映在价格水平上,也就是说每个金融市场的价格都会遵循随机游走的规律,而市场回报可表现出白噪声㊂这种假说已得到众多学者的经验证实,而溢出效应被分解为两种类型:均值溢出和波动溢出㊂均值溢出一般指一个市场价格或回报的变动对其它市场产生的影响,本研究中可能表现为CTI上升引致CNI300下降;波动溢出则是指一个市场波动的变化(一般用方差来衡量波动)对其它市场产生的影响,本研究中可能表现为中国碳市场波动增加,代表性股市波动也相应增加,即存在 金融传染 ㊂本文用VAR模型来表示均值溢出,即VAR系数反映均值水平(或称做 一阶矩水平 )的市场间相互作用㊂滞后一阶的VAR模型系数与T值的估计结果如表5所示㊂2019年TPI对自身和CNI300存在均值溢出效应,对CTI不存在均值溢出㊂而在2020年,TPI仅其自身滞后一期系数显著,即存在序列自相关㊂2019 2020年,CTI对自身㊁CNI300和TPI均无显著影响;2019年,CNI300对其自身和TPI 均存在均值溢出效应,而2020年,CNI300仅对自身有显著影响㊂这说明2019年TPI与CNI300之间为双向均值溢出效应,而2020年TPI与CNI300之间为单向均值溢出效应㊂值得指出的,尽管中国证监会连发关注函,要求CNI300中的企业详细阐述公司业务与碳交易的关系,但目前有些CNI300中的企业与碳中和事业的关联度并不紧密,或者跟碳中和强相关的上市公司,碳中和对其的影响可能是负面的㊂后疫情时代的投资者从认知错误中不断调整投资心理与投资决策,在CNI300中的技术落后企业实则是利空,技术先进企业才是利好㊂因此,更为成熟的火电上市公司股价综合波动对新兴市场碳中和概念股指更具有影响,但电力板块普遍走高容易使得投资者相信意外的成功会再次出现,实际是火电先期淘汰低效㊁落后产能,短期对发电效率高的企业是利好,但从长远来看,火电相比水电㊁光伏㊁风电而言,并非主流方向,后者部分企业目前在CNI300中,有些企业的成长性和防御性兼备,但投资者的心理偏差和思维捷径会驱使其选择熟悉的领域投资,投资分散化程度不足,进而对其长期财富产生负面作用㊂表5㊀VAR(1)模型估计结果2019TPI2019CTI2019CNI3002020TPI2020CTI2020CNI300 CNI300(-1)0.2858-0.0172 1.2513-0.01570.0014 1.0357[2.0737][-0.4914][9.3545][-0.2573][0.7981][10.9742] CTI(-1)-0.3551-0.0145-0.1831-4.6787-0.0447-7.0737 [-1.3155][-0.2107][-0.6988][-1.9204][-0.6555][-1.8725] TPI(-1)0.68220.0242-0.29670.9585-0.0005-0.2100[5.1059][0.7109][-2.2884][10.0283][-0.1864][-1.4170]注: [] 中为报告的t值㊂在进行VAR均值方程估计得到条件残差的方差-协方差矩阵之后,本文用BEKK-GARCH(1,1)模型进一步估计2019年和2020年CTI㊁CNI300和TPI之间波动溢出效应,以GARCH系数反映波动水平(或称二阶矩水平)的市场间相互作用㊂研究结果如表6所示㊂在A代表的ARCH效应矩阵中,2019年对角线元素A(1,1)㊁A(2,2)㊁A(3,3)的估计系数均在1%水平上显著,非对角线元素中仅A(1,2),A(1,3)的估计系数显著异于0;2020年对角线元素中A(2,2)㊁A(3,3)的估计系数依然在1%水平上显著,而A(1,1)估计系数为正但不显著,非对角线元素的估计系数均不存在显著性㊂这说明2019年至2020年CNI300和TPI各自当期的波动受前期残差平方的影响,ARCH型波动溢出效应显著,CTI在2020年的ARCH波动溢出效应消失㊂㊃701㊃。
2015年第09期Cover ·Story封面文章AH 环保股大比拼：港股估值优势明显本刊记者杜瑶在“柴静效应”和两会行情的催化下，沪深股市环保股迎来了一轮猛烈的上涨。
而在港股市场上，环保股也受到了资金热烈的追捧。
对比A 股港股两市环保股投资标的可以看到，港股环保公司业务模式综合性更强，且具有明显的估值优势。
因此，投资者可以加大港股环保板块的配置。
业务：港股环保企业综合性更强从业务构成来看，港股环保上市公司业务综合性较强。
数据显示，有四家上市公司的主营业务涉及环保多个领域。
有业内人士表示，目前环保行业竞争激烈，多元化的业务结构能够有效提升公司的抗风险能力，也将使得公司的竞争力进一步增强。
相比之下，A 股环保股的业务领域显得更为单一，上市公司的主营业务基本只涉及到环保板块中的某一领域。
不过，2014年以来，部分公司也在积极进行业务的扩张，进一步完善环保业务布局。
估值：港股估值优势明显从估值角度来看，港股股环保上市公司的平均市盈率为仅为23.33，而A 股达到了79.20，为港股的3.4倍。
而对于内地和香港同时上市的个股，这种差异也显得尤为明显。
例如，东江环保A 股市盈率为60.83，而港股的估值仅为33.60；创业环保A 股市盈率高达61.29，而港股市盈率仅为19.54。
对此，国金证券研究院认为，在前期A 股蓝筹大幅上涨、吸金效应过强的环境下，部分资金从港股环保小票撤离回A 顾，从而使得AH 环保板块估值差拉的离谱。
然而，港股中不乏优秀环保公司，目前的低估值极具吸引力，加上环保行情火热，H 股环保板块将迎来较好的投资窗口，投资者可以加大港股环保板块的配置。
此外，兴证香港也指出，沪港通之后，深港通开通并不遥远。
在环保行业景气度高昂、企业业绩增长持续的前提下，一旦两个市场打通后估值差异将会逐步缩小，高折价的H 股将更受内地资金的青睐。
业绩：未来均会进入上升通道数据显示，2014年上半年，A 股环保行业营业收入平均同比增长率为31.68%，归母净利润平均同比增长100.73%。
国泰君安中期策略会曝下半年金股国泰君安证券2015年中期投资策略会于5月27日—28日在深圳举行宏观任泽平/张庆昌/宋双杰【放飞梦想，重仓未来】自我们2014年市场最低谷提出“新5%比旧8%好”“5000点不是梦”“对熊市最后一战”以来，房地产长周期拐点出现，旧增长模式最后也是最重要的一根支柱轰然坍塌，引发经济加速探底、货币加码宽松、改革提速等连锁效应，大牛市启动。
预计2015年晚些时候随着房地产投资着陆，经济将见中长期底部。
进入增速换挡期下半场，政策组合从“弱改革+紧货币”转向“强改革+宽货币”。
新一轮改革的时间表路线图是以财税始，以国企终，中间夹金融。
经济不起，宽松不止。
从下到上的企业转型和从上到下的政府改革正激起一代人的创业梦想，非常之时，必待非常之人，以立非常之功。
中国经济正处于转型时代的蝶变前夜，“转型牛”“改革牛”凝聚希望，放飞梦想，重仓未来。
策略乔永远/戴康/王德伦/罗雨/杨腾/张晓宇【风展红旗如画】消灭一切风险，隐性担保重启。
自2012年以来，改革、转型和风险暴露之间的微妙关系往往被市场所放大。
当下调控政策基调正在改变。
原有的激进改革、拥抱风险的取向，被限制转型风险的全面放松政策所取代。
“511意见”要求银行要对地方融资平台续贷，是确认“消灭改革路上一切风险”判断的重要信号。
另一方面，放松政策已远远落后于稳增长的需要。
下半年政策利率和流动性的进一步宽松已经不是可选项，而是必然的结果。
我们上调上证综指在三季度的目标到5000点，上调创业板指数的目标到4000点。
行业配置与主题建议：我们建议投资者在三季度继续侧重成长性公司及传统转型公司的机会。
中国制造2025是成长的大风口，建议沿智能制造、工业互联网+、应用端三个领域进行配置。
相关受益方向分别是：智能制造：机械、军工、新材料；工业互联网+：通信、电子、计算机；应用端：电力设备与新能源、汽车、生物医药。
我们还推荐供应链金融3.0主题、迪士尼、国企改革主题及新能源汽车主题。
市场数据(人民币）市场优化平均市盈率18.90 国金基础化工指数3812 沪深300指数4844 上证指数3404 深证成指13851 中小板综指13021相关报告 1.《磷肥价格中枢提升，MDI 价格持续上行-【国金化工】行业研究周...》，2020.8.30 2.《草甘膦价格上涨，维生素热度提升-【国金基化】行业研究周报》，2020.8.24 3.《多因素共振，间甲酚步入景气周期-【国金基化】间甲酚行业深度报...》，2020.8.17 4.《维生素成交有所回暖，农药、化肥平稳运行-【国金基化】行业研究...》，2020.8.17 5.《淡储支撑国内化肥需求，PVC 糊树脂高位运行-【国金化工】行业...》，2020.8.9 郭荆璞 分析师 SA C 执业编号：S1130519100005 guojingpu ＠ 陈屹 联系人 chenyi3＠ 杨翼荥 联系人 yangyiying ＠ 王明辉 联系人 wangmh ＠ 生物柴油市场需求提升，废油脂生产更具优势 行业观点 ⏹ 碳减排推动生物能源应用，生物柴油获得推广：自《京都议定书》后，欧盟加紧落实碳减排问题， 2003年，欧洲开始批准发展和使用生物燃料，根据欧盟先后出台《可再生能源指令》及修改版，要求2020年及2030年可再生能源消费比例分别达到27%和32%，其中可再生燃料在运输部门的占比需达到10%和14%，生物柴油作为可再生能源逐步获得推广使用。
⏹ 生物柴油原料呈现显著差异，我国主要以废弃油脂为原料生产生物柴油：生物柴油来源多样，从原料主要分为三大类：①豆油、菜籽油等传统油料；②棕榈树结的棕榈果生产的棕榈油；③废弃油脂。
多年来，伴随着生物柴油的推广使用，全球的生物柴油产量持续提升，2019年，全球共生产生物柴油474亿升，10年间生物柴油产量的复合增速达到了10.3%。
由于我国食用油尚不能自给，但废弃油脂产量约1000万吨以上，因而我国逐步发展以废弃油脂为原料的生物柴油生产链条，伴随着地沟油整治行动以及垃圾分类的推广，我国废弃油脂产业逐步向正规化发展。
上面的是新财富榜单去年和今年的从2010年首届评选活动举办至今，“中国证券分析师金牛奖”已经度过了六个春秋。
六年来，金牛奖倡导的“以金牛选金牛”这一高端、专业、权威的评选理念逐渐深入人心，“金牛分析师”的含金量也在风云变幻的证券市场中不断接受着检验，并获得了广泛肯定与充分认可。
今年第六届金牛分析师的评选，是在我国改革发展进入全面攻坚阶段，为实现中华民族伟大复兴“中国梦”而努力奋斗的大背景下进行的，具有特殊意义。
本届金牛奖评选恰逢党的十八届五中全会胜利闭幕和十三五规划审议通过，新技术、新产业、新模式、新格局以及新经济浪潮将席卷神州大地，中国的改革发展将书写新的华彩篇章。
在改革与创新的双轮驱动下，资本市场也将步入一个全新的时代：以股权融资为代表的直接融资大发展契合我国融资结构改善；股权投资繁荣与创业创新水乳相融；从居民资产配置而言，股票资产比重有望显著提升；从世界强国发展历史来看，国家的强大与资本市场的强大相辅相成。
诚然，中国实体经济正面临转型的阵痛，但短期增速放缓不会改变长期增长趋势。
更重要的是，在此过程中，资本市场助推实体经济转型升级的功能将愈发凸显，经济新常态下改革深化赋予资本市场的内生动力亦将进一步增强，中国资本市场的黄金年代指日可待。
今年以来，中国资本市场各项改革取得重要进展：新股发行制度改革，进一步夯实了注册制推进基础；新三板市场火爆，有力缓解了部分中小企业的融资难问题；沪港通启动一周年，深港通渐行渐近……面对A股市场的异常波动，管理层及时采取有力措施，防范住了可能发生的系统性金融风险。
持续推进改革，加强制度建设，积极培育公开透明、长期稳定健康发展的多层次资本市场，将在中国经济转型升级中承担历史性使命。
本届金牛奖的主题为“把脉改革创新，拥抱黄金时代”，并新增了新三板等评选领域，就是希望充分发挥“金牛”品牌的影响力，从转型和创新的视角甄选中国证券研究领域顶尖的证券分析师和研究机构，以期精确把脉经济律动，准确挖掘投资机会，推动证券研究水平的提高和证券市场的健康发展。
2016年第03期金一平热点透视|趋势·市场Trend ·Market布局进攻和防御品种在面临沪指2860点一带时，不少投资者呈现出绝望的心态，然而市场总有自己的规律：1月14日大盘低开后，在创业板成指带动下逆袭反攻，沪指再次站回3000点之上。
之前市场担心的注册制，已经有表态不会造成大扩容，700多家仍先按原序列排队；而“后门”大宗交易也被严密监控和窗口指导；人民币汇率也在呵护下企稳，贸易持续顺差可鉴人民币中期平稳。
最大的利空，实际上就是市场在熔断余震中导致部分产品被迫平仓；以及亏钱效应引起了市场的极端恐慌情绪。
不管未来行情如何演绎，一定要相信，股市依然是比较好的资产配置方向；依然是为实体经济服务的绝佳直接融资平台，受国家保护和鼓励；而2016年春季依然有结构性行情。
建议在做好风控的前提下，投资者可围绕攻防两主线布局：一、进攻品种。
1、弹性较高的券商板块。
春江水暖鸭先知。
从基本面分析，笔者认为沪指在3500点一带是合理价值中枢位置。
而近期2周跌幅一度达800多点，形态上形成了双底格局，临近春节预期有维稳行情，因此一旦大盘就此反弹，则券商板块走势会很凌厉，更何况券商的整体业绩在2015年较好。
2、低价水泥股。
供给侧改革预期深入人心，以钢铁、煤炭等为代表的传统周期股，特别是低价类走势依然较强。
建议关注市值小+低价周期品种+兼并重组预期+超跌，特别是低于10块的品种可潜伏。
钢铁和煤炭走势较强，预期水泥板块也会轮动到，特别是春季后施工将开启。
相关个股如四川双马、华新水泥、福建水泥、金隅股份等。
3、超跌的绩优成长股。
当前下跌，泥沙俱下，超跌的绩优成长股可重点关注，可从年报预增、净利增速预期、市盈率、行业成长性等综合角度考虑。
建议尽量布局细分子行业龙头，不妨在工业4.0、TMT 、网络安全、以及新能源汽车为代表的七大新兴产业等板块中筛选下。
4、福建板块和航天军工板块。
1月16日台湾大选，台海局势值得关注，福建板块和航天军工板块有望受益；另外钓鱼岛的巡航也被受市场关注，因此相关的航天军工板块可关注。
