Pricing and Forecasting Carbon Markets: Models and Empirical Analyses

180 Pages·2017·4.052 MB·English

by  Bangzhu Zhu, Julien Chevallier (auth.)

Bangzhu Zhu · Julien Chevallier
Pricing and
Forecasting
Carbon Markets
Models and Empirical Analyses
Pricing and Forecasting Carbon Markets
Bangzhu Zhu Julien Chevallier
(cid:129)
Pricing and Forecasting
Carbon Markets
Models and Empirical Analyses
123
Bangzhu Zhu Julien Chevallier
Schoolof Management IPAGLab
Jinan University IPAGBusiness School
Guangzhou Paris
China France
and
University Paris 8(LED) UFRAES
EconomieGestion
Saint-Denis Cedex
France
ISBN978-3-319-57617-6 ISBN978-3-319-57618-3 (eBook)
DOI 10.1007/978-3-319-57618-3
LibraryofCongressControlNumber:2017939541
©SpringerInternationalPublishingAG2017
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TheregisteredcompanyisSpringerInternationalPublishingAG
Theregisteredcompanyaddressis:Gewerbestrasse11,6330Cham,Switzerland
Foreword
As a policy tool of the trading mechanism, carbon market is a great institutional
innovationforcopingwithglobalclimatechange.Duetoitsmultipleadvantagesof
saving cost, protecting environment, and political feasibility, more and more
countriesincludingChinahaveappliedcarbonmarketforCO emissionsreduction.
2
During the recent years, the price of global carbon market, represented by the
European Union Emissions Trading System, exhibits a great fluctuation. This
significantly affects the performance for CO emission reduction and results in a
2
great loss of China’s carbon assets. Accurately understanding the pricing mecha-
nism of carbon market is essential to build a national carbon market for China, in
which there are a series of issues of management science and energy economics.
Therefore, pricing and forecasting carbon market, and the related issues have been
aroused both concerns of researchers and practitioners.
Unlike the conventional financial markets, carbon market, as a policy-based
artificial market, is influenced by both the market mechanisms and the external
heterogeneous environments. Especially, various factors are subject to changeful
interpenetration and complex nonlinear dynamic relationships, which leads to the
complexity of the pricing behavior for carbon market. Prof. Bangzhu Zhu and
Prof. Julien Chevallier have explored the related issues of pricing and forecasting
carbonmarketfromtheperspectivesoftheoreticalmodelsandempiricalanalysesin
this book. Thus, this book is of significance with innovation, advancement, oper-
ability, and practicality.
It is expected to be a preferable book integrating the features of analytical
system,andacertaindepthandfarsight.Thepublicationofthisbookisbeneficial
for further scientifically understanding the pricing mechanism of carbon market.
Moreover,itlaysafoundationfor,andenrichestheknowledgeof,dealingwiththe
v
vi Foreword
climate change for China and the construction of her own national carbon market.
In addition, it will actively contribute to the energy saving and CO emission
2
reduction promoted by the carbon market.
December 2016 Prof. Yi-Ming Wei
Director, Center for Energy and Environmental
Policy Research, Beijing Institute of Technology
Beijing, P.R. China
Contents
1 New Perspectives on the Econometrics of Carbon Markets.... .... 1
1.1 Significance of Pricing and Forecasting Carbon Market..... .... 1
1.2 Review of Pricing and Forecasting Carbon Market ... ..... .... 2
1.2.1 Carbon Price Drivers. .... .... .... .... .... ..... .... 2
1.2.2 Carbon Price Singlescale Forecasting .... .... ..... .... 4
1.2.3 Carbon Price Multiscale Forecasting. .... .... ..... .... 5
1.3 The Organization of This Book .. .... .... .... .... ..... .... 6
References.. .... .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 9
2 European Carbon Futures Prices Drivers During 2006–2012 .. .... 13
2.1 Introduction .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 13
2.2 Carbon Price Drivers . ..... .... .... .... .... .... ..... .... 15
2.3 Data .. .... .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 17
2.3.1 Carbon Price.. ..... .... .... .... .... .... ..... .... 17
2.3.2 Energy Prices . ..... .... .... .... .... .... ..... .... 17
2.3.3 Temperature Conditions .. .... .... .... .... ..... .... 17
2.3.4 Economic Activities . .... .... .... .... .... ..... .... 18
2.3.5 Institutional Decisions.... .... .... .... .... ..... .... 18
2.4 Cointegration Test and Ridge Regression Results. .... ..... .... 19
2.4.1 Cointegration Test... .... .... .... .... .... ..... .... 19
2.4.2 Ridge Regression Estimation... .... .... .... ..... .... 21
2.4.3 Granger Causality Test ... .... .... .... .... ..... .... 24
2.5 Equilibrium Carbon Price... .... .... .... .... .... ..... .... 26
2.5.1 Equilibrium Carbon Price Equation.. .... .... ..... .... 26
2.5.2 Comparison of Observed Carbon Price and Equilibrium
Carbon Price.. ..... .... .... .... .... .... ..... .... 28
2.6 Conclusion. .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 30
References.. .... .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 30
vii
viii Contents
3 Examining the Structural Changes of European Carbon
Futures Price 2005–2012.. ..... .... .... .... .... .... ..... .... 33
3.1 Introduction .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 33
3.2 Methodology ... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 34
3.2.1 Iterative Cumulative Sums of Squares (ICSS).. ..... .... 34
3.2.2 Event Study .. ..... .... .... .... .... .... ..... .... 35
3.2.3 The ICSS-ES Model. .... .... .... .... .... ..... .... 37
3.3 Empirical Analysis... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 37
3.3.1 Data .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 37
3.3.2 Structural Breakpoint Test Using the ICSS Method .. .... 38
3.3.3 Structural Changes Analysis Using the ES Model.... .... 39
3.4 Conclusion. .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 44
References.. .... .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 44
4 A Multiscale Analysis for Carbon Price with Ensemble
Empirical Mode Decomposition. .... .... .... .... .... ..... .... 47
4.1 Introduction .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 47
4.2 Methodology ... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 50
4.2.1 Empirical Mode Decomposition .... .... .... ..... .... 50
4.2.2 Ensemble Empirical Mode Decomposition .... ..... .... 52
4.2.3 Fine-to-Coarse Reconstruction.. .... .... .... ..... .... 53
4.3 Decomposition .. .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 54
4.3.1 Data .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 54
4.3.2 IMFs.... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 55
4.3.3 IMF Statistics . ..... .... .... .... .... .... ..... .... 56
4.4 Composition.... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 58
4.4.1 Trend ... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 60
4.4.2 Effects of Significant Events... .... .... .... ..... .... 61
4.4.3 Normal Market Disequilibrium. .... .... .... ..... .... 63
4.5 Conclusion. .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 64
References.. .... .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 64
5 Modeling the Dynamics of European Carbon Futures Prices:
A Zipf Analysis. .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 67
5.1 Introduction .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 67
5.2 Methodology ... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 68
5.2.1 Zipf Analysis . ..... .... .... .... .... .... ..... .... 68
5.2.2 Economic Significance of the Parameters e and s.... .... 70
5.3 Empirical Analyses... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 70
5.3.1 Data .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 70
5.3.2 The Influences of Investment Timescale and Investor
Psychology on the Expected Returns .... .... ..... .... 71
5.3.3 Division of Speculators Based on Parameters.. ..... .... 72
Contents ix
5.3.4 Absolute Frequencies of Carbon Price Fluctuations .. .... 77
5.3.5 Relative Frequencies of Carbon Price Fluctuations... .... 77
5.4 Results: Analysis and Discussion. .... .... .... .... ..... .... 81
5.5 Concluding Remarks . ..... .... .... .... .... .... ..... .... 83
References.. .... .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 84
6 Carbon Price Forecasting with a Hybrid ARIMA
and Least Squares Support Vector Machines Methodology.... .... 87
6.1 Introduction .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 87
6.2 Methodology ... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 89
6.2.1 ARIMA Model..... .... .... .... .... .... ..... .... 89
6.2.2 Least Squares Support Vector Machines for Regression .. 89
6.2.3 The Hybrid Models.. .... .... .... .... .... ..... .... 91
6.3 The Optimal LSSVM Model by Particle Swarm Optimization.... 92
6.4 Forecasting of Carbon Prices .... .... .... .... .... ..... .... 95
6.4.1 Data .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 95
6.4.2 Forecasting Evaluation Criteria. .... .... .... ..... .... 96
6.4.3 Parameters Determination of Three Models.... ..... .... 99
6.4.4 Statistical Performance ... .... .... .... .... ..... .... 101
6.4.5 Trading Performance. .... .... .... .... .... ..... .... 104
6.5 Conclusions .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 105
References.. .... .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 106
7 Carbon Price Forecasting Using a Parameters Simultaneous
Optimized Least Squares Support Vector Machine
with Uniform Design. .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 109
7.1 Introduction .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 109
7.2 Methodology ... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 111
7.2.1 Parameter Selection of a LSSVM Predictor.... ..... .... 111
7.2.2 Uniform Design for Parameter Selection of a LSSVM
Predictor (UD-LSSVM)... .... .... .... .... ..... .... 113
7.3 Carbon Forecasting Results and Analyses... .... .... ..... .... 114
7.3.1 Data .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 114
7.3.2 Evaluation Criteria .. .... .... .... .... .... ..... .... 115
7.3.3 Establishment of the UD-LSSVM Model . .... ..... .... 116
7.3.4 Comparison with PSO.... .... .... .... .... ..... .... 122
7.4 Conclusion. .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 130
References.. .... .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 131
8 Forecasting Carbon Price with Empirical Mode Decomposition
and Least Squares Support Vector Regression. .... .... ..... .... 133
8.1 Introduction .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 133
8.2 Methodology ... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 134
8.2.1 Hybridizing EMD and LSSVR for Carbon Price
Prediction .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 134
x Contents
8.3 Experimental Analysis ..... .... .... .... .... .... ..... .... 136
8.3.1 Carbon Prices . ..... .... .... .... .... .... ..... .... 136
8.3.2 Evaluation Criteria .. .... .... .... .... .... ..... .... 136
8.3.3 Predicted Results.... .... .... .... .... .... ..... .... 137
8.4 Conclusion. .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 142
References.. .... .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 143
9 An Adaptive Multiscale Ensemble Learning Paradigm
for Carbon Price Forecasting... .... .... .... .... .... ..... .... 145
9.1 Introduction .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 145
9.2 Methodology ... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 147
9.2.1 Kernel Function Prototype .... .... .... .... ..... .... 147
9.2.2 The Adaptive Parameter Selection for LSSVM
with the PSO Algorithm.. .... .... .... .... ..... .... 148
9.2.3 The Proposed Adaptive Multiscale Ensemble
Model for Carbon Price Forecasting. .... .... ..... .... 151
9.3 Empirical Analysis... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 154
9.3.1 Data .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 154
9.3.2 Evaluation Criteria .. .... .... .... .... .... ..... .... 154
9.3.3 Nonstationary and Nonlinear Tests of Carbon Price .. .... 155
9.3.4 Decomposition of EEMD . .... .... .... .... ..... .... 156
9.3.5 Identification of HFs, LFs, and T ... .... .... ..... .... 157
9.3.6 Forecasting Results and Analysis ... .... .... ..... .... 158
9.4 Conclusion. .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 163
References.. .... .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 164
Index .... .... .... .... .... ..... .... .... .... .... .... ..... .... 167