本书系统地研究了碳排放权交易市场价格的波动及预测中的若干问题：从内生影响凶素角度出发，考察碳排放价格波动率本身的短期和长期历史非对称性、极端观察值和跳跃信息对未来波动率的可预测性；梳理了对碳价格波动率具有预测能力的外生因素，结合扩散指数模型、组合预测方法和机器学习方法，探索商品、债券、股指和不确定性这四类非基本面因素对碳价格波动率的预测能力；从应用层面出发，介绍了碳价格波动率预测模型在资产配置和风险规避方面的应用。 本书可供金融学和管理学相关专业研究生选读，也可供从事金融预测及风险管理方向的研究人员以及科技人员阅读参考。

1. 碳排放权交易市场波动率预测概述
1.1 研究背景
1.2 研究现状
1.2.1 基于历史波动特征的金融市场波动率预测研究进展
1.2.2 外生因素对碳排放权交易市场价格波动的影响
1.2.3 金融预测研究方法的研究进展
1.3 问题的提出及研究意义
1.3.1 问题的提出
1.3.2 研究意义
1.4 研究方案及技术路线
1.4.1 研究方案
1.4.2 技术路线图
2. 碳排放权交易市场和研究方法的相关理论
2.1 碳排放权交易市场及其影响因素
2.1.1 碳排放权交易市场的发展现状与展望
2.1.2 潜在影响因素
2.2 研究模型
2.2.1 GARCH-MIDAS模型
2.2.2 AR模型
2.2.3 MIDAS模型
2.3 样本外检验方法
2.3.1 MCS检验
2.3.2 DoC检验
2.3.3 样本外R2oos检验
2.3.4 DM检验
3. EUA波动率预测研究：基于EUA历史波动特征
3.1 概述
3.2 研究方法
3.2.1 考虑波动率的非对称性
3.2.2 考虑波动率的极端值
3.2.3 考虑波动率的跳跃信息
3.3 数据
3.4 实证结果
3.4.1 样本内估计结果
3.4.2 样本外检验结果
3.5 稳健性检验
3.5.1 更换样本外预测评估方法
3.5.2 更换滚动窗口长度
3.5.3 更换滞后阶数
3.6 补充分析
3.6.1 高（低）波动期
3.6.2 新冠疫情暴发前后的预测研究
4. EUA波动率预测研究：基于商品、债券、股指和不确定性因素的比较
4.1 概述
4.2 研究方法
4.2.1 基准模型
4.2.2 组合预测方法
4.2.3 扩散指数模型
4.2.4 机器学习方法
4.3 数据
4.3.1 EUA期货市场价格
4.3.2 预测因素
4.4 实证结果
4.4.1 样本外检验结果
4.4.2 变量选择频率和因子重要性
4.4.3 投资组合性能
4.5 稳健性检验
4.5.1 更换样本外长度
4.5.2 更换预测评估方法
5. EUA波动率预测研究：基于国别经济政策不确定性指数
5.1 概述
5.2 研究方法
5.2.1 基准模型
5.2.2 预测模型
5.3 数据
5.4 实证结果
5.4.1 样本内估计结果
5.4.2 样本外检验结果
5.5 稳健性检验
5.5.1 更换预测评估方法
5.5.2 更换滚动窗口长度
6. EUA波动率预测研究：基于分类经济政策不确定性指数
6.1 概述
6.2 研究方法
6.2.1 基准模型
6.2.2 组合预测方法
6.2.3 扩散指数模型
6.2.4 机器学习方法
6.3 数据
6.4 实证结果
6.4.1 样本外R2oos检验结果
6.4.2 MCS检验结果
6.4.3 DoC检验结果
6.5 稳健性检验
6.5.1 更换滚动窗口长度
6.5.2 更换滞后阶数
6.5.3 更换基准模型的选择
6.5.4 控制能源市场的冲击
6.5.5 更换预测评估方法
6.6 补充分析
6.6.1 中长期预测性能
6.6.2 与AR模型的比较研究
6.6.3 高（低）波动期
6.6.4 新冠疫情暴发前后的预测研究
7. EUA波动率预测研究：资产配置和风险对冲效果
7.1 概述
7.2 评估投资性能和风险对冲能力方法
7.2.1 评估投资性能方法
7.2.2 评估风险对冲能力方法
7.3 基于EUA期货市场波动率预测的投资性能评估
7.3.1 投资性能评估结果
7.3.2 稳健性检验
7.4 基于EUA期货市场波动率预测的风险对冲效果
7.4.1 对欧美股市的风险对冲效果
7.4.2 稳健性检验
7.4.3 对其他市场的风险对冲效果
参考文献