一、欧元汇率的不稳定性探析(上)（论文文献综述）
杨静[1]（2021）在《中国碳市场与资本市场之间价格波动溢出效应研究》文中研究说明空气污染、气温上升和空气质量水平下降之类的气候变化问题在长久以来中引起了各国的重视。在引起这些问题的原因中,各种人类污染行为（例如汽车尾气）影响最为显着。今天,空气污染和全球变暖已不再只是科学研究的问题,而是与我们所有人可持续、健康发展有关的重大国际问题,碳排放交易市场应运而生。我国作为发展中国家,继续迅速发展过程肯定会产生大量的温室气体。因此,我国面临减少如二氧化碳类气体排放的强大压力。2011年,国家发改委办公厅提出在北京、天津、上海、重庆、湖北、广东、深圳建立碳试点市场得到正式认可将试行碳排放权交易,在建立碳排放交易机制方面迈出了重要的一步。目前,中国的碳排放交易市场正处于试行期与全国性碳排放交易市场正式建立之间的过渡时期。在这种背景下,本文研究了中国碳交易市场与资本市场之间的相关性,为鉴别碳市场发展的程度以及碳市场政策制定者和金融市场参与者提供指导,并通过研究不同碳市场间的发展程度,以期帮助我国尽快实现建立全国性碳交易市场。本文以碳市场相关政策、理论模型为基础,以我国碳市场与资本市场间的溢出效应为主线展开研究。在对碳排放权交易相关理论概念进行梳理、分析我国碳市场和资本市场发展趋势的基础上,筛选出五个碳市场、三个国内股票市场指数、两个国际股票指数以及两种货币,围绕如下内容进行分析:第一,分析提出中国碳市场与不同资本市场之间的影响路径分析;其次,以VAR模型为基础检验碳市场与资本市场之间的格兰杰因果关系,在进行静态格兰杰因果后研究碳市场与资本市场之间的动态格兰杰因果关系,分析因果的时变性,进而测度两个市场间的均值溢出效应,确定溢出方向;再次运用GARCH族模型检验碳市场与资本市场间的波动溢出效应,分别构建来GARCH（1,1）模型,BEKK-GARCH（1,1）模型和DCC-GARCH（1,1）模型对两市场间的波动溢出进行静态和动态的测度,确定溢出强度;最后考虑到资本市场对碳市场的影响更显着,本文运用分位数回归模型,从五个碳试点市场出发,研究不同的资本市场指标对碳市场在不同分位数上的影响。研究得到如下结论:第一,碳市场与股票市场之间主要是通过外部环境内部化、投资者行为和政府政策等途径进行影响,而碳市场与外汇市场的影响则是通过货币交易和进出口贸易互相作用了;第二,就碳市场与资本市场之间的均值溢出研究而言,一方面静态格兰杰因果检验结果表明湖北碳价与人民币兑美元即期汇率互为因果,北京碳市场和上海碳市场与国内股票市场之间因果关系较为显着,广东碳市场与国际股票市场之间因果关系较为显着,另一方面就动态格兰杰因果关系而言,湖北碳价和北京碳价与人民币兑美元即期汇率因果显着,上海碳价与英国富时100指数因果关系显着,广东碳价和深圳碳价与人民币兑欧元汇率因果显着,并且市场之间因果关系显着经常出现在价格波动大的时期,如2015年股灾以及2020年疫情;第三,就碳市场与资本市场之间的波动溢出研究而言,通过GARCH模型发现两市场变量自身均存在显着的ARCH效应与GARCH效应,在此基础上,研究发现市场间的静态波动溢出表现为:资本市场对碳市场的溢出较为明显,其中湖北碳价与标准普尔500指数存在双向波动溢出,北京碳价与英国富时100指数、美元汇率存在双向波动溢出,上海碳价与能源行业股价、美元汇率存在双向波动溢出,广东碳价与欧元汇率存在双向波动溢出,深圳碳价与电力行业股票指数存在双向波动溢出,而动态波动溢出测度的结果表现为湖北碳价与能源股票指数、英国富时100指数、美元汇率溢出效应更为显着,北京碳价与电力股票指数溢出效应显着,上海碳价与上证综合指数、电力指数、美元汇率溢出效应显着,广东碳价与电力股票指数、英国富时100指数、美元汇率溢出效应更为显着,深圳碳价与上证综合指数、能源股票指数、电力指数、欧元汇率更为显着;最后,在基于分位数回归的资本市场对碳市场的研究中发现,湖北碳价在不同分位数下（由低到高）分别受能源股票指数、欧元汇率和美元汇率的负向影响较大,北京碳价在不同分位数下分别受美元汇率的正向影响和电力股票指数的负向影响较大,上海碳价在不同分位数下分别受美元汇率的正向影响和英国富时100指数的负向影响较大,广东碳价在不同分位数下分别受能源股票指数和美元汇率的负向影响较大,深圳碳价在不同分位数下分别英国富时100指数和欧元汇率的正向影响较大。综上所述,中国碳市场不同区域间呈差异化发展,其与资本市场的关联程度也有所不同,但总体而言我国碳市场以湖北碳市场、北京碳市场以及上海碳市场发展较为完善,并且就碳市场整体而言与国内股票市场溢出效应最明显,次之为外汇市场,与国际股票市场联系偏弱。
道文静[2]（2019）在《基于VAR模型的中国碳金融交易价格影响因素分析》文中提出环境问题是当今世界各国最为重视的国际问题,其中温室气体排放极为突出。中国共产党的十九大报告提出建立绿色低碳循环发展的经济体系,坚持发展绿色金融。同年年底,发改委宣布启动全国碳排放权交易体系,中国有望成为世界上最大的碳排放交易市场。碳金融作为金融体系的创新,有利于转变中国的经济发展方式,优化金融市场结构,提高国际金融机构之间的合作,促进资源的合理利用,实现经济可持续发展。碳金融交易过程中,产品价格能够反映出整个市场的资源配置效率以及市场运行状态。相比欧盟碳排放交易体系,中国碳金融交易价格的波动十分不稳定,严重影响了中国碳交易市场的构建。但是国内外研究碳金融交易价格影响因素时,大部分样本集中在欧洲、美国、英国等地区,关于中国市场的实证研究少之又少。本文紧密结合中国碳金融发展的实际情况,在详细分析国内碳金融发展现状的基础上,运用中国市场实时数据探究本国碳金融交易价格影响因素,以此完善关于中国的碳金融实证研究。2019年是全国碳排放交易的“模拟运行期”,迫切需要完善碳金融市场的构建,提升中国在全球碳交易市场的竞争力,本文研究碳金融交易价格影响因素,可以在一定程度上促进碳金融产品的合理定价,稳定国内碳金融市场交易价格,为政府构建全国碳排放市场提供科学依据。本文综合运用理论分析与实证分析、文献阅读与实际调查相结合的研究方法,主要分析中国碳金融交易价格影响因素。研究结果发现:第一,中国碳金融交易价格总体波动十分不稳定,八家碳排放所中北京成交价格要高于其他地区;第二,基于碳金融形成理论分析得出能源价格、环境质量、股票与汇率、政策制度、碳减排成本、城市经济结构都会对中国碳金融交易价格产生影响;第三,横向比较分析实证结果发现中国各地区碳金融交易价格受自身碳价、其他地区碳价、宏观经济状况、石油价格、天然气价格、股票、汇率的影响,但影响程度具有鲜明的地域性,其中各地受自身成交价格影响最大;第四,纵向比较分析实证结果发现北京碳金融交易价格受宏观经济状况的影响程度最高、上海碳价受欧元汇率的影响最高、广东碳价受天然气价格的影响程度最高、深圳碳价受北上广碳价影响程度最深、湖北碳价受股票价格与宏观经济状况影响最大。本文最后对稳定中国碳金融交易价格提出一些政策建议,即优化碳市场交易环境、加大能源研发投入、促进地域之间碳交易、加强国际市场交流。本文主要创新点在于以中国地区碳金融市场数据作为分析样本,采用了计量经济学相关知识构建量化指标与VAR模型,并对实证结果进行横向和纵向的比较分析。但是由于数据可获得性有限,并没有将全部碳交易试点纳入研究当中,而且有的影响因素难以量化或者数据缺失严重,在进行实证分析时舍去了,所以可能无法做到全面分析。
屈文鑫[3]（2019）在《国际原油市场与我国汇率市场相关性研究 ——基于ARMA-GARCH-Copula模型》文中提出原油作为世界上最重要的大宗商品之一,原油价格的波动对于我国经济发展起着重要作用,而它对我国经济的影响离不开汇率因素。基于此,本文考察分析我国人民币汇率市场以及国际原油价格之间的相关关系,以便深入认识金融市场间的相互影响机制,进而了解原油这一大宗商品对我国经济的影响,为我国投资者和政府部门制定风险管理政策提供理论支持。本文运用了Copula理论,从不同的四个阶段时间区间对国际原油市场和人民币汇率市场间的相关关系进行了研究。Copula函数比起传统的相关性分析方法来说,能够更好地捕捉到市场间的非对称性和尾部相关关系。由于金融市场数据多具有“尖峰厚尾”特征,本文首先通过对每个时间阶段的人民币汇率和国际原油价格对数收益率序列建立ARMA-GARCH模型,以拟合两个序列的边缘分布函数。对边缘分布函数的标准化残差进行概率积分变换,以转换成（0,1）均匀分布。接着,对变换后的新序列进行Copula函数的参数估计,通过GOF值选择最优函数。最后计算Copula函数的尾部相关系数,并对两个金融市场间的相关关系进行分析。研究表明,国际原油价格与人民币兑欧元汇率存在上尾部相关关系和下尾部相关关系,尤其当金融危机或者突发事件发生时,原油价格暴跌会引起人民币兑欧元汇率产生同方向运动的情况,尾部相关关系加强,而中欧关系的变化不会对国际原油价格造成太大影响。
尹相颐,刘东坡[4]（2019）在《人民币名义均衡汇率估计——基于时变参数模型的实证分析》文中提出利用时变参数模型,选择泰勒规则作为经济基本面因素,对2009年第二季度至2016年第二季度人民币兑美、日、欧元的名义均衡汇率及其失调程度进行测算。结果显示:2012年以前,人民币兑美、日、欧元的名义汇率整体上呈现低估状态,2012年以后,人民币兑美、日、欧元的名义汇率总体上处于高估状态。从汇率的失调程度来看,人民币兑美、日、欧元汇率的最高失调程度分别为5.56%、25.46%、13%。2015年"811汇改"以来,人民币兑美、日、欧元汇率高估幅度不断降低,但是当前仍有不同程度的贬值空间。今后,应当坚持汇率改革的主动性,不断修正人民币汇率的失调,但是要注意把握好人民币汇率调整的步伐和节奏,针对不同的货币进行差异化的调整。
任静[5]（2019）在《我国碳市场中碳配额交易价格影响因素分析》文中进行了进一步梳理为控制温室气体的排放,全球碳排放市场交易体系在《巴黎协定》签订后逐渐建立起来。作为《京都议定书》的签署国之一,并且我国在2016年9月正式加入《巴黎气候变化协定》,在这样的背景下,我国面临严峻的碳减排压力。为了履行向国际社会的减排承诺,我国也自2013年开始逐步开启了试点碳排放权交易市场。我国作为碳排放大国,碳排放权交易市场的发展对我国实现“低碳经济”,完成减排目标,发展绿色金融,推进供给侧结构性改革具有重大意义。研究我国碳排放权交易市场中的主体交易品种碳配额交易价格的影响因素,对于我国碳市场的稳定发展,以及进一步开发碳金融产品,形成我国真正意义上的碳金融市场具有一定的理论和现实意义。本文首先对国内外的碳排放权交易市场发展情况进行了概述,并梳理了目前国内外对于碳排放权交易价格影响因素的研究文献。其次对我国的碳排放权交易市场的现状进行了分析,选择了我国试点碳排放权交易市场中的主要交易品种碳配额现货为本文的研究对象,结合相关理论基础分析了碳配额交易价格的影响因素及作用机制。最后创新地运用GA-PSO-BP神经网络模型分析我国碳配额价格与其影响因素间的拟合程度,得出所选影响因素与我国碳配额价格间存在很强的非线性相关性,能够高度拟合碳配额价格走势;并且创新地引入敏感性分析的方法对GA-PSO-BP神经网络的碳配额价格影响因素实证模型的输入因子进行敏感性分析,得出各个影响指标对于碳配额价格的影响程度,在此基础上结合我国碳市场目前存在的相关问题提出了相关政策建议。本文的研究发现:一是我国碳配额交易价格的主要影响因素包括国内外宏观经济环境因素、能源价格因素、汇率因素、国外碳价因素,而气候环境因素与我国碳配额价格间无显着相关关系;二是影响因素与我国碳配额价格之间是存在很强的非线性相关关系,由这些影响因素所建立的指标体系能够很好拟合我国碳配额价格变动趋势;三是碳配额价格的影响因素中,对其价格影响程度最大的是国内宏观经济因素,其次是能源价格因素以及欧元汇率;美元汇率、国外碳价因素以及国外经济对我国的碳配额价格影响程度较低。结合实证和现实情况来看,我国碳配额价格受宏观经济和能源价格影响很大,自身还没有成熟的价格形成机制,并且还存在碳交易的市场化程度以及国际市场参与率较低、市场参与者不足等问题。因此,在发展低碳经济、推进我国统一碳排放权交易市场建设时,应着重考虑从稳定能源市场及宏观经济、加快推进人民币国际化、市场的参与度提升、碳交易的市场化程度提升以及加快启动统一碳市场等方面,构建基于我国国情的碳排放权交易市场基础设施体系。
陈虹,刘璐[6]（2019）在《汇率、利率波动对各非金融行业收益率影响分析》文中进行了进一步梳理金融市场改革的不断推进,使得各市场之间的联动性日趋紧密。利率、汇率波动对企业股价的影响受到越来越多学者们的关注。1.长期利率波动的影响力大于短期利率;2.负面消息冲击力大于正面消息;3.利率、汇率波动对市场影响具有较强的记忆性;4.美元汇率波动对于非垄断性行业影响力大;5.大部分行业收益率对汇率波动不敏感。
谢予民[7]（2017）在《VAR模型与TAR模型在汇率传递效应中的研究》文中认为宏观经济问题的动态研究以及预测近年来迅速发展,在日益全球化的世界,经济体之间的联系越来越频繁。一个经济体的经济变化通常会通过汇率形式影响着其他国家的经济状况。在本研究中,使用向量自回归模型来选择1999年1月至2016年12月的数据,以研究欧元区汇率波动情况（汇率传递）,并使用ADF检验,脉冲响应分析等。本研究的目的是理解和研究基本的空间计量理论和模型,估计方法,关注动态空间测量理论和模型,然后应用于解释宏观的经济问题。在本研究中,首先回顾有关VAR模型以及TAR模型的相关定义、模型原理、结构特征、检验方法,模型原理的方法以及在计算机上实现估算过程的步骤。宏观经济问题大部分数据是非线性的,这已被人们认可。本研究要解决的问题是用模型拟合广泛存在与现实中这种非线性数据。在以前提出过的许多模型,尽管可以一定程度解决非线性特征,但是这些模型都因为自己的缺陷使得得出的不尽如人意,不能完全解释实际数据体现的非线性性质。因此,本研究提出通过VAR模型拟合模拟欧元区的汇率传递现象。在本研究中,创造性的首次采用了VAR模型与TAR模型双模型分析欧元区经济问题,通过VAR模型对汇率传导的传递因素进行相关性排序,而后通过TAR模型对最主要因素进行非线性拟合并预测,该模型将在特别是在汇率动荡时期,仍然是非常精确的拟合。
高秋菊[8]（2015）在《不确定性因素对国际石化工程供应链的影响研究》文中提出对于建设规模大、一次性投资金额多的国际石化工程项目来说,由于项目具有所需的设备种类繁多、全球采购范围广、汇率波动大和国际物流复杂等特点,使得国际石化工程供应链中存在较多的不确定因素。汇率作为国际石化工程供应链中不可避免的一个重要的不确定因素,它的波动直接影响石化工程项目的总成本。但是针对国际石化工程供应链中汇率不确定性的研究,大多都是定性分析,定量分析的文献较少。针对目前的研究现状,本文采用供应链优化模型和风险金融管理工具VaR相结合的方法,在国际石化工程M项目的实例背景基础上,以建立的国际石化工程供应链数学规划模型为基础,利用敏感性分析的方法对国际石化工程供应链中的不确定性进行定量分析,识别出主要的不确定因素—汇率。同时,为了规避汇率的不确定性对供应链总成本的影响,采用了基于正态分布假设的方法和基于VaR历史模拟法两种不同的方法对未来汇率波动区间进行估计。通过对比发现,在相同置信水平下,基于VaR历史模拟法可以更加准确的估计汇率波动区间。承包商可以根据工程项目的实际情况,选择合理的置信水平,利用VaR历史模拟法更加准确的判断汇率波动的趋势,以尽量降低汇率波动对于工程总成本的影响。通过本文中把国际石化工程供应链优化模型与国际主流的风险管理VaR相结合的研究方法,规范了国际石化工程项目中汇率不确定性的估计方法。为建立可操作的、可持续的、高效的国际石化工程项目管理体系提供依据,以提高国际石化工程供应链不确定因素的管理水平。
杨修猛,程希骏[9]（2014）在《石油价格与欧元汇率的相依性研究》文中研究说明石油价格与汇率是经济发展的关键变量,研究两者之间的相依性很有意义.首先用非参数方法（Chi-plot和K-plot）检验了国际油价和欧元汇率之间的相关性,然后运用copula函数刻画了两者之间的相依结构,尤其是尾部相关情况.结果表明:石油价格和欧元汇率之间存在着传导效应并存在着左右尾对称的相依结构.
刘超,马文腾,马玉洁,钮小萌[10]（2014）在《人民币汇率市场分形特性研究》文中提出汇率波动特性是经济领域关注的重要问题。以汇改前后（2000-2013）的人民币兑美元、欧元、日元汇率为研究对象,分别用非线性检验、R/S分析、计盒维数等方法对其非线性、自相关性、长期记忆性、标度不变性、分维等特性进行研究,并对汇改前后的特性及不同汇率之间的稳定性,周期长度等进行比较,结果表明人民币汇率市场具有明显的分形特性,汇率具有长期记忆性,汇改后的Hurst指数与汇改前相比更加稳定和规律,统计循环长度和计盒维数的确定则分别揭示了汇价波动规律和各种汇率波动的主要影响因素数目。
二、欧元汇率的不稳定性探析(上)（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、欧元汇率的不稳定性探析(上)（论文提纲范文）
（1）中国碳市场与资本市场之间价格波动溢出效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 研究内容及框架 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究框架 |
| 1.4 研究方法 |
| 1.5 创新点 |
| 2 理论基础与文献综述 |
| 2.1 相关研究理论 |
| 2.1.1 市场间溢出效应内涵 |
| 2.1.2 市场间溢出效应机理分析 |
| 2.2 文献综述 |
| 2.2.1 碳市场相关研究 |
| 2.2.2 溢出效应研究 |
| 2.2.3 分位数回归 |
| 2.3 文献评述 |
| 3 碳市场与资本市场现状及影响路径研究 |
| 3.1 中国碳市场现状 |
| 3.1.1 中国碳排放权交易市场交易机制 |
| 3.1.2 中国碳排放权交易市场各试点的对比分析 |
| 3.2 股票市场现状 |
| 3.2.1 国内股票市场价格波动特征 |
| 3.2.2 国外股票市场价格波动特征 |
| 3.3 外汇市场现状 |
| 3.4 市场间影响路径分析 |
| 3.4.1 碳市场与股票市场间影响路径分析 |
| 3.4.2 碳市场与外汇市场间影响路径分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 价格波动溢出效应测度模型构建 |
| 4.1 Granger因果检验原理 |
| 4.1.1 VAR模型构建 |
| 4.1.2 静态格兰杰因果检验 |
| 4.1.3 动态格兰杰因果检验 |
| 4.2 GARCH族模型的构建 |
| 4.2.1 一元GARCH族模型 |
| 4.2.2 BEKK-GARCH模型 |
| 4.2.3 DCC-GARCH模型 |
| 4.3 分位数回归模型 |
| 5 基于动态格兰杰因果检验的均值溢出效应测度 |
| 5.1 样本选取与数据来源 |
| 5.1.1 样本选取 |
| 5.1.2 数据来源 |
| 5.2 描述性统计 |
| 5.2.1 样本数据变化趋势分析 |
| 5.2.2 样本数据的统计特征分析 |
| 5.3 单位根检验 |
| 5.4 VAR模型 |
| 5.4.1 模型最优滞后期选择 |
| 5.4.2 模型的有效性检验 |
| 5.5 格兰杰因果检验 |
| 5.5.1 静态格兰杰因果检验 |
| 5.5.2 动态格兰杰因果检验 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 基于BEKK-GARCH模型和DCC-GARCH模型的波动溢出效应测度 |
| 6.1 数据选取 |
| 6.2 自相关检验 |
| 6.3 ARCH效应检验 |
| 6.4 单变量GARCH模型估计 |
| 6.5 基于BEKK-GARCH模型的波动溢出效应测度 |
| 6.5.1 碳市场与国内股票市场间的波动溢出效应测度 |
| 6.5.2 碳市场与国际股票市场间的波动溢出效应测度 |
| 6.5.3 碳市场与外汇市场间的波动溢出效应测度 |
| 6.6 基于DCC-GARCH模型的动态波动溢出效应测度 |
| 6.6.1 碳市场与国内股票市场间的动态波动溢出效应测度 |
| 6.6.2 碳市场与国际股票市场间的动态波动溢出效应测度 |
| 6.6.3 碳市场与外汇市场间的动态波动溢出效应测度 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 基于分位数回归的资本市场对中国碳市场影响 |
| 7.1 变量设计 |
| 7.2 分位数回归模型下结果分析 |
| 7.2.1 湖北碳市场分位数回归结果 |
| 7.2.2 北京碳市场分位数回归结果 |
| 7.2.3 上海碳市场分位数回归结果 |
| 7.2.4 广东碳市场分位数回归结果 |
| 7.2.5 深圳碳市场分位数回归结果 |
| 7.3 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 研究主要结论 |
| 8.2 研究不足与展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（2）基于VAR模型的中国碳金融交易价格影响因素分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 一、研究背景与意义 |
| (一)研究背景 |
| (二)研究意义 |
| 二、研究思路 |
| 三、研究方法 |
| 四、研究框架 |
| 五、本文创新点 |
| 第二章 文献综述 |
| 一、经济因素影响研究 |
| (一)能源价格对碳金融交易价格的影响 |
| (二)宏观经济对碳金融交易价格的影响 |
| (三)股票与汇率对碳金融交易价格的影响 |
| (四)碳金融产品之间的相互影响 |
| 二、非经济因素影响研究 |
| (一)气候对碳金融交易价格的影响 |
| (二)政策制度对碳金融交易价格的影响 |
| 三、总体评价 |
| 第三章 中国碳金融交易现状分析 |
| 一、中国碳金融形成背景 |
| (一)国际层面 |
| (二)政府层面 |
| (三)市场层面 |
| 二、中国碳金融交易产品研究 |
| (一)碳现货和碳期货 |
| (二)碳资产证券化 |
| (三)其他碳金融衍生品 |
| 三、中国碳金融市场及交易现状 |
| (一)中国碳金融市场发展情况 |
| (二)中国碳试点交易现状分析 |
| (三)碳金融交易价格变动情况 |
| 第四章 碳金融交易价格相关理论分析 |
| 一、碳金融交易理论基础 |
| (一)外部性理论 |
| (二)产权理论 |
| (三)环境金融理论 |
| 二、中国碳金融交易价格影响因素理论分析 |
| (一)能源价格 |
| (二)环境质量 |
| (三)股票与汇率 |
| (四)政策制度 |
| (五)碳减排成本 |
| (六)城市经济结构 |
| 第五章 中国碳金融交易价格影响因素实证分析 |
| 一、指标选取与数据描述性统计 |
| (一)指标选取 |
| (二)数据描述性统计 |
| 二、实证过程分析 |
| (一)平稳性检验 |
| (二)Johansen协整检验和Granger因果检验 |
| (三)VAR模型估计 |
| (四)脉冲响应分析与方差分解 |
| (五)实证结果分析 |
| 第六章 稳定中国碳金融交易价格的政策建议 |
| 一、优化碳市场交易环境 |
| (一)政策环境 |
| (二)金融环境 |
| 二、加大能源研发投入 |
| 三、促进地域之间碳交易 |
| 四、加强国际市场交流 |
| 第七章 结论与展望 |
| 一、研究结论 |
| 二、研究不足与未来展望 |
| 参考文献 |
| 在读研究生期间研究成果 |
| 致谢 |
（3）国际原油市场与我国汇率市场相关性研究 ——基于ARMA-GARCH-Copula模型（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 研究现状 |
| 1.4 研究内容及研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 1.6 创新点 |
| 2 Copula函数基本理论 |
| 2.1 Copula函数的定义与基本性质 |
| 2.2 Copula函数的分类 |
| 2.3 基于Copula函数的相关性测度 |
| 2.4 小结 |
| 3 Copula模型的构建 |
| 3.1 构建边缘分布 |
| 3.2 构建Copula函数 |
| 3.3 Copula函数的参数估计方法 |
| 3.4 Copula模型的检验和评价 |
| 3.5 小结 |
| 4 实证分析 |
| 4.1 数据的选取 |
| 4.2 样本分析 |
| 4.3 边缘分布模型构建 |
| 4.4 Copula函数的参数估计 |
| 4.5 小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 政策建议 |
| 5.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（4）人民币名义均衡汇率估计——基于时变参数模型的实证分析（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、文献综述 |
| 三、实证研究方法 |
| 四、实证研究结果 |
| (一) 变量选取与数据说明 |
| (二) 人民币名义均衡汇率及失调程度测算 |
| 1.人民币兑美元名义均衡汇率及失调程度 |
| 2.人民币兑日元名义均衡汇率及失调程度 |
| 3.人民币兑欧元名义均衡汇率及失调程度 |
| (三) 稳健性检验 |
| 五、结论及政策建议 |
（5）我国碳市场中碳配额交易价格影响因素分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 国际碳排放权交易市场产生的背景 |
| 1.1.2 我国碳排放权交易市场产生的背景 |
| 1.1.3 研究的意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外碳排放权交易价格影响因素的研究综述 |
| 1.2.2 国内碳排放权交易价格影响因素的研究综述 |
| 1.2.3 文献述评 |
| 1.3 研究方案 |
| 1.3.1 研究的目标 |
| 1.3.2 研究的主要内容 |
| 1.3.3 主要研究方法 |
| 1.4 创新点与不足 |
| 1.4.1 研究的创新点 |
| 1.4.2 研究的不足 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 碳排放权交易市场及碳配额交易概述 |
| 2.1.1 碳排放权交易市场的主要类型 |
| 2.1.2 碳排放权的国际交易机制 |
| 2.1.3 碳排放权交易市场中碳配额的交易原理 |
| 2.1.4 碳配额的基本属性及特征 |
| 2.1.5 碳配额的交易主体与客体 |
| 2.2 碳排放权交易市场中的经济学理论 |
| 2.2.1 外部性理论与科斯定理 |
| 2.2.2 稀缺性理论 |
| 2.2.3 排污权交易理论 |
| 2.2.4 比较优势理论 |
| 2.2.5 绿色金融理论 |
| 第3章 我国碳配额交易价格的影响因素分析 |
| 3.1 我国碳市场的现状分析 |
| 3.1.1 我国碳市场的发展历程 |
| 3.1.2 我国碳市场的交易现状 |
| 3.1.3 我国碳市场存在的问题 |
| 3.2 我国碳配额价格影响因素作用机制分析 |
| 3.2.1 配额计划及分配方式的作用机制 |
| 3.2.2 能源价格的作用机制 |
| 3.2.3 宏观经济环境的作用机制 |
| 3.2.4 国外碳价的作用机制 |
| 3.2.5 汇率变动的作用机制 |
| 3.2.6 环境因素的作用机制 |
| 3.3 我国碳配额的影响因素指标体系构建 |
| 3.3.1 影响因素指标选取依据 |
| 3.3.2 影响因素指标体系的数据说明及来源 |
| 3.4 影响因素与碳配额价格的相关性分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 基于GA-PSO-BP神经网络的碳配额价格影响因素实证分析 |
| 4.1 模型的选择 |
| 4.1.1 BP神经网络应用于影响因素研究的适用性 |
| 4.1.2 BP神经网络用于影响因素研究的优劣势分析 |
| 4.2 GA-PSO算法对于BP神经网络的优化分析 |
| 4.2.1 BP神经网络 |
| 4.2.2 遗传算法(GA) |
| 4.2.3 粒子群算法(PSO) |
| 4.2.4 GA-PSO-BP神经网络 |
| 4.3 GA-PSO-BP神经网络模型实证研究 |
| 4.3.1 样本对象选取及数据的预处理 |
| 4.3.2 算法的实现步骤 |
| 4.4 模型的仿真训练与测试 |
| 4.4.1 算法运行 |
| 4.4.2 实验结果 |
| 4.4.3 结果分析 |
| 4.5 影响因素的敏感性分析 |
| 4.5.1 敏感性分析简介 |
| 4.5.2 碳配额价格影响因素的敏感性分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 结论、建议与展望 |
| 5.1 主要研究结论 |
| 5.2 政策建议 |
| 5.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）VAR模型与TAR模型在汇率传递效应中的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 文献综述 |
| 1.2.1 Var模型的研究与应用现状 |
| 1.2.2 门限自回归(TAR)模型的研究与应用现状 |
| 1.2.3 汇率传递领域的研究与应用现状 |
| 1.3 研究的思路和方法 |
| 1.4 创新之处与不足 |
| 2 研究的理论基础 |
| 2.1 门限自回归(TAR)模型介绍 |
| 2.2 向量自回归(VAR)模型介绍 |
| 2.2.1 VAR模型 |
| 2.2.2 VAR脉冲响应函数 |
| 2.2.3 TVP-VA R模型 |
| 2.2.4 稳健性检验 |
| 2.3 汇率传递效应的相关理论 |
| 3 实证分析 |
| 3.1 变量选择 |
| 3.2 数据来源 |
| 3.3 汇率传递相关介绍 |
| 3.3.1 欧洲经济一体化背景介绍 |
| 3.3.2 欧元区汇率传导机理 |
| 3.4 稳健性检测 |
| 3.5 Johansen协整性(Co-integration)关系检验 |
| 3.6 脉冲响应分析 |
| 3.7 主要影响因素的TAR模型预测 |
| 4 结论与建议 |
| 4.1 结论 |
| 4.2 相关建议 |
| 附代码 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）不确定性因素对国际石化工程供应链的影响研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 供应链及供应链中的不确定性 |
| 1.2.1 供应链和供应链管理 |
| 1.2.2 供应链的优化 |
| 1.2.3 供应链中的不确定性 |
| 1.3 国际石化工程供应链及其特点 |
| 1.3.1 一般工程供应链的概念和特点 |
| 1.3.2 国际石化工程供应链的特点 |
| 1.3.3 国际石化工程供应链的不确定因素 |
| 1.4 国际石化工程供应链中汇率的不确定性 |
| 1.4.1 汇率不确定性的研究现状 |
| 1.4.2 汇率波动的衡量方法——VaR |
| 1.5 本文研究的主要内容及结构 |
| 第二章 国际石化工程供应链的优化模型 |
| 2.1 国际石化工程M项目的实例描述 |
| 2.2 国际石化工程供应链的优化模型的建立 |
| 2.2.1 供应链优化模型描述 |
| 2.2.2 供应链优化模型的约束 |
| 2.2.3 供应链优化模型的符号标识 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 国际石化工程供应链优化模型的应用及其不确定因素的分析 |
| 3.1 国际石化工程供应链的优化模型的应用 |
| 3.1.1 国际石化工程M项目供应链优化模型参数的确定 |
| 3.1.2 国际工程M项目供应链的模型优化结果 |
| 3.2 国际石化工程供应链中的不确定因素分析 |
| 3.2.1 敏感性分析及基本步骤 |
| 3.2.2 国际石化工程供应链中不确定因素的选取 |
| 3.2.3 国际石化工程供应链的敏感性分析 |
| 3.2.4 国际石化工程供应链敏感性分析的结果讨论 |
| 3.3 国际石化工程供应链中的不确定因素——汇率 |
| 3.3.1 供应商不确定时,外汇对供应链目标函数Z的影响分析 |
| 3.3.2. 供应商确定时,外汇对供应链目标函数Z的影响分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于VAR历史模拟法对汇率波动的分析在国际石化工程供应链中的应用 |
| 4.1 汇率历史数据的选取 |
| 4.2 基于正态分布假设的汇率波动分析 |
| 4.2.1 基于正态分布假设的汇率波动区间的估计 |
| 4.2.2 基于正态分布假设的汇率样本的回测检验 |
| 4.3 基于VaR历史模拟法的汇率波动分析 |
| 4.3.1 美元和欧元汇率样本数据处理 |
| 4.3.2 汇率样本的正态性检验 |
| 4.3.3 基于VaR历史模拟法的汇率波动区间的估计 |
| 4.3.4 基于VaR历史模拟法的汇率样本的回测检验 |
| 4.4 汇率不确定条件下对国际石化工程项目供应链的影响分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论和展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者和导师简介 |
| 附件 |
（9）石油价格与欧元汇率的相依性研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 方法和模型 |
| 2 实证分析 |
| 2.1 数据来源与描述性统计 |
| 2.2 Chi-plot和K-plot |
| 2.1.1 Chi-plot方法 |
| 2.1.2 K-plot方法 |
| 2.3 边际分布模型 |
| 2.4 copula模型的估计 |
| 3 结论 |
（10）人民币汇率市场分形特性研究（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、文献综述 |
| 三、分析框架与逻辑关系 |
| ( 一) 分形理论 |
| ( 二) 分形特征和应用领域 |
| ( 三) 分形金融理论思想及分形在金融领域中的应用 |
| ( 四) 汇率分析框架与逻辑关系 |
| 四、实证分析 |
| ( 一) 数据选取 |
| ( 二) 人民币汇率市场的非线性检验 |
| 1. 非线性检验方法和统计量。 |
| 2. 非线性检验实证结果。 |
| ( 三) 人民币汇率市场的相关性检验 |
| 1. 人民币汇率市场的BDS相关性检验 |
| 2. 人民币汇率市场的LB - Q相关性检验。 |
| ( 四) 人民币汇率市场的标度不变性 |
| ( 五) 人民币汇率市场的长期记忆性特性检验 |
| ( 六) 人民币汇率市场分形维数分析 |
| 五、结论 |
四、欧元汇率的不稳定性探析(上)（论文参考文献）
- [1]中国碳市场与资本市场之间价格波动溢出效应研究[D]. 杨静. 西安理工大学, 2021
- [2]基于VAR模型的中国碳金融交易价格影响因素分析[D]. 道文静. 河南大学, 2019(01)
- [3]国际原油市场与我国汇率市场相关性研究 ——基于ARMA-GARCH-Copula模型[D]. 屈文鑫. 暨南大学, 2019(08)
- [4]人民币名义均衡汇率估计——基于时变参数模型的实证分析[J]. 尹相颐,刘东坡. 经济与管理评论, 2019(02)
- [5]我国碳市场中碳配额交易价格影响因素分析[D]. 任静. 重庆工商大学, 2019(01)
- [6]汇率、利率波动对各非金融行业收益率影响分析[J]. 陈虹,刘璐. 河南社会科学, 2019(03)
- [7]VAR模型与TAR模型在汇率传递效应中的研究[D]. 谢予民. 江西财经大学, 2017(03)
- [8]不确定性因素对国际石化工程供应链的影响研究[D]. 高秋菊. 北京化工大学, 2015(03)
- [9]石油价格与欧元汇率的相依性研究[J]. 杨修猛,程希骏. 中国科学技术大学学报, 2014(06)
- [10]人民币汇率市场分形特性研究[J]. 刘超,马文腾,马玉洁,钮小萌. 经济问题探索, 2014(04)