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【编辑推荐】为解决全球变暖风险（GWR）量化与对冲难题，研究人员基于能源期货波动性，构建 XGB-GP 框架解构 GWR。通过能源期货市场筛选关键因子，开发 GHG（CO?、N?O、SF?）波动率预测模型，发现该框架较传统模型误差低，还提出对冲投资组合，为气候风险管理提供新路径。
全球变暖正以前所未有的速度改变着地球的气候系统，不仅对生态环境造成严重威胁，也给金融市场和企业价值带来了显著冲击。当前，如何有效量化全球变暖风险（Global Warming Risk, GWR）并构建相应的对冲策略成为学术界和产业界共同关注的焦点。传统研究多依赖环境数据预测气候风险，却忽视了能源市场与温室气体（GHG）波动之间的紧密联系，且缺乏有效的对冲机制。在此背景下，探索金融市场数据与气候风险的关联，开发更精准的预测模型和实操性强的对冲策略，成为应对全球变暖挑战的关键。
为填补这一研究空白，浙江地区研究机构的研究人员开展了相关研究，其成果发表在《Environmental Impact Assessment Review》。该研究旨在通过能源期货市场的波动特征解构 GWR，并构建基于机器学习的预测与对冲框架，为投资者和政策制定者提供科学的风险管理工具。
研究人员采用了以下关键技术方法：首先运用 GARCH 模型估计 GHG（CO?、N?O、SF?）排放波动率和能源期货波动率，将其分别定义为目标变量和特征变量；接着利用 XGBoost（极端梯度提升）算法进行特征选择，从 12 个主要能源期货市场中筛选出对 GHG 波动率预测贡献最大的前 4 个关键因子；然后结合遗传编程（GP）构建可解释的数学模型，生成 GHG 波动率的预测表达式；最后通过神经网络确定对冲组合权重，构建针对不同 GHG 的风险对冲策略。研究数据涵盖 2016 年 1 月至 2023 年 1 月的能源期货数据和 GHG 指数，其中 GHG 数据来自美国国家海洋和大气管理局（NOAA），期货市场数据源自 WIND 数据库。
研究结果
3.1 基线结果：GHG 波动率对金融市场的影响
通过分析中国环保、水电、新能源汽车等五个环境相关股票子指数，发现 CO?排放波动率对新能源汽车（NEV）、水电、核电和太阳能光伏板块影响显著，其中对 NEV 板块系数达 98.32??????，凸显 CO?减排政策对新能源产业的直接作用。N?O 波动率对环保、水电和核电板块有显著影响，而 SF?波动率则与环保、水电和太阳能光伏板块密切相关，反映出不同 GHG 的环境效应差异及其对特定行业的风险传导。
3.2 全球变暖风险分解：能源期货市场的关键作用
XGBoost 特征重要性分析表明，不同 GHG 的关键驱动因子存在差异：CO?波动率主要受布伦特原油、焦煤、天然气和汽油期货波动率影响；N?O 波动率的关键因子包括焦煤、汽油、动力煤和 WTI 原油期货波动率；SF?波动率则与布伦特原油、焦炭、取暖油和鹿特丹煤炭期货波动率高度相关。这一结果揭示了能源市场结构与 GHG 排放的复杂关联，为针对性建模提供了依据。
3.3 GP-based 模型规范：可解释的预测框架
基于 XGBoost 筛选的关键因子，GP 演化出三个 GHG 波动率预测模型（式 17-19）。模型结合线性组合与非线性交互项，例如 CO?模型包含（布伦特原油波动率 - 汽油波动率）×（焦煤波动率 × 汽油波动率 / 天然气波动率）等项，既保留了能源期货的直接影响，又捕捉了变量间的高阶相互作用，较传统 MIDAS 模型预测误差降低约 80%（MAE：CO? 0.49% vs 2.74%），显著提升了预测精度。
3.4 模型性能评估：XGB-GP vs MIDAS
通过 MAE 和 RMSE 评估发现，XGB-GP 模型在 CO?、N?O、SF?波动率预测中均显著优于 MIDAS 模型。以 RMSE 为例，XGB-GP 的预测误差分别为 0.65%、3.08%、1.02%，而 MIDAS 对应误差为 3.17%、5.91%、4.86%，验证了机器学习框架在捕捉非线性关系和多因子交互作用方面的优势。
3.5 对冲投资组合构建：能源期货的风险对冲潜力
研究基于神经网络确定对冲权重，提出针对三种 GHG 的对冲组合。例如，对冲 1 单位 CO?波动率需做空 1.381 单位布伦特原油期货、0.272 单位天然气期货等；对冲 SF?波动率则需做空焦炭期货并做多取暖油期货。这些组合通过能源期货的多空配置，可有效抵消 GHG 波动率带来的风险敞口，为投资者提供了实操性工具。
研究结论与讨论
本研究首次将 XGB-GP 框架应用于气候风险预测，揭示了能源期货市场与 GHG 排放波动的动态关联。研究发现，能源期货波动率不仅是 GHG 排放的领先指标，其多因子交互作用对 GWR 具有更强的解释力。通过可解释的数学模型和对冲策略，该研究为投资者提供了从金融市场管理气候风险的新视角，也为政策制定者设计碳排放交易体系（ETS）和碳定价机制提供了实证依据。
值得注意的是，研究忽略了期货市场流动性风险和交易成本，且未纳入气候政策不确定性等因素，未来可进一步拓展。但总体而言，该研究创新性地将机器学习与金融市场数据结合，为全球变暖风险的量化、预测与对冲提供了一套完整的方法论，对推动气候金融领域的发展具有重要意义。
