摘要
随着全球经济加速向低碳转型，气候金融风险逐渐成为货币政策设计和金融稳定监管面临的关键挑战。本研究探讨了国内气候敏感行业、金融气候风险指数以及国际气候市场之间的传染效应与动态相互依赖关系。我们利用2020年4月至2025年4月的每日数据，采用多尺度尾部风险建模框架，结合小波分解、条件波动率建模以及藤Copula技术，来捕捉不同市场之间随时间变化且非对称的依赖结构。研究结果表明，这三个市场都存在波动聚集、厚尾特征以及非线性依赖关系。国际气候市场与两个国内市场的关联较为薄弱且波动更大，这说明外部气候预期主要是通过市场状态之间的间接依赖来发挥作用的。风险溢出分析进一步显示，气候金融风险的传染在上升趋势和下降趋势下存在差异，并且在短期和中期时间范围内也有不同表现。这些发现对于将气候风险纳入宏观审慎监管具有重要的意义。中央银行和监管机构应充分考虑市场特有的、非线性的以及多尺度风险溢出效应，加强早期预警机制、气候压力测试以及情景分析。本研究的主要贡献在于将多尺度分解、条件波动率建模以及藤Copula依赖性分析整合为一个统一的实证框架，用于识别市场间的气候金融风险传染现象。这些研究结果为新兴市场的气候压力测试、早期预警系统以及金融稳定监测提供了有益的参考依据。
