从“原始”到“绿色”:通过小波分位数相关性探索能源指标与可持续性之间的联系

《Energy》:From Crude to Green: Exploring Energy Indicators and Sustainability Nexus through Wavelet Quantile Correlation

【字体: 时间:2026年01月29日 来源:Energy 9.4

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  油价与可持续金融指标的关系研究显示,油价波动通过小波量阶相关分析呈现动态多尺度关联:短期油价上涨抑制环境社会责任指标,长期则促进清洁能源投资;绿色债券投资与油价先正后负关联,反映市场从短期利益向可持续发展战略的转型。

  
乌玛拉·拉齐(Ummara Razi)|卡尔文·W·H·张(Calvin W.H. Cheong)|阿尔希安·谢里夫(Arshian Sharif)|萨哈尔·阿夫尚(Sahar Afshan)
马来西亚双威大学双威商学院会计、金融与经济系

摘要

本研究应用小波分位数相关性分析方法,探讨了油价、油价波动性以及可持续金融指标之间的关系,研究时间跨度为2013年9月至2023年10月。研究结果表明,在不同时间范围内(如可持续性指数和清洁能源股票),油价与可持续金融工具之间存在正相关关系。然而,在短期内,油价与环境和社会责任指数呈现出负相关,这表明企业在追求即时利润时可能忽视了环境目标。但从长期来看,这种趋势有所转变,表明企业正在向可持续发展方向战略调整。此外,研究还发现油价与绿色债券投资之间最初呈正相关,但随后转为负相关,反映出在高油价环境下企业优先级的变化。这些发现对于制定将能源市场动态与可持续发展目标相一致的政策具有重要意义。通过小波分位数相关性分析,本研究为这一研究领域提供了新的视角。

引言

石油是全球能源格局的核心,它连接着经济、地缘政治和环境等多个层面。作为主要能源来源,石油约占全球能源消费总量的31%,其在推动世界经济发展中的重要性不言而喻(Ashfaq等人,2020年;国际能源署,2021年)。除了庞大的消费量外,石油还深度融入了全球经济体系。世界银行指出,历史上的油价波动往往预示着更广泛的经济变化,影响通货膨胀、GDP增长和贸易平衡(Xiuzhen等人,2022年)。在2008年金融危机和最近的COVID-19大流行期间,油价出现剧烈波动,对全球市场产生了连锁反应(Karim & Sharif,2022年)。此外,石油的地缘政治影响力不容忽视,主要产油国在国际关系中常常将石油作为战略资产(Iglesias & Rivera-Alonso,2022年)。
油价波动不仅是一个宏观经济问题,还对金融市场,尤其是蓬勃发展的绿色金融领域产生深远影响。油价波动为金融市场带来了不确定性(Razi等人,2024年)。CBOE原油波动指数(OVX)是衡量市场对原油价格波动预期的关键指标,投资者据此调整投资策略(Ashfaq等人,2020年)。图1展示了2013年9月30日至2023年9月20日期间全球原油价格及其波动性的历史走势。油价呈现出周期性特征,2020年初波动性显著上升,可能与COVID-19大流行的爆发有关。此后油价和波动性趋于稳定,但维持在高于波动前的水平。近年来,油价呈下降趋势,波动性有所减弱,但仍存在不确定性。这些变化会影响投资者情绪和风险偏好,进而影响对绿色金融工具的投资。例如,高油价可能使替代能源更具经济吸引力,从而增加对绿色债券和清洁能源股票的投资(Dutta等人,2023年);相反,低油价可能会降低对可再生能源投资的积极性,影响绿色金融资产的估值(F. Wang等人,2023年)。国际可再生能源机构(IRENA,2023年)的研究表明,在油价较低时期,对可再生能源的投资往往会减少,阻碍可持续发展目标的实现。
除了经济和金融影响外,油价波动还对环境和社会责任产生重要影响。能源行业高度依赖化石燃料,直接影响碳排放和环境可持续性(Hudecova & Rajcaniova,2023年)。在全球应对气候变化、资源枯竭和向低碳经济转型的背景下,油价在塑造可持续金融指标方面的作用日益突出(Jiang等人,2022年)。因此,油价、金融市场与环境可持续性之间的复杂关系已成为当代全球关注的重点。
本研究的动机在于现有文献中关于油价及其波动性对绿色债券、可持续性指数、清洁能源股票和碳效率指标等绿色金融工具影响的论述存在明显不足。大多数现有研究主要探讨了油价与传统金融市场之间的联系(Balcilar等人,2020年;Hamdi等人,2019年;Mujtaba等人,2023年;Rahman,2021年;Adebayo等人,2023年;Y. Wang等人,2023年)。针对环境与可持续金融指标的具体动态,综合性研究较为缺乏。本研究旨在深入探讨油价、价格波动性、金融市场与环境可持续性之间的复杂关系。为此,本研究提出了“环境与可持续金融指标(ESFM)”这一综合框架,以全面评估油价与可持续金融各个方面的关联。ESFM涵盖环境绩效、社会责任、碳效率、清洁能源投资和可持续性指数等多个因素。虽然以往研究主要关注油价对可持续金融和责任投资的影响,但ESFM提供了一种整体视角,认识到金融市场与环境因素密不可分。此外,本研究还运用小波分位数相关性分析方法捕捉多维依赖性,为油价波动性与可持续性相关资产之间的动态尾部依赖性提供了新的实证证据。
绿色金融标志着投资优先级的转变,将金融增长与环境可持续性相结合;这一领域包括绿色债券、可持续性指数以及与清洁能源和碳效率相关的股票,不仅是小众市场,更是全球金融体系中重要且不断增长的部分(Y. Wang等人,2023年)。绿色债券发行量的迅速增长体现了绿色金融的崛起。气候债券倡议组织报告称,截至2020年底,全球绿色债券发行总额达到1万亿美元,显示出市场对环境可持续投资机会的强烈需求(Michetti等人,2023年)。这些债券用于资助从可再生能源到可持续农业等各种项目,反映了资本市场应对气候变化方式的深刻变化(Reboredo,2018年)。同样,可持续性指数(SUI)的发展为我们提供了观察市场对企業环境治理反应的窗口。“道琼斯可持续性指数”和“FTSE4 Good指数”系列已成为投资于可持续实践领先企业的关键基准。纳入这些指数通常被视为企业责任感的体现,对投资者决策和企业政策具有重要影响(Razi等人,2023年)。
清洁能源股票(CES)的上涨反映了市场对可再生能源未来的信心增强。2020年清洁能源投资额创下历史新高,超过3000亿美元(Shahbaz等人,2021年)。这一趋势体现了政府推动可再生能源的政策以及投资者对其长期潜力和重要性的认可。此外,环境和社会责任指标(ESR)以及碳效率股票(CEI)也成为绿色金融的重要组成部分。ESR指标评估企业的环境和社会影响管理能力,成为指导投资决策的关键因素。相比之下,CEI关注企业的碳足迹和效率,在碳意识投资时代尤为重要。这些股票往往在低碳行业中表现优于同类企业,反映了市场对环境高效企业的偏好(Cunha等人,2021年;Kumar等人,2012年)。
本研究的意义在于它有助于深入理解油价动态、金融市场与环境可持续性之间的复杂联系,对可持续金融、风险管理、政策制定和学术研究具有深远影响。它分析了油价波动性对绿色金融和可持续性指数的影响,并探讨了油价突然变化如何给市场带来不确定性,进而影响投资决策、风险评估和绿色金融资产的吸引力。现有文献多采用传统计量经济学方法,可能简化了油价与ESFM指标之间的复杂关系。例如,线性回归模型无法捕捉这种非线性的相互依赖性。为解决这一问题,本研究采用了小波分位数相关性分析技术,该技术能够在不同频率和时间尺度上分析这种关系,提供更详细的见解。研究结果有助于揭示油价与绿色金融工具之间在短期、中期和长期内的变化规律,揭示传统分析中常被忽视的细节。这些发现将有助于增强我们对复杂动态的理解,为应对全球能源挑战推动更加稳健和可持续的金融实践奠定基础。
本研究的后续部分安排如下:首先,文献综述部分全面回顾相关理论,介绍理论背景和实证框架;方法论部分详细阐述数据收集和分析策略;结果与讨论部分分析实证发现;最后,总结主要结论并提出政策建议,以弥合研究与实践之间的差距。

部分摘录

理论基础

能源经济学与金融市场的结合为本研究提供了理论基础。大量研究探讨了油价对传统金融市场的影响。例如,Antonakakis等人(2013年)和Rahman(2021年)展示了油价变化如何显著影响股市表现;Ashfaq等人(2020年)研究了油价的波动性,指出油价不确定性可能导致...

数据

分析使用了2013年9月30日至2023年10月20日的每周数据,重点关注与能源行业和可持续性指标相关的关键金融指标。所选变量包括油价、油价波动性、绿色债券指数、可持续性指数、清洁能源股票指数、环境和社会责任指数以及碳效率股票,这些变量对于评估能源市场与可持续投资趋势之间的动态关系至关重要。

实证发现与结果

表1展示了油价、油价波动性、绿色债券指数、可持续性指数、清洁能源股票指数、环境和社会责任指数以及碳效率股票等经济指标的描述性统计信息。平均值显示了各指标的平均水平,其中油价(OIL)为64.40,碳效率股票(CEI)为218.20,表明各指标之间的差异较大。标准差值反映了数据的波动性,其中油价(OIL)和OVX的波动性较低。

结论

通过对油价、油价波动性以及环境与可持续金融指标之间相关性的综合分析,我们观察到这种关系在不同时间范围和市场条件下呈现出多方面的变化。短期内,油价与可持续性指数和清洁能源股票之间存在正相关;长期来看,油价上涨提升了可再生能源的吸引力和竞争力,促进了...

作者贡献声明

卡尔文·W·H·张(Calvin W. H. Cheong):项目监督、项目管理、资金筹措、概念构思。乌玛拉·拉齐(Ummara Razi):初稿撰写、软件开发、方法论设计。萨哈尔·阿夫尚(Sahar Afshan):审稿与编辑、方法论应用、正式数据分析、数据整理、概念构思。阿尔希安·谢里夫(Arshian Sharif):审稿与编辑、数据可视化、正式数据分析、数据整理、概念构思。

未引用参考文献

Wang等人,2023年。

科学写作中关于生成式AI的声明

在撰写本文过程中,作者使用了ChatGPT工具来提升文本的清晰度和连贯性。使用该工具后,作者对内容进行了必要的审查和修改,并对出版物的内容负全责。

利益冲突声明

作者声明没有已知的可能影响本文研究的财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到了马来西亚高等教育部提供的基础研究资助计划(FRGS)的支持:FRGS/1/2020/SS01/SYUC/03/2
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