Evolution and management of price risk in the carbon market: The role of hedging

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Offers a novel quantile-based hedging method and empirical evidence on tail risk dynamics in carbon markets.

🏢実務担当者:Provides insights into managing carbon price risk using futures, with a practical alternative to traditional variance-minimization hedging.

🏛政策担当者:Highlights the importance of addressing tail risk in carbon market design and the role of derivatives for market stability.

本稿は、欧州連合排出量取引制度（EU ETS）における価格変動性の上昇とヘッジ需要の減少という観察された乖離に動機づけられている。炭素先物がヘッジ手段としての有効性を様々なシナリオ下で維持するかどうかを調査するため、本稿はEU炭素市場における進化する価格リスクを評価し、そのリスク管理におけるヘッジの役割を検討する。また、テールリスク（稀な事象下で発生する adverse market shocks に対応する）と、EU炭素政策の連続する各フェーズにわたるその時間的進化を調査する。価格リスクは、限界価格分布の分位点ベクトル自己回帰モデルと、先物価格とスポット価格の同時分布のコピュラ評価に基づいて実証的に評価される。2008年から2023年までのEU Allowance市場に適用した結果、以下のことが判明した：(1) スポット市場と先物市場の両方の価格分布は、重い裾と尖度の特性を示し、それにより、EU ETSの4つのフェーズや変化する排出・エネルギー政策などの変化する政策スキーム下でのテールリスクの重要性が強調される；(2) リスクのコストを分位点全体に分解することで、価格分布の下側テールに位置するリスクが支配的な役割を果たすことを示す；(3) 分位点ベクトル自己回帰に基づく新しいMinimum Cost‐of‐Risk法を提案し、これは従来のMinimum−Variance法と比較して、リスク削減コストの観点から全体的なヘッジパフォーマンスをより効果的に評価する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

This paper is motivated by the observed discrepancy between rising price volatility and declining hedging demand in the European Union Emission Trading System (EU ETS). To investigate whether the effectiveness of carbon futures as hedging instruments persists under varying scenarios, this paper evaluates the evolving price risk in the EU carbon market and examines the role of hedging in managing the risk. It investigates tail risk (corresponding to adverse market shocks occurring under rare events) and its temporal evolution over successive phases of EU carbon policy. Price risk is assessed empirically based on a quantile vector autoregression model of marginal price distributions along with a copula evaluation of the joint distribution of futures price and spot price. Applied to EU Allowance market over the period of 2008–2023, we find that: (1) the price distributions of both spot and futures market exhibit heavy‐tailed and leptokurtosis properties, thereby highlighting the significance of tail risk under changing policy schemes, such as the four phases of the EU ETS and shifting emission and energy policies; (2) decomposing the cost of risk across quantiles, we show that the risk located at the lower tail of the price distributions plays a dominant role; (3) we propose a novel Minimum Cost‐of‐Risk method based on the quantile vector autoregression, which more effectively evaluates the overall hedging performance in terms of cost of risk reduction compared to the traditional Minimum−Variance method.

• semanticscholar https://doi.org/10.1002/ajae.70038first seen 2026-05-15 17:17:38 · last seen 2026-08-12 05:16:05