Non-parametric Causal Discovery for EU Allowances Returns Through the Information Imbalance
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摘要
本文提出运用微分信息失衡（DII）非参数工具，揭示欧盟排放交易体系（EU ETS）中欧盟排放许可（EUA）金融收益的非线性因果关系。通过2013年1月至2024年4月数据与传统多变量Granger因果进行对比，发现两种方法均强调燃煤期货和IBEX35指数的重要性，但DII能够更有效捕获非线性动态，减少传统线性方法的误判。实证研究显示，EUA收益受能源市场和股票指数联动影响显著，DII方法为碳市场因果关系分析提供了新的非线性视角和量化依据[page::0][page::1][page::3][page::10][page::14][page::17]
