Analyse multi-échelle du comouvement entre les prix du quota carbone, du crédit carbone, et des produits énergétiques

Multi-scale analysis of comovement between the prices of carbon quota, carbon credit, and energetic products

• Auteur / Autrice : Clarda Nsouadi
• Direction : Michel Terraza, Jules Sadefo Kamdem
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences économiques
• Date : Soutenance le 21/06/2016
• Etablissement(s) : Montpellier
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Economie Gestion de Montpellier (2015-.... ; Montpellier)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire montpelliérain d'économie théorique et appliquée (Montpellier ; ....-2017)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Michel Terraza, Jules Sadefo Kamdem, Anne Péguin-Feissolle, Zied Ftiti, Stéphane Mussard, Maria Mansanet Bataller
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Anne Péguin-Feissolle, Zied Ftiti

Mots clés

Mots clés contrôlés

Économie de l'environnement

Compensation carbone

Industries énergétiques

Analyse multiéchelle

Permis de pollution négociables

Mots clés libres

Finance carbone

Prix du crédit et du quota carbone

Co-Mouvement

Auto-Similarité et non-Linéarité

Ondelettes;causalité; cointégration

Carbon finance

Price of quota and credit carbon

Co-Movement

Self-Similarity and non-Linearity

Prices in the energy sector

Wavelets; causality; cointegration

Résumé

Notre thèse est une contribution à la compréhension de la structure du prix du quota carbone, à l’analyse de sa fluctuation, et aux interactions pouvant exister entre d’une part le système communautaire d’échange de quota d’émission (SCEQE) et le mécanisme pour le développement propre (MDP) et d’autre part entre le marché du quota carbone et ceux du secteur de l’énergie. Pour réaliser cet objectif, nous faisons appel à l’approche temps-fréquence (ondelettes) qui permet d’analyser le comportement local d’un signal, en isolant les composantes relatives aux fréquences de trading des agents. Cette méthode permet de décomposer la variance d’une série chronologique en différentes composantes fréquentielles dont on peut suivre les évolutions au cours du temps. Les horizons temporels de placement sont affectés à chaque bande de fréquences liés à un degré de risque du marché. Les bandes à haute fréquence obtenues par la décomposition en ondelettes renferment l’information relative à la structure de la série chronologique à court terme et non; celle à moyenne et à basse fréquence captent respectivement les structures de la série chronologique à moyen et long terme. Pour concrétiser notre apport nous proposons un développement de notre recherche en 3 chapitres. Le premier présente le marché carbone, sa création, son fonctionnement, et les différents acteurs qui l’animent. La formation du prix du CO2, son évolution et ses facteurs déterminants. Le deuxième développe une analyse multidimensionnelle du comouvement entre le prix du quota (SCEQE) et du crédit carbone (MDP) selon deux hypothèses : la première est l’homogénéité du comportement des agents. La relation de comouvement entre le prix du quota (SCEQE) et du crédit carbone (MDP) suppose que les intervenants sur le marché disposent d’une même stratégie d’investissement. On utilise dans ce cas les outils économétriques standards (Analyse de la Cointégration, de la causalité, modélisation vecteur Autorégressif). Nous mettons en évidence l’existence d’une causalité unidirectionnelle du CER vers l’EUA conforme aux faits observés de l’accélération du mécanisme pour le développement propre (MDP). En effet les industriels portent un grand intérêt sur le MDP, et cela a eu un impact direct sur le prix de l’EUA sur le marché européen du carbone. Nous observons aussi une dynamique d’interconnexion par l’intermédiaire du VAR(1) entre l’EUA et le CER. La deuxième hypothèse est celle de l’hétérogénéité du comportement des agents. Nous étudions la relation de comouvement entre le prix du quota (SCEQE) et celui crédit carbone (MDP) par une analyse multi-échelle dérivée de la théorie des ondelettes. Nous montrons que quels que soient les différents horizons d’investissement retenus (court, moyen et long terme), il existe une relation positive significative entre les deux séries de prix. De plus La causalité dynamique par ondelettes sur chaque paire de bandes de fréquence, confirme notre hypothèse d’une relation instable entre le EUA et le CER. Le troisième chapitre complète le précédent par l’analyse du comouvement multi-échelle entre le prix du quota carbone issu du SCEQE et ceux des marchés énergétiques (pétrole, le Charbon et le Gaz). La cohérence par ondelettes pierre angulaire de cette étude peut être interprétée comme une mesure de corrélation locale calculée de façon non-paramétrique. Cette première tentative de l’analyse multi-échelle de la relation de comouvement entre le marché du CO2, du pétrole, du Gaz et du Charbon fondée sur l’hypothèse d’hétérogénéité des agents montre qu’il est possible aux intervenants sur le marché carbone d’avoir une grande palette de choix de stratégies leurs permettant de mieux se prémunir contre les risques liés aux fortes volatilités du prix du carbone.

The purpose of this thesis is to contribute to the understanding of the carbon price quota structure, the analysis of its fluctuation, and the interactions that may exist between on the one hand the EU system of emission quota exchange (ETS) and the mechanism for clean development (CDM) and on the other hand between carbon quota market and the quota in the energy sector. For this study, we introduced the hypothesis of heterogeneity of agents' behavior on the carbon market where coexist multiple scales of investments.To achieve this, we used a time-frequency approach (wavelets) that can analyze the local behavior of a signal by isolating the components related to the agents’ trading frequency. This method allows variance decomposition of a time series into different frequency components. The time investment horizons are assigned to each frequency band associated with a degree of market risk. High frequency bands obtained by wavelet decomposition contain information pertaining to the short-term time series structure; the medium and the low frequencies respectively capture the structures of the time series in the medium and long term.To complete this project we proposed developing of our research in 3 chapters:The first chapter presents the carbon market, its creation, its operation, and the various actors who animate it. The formation of the CO2 price, its evolution and its determinants were also analyzed during this chapter.The second chapter develops a multi-scale analysis of the co-movement between price of quota (ETS) and carbon credit (CDM). This particular study was based on two assumptions:- The first assumption was the homogeneity of the various agents’ behaviors. The co-movement relationship between the price of quota (ETS) and carbon credit (CDM) assumes that market participants have the same investment strategy especially since all stakeholders agents invest in these markets on the same horizons. This relationship is studied using standard econometric tools such as Analysis of Co-integration of causality and Vector Autoregressive modeling.The main result of this specific part highlights the existence of a unidirectional causality from the ERC to the EUA with an observed acceleration of the mechanism for clean development (CDM). Manufacturers have a strong interest in the CDM which has had a direct impact on the price of EUAs on the European carbon market. We also observed a dynamic interconnection through the VAR (1) between EUA and CER.- The second assumption is the heterogeneity of agents' behavior. We highlighted the relationship of co-movement between price of quota (ETS) and carbon credit (CDM) to a multi-scale analysis derived from wavelet theory. We show that whatever the different investment horizons retained (short, medium and long term), there is a significant positive relationship between the two sets of prices. The more dynamic causal wavelet on each pair of frequency bands detects an unstable relationship between EUA and CER which confirms our working hypothesis.And finally, a third chapter that complements the previous analysis by the co-movement between multi-scale carbon allowance prices resulting from the ETS to those energy markets (oil, coal and gas). Using coherence wavelet, it examined the simultaneous dependence (co-movement) between two price series in time and frequency. It can be interpreted as a local measurement of correlation calculated non-parametrically. Overall, this study is the first attempt at a multi-scale analysis of the co-movement relationship between the CO2 market, Oil, Gas and Coal which is based on the hypothesis of heterogeneity of agents using a template from wavelet algorithm. The model used in this study will allow stakeholders agents on the carbon market to have a great range of choices for their strategies to be able to anticipate wisely because of the high volatility of carbon prices on their different investment horizons.