在日益严峻的气候变化问题下，越来越多的国家和地区通过建立碳市场这种金融政策来应对不断上升的二氧化碳排放。然而，碳市场的非经典价格变动，例如欧盟的碳价格持续走低、中国交易价格的不连续性变化，都将对碳市场的作用产生影响。在本文中，研究人员整理了我国7个试点碳市场的碳价数据，并通过多重分形去趋势波动分析（Multifractal Detrended Fluctuation Analysis，MF-DFA）来评估广义赫斯特指数（Hurst Exponent），最终分析各个试点碳市场的效率。

研究结果表明，我国的碳市场仍然处于低效率的水平，不过大多数的试点碳市场效率随着时间推移不断提高。试点碳市场的效率排名取决于所研究的时间范围。在一个月以内的时间尺度内，重庆试点碳市场的排名最高，湖北最低；若时间尺度较长时，北京的碳市场效率最高，而天津最低。因此，政府必须出台更为有效的措施来提升碳市场的效率，引导企业做出长期的低碳投资决策，从而实现独立减排。   

编者按

    

赫斯特指数(Hurst Exponent)是用来衡量时间序列是否有长期记忆的一个指标，这一指标最初由英国水利学家Harold Edwin Hurst提出，也以他的名字命名。哈罗德最初提出这个指数是为了研究尼罗河洪水和干旱的时间序列规律从而决定最优的大坝尺寸，然而金融界人士却发现这个指数对于金融市场也有意义，被广泛用于资本市场的混沌分形分析。Hurst指数体现了时间序列的自相关性，尤其反映了序列中隐藏的长期趋势，统计学上称为长期记忆(long-term memory)。这一指数与趋势的关系如下：Hurst指数>0.5，记忆强，未来的增量和过去的增量相关，继续保持现有趋势的可能性强。Hurst指数< 0.5 ，很有可能是记忆的转弱，趋势结束和反转的开始(mean reversion)。Hurst指数数值越接近0.5说明随机性越强，无法判定走向(Random Walk)。