5 浏览第一章 绪论
1.1 研究背景
1.1.1 碳交易市场发展现状
1.1.2 碳市场风险定价的挑战
1.1.3 金融科技应用于碳市场的契机
1.2 研究意义
1.2.1 理论意义：完善碳市场风险定价理论
1.2.2 实践意义：为碳交易平台和监管层提供技术参考
1.2.3 社会意义：助力碳中和目标实现
1.3 研究目标与核心问题
1.3.1 总体研究目标
1.3.2 核心研究问题
1.3.3 关键难点与创新点
1.4 研究思路与技术路线
1.4.1 研究思路框架
1.4.2 技术路线图
1.5 论文结构安排
1.5.1 各章内容概述
第二章 文献综述
2.1 碳交易风险定价方法研究进展
2.2 金融科技在风险定价中的应用研究
2.3 碳市场价格发现机制相关研究
2.4 文献评述与研究空白
第三章 理论基础与研究假设
3.1 信息不对称与风险定价理论
3.2 大数据与机器学习在定价模型中的作用
3.3 金融科技影响碳市场风险定价的路径
3.3.1 数据质量提升路径
3.3.2 模型预测精度提升路径
3.3.3 实时风控与自动化定价路径
3.4 研究假设
3.4.1 H1：金融科技应用水平与碳价格波动率负相关
3.4.2 H2：大数据分析能力在FT水平与定价精度间起中介作用
3.4.3 H3：市场流动性对中介效应具有正向调节作用
3.5 概念模型
第四章 研究设计
4.1 样本选取与数据来源
4.1.1 样本市场与样本期
4.1.2 数据来源：交易所、平台运营数据、第三方数据服务商
4.2 变量定义与度量
4.2.1 因变量：风险定价精度（RP）
(1) 定价残差均方根（RMSE）
(2) 实际价格偏离率（Price\_Deviation，%）
(3) 风险价值VAR预测误差（VAR\_Error，%）
4.2.2 自变量：金融科技应用水平（FT）
(1) 平台区块链应用指数（BC\_Index，0–1标准化）
(2) AI定价算法使用比例（AI\_Usage，%）
(3) 大数据分析能力评分（BD\_Score，调研问卷得分）
4.2.3 中介变量：大数据分析能力（BD）
(1) 数据源数量（Data\_Source\_Count，个）
(2) 实时数据处理时延（Latency，秒）
(3) 模型迭代频次（Model\_Updates，次/月）
4.2.4 调节变量：市场流动性（LIQ）
(1) 日均交易量（Avg\_Volume，吨/日）
(2) 价差宽度（BidAsk\_Spread，元/吨）
4.2.5 控制变量
(1) 碳价格水平（Price\_Level，元/吨）
(2) 市场成熟度（Maturity，上市年限）
(3) 宏观经济指标（GDP\_Growth，%）
(4) 政策变化冲击（Policy\_Shock，虚拟变量）
4.3 模型构建
4.3.1 基准回归模型
RP\_it = α + β FT\_it + γ Controls\_it + μ\_i + λ\_t + ε\_it
4.3.2 中介效应模型
BD\_it = α1 + β1 FT\_it + γ1 Controls\_it + ε1\_it
RP\_it = α2 + β2 BD\_it + β3 FT\_it + γ2 Controls\_it + ε2\_it
4.3.3 调节效应模型
RP\_it = α3 + β4 BD\_it + β5 LIQ\_it + β6 (BD×LIQ)\_it + γ3 Controls\_it + ε3\_it
4.3.4 稳健性与内生性检验
(1) 替代指标法
(2) 工具变量法（IV-2SLS）
(3) 分样本检验
4.4 研究方法
4.4.1 面板数据双向固定效应回归
4.4.2 Bootstrap中介效应检验
4.4.3 分组回归与异质性分析
第五章 实证结果与分析
5.1 描述性统计与相关性分析
5.2 多重共线性与模型诊断
5.3 基准模型回归结果与假设检验
5.4 中介效应检验结果
5.5 调节效应检验结果
5.6 稳健性与内生性检验
5.7 异质性分析
5.8 结果讨论与启示
第六章 结论与建议
6.1 主要研究结论
6.2 理论贡献
6.3 实践与政策建议
6.3.1 对碳交易平台：强化FT工具集成
6.3.2 对监管层：完善FT应用监管框架
6.3.3 对市场参与者：提升数据治理能力
6.4 研究局限与未来展望
参考文献
附录
A 变量与数据来源对照表
B 回归结果附表
C 调研问卷样本
