Details

Эта работа вносит вклад в тему зеленых облигаций. Зеленые облигации, также известные как климатические облигации, представляют собой долговые ценные бумаги, выпущенные для сбора средств на различные проекты по смягчению последствий изменения климата. Целью этой магистерской диссертации является изучение различных детерминант купонных ставок зеленых облигаций и обычных облигаций, отличных от зеленых облигаций, и сравнительный анализ факторов, влияющих на купонные ставки двух типов облигаций, а также изучение того, какой характер событий влияет на развитие рынка зеленых облигаций с помощью метода изучения событий. Это исследование анализируется с помощью двух моделей. А именно, модели множественной линейной регрессии и модели эмпирического метода исследования. Сбор данных осуществляется с помощью таких инструментов, как база данных CSMAR и China Bond Network. Данные анализировались и обрабатывались с помощью программного обеспечения STATA. Результаты регрессионной модели были получены с помощью описательного анализа, анализа результатов регрессии и анализа сравнения факторов. Модель метода изучения событий создала четыре разных дня событий и рассчитала, были ли аномальные значения доходности. В модели множественной линейной регрессии ставка купона облигации задается как зависимая переменная, и на основе результатов построения модели можно определить детерминанты на каждом уровне. Всего имеется 12 детерминант на трех уровнях. В результатах сравнения факторов влияния двух типов ставок купона облигации не было обнаружено значимых факторов влияния. В модели методологии изучения событий выбранными днями событий были 11 марта, 7 апреля, 17 апреля в 2020 году и 27 апреля в 2021 году соответственно. Результаты показывают, что все даты событий, за исключением 17 апреля, оказывают существенное влияние на рынок зеленых облигаций. Эта работа помогает рассмотреть влияние будущих факторов доходности зеленых облигаций и будущих событий на рынке.

This work contributes to the theme of green bonds. Green bonds, also known as climate bonds, are debt securities issued to raise funds for various projects to mitigate climate change. The objective of this masters thesis is to study the various determinants of coupon rates of green bonds and conventional bonds other than green bonds and to analyze the factors affecting the coupon rates of the two types of bonds in a comparative manner and also to study what nature of events affect the development of the green bond market through the event study method. This study is analyzed through two models. Namely, the multiple linear regression model and the empirical research method model. Data collection is accomplished through tools such as CSMAR database and China Bond Network. Data were analyzed and processed using STATA software. The results of the regression model were obtained from descriptive analysis, regression results analysis, and factor comparison analysis. The Event Study Method model created four different event days and calculated whether there were abnormal return values. In the multiple linear regression model, the bond coupon rate is set as the dependent variable, and based on the results of the model construction, the determinants at each level can be identified. In total, there are 12 determinants at three levels. In the results of the comparison of the influencing factors of the two types of bond coupon rates, no significant influencing factors were found. In the event study methodology model, the event days selected were March 11, April 7, April 17 in 2020 and April 27 in 2021, respectively. The results show that all event dates except April 17 have a significant impact on the green bond market. This work helps to address the impact of future green bond yield factors and future market developments.