為捕捉全球主要股票市場間時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)溢出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與特征,識別各國在全球風(fēng)險(xiǎn)溢出中的角色與地位,把握風(fēng)險(xiǎn)溢出的全貌,采用時(shí)變Dcc-Garch-Copula-ΔCoVaR模型測度任意兩兩股票市場間的時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)溢出,并基于小波多分辨分析提取風(fēng)險(xiǎn)溢出的特征量,構(gòu)建靜態(tài)與動態(tài)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),時(shí)變Dcc-Garch-Copula-ΔCoVaR模型能夠較好地捕捉股票市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出演化趨勢。在全局靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)中,美國以及部分歐洲地區(qū)是風(fēng)險(xiǎn)溢出的中心,歐洲國家的金融風(fēng)險(xiǎn)傳染具有明顯的非對稱性。美國、英國以及中國香港等國家或地區(qū)具有"主溢出"效應(yīng);中國、新加坡、泰國等發(fā)揮"經(jīng)紀(jì)人"作用。動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)溢出網(wǎng)絡(luò)的聚類系數(shù)與平均路徑長度基本呈反向變動,符合小世界特征。 

【文章來源】：統(tǒng)計(jì)與信息論壇. 2020年08期 北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：11 頁

【部分圖文】：

中國股票市場風(fēng)險(xiǎn)時(shí)序圖

全球主要股票市場對中國股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出時(shí)序圖

由圖3可知,風(fēng)險(xiǎn)溢出具有復(fù)雜性,彼此之間普遍聯(lián)系、相互傳染,沒有任何一個(gè)國家是完全“孤立”于網(wǎng)絡(luò)之外的。進(jìn)一步分析靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征發(fā)現(xiàn),網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際存在的關(guān)聯(lián)數(shù)為 514,可能存在的最大關(guān)聯(lián)數(shù)是870,網(wǎng)絡(luò)密度為0.591,說明各個(gè)國家之間風(fēng)險(xiǎn)傳染的密切程度相對較高。風(fēng)險(xiǎn)溢出網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)度為 1,表明全球主要國家金融市場風(fēng)險(xiǎn)傳染網(wǎng)絡(luò)的通達(dá)性好,各個(gè)國家之間普遍存在溢出,抑制國家之間風(fēng)險(xiǎn)的傳染還有很長的路要走。平均聚類系數(shù)達(dá)到0.710,表示風(fēng)險(xiǎn)傳染程度高、傳染面廣,其中中國的聚類系數(shù)只有0.595,表明中國對他國風(fēng)險(xiǎn)傳染的程度遠(yuǎn)低于平均水平。平均最短路徑大于1,表明風(fēng)險(xiǎn)在有些國家間并不是直接傳染,而是通過中介渠道傳染。表3 靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征 網(wǎng)絡(luò)密度 網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度 聚類系數(shù) 平均最短路徑 0.591 1.000 0.710 1.477

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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