隨著金融國(guó)際化程度不斷加深,金融風(fēng)險(xiǎn)跨市場(chǎng)、跨區(qū)域的傳染不斷加劇,如何識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)、追溯風(fēng)險(xiǎn)源是管理風(fēng)險(xiǎn)和投資決策的重要前提。利用修正的已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率建立VAR模型,以廣義誤差方差分解矩陣構(gòu)建時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)溢出指數(shù)和風(fēng)險(xiǎn)溢出網(wǎng)絡(luò),從全球視野研究大類資產(chǎn)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出行為。實(shí)證研究2000年以來(lái)外匯市場(chǎng)、股票市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)的27種重要資產(chǎn),通過(guò)靜態(tài)分析和滾動(dòng)分析對(duì)大類資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢出展開(kāi)詳實(shí)分析。研究結(jié)果表明,①通過(guò)對(duì)8種匯率的研究發(fā)現(xiàn),外匯市場(chǎng)存在很強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。歐美匯率是外匯市場(chǎng)最主要的風(fēng)險(xiǎn)傳染源,其余匯率長(zhǎng)期承受外部市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)傳染;人民幣匯率受外部市場(chǎng)沖擊較小,2014年以來(lái)其溢出指數(shù)逐漸上升。②通過(guò)對(duì)11個(gè)股市的研究發(fā)現(xiàn),全球股市之間的聯(lián)動(dòng)性極強(qiáng)。美國(guó)股市一直是全球股市最重要的風(fēng)險(xiǎn)傳染源,全球股市長(zhǎng)期承受歐美股市的風(fēng)險(xiǎn)沖擊;中國(guó)股市2015年的暴跌對(duì)全球股市造成較大的風(fēng)險(xiǎn)沖擊。③通過(guò)對(duì)6種商品期貨的研究發(fā)現(xiàn),倫敦金屬期貨聯(lián)動(dòng)性較強(qiáng),原油期貨風(fēng)險(xiǎn)溢出較強(qiáng),而貴金屬期貨在牛熊市中產(chǎn)生持續(xù)性的風(fēng)險(xiǎn)傳染。④通過(guò)對(duì)27種資產(chǎn)交叉溢出的研究發(fā)現(xiàn),全球股票市場(chǎng)、外匯市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)之間具有很強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出關(guān)... 

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【部分圖文】：

全樣本靜態(tài)分析的風(fēng)險(xiǎn)溢出網(wǎng)絡(luò)

圖4和圖5表明全球股市的各類溢出指數(shù)也具有時(shí)變特征。圖5表明股票市場(chǎng)的總溢出指數(shù)的變動(dòng)范圍為[80,90]，其變化范圍比外匯市場(chǎng)小。由圖4可知，SPX、SX5E、SSEC等市場(chǎng)的溢入指數(shù)相對(duì)較小，但是UKX、AS30、SMI、SPTSX、DAX、CAC等市場(chǎng)的溢入指數(shù)卻相當(dāng)高，長(zhǎng)期靠近100%，說(shuō)明這些股市主要承受外部市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)沖擊，扮演著趨勢(shì)跟蹤的角色。圖3 外匯市場(chǎng)的時(shí)變總風(fēng)險(xiǎn)溢出指數(shù)

圖2 外匯市場(chǎng)的時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)溢出指數(shù)SPX的溢出指數(shù)和凈溢出指數(shù)很大，長(zhǎng)期在[100,600]之間，充分表明SPX在全球股市中一直是最主要的風(fēng)險(xiǎn)源。SX5E除2011年至2015年的凈溢出指數(shù)為負(fù)外，其他時(shí)間主要表現(xiàn)為正向的風(fēng)險(xiǎn)溢出。尤其是2015年以后，SX5E在歐洲股市緩慢上漲過(guò)程中扮演著重要的引導(dǎo)角色。DAX在2009年至2012年的凈風(fēng)險(xiǎn)溢出表現(xiàn)為正，表明2008年全球性股災(zāi)之后德國(guó)股市上漲最快。NKY、CAC、HSI和UKX階段性發(fā)揮風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。SSEC在2008年、2015年的兩輪極端牛熊市(特別是熊市)對(duì)全球股市都產(chǎn)生了異常的風(fēng)險(xiǎn)沖擊，其他時(shí)間區(qū)間主要接受全球股市的風(fēng)險(xiǎn)傳染。此外，SMI和AS30受全球股市的風(fēng)險(xiǎn)溢入接近100%，很少對(duì)其他股市產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)沖擊。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]美國(guó)國(guó)債利率對(duì)中國(guó)債市宏觀基本面沖擊及兩國(guó)利率聯(lián)動(dòng)時(shí)變效應(yīng)研究——基于GVAR和TVP-VAR模型的實(shí)證分析[J]. 郭棟.  國(guó)際金融研究. 2019(04)
[2]中國(guó)股票市場(chǎng)金融傳染及渠道——基于行業(yè)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J]. 裴茜,朱書尚.  管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2019(03)
[3]測(cè)量中國(guó)的金融不確定性——基于大數(shù)據(jù)的方法[J]. 黃卓,邱晗,沈艷,童晨.  金融研究. 2018(11)
[4]波動(dòng)預(yù)測(cè)建模與尾部風(fēng)險(xiǎn)測(cè)量方法[J]. 陳聲利,李一軍,關(guān)濤.  管理科學(xué). 2018(06)
[5]基于四次冪差修正HAR模型的股指期貨波動(dòng)率預(yù)測(cè)[J]. 陳聲利,李一軍,關(guān)濤.  中國(guó)管理科學(xué). 2018(01)
[6]股市波動(dòng)溢出效應(yīng)及其影響因素分析[J]. 鄭挺國(guó),劉堂勇.  經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊). 2018(02)
[7]外匯市場(chǎng)、債券市場(chǎng)與股票市場(chǎng)動(dòng)態(tài)關(guān)系研究[J]. 陳創(chuàng)練,張年華,黃楚光.  國(guó)際金融研究. 2017(12)
[8]股票市場(chǎng)和外匯市場(chǎng)間風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)研究——基于GARCH-時(shí)變Copula-CoVaR模型的分析[J]. 周愛(ài)民,韓菲.  國(guó)際金融研究. 2017(11)
[9]境內(nèi)外人民幣外匯市場(chǎng)極端風(fēng)險(xiǎn)溢出研究[J]. 郝毅,梁琪,李政.  國(guó)際金融研究. 2017(09)
[10]原油價(jià)格與世界股票市場(chǎng)之間的高階矩相依性研究[J]. 王鵬,蔣焰,吳金宴.  管理科學(xué). 2017(03)



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