金融危機背景下歐美股市聯(lián)動性研究
——基于狀態(tài)空間模型和分位數(shù)回歸的實證分析

何 康, 殷 敖, 王珂飛

(湖南大學 金融與統(tǒng)計學院, 湖南 長沙 410079)

股票市場聯(lián)動是指多種股票資產(chǎn)價格的同方向變動,其既存在于一國股市的不同行業(yè)板塊中,也存在于不同國家的股票市場中。金融全球化的縱深發(fā)展使得國與國之間資本市場的聯(lián)系更為緊密,國際金融危機所引發(fā)的一國股市劇烈波動會通過經(jīng)濟基礎層面和市場傳染層面波及世界金融市場,進而引致全球股票市場震蕩。始于2007年的美國次貸危機使得全球金融市場信用緊縮及股市暴跌,美股的大幅下挫迅速傳染至歐盟國家等發(fā)達資本市場。美國S&P 500指數(shù)從2007年4月 2日的1 420點跌至2008年12月31日的872點,跌幅高達63%。同期,英國FTSE 100指數(shù)下跌了3 000點,法國CAC 40指數(shù)和德國DAX 30指數(shù)分別下跌了2 400點和2 100點。美國次貸危機的影響還未完全消除,2009年的歐洲主權債務危機爆發(fā)又引發(fā)世界經(jīng)濟的二次探底和股市的劇烈動蕩。歐債危機對全球金融市場的沖擊不容小覷,歐元嚴重貶值,投資者對金融股持恐慌情緒,致使全球股市大跌。可見,金融危機期間全球股市之間的聯(lián)動性有所強化,因此有必要探究金融危機背景下歐美股市間的價格引導關系及其聯(lián)動性的內(nèi)在原因。

本文以歐美股市的聯(lián)動性為研究對象,嘗試將金融危機納入分析框架,探討歐美股市間的影響機制及變系數(shù)的大小,分別從短期和長期兩個角度來研究歐美股市間的價格引導關系及聯(lián)動規(guī)律,以彌補現(xiàn)有理論和實證研究的不足。本文的研究結論不僅有利于投資者進行合理的股票投資組合分析,從而分散風險,提高收益,獲得最佳的投資策略,還可以為中國的政策制定者根據(jù)金融危機下歐美股市的聯(lián)動規(guī)律,制定適合我國的金融監(jiān)管政策以規(guī)避金融危機對我國股市的沖擊提供一定的參考。

一、 相關文獻述評

經(jīng)濟全球化不斷發(fā)展使得國際資本市場逐步擺脫分割的局面,資本的跨國跨市間流動逐漸頻繁,由此引致全球股市間的聯(lián)動性日益增強,國外許多學者開始致力于研究國際金融市場特別是股市間的聯(lián)動關系。 比較有代表性的有:Hamao等(1990)[1]的研究表明紐約股市到東京股市、紐約股市到倫敦股市以及倫敦股市到東京股市有單向的引導作用;Jeon & Chiang(1991)[2]采用多變量協(xié)整檢驗方法證明美國紐約、英國倫敦、日本東京和德國法蘭克福四個股票市場之間存在長期均衡關系, 并有著共同的發(fā)展趨勢;Kasa(1992)[3]發(fā)現(xiàn)美國股市對日本、英國、德國以及加拿大股票市場起著引導作用;Engsted & Tanggaard(2004)[4]的研究顯示英美股市之間因為經(jīng)濟信息的傳遞效應使得收益率高度正相關。 國內(nèi)許多研究者則關注中美股票市場的聯(lián)動性, 如韓非、肖輝(2005)[5]研究發(fā)現(xiàn)2000—2004年底中國股市與美國股市相關性很弱; 陳漓高等(2006)[6]分析了1991—2005年中國、美國及日本等12個國股市的聯(lián)動性, 研究結果表明美國股市對中國股市有微弱的影響; 張兵等(2010)[7]通過采用2001年12月20日至2009年1月30日的數(shù)據(jù)分析了中美股市間的聯(lián)動性, 研究結果表明中國股市與美國股市不存在長期的均衡關系, 走勢相對獨立。

鑒于以美國次貸危機和歐債危機為代表的國際金融危機對股市間的聯(lián)動性影響巨大,相關學者開始研究在全球金融危機爆發(fā)的背景下國際股票市場的聯(lián)動與傳染。Longin等(1995)[8]研究結果表明,國際股票市場間的聯(lián)動性在動蕩時期將會迅速上升。Forbes & Rigobon(2002)[9]認為股市的跨市場聯(lián)動是時變的,并在金融危機期間顯著增強,因而主張應該用條件相關反映股市間的聯(lián)動及傳染以消除異方差問題。Connolly等(2007)[10]則通過引入實現(xiàn)波動指數(shù)表明,實現(xiàn)波動指數(shù)越大,金融市場間的聯(lián)動性越為緊密。蔡義杰等(2009)[11]運用NADCC-EGARCH模型研究次貸危機背景下美國與全球股市之間的聯(lián)動,實證結果表明美國同全球股市間的聯(lián)動關系在危機擴散后存在結構性變化,并且歐洲、日本等成熟市場與美國市場的聯(lián)動關系受美國股市負面消息的影響較大。侯玉琳、胡秋靈(2012)[12]基于歐債危機背景探究中國債券市場與國際債券市場間的聯(lián)動性,研究發(fā)現(xiàn)中國債券市場與國際債券市場間的聯(lián)動性很小,歐債危機不會通過債券市場間的聯(lián)動性引發(fā)中國主權債務危機。楊雪萊、張宏志(2012)[13]通過在DCC-GARCH 模型中引入宏觀經(jīng)濟變量,分析了中美股市聯(lián)動及危機期間聯(lián)動增強的原因,其研究表明,受美國沖擊的跨國傳導和傳染是中美股市聯(lián)動的主要動因,危機期間的凈傳染是中美股市聯(lián)動增強的一個原因,理性傳染是危機期間中美股市聯(lián)動增強的主因。

通過梳理相關研究文獻不難看出,幾乎還沒有學者就金融危機背景下歐美股市間的聯(lián)動性進行研究。盡管有些文獻分別就美國次貸危機和歐債危機期間相關股市間的聯(lián)動性進行了研究,但并未納入金融危機統(tǒng)一分析框架。國內(nèi)相關研究更多地是探討中美股市間的聯(lián)動性,但是考慮到我國的金融體制不完善,傳導機制不通暢,利率和匯率完全市場化還需一定時日,股市更多體現(xiàn)的是一種“政策市”。因此若基于金融危機背景研究股市間的聯(lián)動性,歐洲股市與美國股市等成熟資本市場更具有代表性,并且兩者之間有較大的相似性,因而可能會更好地體現(xiàn)金融危機對股市聯(lián)動性的影響,這對金融危機背景下中美股市聯(lián)動性的研究也具有較大的借鑒意義。在方法層面上,盡管DCC-GARCH模型在波動率的聯(lián)動性研究方面得到廣泛應用,但動態(tài)相關系數(shù)仍然只是相關系數(shù),并沒有考慮股市間的實際作用系數(shù)的大小及其時變性。現(xiàn)有關于股市收益率的回歸分析也沒有考慮不同漲跌幅的影響所存在的差異,因而會使得回歸結果存在一定偏差。鑒于此,本文運用變系數(shù)狀態(tài)空間模型和分位數(shù)回歸研究金融危機背景下歐美股市的聯(lián)動性,通過將時間劃分為金融危機前、次貸危機期間及歐債危機期間三個區(qū)間,探討歐美股市間的影響機制及變系數(shù)的大小,以期形成對現(xiàn)有理論和實證研究的一個有益補充。

二、 數(shù)據(jù)與實證分析

1.數(shù)據(jù)的選擇

鑒于英國、法國和德國是歐洲的核心國家,也是歐盟的重要成員國,本文選取歐洲股市中比較具有代表性的英國FTSE 100指數(shù)、法國CAC 40指數(shù)及德國DAX 30指數(shù)作為研究對象,美國股市則采用S&P 500指數(shù)。選用這四種指數(shù)的另一個重要原因是它們均是以市值加權的股價平均指數(shù),而非簡單平均的股價平均指數(shù),所以具有一定的可比性。同時考慮到2006年春次貸危機開始顯現(xiàn),本文選取2006年1月1日—2011年12月31日時間段四大股指的收盤價格,并通過公式rt=100*log(pt/pt-1)來計算每個股票市場的日收益率,所有數(shù)據(jù)均來源于Wind資訊。

本文同時將樣本數(shù)據(jù)以金融危機發(fā)生時點為標準劃分為三個階段:2006年1月1日—2007年7月31日為金融危機前時期,2007年8月1日—2009年10月31日為次貸危機時期[注]次貸危機開始時間的確定參照Bekaert、Ehrmann、Fratzscher和Mehl(2011) 的研究;2009年11月8日,惠譽將希臘信貸評級由A-下調(diào)至BBB+,前景展望為負面,標志著歐債危機的爆發(fā),所以第二時期的截止時點為2009年10月31日。,2009年11月1日—2011年12月31日為歐債危機時期。考慮到各個股票市場節(jié)假日不同或突發(fā)情況導致不在同一交易日的情況,本文參照多數(shù)文獻的做法,將交易日不重疊的交易數(shù)據(jù)刪除,進而得到第一時期共300個交易日,第二時期共557個交易日,第三時期共532個交易日。表1為三個時期歐美股市收益率的相關系數(shù),觀察可知歐美股市間的聯(lián)動性在金融危機期間顯著增強,歐債危機期間S&P 500股指收益率與歐洲三大股指收益率之間的相關系數(shù)達到最大值。

表1 歐美股市收益率的相關系數(shù)

注: rsp 500代表美國S&P 500指數(shù); rftse 100代表英國FTSE 100指數(shù); rdax 30代表德國DAX 30指數(shù); rcac 40代表法國CAC 40指數(shù),下同。

2.單位根及協(xié)整檢驗

如果不事先考慮時間序列變量間的平穩(wěn)性而進行回歸分析,可能會導致“偽回歸”,因此在進行變系數(shù)狀態(tài)空間模型估計之前必須先進行單位根檢驗,本文采用ADF檢驗方法分析時間序列的平穩(wěn)性,原假設是時間序列存在一個單位根,備擇假設為不存在單位根。表1所示的單位根檢驗結果表明三個時期所有的股指收益率均為原序列平穩(wěn)。在單位根檢驗的基礎上本文通過Johansen協(xié)整檢驗分析歐美股市間的長期均衡關系,檢驗結果如表2所示。

表2 Johansen協(xié)整檢驗結果

本文基于SC和AIC準則確定Johansen協(xié)整的滯后階數(shù),并以Pantula原則來決定檢驗的模型是否有確定趨勢項、是否有線性確定趨勢項及是否有二次趨勢項。Pantula原則表明檢驗結果最先接受零假設的模型,即最先確認無協(xié)整關系的模型被視為最適模型。Johansen協(xié)整檢驗結果顯示,無論是在金融危機前時期,還是在次貸危機和歐債危機期間,歐美股市間均存在著長期的均衡關系。這說明歐美股市等成熟的發(fā)達資本市場,在經(jīng)濟全球化和金融全球化的背景下已經(jīng)逐漸形成經(jīng)濟基礎層面的聯(lián)動性,盡管國際金融危機引發(fā)的傳染效應會弱化經(jīng)濟基礎層面的聯(lián)動性,但卻不可能完全抵消,因此歐美股市間會表現(xiàn)出長期的聯(lián)動性。此外,技術廣泛迅速地傳播使歐美各國經(jīng)濟的相互依賴性逐步增強及國際經(jīng)濟協(xié)調(diào)機制日益強化,經(jīng)濟的全球化不斷引發(fā)金融的全球化,歐美股市間的聯(lián)動性迅速增強。

3.格蘭杰因果檢驗

在協(xié)整分析驗證歐美股市存在長期均衡關系的基礎上,本文進一步通過Granger因果檢驗考察歐美股市間短期的價格引導關系?？紤]到Granger因果檢驗對滯后階數(shù)很敏感,本文根據(jù)AIC及SC最小準則確定最佳滯后階數(shù),并參考其他滯后階數(shù)的檢驗結果。鑒于本研究主要反映美國股市與歐洲股市在金融危機背景下的聯(lián)動性,本文重點驗證S&P 500指數(shù)收益率分別與英國FTSE 100指數(shù)、法國CAC 40指數(shù)及德國DAX 30指數(shù)收益率之間的格蘭杰因果關系,檢驗結果如表3所示。

表3 Granger因果檢驗結果

從表3可知,金融危機前時期美國S&P 500指數(shù)收益率是英國FTSE 100指數(shù)、法國CAC 40指數(shù)及德國DAX 30指數(shù)收益率的格蘭杰原因,即美國股市對歐洲股市具有短期價格引導關系,但檢驗結果并沒有提供歐股引導美股的經(jīng)驗證據(jù)。這一定程度上反映美國在發(fā)達資本市場中的“霸主地位”,經(jīng)濟基礎層面的實力決定著資本市場的引導關系,歐股走勢受美股走勢的影響較大,這與Kasa(1992)[3]分析所發(fā)現(xiàn)的美國股市對日本、英國、德國以及加拿大股票市場起著引導作用是一致的。次貸危機并沒有改變該格局,危機時期投資者的恐慌情緒通過市場傳染效應從美國傳遞至歐洲,經(jīng)濟基礎層面和市場傳染層面共同決定美股對歐股的短期價格引導關系。本文開頭所闡述的次貸危機時期美國S&P 500指數(shù)跌幅高達63%,同期英國FTSE 100指數(shù)下跌了3 000點,法國CAC 40指數(shù)和德國DAX 30指數(shù)同期分別下跌了2 400點和2 100點,可以一定程度上反映次貸危機時期美股對歐股的短期價格引導關系。此外,本文關于次貸危機時期的經(jīng)驗證據(jù)并沒有支持Longin(1995)[8]的研究結論,即國際股票市場間的聯(lián)動性在動蕩時期將會迅速上升。但歐債危機期間美國S&P 500指數(shù)收益率與英國FTSE 100指數(shù)、法國CAC 40指數(shù)及德國DAX 30指數(shù)收益率互為格蘭杰因果關系,歐美股市的聯(lián)動性顯著增強,這與Longin(1995)[8]的研究結論是一致的。可能的原因是,盡管在經(jīng)濟基本層面美股決定著對歐股的價格引導關系,但歐債危機作為2008年國際金融危機的延續(xù),在市場傳染層面對美股投資者起著巨大的引導作用,歐元的嚴重貶值使得恐慌情緒迅速由歐洲傳遞至美國,引致美股的大幅下跌。該研究結論與歐債危機期間美國S&P 500指數(shù)收益率和歐洲三大股指收益率之間的相關系數(shù)達到最大值是保持一致的。

4.狀態(tài)空間模型

協(xié)整檢驗表明三個時期歐美股市間均存在長期的均衡關系,格蘭杰因果檢驗則顯示無論金融危機前時期還是次貸危機與歐債危機時期,美股對歐股均具有價格引導關系。那么短期而言美股走勢對歐股走勢的影響究竟有多大？若可精確估計該影響系數(shù)并闡明作用機制,這對投資者采取合理的投資決策、對監(jiān)管當局制定正確的金融決策無疑具有非常重要的指導意義。然而考慮到金融危機前、次貸危機和歐債危機期間經(jīng)濟發(fā)展的形勢、經(jīng)濟結構及政府政策可能已發(fā)生實質性變化,若仍然采用固定系數(shù)模型進行計量估計會使實證結果出現(xiàn)一定的偏誤。因此本文采用變系數(shù)狀態(tài)空間模型來定量估計美股對歐股影響的變系數(shù)及其趨勢。

狀態(tài)空間模型不但可以將不可觀測的狀態(tài)變量并入可觀測模型并得到估計結果,而且還利用強有力的迭代算法——卡爾曼濾波法(Kalman Filter)來得到穩(wěn)健的估計結果。在考慮卡爾曼濾波法的基礎上,本文設定量測方程如下:

狀態(tài)方程設定為:f=sv(-1),其中c(1)為截距系數(shù),c(2)為方差系數(shù),sv為狀態(tài)變量,reuropet代表rftse 100t、rdax 30t及rcac 40t三個變量,進而得到三個狀態(tài)空間模型,并設定初始狀態(tài)空間值進而估計出變系數(shù)狀態(tài)空間模型的參數(shù),實證結果分別見圖1。

圖1 rsp 500分別對rftse 100、rdax 30、rcac 40的變系數(shù)估計結果

從圖1a可以看出,rsp 500對rftse 100影響的變系數(shù)在金融危機前時期基本上處于一種頻繁變動的狀態(tài),從2006年1月1日的0.75左右變動至2007年7月31日的0.6左右,次貸危機時期該變系數(shù)逐步下降至0.568左右,而歐債危機期間一直保持穩(wěn)定,在0.568左右有極小幅的波動。從圖1b可以看出,rsp 500對rdax 30影響的變系數(shù)從金融危機前時期的0.3左右頻繁波動上升至次貸危機時期的0.8左右,而后逐步下降,歐債危機期間穩(wěn)定在0.678左右并有極小幅的波動。從圖1c可以看出,rsp 500對rcac 40影響的變系數(shù)由金融危機前初期的0.4左右,逐步波動上升至次貸危機時初期的0.8左右,之后開始下降至歐債危機時期的0.665左右并保持穩(wěn)定狀態(tài)。

可見,整體而言美股走勢對歐股走勢的影響較大,美股收益率對歐股收益率的作用系數(shù)在[0.3,0.8]區(qū)間波動,金融危機前時期的變系數(shù)波動較為劇烈,金融危機期間該變系數(shù)逐漸變小并趨于穩(wěn)定。盡管歐債危機期間歐美股市間的相關系數(shù)達至最大值,并且歐美股市互為格蘭杰原因,但美股收益率對歐股收益率影響的變系數(shù)卻逐步縮小并趨于穩(wěn)定。一個可能的原因是金融危機期間市場傳染效應所引致的價格引導關系,可以一定程度上抵消經(jīng)濟基礎層面所引致的價格引導關系,當兩者力量方向相反時,會導致該作用系數(shù)變小而趨于穩(wěn)定。而相比金融危機前時期,該系數(shù)趨于穩(wěn)定也反映出金融危機時期“政策救市”的效果顯現(xiàn)后,股市逐步趨于穩(wěn)定的狀態(tài)。

5.分位數(shù)回歸

盡管狀態(tài)空間模型可以較為精確地估算出短期內(nèi)歐美股市間的變系數(shù),但是并沒有考慮股市收益率間不同漲跌幅影響所存在的差異性。較之非金融危機時期,金融危機時期的極端條件會導致收益率之間的影響系數(shù)存在明顯區(qū)別,有可能導致收益率序列存在異方差性和極端值。分位數(shù)模型則非常適合具有異方差性的模型,分位數(shù)回歸也不要求很強的分布假定,在擾動項非正態(tài)分布的情形下,分位數(shù)回歸可能比最小二乘估計量更有效。分位數(shù)回歸通過使加權誤差絕對值之和最小而得到參數(shù)的估計,因此估計量不容易受到異常值的影響,從而估計更穩(wěn)健。鑒于此,本文在狀態(tài)空間模型估計的基礎上使用分位數(shù)回歸進一步驗證歐股收益率受到美股收益率影響的差異性。通過設定0.1～0.9共9個特定分位數(shù),得到本文的估計結果,見圖2。

圖2中縱軸顯示出分位數(shù)回歸系數(shù)的大小,上下兩條曲線代表95%的置信區(qū)間。從圖2可知,所有的系數(shù)均在1%的水平下顯著,并且回歸系數(shù)的波動區(qū)間為[0.6,0.8],這與變系數(shù)狀態(tài)空間模型的估計結果基本保持一致。圖2中顯示,美國S&P 500指數(shù)收益率對英國FTSE 100指數(shù)、法國CAC 40指數(shù)及德國DAX 30指數(shù)收益率的影響存在顯著的差異性。然而金融危機時期的影響系數(shù)并沒有預期中變大的趨勢,反而有弱化的趨勢?？赡艿脑蛟谟?盡管金融危機時期美股的大漲或大跌等極端條件會造成歐股收益率受美股收益率影響較大,但“政策救市”的效果也會逐步抵消其傳染效應,反而使得作用系數(shù)變小,狀態(tài)空間模型的估計結果似乎也能提供較好的佐證。即使如此,依然不能忽略金融危機條件下的極端值和異方差性,否則估計結果會存在較大的偏誤。

圖2 rsp 500分別對rftse100、rdax 30、rcac 40的分位數(shù)估計結果

三、 結論與政策建議

本文基于金融危機的背景研究歐美股市間的聯(lián)動性,通過選取歐美股市中比較具有代表性的英國FTSE 100指數(shù)、法國CAC 40指數(shù)、德國DAX 30指數(shù)及美國S&P 500指數(shù)作為研究對象,并將2006年1月1日—2011年12月31日的時間區(qū)間劃分為金融危機前時期、次貸危機時期及歐債危機時期,同時綜合運用Johansen協(xié)整檢驗、Granger因果檢驗、狀態(tài)空間模型卡爾曼濾波法及分位數(shù)回歸進行實證檢驗。研究結果表明,無論是在金融危機前時期,還是在次貸危機和歐債危機期間,歐美股市間均存在著長期的均衡關系。金融危機前時期美國股市對歐洲股市具有短期價格引導關系,但歐洲股市對美國股市卻不具有短期價格引導關系。次貸危機期間經(jīng)濟基礎層面和市場傳染層面的因素共同決定著美股對歐股的短期價格引導關系,歐債危機期間歐美股市互為格蘭杰因果關系,歐美股市的聯(lián)動性顯著增強。狀態(tài)空間模型估計結果表明,短期而言美股走勢對歐股走勢的影響較大,美股收益率對歐股收益率的作用系數(shù)在[0.3,0.8]區(qū)間波動,金融危機前時期的變系數(shù)波動較為劇烈,金融危機期間該變系數(shù)逐漸變小并趨于穩(wěn)定。分位數(shù)回歸結果表明歐股收益率受美股收益率的影響存在較大差異,但并沒有客觀依據(jù)表明金融危機期間該影響系數(shù)會變大。

金融危機背景下歐美股市的聯(lián)動性不斷強化,因此如何控制金融危機給投資者和國家金融安全帶來的風險已成為國際性話題。根據(jù)研究結論,本文不難得出相應的政策建議:其一,對投資者而言,投資應充分考慮股市間特別是成熟資本市場之間的強聯(lián)動性,有效地通過經(jīng)濟基礎層面和市場傳染層面的因素分析股市間的長期均衡關系和短期價格引導關系,不斷強化風險意識,合理而及時地化解金融危機期間的投資風險。作為國內(nèi)投資者和投資機構,通過國際投資的手段以分散國內(nèi)投資風險的投資策略需要更加謹慎。其二,考慮到對外開放程度的迅速提高使得歐美等發(fā)達資本市場的波動會通過市場傳染效應傳遞至我國,進而對我國金融安全產(chǎn)生不利影響,因此金融監(jiān)管部門在制定市場規(guī)則的過程中,要關注市場間特別是與歐美發(fā)達資本市場間的聯(lián)動性和信息傳導特征,不斷提高監(jiān)管效率及降低系統(tǒng)風險。此外,我國政府更要重視在金融危機期間因風險傳染所引發(fā)的“政策的外部效應”,不斷加強跨區(qū)域協(xié)調(diào)和合作,從而縮小金融危機對我國股市的負面影響。

參考文獻:

[ 1 ] Hamao Y, Masulis R, Victor N. Correlations in Prices Changes and Volatility Across International Stock Markets[J]. Journal of Financial Studies,1990,3:281-307.

[ 2 ] Jeon B, Chiang T. A System of Stock Prices in World Stock Exchange: Common Stochastic Trends for 1975—1990[J]. Journal of Economics and Business, 1991,43:329-338.

[ 3 ] Kasa K. Common Stochastic Trends in International Stock Markets[J]. Journal of Monetary Economics,1992,29:95-124.

[ 4 ] Engsted T, Tanggaard C. The Co-movement of US and UK Stock Markets[J]. European Financial Management, 2004,10:593-607.

[ 5 ] 韓非,肖輝. 中美股市間的聯(lián)動性分析[J]. 金融研究, 2005(11):117-129.

[ 6 ] 陳漓高,吳鵬飛,劉寧. 國際證券市場聯(lián)動程度的實證分析[J]. 數(shù)量經(jīng)濟與技術經(jīng)濟研究, 2006(11):124-132.

[ 7 ] 張兵,范致鎮(zhèn),李心丹. 中美股票市場的聯(lián)動性分析[J]. 經(jīng)濟研究, 2010(11):141-151.

[ 8 ] Longin F, Solnik B. Is the Correlation in International Equity Returns Constant 1960—1990[J]. Journal of International Money and Finance, 1995,14:3-26.

[ 9 ] Forbes K, Rigobon R. No Contagion, Only Interdependence: Measuring Stock Market Co-movements[J]. Journal of Finance, 2002,57:2223-2261.

[10] Connolly R A, Stivers C, Sun L. Commonality in the Time-variation of Stock-stock and Stock-bond Return Comovements [J]. Journal of Financial Markets, 2007,10:192-218.

[11] 蔡義杰,周雨,田李丹. 次貸危機下美國和全球股市之聯(lián)動[J]. 國際金融研究, 2009(9):34-42.

[12] 侯玉琳,胡秋靈. 全球政府債券市場的聯(lián)動性研究——基于歐債危機背景下的實證分析[J]. 上海金融, 2012(8):93-97.

[13] 楊雪萊,張宏志. 金融危機、宏觀經(jīng)濟因素與中美股市聯(lián)動[J]. 世界經(jīng)濟研究, 2012(8):17-21.