沈虹+邢熒
【摘 要】 為了研究中美股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),文章運(yùn)用分位數(shù)回歸方法和CoVaR模型測(cè)度在不同分位數(shù)水平下,中美股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出率(%CoVaR)。結(jié)果發(fā)現(xiàn):當(dāng)q由0.05變化到0.01時(shí),中國股市對(duì)美國股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)不斷上升;另一方面,美國股市對(duì)中國股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)也呈上升趨勢(shì),且上升趨勢(shì)更為明顯。除此之外,中國A股市場(chǎng)對(duì)美國股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)比B股市場(chǎng)對(duì)美國股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)更明顯。在極端事件發(fā)生的情況下,中國A股市場(chǎng)受美國股票市場(chǎng)的影響也比B股大。
【關(guān)鍵詞】 風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng); 分位數(shù)回歸; CoVaR
【中圖分類號(hào)】 F830 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A 【文章編號(hào)】 1004-5937(2017)16-0014-03
一、引言
金融市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)是指當(dāng)一個(gè)金融市場(chǎng)出現(xiàn)劇烈波動(dòng)或陷入困境時(shí),迅速傳染到其他金融市場(chǎng),使得其他金融市場(chǎng)也受到不利影響。比如2008年爆發(fā)的全球金融危機(jī)就是一個(gè)很典型的例子。2008年9月,當(dāng)雷曼兄弟公司宣布破產(chǎn)后,美國標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)下跌59.01點(diǎn),跌幅為4.71%。隨后,這種股市大跌的現(xiàn)象從美國開始,立刻傳染到歐洲、亞洲等一系列國家和地區(qū)。其中,中國上證綜合指數(shù)暴跌93.03點(diǎn),跌幅達(dá)到4.47%;恒生指數(shù)收?qǐng)?bào)18 210.49點(diǎn),下跌1 142.41點(diǎn),跌幅達(dá)5.9%。因此,研究美國股市與中國股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出關(guān)系顯得尤為重要。
隨著金融全球化的不斷深化,國與國之間的金融市場(chǎng),尤其是股票市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)便成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)問題。Huang[1]、Roengpitya[2]等采用CoVaR方法研究了金融機(jī)構(gòu)對(duì)系統(tǒng)整體的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。任繼勤等[3]使用GARCH-VAR方法考察了中國主板市場(chǎng)和創(chuàng)業(yè)板市場(chǎng)之間的溢出效應(yīng)。劉湘云等[4]利用多元LMSV模型研究了中國股市與國際股市間的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度。劉曉星等[5]運(yùn)用Copula模型研究美國股票市場(chǎng)對(duì)歐洲和亞洲國家的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。
由于CoVaR模型能很好地測(cè)度市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)[6-7],因此本文基于分位數(shù)回歸法結(jié)合CoVaR模型探析在極端風(fēng)險(xiǎn)情況下美國股市與中國股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出方向和溢出大小,其研究方法及分析結(jié)果具有較強(qiáng)的理論及應(yīng)用價(jià)值。
二、模型與方法
(一)CoVaR模型
學(xué)術(shù)界對(duì)風(fēng)險(xiǎn)管理度量的主流方法主要有VaR,其表示某金融機(jī)構(gòu)(或金融市場(chǎng))在某一特定置信區(qū)間下可能發(fā)生的最大損失。表達(dá)式如下: