中國(guó)能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)研究
——基于TVP-VAR-DY模型的實(shí)證研究

郭 娜 張 駿

[提要]“雙碳”背景下中國(guó)能源結(jié)構(gòu)面臨深度調(diào)整，能源市場(chǎng)不確定性加大，在此背景下深入探究能源市場(chǎng)與股市間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，對(duì)于推進(jìn)我國(guó)能源市場(chǎng)價(jià)格機(jī)制改革、防范金融風(fēng)險(xiǎn)跨市場(chǎng)傳染具有重要意義。本文采用TVP-VAR-DY模型研究了中國(guó)煤炭、石油、天然氣三類(lèi)能源市場(chǎng)與A股市場(chǎng)的時(shí)變波動(dòng)溢出效應(yīng)。結(jié)果表明，煤炭、石油、天然氣市場(chǎng)與股市之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)存在明顯的時(shí)變特征：從靜態(tài)溢出效應(yīng)來(lái)看，原油市場(chǎng)與股市之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)明顯強(qiáng)于煤炭和天然氣市場(chǎng)，說(shuō)明能源市場(chǎng)與股市的波動(dòng)溢出效應(yīng)與能源商品的“金融化”程度密切相關(guān)；從動(dòng)態(tài)溢出效應(yīng)來(lái)看，溢出水平對(duì)于極端事件較為敏感，當(dāng)股市崩盤(pán)等極端事件發(fā)生時(shí)，能源市場(chǎng)與股市的波動(dòng)溢出指數(shù)明顯上升；最后，從方向性溢出和動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析來(lái)看，各市場(chǎng)的方向性溢出以及溢出網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征均會(huì)隨經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境不斷變化，且原油市場(chǎng)和股票市場(chǎng)表現(xiàn)出更加明顯的時(shí)變特征。

引言

2020年9月，我國(guó)在第七十五屆聯(lián)大會(huì)議及氣候峰會(huì)上提出碳中和、碳達(dá)峰的發(fā)展目標(biāo)，未來(lái)40年，“雙碳”將成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的主基調(diào)。2021年10月24日，黨中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)了《關(guān)于完整準(zhǔn)確全面貫徹新發(fā)展理念做好碳達(dá)峰碳中和工作的意見(jiàn)》，同時(shí)陸續(xù)發(fā)布了重點(diǎn)領(lǐng)域和行業(yè)實(shí)施方案及保障措施。為實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)和能源結(jié)構(gòu)需向低碳化無(wú)碳化深度調(diào)整，逐步減少對(duì)煤炭、石油等傳統(tǒng)能源的依賴，實(shí)現(xiàn)高污染能源的安全退出，因此我國(guó)傳統(tǒng)能源需求正面臨較強(qiáng)不確定性，能源市場(chǎng)也面臨較大沖擊。能源作為企業(yè)生產(chǎn)的關(guān)鍵投入，對(duì)一國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和金融市場(chǎng)平穩(wěn)運(yùn)行至關(guān)重要。當(dāng)不確定因素導(dǎo)致能源價(jià)格過(guò)度波動(dòng)時(shí)，股票市場(chǎng)的穩(wěn)定性將受到影響(林伯強(qiáng)和牟敦國(guó)，2008；[1]Xu et al.，2019[2])：能源價(jià)格波動(dòng)一方面可通過(guò)影響企業(yè)的生產(chǎn)成本來(lái)影響企業(yè)產(chǎn)出和利潤(rùn)，進(jìn)而導(dǎo)致股價(jià)波動(dòng)；另一方面，還可通過(guò)投機(jī)需求效應(yīng)和投資者預(yù)期效應(yīng)等渠道作用于股票市場(chǎng)價(jià)格(康繼軍和鄭絲月，2021)[3]。股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)向來(lái)是國(guó)家重點(diǎn)關(guān)注的金融風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，股票市場(chǎng)自身的高風(fēng)險(xiǎn)特征使其容易受到外部沖擊而出現(xiàn)大幅波動(dòng)，同時(shí)股市波動(dòng)也會(huì)傳染至其他市場(chǎng)，從而最終積累或引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。2021年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議明確指出，維護(hù)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行，防范化解重大風(fēng)險(xiǎn)。因此，有必要深入考察中國(guó)能源市場(chǎng)與股市間的波動(dòng)溢出關(guān)系，厘清能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)系統(tǒng)之間的風(fēng)險(xiǎn)傳播機(jī)制，從而有助于政府部門(mén)進(jìn)一步完善能源和股市價(jià)格的穩(wěn)定機(jī)制，防范金融風(fēng)險(xiǎn)。

石油、煤炭、天然氣作為最主要的能源資源，對(duì)現(xiàn)代工業(yè)社會(huì)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著不可忽視的作用，也是目前中國(guó)工業(yè)生產(chǎn)最為依賴的三種能源資源(Mensi et al.，2021)[4]。近年來(lái)，隨著能源衍生品的不斷豐富，能源定價(jià)開(kāi)始向市場(chǎng)化轉(zhuǎn)變。在此過(guò)程中，能源商品表現(xiàn)出了超過(guò)供需基本面的價(jià)格行為規(guī)律，能源商品“金融”屬性開(kāi)始凸顯。能源價(jià)格行為不僅遵循商品價(jià)值的供需理論，還會(huì)受到金融活動(dòng)的顯著影響，出現(xiàn)能源金融化現(xiàn)象(龔旭等，2021)[5]。在此背景下，能源市場(chǎng)與傳統(tǒng)金融市場(chǎng)的關(guān)聯(lián)性顯著提升，信息沖擊造成的能源和股市波動(dòng)很容易在市場(chǎng)之間相互傳導(dǎo)，從而造成金融風(fēng)險(xiǎn)的跨市場(chǎng)傳染，即存在波動(dòng)溢出效應(yīng)(Diebold and Yilmaz，2012)[6]，兩者之間的內(nèi)在聯(lián)系在世界范圍內(nèi)引起了越來(lái)越多的關(guān)注(Mensi et al.，2021；[4]康繼軍和鄭絲月，2021[3])。一方面，從能源價(jià)格波動(dòng)對(duì)股市波動(dòng)的影響來(lái)看，能源價(jià)格通過(guò)預(yù)期現(xiàn)金流和資本成本影響股票價(jià)格(Yang and Zhou，2017；[7]Al-Yahyaee et al.，2019[8])；另一方面，股市波動(dòng)引起的投資者情緒和投資者行為變化，也會(huì)通過(guò)金融傳染效應(yīng)間接影響到能源市場(chǎng)(楊子暉等，2018)[9]。隨著中國(guó)能源商品市場(chǎng)的迅速發(fā)展，其與股票市場(chǎng)之間的聯(lián)系日趨緊密，信息溢出造成的能源市場(chǎng)波動(dòng)很容易在市場(chǎng)之間相互傳導(dǎo)。同時(shí)，作為全球最大的能源消費(fèi)國(guó)，煤炭、石油和天然氣也是目前中國(guó)工業(yè)生產(chǎn)最為依賴的三種能源資源，因此綜合考慮三種能源才能較為全面地衡量中國(guó)能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的關(guān)系(康繼軍和鄭絲月，2021)[3]。另外，在不同的經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境下，能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)間的溢出效應(yīng)通常不是一成不變的，不同時(shí)期市場(chǎng)波動(dòng)程度不同，溢出效應(yīng)的強(qiáng)度也應(yīng)有所差異(Du and He，2015)[10]。有鑒于此，本文采用基于時(shí)變參數(shù)向量自回歸模型的動(dòng)態(tài)溢出指數(shù)方法(TVP-VAR-DY)研究中國(guó)石油、煤炭、天然氣市場(chǎng)與中國(guó)股票市場(chǎng)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)，分析能源與股票市場(chǎng)之間波動(dòng)溢出效應(yīng)的非對(duì)稱(chēng)性與時(shí)變特征，探討不同經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境下各市場(chǎng)間溢出水平和溢出方向的差異。研究結(jié)論對(duì)于進(jìn)一步推進(jìn)我國(guó)能源市場(chǎng)價(jià)格機(jī)制改革、防范金融風(fēng)險(xiǎn)跨市場(chǎng)傳染、維護(hù)金融系統(tǒng)穩(wěn)定具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

一、文獻(xiàn)綜述

現(xiàn)有文獻(xiàn)中涉及能源價(jià)格與股票市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)問(wèn)題時(shí)，常常將能源代理變量聚焦于原油價(jià)格，主要原因在于：第一，不同的國(guó)家經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)有所不同，從而導(dǎo)致國(guó)內(nèi)外能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的差異，但對(duì)于大多數(shù)國(guó)家來(lái)說(shuō)，石油在其能源結(jié)構(gòu)中起著舉足輕重的作用；第二，石油作為一種具有戰(zhàn)略性、稀缺性、經(jīng)濟(jì)性的金融產(chǎn)品，和股市之間的聯(lián)系越來(lái)越密切(Xie et al.，2021)[11]。目前已有大量國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)關(guān)注到原油市場(chǎng)與股票市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)。國(guó)外研究方面，Wen et al.(2012)[12]研究了能源市場(chǎng)和股票市場(chǎng)在金融危機(jī)期間是否存在傳染效應(yīng)，當(dāng)發(fā)生金融危機(jī)時(shí)，原油與股市之間的依賴程度顯著提高；Chang et al.(2013)[13]探究了國(guó)際原油價(jià)格與英美股市之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)原油市場(chǎng)與股市之間不存在波動(dòng)溢出；Xie et al.(2021)[10]分析了國(guó)際原油市場(chǎng)與中國(guó)股市之間的聯(lián)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)外部事件引起的石油沖擊會(huì)對(duì)中國(guó)股市產(chǎn)生消極影響，而多頭和熊市事件則有助于股市穩(wěn)定。國(guó)內(nèi)研究方面，金洪飛和金犖(2008)[14]研究了國(guó)際原油市場(chǎng)和中美股市之間的溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)國(guó)際原油市場(chǎng)與中國(guó)股市之間既不存在波動(dòng)溢出效應(yīng)，也不存在方向溢出效應(yīng)。劉湘云和朱春明(2011)[15]研究了國(guó)際原油市場(chǎng)與中國(guó)股市的波動(dòng)溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)從2007年開(kāi)始兩個(gè)市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)變得更加顯著。

也有部分學(xué)者從行業(yè)、市場(chǎng)等細(xì)分維度對(duì)原油價(jià)格與中國(guó)股市之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)做出更為具體細(xì)致的研究。譬如，郭國(guó)峰和鄭召鋒(2011)[16]從中國(guó)股市整體、滬深分市場(chǎng)以及分行業(yè)三個(gè)維度出發(fā)，研究了國(guó)際能源價(jià)格波動(dòng)對(duì)中國(guó)不同層次股票市場(chǎng)可能產(chǎn)生的影響；Wang and Wang(2019)[17]研究了原油和中國(guó)行業(yè)股市之間波動(dòng)溢出的頻率動(dòng)態(tài)，發(fā)現(xiàn)石油和行業(yè)股票市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出存在異質(zhì)性，部分行業(yè)受到石油市場(chǎng)不確定性的影響更大。隨著對(duì)能源市場(chǎng)和股票市場(chǎng)的深入研究，一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)不同種類(lèi)能源價(jià)格之間存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系(Batten et al.，2017)[18]，因此各類(lèi)能源價(jià)格可能存在相互依賴性，從而有必要研究不同能源品種對(duì)股市波動(dòng)的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)；Mensi et al.(2021)[19]研究了巴西、俄羅斯、印度、中國(guó)和南非五個(gè)新興國(guó)家股市與石油、天然氣市場(chǎng)之間的聯(lián)合波動(dòng)特征，結(jié)果表明油價(jià)與股市收益之間無(wú)論長(zhǎng)期或短期都存在協(xié)同波動(dòng)；康繼軍和鄭絲月(2021)[3]通過(guò)構(gòu)建綜合反映中國(guó)石油、天然氣和煤炭的Divisia指數(shù)，研究了能源沖擊對(duì)中國(guó)工業(yè)行業(yè)股票價(jià)格的影響，發(fā)現(xiàn)能源沖擊在股市波動(dòng)劇烈的情況下，對(duì)股價(jià)影響更大，其中由能源市場(chǎng)特定需求所引發(fā)的能源沖擊作用更加顯著。

關(guān)于能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)波動(dòng)溢出效應(yīng)的研究方法仍在不斷推陳出新，過(guò)去大量學(xué)者研究原油價(jià)格與股票市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)的方法主要是GARCH模型簇。譬如，金洪飛和金犖(2010)[20]用雙因子GEC-GARCH(1，1)-M模型研究了國(guó)際石油對(duì)中國(guó)14個(gè)行業(yè)股票收益率的影響；溫彬等(2011)[21]利用多因子GED-EGARCH(1，1)-M模型研究了國(guó)際石油價(jià)格、宏觀經(jīng)濟(jì)變量對(duì)中國(guó)14個(gè)行業(yè)股票收益率的影響；Hou et al.(2019)[22]基于DCC-GARCH模型研究了中國(guó)燃油與股指期貨市場(chǎng)波動(dòng)溢出的時(shí)變特征。然而，GARCH模型在研究市場(chǎng)間的波動(dòng)溢出效應(yīng)時(shí)存在以下不足：第一，GARCH模型只能估計(jì)波動(dòng)溢出效應(yīng)的參數(shù)，卻無(wú)法量化其大??；第二，GARCH模型在使用過(guò)程中需要同時(shí)估計(jì)大量參數(shù)，計(jì)算較為復(fù)雜，從而不利于對(duì)GARCH模型進(jìn)行拓展；第三，GARCH模型的延伸模型僅能分析“靜態(tài)”的波動(dòng)溢出效應(yīng)，無(wú)法分析波動(dòng)溢出的時(shí)變性。為克服這一問(wèn)題，Diebold and Yilmaz(2012)[6]提出了基于廣義向量自回歸框架下的波動(dòng)性溢出的預(yù)測(cè)性方向性度量，該模型已成為當(dāng)前非常流行的研究方法；王奇珍和王玉東(2018)[23]應(yīng)用DY模型研究了國(guó)際原油價(jià)格、美國(guó)經(jīng)濟(jì)不確定性和中國(guó)股市的波動(dòng)溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)國(guó)際油價(jià)能夠解釋大部分波動(dòng)，并且方向性溢出指數(shù)是雙向和非對(duì)稱(chēng)的；Xu et al.(2019)[2]同樣基于DY模型研究發(fā)現(xiàn)，石油市場(chǎng)和股市之間的波動(dòng)溢出是時(shí)變的，并且具有非對(duì)稱(chēng)溢出效應(yīng)。雖然DY模型為大量學(xué)者在此方面的研究提供了新的思路，然而該方法也有諸多缺陷，基于此，Korobilis and Yilmaz(2018)[24]提出了基于時(shí)變參數(shù)向量自回歸(TVP-VAR)模型的動(dòng)態(tài)溢出指數(shù)方法，該模型在設(shè)計(jì)上很大程度改進(jìn)了傳統(tǒng)的DY模型，該模型具有允許方差-協(xié)方差結(jié)構(gòu)時(shí)變、避免損失觀測(cè)值、對(duì)異常值不敏感等諸多優(yōu)勢(shì)。

從已有研究成果來(lái)看，國(guó)內(nèi)外相關(guān)理論與實(shí)證工作已取得了許多值得借鑒的成果，但在信息溢出機(jī)制下探討各市場(chǎng)之間相關(guān)性的研究成果還比較有限。首先，前期文獻(xiàn)多是研究原油市場(chǎng)與股票市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)。然而，從中國(guó)能源消耗結(jié)構(gòu)來(lái)看，煤炭、石油和天然氣均是目前中國(guó)工業(yè)生產(chǎn)較為依賴的能源資源，僅使用原油作為能源代理變量可能導(dǎo)致研究結(jié)論不夠全面。且已有研究表明，不同種類(lèi)能源價(jià)格之間存在協(xié)整關(guān)系(Batten et al.，2017)[18]，因此在研究能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)波動(dòng)溢出效應(yīng)時(shí)，有必要考慮不同種類(lèi)能源市場(chǎng)間可能存在的傳染效應(yīng)，通過(guò)內(nèi)生化多種能源價(jià)格變量更加準(zhǔn)確地測(cè)度能源市場(chǎng)與股市間的波動(dòng)溢出水平。因此，本文結(jié)合中國(guó)具體能源消耗結(jié)構(gòu)，并考慮到不同能源品種之間可能存在的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，選取煤炭、石油、天然氣三種主要一次能源作為能源市場(chǎng)代理變量，研究其對(duì)中國(guó)股市的波動(dòng)溢出效應(yīng)；第二，在研究方法上，前期文獻(xiàn)主要采用GARCH類(lèi)模型和DY溢出指數(shù)模型方法(Hou et al.，2019；[22]金洪飛和金犖，2010[20])。其中GARCH類(lèi)模型通過(guò)相關(guān)系數(shù)的顯著性來(lái)衡量?jī)蓚€(gè)市場(chǎng)間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，缺乏對(duì)于溢出效應(yīng)時(shí)變性和方向性的考察，且無(wú)法從整體上刻畫(huà)能源與股票市場(chǎng)間的波動(dòng)溢出關(guān)系。DY溢出指數(shù)方法雖然有效解決了上述問(wèn)題，但仍存在主觀設(shè)置滾動(dòng)窗口、損失觀測(cè)值等問(wèn)題，容易導(dǎo)致實(shí)證結(jié)果對(duì)極端值敏感、信息損失過(guò)多。有鑒于此，為了克服以上問(wèn)題，本文將采用Korobilis and Yilmaz(2018)[24]提出的TVP-VAR-DY模型進(jìn)行實(shí)證研究。該模型無(wú)需主觀設(shè)置滾動(dòng)窗口大小，有效避免任意選取滾動(dòng)窗口導(dǎo)致的參數(shù)不平穩(wěn)及數(shù)據(jù)損失問(wèn)題，同時(shí)也允許我們?nèi)娌蹲讲煌?jīng)濟(jì)金融環(huán)境下波動(dòng)溢出效應(yīng)的時(shí)變特征，從而有助于得到更加符合中國(guó)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)的研究結(jié)論。

二、模型構(gòu)建與變量選取

(一)TVP-VAR-DY模型構(gòu)建

為了探究中國(guó)能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)以及其中的時(shí)變特征，本文借鑒Korobilis and Yilmaz(2018)[24]的研究方法，將時(shí)變參數(shù)向量自回歸(TVP-VAR)模型與基于廣義方差分解的溢出指數(shù)方法(DY)相結(jié)合，構(gòu)建時(shí)變參數(shù)向量自回歸溢出指數(shù)(以下簡(jiǎn)稱(chēng)為T(mén)VP-VAR-DY)模型進(jìn)行實(shí)證研究。該模型基于時(shí)變方差-協(xié)方差結(jié)構(gòu)，允許以更靈活和穩(wěn)健的方式捕獲數(shù)據(jù)底層結(jié)構(gòu)中可能的變化。相較于傳統(tǒng)的DY模型，該模型主要具有三個(gè)方面的優(yōu)點(diǎn)：第一，由于異方差過(guò)程通常優(yōu)于同方差過(guò)程(Koop and Korobilis，2014)[25]，時(shí)變方差-協(xié)方差結(jié)構(gòu)有利于模型產(chǎn)生更加符合經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實(shí)的回歸結(jié)果；第二，在計(jì)算動(dòng)態(tài)溢出指數(shù)時(shí)，由于其不涉及滾動(dòng)窗口分析，故既不需要主觀任意設(shè)置滾動(dòng)窗口大小，也有效避免了觀測(cè)值的損失；第三，由于該模型采用卡爾曼濾波估計(jì)，因此其對(duì)異常值不敏感(Antonakakis et al.，2019)[26]。

具體而言，TVP-VAR-DY模型的構(gòu)建過(guò)程如下：以TVP-VAR(1)為例，首先定義一個(gè)1階TVP-VAR模型，其形式如下：

Δxt=βtΔxt-1+εtεt～N(0，Σt)

(1)

vec(βt)=vec(βt-1)+νtνt～N(0，Rt)

(2)

其中，Δxt，Δxt-1和εt均為N×1維向量，βt和Σt為N×N維矩陣，參數(shù)vec(βt)和νt為N2×1維向量，Rt為N2×N2維矩陣。

(3)

該指數(shù)可以用以衡量系統(tǒng)內(nèi)部總體的溢出水平；總的方向性溢出指數(shù)(TO)可以表示為：

(4)

該指數(shù)可以用以衡量變量i對(duì)其他變量的溢出水平；總的方向性溢入指數(shù)(FROM)可以表示為：

(5)

該指數(shù)可以用以衡量變量i受到其他變量的溢出水平；將總的方向性溢出指數(shù)減去總的方向性溢入指數(shù)，得到凈方向性溢出指數(shù)(NET)：

(6)

其可以解釋為變量i對(duì)系統(tǒng)的凈溢出效應(yīng)。如果變量i的凈方向性溢出指數(shù)為正(負(fù))，則表示變量i對(duì)系統(tǒng)的影響大于(小于)受系統(tǒng)的影響；最后，變量?jī)蓛芍g的溢出指數(shù)可表示為：

NPDCji(J)=φji，t(J)-φij，t(J)

(7)

其表示變量i對(duì)變量j的凈溢出效應(yīng)。如果NPDCji(J)>0(NPDCji(J)<0)，則意味著變量i對(duì)變量j的影響大于(小于)受變量j的影響。

(二)變量選取

對(duì)于能源市場(chǎng)，結(jié)合中國(guó)的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)和數(shù)據(jù)的可獲得性，本文主要選取中國(guó)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中占比較大的煤炭、原油、天然氣三種能源作為能源市場(chǎng)的代表，其中煤炭和原油為高污染化石能源，天然氣為低污染化石能源。本文采用由卓創(chuàng)資訊編制的煤炭?jī)r(jià)格指數(shù)、原油價(jià)格指數(shù)和天然氣價(jià)格指數(shù)，分別作為我國(guó)煤炭、原油、天然氣價(jià)格的代理變量；對(duì)于股票市場(chǎng)，與多數(shù)文獻(xiàn)一致，本文采用上海證券綜合指數(shù)作為股票市場(chǎng)的代表，將上證綜指每日收盤(pán)價(jià)作為股市價(jià)格的代理變量。各能源價(jià)格指數(shù)和上證指數(shù)數(shù)據(jù)均來(lái)源于Choice金融終端。

圖1 各能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的日波動(dòng)水平

表1報(bào)告了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果?？梢钥闯觯凶兞烤尸F(xiàn)顯著偏態(tài)，且除煤炭以外的所有變量均為負(fù)偏態(tài)。此外，所有變量都呈現(xiàn)“尖峰”形態(tài)，不滿足正態(tài)分布，且在1%顯著性水平上是平穩(wěn)的。最后，所有變量都是自相關(guān)的，且具有ARCH誤差，表明本文有必要選擇具有時(shí)變協(xié)方差的TVP-VAR模型進(jìn)行建模。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

三、實(shí)證結(jié)果

(一)能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)波動(dòng)溢出效應(yīng)靜態(tài)分析

本文基于廣義誤差方差分解(GFEVD)的溢出指數(shù)方法考察能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的溢出效應(yīng)。在進(jìn)行具體建模之前本文采取AIC準(zhǔn)則確定滯后階數(shù)為4階，預(yù)測(cè)誤差方差分解的期數(shù)為10期，表2為具體分析結(jié)果。其中，F(xiàn)ROM表示溢入指數(shù)，即某一類(lèi)能源或股市受到其他變量的溢出水平；TO表示溢出指數(shù)，即某一類(lèi)能源或股市對(duì)其他變量的溢出水平。

表2 能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)波動(dòng)溢出效應(yīng)靜態(tài)分析

根據(jù)表2的溢出效應(yīng)靜態(tài)分析我們可以看出，第一，從能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)變量整體來(lái)看，平均波動(dòng)溢出指數(shù)為6.8%，這表明除各變量自身外，市場(chǎng)中的極端風(fēng)險(xiǎn)有6.8%是來(lái)自于各市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)。單看股票市場(chǎng)對(duì)原油市場(chǎng)的溢出指數(shù)值為4.14%，同時(shí)原油市場(chǎng)對(duì)股票市場(chǎng)的溢出指數(shù)為5.07%，這說(shuō)明股票市場(chǎng)和原油市場(chǎng)之間存在較強(qiáng)的雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)。另外，無(wú)論是原油市場(chǎng)對(duì)其他市場(chǎng)的溢出指數(shù)還是其他市場(chǎng)對(duì)原油市場(chǎng)的溢出指數(shù)都較高，這符合原油自身波動(dòng)性較強(qiáng)的特點(diǎn)；第二，分析煤炭市場(chǎng)和任意市場(chǎng)的波動(dòng)溢出指數(shù)時(shí)，煤炭市場(chǎng)都表現(xiàn)出受到其他市場(chǎng)的溢出水平更強(qiáng)，而自身對(duì)其他市場(chǎng)的波動(dòng)溢出影響較小，即煤炭市場(chǎng)相對(duì)于其他市場(chǎng)的解釋力較弱，為溢出凈接受者；第三，對(duì)比三種能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)可以看出，無(wú)論是對(duì)股票市場(chǎng)的溢出水平還是受到股票市場(chǎng)的溢入水平，原油市場(chǎng)均最強(qiáng)，這也從側(cè)面說(shuō)明了某種能源市場(chǎng)與股市的波動(dòng)溢出效應(yīng)強(qiáng)弱與該能源的消耗占比不存在直接關(guān)系，而與該能源商品的“金融化”程度密切相關(guān)。

(二)能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)波動(dòng)溢出效應(yīng)動(dòng)態(tài)分析

1.能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)波動(dòng)的總溢出

由于表2的靜態(tài)溢出分析只能表示各變量在全樣本期間內(nèi)的平均水平，無(wú)法表示各市場(chǎng)之間相互作用的時(shí)變特征，在特殊事件的影響下市場(chǎng)波動(dòng)情況有可能產(chǎn)生較大波動(dòng)，因此本文將進(jìn)一步分析各市場(chǎng)之間的動(dòng)態(tài)溢出指數(shù)，如圖2所示。

圖2 能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)波動(dòng)溢出的總體水平

由圖2可以看出，首先，在整個(gè)樣本期間內(nèi)，能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的總溢出指數(shù)波動(dòng)正常范圍約為3%～8%，而在幾次金融極端風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生時(shí)該溢出指數(shù)竟達(dá)到了大約21%。這表明波動(dòng)溢出指數(shù)對(duì)極端經(jīng)濟(jì)事件十分敏感，而溢出效應(yīng)靜態(tài)分析則無(wú)法表現(xiàn)在遇到特定經(jīng)濟(jì)沖擊時(shí)各市場(chǎng)之間產(chǎn)生的聯(lián)系。在我國(guó)改革開(kāi)放的背景下，國(guó)內(nèi)對(duì)能源需求日益增加，能源價(jià)格逐漸趨向市場(chǎng)化，因此能源市場(chǎng)和股票市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)性日漸增強(qiáng)，一個(gè)市場(chǎng)的波動(dòng)更容易引起其他市場(chǎng)的相應(yīng)波動(dòng)。

其次，由于2018年中美貿(mào)易戰(zhàn)以及2020年暴發(fā)全球性的新冠疫情等極端事件的沖擊，能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的波動(dòng)溢出指數(shù)明顯上升，在此后的一段時(shí)間逐漸趨于平穩(wěn)。我國(guó)資本市場(chǎng)起步較晚，其表現(xiàn)之一為各市場(chǎng)之間的關(guān)聯(lián)性較為緊密，2015年市場(chǎng)崩盤(pán)引發(fā)我國(guó)股票市場(chǎng)劇烈波動(dòng)，股市危機(jī)導(dǎo)致不同行業(yè)受到較強(qiáng)的共同外部沖擊，各市場(chǎng)間的關(guān)聯(lián)性增強(qiáng)，不同市場(chǎng)的股票價(jià)格出現(xiàn)了一致性的漲跌，進(jìn)一步強(qiáng)化了A股市場(chǎng)與能源市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)性，該階段能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的溢出指數(shù)首次達(dá)到峰值超過(guò)20%。我國(guó)的能源市場(chǎng)無(wú)論是煤炭、石油或是天然氣，都因其快速增加的需求量在很大程度上依賴進(jìn)口，而美國(guó)是我國(guó)能源進(jìn)口的主要對(duì)象。中美貿(mào)易戰(zhàn)一方面對(duì)我國(guó)能源市場(chǎng)造成較大沖擊，另一方面通過(guò)影響投資者預(yù)期等因素影響我國(guó)股票市場(chǎng)。這使得我國(guó)能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的波動(dòng)溢出指數(shù)在2018年明顯上升。而全球性的新冠疫情的暴發(fā)，將能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)之間的波動(dòng)性再次推上一個(gè)峰值。

以上現(xiàn)象可以表明：在極端事件的沖擊下，能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的波動(dòng)溢出指數(shù)顯著上升，而當(dāng)國(guó)家經(jīng)濟(jì)運(yùn)行良好，金融市場(chǎng)趨于平穩(wěn)時(shí)，避險(xiǎn)情緒降低，溢出指數(shù)逐漸回落。

2.能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)波動(dòng)的方向性溢出

本文進(jìn)一步采用動(dòng)態(tài)溢入和溢出指數(shù)探究我國(guó)能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)方向性溢出的時(shí)序特征，如圖3和圖4所示。其中，圖3表示某一能源市場(chǎng)或股票市場(chǎng)波動(dòng)對(duì)其他三個(gè)市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)溢出效應(yīng)(TO others)，圖4則表示某一能源市場(chǎng)或股票市場(chǎng)波動(dòng)受到其他三個(gè)市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)溢入效應(yīng)(FROM others)。

圖3 能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)波動(dòng)的方向性溢出(TO others)

圖4 能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)波動(dòng)的方向性溢出(FROM others)

由圖中可以看出，無(wú)論能源市場(chǎng)還是股票市場(chǎng)，其溢出效應(yīng)和溢入效應(yīng)的波動(dòng)程度都存在顯著差異，煤炭市場(chǎng)的溢出效應(yīng)較平穩(wěn)，而溢入效應(yīng)波動(dòng)性更強(qiáng)，其他三個(gè)市場(chǎng)則剛好相反，無(wú)論哪個(gè)市場(chǎng)，都印證了能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)之間存在波動(dòng)溢出效應(yīng)。如圖3所示，與全球金融極端事件緊密相關(guān)的市場(chǎng)，在面對(duì)沖擊時(shí)將具有更強(qiáng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)，我們看出原油市場(chǎng)和股票市場(chǎng)相比于其他兩個(gè)市場(chǎng)，都表現(xiàn)出更明顯的時(shí)變特征，雖然兩個(gè)市場(chǎng)都在相同時(shí)點(diǎn)的極端事件下產(chǎn)生較大波動(dòng)，但股票市場(chǎng)與原油市場(chǎng)波動(dòng)溢出程度及其波動(dòng)原因存在較大不同。

第一，對(duì)于中國(guó)股市而言，2015年前后我國(guó)資本市場(chǎng)經(jīng)歷一輪明顯的“牛熊轉(zhuǎn)換”行情，最終出現(xiàn)股市暴跌，導(dǎo)致我國(guó)股票市場(chǎng)發(fā)生明顯波動(dòng)溢出效應(yīng)，由于我國(guó)作為新興市場(chǎng)國(guó)家金融危機(jī)防范措施還不夠完善，金融市場(chǎng)發(fā)展不夠完備，導(dǎo)致本次股災(zāi)影響范圍之大，成為自2013年以來(lái)對(duì)股市波動(dòng)溢出效應(yīng)最為明顯的一次金融極端危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)事件。然而對(duì)于原油市場(chǎng)而言，2015年4月中國(guó)超越美國(guó)成為原油最大進(jìn)口國(guó)，2014至2016年恰逢原油危機(jī)，因而可以明顯看出這段時(shí)期原油市場(chǎng)的波動(dòng)幅度始終較大，隨后逐漸趨于平穩(wěn)，于2017年波動(dòng)效應(yīng)下降至最低點(diǎn)。

第二，就中國(guó)股市而言，2018年中美貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始后，美國(guó)多次對(duì)我國(guó)出口商品加收關(guān)稅，我國(guó)作為貿(mào)易順差大國(guó)，出口競(jìng)爭(zhēng)力降低、出口額的減少影響了我國(guó)投資者對(duì)股市的預(yù)期，因而2018年前后我國(guó)股票市場(chǎng)出現(xiàn)顯著波動(dòng)溢出效應(yīng)。中美貿(mào)易摩擦導(dǎo)致在此后的很長(zhǎng)一段時(shí)期，我國(guó)股市波動(dòng)性始終呈現(xiàn)較高的波動(dòng)溢出效應(yīng)，但隨著中美雙方的多次協(xié)調(diào)，在2019年6月美國(guó)宣稱(chēng)不再對(duì)我國(guó)增收關(guān)稅之后，我國(guó)股市才逐漸趨于穩(wěn)定，但由于投資者心理預(yù)期，股市仍然處于高波動(dòng)階段。2020年暴發(fā)的全球性新冠疫情又將股市波動(dòng)推向一個(gè)新的峰值，國(guó)內(nèi)投資者在疫情開(kāi)始之后傾向于更多地吸收負(fù)面消息，并相應(yīng)地在股票市場(chǎng)進(jìn)行投資，因此預(yù)計(jì)在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間，我國(guó)股市將保持較高的波動(dòng)溢出效應(yīng)。然而對(duì)于原油市場(chǎng)而言，與2018年相比，2020年的金融極端風(fēng)險(xiǎn)事件對(duì)原油市場(chǎng)波動(dòng)溢出效應(yīng)的影響更大，這很可能歸因于以下幾方面原因：第一，我國(guó)自2018年推出上海原油期貨以來(lái)，我國(guó)原油市場(chǎng)與國(guó)內(nèi)外金融市場(chǎng)的聯(lián)系更加緊密，風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)也更加迅速。2020年新冠疫情在全世界范圍內(nèi)迅速蔓延，與此同時(shí)OPEC+會(huì)議談判破裂，致使世界范圍內(nèi)的原油價(jià)格暴跌；第二，我國(guó)2020年發(fā)生的中行“原油寶”爆倉(cāng)事件使我國(guó)原油市場(chǎng)又增加了新一輪波動(dòng)，綜合以上因素導(dǎo)致原油市場(chǎng)在2020年出現(xiàn)了顯著的波動(dòng)溢出效應(yīng)。

從以上各市場(chǎng)的波動(dòng)對(duì)其他市場(chǎng)產(chǎn)生的沖擊可以看出，隨著能源品種金融屬性的增強(qiáng)，能源價(jià)格的波動(dòng)與金融市場(chǎng)間的聯(lián)系也越來(lái)越密切，能源價(jià)格變動(dòng)早已跳出只受到自身供求的影響。當(dāng)某一市場(chǎng)波動(dòng)性明顯提高時(shí)，各市場(chǎng)通過(guò)其緊密的聯(lián)動(dòng)性迅速向其他市場(chǎng)溢出，從而該市場(chǎng)的溢出影響被其他三類(lèi)市場(chǎng)共同分?jǐn)?，最終導(dǎo)致能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)溢入水平的波動(dòng)幅度較為平穩(wěn)，也體現(xiàn)出各市場(chǎng)溢出效應(yīng)與溢入效應(yīng)存在較為顯著的差異性，印證了中國(guó)能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)之間的跨市場(chǎng)溢出是真實(shí)存在的。

圖5展示了三類(lèi)能源市場(chǎng)和股票市場(chǎng)在整個(gè)樣本期間溢出效應(yīng)和溢入效應(yīng)相抵后波動(dòng)的凈方向性溢出存在的時(shí)變特征。

圖5 能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)波動(dòng)的方向性溢出(NET)

由圖5可以看出，在整個(gè)樣本期間內(nèi)，原油市場(chǎng)和天然氣市場(chǎng)的凈溢出指數(shù)大多數(shù)情況為正，表明這兩個(gè)市場(chǎng)對(duì)其他市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)要大于接收其他市場(chǎng)帶來(lái)的波動(dòng)溢出效應(yīng)，并且原油市場(chǎng)輸出的溢出效應(yīng)要遠(yuǎn)大于天然氣市場(chǎng)，在風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)中長(zhǎng)期處于輸出者的地位。另外，煤炭市場(chǎng)總體呈現(xiàn)出凈溢入效應(yīng)，僅在2016至2018年間呈現(xiàn)小幅度凈波動(dòng)溢出，煤炭市場(chǎng)往往作為其他市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳遞的接收者，起到吸收各能源市場(chǎng)和股市風(fēng)險(xiǎn)的作用，而股票市場(chǎng)的凈方向性溢出呈現(xiàn)出正負(fù)交替的波動(dòng)，體現(xiàn)股票市場(chǎng)的波動(dòng)溢出隨時(shí)間變動(dòng)的多樣性。

3.各個(gè)市場(chǎng)兩兩之間的動(dòng)態(tài)凈溢出效應(yīng)

由上述分析可知，各市場(chǎng)對(duì)其他市場(chǎng)的溢出和溢入水平具有一定的差異性，但上文的方向性溢出僅能看出某一市場(chǎng)對(duì)其他所有市場(chǎng)的波動(dòng)溢出指數(shù)，而各不同市場(chǎng)之間的關(guān)聯(lián)程度和敏感度有所不同，如圖6所示，通過(guò)進(jìn)一步研究各能源市場(chǎng)和股市兩兩之間的動(dòng)態(tài)凈溢出效應(yīng)，明確各市場(chǎng)之間波動(dòng)溢出指數(shù)的差異特點(diǎn)以及兩兩市場(chǎng)之間具體的波動(dòng)溢出方向。

圖6 各個(gè)市場(chǎng)兩兩之間的動(dòng)態(tài)凈溢出效應(yīng)

由圖6可以看出，首先，原油市場(chǎng)對(duì)中國(guó)股市在2015年之前表現(xiàn)出其波動(dòng)溢出凈輸出者的地位，而股票市場(chǎng)是風(fēng)險(xiǎn)接收方。2014年前后能源價(jià)格的持續(xù)下跌也造成了能源市場(chǎng)的動(dòng)蕩，石油沖擊很快傳遞到股票市場(chǎng)加劇了兩市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)。2015年后兩市場(chǎng)交替處于凈溢出者的地位，并且在2015年之后股票市場(chǎng)與石油市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)凈溢出效應(yīng)較為平穩(wěn)，這很有可能因?yàn)橹袊?guó)長(zhǎng)期處于多煤少油的能源結(jié)構(gòu)中，自2015年成為全球原油最大進(jìn)口國(guó)以來(lái)大幅增加了我國(guó)石油儲(chǔ)量，我國(guó)石油供需逐步走向平衡，使得我國(guó)股市受到石油沖擊的影響大幅度減少。

其次，對(duì)包含煤炭市場(chǎng)在內(nèi)的兩市場(chǎng)相比，原油市場(chǎng)、天然氣市場(chǎng)和股票市場(chǎng)都存在更強(qiáng)的溢出效應(yīng)。因此，煤炭市場(chǎng)的波動(dòng)性很大程度上不影響其他市場(chǎng)，也不受其他市場(chǎng)的影響，因此是相對(duì)獨(dú)立的，這可能是由于中國(guó)的能源金融市場(chǎng)還不夠發(fā)達(dá)，在一定程度上抑制了投資者利用金融工具進(jìn)行投機(jī)所產(chǎn)生的能源市場(chǎng)大幅度波動(dòng)。

最后，天然氣市場(chǎng)與中國(guó)股市之間存在一定程度的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)，但二者之間的動(dòng)態(tài)凈溢出效應(yīng)較弱。其主要原因在于隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)實(shí)力和綜合國(guó)力的增強(qiáng)，人們的收入水平逐漸提高，因此對(duì)天然氣等能源的需求不斷增加，從而天然氣市場(chǎng)的波動(dòng)對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)存在一定影響，通過(guò)中國(guó)經(jīng)濟(jì)與股票市場(chǎng)的緊密聯(lián)系，最終可以增強(qiáng)天然氣市場(chǎng)與中國(guó)股市之間的聯(lián)系。然而，天然氣與原油之間存在較強(qiáng)的替代性，天然氣在我國(guó)市場(chǎng)還沒(méi)有完全普及，因此相較于原油市場(chǎng)而言，天然氣市場(chǎng)對(duì)中國(guó)股市的影響程度較弱。

4.能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)波動(dòng)溢出的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析

上文依據(jù)靜態(tài)分析和動(dòng)態(tài)分析分別考察了中國(guó)能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)樣本區(qū)間內(nèi)的平均溢出效應(yīng)和時(shí)變溢出效應(yīng)，為進(jìn)一步明確各子市場(chǎng)間波動(dòng)溢出的動(dòng)態(tài)變化特征，直觀展示其中的關(guān)聯(lián)關(guān)系，本文分別繪制了全樣本區(qū)間、2014-2015年、2016-2017年以及2018-2019年的溢出網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D，如圖7所示。圖7中的各個(gè)節(jié)點(diǎn)代表各個(gè)能源和股票市場(chǎng)，其中，黃色結(jié)點(diǎn)代表該市場(chǎng)主要是風(fēng)險(xiǎn)凈溢入市場(chǎng)，藍(lán)色結(jié)點(diǎn)代表該市場(chǎng)主要是風(fēng)險(xiǎn)凈溢出市場(chǎng)，結(jié)點(diǎn)越大代表風(fēng)險(xiǎn)凈溢出或凈溢入強(qiáng)度越大。連接兩節(jié)點(diǎn)的有向箭頭代表著兩個(gè)市場(chǎng)之間凈溢出關(guān)系的方向與強(qiáng)度，其中，箭頭代表溢出的方向，線條越粗表示溢出的強(qiáng)度越大。

圖7 能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)波動(dòng)溢出的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)圖①

由圖7可以看出，從整個(gè)樣本區(qū)間來(lái)看，原油和天然氣市場(chǎng)是主要的風(fēng)險(xiǎn)凈溢出市場(chǎng)，煤炭市場(chǎng)和股市是主要的風(fēng)險(xiǎn)凈溢入市場(chǎng)。其中，原油市場(chǎng)與煤炭市場(chǎng)、天然氣市場(chǎng)與煤炭市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)效應(yīng)較強(qiáng)，具體表現(xiàn)為原油市場(chǎng)和天然氣市場(chǎng)對(duì)煤炭市場(chǎng)的凈風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。股票市場(chǎng)與各能源市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度明顯弱于各能源市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)強(qiáng)度。相對(duì)而言，國(guó)內(nèi)原油市場(chǎng)對(duì)A股市場(chǎng)的凈風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)較其他能源市場(chǎng)更強(qiáng)，該結(jié)論也可由表2計(jì)算得出：原油市場(chǎng)對(duì)股市的溢出(入)指數(shù)分別為5.07(4.14)，故凈溢出指數(shù)為0.93，明顯大于天然氣市場(chǎng)對(duì)股市的凈溢出指數(shù)0.4和煤炭市場(chǎng)對(duì)股市的凈溢出指數(shù)-0.54。

從各個(gè)子區(qū)間來(lái)看，中國(guó)能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)波動(dòng)溢出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)具有一定的時(shí)變特征。具體而言，2014-2015年，國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)動(dòng)蕩，股市劇烈波動(dòng)，股票市場(chǎng)對(duì)能源市場(chǎng)的溢出效應(yīng)明顯強(qiáng)于其他時(shí)期，表明這一時(shí)期股票市場(chǎng)的大幅波動(dòng)導(dǎo)致投資者情緒由A股市場(chǎng)傳染至能源市場(chǎng)，從而在一定程度上加劇了原油、天然氣和煤炭等能源市場(chǎng)的波動(dòng)。能源市場(chǎng)方面，這一時(shí)期煤炭市場(chǎng)仍然是主要的風(fēng)險(xiǎn)溢入市場(chǎng)，而原油市場(chǎng)是主要的風(fēng)險(xiǎn)溢出市場(chǎng)，其對(duì)煤炭市場(chǎng)和天然氣市場(chǎng)均表現(xiàn)出較為顯著的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)；2016-2017年，A股市場(chǎng)在經(jīng)歷劇烈震蕩后逐步企穩(wěn)，呈穩(wěn)步上行趨勢(shì)。然而，這一時(shí)期國(guó)內(nèi)能源市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)明顯加劇，由圖1可以看出，原油、煤炭和天然氣日價(jià)格波動(dòng)程度均出現(xiàn)不同程度的放大。在這種情況下，股票市場(chǎng)由此前的風(fēng)險(xiǎn)凈溢出市場(chǎng)轉(zhuǎn)換為風(fēng)險(xiǎn)凈溢入市場(chǎng)，其中，原油和天然氣市場(chǎng)對(duì)A股市場(chǎng)表現(xiàn)出顯著的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。但整體來(lái)看，這一時(shí)期各市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)程度較上一時(shí)期有所減弱；2018-2019年，受貿(mào)易摩擦不斷升級(jí)和全球貨幣政策正?；挠绊懀蚩只徘榫w逐漸升溫，國(guó)內(nèi)能源市場(chǎng)和股票市場(chǎng)波動(dòng)明顯加劇。因此，整體來(lái)看，這一時(shí)期各市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)程度再次加大。由于貿(mào)易摩擦和全球經(jīng)濟(jì)形勢(shì)變化對(duì)能源進(jìn)出口和工業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)直接影響，這一時(shí)期能源市場(chǎng)內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)傳染效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)地位。原油市場(chǎng)作為主要的風(fēng)險(xiǎn)凈溢出市場(chǎng)對(duì)煤炭市場(chǎng)表現(xiàn)出較強(qiáng)的溢出效應(yīng)，而煤炭市場(chǎng)由于受到原油、天然氣和股票市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出成為主要的風(fēng)險(xiǎn)凈溢入市場(chǎng)。

5.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

最后，為了檢驗(yàn)實(shí)證結(jié)果是否過(guò)度依賴于模型參數(shù)選擇，本文通過(guò)替代TVP-VAR模型滯后階數(shù)和預(yù)測(cè)誤差方程分解期數(shù)兩種方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。對(duì)于模型滯后階數(shù)，在4階TVP-VAR模型的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步構(gòu)建1階、2階、3階和5階TVP-VAR模型并進(jìn)行估計(jì)，根據(jù)模型估計(jì)結(jié)果分別計(jì)算溢出總指數(shù)，并繪制在一個(gè)坐標(biāo)系下，結(jié)果如圖8所示。圖中不同顏色的線條代表不同模型滯后階數(shù)下計(jì)算得出的總溢出指數(shù)。由圖8可以看出，各線條之間的距離較近且隨時(shí)間變化趨勢(shì)基本一致，這有力地證明了本文實(shí)證結(jié)果的得出并非過(guò)于依賴模型滯后階數(shù)的選擇。

圖8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：改變滯后階數(shù)

本文進(jìn)一步替換預(yù)測(cè)誤差方程分解的期數(shù)，將預(yù)測(cè)誤差方差分解期數(shù)分別設(shè)為5、10和15，依次計(jì)算溢出總指數(shù)并繪制在一個(gè)坐標(biāo)系下，結(jié)果如圖9所示。由圖9同樣可以看出，不同預(yù)測(cè)誤差方程分解期數(shù)下計(jì)算得到的總溢出指數(shù)序列幾乎重合，表明預(yù)測(cè)誤差方程分解期數(shù)的選擇對(duì)于實(shí)證結(jié)果的得出并不重要。

圖9 穩(wěn)健性檢驗(yàn)：改變預(yù)測(cè)誤差方差分解期數(shù)

四、結(jié)論與政策建議

本文采用TVP-VAR-DY模型，研究了2013年3月至2020年4月期間中國(guó)能源市場(chǎng)(包括石油、煤炭、天然氣市場(chǎng))與股票市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，并分析了不同能源市場(chǎng)與中國(guó)股市之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)的時(shí)變特征。實(shí)證分析結(jié)果表明，第一，中國(guó)能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)波動(dòng)具有顯著的跨市場(chǎng)溢出效應(yīng)。同時(shí)，各市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)與國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)和金融市場(chǎng)環(huán)境息息相關(guān)，具有明顯的時(shí)變特征；第二，從靜態(tài)溢出效應(yīng)來(lái)看，股票市場(chǎng)和原油市場(chǎng)之間存在較強(qiáng)的雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)。無(wú)論是原油市場(chǎng)對(duì)其他市場(chǎng)的溢出指數(shù)還是其他市場(chǎng)對(duì)原油市場(chǎng)的溢出指數(shù)都較高。煤炭市場(chǎng)受到其他市場(chǎng)的溢出水平更強(qiáng)，而對(duì)其他市場(chǎng)的溢出影響較弱；第三，從動(dòng)態(tài)溢出效應(yīng)來(lái)看，波動(dòng)溢出指數(shù)對(duì)極端經(jīng)濟(jì)事件十分敏感，在極端事件的沖擊下，能源市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的波動(dòng)溢出指數(shù)明顯上升；第四，方向性溢出、兩兩溢出和動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果顯示，各市場(chǎng)的方向性溢出、溢入指數(shù)隨經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境不斷變化，且與經(jīng)濟(jì)金融極端事件關(guān)聯(lián)更加緊密的原油市場(chǎng)和股票市場(chǎng)表現(xiàn)出更加明顯的時(shí)變特征。樣本區(qū)間大部分時(shí)間內(nèi)，原油市場(chǎng)對(duì)股市表現(xiàn)出顯著的凈溢出效應(yīng)，煤炭市場(chǎng)對(duì)股市表現(xiàn)出凈溢入效應(yīng)，而天然氣市場(chǎng)與股市之間的凈溢出效應(yīng)較弱。

基于上述研究結(jié)論，本文提出如下政策建議：首先，對(duì)投資者而言，當(dāng)投資者同時(shí)持有能源和股票的投資組合時(shí)，能源價(jià)格和股價(jià)之間的緊密關(guān)聯(lián)可能會(huì)降低投資組合的分散化效果，進(jìn)而影響投資組合收益，尤其是在金融動(dòng)蕩時(shí)期，持有能源和股票的組合頭寸在短期內(nèi)面臨的風(fēng)險(xiǎn)更大。因此，投資者應(yīng)高度重視兩類(lèi)市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出風(fēng)險(xiǎn)，將溢出效應(yīng)視為影響組合收益的重要因素，做好投資組合風(fēng)險(xiǎn)管理；其次，對(duì)于政策制定者而言，監(jiān)管當(dāng)局有必要引入相應(yīng)的監(jiān)管和制度規(guī)則，完善股票和大宗商品市場(chǎng)定價(jià)機(jī)制，減少二者之間的羊群行為，以降低能源市場(chǎng)和股票市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，防止能源價(jià)格和股價(jià)過(guò)度波動(dòng)。特別是在極端經(jīng)濟(jì)事件期間，政府部門(mén)應(yīng)采取必要的非常規(guī)政策手段，例如增加市場(chǎng)交易成本、引導(dǎo)投資者資產(chǎn)價(jià)格預(yù)期等，減少溢出效應(yīng)的影響，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

(感謝天津財(cái)經(jīng)大學(xué)討論課參加者對(duì)本文提出的寶貴意見(jiàn)和建議。)

注釋?zhuān)?/p>

①圖7的左上方子圖為全樣本的溢出網(wǎng)絡(luò)圖，右上方子圖為2014-2015年的溢出網(wǎng)絡(luò)圖，左下方子圖為2016-2017年的溢出網(wǎng)絡(luò)圖，右下方子圖為2018-2019年的溢出網(wǎng)絡(luò)圖。