米詠梅　王憲勇

摘 要：評估金融市場間的風險溢出效應對金融市場監(jiān)管和深化我國金融市場改革具有重要意義。本文基于MVGARCH模型研究了股票市場、債券市場和期貨市場間的風險溢出效應。結果表明，三個金融市場之間存在風險溢出效應，市場之間存在風險傳遞。由于風險溢出效應的存在，相關部門應加強金融市場監(jiān)管和相關政策的協(xié)調性，以金融市場的全局視角進行政策設計，恰當選擇政策實施時機，保證政策實施效果。

關鍵詞：金融市場；股票市場；債券市場；期貨市場；風險溢出效應

中圖分類號：F8309 文獻標識碼：A

文章編號：1000176X（2014）11006305

一、引 言

金融市場間的風險溢出效應（或稱波動溢出效應）不僅是重要的金融理論研究問題，也具有較強的現(xiàn)實意義。1995年墨西哥金融危機、1997年東南亞金融危機、1998年俄羅斯債務危機、1999年巴西貨幣危機、2007年美國次貸危機和歐債危機頻發(fā)等金融危機表明， 金融風險在金融市場間交叉?zhèn)魅荆?進而對實體經濟造成了巨大沖擊，充分顯現(xiàn)了風險溢出對金融體系的巨大破壞，也給實體經濟造成了巨大損失。

我國對金融行業(yè)的股票、債券和期貨實行“分業(yè)經營、分業(yè)監(jiān)管”，在制度層面為金融市場間建立了防火墻，將風險隔離在各個市場內部，市場間的信息和風險溢出能力較弱。近年來，金融創(chuàng)新加快了市場之間的融合，金融產品的投資標的同時覆蓋多個金融市場，證券、銀行和期貨等金融機構之間業(yè)務出現(xiàn)交叉，信息和風險溢出渠道拓寬。研究我國的金融市場風險信息傳遞是否出現(xiàn)本質變化具有重要的政策含義，當信息傳遞導致的市場聯(lián)動性較高時，不同金融監(jiān)管部門的政策制定和執(zhí)行應加強協(xié)調性，避免一個市場的不利信息觸發(fā)其他市場的風險，預防系統(tǒng)性風險。

二、文獻綜述

金融市場的波動溢出效應研究主要分為以下兩類：一是研究不同國家某類市場之間的波動溢出效應，其中最為常見的是美國、英國和日本之間股票市場的溢出效應，多數(shù)研究結果表明國家間股票市場之間存在波動溢出效應；二是跨市場的波動溢出效應，如股票、債券、外匯市場和商品市場，多數(shù)研究表明市場間存在波動溢出效應。

Hamao等[1]采用GARCH模型對東京、倫敦、紐約三大股票市場之間的波動溢出效應和市場相關性進行研究，實證結果表明，紐約和倫敦市場的股價波動都對東京股市有顯著的影響和溢出現(xiàn)象，卻沒有發(fā)現(xiàn)東京股市對上述兩市場的波動溢出。Koutmos和Booth[2]使用 EGARCH模型研究了紐約、倫敦和東京三大股票市場之間的波動溢出效應，結果表明三個市場間存在波動溢出效應，壞消息的溢出效應大于好消息。Miyakoshi[3]研究表明，日本和亞洲其他國家的股市之間存在雙向波動溢出效應，但美國股市對亞洲股市的影響和波動溢出較小。Diebold和Yilmaz[4]使用VAR模型和方差分解技術研究并發(fā)現(xiàn)了美國、英國等全球19個主要國家或地區(qū)的股票市場之間收益率溢出和波動率溢出效應。

Abdalla和Murinde[5]研究了印度、韓國、巴基斯坦和菲律賓等新興國家匯率和股票市場之間的溢出效應，結果發(fā)現(xiàn)兩個市場之間存在溢出效應，多數(shù)市場參與者僅考慮商品市場和股票市場的波動率溢出效應。Maghyereh和AL-Kandari[6]使用非參數(shù)秩檢驗進行了非線性協(xié)整分析，研究表明石油價格以非線性方式影響股票價格。Malik和Hammoudeh[7]使用多變量GARCH模型檢驗了美國股票、世界原油市場間的波動和沖擊傳導機制，結果發(fā)現(xiàn)美國股票市場和全球石油市場之間存在明顯溢出效應。Park和Ratti[8]使用VAR模型研究了美國和其他歐洲13個國家的石油價格沖擊對股票回報的影響，結果發(fā)現(xiàn)石油價格沖擊對美國的股票回報有很強的影響。Malik和Elwing[9]使用雙變量GARCH模型檢驗了美國5個行業(yè)指數(shù)和石油市場間的波動傳導機制，研究表明石油價格與某些行業(yè)存在明顯的波動傳導。Ehrmanna等[10]使用VAR方法研究了美國和歐洲地區(qū)之間股票、債券、貨幣和匯率市場的波動傳導，結果表明美國是驅動歐盟金融市場波動的重要因素。

國內學者也對金融市場的波動溢出效應進行了廣泛研究。趙華[11]使用向量自回歸多元GARCH模型研究了人民幣匯率與利率之間的波動溢出效應，研究表明人民幣對美元匯率與利率之間不存在波動溢出效應，人民幣對歐元、日元等非美元匯率與利率之間存在雙向的波動溢出效應。陳云等[12]采用BVGARCH—BEKK模型研究了人民幣匯率與股票市場之間的波動溢出效應，結果表明人民幣匯率與股票市場之間存在波動溢出效應，且在匯改前后的溢出方向相反，匯改后主要表現(xiàn)為顯著的從股市收益率到匯率變動率的波動溢出。李成等[13]采用四元VAR-GARCH-BEKK 模型分析了我國股票市場、債券市場、外匯市場以及貨幣市場的溢出關系，研究發(fā)現(xiàn)，上述市場有很強的波動集聚性和持續(xù)性，大多數(shù)金融市場間存在顯著的雙向均值溢出，所有市場間均存在顯著的雙向波動溢出，還發(fā)現(xiàn)市場間溢出可能主要來自于市場傳染效應。史永東等[14]基于Copula理論研究了股票市場與債券市場的風險溢出效應，研究表明，股票市場與債券市場聯(lián)動效應總體不顯著，股票市場與債券市場尾部相關性獨立。

三、模 型

多變量GARCH 模型由Engle和Kroner[15]提出并給出了估計和檢驗方法，是目前金融市場間波動率溢出效應研究的主要方法之一。本文使用三變量GARCH模型，該模型比二變量GARCH模型能夠更好地在一個完整的框架內同時捕捉股票市場、債券市場和期貨市場等主要金融市場的二階矩關系，將更多信息從波動方程中分解出來。

股票收益率Rs，t、債券收益率Rb，t、期貨收益率Rf，t之間的收益率溢出效應方程為：

四、實證結果與分析

1數(shù)據選取和來源

本文使用2005年1月4日至2013年12月31日股票市場、債券市場和期貨市場的每日價格數(shù)據，股票市場價格選取滬深300指數(shù)，債券市場價格選取中證國債指數(shù)，期貨市場價格使用商品期貨價格，選取中證商品指數(shù)。日收益率采用對數(shù)收益率計算，方法為Rt= In（Pt/Pt-1 ），Pt為第t日指數(shù)，Rt為第t日指數(shù)收益率。指數(shù)數(shù)據均來自Wind資訊金融終端，收益率來自作者的計算。

2數(shù)據描述性統(tǒng)計

表1 描述了樣本統(tǒng)計特征：一是股票收益率的均值和方差最高，期貨次之，債券最低，這表明股票市場的收益率和風險相對較高， 期貨次之，債券最低，體現(xiàn)了金融市場的高風險高收益特征。二是股票和期貨收益率具有左偏特征，收益率分布會較頻繁地出現(xiàn)小收益和一些極大的損失，債券收益率具有右偏特征，收益率分布會較頻繁地出現(xiàn)小損失和一些極大的收益。三是債券市場和股票、期貨市場均具有尖峰特征，債券市場的尖峰特征更強，出現(xiàn)收益率較大偏離均值的極端偏差的可能性更大。

五、結論與建議

本文使用多變量GRACH方法研究了2005—2013年間股票、債券和期貨市場間的風險溢出效應。結果表明，股票市場、債券市場和期貨市場之間存在風險溢出效應，金融市場間存在風險傳遞。金融市場聯(lián)系緊密，穩(wěn)定股票市場（債券市場、期貨市場）發(fā)展的政策的實施效果，會受到來自另外兩個市場的不利影響的抵銷。需加強市場監(jiān)管和相關政策的協(xié)調性，以整個金融市場的全局視角進行股票市場（債券市場、期貨市場）等單個市場的政策設計，恰當選擇政策實施時機，保證政策實施效果。

參考文獻：

[1] Hamao，Y，Masulis，RW，Ng，VCorrelations in Price Changes and Volatility across International Stock Markets[J]Review of Financial Studies， 1990，3（2）：281-307

[2] Koutmos，G，Booth，GGAsymmetric Volatility Transmission in International Stock Markets[J]Journal of International Money and Finance，1995，14（6）：747-762

[3] Miyakoshi，TSpillovers of Stock Return Volatility to Asian Equity Markets from Japan and the US[J]Journal of International Financial Markets， Institutions and Money，2003，（13）： 383-399

[4] Diebold，F(xiàn)X，Yilmaz，KMeasuring Financial Asset Return and Volatility Spillovers， with Application to Global Equity Markets[J]The Economic Journal，2009，119（534）： 158-171

[5] Abdalla，ISA，Murinde，VExchange Rate and Stock Price Interactions in Emerging Financial Markets： Evidence on India， Korea， Pakistan and the Philippines[J]Applied Financial Economics ，1997，7（1）：25-35

[6] Maghyereh，A，Al-Kandari，AOil Prices and Stock Markets in GCC Countries： New Evidence from Nonlinear Cointegration Analysis[J]Managerial Finance， 2007， 33（7）：449-460

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[8] Park，J，Ratti，RAOil Price Shocks and Stock Markets in the USand 13 European Countries [J]Energy Economics，2008，30（5）： 2587-2608

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[10] Ehrmanna， M，F(xiàn)ratzscherb，M，Rigobon，RStocks， Bonds， Money Markets and Exchange Rates： Measuring International Financial Transmission [J]Journal of Applied Econometrics，2011，26（6）： 948-974

[11] 趙華人民幣匯率與利率之間的價格和波動溢出效應研究[J]金融研究，2007，（3）：41-49

[12] 陳云，陳浪南，林魯東人民幣匯率與股票市場波動溢出效應研究[J]管理科學，2009，（3）：104-112

[13] 李成，馬文濤，王彬我國金融市場間溢出效應研究[J]數(shù)量經濟技術經濟研究，2010，（6）：3-19

[14] 史永東，丁偉，袁紹鋒市場互聯(lián)、風險溢出與金融穩(wěn)定 [J]金融研究，2013，（3）：170-180

[15] Engle， RF，Kroner，KFMultivariate Simultaneous Generalized ARCH [J]Econometric Theory ，1995，11（1）：122-150

本文使用2005年1月4日至2013年12月31日股票市場、債券市場和期貨市場的每日價格數(shù)據，股票市場價格選取滬深300指數(shù)，債券市場價格選取中證國債指數(shù)，期貨市場價格使用商品期貨價格，選取中證商品指數(shù)。日收益率采用對數(shù)收益率計算，方法為Rt= In（Pt/Pt-1 ），Pt為第t日指數(shù)，Rt為第t日指數(shù)收益率。指數(shù)數(shù)據均來自Wind資訊金融終端，收益率來自作者的計算。

2數(shù)據描述性統(tǒng)計

表1 描述了樣本統(tǒng)計特征：一是股票收益率的均值和方差最高，期貨次之，債券最低，這表明股票市場的收益率和風險相對較高， 期貨次之，債券最低，體現(xiàn)了金融市場的高風險高收益特征。二是股票和期貨收益率具有左偏特征，收益率分布會較頻繁地出現(xiàn)小收益和一些極大的損失，債券收益率具有右偏特征，收益率分布會較頻繁地出現(xiàn)小損失和一些極大的收益。三是債券市場和股票、期貨市場均具有尖峰特征，債券市場的尖峰特征更強，出現(xiàn)收益率較大偏離均值的極端偏差的可能性更大。

五、結論與建議

本文使用多變量GRACH方法研究了2005—2013年間股票、債券和期貨市場間的風險溢出效應。結果表明，股票市場、債券市場和期貨市場之間存在風險溢出效應，金融市場間存在風險傳遞。金融市場聯(lián)系緊密，穩(wěn)定股票市場（債券市場、期貨市場）發(fā)展的政策的實施效果，會受到來自另外兩個市場的不利影響的抵銷。需加強市場監(jiān)管和相關政策的協(xié)調性，以整個金融市場的全局視角進行股票市場（債券市場、期貨市場）等單個市場的政策設計，恰當選擇政策實施時機，保證政策實施效果。

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[14] 史永東，丁偉，袁紹鋒市場互聯(lián)、風險溢出與金融穩(wěn)定 [J]金融研究，2013，（3）：170-180

[15] Engle， RF，Kroner，KFMultivariate Simultaneous Generalized ARCH [J]Econometric Theory ，1995，11（1）：122-150

本文使用2005年1月4日至2013年12月31日股票市場、債券市場和期貨市場的每日價格數(shù)據，股票市場價格選取滬深300指數(shù)，債券市場價格選取中證國債指數(shù)，期貨市場價格使用商品期貨價格，選取中證商品指數(shù)。日收益率采用對數(shù)收益率計算，方法為Rt= In（Pt/Pt-1 ），Pt為第t日指數(shù)，Rt為第t日指數(shù)收益率。指數(shù)數(shù)據均來自Wind資訊金融終端，收益率來自作者的計算。

2數(shù)據描述性統(tǒng)計

表1 描述了樣本統(tǒng)計特征：一是股票收益率的均值和方差最高，期貨次之，債券最低，這表明股票市場的收益率和風險相對較高， 期貨次之，債券最低，體現(xiàn)了金融市場的高風險高收益特征。二是股票和期貨收益率具有左偏特征，收益率分布會較頻繁地出現(xiàn)小收益和一些極大的損失，債券收益率具有右偏特征，收益率分布會較頻繁地出現(xiàn)小損失和一些極大的收益。三是債券市場和股票、期貨市場均具有尖峰特征，債券市場的尖峰特征更強，出現(xiàn)收益率較大偏離均值的極端偏差的可能性更大。

五、結論與建議

本文使用多變量GRACH方法研究了2005—2013年間股票、債券和期貨市場間的風險溢出效應。結果表明，股票市場、債券市場和期貨市場之間存在風險溢出效應，金融市場間存在風險傳遞。金融市場聯(lián)系緊密，穩(wěn)定股票市場（債券市場、期貨市場）發(fā)展的政策的實施效果，會受到來自另外兩個市場的不利影響的抵銷。需加強市場監(jiān)管和相關政策的協(xié)調性，以整個金融市場的全局視角進行股票市場（債券市場、期貨市場）等單個市場的政策設計，恰當選擇政策實施時機，保證政策實施效果。

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