沈虹+邢熒

【摘 要】 為了研究中美股市之間的風(fēng)險溢出效應(yīng)，文章運(yùn)用分位數(shù)回歸方法和CoVaR模型測度在不同分位數(shù)水平下，中美股市之間的風(fēng)險溢出率（%CoVaR）。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：當(dāng)q由0.05變化到0.01時，中國股市對美國股市的風(fēng)險溢出效應(yīng)不斷上升；另一方面，美國股市對中國股市的風(fēng)險溢出效應(yīng)也呈上升趨勢，且上升趨勢更為明顯。除此之外，中國A股市場對美國股市的風(fēng)險溢出效應(yīng)比B股市場對美國股市的風(fēng)險溢出效應(yīng)更明顯。在極端事件發(fā)生的情況下，中國A股市場受美國股票市場的影響也比B股大。

【關(guān)鍵詞】 風(fēng)險溢出效應(yīng)； 分位數(shù)回歸； CoVaR

【中圖分類號】 F830 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2017）16-0014-03

一、引言

金融市場間的風(fēng)險溢出效應(yīng)是指當(dāng)一個金融市場出現(xiàn)劇烈波動或陷入困境時，迅速傳染到其他金融市場，使得其他金融市場也受到不利影響。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，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，跌幅達(dá)到4.47%；恒生指數(shù)收報18 210.49點，下跌1 142.41點，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，尤其是股票市場之間的風(fēng)險溢出效應(yīng)便成為人們關(guān)注的熱點問題。Huang[1]、Roengpitya[2]等采用CoVaR方法研究了金融機(jī)構(gòu)對系統(tǒng)整體的風(fēng)險溢出效應(yīng)。任繼勤等[3]使用GARCH-VAR方法考察了中國主板市場和創(chuàng)業(yè)板市場之間的溢出效應(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)險溢出強(qiáng)度。劉曉星等[5]運(yùn)用Copula模型研究美國股票市場對歐洲和亞洲國家的風(fēng)險溢出效應(yīng)。

由于CoVaR模型能很好地測度市場間的風(fēng)險溢出效應(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)險情況下美國股市與中國股市之間的風(fēng)險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)用價值。

二、模型與方法

（一）CoVaR模型

學(xué)術(shù)界對風(fēng)險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）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：