談?dòng)沦t，郭 頌

（上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，上海 200120）

0 引言

股市一體化作為經(jīng)濟(jì)全球化和金融自由化下資本市場(chǎng)的主要發(fā)展趨勢(shì)，其學(xué)術(shù)研究?jī)r(jià)值不言而喻。迄今為止，諸多學(xué)者分別基于不同的樣本和不同的檢驗(yàn)方法對(duì)全球范圍內(nèi)的股市一體化現(xiàn)象進(jìn)行了探討研究。早期的研究主要關(guān)注發(fā)達(dá)國(guó)家股市之間的一體化進(jìn)程，從研究方法來看，早期多數(shù)學(xué)者考察股市的一體化進(jìn)程基本都是采用傳統(tǒng)的VAR脈沖響應(yīng)、多元GARCH簇方法以及線性Granger因果檢驗(yàn)等分析方法。然而上述研究方法仍然存在一些不足：其一是只能考慮時(shí)間序列有限階滯后影響，通常金融時(shí)間序列之間具有復(fù)雜的因果關(guān)系，伴隨著序列非平穩(wěn)、自相關(guān)、異方差以及共線性等影響，而上述檢驗(yàn)?zāi)Ｐ秃茈y實(shí)現(xiàn)甄別，以致最后的結(jié)論可靠性較差。其二是上述檢驗(yàn)方法從本質(zhì)上來說都是一種線性因果關(guān)系檢驗(yàn)，經(jīng)濟(jì)全球化和金融自由化使得國(guó)際金融市場(chǎng)面臨結(jié)構(gòu)更復(fù)雜的互動(dòng)關(guān)系，金融危機(jī)的教訓(xùn)提示應(yīng)當(dāng)更加關(guān)注股票市場(chǎng)極端價(jià)格波動(dòng)引發(fā)的傳染效應(yīng)，顯然傳統(tǒng)的溢出效應(yīng)層面的考察并不能有效滿足復(fù)雜結(jié)構(gòu)下的股票市場(chǎng)一體化進(jìn)程的研究。其三是上述檢驗(yàn)?zāi)Ｐ屯ǔＶ荒莒o態(tài)地刻畫股市聯(lián)動(dòng)以及股市傳染。

與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，本文具有如下特點(diǎn)：一是在一體化研究框架下，分別從聯(lián)動(dòng)性與傳染性兩個(gè)方面全面系統(tǒng)地分析了全球范圍內(nèi)的股市一體化程度，形成對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)的有益補(bǔ)充。二是分析了以金磚國(guó)家為代表的中國(guó)市場(chǎng)的股市世界一體化程度，同時(shí)基于中國(guó)市場(chǎng)系統(tǒng)內(nèi)部，研究了中國(guó)股市與其他金磚國(guó)家股市的聯(lián)動(dòng)性、傳染性，并且從股市傳染強(qiáng)度視角，比較了金磚五國(guó)股票市場(chǎng)的系統(tǒng)重要性；基于成熟市場(chǎng)系統(tǒng)，對(duì)比研究了中國(guó)股市的世界一體化程度與成熟市場(chǎng)的世界一體化程度；三是首次基于時(shí)變動(dòng)態(tài)Copula技術(shù)刻畫了股票市場(chǎng)相關(guān)結(jié)構(gòu)，并在此基礎(chǔ)上，通過Kendall秩相關(guān)系數(shù)與尾部相關(guān)系數(shù)分別刻畫不同股市之間的聯(lián)動(dòng)性與傳染性；四是在股市一體化模型構(gòu)建與實(shí)證研究中，充分考慮到不同股市之間的非線性相關(guān)結(jié)構(gòu)以及一體化程度的動(dòng)態(tài)變化特征，全面展現(xiàn)不同股市之間相關(guān)結(jié)構(gòu)的演化過程。

1 模型構(gòu)建、樣本選取和數(shù)據(jù)說明

1.1 Copula函數(shù)估計(jì)相關(guān)結(jié)構(gòu)

通常情況下，股票市場(chǎng)價(jià)格收益率序列往往存在“波動(dòng)性集聚”，呈現(xiàn)“尖峰厚尾”的非對(duì)稱特征，并且多數(shù)情況下伴隨著“杠桿效應(yīng)”，傳統(tǒng)的分布統(tǒng)計(jì)分析不能很好地?cái)M合收益率序列的分布，也不能預(yù)測(cè)股票價(jià)格在極端情形下的變化特征。另外，傳統(tǒng)的GARCH模型往往將擾動(dòng)項(xiàng)設(shè)定為正態(tài)分布，然而當(dāng)時(shí)間序列存在厚尾狀態(tài)時(shí)，其異常波動(dòng)情形比在正態(tài)分布下更容易發(fā)生，這時(shí)將擾動(dòng)項(xiàng)設(shè)定為偏t分布可以更精確地刻畫價(jià)格波動(dòng)過程。綜合考慮，本文對(duì)各個(gè)股票價(jià)格收益率建立ARMA(p,q)-GJRGARCH(1,1,1)-偏t模型以刻畫各國(guó)指數(shù)的邊緣分布。模型表達(dá)形式如下：

第一個(gè)方程為股票收益率的條件均值方程，p和q為其滯后階數(shù)，其最優(yōu)值通過BIC準(zhǔn)則確定；第二個(gè)方程表示對(duì)股票收益率殘差序列εi,t進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；第三個(gè)方程為股票收益率的條件波動(dòng)方程，其中wi為常數(shù)參數(shù)，αi為滯后平方殘差項(xiàng)系數(shù)，表示未來信息對(duì)股票價(jià)格的影響程度，βi波動(dòng)滯后方差項(xiàng)系數(shù)，表示波動(dòng)的記憶性，即上期波動(dòng)對(duì)于當(dāng)期波動(dòng)的影響程度。第四個(gè)方程為標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列ei,t服從峰度參數(shù)為ηi，偏度參數(shù)為λi的偏t分布。

接下來，對(duì)各個(gè)國(guó)家指數(shù)邊緣分布進(jìn)行結(jié)構(gòu)Copula函數(shù)擬合。根據(jù)Copula函數(shù)在單調(diào)增變化下Copula函數(shù)保持不變的性質(zhì)可知，由于ri,t和rj,t分別是ei,t和ej,t的單調(diào)增函數(shù)，因此對(duì)收益率序列ri,t和rj,t之間相關(guān)結(jié)構(gòu)的研究可以轉(zhuǎn)換為對(duì)其標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列ei,t和ej,t之間相關(guān)結(jié)構(gòu)的研究。在擬合Copula函數(shù)之前，需要對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列ei,t和ej,t進(jìn)行概率積分變換，以得到滿足二元Copula函數(shù)變量定義域的U（0，1）時(shí)間序列，如果經(jīng)過積分概率變換后的時(shí)間序列ui,t和uj,t均服從均勻分布，則可以進(jìn)行Copula函數(shù)擬合估計(jì)?？紤]到標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列ei,t和ej,t均服從偏t分布，本文選擇橢圓類的T-Copula函數(shù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)相關(guān)性估計(jì)。T-Copula函數(shù)本質(zhì)上是一個(gè)結(jié)構(gòu)相關(guān)參數(shù)為ρ和自由度參數(shù)為φ的二元t分布函數(shù)，同時(shí)，由于Copula函數(shù)中的結(jié)構(gòu)相關(guān)參數(shù)ρ為二元函數(shù)分布下的相關(guān)性度量，所以可以充分反映各種線性以及非線性相關(guān)性信息。

然而上述T-Copula函數(shù)的相關(guān)結(jié)構(gòu)參數(shù)ρ是靜態(tài)的，不能夠反映標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列ei,t和ej,t（也就是指數(shù)收益率序列ri,t和rj,t）的動(dòng)態(tài)變化關(guān)系，需要將相關(guān)結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)性動(dòng)態(tài)演化，基于Manthos Vogiatzoglou（2010）等學(xué)者的研究，最能夠有效描述T-Copula函數(shù)條件相關(guān)矩陣的動(dòng)態(tài)過程是DCC過程，所以本文假設(shè)相關(guān)結(jié)構(gòu)參數(shù)ρ的條件相關(guān)矩陣服從動(dòng)態(tài)DCC(1,1)過程，從而得到動(dòng)態(tài)時(shí)變相關(guān)結(jié)構(gòu)參數(shù)ρt，具體表達(dá)式如下：

其中，是et的樣本協(xié)方差矩陣，是主對(duì)角元素為Qt平方根，非對(duì)角線元素為0的2×2階矩陣，模型參數(shù)約束滿足φ+ψ＜1;φ,ψ∈(0,1)。

1.2 聯(lián)動(dòng)性與傳染性的刻畫

接下來，本文對(duì)股票價(jià)格收益率進(jìn)行聯(lián)動(dòng)性效應(yīng)與傳染性效應(yīng)刻畫。聯(lián)動(dòng)性的最主要特征是股票價(jià)格同步波動(dòng)的相關(guān)性，即ri,t和rj,t同步上漲或者下跌，能夠有效描述這一特征的相關(guān)性度量被稱為一致性度量。經(jīng)常使用的一致性度量是Kendall秩相關(guān)系數(shù)τ，其具體定義如下：

如果表示成Copula函數(shù)的形式，則為：

而根據(jù)傳染性的定義，本文關(guān)心的是當(dāng)某個(gè)股票價(jià)格異常上漲或下跌（主要是下跌）波動(dòng)時(shí)對(duì)于另一個(gè)市場(chǎng)股票價(jià)格的影響程度，即二者之間的尾部相關(guān)性。能夠有效描述這一特征的相關(guān)性度量被稱為尾相關(guān)度量。最經(jīng)常使用的尾相關(guān)度量是上下尾相關(guān)系數(shù)λu和λl，其具體定義如下：

而當(dāng)Copula函數(shù)為時(shí)變T-DCC-copula函數(shù)時(shí)，尾相關(guān)度量上下尾相關(guān)系數(shù)和與時(shí)變結(jié)構(gòu)相關(guān)系數(shù)ρt之間具有如下的關(guān)系：

1.3 樣本選取與數(shù)據(jù)說明

成熟市場(chǎng)方面，本文選取老牌資本主義發(fā)達(dá)國(guó)家，主要是德國(guó)、法國(guó)、英國(guó)以及日本。對(duì)于世界市場(chǎng)，作為全球最具影響力的股市，美國(guó)股市的變化往往左右著其他國(guó)家股市的變化，其國(guó)際影響甚為重要，毫無(wú)疑問是最重要的世界市場(chǎng)。代表性指數(shù)選取方面，依次選取中國(guó)上證綜合指數(shù)作為中國(guó)股市指數(shù)代表；成熟市場(chǎng)方面，選取英國(guó)富時(shí)100指數(shù)、德國(guó)法蘭克福DAX30指數(shù)、法國(guó)CAC40指數(shù)、日經(jīng)225指數(shù)作為成熟市場(chǎng)指數(shù)代表；選取美國(guó)S&P500指數(shù)作為世界市場(chǎng)指數(shù)代表。這些指數(shù)也是多數(shù)學(xué)者的普遍選擇，上述各個(gè)國(guó)家市場(chǎng)指數(shù)分別記為：CN（中國(guó)）、BR（巴西）、SA（南非）、IN（印度）、RE（俄羅斯）、USA（美國(guó)）、GM（德國(guó)）、FR（法國(guó)）、UK（英國(guó)）和JP（日本）。

本文選取的樣本期間是從2005年1月4日至2015年11月20日。刪除因節(jié)假日不同等導(dǎo)致交易日指數(shù)缺失的數(shù)據(jù)，最后得到2093組日數(shù)據(jù)。指數(shù)日收益率通過對(duì)日收盤價(jià)做一階對(duì)數(shù)差分得到，為了減少計(jì)算誤差，日收益率均乘以100，即rt=100*ln(Pt/Pt-1)，其中rt為指數(shù)在t日的日收益率，Pt為指數(shù)在t日的收盤價(jià)，Pt-1為指數(shù)在t-1日的收盤價(jià)，這樣就得到了指數(shù)的日收益率序列。

2 實(shí)證分析

各個(gè)國(guó)家市場(chǎng)指數(shù)日收益率序列的基本描述性統(tǒng)計(jì)如下頁(yè)表1所示。

由表1可知，在樣本考察期內(nèi)，中國(guó)市場(chǎng)整體收益率均值水平均高于成熟市場(chǎng)以及世界市場(chǎng)，而作為世界市場(chǎng)的美國(guó)市場(chǎng)收益率平均水平保持在0左右。與之相對(duì)應(yīng)的是中國(guó)市場(chǎng)的收益率標(biāo)準(zhǔn)差也要高于成熟市場(chǎng)以及美國(guó)市場(chǎng)，這說明中國(guó)市場(chǎng)在保持高收益率的同時(shí)，其自身風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)也比較高。所有指數(shù)的偏度值均小于0，說明上述指數(shù)收益率均呈現(xiàn)后尾狀態(tài)，而峰度值都超過了4，說明尖峰效應(yīng)明顯。所有指數(shù)的JB檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量都很顯著，說明上述指數(shù)序列都不服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，基于傳統(tǒng)正態(tài)分布的溢出效應(yīng)檢驗(yàn)會(huì)導(dǎo)致偏差。Q（10）檢驗(yàn)表明，在滯后10階、10%的顯著水平下，除了德國(guó)市場(chǎng)指數(shù)以外，其他市場(chǎng)指數(shù)均具有自相關(guān)性，而ARCH效應(yīng)檢驗(yàn)表明，在滯后10階，1%的顯著性水平下，上述指數(shù)序列仍然具有明顯的條件異方差性，呈現(xiàn)顯著的“波動(dòng)性集聚”狀態(tài)；ADF單位根檢驗(yàn)和KPSS平穩(wěn)性檢驗(yàn)均表明，在1%的顯著水平下，上述各個(gè)指數(shù)都是平穩(wěn)的。因此，總體來看，所有指數(shù)序列都具有尖峰、后尾和條件異方差的特點(diǎn)。

表1 各國(guó)指數(shù)收益率的統(tǒng)計(jì)性描述

考慮到上述特點(diǎn)，接下來本文將使用ARMA(p,q)-GJRGARCH(1,1,1)-偏t模型來模擬上述指數(shù)序列的邊緣分布，其結(jié)果如表2所示。

表2 ARMA(p,q)-GJRGARCH(1,1,1)-偏t模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果

由表2可知，在條件均值方程ARMA(p,q)中①本文設(shè)定ARMA(p,q)中的最高滯后階數(shù)為5階，并且依據(jù)BIC準(zhǔn)則來確定最優(yōu)滯后階數(shù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)所有的股票指數(shù)序列的最優(yōu)滯后階數(shù)為：p=0，q=0，即條件均值模型實(shí)際上為ARMA(0,0)形式，故參數(shù)只有一個(gè)μ。，所有股市均值溢出效應(yīng)均不顯著。在條件波動(dòng)方程GIRGARCH(1,1,1)參數(shù)估計(jì)結(jié)果中，在10%的顯著性水平下，常數(shù)項(xiàng)w均很顯著；對(duì)于滯后平方殘差項(xiàng)的系數(shù)α而言，中國(guó)市場(chǎng)指數(shù)的系數(shù)α在10%的顯著性水平下都很顯著，而世界市場(chǎng)以及除了德國(guó)之外的其他成熟市場(chǎng)的系數(shù)α均不顯著，這說明中國(guó)股票市場(chǎng)當(dāng)期價(jià)格容易受到前期新信息的顯著影響，而前期相關(guān)信息卻不會(huì)對(duì)成熟股票市場(chǎng)以及世界股票市場(chǎng)當(dāng)期價(jià)格產(chǎn)生顯著性影響，成熟股票市場(chǎng)的有效性程度高于中國(guó)市場(chǎng)；對(duì)于波動(dòng)滯后方差項(xiàng)的系數(shù)β來說，所有市場(chǎng)指數(shù)的系數(shù)值在1%的顯著性水平下都很顯著，這說明，無(wú)論是中國(guó)市場(chǎng)還是成熟市場(chǎng)以及世界市場(chǎng)，股票價(jià)格波動(dòng)都具有記憶性，即前期價(jià)格波動(dòng)會(huì)顯著影響后期股票價(jià)格波動(dòng)；在偏t分布方程的參數(shù)估計(jì)結(jié)果中，所有股市指數(shù)的非對(duì)稱參數(shù)λ和峰度參數(shù)η在1%的顯著性水平下都很顯著，說明所有股市指數(shù)序列都具有尖峰和后尾特征，并且呈現(xiàn)有偏狀態(tài)。Q(10)、ARCH分別是針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列et進(jìn)行的滯后10階自相關(guān)檢驗(yàn)與異方差檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明在5%的顯著性水平下，標(biāo)準(zhǔn)化后的殘差序列均已無(wú)明顯自相關(guān)與異方差特征。而對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列et經(jīng)過積分變換后的序列ut行K-S分布擬合檢驗(yàn)，結(jié)果表明在1%的顯著性水平下所有序列ut都通過了K-S檢驗(yàn)，說明它們均服從U(0,1)分布。綜合來看，建立ARMA(p,q)-GJR GARCH(1,1,1)-偏t模型可以很好地對(duì)上述股票指數(shù)邊緣分布進(jìn)行描述，并且可以發(fā)現(xiàn)不同股市價(jià)格波動(dòng)的一些重要信息，從而可以建立時(shí)變Copula模型來準(zhǔn)確研究不同國(guó)家股市之間的相關(guān)結(jié)構(gòu)。

3 中國(guó)股市與成熟股市的世界一體化差異

下頁(yè)表3給出了成熟股市市場(chǎng)指數(shù)與美國(guó)S&P 500指數(shù)的T-DCC-Copula函數(shù)擬合結(jié)果。

由表3可以看出，在10%的顯著性水平下，所有二元分布T-Copula函數(shù)自由度參數(shù)均很顯著，說明T-Copula函數(shù)可以較好地度量股票指數(shù)的相關(guān)結(jié)構(gòu)，同時(shí)每個(gè)相關(guān)結(jié)構(gòu)DCC動(dòng)態(tài)演化參數(shù)（尤其是第二個(gè)參數(shù)）顯著性很高，說明與中國(guó)市場(chǎng)股市相比，成熟股市與世界股市的相關(guān)性動(dòng)態(tài)變化特征更加明顯，所以時(shí)變T-DCC-Copula模型可以有效地刻畫成熟股市與世界股市整體相關(guān)結(jié)構(gòu)及其動(dòng)態(tài)變化特征。

下頁(yè)圖1給出了包括德國(guó)、法國(guó)、日本以及英國(guó)在內(nèi)的老牌發(fā)達(dá)資本主義國(guó)家成熟市場(chǎng)與美國(guó)市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)Kendall系數(shù)變化情況，同時(shí)為了進(jìn)行比較研究同時(shí)還給出了中國(guó)股市與美國(guó)股市的動(dòng)態(tài)Kendall系數(shù)變化情況。

表3 時(shí)變Copula模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果

圖1 中國(guó)股市、成熟股市與世界股市的動(dòng)態(tài)Kendall系數(shù)

由圖1可以看出，發(fā)達(dá)國(guó)家的成熟市場(chǎng)的世界一體化程度也不盡相同，其中德國(guó)、法國(guó)以及英國(guó)股市與美國(guó)股市的動(dòng)態(tài)Kendall系數(shù)走勢(shì)波動(dòng)情況基本一致，系數(shù)平均水平為0.4左右，而波動(dòng)區(qū)間也基本是在[0.3，0.5]上，而日本股市與美國(guó)股市的動(dòng)態(tài)Kendall系數(shù)走勢(shì)情況卻與上述國(guó)家不同，其系數(shù)值的平均水平為0.1左右，并且其波動(dòng)區(qū)間也是位于[0.095，0.015]上，整體來看，成熟市場(chǎng)的股市世界一體化程度要普遍高于中國(guó)市場(chǎng)的世界一體化程度，依據(jù)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)假說，這主要與其對(duì)外貿(mào)易活躍程度有關(guān)。

就金融危機(jī)以及歐債危機(jī)期間的聯(lián)動(dòng)性來看，歐洲成熟市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)Kendall系數(shù)表現(xiàn)基本一致，即在2008年之后，歐洲成熟市場(chǎng)與美國(guó)市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)Kendall系數(shù)逐漸升高，并且在金融危機(jī)與歐債危機(jī)期間保持較高的聯(lián)動(dòng)程度，動(dòng)態(tài)Kendall系數(shù)值基本維持在0.5左右，并且波動(dòng)較小，并且高聯(lián)動(dòng)程度的持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，基本上直到2014年才逐漸下降到正常水平，而后又開始逐漸升高，這說明，在危機(jī)期間，成熟市場(chǎng)與世界股市的聯(lián)系較穩(wěn)定時(shí)期更為密切，并且危機(jī)事件對(duì)于成熟股市的世界一體化聯(lián)動(dòng)性影響時(shí)間較長(zhǎng)。相比之下，在危機(jī)期間，日本市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)Kendall系數(shù)表現(xiàn)和中國(guó)股市有些相同，并沒有出現(xiàn)明顯的系數(shù)變化情況，而是維持之前的平均水平上下波動(dòng)，說明危機(jī)事件對(duì)于亞洲股市的世界一體化聯(lián)動(dòng)程度影響很低，不過總體來看，日本股市的世界一體化程度仍然高于中國(guó)股市。

圖2顯示了在樣本考察期內(nèi)，發(fā)達(dá)國(guó)家成熟股市與美國(guó)股市之間的動(dòng)態(tài)上下尾部系數(shù)（或者）走勢(shì)及其波動(dòng)情況，即股市傳染性的動(dòng)態(tài)變化情況。德國(guó)股市與美國(guó)股市的動(dòng)態(tài)上下尾部系數(shù)（或者）最高，波動(dòng)區(qū)間為[0.1，0.3]，平均水平超過了0.2，接下來是法國(guó)股市與英國(guó)股市，動(dòng)態(tài)上下尾部系數(shù)（或者）平均水平大致為0.15，大致也在[0.1，0.3]上波動(dòng)，而日本股市與美國(guó)股市的動(dòng)態(tài)上下尾部系數(shù)（或者）卻較低，其平均水平大約為0.016，波動(dòng)區(qū)間為[0.0155，0.017]，但是仍然高于中國(guó)股市以及大部分新興股市與美國(guó)股市的動(dòng)態(tài)上下尾部系數(shù)（或者），并且就整體水平來看，與中國(guó)市場(chǎng)相比，成熟市場(chǎng)的世界一體化程度較高，同時(shí)相互之間的傳染性也較高。

圖2 中國(guó)股市、成熟股市與美國(guó)股市的動(dòng)態(tài)尾部系數(shù)

在圖2中同樣標(biāo)注了美國(guó)金融危機(jī)以及歐洲次貸危機(jī)發(fā)生的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，通過該時(shí)間節(jié)點(diǎn)前后的動(dòng)態(tài)上下尾部系數(shù)（或者λl）走勢(shì)波動(dòng)情況，可以窺探危機(jī)事件對(duì)于成熟股市與世界股市在危機(jī)期間的傳染性情況。具體來說，2008年金融危機(jī)發(fā)生后，歐洲成熟股市與世界股市的傳染性急劇上升，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過正常水平，之后隨著歐洲債務(wù)危機(jī)的發(fā)生，由于歐洲成熟市場(chǎng)與債務(wù)國(guó)之間的政治經(jīng)濟(jì)聯(lián)系程度較高，歐債危機(jī)的持續(xù)蔓延再次推動(dòng)傳染性逐漸升高，達(dá)到樣本時(shí)間內(nèi)的最高處，并且一直持續(xù)到2012年底左右，才開始逐漸下降，而日本股市與美國(guó)股市之間的傳染性在金融危機(jī)發(fā)生后迅速升高，但是又迅速下降，危機(jī)事件的沖擊效應(yīng)持續(xù)時(shí)間很短，而中國(guó)股市和美國(guó)股市之間的傳染性在危機(jī)期間波動(dòng)不大，基本上不明顯，所以上述事實(shí)說明了隨著股市一體化程度的不同，某個(gè)國(guó)家市場(chǎng)受到金融危機(jī)的影響持續(xù)時(shí)間也不同，當(dāng)與世界股市的聯(lián)動(dòng)性較高時(shí)，金融危機(jī)的傳染持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，而當(dāng)聯(lián)動(dòng)性程度較低時(shí)，受危機(jī)影響的程度較低。

因此，成熟股市與世界股市之間的傳染性整體水平較高，尤其是在金融危機(jī)以及歐債危機(jī)期間，傳染性不再是某個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的特有現(xiàn)象，而是持續(xù)顯著的長(zhǎng)期性現(xiàn)象。當(dāng)危機(jī)信息蔓延時(shí)，成熟市場(chǎng)股市收益率的波動(dòng)由于在短期內(nèi)劇烈波動(dòng)，以此對(duì)投資者的心理預(yù)期產(chǎn)生影響，使得成熟市場(chǎng)與世界市場(chǎng)的股票價(jià)格異常波動(dòng)，并且由于預(yù)期性因素的持續(xù)性，這種異常波動(dòng)產(chǎn)生的傳染性也持續(xù)顯著，所以在股市世界一體化進(jìn)程中要格外關(guān)注傳染性。

4 結(jié)論及建議

本文基于聯(lián)動(dòng)性與傳染性的視角，考慮到股市結(jié)構(gòu)的時(shí)變與非線性特征，運(yùn)用動(dòng)態(tài)Copula技術(shù)刻畫股票市場(chǎng)相關(guān)結(jié)構(gòu)，進(jìn)而通過秩相關(guān)系數(shù)與尾相關(guān)系數(shù)度量不同股市間的聯(lián)動(dòng)性與傳染性，分析了中國(guó)股市與世界股市的聯(lián)動(dòng)性、傳染性，并且對(duì)比研究了中國(guó)股市的一體化程度與成熟市場(chǎng)的一體化程度。結(jié)果表明：就中國(guó)市場(chǎng)的世界一體化程度而言，隨著中國(guó)市場(chǎng)與世界股市聯(lián)動(dòng)性的提高，股市間的傳染性也在提高，尤其是在金融危機(jī)以及歐債危機(jī)期間；當(dāng)前階段中國(guó)股市的世界一體化程度要比中國(guó)市場(chǎng)一體化程度要低。無(wú)論是聯(lián)動(dòng)性還是傳染性，成熟市場(chǎng)的世界一體化程度普遍比中國(guó)市場(chǎng)尤其是中國(guó)股市要高，成熟股市與世界股市的聯(lián)動(dòng)性在金融危機(jī)期間得到顯著提高，同時(shí)傳染性也得到顯著提高，并且持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，所以隨著股市世界一體化程度的提高，股市間的傳染并不再是某一時(shí)間或時(shí)點(diǎn)的特有現(xiàn)象，而是一種持續(xù)顯著的較長(zhǎng)期性現(xiàn)象。

繼續(xù)推進(jìn)中國(guó)股市國(guó)際一體化進(jìn)程是應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)全球化以及提升國(guó)際影響力的必然途徑，而當(dāng)前中國(guó)股市的整體國(guó)際一體化程度較低，所以一方面要繼續(xù)加強(qiáng)同世界市場(chǎng)在金融開放、資本流動(dòng)等方面的深化合作，逐漸提高我國(guó)股市的系統(tǒng)重要性與國(guó)際影響力；另一方面要時(shí)時(shí)關(guān)注一體化進(jìn)程中的風(fēng)險(xiǎn)傳染，在股市國(guó)際化較低的情況下，股市傳染是短期股市價(jià)格異常波動(dòng)的特有現(xiàn)象，所以當(dāng)下我國(guó)股市國(guó)際化進(jìn)程要以穩(wěn)為主，循序漸進(jìn)，避免激進(jìn)式改革可能引發(fā)的外界風(fēng)險(xiǎn)渠道傳染，而隨著股市國(guó)際化程度的提高，股市傳染將會(huì)是較長(zhǎng)期的持續(xù)性現(xiàn)象，因此長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，提高資金配置效率，完善價(jià)格發(fā)現(xiàn)機(jī)制，提高市場(chǎng)有效性才能避免市場(chǎng)主體估計(jì)不足或者過度反應(yīng)，從容應(yīng)對(duì)外界風(fēng)險(xiǎn)沖擊。

參考文獻(xiàn)：

[1]Dooley M，Hutchison M，Transmission of the U.S.Subprime Crisis to Emerging Markets：Evidence on the Decoupling Recoupling Hypothesis[J].Journal of International Money and Finance，2009,28(8).

[2]Modi A G，Patel B K，Patel N R.The Study on Co-movement of Selected Stock Markets[J].International Research Journal of Finance and Economics，2010，(47).

[3]Aloui R，Alissa M S B，Nguyen D K，Global Financial Crisis，Extreme Interdependences，and Contagion Effects：The Role of Economic Structure?[J].Journal of Banking and Finance,2011，35(1).

[4]Samarakoon P.Stock Market Interdependence，Contagion，and the U.S.Financial Crisis：The Case of Emerging，F(xiàn)rontier Markets[J].Journal of International Financial Markets，Institutions and Money，2011,(21).

[5]馬君璐，吳蕾，靳曉婷.美國(guó)危機(jī)向亞洲中國(guó)市場(chǎng)傳染過程中的多米諾效應(yīng)研究[J].世界經(jīng)濟(jì)，2012，(6).

[6]何光輝，楊咸月，陳詩(shī)一.人世以來中國(guó)證券市場(chǎng)動(dòng)態(tài)國(guó)際一體化研究[J].經(jīng)濟(jì)研究，2012，(10).

[7]趙進(jìn)文，蘇明政，邢天才.未預(yù)期收益率，傳染性與金融危機(jī)——來自上海市場(chǎng)與世界市場(chǎng)的證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2013，(4).

[8]王健.中美股市聯(lián)動(dòng)性——基于極大重疊離散小波變換的研究[J].世界經(jīng)濟(jì)文匯,2014,(2).

[9]梁琪,李政,郝項(xiàng)超.中國(guó)股票市場(chǎng)國(guó)際化研究：基于信息溢出的視角[J].經(jīng)濟(jì)研究,2015，(4).

[10]劉源,邱麗萍,劉濤.ARCH簇模型在股市風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值測(cè)度中的應(yīng)用[J].特區(qū)經(jīng)濟(jì),2017,(1).