外汇市场和股票市场的风险溢出效应——基于半参数Copula多元动态模型和CoVaR方法

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随着资本市场全球化和全球经济一体化发展进程的加速,各金融市场之间的相互联系和影响日益加深,也变得更加复杂化和多元化。在全球经济增速变缓、经济不确定性上升的大背景下,市场间的风险溢出关系可能会像“蝴蝶效应”,单个金融机构的风险可能引起系统性的金融危机。2005年我国实行汇率改革和股权分制改革,中国外汇市场和股票市场越来越规范化和市场化,在开放经济下,两者之间的相互联系和影响也在一定程度上被加强。作为金融市场中极其重要的两大金融子市场,又同为反映实体经济的指标,外汇市场和股票市场间的风险溢出关系值得我们深入研究。本文选取2005年8月1日至2020年12月31日外汇市场和股票市场的数据进行实证研究,运用Chen and Fan(2003)提出的SCOMDY模型拟合金融序列并刻画其相依性,再结合CoVaR模型计算方法测度市场间的风险溢出效应。SCOMDY模型与传统模型相比更加灵活的捕捉了金融时间序列的复杂的分布和非线性的相依关系,且估计结果更为稳健。在实证分析之前,我们先对此模型进行蒙特卡洛模拟实验,模拟结果显示ABS的值和MSE的值较小且会随着样本量的增加而减小,证明SCOMDY模型的参数估计方法有较好的准确性和有限样本性能,保证了后续实证分析的有效性和说服力。我们的实证结果表明:我国股票市场和汇率市场存在着显著的相互波动性溢出关系,且这种关系是不对称的,汇率市场对股票市场的风险溢出效应要远远超过股票市场对汇率市场的风险溢出效应。此外,我们拓展对比了A股市场、B股市场和外汇市场风险传导的差异,发现A股市场对汇率市场的风险溢出要大于B股市场对汇率市场的风险溢出,而B股市场比A股市场承受了更多的来自汇率市场的风险溢出。
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