随着全球经济一体化、资本市场陆续开放、及金融自由化的持续推进,各国金融市场之间、及一国金融市场与其他市场间的边界日益模糊,这在促进资本流通及优化资源配置的同时,也增加了风险在不同国家、市场之间的扩散和传染。作为最大的新兴市场经济国家,我国虽具有规模较大的股票市场,但股票市场发展程度相对较低,抵御风险的能力不足,且我国对大宗商品存在严重的进口依赖,加之美国重启贸易保护政策,大宗商品发展前景扑朔迷离,潜在风险不断增加。正是基于这一背景,本文将理论与实证相结合,对大宗商品市场与我国股票市场之间的风险溢出进行分析,以期能对投资者和监管层深入理解两个市场间的风险相依状态有所裨益。本文选取上证综合指数和大宗商品市场相关价格指数2006-2018年间的日度交易数据,采用GARCH-Copula-CoVaR模型对国际大宗商品市场与我国股票市场之间的风险溢出效应进行了实证分析。首先,用GARCH模型处理金融时间序列普遍存在的自相关和异方差性,并根据模型似然比和信息准则综合判断,选取skew-student-t分布作为最佳边缘分布。同时,在GARCH模型的基础上计算各市场的无条件在险价值VaR,并基于VaR构造风险指标,通过logit回归检验股票市场与大宗商品市场之间是否存在风险溢出效应。其次,提取GARCH模型的标准化残差,经概率积分转换后拟合Copula函数。最后,根据Copula函数刻画的联合分布及相应边缘分布,通过解二重积分上限的方式求得股票市场关于各大宗商品市场的条件分位数,最后算出CoVaR、ΔCoVaR及%CoVaR并对溢出强度进行横向和纵向比较。本文相关实证结果表明:第一,石油和金属铜对我国股票市场具有显著的正向风险溢出效应,但石油对股票市场的风险溢出强度略小于金属铜。第二,黄金的风险溢出效应检验结果表明其与股票市场之间不存在显著的风险溢出效应,相应地,经计算所得的CoVaR也最小。第三,大宗商品市场总体与股票市场之间存在显著的正向风险溢出,其溢出强度明显强于各子市场。第四,从时间维度来讲,大宗商品对股票市场的风险溢出水平随时间的变化而变化。在危机期间,溢出强度明显增大。本文选取大商品和股票市场作为研究对象,着重分析二者之间的风险溢出状态,在实证过程中将GARCH、Copula和CoVaR模型相结合,不仅刻画了金融时间序列的波动特征,描述了两个市场之间的相依状态,而且度量了二者之间的风险溢出强度,同时兼顾了金融时间序列的时变性质及其总体相依关系,在研究对象和实证方法上都有所创新。但在用Copula函数度量大宗商品和股票市场之间相依状态时,本文仅考虑了常见的静态Copula,未考虑相依关系的时变特征,这有待后续拓展和完善。