【摘 要】
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股票市场的“溢出效应”是学术界持续关注的热点问题。在全球政治经济格局日益复杂的当下，研究中美两国股市之间的传染效应也具有现实意义。基于2001年1月—2020年7月上证综合指数和标普500指数的日收盘价数据，运用分块混合Copula模型，对不同市场行情下中美股市之间的相关性结构进行分解并识别了风险传染方向。研究发现：中美股市之间风险传染效应在低迷与繁荣两种极端市场行情下具有非对称性；在两种极端市场
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“双向开放提速背景下金融风险传染效应的识别及应用研究——基于相关性的结构分解模型”（71971004）；
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股票市场的“溢出效应”是学术界持续关注的热点问题。在全球政治经济格局日益复杂的当下，研究中美两国股市之间的传染效应也具有现实意义。基于2001年1月—2020年7月上证综合指数和标普500指数的日收盘价数据，运用分块混合Copula模型，对不同市场行情下中美股市之间的相关性结构进行分解并识别了风险传染方向。研究发现：中美股市之间风险传染效应在低迷与繁荣两种极端市场行情下具有非对称性；在两种极端市场行情的更迭过程中，风险传染效应以较大概率伴随出现。传染强度上，2005年以后能够检测到中美股市之间存在显著的风险传染效应，而2012—2019年传染效应达到最强。传染方向上，次贷危机之前，美国股市对中国股市存在单向风险传染；次贷危机之后，美国股市的主导地位有所减弱，中国A股一度表现出对美股的单向传染效应。因此，挖掘更多的相关性结构信息，有助于全球投资者制定精细化的风险管理方案。
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