基于TVP-VAR對(duì)我國(guó)金融市場(chǎng)極端風(fēng)險(xiǎn)的研究

[摘要]文章利用時(shí)變參數(shù)向量自回歸頻率連通性模型（TVP-VAR），研究了極端事件對(duì)我國(guó)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響。實(shí)證結(jié)果得出以下主要結(jié)論：我國(guó)股市是主要的凈風(fēng)險(xiǎn)接受者，與內(nèi)地股市相比，香港股市在金融危機(jī)中呈現(xiàn)出較高的波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)；極端事件發(fā)生后，短期內(nèi)我國(guó)各金融市場(chǎng)間的不對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)溢出更加明顯。文章旨在通過研究極端事件對(duì)我國(guó)金融市場(chǎng)的短期和長(zhǎng)期影響，為政策制定者和投資者提供風(fēng)險(xiǎn)管理參考。[關(guān)鍵詞]時(shí)變參數(shù)向量自回歸頻率連通性模型；極端風(fēng)險(xiǎn)溢出；金融市場(chǎng)；香港股市自2008年全球金融危機(jī)以來，世界經(jīng)濟(jì)和金融市場(chǎng)經(jīng)歷了一系列劇烈的動(dòng)蕩，這些極端事件不僅對(duì)全球經(jīng)濟(jì)造成了深遠(yuǎn)的影響，而且對(duì)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定性和連通性提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)[1]。作為極端事件的一種，金融危機(jī)的爆發(fā)和蔓延導(dǎo)致了全球資本市場(chǎng)的劇烈波動(dòng)，這種波動(dòng)不再局限于直接受危機(jī)影響的國(guó)家，而是通過各種直接和間接的渠道波及全球。研究顯示，極端事件的發(fā)生往往會(huì)加劇金融市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，增加市場(chǎng)的不確定性[2]。這種風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生和不確定性的增加，不僅影響到事件發(fā)生地的市場(chǎng)，而且通過金融市場(chǎng)的相互聯(lián)系，傳導(dǎo)到與之有金融往來的其他國(guó)家。例如，一些研究提出，極端事件會(huì)導(dǎo)致周邊國(guó)家金融市場(chǎng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)顯著上升，這些風(fēng)險(xiǎn)甚至?xí)l(fā)金融市場(chǎng)的嚴(yán)重波動(dòng)[3]。作為世界第二大經(jīng)濟(jì)體，我國(guó)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定性對(duì)全球經(jīng)濟(jì)具有重要影響。長(zhǎng)期以來，我國(guó)與俄羅斯等國(guó)家保持著密切的經(jīng)貿(mào)往來，使我國(guó)金融市場(chǎng)在全球金融網(wǎng)絡(luò)中占據(jù)重要位置。任何極端事件的發(fā)生，無論是國(guó)內(nèi)還是國(guó)際的，都可能通過直接和間接的渠道對(duì)我國(guó)的金融市場(chǎng)產(chǎn)生影響[3]。特別是在極端事件發(fā)生時(shí)，我國(guó)金融市場(chǎng)可能會(huì)面臨來自其他國(guó)家市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)。深入研究和分析這些風(fēng)險(xiǎn)非常必要。盡管已有研究探討了極端事件對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響，例如美國(guó)和英國(guó)股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)[4]，但對(duì)于我國(guó)這樣的大型發(fā)展中國(guó)家，特別是對(duì)股票、外匯和國(guó)債等不同金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的研究相對(duì)較少。我國(guó)金融市場(chǎng)的特殊性在于其規(guī)模巨大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，與全球金融市場(chǎng)的聯(lián)系日益緊密。因此，極端事件對(duì)我國(guó)金融市場(chǎng)的影響可能具有獨(dú)特的特點(diǎn)和機(jī)制[5]。在極端事件發(fā)生期間，周邊國(guó)家的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)已經(jīng)引起了廣泛關(guān)注。我國(guó)作為全球經(jīng)濟(jì)的重要參與者，金融市場(chǎng)的穩(wěn)定性不僅關(guān)系到國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)的健康運(yùn)行，而且對(duì)全球金融市場(chǎng)的穩(wěn)定具有重要影響。因此，研究極端事件對(duì)我國(guó)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出的短期和長(zhǎng)期影響，對(duì)于理解全球金融市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)和制定有效的風(fēng)險(xiǎn)管理策略具有重要意義[6]。通過這樣的研究，可以更好地理解極端事件如何在全球范圍內(nèi)傳播風(fēng)險(xiǎn)，以及如何通過政策干預(yù)來減輕這些風(fēng)險(xiǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的負(fù)面影響。與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，本研究主要在兩個(gè)方面作出了貢獻(xiàn)。一方面，筆者考察了極端事件對(duì)我國(guó)各金融市場(chǎng)非對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響，為研究極端事件對(duì)我國(guó)金融市場(chǎng)產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)溢出影響提供了新的視角。另一方面，基于TVP-VAR測(cè)量連通性，文章討論了極端事件對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出的長(zhǎng)短期影響。一、采用時(shí)變參數(shù)向量自回歸頻率連通性模型（TVP-VAR）展開研究二、實(shí)證分析（一）數(shù)據(jù)與檢驗(yàn)（二）總連通性分析筆者采用TVP-VAR模型估計(jì)不同金融市場(chǎng)之間的靜態(tài)和動(dòng)態(tài)總連通性。結(jié)果顯示，總連通指數(shù)（TCI）為57.05%。SCI是最大的沖擊傳遞者和接收者，分別為86.43%和72.01%。反之，CGBI對(duì)其他指數(shù)的沖擊最小，僅為19.79%。另外，CSI300、SCI、MOEX、HGS500的NET均為正值，所以它們是凈傳遞者，其余指標(biāo)均為凈接收者。圖1展示了動(dòng)態(tài)連通性，其中以紫色、橙色和綠色分別標(biāo)注為總體平均、短期和長(zhǎng)期（TCI、STCI、LTCI）水平上的動(dòng)態(tài)連通性。極端事件導(dǎo)致TCI增加17.34%，達(dá)到峰值70.36%，LTCI增加73.93%，達(dá)到峰值39.76%。由此可見，極端事件導(dǎo)致我國(guó)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出短期內(nèi)出現(xiàn)較大波動(dòng)。（三）凈連通性分析文章深入探討不同金融市場(chǎng)之間的凈總連通性（NetExposureTotalConnectivity，NET）及其在極端事件前后的表現(xiàn)。通過圖2可以看到，在極端事件即將發(fā)生之前，我國(guó)金融市場(chǎng)的凈值波動(dòng)性顯著增加。這種波動(dòng)性可能反映了市場(chǎng)參與者對(duì)未來不確定性的預(yù)期和反應(yīng)。與此同時(shí)，俄羅斯交易系統(tǒng)指數(shù)（RTS）和俄羅斯莫斯科交易所指數(shù)（MOEX）的凈值波動(dòng)則相對(duì)平穩(wěn)，其NET值通常維持在接近零的水平，這可能意味著在極端事件發(fā)生前，這兩個(gè)市場(chǎng)相對(duì)獨(dú)立，或者它們的風(fēng)險(xiǎn)敞口較小。當(dāng)極端事件真正發(fā)生時(shí)，可以看到我國(guó)股市的代表性指數(shù)——滬深300指數(shù)（CSI300）、中國(guó)國(guó)債指數(shù)（CGBI）和中國(guó)人民幣匯率指數(shù)（RFEI）的NET出現(xiàn)了顯著的波動(dòng)，下降到了最低水平。這一現(xiàn)象表明，在極端事件的影響下，這些市場(chǎng)成為了風(fēng)險(xiǎn)的凈接收者，即它們吸收了來自其他市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)。這可能是由于全球金融市場(chǎng)的相互依賴性，以及在危機(jī)時(shí)期資金流向相對(duì)安全的市場(chǎng)或資產(chǎn)類別的傾向。與此同時(shí)，RTS和MOEX的NET值在極端事件期間上升到了最高水平，這表明俄羅斯股市在這一時(shí)期成為了風(fēng)險(xiǎn)的凈發(fā)送者。這一發(fā)現(xiàn)可能意味著俄羅斯股市在極端事件中承受了較大的壓力，并將部分風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移給了其他市場(chǎng)，尤其是我國(guó)金融市場(chǎng)。這種風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移可能是通過資本流動(dòng)、投資者情緒或全球經(jīng)濟(jì)聯(lián)系等途徑實(shí)現(xiàn)的。此外，香港恒生指數(shù)在極端事件中的角色值得關(guān)注。在事件前后，恒生指數(shù)從凈接收者轉(zhuǎn)變?yōu)閮舭l(fā)送者，這表明香港股市在危機(jī)中不僅吸收了風(fēng)險(xiǎn)，而且將風(fēng)險(xiǎn)傳遞給了其他市場(chǎng)。特別是RFEI的NET表現(xiàn)出了極高的波動(dòng)性，這可能反映了人民幣匯率在極端事件中的不穩(wěn)定性和市場(chǎng)對(duì)人民幣資產(chǎn)的不確定性。因此，我國(guó)金融市場(chǎng)在這一過程中扮演了風(fēng)險(xiǎn)接收者的角色，俄羅斯股市則將風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移給了我國(guó)和其他市場(chǎng)。香港股市在危機(jī)中起到了雙向作用，既接收風(fēng)險(xiǎn)也傳遞風(fēng)險(xiǎn)，其波動(dòng)性較高，可能會(huì)對(duì)市場(chǎng)參與者的決策和風(fēng)險(xiǎn)管理策略產(chǎn)生重要影響。三、結(jié)語文章利用新穎的TVP-VAR模型從長(zhǎng)短期連通性角度探討了我國(guó)金融市場(chǎng)極端風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響，準(zhǔn)確識(shí)別了中俄金融市場(chǎng)中的凈風(fēng)險(xiǎn)傳送者和凈風(fēng)險(xiǎn)接收者。從實(shí)證研究中，可以得出一些重要發(fā)現(xiàn)。此次極端事件背景下，大陸、滬港通和俄羅斯的股票市場(chǎng)是主要的凈發(fā)送者，而國(guó)債和人民幣外匯是凈接收者。我國(guó)股市對(duì)此的反應(yīng)首先體現(xiàn)在香港和滬港通市場(chǎng)，然后滲透到內(nèi)地股市。俄羅斯股市與我國(guó)各金融市場(chǎng)間存在非