我國(guó)金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)分析

米詠梅　王憲勇

摘 要：評(píng)估金融市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)對(duì)金融市場(chǎng)監(jiān)管和深化我國(guó)金融市場(chǎng)改革具有重要意義。本文基于MVGARCH模型研究了股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。結(jié)果表明，三個(gè)金融市場(chǎng)之間存在風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，市場(chǎng)之間存在風(fēng)險(xiǎn)傳遞。由于風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的存在，相關(guān)部門應(yīng)加強(qiáng)金融市場(chǎng)監(jiān)管和相關(guān)政策的協(xié)調(diào)性，以金融市場(chǎng)的全局視角進(jìn)行政策設(shè)計(jì)，恰當(dāng)選擇政策實(shí)施時(shí)機(jī)，保證政策實(shí)施效果。

關(guān)鍵詞：金融市場(chǎng)；股票市場(chǎng)；債券市場(chǎng)；期貨市場(chǎng)；風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)

中圖分類號(hào)：F8309 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1000176X（2014）11006305

一、引 言

金融市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)（或稱波動(dòng)溢出效應(yīng)）不僅是重要的金融理論研究問(wèn)題，也具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。1995年墨西哥金融危機(jī)、1997年?yáng)|南亞金融危機(jī)、1998年俄羅斯債務(wù)危機(jī)、1999年巴西貨幣危機(jī)、2007年美國(guó)次貸危機(jī)和歐債危機(jī)頻發(fā)等金融危機(jī)表明， 金融風(fēng)險(xiǎn)在金融市場(chǎng)間交叉?zhèn)魅荆?進(jìn)而對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成了巨大沖擊，充分顯現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)溢出對(duì)金融體系的巨大破壞，也給實(shí)體經(jīng)濟(jì)造成了巨大損失。

我國(guó)對(duì)金融行業(yè)的股票、債券和期貨實(shí)行“分業(yè)經(jīng)營(yíng)、分業(yè)監(jiān)管”，在制度層面為金融市場(chǎng)間建立了防火墻，將風(fēng)險(xiǎn)隔離在各個(gè)市場(chǎng)內(nèi)部，市場(chǎng)間的信息和風(fēng)險(xiǎn)溢出能力較弱。近年來(lái)，金融創(chuàng)新加快了市場(chǎng)之間的融合，金融產(chǎn)品的投資標(biāo)的同時(shí)覆蓋多個(gè)金融市場(chǎng)，證券、銀行和期貨等金融機(jī)構(gòu)之間業(yè)務(wù)出現(xiàn)交叉，信息和風(fēng)險(xiǎn)溢出渠道拓寬。研究我國(guó)的金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)信息傳遞是否出現(xiàn)本質(zhì)變化具有重要的政策含義，當(dāng)信息傳遞導(dǎo)致的市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)性較高時(shí)，不同金融監(jiān)管部門的政策制定和執(zhí)行應(yīng)加強(qiáng)協(xié)調(diào)性，避免一個(gè)市場(chǎng)的不利信息觸發(fā)其他市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)防系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

二、文獻(xiàn)綜述

金融市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)研究主要分為以下兩類：一是研究不同國(guó)家某類市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，其中最為常見的是美國(guó)、英國(guó)和日本之間股票市場(chǎng)的溢出效應(yīng)，多數(shù)研究結(jié)果表明國(guó)家間股票市場(chǎng)之間存在波動(dòng)溢出效應(yīng)；二是跨市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)，如股票、債券、外匯市場(chǎng)和商品市場(chǎng)，多數(shù)研究表明市場(chǎng)間存在波動(dòng)溢出效應(yīng)。

Hamao等[1]采用GARCH模型對(duì)東京、倫敦、紐約三大股票市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)和市場(chǎng)相關(guān)性進(jìn)行研究，實(shí)證結(jié)果表明，紐約和倫敦市場(chǎng)的股價(jià)波動(dòng)都對(duì)東京股市有顯著的影響和溢出現(xiàn)象，卻沒有發(fā)現(xiàn)東京股市對(duì)上述兩市場(chǎng)的波動(dòng)溢出。Koutmos和Booth[2]使用 EGARCH模型研究了紐約、倫敦和東京三大股票市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，結(jié)果表明三個(gè)市場(chǎng)間存在波動(dòng)溢出效應(yīng)，壞消息的溢出效應(yīng)大于好消息。Miyakoshi[3]研究表明，日本和亞洲其他國(guó)家的股市之間存在雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)，但美國(guó)股市對(duì)亞洲股市的影響和波動(dòng)溢出較小。Diebold和Yilmaz[4]使用VAR模型和方差分解技術(shù)研究并發(fā)現(xiàn)了美國(guó)、英國(guó)等全球19個(gè)主要國(guó)家或地區(qū)的股票市場(chǎng)之間收益率溢出和波動(dòng)率溢出效應(yīng)。

Abdalla和Murinde[5]研究了印度、韓國(guó)、巴基斯坦和菲律賓等新興國(guó)家匯率和股票市場(chǎng)之間的溢出效應(yīng)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)兩個(gè)市場(chǎng)之間存在溢出效應(yīng)，多數(shù)市場(chǎng)參與者僅考慮商品市場(chǎng)和股票市場(chǎng)的波動(dòng)率溢出效應(yīng)。Maghyereh和AL-Kandari[6]使用非參數(shù)秩檢驗(yàn)進(jìn)行了非線性協(xié)整分析，研究表明石油價(jià)格以非線性方式影響股票價(jià)格。Malik和Hammoudeh[7]使用多變量GARCH模型檢驗(yàn)了美國(guó)股票、世界原油市場(chǎng)間的波動(dòng)和沖擊傳導(dǎo)機(jī)制，結(jié)果發(fā)現(xiàn)美國(guó)股票市場(chǎng)和全球石油市場(chǎng)之間存在明顯溢出效應(yīng)。Park和Ratti[8]使用VAR模型研究了美國(guó)和其他歐洲13個(gè)國(guó)家的石油價(jià)格沖擊對(duì)股票回報(bào)的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)石油價(jià)格沖擊對(duì)美國(guó)的股票回報(bào)有很強(qiáng)的影響。Malik和Elwing[9]使用雙變量GARCH模型檢驗(yàn)了美國(guó)5個(gè)行業(yè)指數(shù)和石油市場(chǎng)間的波動(dòng)傳導(dǎo)機(jī)制，研究表明石油價(jià)格與某些行業(yè)存在明顯的波動(dòng)傳導(dǎo)。Ehrmanna等[10]使用VAR方法研究了美國(guó)和歐洲地區(qū)之間股票、債券、貨幣和匯率市場(chǎng)的波動(dòng)傳導(dǎo)，結(jié)果表明美國(guó)是驅(qū)動(dòng)歐盟金融市場(chǎng)波動(dòng)的重要因素。

國(guó)內(nèi)學(xué)者也對(duì)金融市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)進(jìn)行了廣泛研究。趙華[11]使用向量自回歸多元GARCH模型研究了人民幣匯率與利率之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，研究表明人民幣對(duì)美元匯率與利率之間不存在波動(dòng)溢出效應(yīng)，人民幣對(duì)歐元、日元等非美元匯率與利率之間存在雙向的波動(dòng)溢出效應(yīng)。陳云等[12]采用BVGARCH—BEKK模型研究了人民幣匯率與股票市場(chǎng)之間的波動(dòng)溢出效應(yīng)，結(jié)果表明人民幣匯率與股票市場(chǎng)之間存在波動(dòng)溢出效應(yīng)，且在匯改前后的溢出方向相反，匯改后主要表現(xiàn)為顯著的從股市收益率到匯率變動(dòng)率的波動(dòng)溢出。李成等[13]采用四元VAR-GARCH-BEKK 模型分析了我國(guó)股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)、外匯市場(chǎng)以及貨幣市場(chǎng)的溢出關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)，上述市場(chǎng)有很強(qiáng)的波動(dòng)集聚性和持續(xù)性，大多數(shù)金融市場(chǎng)間存在顯著的雙向均值溢出，所有市場(chǎng)間均存在顯著的雙向波動(dòng)溢出，還發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)間溢出可能主要來(lái)自于市場(chǎng)傳染效應(yīng)。史永東等[14]基于Copula理論研究了股票市場(chǎng)與債券市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，研究表明，股票市場(chǎng)與債券市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)效應(yīng)總體不顯著，股票市場(chǎng)與債券市場(chǎng)尾部相關(guān)性獨(dú)立。

三、模 型

多變量GARCH 模型由Engle和Kroner[15]提出并給出了估計(jì)和檢驗(yàn)方法，是目前金融市場(chǎng)間波動(dòng)率溢出效應(yīng)研究的主要方法之一。本文使用三變量GARCH模型，該模型比二變量GARCH模型能夠更好地在一個(gè)完整的框架內(nèi)同時(shí)捕捉股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)等主要金融市場(chǎng)的二階矩關(guān)系，將更多信息從波動(dòng)方程中分解出來(lái)。

股票收益率Rs，t、債券收益率Rb，t、期貨收益率Rf，t之間的收益率溢出效應(yīng)方程為：

四、實(shí)證結(jié)果與分析

1數(shù)據(jù)選取和來(lái)源

本文使用2005年1月4日至2013年12月31日股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)的每日價(jià)格數(shù)據(jù)，股票市場(chǎng)價(jià)格選取滬深300指數(shù)，債券市場(chǎng)價(jià)格選取中證國(guó)債指數(shù)，期貨市場(chǎng)價(jià)格使用商品期貨價(jià)格，選取中證商品指數(shù)。日收益率采用對(duì)數(shù)收益率計(jì)算，方法為Rt= In（Pt/Pt-1 ），Pt為第t日指數(shù)，Rt為第t日指數(shù)收益率。指數(shù)數(shù)據(jù)均來(lái)自Wind資訊金融終端，收益率來(lái)自作者的計(jì)算。

2數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)

表1 描述了樣本統(tǒng)計(jì)特征：一是股票收益率的均值和方差最高，期貨次之，債券最低，這表明股票市場(chǎng)的收益率和風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高， 期貨次之，債券最低，體現(xiàn)了金融市場(chǎng)的高風(fēng)險(xiǎn)高收益特征。二是股票和期貨收益率具有左偏特征，收益率分布會(huì)較頻繁地出現(xiàn)小收益和一些極大的損失，債券收益率具有右偏特征，收益率分布會(huì)較頻繁地出現(xiàn)小損失和一些極大的收益。三是債券市場(chǎng)和股票、期貨市場(chǎng)均具有尖峰特征，債券市場(chǎng)的尖峰特征更強(qiáng)，出現(xiàn)收益率較大偏離均值的極端偏差的可能性更大。

五、結(jié)論與建議

本文使用多變量GRACH方法研究了2005—2013年間股票、債券和期貨市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。結(jié)果表明，股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)之間存在風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，金融市場(chǎng)間存在風(fēng)險(xiǎn)傳遞。金融市場(chǎng)聯(lián)系緊密，穩(wěn)定股票市場(chǎng)（債券市場(chǎng)、期貨市場(chǎng)）發(fā)展的政策的實(shí)施效果，會(huì)受到來(lái)自另外兩個(gè)市場(chǎng)的不利影響的抵銷。需加強(qiáng)市場(chǎng)監(jiān)管和相關(guān)政策的協(xié)調(diào)性，以整個(gè)金融市場(chǎng)的全局視角進(jìn)行股票市場(chǎng)（債券市場(chǎng)、期貨市場(chǎng)）等單個(gè)市場(chǎng)的政策設(shè)計(jì)，恰當(dāng)選擇政策實(shí)施時(shí)機(jī)，保證政策實(shí)施效果。

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[14] 史永東，丁偉，袁紹鋒市場(chǎng)互聯(lián)、風(fēng)險(xiǎn)溢出與金融穩(wěn)定 [J]金融研究，2013，（3）：170-180

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本文使用2005年1月4日至2013年12月31日股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)的每日價(jià)格數(shù)據(jù)，股票市場(chǎng)價(jià)格選取滬深300指數(shù)，債券市場(chǎng)價(jià)格選取中證國(guó)債指數(shù)，期貨市場(chǎng)價(jià)格使用商品期貨價(jià)格，選取中證商品指數(shù)。日收益率采用對(duì)數(shù)收益率計(jì)算，方法為Rt= In（Pt/Pt-1 ），Pt為第t日指數(shù)，Rt為第t日指數(shù)收益率。指數(shù)數(shù)據(jù)均來(lái)自Wind資訊金融終端，收益率來(lái)自作者的計(jì)算。

2數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)

表1 描述了樣本統(tǒng)計(jì)特征：一是股票收益率的均值和方差最高，期貨次之，債券最低，這表明股票市場(chǎng)的收益率和風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高， 期貨次之，債券最低，體現(xiàn)了金融市場(chǎng)的高風(fēng)險(xiǎn)高收益特征。二是股票和期貨收益率具有左偏特征，收益率分布會(huì)較頻繁地出現(xiàn)小收益和一些極大的損失，債券收益率具有右偏特征，收益率分布會(huì)較頻繁地出現(xiàn)小損失和一些極大的收益。三是債券市場(chǎng)和股票、期貨市場(chǎng)均具有尖峰特征，債券市場(chǎng)的尖峰特征更強(qiáng)，出現(xiàn)收益率較大偏離均值的極端偏差的可能性更大。

五、結(jié)論與建議

本文使用多變量GRACH方法研究了2005—2013年間股票、債券和期貨市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。結(jié)果表明，股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)之間存在風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，金融市場(chǎng)間存在風(fēng)險(xiǎn)傳遞。金融市場(chǎng)聯(lián)系緊密，穩(wěn)定股票市場(chǎng)（債券市場(chǎng)、期貨市場(chǎng)）發(fā)展的政策的實(shí)施效果，會(huì)受到來(lái)自另外兩個(gè)市場(chǎng)的不利影響的抵銷。需加強(qiáng)市場(chǎng)監(jiān)管和相關(guān)政策的協(xié)調(diào)性，以整個(gè)金融市場(chǎng)的全局視角進(jìn)行股票市場(chǎng)（債券市場(chǎng)、期貨市場(chǎng)）等單個(gè)市場(chǎng)的政策設(shè)計(jì)，恰當(dāng)選擇政策實(shí)施時(shí)機(jī)，保證政策實(shí)施效果。

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本文使用2005年1月4日至2013年12月31日股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)的每日價(jià)格數(shù)據(jù)，股票市場(chǎng)價(jià)格選取滬深300指數(shù)，債券市場(chǎng)價(jià)格選取中證國(guó)債指數(shù)，期貨市場(chǎng)價(jià)格使用商品期貨價(jià)格，選取中證商品指數(shù)。日收益率采用對(duì)數(shù)收益率計(jì)算，方法為Rt= In（Pt/Pt-1 ），Pt為第t日指數(shù)，Rt為第t日指數(shù)收益率。指數(shù)數(shù)據(jù)均來(lái)自Wind資訊金融終端，收益率來(lái)自作者的計(jì)算。

2數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)

表1 描述了樣本統(tǒng)計(jì)特征：一是股票收益率的均值和方差最高，期貨次之，債券最低，這表明股票市場(chǎng)的收益率和風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高， 期貨次之，債券最低，體現(xiàn)了金融市場(chǎng)的高風(fēng)險(xiǎn)高收益特征。二是股票和期貨收益率具有左偏特征，收益率分布會(huì)較頻繁地出現(xiàn)小收益和一些極大的損失，債券收益率具有右偏特征，收益率分布會(huì)較頻繁地出現(xiàn)小損失和一些極大的收益。三是債券市場(chǎng)和股票、期貨市場(chǎng)均具有尖峰特征，債券市場(chǎng)的尖峰特征更強(qiáng)，出現(xiàn)收益率較大偏離均值的極端偏差的可能性更大。

五、結(jié)論與建議

本文使用多變量GRACH方法研究了2005—2013年間股票、債券和期貨市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。結(jié)果表明，股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)和期貨市場(chǎng)之間存在風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，金融市場(chǎng)間存在風(fēng)險(xiǎn)傳遞。金融市場(chǎng)聯(lián)系緊密，穩(wěn)定股票市場(chǎng)（債券市場(chǎng)、期貨市場(chǎng)）發(fā)展的政策的實(shí)施效果，會(huì)受到來(lái)自另外兩個(gè)市場(chǎng)的不利影響的抵銷。需加強(qiáng)市場(chǎng)監(jiān)管和相關(guān)政策的協(xié)調(diào)性，以整個(gè)金融市場(chǎng)的全局視角進(jìn)行股票市場(chǎng)（債券市場(chǎng)、期貨市場(chǎng)）等單個(gè)市場(chǎng)的政策設(shè)計(jì)，恰當(dāng)選擇政策實(shí)施時(shí)機(jī)，保證政策實(shí)施效果。

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