“一帶一路”概念指數(shù)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出特征研究

楊博文

（廣西大學(xué)，廣西 南寧 530004）

一、引言

“一帶一路”基于優(yōu)先經(jīng)濟(jì)發(fā)展的共識(shí)，以基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和產(chǎn)業(yè)的深層次合作為主要內(nèi)容，實(shí)現(xiàn)各國間發(fā)展與安全的良性互動(dòng)，為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了新的機(jī)遇。中國是“一帶一路”倡議的主要發(fā)起者和踐行者，在“一帶一路”沿線國家政治、經(jīng)濟(jì)和文化等雙邊和多邊合作中扮演著重要的角色（保建云，2019）。八年來，“一帶一路”以共商、共建、共享為原則，在促進(jìn)共同發(fā)展的同時(shí)，也不斷創(chuàng)造出更廣泛的發(fā)展利益和機(jī)遇。當(dāng)前，中國對(duì)“一帶一路”共建國家投資仍然保持穩(wěn)中有進(jìn)、領(lǐng)域不斷拓展的態(tài)勢。

聯(lián)合國貿(mào)易和發(fā)展會(huì)議在2021年6月21日發(fā)布的《2021 年世界投資報(bào)告》中顯示，2020 年全球外國直接投資（FDI）總規(guī)模約為10000 億美元，較前一年下降35%。而造成FDI 大幅下滑的原因：一方面，受新冠肺炎疫情影響，全球既有投資項(xiàng)目實(shí)施放緩；另一方面，疫情下經(jīng)濟(jì)衰退引發(fā)擔(dān)憂，相關(guān)跨國行業(yè)和企業(yè)對(duì)投資新項(xiàng)目持謹(jǐn)慎態(tài)度。而在此背景下，中國對(duì)外投資規(guī)模達(dá)到1330 億美元，成為全球最大的投資國。其中，“一帶一路”項(xiàng)目的不斷開展，成為推動(dòng)中國對(duì)外投資的重要支撐，其堅(jiān)持投資多邊主義，且注重合作開放性，使投資成果具有普惠性。中國對(duì)外投資的增長體現(xiàn)中國跨國企業(yè)和相關(guān)行業(yè)的持續(xù)擴(kuò)張以及“一帶一路”項(xiàng)目的不斷發(fā)展。同時(shí)，聯(lián)合國貿(mào)易和發(fā)展會(huì)議也提出，全球各個(gè)地區(qū)FDI前景仍面臨很大的不確定性，新冠肺炎疫情趨勢仍是重要影響因素之一。而在2020年7月，全球金融市場數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)設(shè)施供應(yīng)商“路孚特”推出的《BRICONNECT：一帶一路倡議背后的數(shù)字》報(bào)告中的數(shù)據(jù)顯示，“一帶一路”倡議自2013 年提出后，已落實(shí)或規(guī)劃中的項(xiàng)目共有3164 項(xiàng)，總額達(dá)40000 億美元。其中，1590 個(gè)項(xiàng)目屬于“一帶一路”項(xiàng)目，總值達(dá)1.9 萬億美元，其余的1574 項(xiàng)則為中國參與項(xiàng)目（中國參與項(xiàng)目指的是中國為項(xiàng)目實(shí)施機(jī)構(gòu)顧問、承包或融資直接參與項(xiàng)目）。同時(shí)，新項(xiàng)目數(shù)量已較疫情未發(fā)生時(shí)期大幅減少，宣布的項(xiàng)目金額也明顯下降。2021年8月，商務(wù)部發(fā)布的《2021 年中國“一帶一路”貿(mào)易投資發(fā)展報(bào)告》顯示，截至2021 年6 月，中國已同140 個(gè)國家和32 個(gè)國際組織簽署206份共建“一帶一路”合作文件，涵蓋互聯(lián)互通、投資、貿(mào)易、金融、科技、人文、民生、海岸等領(lǐng)域。但報(bào)告重點(diǎn)指出新冠肺炎疫情的發(fā)展嚴(yán)重程度也是合作各國及各行業(yè)亟須密切關(guān)注的重點(diǎn)問題之一，合作抗疫、逆勢增長成為關(guān)鍵詞。2021年7月，第六屆中國“一帶一路”投資與安全高層論壇暨《中國“一帶一路”系列藍(lán)皮書》新聞發(fā)布會(huì)重點(diǎn)指出，構(gòu)建并持續(xù)優(yōu)化“一帶一路”投資與安全模型，并將圍繞經(jīng)濟(jì)安全、金融安全、政治安全、社會(huì)安全、文化安全開展專題研究，精準(zhǔn)分析“一帶一路”沿線國家政治、經(jīng)濟(jì)、文化、社會(huì)和生態(tài)等投資安全風(fēng)險(xiǎn)情況。

縱觀“一帶一路”項(xiàng)目合作國家和地區(qū)，自新冠肺炎疫情流行以來，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展均不同程度受挫，疫情對(duì)“一帶一路”各國的經(jīng)濟(jì)影響不容小覷。比如，馬來西亞在新冠肺炎疫情流行前的數(shù)年來一直保持著非常亮眼的發(fā)展態(tài)勢，在“一帶一路”受資國排行榜上位列前茅，是“一帶一路”項(xiàng)目合作中的受益國。疫情暴發(fā)使馬來西亞經(jīng)濟(jì)受到較大影響，2020 年實(shí)現(xiàn)GDP總量3366.64 億美元，較上一年下降5.6%，創(chuàng)下1998年亞洲金融危機(jī)以來最大跌幅。作為疫情期間唯一實(shí)現(xiàn)正增長的主要經(jīng)濟(jì)體，盡管受到疫情沖擊，中國對(duì)“一帶一路”沿線國家的投資仍逆勢上揚(yáng)，成為多個(gè)沿線國家的最大貿(mào)易伙伴，在中國和沿線國家經(jīng)濟(jì)聯(lián)系日益緊密的同時(shí)，沿線國家遭受的風(fēng)險(xiǎn)更易傳遞到國內(nèi)市場。因此，本文量化分析在新冠肺炎疫情全球大流行背景下“一帶一路”概念指數(shù)對(duì)國內(nèi)金融市場的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出、探索優(yōu)化對(duì)外投資政策和投資策略，以進(jìn)一步深化中國與“一帶一路”沿線國家經(jīng)濟(jì)合作，做到風(fēng)險(xiǎn)防范與經(jīng)濟(jì)發(fā)展并軌運(yùn)行。

二、文獻(xiàn)綜述

隨著金融市場趨于高度復(fù)雜化、多元化，各類金融資產(chǎn)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)也越發(fā)凸顯，國內(nèi)外越來越多學(xué)者注意到風(fēng)險(xiǎn)溢出對(duì)金融穩(wěn)定性的影響，并進(jìn)行深入研究，取得了開拓性成果。金融資產(chǎn)收益率時(shí)間序列普遍具有異方差性和厚尾現(xiàn)象，Engle（1982）針對(duì)因變量的方差進(jìn)行描述預(yù)測，提出ARCH模型，En?gle &Bollerslev（1986）在此基礎(chǔ)上提出GARCH 模型，GARCH 模型具有長記憶性和滯后結(jié)構(gòu)靈活等特點(diǎn)，但無法衡量資產(chǎn)間可能存在的相互作用關(guān)系，因此Engle（2002）在GARCH 模型的基礎(chǔ)上提出DCCGARCH 模型。為研究金融資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)溢出，Adrian &Brunnermeier（2016）在VaR 的基礎(chǔ)上提出CoVaR 方法，VaR只能反映單個(gè)金融機(jī)構(gòu)或金融資產(chǎn)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)，CoVaR方法能夠測度單個(gè)金融機(jī)構(gòu)或金融資產(chǎn)對(duì)金融市場整體的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)（Girardi &Er?guen，2013）。

在國內(nèi)學(xué)術(shù)界對(duì)“一帶一路”風(fēng)險(xiǎn)溢出的研究中，王皓華和楊坤（2019）、魏宇和孫應(yīng)玥（2021）分別采用EVT-Copula-CoVaR和TGARCH-Copula-CoVaR 模型比較研究“一帶一路”沿線國家股市間的聯(lián)動(dòng)性與風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，同時(shí)鐘雯和李保民（2021）運(yùn)用GARCHCopula-CoVaR 模型比較研究中國與東盟金融市場風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。

綜上所述，國內(nèi)學(xué)界對(duì)“一帶一路”倡議經(jīng)濟(jì)合作國際間風(fēng)險(xiǎn)溢出進(jìn)行嘗試與研究的文獻(xiàn)相對(duì)較少，并且大多只針對(duì)新冠肺炎疫情前的金融活動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)研究和模型擬合?；诖?，本文在新冠肺炎疫情背景下，選取三只具有代表性的“一帶一路”概念指數(shù)的收益率數(shù)據(jù)為樣本，通過DCC-GARCH-CoVaR 模型和MES 方法，測度在新冠肺炎疫情全球大流行背景下“一帶一路”概念指數(shù)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出特征。

三、模型構(gòu)建

（一）DCC-GARCH-CoVaR

通過構(gòu)建DCC-GARCH-CoVaR 模型可以較好地測度“一帶一路”概念指數(shù)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的時(shí)變特征。

首先，構(gòu)建DCC-GARCH（1，1）模型，由于金融資產(chǎn)時(shí)間序列普遍具有尖峰厚尾特征，因此為了準(zhǔn)確捕捉金融時(shí)序變量動(dòng)態(tài)相關(guān)性以測算CoVaR，本文假設(shè)殘差服從t分布，具體計(jì)算如公式（1）所示。

其中，Rt為收益率列向量，ut為常數(shù)項(xiàng)截距，Ωt-1為t期前的信息集，εt為殘差列向量，Ht為時(shí)變條件協(xié)方差矩陣，rt為動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)矩陣。通過對(duì)收益率時(shí)間序列的GARCH（1，1）模型進(jìn)行估計(jì)，可得到時(shí)變條件相關(guān)系數(shù)如公式（2）所示。

Q為標(biāo)準(zhǔn)化殘差的無條件方差矩陣，q1、q2為待估計(jì)參數(shù)，q1>0，q2>0，q1+q2<1，設(shè)rij，t為動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)，則DCC方程如公式（3）所示。

在構(gòu)建DCC-GARCH（1，1）模型的基礎(chǔ)上，可以構(gòu)建CoVaR模型如公式（4）所示。

其中，R為風(fēng)險(xiǎn)損失水平，q為顯著性水平，Co?VaRj|i為金融資產(chǎn)i對(duì)金融資產(chǎn)j的風(fēng)險(xiǎn)溢出，ΔCoVaRj|i為風(fēng)險(xiǎn)溢出量，%CoVaRj|i為相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出量。

（二）MES

邊際期望損失MES 是由Acharya et al.（2012）在期望損失ES 的基礎(chǔ)上提出的，MES 方法可以度量市場遭遇系統(tǒng)性危機(jī)和正常狀態(tài)下，單個(gè)金融資產(chǎn)對(duì)整個(gè)金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的邊際貢獻(xiàn)程度。本文以Scaillet（2010）和宮曉莉等（2020）的方法構(gòu)建MES 風(fēng)險(xiǎn)測度指標(biāo)，如公式（5）所示。

其中，C為壓力事件的閾值，通過MES 方法度量損失分布的α 分位數(shù)外的所有損失，可由ES 對(duì)權(quán)重的一階偏導(dǎo)數(shù)表示。

四、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)選取與樣本構(gòu)建

1.數(shù)據(jù)選取。本文研究樣本為一帶一路深圳指數(shù)（399991）、上?；鹨粠б宦稬OF（502013）和上海經(jīng)濟(jì)國企一帶一路ETF（515990），同時(shí)，本文選取上證指數(shù)收益率代表市場收益率，樣本選取區(qū)間為2020年1月15日至2021年6月30日，所有數(shù)據(jù)均來源于Wind資訊數(shù)據(jù)庫。本文對(duì)所選取的指數(shù)介紹如下：

一帶一路深圳指數(shù)（399991）首次發(fā)布于2015年2 月，該指數(shù)注重能源、原材料和工業(yè)方面股票的市場交易，反映“一帶一路”倡議中基礎(chǔ)建設(shè)、交通運(yùn)輸、高端裝備、電力通信、資源開發(fā)等產(chǎn)業(yè)在國內(nèi)金融市場的整體走勢。

上海基金一帶一路LOF（502013）首次發(fā)布于2015 年5 月，該指數(shù)注重制造業(yè)、金融業(yè)方面股票的市場交易，反映“一帶一路”倡議中以上述行業(yè)為主的產(chǎn)業(yè)在國內(nèi)金融市場的整體走勢。

上海經(jīng)濟(jì)國企一帶一路ETF（515990）首次發(fā)布于2019 年11 月，該指數(shù)注重制造業(yè)、交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)以及采礦業(yè)方面國有企業(yè)股票的市場交易，反映“一帶一路”倡議中以從事上述行業(yè)為主的國有企業(yè)在國內(nèi)金融市場中的整體走勢。

2.數(shù)據(jù)處理。本文的數(shù)據(jù)分析和模型建立均在矩陣實(shí)驗(yàn)室（MATLAB）上進(jìn)行。由于時(shí)間序列分析要求隨機(jī)變量是二階矩平穩(wěn)的，因此本文使用各指數(shù)和基金的日對(duì)數(shù)收益率擬合模型，如公式（6）所示。

其中，Ri，t為金融產(chǎn)品i在t期的對(duì)數(shù)收益率，Pi，t為金融產(chǎn)品i在t期的價(jià)格，Pi，t-1為金融產(chǎn)品i在t-1期的價(jià)格，各指數(shù)和基金收益率的描述性統(tǒng)計(jì)如圖1和表1所示。

圖1 各指數(shù)收益率

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

由圖1和表1可得，第一，研究樣本所選取指數(shù)的收益率均在2020年3月和7月經(jīng)歷了大幅度的波動(dòng)，而上證指數(shù)收益率在2020 年2 月和5 月經(jīng)歷了大幅度的波動(dòng)。第二，研究樣本所選取的指數(shù)和上證指數(shù)的均值和波動(dòng)率差異大，三個(gè)樣本指數(shù)的均值均大于上證指數(shù)的均值，一帶一路深圳指數(shù)和上證指數(shù)的波動(dòng)率相等，上?；鹨粠б宦稬OF和上海經(jīng)濟(jì)國企一帶一路ETF的波動(dòng)率均比上證指數(shù)大，說明與以上證指數(shù)代表的國內(nèi)金融市場相比，本文選取的研究樣本可能面臨更大的風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)也能取得更高的收益。第三，一帶一路深圳指數(shù)收益率的峰度小于3，呈現(xiàn)低峰態(tài)分布，其他三支指數(shù)均呈現(xiàn)尖峰厚尾分布，較正態(tài)分布更易于受到極端風(fēng)險(xiǎn)的影響，說明這三支指數(shù)收益率波動(dòng)具有聚集性和持續(xù)性，易出現(xiàn)極端波動(dòng)現(xiàn)象。

（二）數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)。若直接對(duì)非平穩(wěn)的時(shí)間序列樣本進(jìn)行回歸建模會(huì)導(dǎo)致偽回歸，所以在進(jìn)行時(shí)間序列回歸前應(yīng)該首先對(duì)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。本文對(duì)各金融資產(chǎn)收益率時(shí)間序列做顯著性水平為0.05 的ADF檢驗(yàn)，結(jié)果表明各金融資產(chǎn)收益率時(shí)間序列均是平穩(wěn)的。

2.正態(tài)性檢驗(yàn)。金融資產(chǎn)的時(shí)間序列一般具有非正態(tài)性，在擬合統(tǒng)計(jì)模型前需要進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，各指數(shù)的Q-Q檢驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。

由圖2可得，各指數(shù)和基金收益率均呈非正態(tài)分布，其中上海經(jīng)濟(jì)國企一帶一路ETF和上證指數(shù)收益率時(shí)間序列對(duì)正態(tài)分布的偏離程度最大，是二者具有高峰度特征的表現(xiàn)。因此，在進(jìn)行時(shí)間序列分析時(shí)，本文發(fā)現(xiàn)各指數(shù)收益率的時(shí)間序列均不呈正態(tài)分布，因此本文使用t分布建立模型。

圖2 各指數(shù)Q-Q檢驗(yàn)圖

（三）“一帶一路”概念指數(shù)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測度

受新冠肺炎疫情全球大流行的影響，金融資產(chǎn)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度劇烈變化，金融資產(chǎn)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)呈現(xiàn)出新的特征。作為2020年全球唯一實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)正增長的主要經(jīng)濟(jì)體，中國從實(shí)際出發(fā)，主動(dòng)作為，在繼續(xù)引領(lǐng)“一帶一路”發(fā)展中表現(xiàn)出強(qiáng)韌與活力，各個(gè)行業(yè)部門以“一帶一路”倡議為依托，積極參與海外基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、發(fā)展跨境電商等境外經(jīng)貿(mào)合作，同時(shí)也極大程度地承擔(dān)合作過程中的風(fēng)險(xiǎn)。需要注意的是，由于新冠肺炎疫情全球大流行，沿線國家的經(jīng)濟(jì)均呈現(xiàn)出不同程度的蕭條狀況，中國對(duì)“一帶一路”國家的投資所面臨風(fēng)險(xiǎn)將持續(xù)存在，國內(nèi)企業(yè)海外投資面臨的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)向國內(nèi)市場傳遞并通過“一帶一路”概念指數(shù)反映出來。為測定“一帶一路”概念指數(shù)對(duì)整個(gè)國內(nèi)金融市場的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)貢獻(xiàn)程度，本節(jié)基于CoVaR和MES方法進(jìn)行實(shí)證計(jì)算。

各指數(shù)的波動(dòng)率和動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)如圖3 所示。金融資產(chǎn)與金融市場的違約風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性是動(dòng)態(tài)的，與經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定時(shí)期相比，經(jīng)濟(jì)不穩(wěn)定時(shí)期的條件相關(guān)性在更高的水平上波動(dòng)。由圖3可以看出，受新冠肺炎疫情全球大流行的影響，“一帶一路”概念指數(shù)和上證指數(shù)的波動(dòng)率均經(jīng)歷了數(shù)次劇烈震蕩，其中上海經(jīng)濟(jì)國企一帶一路ETF（515990）的波動(dòng)率最大，波動(dòng)范圍為0.0143至0.0538。“一帶一路”沿線國家經(jīng)濟(jì)發(fā)展明顯遲滯，“一帶一路”概念指數(shù)與國內(nèi)金融市場的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)波動(dòng)較大且呈現(xiàn)出波動(dòng)趨勢的一定相似性，但各概念指數(shù)的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)波動(dòng)范圍差別很大，一帶一路深圳指數(shù)（399991）的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)在2020年初和2020年7月后最大，上?；鹨粠б宦稬OF（502013）的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)在2020 年上半年保持高水平，上海經(jīng)濟(jì)國企一帶一路ETF（515990）則始終保持較低的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)。各概念指數(shù)具有相似但不相同的波動(dòng)率和動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)說明“一帶一路”經(jīng)濟(jì)帶中不同行業(yè)具有不同的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，注重制造業(yè)、交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)以及采礦業(yè)的上海經(jīng)濟(jì)國企一帶一路ETF具有更高的波動(dòng)率和更低的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)，波動(dòng)率大致相同的一帶一路深圳指數(shù)和上海基金一帶一路LOF 的動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)也具有不同的波動(dòng)特征。由此可以說明，在現(xiàn)階段推動(dòng)“一帶一路”經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇與增長的過程中，僅僅關(guān)注某一國家和地區(qū)或者行業(yè)個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)而忽略與其他國家和地區(qū)及行業(yè)間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系會(huì)低估整個(gè)金融體系的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)防控遲滯，甚至累及國內(nèi)相關(guān)行業(yè)的健康發(fā)展。

圖3 各指數(shù)波動(dòng)率和動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)

各指數(shù)的VaR、“一帶一路”概念指數(shù)對(duì)國內(nèi)金融市場的時(shí)變CoVaR 和MES 系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)比如圖4 所示。VaR 是在假定的市場條件下，在一定的時(shí)間段內(nèi)，預(yù)期會(huì)在一定時(shí)間內(nèi)以貨幣單位或占投資組合價(jià)值的最小損失。由圖4可得，上?；鹨粠б宦稬OF（502013）的VaR 最大，絕對(duì)均值為0.426，波動(dòng)最劇烈，波動(dòng)范圍為0.0143 至0.0538，其他三種指數(shù)的VaR 在0 到0.1 的范圍內(nèi)具有相同趨勢的波動(dòng)，由此可以說明，在“一帶一路”建設(shè)中，制造業(yè)、交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)以及采礦業(yè)遭受極端損失的概率更大。VaR僅對(duì)特定的金融資產(chǎn)進(jìn)行單一風(fēng)險(xiǎn)的度量，在實(shí)際經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中，隨著投資和建設(shè)力度的不斷加大，“一帶一路”不同的金融資產(chǎn)間存在關(guān)聯(lián)性，海外投資與國內(nèi)金融市場間的關(guān)聯(lián)性日益增強(qiáng)且日益復(fù)雜化。因此，研究分析“一帶一路”概念指數(shù)對(duì)我國金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)程度具有豐富的理論意義與實(shí)踐意義。ΔCoVaR 在VaR 的基礎(chǔ)上測度系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，ΔCoVaR與MES的值越大，風(fēng)險(xiǎn)溢出程度越大。由圖4 可知，在新冠肺炎疫情全球大流行時(shí)期，各概念指數(shù)對(duì)國內(nèi)金融市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度受疫情影響較大，2020 年初由于新冠肺炎疫情大范圍傳播，各指數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)溢出達(dá)到峰值，隨后呈階段性下降，2020 年7 月新冠肺炎疫情出現(xiàn)第二次大范圍傳播，各指數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)溢出又急劇上升，并隨著疫情的有效防控而呈現(xiàn)斷崖式下跌?？傮w而言，在新冠肺炎疫情防控形勢嚴(yán)峻時(shí)，ΔCoVaR和MES的值上升，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)劇增，金融市場表現(xiàn)出脆弱性，在新冠肺炎疫情防控形勢趨緩時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)水平降低，各概念指數(shù)對(duì)國內(nèi)金融市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度降低。

圖4 各指數(shù)VaR、時(shí)變CoVaR和MES系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)比

五、結(jié)論與政策建議

“一帶一路”倡議在新冠肺炎疫情全球大流行的沖擊中顯示出旺盛的生命力和強(qiáng)大的自我修復(fù)能力，中國與沿線國家不斷加深合作，極大提高國內(nèi)經(jīng)濟(jì)與“一帶一路”的互動(dòng)性，甚至在某種意義上具備成為相互影響的晴雨表的可能性。因而，從系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出角度考量我國經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定性具有豐富的理論及實(shí)踐意義。本文應(yīng)用DCC-GARCH-CoVaR模型和MES方法刻畫“一帶一路”概念指數(shù)對(duì)國內(nèi)金融市場系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出的時(shí)變特征，計(jì)算各指數(shù)的波動(dòng)率和動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步計(jì)算得出各指數(shù)在險(xiǎn)價(jià)值VaR、條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值ΔCoVaR和邊際期望損失MES。

正是基于對(duì)各指數(shù)的波動(dòng)率和動(dòng)態(tài)相關(guān)系數(shù)的分析研究，以及探究各指數(shù)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出的時(shí)變特征，盡管條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值ΔCoVaR和邊際期望損失MES測度系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的方法不同，但二者得出的結(jié)論相似。第一，新冠肺炎疫情的附加效應(yīng)引發(fā)“一帶一路”各緊密關(guān)聯(lián)行業(yè)金融指數(shù)的劇烈震蕩是事實(shí)存在的。第二，參與“一帶一路”活動(dòng)的國內(nèi)相關(guān)企業(yè)有一定比例出現(xiàn)不同程度的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)不可控性和延續(xù)性。第三，在此時(shí)間段內(nèi)，各指數(shù)對(duì)國內(nèi)金融市場的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度和新冠肺炎疫情的流行及防控形勢嚴(yán)峻程度正相關(guān)。國際疫情防控形勢嚴(yán)峻，各指數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度飆升；而當(dāng)國際疫情防控形勢趨緩時(shí)，各指數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)溢出則降低到平穩(wěn)狀態(tài)，連帶效應(yīng)明顯。

因此，在面對(duì)沿線國家經(jīng)濟(jì)下滑現(xiàn)狀的同時(shí)，也應(yīng)正視其對(duì)國內(nèi)金融市場的風(fēng)險(xiǎn)傳遞效應(yīng)。第一，綜合研判“一帶一路”沿線國家的疫情形勢，密切關(guān)注國際國內(nèi)的疫情防控政策，制定并完善有效的海外投資建設(shè)政策，引導(dǎo)各參與企業(yè)根據(jù)相關(guān)國家和地區(qū)的實(shí)時(shí)情況，制定有效的應(yīng)對(duì)預(yù)案，適時(shí)靈活地調(diào)整投資和經(jīng)營策略，筑牢防火墻，防止海外資產(chǎn)因?yàn)橐咔樽兓馐苓^大的損失并將風(fēng)險(xiǎn)傳遞到國內(nèi)市場，累及國內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。第二，在考量“一帶一路”建設(shè)行業(yè)側(cè)重方向時(shí)，應(yīng)綜合衡量目標(biāo)行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、風(fēng)險(xiǎn)承受和傳遞能力。同時(shí)，必須充分認(rèn)識(shí)到參與“一帶一路”的企業(yè)具有不同的性質(zhì)、規(guī)模和風(fēng)險(xiǎn)承受能力，應(yīng)針對(duì)不同企業(yè)制定差異化政策。在調(diào)動(dòng)國內(nèi)企業(yè)參與“一帶一路”建設(shè)的積極性的同時(shí)，提高參與企業(yè)的盈利能力、抗風(fēng)險(xiǎn)能力，在參與“一帶一路”共同發(fā)展、謀求雙贏和多贏的過程中，實(shí)現(xiàn)國家經(jīng)濟(jì)的持續(xù)健康發(fā)展。

本文著重于“一帶一路”概念指數(shù)對(duì)國內(nèi)股票市場間的風(fēng)險(xiǎn)溢出分析，側(cè)重于研究不同行業(yè)和規(guī)模企業(yè)參與“一帶一路”倡議中所承受風(fēng)險(xiǎn)的溢出特征，未考慮中國不同的省級(jí)行政區(qū)域?qū)Α耙粠б宦贰背h中經(jīng)濟(jì)合作的參與程度與領(lǐng)域的特異性。在東盟成為中國最大的貿(mào)易伙伴后，以廣西為代表的經(jīng)濟(jì)門戶會(huì)逐漸成為中國發(fā)展跨境投資、貿(mào)易和旅游等經(jīng)貿(mào)合作的新重心，隨著廣西與東盟國家的經(jīng)濟(jì)貿(mào)易聯(lián)系日漸加深，廣西與東盟國家股票、債券、外匯和期貨等金融產(chǎn)品價(jià)格聯(lián)動(dòng)和風(fēng)險(xiǎn)外溢也會(huì)成為未來研究的方向。