新冠肺炎疫情沖擊下全球外匯市場風(fēng)險傳染與中國金融風(fēng)險防控方意

摘要：重大突發(fā)公共事件導(dǎo)致全球經(jīng)濟發(fā)展不確定性上升，新冠肺炎疫情的蔓延使得全球外匯市場劇烈震蕩。在此背景下，本文考察了疫情發(fā)生前后全球外匯市場風(fēng)險網(wǎng)絡(luò)變化、疫情沖擊對全球和中國外匯市場風(fēng)險的影響，以及基本面和政策等因素對該影響的增強或緩釋作用。研究結(jié)果表明：（1）從疫情發(fā)生前后全球外匯市場風(fēng)險溢出結(jié)果來看，新興市場國家是全球外匯市場中主要的風(fēng)險輸出者。新興市場國家自身匯率風(fēng)險較高，且在疫情發(fā)生后其匯率波動幅度更大。（2）從疫情病例對外匯市場風(fēng)險回歸結(jié)果來看，確診病例增多的不利消息顯著增加了外匯市場的風(fēng)險水平，且影響效果高于治愈率提高這一有利消息的風(fēng)險緩釋作用。進一步來看，其他金融市場的風(fēng)險共振效應(yīng)會放大疫情沖擊對外匯市場風(fēng)險的影響，實體經(jīng)濟和政策的風(fēng)險分散效應(yīng)會減弱疫情沖擊的影響效果。（3）從中國外匯市場來看，疫情發(fā)生前后，中國外匯市場波動率呈遞增態(tài)勢，且中國由風(fēng)險輸出方轉(zhuǎn)向風(fēng)險接受方，防控輸入性風(fēng)險是當(dāng)務(wù)之急。進一步地，中國實體經(jīng)濟風(fēng)險高時，解決國內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展問題成為重中之重，但防范輸入性風(fēng)險也不容忽視。

關(guān)鍵詞：新冠肺炎疫情;外匯市場;金融風(fēng)險;風(fēng)險傳染

文獻標(biāo)識碼：A

文章編號：1002-2848-2021（02）-0001-15

當(dāng)前，自然災(zāi)害、事故災(zāi)難及公共衛(wèi)生事件等重大突發(fā)事件頻繁發(fā)生，不僅給經(jīng)濟和社會穩(wěn)定帶來沖擊，而且其所引發(fā)的風(fēng)險也會波及金融市場，并對金融市場產(chǎn)生巨大沖擊。外匯市場作為典型的金融市場，勢必也會受到重大突發(fā)事件的影響。2020年暴發(fā)的新冠肺炎疫情作為典型的重大公共事件對人民幣匯率產(chǎn)生了一定的沖擊。2020年1月21日疫情顯著擴散之后，美元兌人民幣匯率從6.86元人民幣/美元快速回升到春節(jié)后的7.1元人民幣/美元左右，收回了此前因中美達(dá)成第一階段經(jīng)貿(mào)協(xié)議帶來的人民幣升值幅度。2020年3月，受新冠肺炎疫情在全球加速蔓延、國際原油價格大幅下跌等因素影響，國際金融市場大幅震蕩，美元指數(shù)走強，部分非美元貨幣相對美元匯率下跌，主要國家的資產(chǎn)價格出現(xiàn)大幅調(diào)整。

目前，學(xué)者們已就新冠肺炎疫情對實體經(jīng)濟和金融體系的影響有所探討。新冠肺炎疫情會同時從供給端、需求端對實體經(jīng)濟產(chǎn)生沖擊。從供給端來看，伴隨著疫情的發(fā)展，各國采取了強制性的遏制政策，如旅行禁令、工廠關(guān)閉等，導(dǎo)致企業(yè)勞動力減少，商品和服務(wù)產(chǎn)出減少[1-2]。從需求端來看，遏制政策導(dǎo)致人們的收入下降、購買力下降、消費水平下降等[1-2]。并且，疫情在影響個別國家生產(chǎn)經(jīng)營的同時，也會通過全球價值鏈傳導(dǎo)至與其存在緊密貿(mào)易聯(lián)系的國家[3]。此外，新冠肺炎疫情會通過投資者情緒機制、共同風(fēng)險敞口機制和資產(chǎn)配置調(diào)整機制對金融體系產(chǎn)生影響[4]。

然而，關(guān)于新冠肺炎疫情這一重大突發(fā)公共事件對外匯市場影響的研究還較為缺乏?；诖?，本文擬分析全球外匯市場受新冠肺炎疫情影響的程度，量化疫情對各國外匯市場風(fēng)險傳染的溢出效應(yīng)及動態(tài)演進路徑，以期能厘清外匯市場在重大突發(fā)公共事件下的變化特征，對外匯市場波動規(guī)律有所掌握，既有利于防控輸入性風(fēng)險對中國外匯市場的沖擊，也有助于完善對重大公共事件的應(yīng)對機制及風(fēng)險防范對策。

本文的主要貢獻包括以下兩點：第一，從研究視角看，相對于其他帶有內(nèi)生性的沖擊而言，新冠肺炎疫情這一重大沖擊是純外生的。本文基于這一事件考察全球外匯市場風(fēng)險溢出情況，對于深入了解全球外匯市場風(fēng)險傳導(dǎo)路徑很有必要。此外，本文在此過程中重點考察中國外匯市場的風(fēng)險演變過程并探究與中國外匯市場之間存在密切聯(lián)系的國家和地區(qū)，這對于中國防范化解外匯市場風(fēng)險具有十分重要的意義。第二，從研究內(nèi)容看，本文不僅將新冠肺炎疫情中的確診病例數(shù)和治愈率等指標(biāo)與外匯市場風(fēng)險溢出指標(biāo)進行結(jié)合，量化分析新冠肺炎疫情沖擊對全球和中國外匯市場風(fēng)險的直接影響，還基于跨市場傳染、實體經(jīng)濟反饋和政策等因素考察新冠肺炎疫情對全球和中國外匯市場風(fēng)險的間接傳導(dǎo)路徑，這有利于更有效全面地評價新冠肺炎疫情沖擊對外匯市場風(fēng)險的影響。

一、重大突發(fā)公共事件引發(fā)外匯市場風(fēng)險的傳導(dǎo)機制

沖擊是系統(tǒng)性風(fēng)險的誘因[5]。重大突發(fā)公共事件作為重要的外部沖擊，其對外匯市場風(fēng)險存在直接影響和間接影響兩種渠道。

（一）直接影響渠道

災(zāi)難會引起經(jīng)濟主體對災(zāi)難風(fēng)險的預(yù)期[6]。災(zāi)難風(fēng)險也屬于重大突發(fā)公共事件的一種。對災(zāi)難風(fēng)險的預(yù)期，是指即使重大突發(fā)公共事件在某地并沒有發(fā)生，投資者（消費者）也會基于對歷史上發(fā)生重大公共事件或其他國家發(fā)生重大公共事件的認(rèn)知而預(yù)期或者擔(dān)心未來會發(fā)生重大公共事件，從而要求一個更高的風(fēng)險溢價（貼現(xiàn)率）。對于外匯市場而言，重大突發(fā)公共事件的發(fā)生，會使得投資者對于風(fēng)險貨幣要求更高的風(fēng)險溢價，或者追逐相對安全的避險貨幣。

（二）間接影響渠道

重大突發(fā)公共事件除通過投資者情緒的變化直接影響外匯市場外，也可能通過跨市場傳染、實體經(jīng)濟反饋和政策等間接影響外匯市場。

1.跨市場傳染

重大突發(fā)公共事件在引起宏觀經(jīng)濟波動及社會不穩(wěn)定的同時，也會導(dǎo)致金融市場劇烈波動。已有學(xué)者探討了重大突發(fā)公共事件對股票市場、債券市場、能源市場和外匯市場的影響[7-10]?；诠餐L(fēng)險敞口機制，在重大突發(fā)公共事件的外部沖擊下，投資者會根據(jù)一個市場的變化去推測其他市場的變化。信息猶如疾病傳染一樣在市場間擴散，使得各個金融市場均暴露于風(fēng)險之下，產(chǎn)生風(fēng)險共振[4，11]。此外，基于資產(chǎn)配置調(diào)整機制，各金融市場之間存在風(fēng)險溢出效應(yīng)[4]。不同金融市場為不同投資者提供資產(chǎn)配置渠道，滿足不同風(fēng)險厭惡投資者的需求。同時，資產(chǎn)在不同市場中的配置也能夠為投資者提供金融資產(chǎn)風(fēng)險對沖。

2.實體經(jīng)濟反饋

一方面，重大突發(fā)公共事件會對實體經(jīng)濟產(chǎn)生沖擊。Goh等[12]考察了1997年亞洲金融危機和1998年中國香港禽流感疫情對旅游業(yè)的影響，發(fā)現(xiàn)公共事件對旅游業(yè)會產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響。Deryugina等[13]考察了卡特里娜颶風(fēng)對美國城市居民的影響，發(fā)現(xiàn)這一事件對工資收入、就業(yè)、婚姻與生育等產(chǎn)生短暫負(fù)面影響。此外，重大突發(fā)公共事件除對受影響地區(qū)產(chǎn)生直接影響外，也會通過供應(yīng)鏈中斷等對與其產(chǎn)生直接關(guān)聯(lián)的地區(qū)帶來直接或間接的經(jīng)濟損失[14]。

另一方面，實體經(jīng)濟會通過作用于國際收支的各個方面影響匯率。較高經(jīng)濟增長率意味著本國收入增加，從而增加進口。高經(jīng)濟增長率往往伴隨著勞動生產(chǎn)率的提高，這會使生產(chǎn)成本降低進而增強本國產(chǎn)品競爭力，有利于出口。此外，高經(jīng)濟增長率往往意味著一國具有較高的利潤率，吸引外匯資金流入本國進行直接投資，從而改善本國資本賬戶收支狀況[15]。

3.政策

重大突發(fā)公共事件給經(jīng)濟金融造成巨大沖擊之后，政府往往會采取措施緩解重大突發(fā)公共事件產(chǎn)生的不利影響。如在2008年全球金融危機后，各主要經(jīng)濟體紛紛陷入衰退，為了刺激經(jīng)濟增長，各經(jīng)濟體陸續(xù)出臺量化寬松等一系列非傳統(tǒng)貨幣政策刺激經(jīng)濟增長。政府政策的實施對于緩解重大突發(fā)公共事件對外匯市場風(fēng)險的影響可能起到一定作用。

對于全球經(jīng)濟金融體系而言，要格外關(guān)注中心國家在遭遇巨大沖擊之后的貨幣政策制定。中心國家的貨幣政策會對外匯市場產(chǎn)生影響。KoAcˇUenda等[16]采用事件研究法分析歐元區(qū)和美國宏觀經(jīng)濟消息的發(fā)布以及歐洲央行和美聯(lián)儲貨幣政策制定對新歐盟成員國外匯市場的影響。美國的貨幣政策會影響機構(gòu)投資者的風(fēng)險承擔(dān)能力和保證金比例的設(shè)定，進而影響各國貨幣的匯率水平。美國貨幣政策的調(diào)整是引發(fā)流動性螺旋的重要誘因，將加劇各國貨幣的匯率波動[17]。

綜上所述，重大突發(fā)公共事件引發(fā)外匯市場風(fēng)險的傳導(dǎo)機制如圖1所示。

二、研究方法和數(shù)據(jù)描述

本文采用基于LASSO-VAR模型的廣義方差分解構(gòu)建全球外匯市場的風(fēng)險關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。給定時間維度樣本個數(shù)，LASSO方法可以有效處理橫截面內(nèi)生變量個數(shù)較多的問題。LASSO方法不僅可以實現(xiàn)對高維變量模型的估計，還可以更有效地估計VAR模型參數(shù)。此外，本文基于回歸模型分析疫情沖擊對全球和中國外匯市場風(fēng)險的影響。

（一）構(gòu)建全球外匯市場風(fēng)險溢出網(wǎng)絡(luò)

基于LASSO-VAR模型的廣義方差分解過程的介紹，詳見賈妍妍等[18]的研究。本文構(gòu)建全球外匯市場間的風(fēng)險溢出指數(shù)如下：

首先，全球外匯市場總風(fēng)險（Totalspill）可以表示為

各個國家受其他所有國家外匯市場的風(fēng)險輸入也可理解為各個國家受全球因子的風(fēng)險輸入[19]。用1減去各國受全球因子的風(fēng)險輸入，即為各國受自身因素的影響。該指標(biāo)數(shù)值越大，表明市場i越易受其他市場風(fēng)險傳染，市場i的風(fēng)險接受方地位越高。值得注意的是，全球因子與國內(nèi)因子相對應(yīng)。因為j≠i，計算溢出指數(shù)時是不考慮對角線元素的。本文研究的是全球外匯市場，因此將除自身以外的因素稱為全球因子。

各個國家對其他所有國家外匯市場的風(fēng)險輸出也可理解為各個國家對全球因子的風(fēng)險輸出[19]。該指標(biāo)數(shù)值越大，表明市場i對其他市場的風(fēng)險輸出能力越強，市場i的風(fēng)險輸出方地位越高。

（二）各國外匯市場風(fēng)險變量的構(gòu)建

首先，計算各國外匯市場的對數(shù)收益率，形式如下：

然后，借鑒Glosten等[20]提出的TGARCH模型，采用動態(tài)波動率刻畫各個國家外匯市場自身的風(fēng)險。TGARCH模型可以考察杠桿效應(yīng)，即相對于正面消息，負(fù)面消息更能導(dǎo)致波動率增加的現(xiàn)象，有利于更好地預(yù)測動態(tài)波動率。其形式如下：

（三）疫情沖擊對全球和中國外匯市場風(fēng)險的影響

1.簡單回歸模型

本文采用簡單回歸模型考察疫情沖擊對外匯市場風(fēng)險的影響，形式如下：

其中，Confirmedt表示G20國家總體的新冠肺炎疫情確診病例，Curedt表示G20國家（地區(qū)）總體的新冠肺炎疫情治愈率。當(dāng)考察疫情沖擊對全球外匯市場風(fēng)險的影響時，Yt表示全球外匯市場總風(fēng)險。當(dāng)考察疫情沖擊對中國外匯市場風(fēng)險的影響時，Yt表示中國外匯市場風(fēng)險（中國外匯市場自身波動率、中國對全球因子的風(fēng)險輸出、中國受全球因子的風(fēng)險輸入）。

2.加入交乘項回歸模型

為了探討其他主要金融市場風(fēng)險的變化、美聯(lián)儲政策的實施以及實體經(jīng)濟狀況在疫情沖擊對全球和中國外匯市場風(fēng)險影響過程中的作用，本文在式（8）的基礎(chǔ)上加入交乘項，建立加入交乘項的回歸模型，如下：

（四）數(shù)據(jù)說明

1.研究樣本

為了分析新冠肺炎疫情對全球外匯市場風(fēng)險的影響，本文選取G20國家（地區(qū)）進行研究。其中，德國、法國、意大利和歐盟在文中統(tǒng)稱為歐元區(qū)。因此，G20國家（地區(qū)）共有17種貨幣匯率。本文選取各國名義廣義有效匯率指數(shù)作為各國（地區(qū)）外匯市場的代表。鑒于本文需要對比疫情前與疫情后全球外匯市場的風(fēng)險，且采用滾動窗口方法計算動態(tài)的全球外匯市場風(fēng)險溢出水平會消耗樣本期，本文最終選擇的樣本期間為2018年1月1日—2020年4月28日。其中，2020年1月19日以前沒有疫情數(shù)據(jù)披露（本文列示為疫情前），2020年1月20日—2020年3月14日為中國疫情暴發(fā)區(qū)間（本文列示為疫情第一階段），2020年3月15日，中國之外新冠肺炎疫情確診病例的累積數(shù)目（88950例）超過中國新冠肺炎疫情確診病例的累積數(shù)目（80860例），疫情重災(zāi)區(qū)由中國轉(zhuǎn)向全球（本文列示為疫情第二階段）。本文將對數(shù)收益率采用兩日取平均解決時區(qū)問題。VAR模型中，本文選擇的滾動窗口為260個交易日（約1年），預(yù)測期為20個交易日（約1個月）。

2.疫情病例數(shù)據(jù)

為了考察疫情沖擊對外匯市場風(fēng)險的影響，本文選取G20國家（地區(qū)）基于數(shù)據(jù)可得性，歐元區(qū)病例數(shù)據(jù)采用德國、法國、意大利、西班牙、比利時、荷蘭、盧森堡、愛爾蘭、葡萄牙、奧地利、芬蘭、立陶宛、拉脫維亞、愛沙尼亞、斯洛伐克、斯洛文尼亞、希臘和馬耳他等國家病例數(shù)的加總所得。新冠肺炎疫情確診病例、死亡病例和治愈率進行分析，其中，確診病例進行自然對數(shù)處理，治愈率=治愈病例/（死亡病例+治愈病例）鑒于治愈率+死亡率=1，本文僅考慮治愈率。。

3.其他相關(guān)變量

為了考察其他主要金融市場以及實體經(jīng)濟因素的變化是否會緩解或加劇疫情沖擊對外匯市場風(fēng)險的影響，本文選用的指標(biāo)見表1。本文數(shù)據(jù)均來源于Wind和Bloomberg數(shù)據(jù)庫。

三、疫情前后全球外匯市場風(fēng)險演變

在進行全球外匯市場的風(fēng)險分析之前，有必要先了解一下全球外匯市場在疫情期間的運行情況。各國有效匯率指數(shù)在疫情期間的變化情況如圖2所示。整體而言， 發(fā)達(dá)國家的貨幣匯率在疫情期間表現(xiàn)較好。

其中，日本、美國和歐元區(qū)的貨幣匯率有所提高，其余發(fā)達(dá)國家先降低，隨后立即反彈。這表明，在疫情期間，投資者對這些貨幣的需求上升，從而發(fā)達(dá)國家的貨幣在疫情期間更多地表現(xiàn)為避險貨幣。相對而言，新興市場國家的貨幣匯率表現(xiàn)較差，除中國、沙特阿拉伯和阿根廷的貨幣有所升值外，其余國家貨幣貶值幅度較大。這表明，在疫情期間，新興市場國家的貨幣更多地表現(xiàn)為風(fēng)險資產(chǎn)。這可能是因為，疫情引發(fā)全球市場流動性、不確定性大幅提升，全球尤其是新興市場國家的美元流動性趨緊。此外，疫情引致的原油和股指大幅下跌造成市場風(fēng)險偏好快速下降、避險情緒大幅提升，投資者拋售這些風(fēng)險資產(chǎn)貨幣，使得國際資本更多地從新興市場流出。

（一）疫情前后各國匯率波動變化

各國貨幣匯率波動率在疫情前后的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2和表3。其中，發(fā)達(dá)國家是將各個發(fā)達(dá)國家的數(shù)據(jù)按照簡單算術(shù)平均計算所得。新興市場國家是將各個新興市場國家的數(shù)據(jù)按照簡單算術(shù)平均計算所得。

首先，疫情引起各國貨幣匯率波動。進一步看，相對于國內(nèi)疫情階段，全球疫情蔓延階段全球外匯市場的波動增加幅度更大。相比于疫情前，大部分國家在疫情第一階段的波動率有所增加，但增加幅度較小，更有部分國家外匯市場波動率有所下降。這主要是因為中國采取了非常有效的疫情防控政策，使得疫情得到快速有效控制。除此之外，中國還采取了強有力的貨幣財政政策使得疫情對國內(nèi)的經(jīng)濟金融影響得以緩解。這使得中國的經(jīng)濟金融對各個國家的貨幣匯率產(chǎn)生較小的影響。相比疫情第一階段，在疫情第二階段，各地區(qū)外匯市場的波動率劇增。這是因為在疫情第二階段，由于各個國家沒有采取協(xié)調(diào)且有效的疫情防控政策，導(dǎo)致全球疫情快速蔓延，進而各個國家的貨幣匯率產(chǎn)生了較大波動。

其次，從三個階段看，中國外匯市場的波動率也呈遞增態(tài)勢。相比其他國家，中國貨幣匯率風(fēng)險較低。在疫情第一階段，受國內(nèi)疫情影響，投資者情緒有所波動。然而，鑒于中國政府采取有效的防疫措施，阻斷了疫情的全國蔓延，投資者信心十足。此外，國內(nèi)疫情嚴(yán)重時期（疫情第一階段），正值春節(jié)假期，對于生產(chǎn)經(jīng)營的影響較小，因此匯率風(fēng)險較小。在疫情第二階段，疫情在全球蔓延，各國陸續(xù)采取“封城、封國”措施，這嚴(yán)重阻礙了國家之間的貿(mào)易聯(lián)系。

最后，整體而言，相比于發(fā)達(dá)國家，新興市場國家的貨幣匯率風(fēng)險更高，疫情沖擊下的新興市場國家貨幣匯率風(fēng)險增加幅度更大。這進一步證實了新興市場國家貨幣的風(fēng)險屬性更強。相比疫情前，發(fā)達(dá)國家的貨幣匯率在疫情第一階段波動性增強，在疫情第二階段波動性更加明顯。與發(fā)達(dá)國家不同，新興市場國家在疫情第一階段的波動率有所下降。這可能是因為，在此階段新興市場國家中除中國疫情較為嚴(yán)重外，疫情嚴(yán)重地區(qū)主要為日本和歐元區(qū)等發(fā)達(dá)國家。然而，在疫情第二階段，新興市場國家匯率波動率增加明顯，遠(yuǎn)超發(fā)達(dá)國家波動率增幅。疫情之下，新興市場國家面臨三重危機。

第一重危機為資金外流危機。疫情發(fā)生以來，疫情對于全球經(jīng)濟的沖擊加速升級，恐慌情緒使得資金普遍流出新興市場，匯率貶值壓力加大。

第二重危機為經(jīng)濟危機。疫情引發(fā)全球經(jīng)濟衰退，鑒于石油減產(chǎn)并不能匹配需求端萎縮程度，導(dǎo)致油價下跌，這對于俄羅斯和墨西哥等主要原油出口國影響較大，導(dǎo)致其匯率風(fēng)險上升。此外，疫情使得許多國家采取人員限制流動措施，這將對旅游、文娛等服務(wù)業(yè)帶來較大沖擊，如巴西和南非等國受影響較大。

第三重危機為主權(quán)信用危機。疫情導(dǎo)致全球經(jīng)濟陷入低迷，大宗商品需求走弱，使得巴西、南非、印度尼西亞和印度等國經(jīng)常項目惡化程度增加。疫情使得全球恐慌情緒飆升，外資持續(xù)流出新興市場，導(dǎo)致其資本項目不斷惡化。經(jīng)常項目和資本項目雙向惡化、外匯儲備減少、本幣幣值大幅波動，導(dǎo)致新興市場國家償債能力下降，主權(quán)信用風(fēng)險增加。

（二）疫情前后各國匯率溢出變化

1.各國受全球因子的影響

各國外匯市場受其他國家外匯市場的風(fēng)險輸入情況見表4和表5。其中，發(fā)達(dá)國家和新興市場國家的構(gòu)建方式同上。

首先，全球疫情期間，在決定各國貨幣匯率風(fēng)險方面，全球因子比國內(nèi)因子更重要。無論是發(fā)達(dá)國家，還是新興市場國家，在全球疫情之前，各國貨幣的匯率風(fēng)險主要由自身因素驅(qū)動。它們受全球因子影響的比例均低于38%。然而，自全球疫情蔓延以來，全球因子對各國（地區(qū)）外匯市場風(fēng)險的影響增強。發(fā)達(dá)國家和新興市場國家受全球因子影響的比例均超過60%。但發(fā)達(dá)國家受全球因子的影響程度更大，增長幅度也更高。

其次，相比新興市場國家，發(fā)達(dá)國家對疫情的敏感性更強。相比疫情前，在疫情第一階段，發(fā)達(dá)國家受全球因子的影響程度就開始增加，而新興市場國家對疫情的反應(yīng)較弱。這可能是因為此階段除中國外，發(fā)達(dá)國家的疫情相對更為嚴(yán)重。此外，在全球疫情時期，發(fā)達(dá)國家受全球因子影響的增幅也高于新興市場國家。這表明，在受到外部沖擊時，發(fā)達(dá)國家更易受全球因子影響。

最后，中國受全球因子的影響程度先下降再提高。疫情前，受中美貿(mào)易摩擦影響，中國外匯市場受全球因子的影響程度較大。疫情第一階段，鑒于國內(nèi)疫情較為嚴(yán)重，國內(nèi)宏觀經(jīng)濟的不確定性更強。因此，中國外匯市場受自身因素的影響要高于全球因子。在疫情第二階段，隨著中國國內(nèi)疫情的緩解以及全球疫情的暴發(fā)，國外經(jīng)濟不確定性高于國內(nèi)，嚴(yán)重影響中國對外貿(mào)易。因此，中國外匯市場受國外因子影響更大，中國面臨的輸入型風(fēng)險增強。

2.各國對全球因子的影響

各國對其他國家外匯市場的風(fēng)險輸出情況見表6和表7。其中，發(fā)達(dá)國家和新興市場國家的構(gòu)建方式同上。

首先，全球疫情期間，大部分國家對全球因子的影響程度增強。一方面，全球疫情期間，疫情在全球范圍內(nèi)加速蔓延，涉及的國家和人員數(shù)目不斷增加。另一方面，疫情引致全球經(jīng)濟陷入確定性衰退，各國的國內(nèi)經(jīng)濟以及對外經(jīng)濟均有所下滑，疫情引致的經(jīng)濟、政治和主權(quán)信用風(fēng)險等問題逐漸暴露。這使得各國貨幣的匯率風(fēng)險上升，其對其他國家匯率風(fēng)險的輸出能力增強。

其次，新興市場國家是全球外匯市場中主要的風(fēng)險輸出方。發(fā)達(dá)國家對全球外匯市場風(fēng)險的影響相對較小。在全球疫情期間，新興市場國家風(fēng)險輸出作用更加明顯。這是因為新興市場國家的外匯市場自身風(fēng)險程度較高，所以對其他國家的風(fēng)險溢出能力較強。在全球疫情期間，新興市場國家的外匯市場風(fēng)險增加較多，因而其對全球因子的影響增加較大。一方面，由于新興市場國家在醫(yī)療衛(wèi)生條件、平均收入水平較發(fā)達(dá)國家都較低，同時人口密度相對較高，其面臨的疫情擴散風(fēng)險更大。另一方面，受匯率貶值、資本外流影響，部分新興市場國家面臨主權(quán)信用危機，帶動貶值預(yù)期進一步升溫，從而加大新興市場國家外匯市場風(fēng)險。例如，2020年4月6日，阿根廷政府宣布延期償還100億美元債務(wù)，市場對新興市場主權(quán)信用風(fēng)險關(guān)注度提升，可能導(dǎo)致其貶值預(yù)期提升。

最后，在三個階段中，中國對其他國家外匯市場的風(fēng)險輸出能力遞減。在疫情前，中國對全球因子的影響程度超過69%，僅次于美國，對全球因子的影響排名第二位;在疫情第一階段，中國對全球因子的影響程度下降到39%，對全球因子的影響排名第七位;在疫情第二階段，中國對全球因子的影響程度進一步下降，不足32%，對全球因子的影響排名第十三位。

四、疫情沖擊對外匯市場風(fēng)險的影響

本文基于疫情病例數(shù)據(jù)考察了疫情沖擊對全球和中國外匯市場風(fēng)險的影響，并基于金融市場因素、政策因素和基本面因素探討其是否會增強或減弱疫情沖擊對全球以及中國外匯市場風(fēng)險的影響。

（一）疫情沖擊對全球外匯市場風(fēng)險的影響

1.其他金融風(fēng)險渠道

本部分考察全球其他主要金融市場風(fēng)險的變化是否會緩解或加劇疫情沖擊對全球外匯市場風(fēng)險的影響。表8第（1）列匯報了簡單回歸模型結(jié)果，第（2）-（5）列匯報了加入交乘項模型結(jié)果，即分別考察了全球股票市場、債券市場、原油市場和投資者情緒是否會緩解或加劇疫情沖擊對全球外匯市場風(fēng)險的影響。

從簡單回歸模型結(jié)果可以看出，新冠肺炎疫情確診病例數(shù)對全球外匯市場風(fēng)險具有顯著的正向影響，新冠肺炎疫情治愈率對全球外匯市場風(fēng)險具有顯著的負(fù)向影響，兩者均在1%的水平上顯著。這表明，對于全球外匯市場而言，新冠肺炎疫情確診病例的增加是不利消息，其會增大全球外匯市場風(fēng)險。新冠肺炎疫情治愈率增加是利好消息，其會降低全球外匯市場風(fēng)險。

從單個市場角度分析。從股票市場來看，無論是確診病例還是治愈率，股票市場風(fēng)險的增加均顯著加劇了疫情沖擊對外匯市場風(fēng)險的影響。從債券市場來看，債券市場風(fēng)險增加顯著加劇了確診病例對外匯市場風(fēng)險的影響，但是對治愈率的影響不存在統(tǒng)計顯著性。從原油市場來看，原油市場風(fēng)險增加顯著緩解了治愈率對外匯市場風(fēng)險的影響，但是對確診病例的影響不存在統(tǒng)計顯著性。從投資者情緒來看，無論是確診病例還是治愈率，投資者情緒高漲均顯著加劇了疫情沖擊對外匯市場風(fēng)險的影響。

對比分析各個市場。

第一，股票市場風(fēng)險增加、債券市場風(fēng)險增加和投資者情緒高漲均會加劇疫情不利消息對外匯市場風(fēng)險的影響。這表明，在股票市場、債券市場風(fēng)險水平較高以及投資者情緒高漲時，疫情確診病例數(shù)的增加會使得外匯市場風(fēng)險進一步提高。

第二，股票市場風(fēng)險增加和投資者情緒高漲會加劇疫情利好消息對外匯市場風(fēng)險的影響。這表明，股票市場風(fēng)險較高、投資者情緒較為高漲，不僅會加劇疫情不利消息對外匯市場的影響，同時也會加劇疫情有利消息對外匯市場的影響。這可能是因為，與正常時期相比，在股票市場風(fēng)險較高、投資者情緒較為高漲時，投資者對于消息的關(guān)注度較高、消息傳播速度更快。

第三，原油市場風(fēng)險增加會減弱疫情利好消息對外匯市場風(fēng)險的影響。這表明，原油市場風(fēng)險增大時，治愈率的提高對外匯市場風(fēng)險降低的作用減弱。這可能是因為，原油市場與實體經(jīng)濟之間的關(guān)系密切，原油市場風(fēng)險增大表明實體經(jīng)濟風(fēng)險提高。此時，投資者對于經(jīng)濟的擔(dān)憂大于對于控制疫情的信心。綜合而言，其他金融市場風(fēng)險的增大會進一步增大疫情沖擊對全球外匯市場風(fēng)險的影響，各金融市場之間存在風(fēng)險共振效應(yīng)。

2.美聯(lián)儲政策渠道

海外疫情全面爆發(fā)后美國成為疫情的重災(zāi)區(qū)，美國政府的應(yīng)對政策不僅會對抑制疫情恐慌情緒有影響，也會對全球政策聯(lián)動產(chǎn)生很大的影響。本部分考察美聯(lián)儲政策的實施是否會緩解或加劇疫情沖擊對全球外匯市場風(fēng)險的影響。本文選取與美元流動性相關(guān)的四項政策：

（1）為緩解美元流動性緊張，美聯(lián)儲在2020年3月15日聯(lián)合加拿大央行、英國央行、日本央行、歐洲央行和瑞士央行宣布采取協(xié)調(diào)行動，各央行一致同意將貨幣互換協(xié)議價格下調(diào)25個基點。

（2）美聯(lián)儲在2020年3月19日宣布與9家中央銀行

這9家中央銀行分別為澳大利亞聯(lián)儲、巴西央行、韓國央行、墨西哥央行、新加坡貨幣當(dāng)局、瑞典央行、丹麥央行、挪威央行和新西蘭央行。立臨時美元流性互換安排。

（3）2020年3月23日，美聯(lián)儲啟動無限量量化寬松政策。

（4）2020年4月6日，美聯(lián)儲開始提供海外央行回購供給（FIMA）向全球釋放流動性，進階為“全球央行”。本文將美聯(lián)儲政策實施的首個交易日作為政策沖擊變量，綜合考慮四項政策的影響。具體而言，政策沖擊發(fā)生時變量為1，其余為0。結(jié)果見表9。

首先，美聯(lián)儲政策的實施并沒有降低外匯市場風(fēng)險。美聯(lián)儲政策對全球外匯市場風(fēng)險具有顯著的正向影響。一方面，可能因為相對于美聯(lián)儲政策，投資者受疫情的蔓延與演變帶來的巨大不確定性影響更大。另一方面，美聯(lián)儲雖采取措施以緩解全球流動性緊張，但可能并沒有完全實現(xiàn)此目的。比如，在進行貨幣互換協(xié)議時，美國將多數(shù)新興市場國家排除在外，而他們面臨更嚴(yán)重的流動性緊張問題。此外，美聯(lián)儲僅在2020年3月就使得其資產(chǎn)負(fù)債規(guī)模暴增2萬億美元，這種無節(jié)制的流動性釋放，實際上是將全球經(jīng)濟置于更大的不確定性和風(fēng)險之中。

其次，美聯(lián)儲政策的實施緩解了疫情不利消息對全球外匯市場風(fēng)險的影響。美聯(lián)儲政策與確診病例數(shù)的交乘項顯著為負(fù)，這表明在美聯(lián)儲實施政策時，疫情確診病例數(shù)對全球外匯市場風(fēng)險的影響有所減弱。

最后，美聯(lián)儲政策的實施增強了疫情有利消息對全球外匯市場風(fēng)險的影響。美聯(lián)儲政策與治愈率的交乘項顯著為正，這表明在美聯(lián)儲政策實施時，治愈率對全球外匯市場風(fēng)險的影響有所增強。綜合這兩點，美聯(lián)儲政策的實施使得投資者對疫情的態(tài)度更偏向樂觀，使其對經(jīng)濟的信心增強，有利于降低風(fēng)險。

（二）疫情沖擊對中國外匯市場風(fēng)險的影響

1.疫情病例狀況

為了考察疫情沖擊對中國外匯市場風(fēng)險的影響，本文依次考察了新冠肺炎疫情確診病例數(shù)和治愈率對中國外匯市場自身波動率、中國對全球因子的風(fēng)險輸出以及中國受全球因子的風(fēng)險輸入的影響，結(jié)果見表10。

首先，新冠肺炎疫情沖擊對中國外匯市場自身波動風(fēng)險不存在顯著影響。無論是新冠肺炎疫情確診病例數(shù)，還是新冠肺炎疫情治愈率，其對中國外匯市場自身波動率的影響均不顯著。這可能因為中國防疫政策得當(dāng)，較早控制住了疫情，從而疫情沖擊對中國自身金融風(fēng)險的影響較小。

其次，新冠肺炎疫情不利消息與中國對全球因子的風(fēng)險溢出之間存在顯著的負(fù)向關(guān)聯(lián)。新冠肺炎疫情確診病例數(shù)與中國對全球因子的風(fēng)險溢出在1%的水平上顯著為負(fù)。這表明，當(dāng)全球新冠肺炎疫情確診病例增加時，中國對全球因子的風(fēng)險溢出下降。相對于中國，全球疫情嚴(yán)重程度更高，因而中國對其他市場的風(fēng)險溢出下降。治愈率與中國對全球因子的風(fēng)險溢出之間不存在顯著相關(guān)關(guān)系。

最后，新冠肺炎疫情沖擊與中國受全球因子的風(fēng)險輸入存在顯著相關(guān)關(guān)系。新冠肺炎疫情確診病例數(shù)與中國受全球因子的風(fēng)險輸入在1%的水平上顯著為正。新冠肺炎疫情治愈率與中國受全球因子的風(fēng)險輸入在1%的水平上顯著為負(fù)。這表明，新冠肺炎疫情不利消息會增加中國受全球因子的風(fēng)險輸入，而有利消息有利于降低中國受全球因子的風(fēng)險輸入。這可能因為，疫情不利消息會導(dǎo)致投資者悲觀情緒，從而加大外匯市場風(fēng)險，所以對中國的風(fēng)險溢入增多;而疫情有利消息有利于提振投資者信心，從而降低外匯市場風(fēng)險，所以對中國的風(fēng)險輸入下降。

2.其他金融風(fēng)險渠道

本部分考察中國其他主要金融市場風(fēng)險的變化是否會緩解或加劇疫情沖擊對中國外匯市場風(fēng)險的影響。疫情沖擊對中國外匯市場自身波動風(fēng)險沒有顯著影響，本文在此僅將中國與其他外匯市場之間的相互風(fēng)險溢出效應(yīng)作為中國外匯市場風(fēng)險，結(jié)果見表11。表11中（1）-（3）列的被解釋變量為中國對全球因子的風(fēng)險輸出，（4）-（6）列的被解釋變量為中國受全球因子的風(fēng)險輸入。

從貨幣市場來看，貨幣市場風(fēng)險增大緩解了疫情不利消息對中國外匯市場風(fēng)險的影響。無論是中國對全球因子的風(fēng)險輸出，還是中國受全球因子的風(fēng)險輸入，貨幣市場風(fēng)險與確診病例數(shù)的交叉項均顯著為負(fù)，貨幣市場風(fēng)險與治愈率的交叉項均不顯著。綜合而言，貨幣市場風(fēng)險增大時，疫情沖擊對中國外匯市場風(fēng)險的影響減弱，這表明中國貨幣市場與外匯市場之間存在風(fēng)險分散效應(yīng)。

從中國對全球因子的風(fēng)險輸出來看，股票市場風(fēng)險增大減弱了疫情有利消息對中國外匯市場的影響，但是對疫情不利消息無顯著作用。從中國受全球因子的風(fēng)險輸入來看，股票市場風(fēng)險增大增強了疫情不利消息并減弱了疫情有利消息對中國外匯市場風(fēng)險的影響。綜合而言，股票市場風(fēng)險增大時，疫情沖擊對中國外匯市場風(fēng)險的影響增大，這表明中國股票市場與外匯市場之間存在風(fēng)險共振效應(yīng)。

從債券市場來看，債券市場風(fēng)險增大緩解了疫情沖擊對中國外匯市場風(fēng)險的影響。在被解釋變量為中國對全球因子的風(fēng)險輸出時，無論是債券市場風(fēng)險與確診病例數(shù)的交叉項，還是債券市場風(fēng)險與治愈率的交叉項均顯著為負(fù)。這表明債券市場在緩解疫情不利消息對外匯市場風(fēng)險影響的同時也減弱了疫情有利消息對外匯市場風(fēng)險的影響。綜合而言，債券市場風(fēng)險增大時，疫情沖擊對中國外匯市場風(fēng)險的影響變得更不明朗。

3.基本面渠道

本部分考察中國實體經(jīng)濟真實情況及市場對中國經(jīng)濟預(yù)期情況的變化是否會緩解或加劇疫情沖擊對中國外匯市場風(fēng)險的影響，結(jié)果見表12。表12中（1）（2）列的被解釋變量為中國對全球因子的風(fēng)險輸出，（3）（4）列的被解釋變量為中國受全球因子的風(fēng)險輸入。

從中國對全球因子的風(fēng)險輸出來看，僅實體經(jīng)濟風(fēng)險會緩解或加劇疫情沖擊對中國外匯市場風(fēng)險的影響。其中，實體經(jīng)濟風(fēng)險與確診病例數(shù)交乘項系數(shù)顯著為負(fù)，實體經(jīng)濟風(fēng)險與治愈率交乘項系數(shù)顯著為正。這表明，當(dāng)中國實體經(jīng)濟風(fēng)險增大時，疫情不利消息對中國風(fēng)險輸出的影響減弱，疫情有利消息對中國風(fēng)險輸出的影響增強。

從中國受全球因子的風(fēng)險輸入來看，實體經(jīng)濟風(fēng)險增大和中國經(jīng)濟意外程度增強均會緩解或加劇疫情沖擊對中國外匯市場風(fēng)險的影響。其中，實體經(jīng)濟風(fēng)險與確診病例數(shù)交乘項系數(shù)顯著為負(fù)，經(jīng)濟意外指數(shù)與治愈率交乘項系數(shù)顯著為正。這表明當(dāng)中國實體經(jīng)濟風(fēng)險增大時，疫情不利消息對中國風(fēng)險輸入的影響減弱。當(dāng)中國經(jīng)濟不確定性高時，疫情有利消息對中國風(fēng)險輸入的影響增強。

綜上所述，中國實體經(jīng)濟風(fēng)險高，疫情不利消息對中國外匯市場風(fēng)險的影響減弱，這可能因為中國實體經(jīng)濟風(fēng)險高，解決國內(nèi)經(jīng)濟發(fā)展問題才是重中之重，對防范疫情輸入性風(fēng)險的關(guān)注度有所降低。當(dāng)中國實體經(jīng)濟風(fēng)險和經(jīng)濟不確定性高時，提高治愈率有助于進一步降低中國外匯市場風(fēng)險。這表明實體經(jīng)濟與外匯市場也存在風(fēng)險分散效應(yīng)。

五、結(jié)論和政策建議

本文首先分析了新冠肺炎疫情前后全球外匯市場風(fēng)險變化情況，其次探討疫情對全球以及中國外匯市場風(fēng)險的影響，最后基于其他金融市場、實體經(jīng)濟和政策等因素分析其是否會增強或減弱疫情對全球及中國外匯市場風(fēng)險的影響。

本文的主要結(jié)論包括以下三個方面。第一，新興市場國家是全球外匯市場中主要的風(fēng)險輸出者。在新冠肺炎疫情沖擊下，新興市場國家貨幣主要表現(xiàn)為風(fēng)險貨幣屬性，新興市場國家貨幣匯率波動率高于發(fā)達(dá)國家，新興市場國家對其他國家外匯市場風(fēng)險溢出效應(yīng)較強。第二，疫情前后，中國外匯市場的波動率也呈遞增態(tài)勢，且中國由風(fēng)險輸出方逐漸轉(zhuǎn)向為風(fēng)險接受方。歐元區(qū)始終與中國存在較高的風(fēng)險溢出效應(yīng)。新冠肺炎疫情發(fā)生后，俄羅斯、印度和澳大利亞與中國外匯市場風(fēng)險的聯(lián)動性增強。第三，確診病例增多的不利消息顯著增加了外匯市場的風(fēng)險水平，且影響效果高于治愈率提高這一有利消息的風(fēng)險緩釋作用。進一步來看，其他金融市場的風(fēng)險共振效應(yīng)會放大疫情沖擊對外匯市場風(fēng)險的影響，實體經(jīng)濟和政策的風(fēng)險分散效應(yīng)會減弱疫情沖擊的影響效果。

根據(jù)上述分析，本文提出如下政策建議：第一，應(yīng)重點防范輸入性金融風(fēng)險。中國外匯市場風(fēng)險主要受全球因子的影響，國內(nèi)金融市場風(fēng)險對其影響不明顯。因此對于中國外匯市場風(fēng)險防范，應(yīng)重點關(guān)注全球其他市場風(fēng)險。此外，疫情發(fā)生后，中國由風(fēng)險輸出方轉(zhuǎn)向風(fēng)險輸入方。歐元區(qū)、俄羅斯、印度和澳大利亞與中國的相互風(fēng)險溢出效應(yīng)較強，中國應(yīng)重點關(guān)注這幾個國家和地區(qū)的外匯市場風(fēng)險，以防其對中國風(fēng)險輸出。第二，應(yīng)加強國際合作，提高治愈率。治愈率的提高有利于降低全球外匯市場風(fēng)險。因此，應(yīng)加大國際科技合作，加速攻克新冠肺炎疫情難題。只有團結(jié)與合作才是戰(zhàn)勝新冠肺炎疫情的唯一途徑，尤其要持續(xù)加強全球科技合作與合作體系建設(shè)。世界各國應(yīng)該以此為契機，更廣泛地加強科技合作與交流，激勵人才、激發(fā)新思路，應(yīng)對全球公共衛(wèi)生挑戰(zhàn)。第三，密切關(guān)注其他金融市場風(fēng)險。其他金融市場與外匯市場之間存在風(fēng)險共振效應(yīng)，因此當(dāng)其他金融市場風(fēng)險增大時，應(yīng)提前對外匯市場進行實時監(jiān)測，從而及時研判外匯市場形勢，預(yù)防其他市場風(fēng)險誘發(fā)外匯市場風(fēng)險共振，進一步完善金融風(fēng)險預(yù)警體系，切實維護金融安全與穩(wěn)定。

參考文獻：

[1] BALDWIN R. The supply side matters： guns versus butter， COVID-style [EB/OL]. （2020-03-22）[2020-06-13]. https： ∥voxeu.org/article/supply-side-matters-guns-versus-butter-covid-style.

[2] MANN C L. Real and financial lenses to assess the economic consequences of COVID-19 [C/OL]. （2020-03-06）[2020-06-13]. Economics in the Time of COVID-19， 2020： 81-86. https： ∥voxeu.org/content/economics-time-covid-19.

[3] BOFINGER P， DULLIEN S， FELBERMAYR G， et al. Economic implications of the COVID-19 crisis for Germany and economic policy measures [M/OL]. Mitigating the COVID Economic Crisis： Act Fast and Do Whatever It Takes， CEPR Press， 2020： 167-178. https： ∥voxeu.org/content/mitigating-covid-economic-crisis-act-fast-and-do-whatever-it-takes.

[4] 方意， 于渤， 王煒. 新冠肺炎疫情影響下的中國金融市場風(fēng)險度量與防控研究 [J]. 中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報， 2020（8）： 116-128.

[5] 方意， 荊中博， 吳姬， 等. 非核心負(fù)債， 尾部依賴與中國銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險 [J]. 世界經(jīng)濟， 2020（4）： 123-144.

[6] 陳國進， 晁江鋒， 趙向琴. 災(zāi)難風(fēng)險， 習(xí)慣形成和含高階矩的資產(chǎn)定價模型 [J]. 管理科學(xué)學(xué)報， 2015（4）： 1-17.

[7] GRAHAM M A， RAMIAH V B. Global terrorism and adaptive expectations in financial markets： evidence from Japanese equity market [J]. Research in International Business and Finance， 2012， 26： 97-119.

[8] KOLLIAS C， PAPADAMOU S， ARVANITIS V. Does terrorism affect the stock-bond covariance？ Evidence from European countries [J]. Southern Economic Journal， 2013， 79（4）： 832-848.

[9] HOLWERDA D， SCHOLTENS B. The financial impact of terrorist attacks on the value of the oil and gas industry： an international review [M]∥Energy and Finance. New York： Springer International Publishing， 2016.

[10]梁芹， 陸靜. 國際金融危機期間的匯率風(fēng)險傳染效應(yīng)研究 [J]. 當(dāng)代經(jīng)濟科學(xué)， 2013（2）： 1-10.

[11]荊中博， 王樂儀， 方意. 風(fēng)險溢出， 周期性與中國房地產(chǎn)市場系統(tǒng)性風(fēng)險 [J]. 當(dāng)代經(jīng)濟科學(xué)， 2019（5）： 11-23.

[12]GOH C， LAW R. Modeling and forecasting tourism demand for arrivals with stochastic nonstationary seasonality and intervention [J]. Tourism Management， 2002， 23（5）： 499-510.

[13]DERYUGINA T， KAWANO L， LEVITT S D. The economic impact of hurricane Katrina on its victims： evidence from individual tax returns [R]. NBER Working Paper， 2014.

[14]WORTHINGTON A C. The impact of natural events and disasters on the Australian stock market： a GARCH-M analysis of storms， floods， cyclones， earthquakes and bushfires [J]. Global Business & Economics Review， 2008， 10（1）： 1-10.

[15]陳娟， 田豐， 陳創(chuàng)練， 等. 我國外匯市場壓力研究： 基于馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換方法 [J]. 國際金融研究， 2011（6）： 41-49.

[16]KOACˇUENDA E， MORAVCOV M. Intraday effect of news on emerging European forex markets： an event study analysis [J]. Economic Systems， 2018， 42（4）： 597-615.

[17]陳雷， 范小云. 套息交易， 匯率波動和貨幣政策 [J]. 世界經(jīng)濟， 2017（11）： 73-94.

[18]賈妍妍， 方意， 荊中博. 中國金融體系放大了實體經(jīng)濟風(fēng)險嗎 [J]. 財貿(mào)經(jīng)濟， 2020（10）： 111-128.

[19]BOSTANCI G， YILMAZ K. How connected is the global sovereign credit risk network？ [J]. Journal of Banking & Finance， 2020， 113（4）： 1-19.

[20]GLOSTEN L R， JAGANNATHAN R， RUNKLE D E. On the relation between the expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks [J]. The Journal of Finance， 1993， 48（5）： 1718-1779.

[本刊相關(guān)文獻鏈接]

[1] 李金凱， 程立燕. 中國發(fā)生國際資本異常流動驅(qū)動因素的動態(tài)識別 [J]. 當(dāng)代經(jīng)濟科學(xué)， 2020（4）： 68-79.

[2] 郭娜， 申琳， 張寧. 中國金融系統(tǒng)脆弱性指數(shù)的構(gòu)建與區(qū)制狀態(tài)分析 [J]. 當(dāng)代經(jīng)濟科學(xué)， 2020（1）： 1-9.

[3] 馬草原， 張昭. 金融創(chuàng)新與金融風(fēng)險監(jiān)管——演化博弈分析與數(shù)值模擬 [J]. 當(dāng)代經(jīng)濟科學(xué)， 2020（2）： 80-91.

[4] 劉永余， 王博. 中國資本管制的有效性問題——基于跨境資本套利和套匯活動的研究 [J]. 當(dāng)代經(jīng)濟科學(xué)， 2016（2）： 10-19.

[5] 涂曉楓， 李政. 銀行的影子： 風(fēng)險分擔(dān)還是風(fēng)險傳染 [J]. 當(dāng)代經(jīng)濟科學(xué)， 2016（2）： 20-29.

[6] 沈悅， 戴士偉， 羅希. 中國金融業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險溢出效應(yīng)測度——基于GARCH-Copula-CoVaR模型的研究 [J]. 當(dāng)代經(jīng)濟科學(xué)， 2014（6）： 30-38.

[7] 梁芹， 陸靜. 國際金融危機期間的匯率風(fēng)險傳染效應(yīng)研究 [J]. 當(dāng)代經(jīng)濟科學(xué)， 2013（2）： 1-10.

[8] 楊玲玲， 孫海霞. 境內(nèi)外人民幣遠(yuǎn)期外匯市場有效性及其價格發(fā)現(xiàn)力——基于匯率期限結(jié)構(gòu)的實證檢驗 [J]. 當(dāng)代經(jīng)濟科學(xué)， 2011（2）： 18-26.

責(zé)任編輯、校對： 高原

Abstract： Major public emergencies have led to increased uncertainty in global economic development， and the pandemic of COVID-19 has caused severe fluctuations in the global foreign exchange market. Under this background， this paper investigates the changes in the risk network of the global foreign exchange market before and during the pandemic， the impact of the pandemic on global and Chinese foreign exchange market risks， and the enhancement or mitigation effects of fundamentals and policies on the impact. The results show that：

（1） With regard to the risk spillover results of the global foreign exchange market before and after the pandemic， emerging market countries are the main risk exporters in the global foreign exchange market. Emerging market countries have higher exchange rate risks of their own and more volatile exchange rates during the pandemic.

（2） With regard to the regression results of epidemic cases to risk in the foreign exchange market， the adverse news of the increase in confirmed cases significantly increased the risk level in the foreign exchange market， and the impact effect was higher than the risk mitigation effect of the favorable news of improved cure rate. Furthermore， the resonant effect of risks in other financial markets will amplify the impact of the pandemic on foreign exchange market risks， while the risk dispersion effect of the real economy and policies will weaken the impact of the epidemic shock.

（3） In terms of Chinas foreign exchange market， before and during the pandemic， the volatility of Chinas foreign exchange market showed an increasing trend， and China shifted from the exporter to the recipient of risks. Prevention and control of imported risks is a top priority. Furthermore， when the risks of Chinas real economy are high， it is of paramount importance to solve domestic economic development issues， but preventing imported risks should not be ignored.

Keywords： COVID-19; foreign exchange market; financial risk; risk contagion