中美國(guó)債市場(chǎng)信息溢出效應(yīng)檢驗(yàn)

王培輝 陳巖

摘? ?要：隨著中國(guó)金融市場(chǎng)不斷開(kāi)放，中美國(guó)債市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)性進(jìn)一步提高，信息溢出也進(jìn)一步加強(qiáng)。本文構(gòu)建動(dòng)態(tài)信息溢出指數(shù)，分析了中美國(guó)債市場(chǎng)的總溢出、方向溢出及凈溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：在樣本期內(nèi)，中美兩國(guó)國(guó)債市場(chǎng)之間波動(dòng)率總溢出效應(yīng)強(qiáng)于收益率總溢出，兩個(gè)市場(chǎng)存在不對(duì)稱(chēng)的雙向溢出效應(yīng)，其收益率和波動(dòng)率溢出在動(dòng)態(tài)路徑上也存在顯著差異，具有顯著的時(shí)變性。2019年之前兩國(guó)收益率總溢出水平基本維持在10以內(nèi)，2019年后收益率溢出指數(shù)明顯提高;波動(dòng)率總溢出受金融事件影響導(dǎo)致極端值較多，溢出水平也相對(duì)較高。總體而言，無(wú)論是收益率溢出還是波動(dòng)率溢出，多數(shù)時(shí)期美國(guó)國(guó)債市場(chǎng)對(duì)中國(guó)國(guó)債市場(chǎng)表現(xiàn)為正向凈溢出，中國(guó)國(guó)債市場(chǎng)更多地受到美國(guó)國(guó)債市場(chǎng)的影響。

關(guān)鍵詞：國(guó)債市場(chǎng);溢出指數(shù);信息溢出

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2021.09.007

中圖分類(lèi)號(hào)：F830.9? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1003-9031（2021）09-0057-13

一、引言

隨著經(jīng)濟(jì)金融全球化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，中國(guó)逐步開(kāi)放金融市場(chǎng)，深入推進(jìn)人民幣國(guó)際化進(jìn)程，對(duì)國(guó)際金融市場(chǎng)參與程度愈來(lái)愈高。中國(guó)金融市場(chǎng)與國(guó)際金融市場(chǎng)間信息溢出也明顯加強(qiáng)。信息溢出是一把“雙刃劍”，它可以保證兩個(gè)市場(chǎng)間充足的資本流動(dòng)性，但過(guò)度的溢出效應(yīng)會(huì)對(duì)相關(guān)市場(chǎng)的平穩(wěn)運(yùn)行構(gòu)成極大威脅。國(guó)債市場(chǎng)作為一國(guó)金融證券市場(chǎng)的重要組成部分，發(fā)揮著優(yōu)化資源配置和宏觀政策傳導(dǎo)的作用，特別是在我國(guó)推進(jìn)利率市場(chǎng)化和人民幣國(guó)際化的改革過(guò)程中，一個(gè)成熟的國(guó)債市場(chǎng)變得越來(lái)越重要。從宏觀角度看，在全球經(jīng)濟(jì)一體化逐步深化的今天，各國(guó)間資本流動(dòng)加快，金融市場(chǎng)在相互融合發(fā)展的同時(shí)，也伴隨著一定的風(fēng)險(xiǎn)溢出，因?yàn)橐粐?guó)金融市場(chǎng)的波動(dòng)與另一國(guó)同一市場(chǎng)息息相關(guān);從微觀個(gè)體行為角度看，由于信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題的存在，投資者無(wú)法及時(shí)掌握更全面的信息，也就無(wú)法做出相應(yīng)的決策，因此更易出現(xiàn)羊群效應(yīng)和范圍偏好，從而為國(guó)債市場(chǎng)間的溢出提供了可能（馮濤和劉偉，2013）。

中美國(guó)債市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)有著堅(jiān)實(shí)的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，中美國(guó)債市場(chǎng)收益率呈現(xiàn)出大體一致的走勢(shì)，尤其是2008年金融危機(jī)之后，這種聯(lián)動(dòng)性更為顯著。當(dāng)前，面對(duì)突發(fā)的全球性新冠疫情以及愈加不確定的國(guó)際金融環(huán)境，中美兩國(guó)金融市場(chǎng)也做出了相應(yīng)的反應(yīng)。隨著全球新冠疫情的迅速蔓延，市場(chǎng)恐慌加劇，全球風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)價(jià)格劇烈下跌，美股在短短十天內(nèi)經(jīng)歷了四次熔斷，美元出現(xiàn)流動(dòng)性危機(jī)，美聯(lián)儲(chǔ)出臺(tái)了一系列“救市”措施，美國(guó)長(zhǎng)期國(guó)債收益率整體下移且陡峭;而中國(guó)金融市場(chǎng)也遭受了不同程度的沖擊，長(zhǎng)期國(guó)債收益率同樣下移。國(guó)外疫情防控面臨重重阻礙，國(guó)際金融市場(chǎng)波動(dòng)劇烈，在中國(guó)金融市場(chǎng)逐步開(kāi)放的大背景下，美國(guó)國(guó)債市場(chǎng)的波動(dòng)必然會(huì)影響中國(guó)國(guó)債收益率的走勢(shì)，進(jìn)而有可能深層次影響中國(guó)經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整的有效性。因此，研究中美國(guó)債市場(chǎng)的信息溢出效應(yīng)，有助于清晰認(rèn)識(shí)到兩國(guó)市場(chǎng)間的風(fēng)險(xiǎn)溢出情況，有利于政策制定與金融監(jiān)管，更好地促進(jìn)我國(guó)國(guó)債市場(chǎng)穩(wěn)定發(fā)展。

二、文獻(xiàn)綜述

縱觀現(xiàn)有文獻(xiàn)，學(xué)者們對(duì)不同經(jīng)濟(jì)體的債券市場(chǎng)間聯(lián)動(dòng)性研究已較為豐富。早期研究主要集中在歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家債券市場(chǎng)間信息溢出效應(yīng)。Mills等（1991）利用VAR模型及脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解研究了日本、英國(guó)、美國(guó)和西德這四個(gè)國(guó)家中債券市場(chǎng)波動(dòng)的國(guó)際傳導(dǎo)關(guān)系發(fā)現(xiàn)，短期內(nèi)發(fā)達(dá)國(guó)家波動(dòng)溢出效應(yīng)明顯，一個(gè)市場(chǎng)的沖擊會(huì)迅速傳導(dǎo)到其他市場(chǎng)，并且這些國(guó)家的債券收益率不存在協(xié)整關(guān)系。Yang Jian（2005）選取1986—2000年美國(guó)、日本、德國(guó)、英國(guó)、加拿大五個(gè)國(guó)家的國(guó)際債券市場(chǎng)指數(shù)來(lái)探討五個(gè)政府債券市場(chǎng)之間的聯(lián)系，結(jié)果顯示，在樣本期內(nèi)這五個(gè)債券市場(chǎng)不存在長(zhǎng)期關(guān)系，但短期內(nèi)國(guó)際債券市場(chǎng)并不是完全分割的。Skintzi et al（2006）采用EGARCH模型考察了歐洲債券市場(chǎng)與美國(guó)債券市場(chǎng)之間的動(dòng)態(tài)聯(lián)系，研究發(fā)現(xiàn)兩市場(chǎng)均存在顯著的雙向波動(dòng)溢出效應(yīng)，但局部沖擊對(duì)債券市場(chǎng)的波動(dòng)具有非對(duì)稱(chēng)影響，其中美國(guó)債券市場(chǎng)波動(dòng)顯著影響單個(gè)歐洲債券市場(chǎng)。Charlotte et al（2007）從均值和波動(dòng)率兩方面考察美國(guó)和歐洲債券市場(chǎng)對(duì)單個(gè)歐洲債券市場(chǎng)的的溢出情況，對(duì)歐洲貨幣聯(lián)盟國(guó)家來(lái)說(shuō)，美國(guó)市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)較弱，而歐洲債券市場(chǎng)的波動(dòng)溢出效應(yīng)較強(qiáng)，且引入歐元后歐洲貨幣聯(lián)盟國(guó)家的一體化程度大幅提高。Peter et al（2014）認(rèn)為自2008年金融危機(jī)爆發(fā)以來(lái)，歐洲主權(quán)債券市場(chǎng)的相互依存度大幅提高，債券市場(chǎng)上大部分聯(lián)動(dòng)增長(zhǎng)是由更強(qiáng)的沖擊所導(dǎo)致，說(shuō)明存在危機(jī)蔓延和波動(dòng)溢出現(xiàn)象。

近年來(lái)學(xué)者更多關(guān)注新興市場(chǎng)國(guó)家債券市場(chǎng)與發(fā)達(dá)國(guó)家債券市場(chǎng)之間信息溢出效應(yīng)。Vanja Piljak（2013）研究了新興市場(chǎng)與美國(guó)債券市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)關(guān)系，以及時(shí)變特征背后的驅(qū)動(dòng)力。研究發(fā)現(xiàn)，各國(guó)間相關(guān)動(dòng)態(tài)路徑存在顯著差異，其中中國(guó)債券市場(chǎng)受全球宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響較多。Iwan et al（2013）研究了成熟債券市場(chǎng)對(duì)亞洲部分新興債券市場(chǎng)的沖擊和波動(dòng)溢出效應(yīng)，認(rèn)為雷曼兄弟破產(chǎn)和歐債危機(jī)沖擊有力地證實(shí)了金融危機(jī)的蔓延，兩次危機(jī)對(duì)亞洲新興債券市場(chǎng)的波動(dòng)性溢出效應(yīng)相當(dāng)顯著，成熟債券市場(chǎng)對(duì)亞洲新興債券市場(chǎng)也存在波動(dòng)性溢出和金融傳染。Wasim et al（2018）從收益和波動(dòng)方面考察金磚國(guó)家與全球主權(quán)債券市場(chǎng)（美國(guó)、歐盟、日本）之間的溢出關(guān)系，結(jié)果表明中國(guó)與印度關(guān)聯(lián)較弱，與美國(guó)關(guān)聯(lián)較強(qiáng)，美國(guó)是金磚國(guó)家債券市場(chǎng)波動(dòng)的最強(qiáng)傳遞者。Ansgar et al（2018）利用VAR方差分解和十年期國(guó)債收益率數(shù)據(jù)，實(shí)證研究了發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體長(zhǎng)期利率變動(dòng)對(duì)亞洲新興市場(chǎng)長(zhǎng)期國(guó)債收益率的外溢效應(yīng)，結(jié)果表明，亞洲新興市場(chǎng)國(guó)家的長(zhǎng)期國(guó)債收益率會(huì)對(duì)美國(guó)和歐元區(qū)債券收益率的變化做出顯著反應(yīng)，但反應(yīng)幅度有所差異，這與每個(gè)經(jīng)濟(jì)體的傳導(dǎo)機(jī)制和宏觀經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)不同有關(guān)，且溢出程度會(huì)隨時(shí)間變化而變化。

隨著中國(guó)金融業(yè)的日益發(fā)展，加之中國(guó)金融業(yè)逐步對(duì)外開(kāi)放和中美經(jīng)貿(mào)聯(lián)系的日益增強(qiáng)，越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始關(guān)注中國(guó)金融市場(chǎng)與國(guó)際金融市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。已有文獻(xiàn)主要以中美股市間的信息溢出效應(yīng)為主（Xiangyi Zhou 等，2011;李紅權(quán)等，2011;陳學(xué)彬等，2016），有關(guān)中美債券市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)的文獻(xiàn)仍然較少。閆樹(shù)熙和劉偉（2015）實(shí)證檢驗(yàn)中美兩國(guó)國(guó)債市場(chǎng)間的溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)當(dāng)面臨重大事件或經(jīng)濟(jì)政策沖擊時(shí)，中美兩國(guó)國(guó)債市場(chǎng)表現(xiàn)出不對(duì)稱(chēng)的雙向均值溢出，其中美國(guó)均值溢出較強(qiáng)，而波動(dòng)溢出效應(yīng)是對(duì)稱(chēng)的。邱林卉和張華榮（2016）對(duì)中美長(zhǎng)期國(guó)債收益率聯(lián)動(dòng)的因果關(guān)系進(jìn)行了檢驗(yàn)，研究發(fā)現(xiàn)自2010年6月匯改重啟之后，中美長(zhǎng)期國(guó)債收益率進(jìn)入互相反饋階段，互為對(duì)方的格蘭杰原因，在此之前主要是美國(guó)國(guó)債收益變動(dòng)引起中國(guó)國(guó)債收益率的浮動(dòng)。楊鎮(zhèn)瑀等（2017）從期限結(jié)構(gòu)的角度研究中美長(zhǎng)期利率聯(lián)動(dòng)的原因，結(jié)果顯示中美國(guó)債長(zhǎng)期利率的聯(lián)動(dòng)主要來(lái)自期限溢價(jià)，且兩國(guó)國(guó)債市場(chǎng)間同樣涉及到風(fēng)險(xiǎn)傳染。

綜上可知，在研究對(duì)象上，多數(shù)文獻(xiàn)集中于中美股市間聯(lián)動(dòng)關(guān)系研究，或是綜合考慮不同經(jīng)濟(jì)體或同一經(jīng)濟(jì)體不同金融市場(chǎng)間的溢出效應(yīng)，而專(zhuān)門(mén)針對(duì)中美國(guó)債市場(chǎng)的研究較少。在研究方法上，多數(shù)學(xué)者采用協(xié)整檢驗(yàn)、GARCH族模型、Granger因果檢驗(yàn)等來(lái)研究溢出效應(yīng)。Diebold和 Yilmaz（2009;2012）提出的溢出指數(shù)法為學(xué)者們深入研究溢出效應(yīng)提供了思路，該指數(shù)是根據(jù)VAR模型下的方差分解計(jì)算得出，兼顧考慮總溢出強(qiáng)度、方向性溢出以及凈溢出效應(yīng)。本文進(jìn)一步引入時(shí)變參數(shù)VAR模型，構(gòu)建動(dòng)態(tài)溢出指數(shù)來(lái)分析樣本期間溢出效應(yīng)的時(shí)變特征，便于更全面地把握中美國(guó)債市場(chǎng)間的信息溢出特征。

三、實(shí)證模型

（一）模型構(gòu)建

本文從收益率和波動(dòng)率兩方面探討中美國(guó)債市場(chǎng)間可能存在的信息溢出效應(yīng)。Diebold&Yilmaz（2009）基于VAR下的Cholesky方差分解構(gòu)建溢出指數(shù)，能夠很好地反映市場(chǎng)間總體溢出情況。但有Cholesky方差分解對(duì)變量次序有很強(qiáng)的依賴(lài)性， Diebold&Yilmaz（2012）對(duì)溢出指數(shù)進(jìn)行了改進(jìn)，利用廣義方差分解以克服這一缺陷，進(jìn)一步提出對(duì)方向性溢出和凈溢出效應(yīng)的衡量。在此基礎(chǔ)上，本文引入TVP-VAR模型構(gòu)建溢出指數(shù)，模型如下：

對(duì)于一個(gè)時(shí)變參數(shù)2維VAR過(guò)程：

其中，Yt為中美國(guó)債市場(chǎng)的波動(dòng)率或收益率，是協(xié)方差平穩(wěn)過(guò)程，？茁為模型參數(shù)。？著t代表N維擾動(dòng)列向量，？著t～i.i.d（0，R），？綴t～i.i.d（0，Q），R和Q為協(xié)方差矩陣。

方差分解法可以用來(lái)度量一個(gè)變量可以多大程度上受到其他變量沖擊（或自身沖擊）的影響，衡量該沖擊的H步預(yù)測(cè)誤差方差貢獻(xiàn)度可以用？茲i，j表示，即變量j對(duì)變量i的貢獻(xiàn)度?？梢缘玫絡(luò)對(duì)i的貢獻(xiàn)度為：

其中，ei作為選擇性變量，除了第i個(gè)元素為1，其余元素都為0，∑是誤差向量？著的協(xié)方差矩陣，？滓ii是第i個(gè)方程誤差項(xiàng)的標(biāo)準(zhǔn)差，由于該式可能導(dǎo)致對(duì)任意變量預(yù)測(cè)誤差方差的沖擊總和之和不一定等于1，即（H）≠1，因此需要對(duì)上式做標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到變量j對(duì)變量i的信息溢出：

基于上述分析可以構(gòu)建總體溢出指數(shù)，它反映N個(gè)變量間的整體溢出強(qiáng)度：

進(jìn)一步地，盡管總溢出指數(shù)能夠刻畫(huà)N個(gè)市場(chǎng)的溢出效應(yīng)，但考慮到溢出效應(yīng)的方向性問(wèn)題，還應(yīng)構(gòu)建出其他變量j（不包括變量i）對(duì)變量i的有向溢出效應(yīng)：

相應(yīng)地，變量i對(duì)其他變量j（不包括變量i）的有向溢出效應(yīng)為：

式（7）與式（6）之差即為凈溢出效應(yīng)，表示變量i傳遞給其他市場(chǎng)的波動(dòng)沖擊與受到來(lái)自于其他變量j的波動(dòng)沖擊之間的差異，因此變量i對(duì)其他變量的凈溢出效應(yīng)為：

Neti=TSi（H）-TSi（H）? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（7）

（二）變量選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取10年期中債國(guó)債收益率和10年期美國(guó)國(guó)債收益率作為中美國(guó)債市場(chǎng)代表①，探討中美國(guó)債收益率和波動(dòng)率的信息溢出效應(yīng)。由于2002 年之前我國(guó)國(guó)債市場(chǎng)的深度和活躍度不足，而2002 年以來(lái)，我國(guó)國(guó)債的品種日益豐富，規(guī)模不斷增大，因此選取中債國(guó)債收益率初始統(tǒng)計(jì)時(shí)間2002年1月4日為樣本的起始點(diǎn)，樣本區(qū)間為2002年1月4日至2020年5月14日，剔除交易日不匹配的數(shù)據(jù)，最后得到4261組樣本數(shù)據(jù)②。

表1為中美10年期國(guó)債收益率的描述性統(tǒng)計(jì)?？梢钥闯鲈跇颖酒陂g內(nèi)中美國(guó)國(guó)債收益率波動(dòng)較為頻繁，中國(guó)國(guó)債平均收益率略高于美國(guó)，表現(xiàn)出尖峰后尾特征。觀察2002—2020年中美國(guó)債收益率走勢(shì)圖①（見(jiàn)圖1），以2007年為分界線，在2007年次貸危機(jī)爆發(fā)前，中美兩國(guó)十年期國(guó)債收益率呈現(xiàn)明顯差異，可以看出該期間中美國(guó)債收益率走勢(shì)基本沒(méi)有明顯規(guī)律性，兩者相關(guān)性較低。這期間中國(guó)國(guó)債收益率波動(dòng)幅度較大，尤其在2004—2005年期間，收益率急劇上升后又迅速下降，而美國(guó)十年期收益率波幅較小。2007年美國(guó)次貸危機(jī)后，兩國(guó)收益率聯(lián)動(dòng)性明顯提高，且收益率整體在震蕩下降，美國(guó)國(guó)債收益率總體是低于中國(guó)國(guó)債收益率，究其原因，兩國(guó)均受金融危機(jī)影響，歐洲主權(quán)債務(wù)危機(jī)的沖擊對(duì)國(guó)債收益率造成不同程度的波動(dòng)，美國(guó)在2010—2012年期間先后經(jīng)過(guò)三輪QE量化寬松政策，來(lái)引導(dǎo)美國(guó)長(zhǎng)期國(guó)債收益率不斷下行，而中國(guó)在此后進(jìn)入新常態(tài)發(fā)展階段，于2014年宣布多次降息，維持寬松的貨幣政策，同樣引導(dǎo)利率下行。2020年受疫情沖擊，中美國(guó)債收益率進(jìn)一步下行。

四、實(shí)證分析

本文用時(shí)變參數(shù)VAR模型構(gòu)建溢出指數(shù)，刻畫(huà)市場(chǎng)間波動(dòng)溢出的動(dòng)態(tài)效應(yīng)，從而更加準(zhǔn)確反映兩市場(chǎng)間的溢出情況。由于中美國(guó)債收益率原序列存在單位根，為確保數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。在進(jìn)行基于VAR的溢出效應(yīng)分析時(shí)，對(duì)數(shù)據(jù)做差分處理。對(duì)樣本數(shù)據(jù)先進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示差分后的收益率序列平穩(wěn)，根據(jù)GARCH模型計(jì)算的波動(dòng)率序列，對(duì)收益率和波動(dòng)率序列分別建立VAR模型，依據(jù)BIC準(zhǔn)則選取收益率模型滯后3階，波動(dòng)率模型滯后6階，方差分解預(yù)測(cè)步數(shù)H為10期。

（一）收益率信息溢出效應(yīng)

圖2展示了中美國(guó)債收益率的總溢出效應(yīng)。整體來(lái)看，樣本期間2002—2019年初收益率溢出表現(xiàn)為波動(dòng)中小幅上升。其中，2002年1月—2005年10月初收益率整體在小范圍內(nèi)波動(dòng)，基本維持在1左右，2005年11月中旬出現(xiàn)小尖峰，達(dá)到4.7，隨后又回落至1，隨著2007年次貸危機(jī)爆發(fā)，進(jìn)而引發(fā)全球性金融危機(jī)，給各國(guó)金融市場(chǎng)都帶來(lái)不同程度的影響，中美國(guó)債市場(chǎng)也不例外，收益率信息溢出急劇增加，2007年7月末迅速增長(zhǎng)到5.27。為克服國(guó)際金融危機(jī)和全球經(jīng)濟(jì)衰退對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生的負(fù)面影響，國(guó)家實(shí)施了一系列經(jīng)濟(jì)刺激措施。伴隨各項(xiàng)應(yīng)對(duì)金融危機(jī)措施的實(shí)施，銀行體系和國(guó)債市場(chǎng)的流動(dòng)性得到緩解，溢出強(qiáng)度有所下降，然而國(guó)債市場(chǎng)并沒(méi)有保持持續(xù)穩(wěn)定的發(fā)展，2009年再次經(jīng)歷小尖峰，2010年中旬收益率溢出指數(shù)達(dá)到9.69的歷史新高。隨后中美兩國(guó)國(guó)債收益率總溢出指數(shù)有所回落，總體上溢出已明顯小于危機(jī)期間，但仍高于危機(jī)前的水平。直至2019年3月，受中美貿(mào)易摩擦以及2020年初新冠疫情的影響，包括中美在內(nèi)等多個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)一度陷入停擺，社會(huì)生活各方面都受到巨大影響，投資者情緒受到抑制，收益率信息溢出急劇上漲，一度達(dá)到32.97，加之中國(guó)金融市場(chǎng)進(jìn)一步開(kāi)放，尤其是近年來(lái)人民幣國(guó)際化進(jìn)程加快，帶動(dòng)中美長(zhǎng)期國(guó)債收益率聯(lián)動(dòng)性大幅提高。隨著各項(xiàng)抗擊疫情政策以及提振經(jīng)濟(jì)政策的出臺(tái)，中國(guó)疫情得到有效控制，信息溢出從2020年4月初開(kāi)始表現(xiàn)出回落的趨勢(shì)。

圖3刻畫(huà)了兩者方向性溢出情況，表現(xiàn)出雙向溢出的特點(diǎn)，從走勢(shì)上看，兩者方向性溢出走勢(shì)大體一致。具體來(lái)看，在大多數(shù)時(shí)間里美國(guó)國(guó)債對(duì)中國(guó)國(guó)債的收益率溢出效應(yīng)較高。2007年以前，中美國(guó)債市場(chǎng)收益率的方向性溢出效應(yīng)均處于較低水平，直至2007年，美國(guó)爆發(fā)次貸危機(jī)，方向性溢出指數(shù)開(kāi)始有所提高。2009年初至2014年初，美國(guó)國(guó)債收益率表現(xiàn)出明顯的方向性溢出效應(yīng)，尤其在2010年年中時(shí)美國(guó)對(duì)中國(guó)單向收益率溢出達(dá)到小高峰，可能是2007年次貸危機(jī)后，美國(guó)先后實(shí)施三輪QE來(lái)提振經(jīng)濟(jì)，每輪量化寬松政策都涵蓋對(duì)長(zhǎng)期國(guó)債的操作，如2010年11月3日美聯(lián)儲(chǔ)宣布以每月750億美元的速度購(gòu)買(mǎi)6000億美元的長(zhǎng)期國(guó)債等，三輪QE的實(shí)施不斷引導(dǎo)美國(guó)長(zhǎng)期國(guó)債收益率下行，啟動(dòng)QE同樣影響全球經(jīng)濟(jì)體的發(fā)展。美國(guó)作為全球最大的經(jīng)濟(jì)體，其非常規(guī)的財(cái)政、貨幣政策會(huì)產(chǎn)生明顯的溢出效應(yīng)，不同類(lèi)型的美國(guó)貨幣政策對(duì)中國(guó)國(guó)債收益率的溢出效應(yīng)并不對(duì)稱(chēng)（陳曉莉、劉春紫，2019）。2019年以來(lái)，中美兩國(guó)之間的收益率方向性溢出水平明顯比樣本期內(nèi)其他時(shí)間段都要高，且走勢(shì)大體一致，中美兩國(guó)受對(duì)方經(jīng)濟(jì)政策或其他金融事件的影響越來(lái)越多，聯(lián)動(dòng)性進(jìn)一步加強(qiáng)，中美兩國(guó)國(guó)債市場(chǎng)的溢出方向及強(qiáng)度基本保持同步變動(dòng)。

圖4和圖5分別為中美兩國(guó)國(guó)債收益率的凈溢出情況，即圖3中兩條折線之間的距離，由于本文研究對(duì)象只涉及中美債市兩個(gè)市場(chǎng)，因此凈溢出效應(yīng)形成互補(bǔ)?？梢园l(fā)現(xiàn)，樣本期間內(nèi)多數(shù)時(shí)期中國(guó)國(guó)債收益率凈溢出指數(shù)為負(fù)，而美國(guó)國(guó)債收益率凈溢出指數(shù)為正，其中波動(dòng)較大的時(shí)間段為2009年初至2011年上半年、2012年初至2014年初、2019年初至今，且均為正溢出效應(yīng)，即美國(guó)國(guó)債市場(chǎng)向中國(guó)債市的外溢效應(yīng)較高，主要原因可能是受金融危機(jī)的影響，一是中美兩國(guó)國(guó)債市場(chǎng)之間的聯(lián)動(dòng)性得到加強(qiáng)，二是中國(guó)國(guó)債市場(chǎng)還處于發(fā)展階段，市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制并不完善，應(yīng)對(duì)外部風(fēng)險(xiǎn)的能力不足，因此更易受到來(lái)自美國(guó)國(guó)債市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)波動(dòng)的傳染。

（二）波動(dòng)率信息溢出效應(yīng)

圖6給出了中美國(guó)債波動(dòng)率溢出效應(yīng)。與收益率溢出效應(yīng)相比，波動(dòng)率溢出表現(xiàn)得更加劇烈，極端值明顯增多，此外，收益率溢出與波動(dòng)率溢出在走勢(shì)上也不相同，波動(dòng)率溢出效應(yīng)要明顯大于收益率溢出，這主要是由于受到極端風(fēng)險(xiǎn)事件的影響。在2002年初至2004年初，中美國(guó)債波動(dòng)率總溢出經(jīng)歷了先極速上漲再驟然下降的過(guò)程，波動(dòng)溢出最高時(shí)是2003年4月17日的26.12，值得一提的是，總波動(dòng)溢出指數(shù)從26.12下降到2.92僅僅用了一周，隨后便又迅速升高。2008年爆發(fā)全球金融危機(jī)，波動(dòng)率總溢出從2008年1月份的至低點(diǎn)迅速上漲到35.61，成為樣本期間的波動(dòng)溢出指數(shù)第二高點(diǎn)，極端金融風(fēng)險(xiǎn)在中美兩國(guó)國(guó)債市場(chǎng)中迅速傳染，經(jīng)過(guò)兩國(guó)采取積極的經(jīng)濟(jì)金融措施，波動(dòng)信息溢出效應(yīng)明顯下降。2009—2019年末這段期間，除了個(gè)別年份出現(xiàn)一定程度的溢出效應(yīng)上漲，波動(dòng)溢出大體維持在較低水平。2020年初，突如其來(lái)的新冠肺炎疫情成為繼2008年全球金融危機(jī)以來(lái)又一重大極端事件，2020年2月3日波動(dòng)溢出指數(shù)為2.99，次日波動(dòng)溢出驟增到41.4，漲幅高達(dá)38，2月4日也成為此次波動(dòng)溢出的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，疫情等負(fù)面沖擊使得市場(chǎng)避險(xiǎn)情緒急劇上升。

接下來(lái)采用方向性溢出指數(shù)探討中國(guó)債市與美國(guó)債市之間的相互溢出效應(yīng)（見(jiàn)圖7）。與總體波動(dòng)溢出指數(shù)相似，中美國(guó)債波動(dòng)率方向性溢出效應(yīng)隨時(shí)間變化而變化，溢出效應(yīng)較大的幾個(gè)時(shí)間段：2002年至2006年初、2006年2月至2008年2月、2008年中旬至2010年下旬、2014年第四季度至2015年初、2019年第二季度至今。2002—2006年被認(rèn)為是相對(duì)獨(dú)立期，這時(shí)美國(guó)是中美國(guó)債收益率聯(lián)動(dòng)的動(dòng)力（邱林卉、張華榮，2016）;2006年2月—2008年2月，這段時(shí)間中國(guó)對(duì)美國(guó)國(guó)債市場(chǎng)的波動(dòng)溢出明顯高于美國(guó)對(duì)中國(guó)債市的波動(dòng)溢出，美國(guó)國(guó)債波動(dòng)率溢出基本維持在0～1，其他時(shí)間段美國(guó)對(duì)中國(guó)國(guó)債的波動(dòng)率溢出水平較高;2008—2010年相當(dāng)于危機(jī)同步期，受全球金融危機(jī)的影響，全球投資者避險(xiǎn)情緒上升，債券作為多數(shù)投資者眼中的金融避險(xiǎn)資產(chǎn)迅速迎來(lái)一波短牛市，特別是國(guó)債的需求量大幅上升，2008—2009年同時(shí)期的中美國(guó)債收益率走勢(shì)幾乎完全貼合，反映出此次全球金融危機(jī)對(duì)中美國(guó)債市場(chǎng)影響的一致性，2009—2010年，兩國(guó)波動(dòng)率溢出效應(yīng)明顯同步降低，維持在1～2，但美國(guó)國(guó)債市場(chǎng)波動(dòng)率溢出效應(yīng)仍相對(duì)較強(qiáng);2014年第四季度至2015年初期間，中國(guó)進(jìn)入新常態(tài)發(fā)展階段，2014年底持續(xù)降息降準(zhǔn)以維持寬松的貨幣政策，而美國(guó)進(jìn)入加息預(yù)期階段，但國(guó)債收益率表現(xiàn)為趨同，此次美國(guó)對(duì)中國(guó)國(guó)債市場(chǎng)的波動(dòng)率外溢效應(yīng)具有瞬時(shí)性;2019年第二季度至今，在世界主要經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)增速放緩、中美貿(mào)易摩擦持續(xù)、新冠肺炎疫情等復(fù)雜形勢(shì)下，中美兩國(guó)波動(dòng)溢出急劇上漲，表現(xiàn)出一定的同步性，說(shuō)明極端風(fēng)險(xiǎn)事件深刻影響著國(guó)債市場(chǎng)的平穩(wěn)運(yùn)行。

圖8和圖9給出了中美國(guó)債波動(dòng)率的凈溢出效應(yīng)。與收益率凈溢出類(lèi)似，中國(guó)國(guó)債波動(dòng)率的凈溢出指數(shù)多數(shù)為負(fù)，美國(guó)對(duì)中國(guó)債市的波動(dòng)凈溢出效應(yīng)多數(shù)為正，波動(dòng)率溢出效應(yīng)的強(qiáng)度及規(guī)模更多地受時(shí)變因素影響，且與收益率凈溢出效應(yīng)相比，波動(dòng)率凈溢出水平都要明顯高于收益率凈溢出。樣本期內(nèi)，2005年匯改以前美國(guó)國(guó)債波動(dòng)率對(duì)中國(guó)國(guó)債波動(dòng)率有著顯著正向溢出，匯改后逐漸下降，說(shuō)明人民幣國(guó)際化吸收了部分美國(guó)金融市場(chǎng)信息沖擊。隨后次貸危機(jī)爆發(fā)期間，中國(guó)國(guó)債波動(dòng)率對(duì)美國(guó)國(guó)債有著正向信息溢出，說(shuō)明危機(jī)期間中國(guó)國(guó)債對(duì)美國(guó)國(guó)債市場(chǎng)穩(wěn)定有積極作用。值得注意的是，中美國(guó)債市場(chǎng)間波動(dòng)率凈溢出效應(yīng)呈下降趨勢(shì)，在人民幣國(guó)際化推進(jìn)、中國(guó)國(guó)債市場(chǎng)發(fā)展完善和利率市場(chǎng)化改革等措施下，中國(guó)國(guó)債市場(chǎng)在國(guó)際金融市場(chǎng)發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用，中國(guó)國(guó)債對(duì)美國(guó)國(guó)債信息吸收變強(qiáng)。

（三）中美國(guó)債市場(chǎng)間信息溢出效應(yīng)小結(jié)

基于上述分析，本文總結(jié)中美國(guó)債市場(chǎng)信息溢出效應(yīng)，主要有以下三點(diǎn)：

1.中美國(guó)債市場(chǎng)間存在信息溢出效應(yīng)，且隨時(shí)間不斷強(qiáng)化，收益率溢出效應(yīng)弱于波動(dòng)率溢出效應(yīng)。中美國(guó)債市場(chǎng)存在信息溢出效應(yīng)可能的原因有：一是中美兩國(guó)有著廣泛金融合作和堅(jiān)實(shí)經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。盡管受到中美貿(mào)易摩擦、新冠肺炎疫情沖擊影響，2019年中美貿(mào)易仍達(dá)5412.23億美元。近年來(lái)隨著中國(guó)金融業(yè)的深化改革，中國(guó)正在逐步開(kāi)放金融市場(chǎng)，增加人民幣匯率彈性，2016年人民幣被納入SDR貨幣籃子，金融市場(chǎng)開(kāi)放與人民幣國(guó)際化相互配合，吸引更多國(guó)外投資者參與到中國(guó)國(guó)債市場(chǎng)的交易，顯著提升了中國(guó)國(guó)債市場(chǎng)與國(guó)際市場(chǎng)的關(guān)聯(lián)度。中美經(jīng)貿(mào)往來(lái)日益密切，資本跨境流動(dòng)加快，兩國(guó)中任何一方市場(chǎng)都不能完全獨(dú)立于另一市場(chǎng)而單獨(dú)存在，彼此形成了相互依賴(lài)相互影響的關(guān)系，聯(lián)動(dòng)性顯著增強(qiáng)。金融開(kāi)放也帶來(lái)了風(fēng)險(xiǎn)傳染的問(wèn)題，當(dāng)一國(guó)市場(chǎng)遭受金融沖擊時(shí)，波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)必然會(huì)外溢到另一市場(chǎng)。二是長(zhǎng)期國(guó)債收益率的期限溢價(jià)也加強(qiáng)了中美兩國(guó)國(guó)債市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)，該渠道可通過(guò)“全球金融周期”機(jī)制來(lái)解釋。全球金融周期主要考慮的是風(fēng)險(xiǎn)偏好、在險(xiǎn)價(jià)值約束、外部融資溢價(jià)和投資者情緒，在資本流動(dòng)的環(huán)境下，當(dāng)美國(guó)處于寬松的金融環(huán)境時(shí)，融資成本有所降低，投資者會(huì)增加市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)偏好，再由風(fēng)險(xiǎn)偏好傳遞到中國(guó)金融市場(chǎng)，在這個(gè)過(guò)程中，匯率變動(dòng)進(jìn)一步強(qiáng)化了中美兩國(guó)市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)，如果一國(guó)匯率升值，會(huì)增加他國(guó)對(duì)該國(guó)的資產(chǎn)配置，投資者會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大自身杠桿，實(shí)現(xiàn)兩國(guó)市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)溢出（楊鎮(zhèn)瑀等，2017）。三是在全球一體化背景下，不論從宏觀角度還是微觀行為角度，資本的逐利性和羊群效應(yīng)都使得投資者為了套利而在中美兩國(guó)金融市場(chǎng)間進(jìn)行一系列金融活動(dòng)，市場(chǎng)相互交織融合必然會(huì)影響到國(guó)債市場(chǎng)，使兩市場(chǎng)表現(xiàn)出不同程度的信息溢出效應(yīng)。

2.中美國(guó)債市場(chǎng)之間信息溢出效應(yīng)是非對(duì)稱(chēng)的，不論是收益率還是波動(dòng)率，樣本區(qū)間內(nèi)多數(shù)時(shí)期表現(xiàn)為美國(guó)國(guó)債市場(chǎng)對(duì)中國(guó)國(guó)債市場(chǎng)的凈溢出。這一現(xiàn)象可能的原因有：一是美國(guó)國(guó)債市場(chǎng)發(fā)展較為成熟，市場(chǎng)反應(yīng)較快，投資者能夠?qū)δ骋唤鹑谑录杆僮龀龇磻?yīng)，而中國(guó)國(guó)債市場(chǎng)起步較晚，近年來(lái)雖得到迅速發(fā)展，但市場(chǎng)體制依然不完善，信息反饋能力有限，缺乏彈性，導(dǎo)致我國(guó)更多地會(huì)受到來(lái)自美國(guó)國(guó)債市場(chǎng)的波動(dòng)溢出。二是中國(guó)是美國(guó)最大的出口來(lái)源國(guó)，其大量商品貿(mào)易依賴(lài)從中國(guó)進(jìn)口，而美國(guó)作為全球金融市場(chǎng)中心，其主要通過(guò)借貸型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式，憑借其發(fā)達(dá)的金融市場(chǎng)保證資本有效流動(dòng)，促進(jìn)美國(guó)經(jīng)濟(jì)的內(nèi)外循環(huán)。中國(guó)出口獲得的大量美元投資于美國(guó)證券，安全流動(dòng)性高的國(guó)債是主要組成部分，造成中國(guó)一定程度上依賴(lài)于美國(guó)國(guó)債市場(chǎng)。截至2020年7月，中國(guó)對(duì)美國(guó)國(guó)債的持有量達(dá)到1.073萬(wàn)億美元，為第二大美國(guó)國(guó)債持有國(guó)。研究認(rèn)為中國(guó)對(duì)美國(guó)的金融依存度要遠(yuǎn)高于美國(guó)對(duì)中國(guó)的出口依存度（項(xiàng)衛(wèi)星和王冠楠，2014），這種中美經(jīng)貿(mào)往來(lái)的非對(duì)稱(chēng)關(guān)系合理解釋了美國(guó)國(guó)債市場(chǎng)會(huì)更多地向中國(guó)國(guó)債市場(chǎng)溢出的現(xiàn)象。三是美國(guó)金融市場(chǎng)作為國(guó)際金融信息集散地，大量金融信息在此匯聚，使其相較于中國(guó)金融市場(chǎng)更具有信息優(yōu)勢(shì)，進(jìn)而對(duì)中國(guó)金融市場(chǎng)產(chǎn)生信息溢出。加上美元國(guó)際儲(chǔ)備地位、全球金融中心和美國(guó)經(jīng)濟(jì)金融實(shí)力，美國(guó)經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整勢(shì)必會(huì)引起包括國(guó)債市場(chǎng)在內(nèi)的金融市場(chǎng)波動(dòng)，中國(guó)也可能被動(dòng)地調(diào)整宏觀經(jīng)濟(jì)政策，進(jìn)而作用于中國(guó)國(guó)債市場(chǎng)，導(dǎo)致中美國(guó)債市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)。

3.中美國(guó)債市場(chǎng)間的信息溢出效應(yīng)具有明顯的時(shí)變特征。一方面受不同時(shí)期不同政策調(diào)整的影響，溢出表現(xiàn)有所差異;另一方面外部沖擊因素同樣影響兩國(guó)國(guó)債市場(chǎng)的平穩(wěn)運(yùn)行，如2008年的全球金融危機(jī)，負(fù)面沖擊迅速傳染至各國(guó)金融市場(chǎng)，以及中美貿(mào)易摩擦加大中國(guó)債券價(jià)格的波動(dòng)，全球新冠疫情引起國(guó)際投資者情緒恐慌等，金融環(huán)境的不確定性導(dǎo)致中美國(guó)債市場(chǎng)的信息溢出隨時(shí)間變化而變化。

五、結(jié)論與啟示

本文基于TVP-VAR模型構(gòu)建動(dòng)態(tài)信息溢出指數(shù)，實(shí)證分析了中美國(guó)債市場(chǎng)之間的溢出效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)：在樣本期內(nèi)中美國(guó)債市場(chǎng)間存在明顯的信息溢出效應(yīng)，兩國(guó)市場(chǎng)間的波動(dòng)率總溢出效應(yīng)強(qiáng)于收益率總溢出，其收益率和波動(dòng)率溢出在動(dòng)態(tài)路徑上也存在顯著差異，具有明顯的時(shí)變性。無(wú)論是收益率溢出還是波動(dòng)率溢出，多數(shù)情況下美國(guó)債市對(duì)中國(guó)債市的信息溢出水平更高，中國(guó)國(guó)債更多地受到美國(guó)國(guó)債市場(chǎng)的影響。2019年以前的收益率溢出水平基本維持在10以內(nèi)，且沒(méi)有明顯的趨勢(shì)，2019年后受中美貿(mào)易摩擦以及新冠疫情影響，溢出水平表現(xiàn)出明顯的提高;而中美國(guó)債市場(chǎng)的總體波動(dòng)率溢出要強(qiáng)于收益率溢出，且極端值較多，說(shuō)明中美國(guó)債市場(chǎng)受兩國(guó)金融事件的影響而較大波動(dòng)，且兩市場(chǎng)間的信息溢出效應(yīng)具有不對(duì)稱(chēng)性。

當(dāng)前，全球經(jīng)濟(jì)面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，國(guó)際金融市場(chǎng)形勢(shì)復(fù)雜多變，中國(guó)國(guó)債市場(chǎng)應(yīng)在逐步開(kāi)放的同時(shí)建立完善的防風(fēng)險(xiǎn)機(jī)制，減少?lài)?guó)際經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊。一是應(yīng)充分認(rèn)識(shí)到金融開(kāi)放給中國(guó)帶來(lái)的雙重影響，一方面它加強(qiáng)了中國(guó)金融市場(chǎng)與國(guó)際市場(chǎng)的聯(lián)系，促進(jìn)金融業(yè)的深入融合，為中國(guó)金融市場(chǎng)的成熟發(fā)展奠定了基礎(chǔ)，另一方面它也帶來(lái)了風(fēng)險(xiǎn)傳染的可能，這意味不能僅依靠金融開(kāi)放完善市場(chǎng)發(fā)展，還應(yīng)防范國(guó)際市場(chǎng)波動(dòng)帶來(lái)的外溢風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)國(guó)債市場(chǎng)而言，它發(fā)揮著調(diào)節(jié)市場(chǎng)流動(dòng)性的作用，應(yīng)在此基礎(chǔ)上穩(wěn)步推進(jìn)利率市場(chǎng)化，完善國(guó)債市場(chǎng)運(yùn)行機(jī)制，加強(qiáng)抵御國(guó)際債市沖擊的能力;還應(yīng)規(guī)范金融市場(chǎng)投資行為，建立有效的市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)制和風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制。二是制定經(jīng)濟(jì)金融政策應(yīng)充分考慮不同時(shí)期市場(chǎng)間溢出水平的變化，及時(shí)做出反應(yīng)，進(jìn)而調(diào)整相應(yīng)政策，這有助于中國(guó)國(guó)債市場(chǎng)穩(wěn)定發(fā)展、提高政策實(shí)施效果。三是從基本面來(lái)看，金融市場(chǎng)本質(zhì)是為實(shí)體經(jīng)濟(jì)服務(wù)的，為了保持國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)基本平穩(wěn)運(yùn)行，尤其當(dāng)面臨全球性波動(dòng)沖擊時(shí)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)應(yīng)盡可能地發(fā)揮“韌性”作用，為金融市場(chǎng)穩(wěn)定發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。■

（責(zé)任編輯：夏凡）

參考文獻(xiàn)：

[1]馮濤，劉偉.中國(guó)、歐盟與美國(guó)債券市場(chǎng)溢出效應(yīng)研究—?dú)W債危機(jī)背景下國(guó)債收益率的視角[J].西安交通大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2013，33（4）：1-7+39.

[2]Mills Terence， Mills A G.The international transmission of bond market movements[J].Bulletin of Economic Research，1991，43（3）：273-281.

[3]Yang Jian.International bond market linkages： a structural VAR analysis[J].Journal of International Financial Markets Institutions & money，2005（15）：39-54.

[4]Skintzi V D，Refenes A N.Volatility spillovers and dynamic correlation in European bond markets[J].Journal of International Financial Markets Institutions & money，2006（16）： 23-40.

[5]Charlotte Christiansen.Volatility-Spillover Effects in European Bond Markets[J].European Financial Management，2007，13（5）： 923-948.

[6]Peter Claeys，et al.Measuring Bilateral Spillover and Testing Contagion on Sovereign Bond Markets in Europe[J].Journal of Banking & Financ，2014（46）：151-165.

[7]Vanja Piljak.Bond markets co-movement dynamics and macroeconomic factors：Evidence from emerging and frontier markets[J].Emerging Markets Review，2013（17）：29-43.

[8]Iwan J Azis，Sabyasachi Mitra，Anthony Baluga，Roselle Dime.The Threat of Financial Contagion to Emerging Asias Local Bond Markets：Spillovers from Global[R].ADB Working Paper Series on Regional Economic Integration，January 2013.

[9]Wasim Ahmad，Anil V Mishra，Kevin J Daly.Financial connectedness of BRICS and global sovereign bond markets[J].Emerging Markets Review，2018（37）.

[10]Ansgar Belke，Irina Dubova，Ulrich Volz.Bond yield spillovers from major advanced economies to emerging Asia[J].Pacific Economic Review，2018，23（1）：109-126.

[11]Xiangyi Zhou，Weijin Zhang，Jie Zhang.Volatility spillovers between the Chinese and world equity markets[J].Pacific-Basin Finance Journal，2011，20（2）：247-270.

[12]李紅權(quán)，洪永淼，汪壽陽(yáng).我國(guó)A股市場(chǎng)與美股、港股的互動(dòng)關(guān)系研究：基于信息溢出視角[J].經(jīng)濟(jì)研究，2011，46（8）： 15-25+37.

[13]梁琪，李政，郝項(xiàng)超.中國(guó)股票市場(chǎng)國(guó)際化研究：基于信息溢出的視角[J].經(jīng)濟(jì)研究，2015（4）：150-164.

[14]陳學(xué)彬，曾裕峰.中美股票市場(chǎng)和債券市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)效應(yīng)的比較研究——基于尾部風(fēng)險(xiǎn)溢出的視角[J].經(jīng)濟(jì)管理，2016，38（7）：1-13.

[15]閆樹(shù)熙，劉偉.中美國(guó)債市場(chǎng)溢出效應(yīng)研究——基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2015，30（9）： 27-35.

[16]邱林卉，張華榮.中美長(zhǎng)期國(guó)債收益率聯(lián)動(dòng)關(guān)系及其原因分析[J].亞太經(jīng)濟(jì)，2016（2）：45-50.

[17]楊鎮(zhèn)瑀，施建淮，寧葉.期限溢價(jià)的跨境傳遞和中美長(zhǎng)期利率的聯(lián)動(dòng)——基于“非跨越宏觀因子”期限結(jié)構(gòu)模型的研究[J].金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2017（3）：5-15.

[18]DIEBOLD F X， YILMAZ K.Measuring Financial Asset Return and Volatility Spillovers，With Application to Global Equity Markets[J].The Economic Journal，2009，119（534）：158-171.

[19]DIEBOLD F X，YILMAZ K.Better to Give than to Receive： Predictive Directional Measurement of Volatility Spillovers[J].International Journal of Forecasting，2012，28（1）：57-66.

[20]陳曉莉，劉春紫.美國(guó)貨幣政策對(duì)中國(guó)債券市場(chǎng)的信息溢出效應(yīng)研究[J].山東大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版），2019（6）：114-125.

[21]項(xiàng)衛(wèi)星，王冠楠.“金融恐怖平衡”視角下的中美金融相互依賴(lài)關(guān)系分析[J].國(guó)際金融研究，2014（1）：44-54.