风险溢出效应与条件持续期模型研究
国际大宗商品价格波动对中国金融市场的风险溢出效应
国际大宗商品价格波动对中国金融市场的风险溢出效应作者：郭娜石艳菲郭小刚来源：《中国西部》2024年第01期〔摘要〕文章采用TVP-VAR-DY模型考察了国际大宗商品与我国金融市场间的时变波动溢出效应。
研究发现：（1）静态溢出效应分析表明，国际大宗商品市场与我国商品市场间的双向波动溢出效应最大，其次为股票市场。
（2）方向性溢出效应分析表明，与极端风险事件关联性更高的国际大宗商品市场以及我国商品和股票市场呈现更加显著的时变特征。
（3）净溢出和净配对溢出效应表明，国际大宗商品市场、我国商品和股票市场属于风险的净传递者，且国际大宗商品市场与我国商品、外汇、股票市场的净配对溢出指数更高。
〔关键词〕国际大宗商品；中国金融市场；风险溢出；TVP-VAR-DY模型〔中图分类号〕F746；F832.5 〔文献标识码〕A 〔文章编号〕1008-0694（2024）01-0085-11〔作者〕郭娜教授博士生导师天津财经大学金融学院天津 300222石艳菲天津财经大学金融学院天津 300222郭小刚中电建（北京）基金管理有限公司北京 100048〔基金项目〕教育部人文社会科学研究青年基金项目“经济政策不确定性、混频高维关联与金融市场尾部风险传染效应研究”（23YJC790038）。
一、引言大宗商品兼具生产要素与投资品的双重属性，其价格波动与金融市场稳定之间存在着显著关联〔1〕。
国际大宗商品市场与金融市场间也存在着显著的信息溢出效应与联动效应〔2〕。
近年来，国际政治经济形势复杂动荡，全球经济不确定性因素明显增多，容易引发大宗商品贸易中断、供应链断裂、价格飙升等，给全球经济带来新的考验〔3〕。
除地缘政治局势的影响外，国际大宗商品价格出现波动的主要原因是供需失衡，且投机因素和市场流动性也会放大基本面因素引起大宗商品价格上涨〔4〕。
同时，由于国际大宗商品以美元计价，美元汇率和利率的变动也会导致国际大宗商品价格波动〔5〕。
我国是大宗商品的主要消费国和贸易国，国内大宗商品供给不足，对外依存度较高〔6〕。
金融机构尾部风险溢出效应——基于改进非对称CoVaR模型的研究
第37卷第12期2020年12月统计研究Statistical ResearchVol. 37, No. 12Dec. 2020金融机构尾部风险溢出效应*—基于改进非对称C oV aR模型的研究刘超刘彬彬内容提要：为准确度量我国金融机构对金融系统的尾部风险溢出，本文改进了基于CoVaR方法的 分位数回归模型。
基于极值理论和ARMA-GARCH模型拟合收益率边缘分布，构建了改进的非对称 CoV aR模型，从系统性金融风险贡献绝对值（A C oV aR)和相对值（％C〇V aR)两方面详细考察了 2002年7月1日至2018年12月28日我国42家上市金融机构的尾部风险溢出效应。
结果表明：在9 = 0.0丨的情况下，不同类型金融机构对金融市场的系统性金融风险贡献有显著差异,银行类与保险类机构的系统 性金融风险值得重点关注；金融机构的系统性金融风险贡献相对值与在险价值存在显著联系，自身风险 最低的银行类机构具有最大的风险溢出强度，是我国系统性金融风险防范的核心对象，尤其是国有控股 银行。
研究结论对于有效防范我国系统性金融风险具有重要的理论价值和现实意义。
关键词：系统性金融风险；V aR; CoVaR;风险溢出D O I：10. 19343/ki. 11- 1302/c.2020. 12.005中图分类号：C812 文献标识码：A文章编号：1002-4565(2020) 12-0058-17Tail Risk Spillover of Financial Institutions—A Study Based on Improved Asymmetric CoVaR ModelLiu Chao & Liu BinbinA b stra c t：In order to measure the tail risk spillover of financial institutions to the financial system inChina, this paper improves the quantile regression model based on CoVaR approach. Based on the EVT and ARMA-GARCH model to fit the edge distribution of returns, an improved asymmetric CoVaR model is constructed. The tail risk spillover effect of 42 listed financial institutions in China from July 1, 2002 to December 28, 2018 is investigated in detail from the absolute value ( A CoVaR) and relative value (% Co V aR)of systemic risk contribution. The results are as follows. First, under the condition of ^ = 0. 01 , the contribution of different types of financial institutions to the systemic risk of financial market is significantly different, and the systemic risk of banks and insurance institutions deserves special attention. Second, the relative value of the systemic risk contribution of financial institutions is significantly related to the value at risk. Finally, banks with the lowest risk have the largest risk spillover intensity, and are the core object of systemic risk prevention in China, especially the state-owned banks. The conclusion is of great theoretical value and practical significance for the prevention of systemic financial risk in China.Key w o rd s：Systemic Financial R isk；V aR；CoVaR；Risk Spillover*基金项目：国家自然科学基金项目“高维多目标条件下金融结构系统动态优化与控制”（62073007);国家自然科学基金项目 “多目标条件下中国金融监管系统优化与风险管理研究”（61773029);北京市属高校高水平教师队伍建设支持计划长城学者培养 计划项目“金融监管多目标优化研究”（CIT&TCD20170304)第37卷第12期刘超刘彬彬：金融机构尾部风险溢出效应• 59•一、弓1百经济金融化、金融自由化和金融创新深化使得金融机构之间的关联性增强，个体金融机构的风 险可以通过金融关联网络传导至整个金融系统。
时间序列溢出效应模型
时间序列溢出效应模型
在时间序列分析中，溢出效应模型可以涉及多种情况和领域。
例如，在经济学中，一个国家的经济政策变化可能会在短期内对其
国内经济产生影响，但这种影响可能会持续数年甚至更长时间，这
就是溢出效应模型的一个例子。
在医学和流行病学领域，疾病的爆
发可能会在短期内对人群健康产生影响，但其长期影响可能会持续
数月甚至数年，也是溢出效应模型的一种体现。
时间序列溢出效应模型的研究方法通常涉及复杂的统计分析和
建模技术，例如向量自回归模型（VAR）、脉冲响应函数（IRF）等。
研究人员需要考虑如何捕捉事件或变量对时间序列数据的长期影响，并确定溢出效应的持续时间和强度。
此外，溢出效应模型也需要考虑其他可能影响的因素，如外部
冲击、季节性变化等，以确保对长期影响的分析具有准确性和可靠性。
总之，时间序列溢出效应模型是一个重要的研究课题，涉及到
多个学科领域，需要综合考虑事件或变量的长期影响以及其他可能
的影响因素，以更好地理解时间序列数据的动态特性。
绿色金融驱动经济高质量发展的空间溢出效应及路径机制研究
一、引言自改革开放以来，我国经济实现了飞跃增长，但随着资源环境约束日益趋紧，以牺牲环境为代价的规模型发展模式难以持续。
在此背景下，党的十九大报告提出我国经济已跨入高质量发展的新阶段，亟须转变粗放型发展方式，深化供给侧结构性改革。
高质量发展需要同时兼顾环境保护和经济可持续，这对资源配置和增长动力提出了更高的要求，也意味着传统金融的发展将迎来新的变革。
金融是提高资源配置效率的关键要素，更是支撑现代经济增长的核心动力[1]，在助推经济绿色转型过程中同样发挥着重要作用。
过去，传统金融对污染行业的过度投入引发了产能过剩、生态破坏等环境问题，而以保护环境为落脚点的新型金融模式——绿色金融，其发展宗旨是为绿色经济提供可持续的金融支持[2]，引导社会资源投向绿色行业，促进产业结构绿色转型，以此实现经济、社会、环境的可持续发展，这一发展模式与经济高质量发展的生态文明理念不谋而合。
由此可见，金融资源的“绿色化”是经济高质量发展的重要驱动力。
那么，在经济转型的关键期，绿色金融是否能够克服传统金融的诸多弊端，适应并引领经济在新常态背景下实现高质量发展？若能，又是通过何种路径机制得以实现？进一步地，随着地区间金融交流逐渐深入，绿色金融对周边地区是否存在空间溢出效应？鉴于此，本文旨在通过理论推导和实证分析对以上问题展开深入研究，以期全面反映绿色金融与经济高质量发展之间的内涵。
二、文献综述（一）绿色金融的相关研究目前国内外关于绿色金融的相关研究，主要围绕着绿色金融的定义、效应价值以及发展现状这三个方面进行探讨。
学者们首先对绿色金融进行了不同的界定，绿色金融又称环境金融或可持续金融。
Salazar [3]认为绿色金融是以保护环境和满足环保产业融资需求为目的的金融创新，是连接金融行业和环保行业的桥梁。
Cowan [4]则认为绿色金融的提出是为解决支付环境保护费用的实际问题，是环境经济学和金融学的交叉学科。
此外，绿色金融在发展中国家和发达国家中的定义也有所不同：发展中国摘要：本文基于2006—2017年我国30个省市的面板数据，构建经济高质量发展指数，运用空间计量模型和中介效应模型，分析绿色金融对经济高质量发展的空间溢出效应和路径机制。
金融市场风险溢出效应研究——基于GARCH-CoVaR模型
94《中国外资》 2019年第10期研 究ESEARCH■ 文/ 张 琳金融市场风险溢出效应研究——基于GARCH-CoVaR模型金融市场具有互联互通属性，各类金融资产、金融机构联系密切，构成一个复杂的体系。
金融市场作为经济环境中占比较高、结构较特殊的高风险市场，一旦国内的金融行业出现危机，极易导致整体经济市场一系列连锁现象的产生，进而对一国金融市场的稳定产业影响，甚至会导致金融危机的发生。
因此对金融市场的风险溢出效应研究已然成为当下最为现实的问题，针对金融风险的管理问题显得尤为重要。
Oct. 2019 Foreign Investment in China95FOREIGN INVESTMENT IN CHINA中国外资Issue10 2019GARCH-CoVaR模型是一类针对金融市场反映的数据所量身定制化设计的回归模型，相比数学模式的回归方程，该模型可以对收集的数据中存在的误差进行方差建模。
尤其适用于存在波动性数据的整理分析，在此种模型下对数据的分析具有极高的有效性，对金融市场产生的实时变动可以进行有效的预测，为金融界的投资者提供决策方向，基于GARCH-CoVaR模型的金融数据分析在很大程度上取代了对数据本身的直接分析，为金融市场的风险溢出研究提供平台。
基于GARCH-CoVaR模型的金融市场风险溢出效应研究传统货币市场基金和在线货币市场基金的产品都受宏观经济和金融市场的影响，并且具有相同的周期性特征。
传统货币市场基金和互联网货币市场基金的CoVaR平均成本为负，这表明传统货币市场基金和互联网货币市场基金对金融市场具有负溢出效应，即金融市场对货币基金具有溢出效应，市场易受金融影响和市场动荡的溢出效应影响。
随着互联网技术的广泛应用，针对货币资金的借贷、债券及股票的发行等金融活动已经逐步趋向于网络化，金融投资者的投资区域是银行，基于GARCH-CoVaR模型的金融市场风险溢出效应机制。
主要以银行为货币的载体，进行货币的流通，依托互联网为金融市场的交互提供平台，使股票或货币等金融资源具有较高的流动性，尽管为金融市场提供了方便快捷的互动平台，但由于平台漏洞易出现短期大额的流动风险，综合对GARCH-CoVaR模型的研究，金融市场风险溢出效应具体表现在下述几个方面。
注册制下企业IPO失败的原因及溢出效应研究
注册制下企业IPO失败的原因及溢出效应研究目录一、内容综述 (1)1. 研究背景和意义 (2)2. 研究目的和方法 (2)二、注册制下企业IPO制度概述 (3)1. 注册制的基本概念和特点 (4)2. 注册制下企业IPO的流程和要求 (6)三、注册制下企业IPO失败的主要原因分析 (7)四、注册制下企业IPO失败的溢出效应分析 (8)五、提高注册制下企业IPO成功率的建议 (9)1. 加强企业内部管理 (10)2. 完善监管机制 (12)3. 提高投资者风险意识和保护措施 (13)六、结论与展望 (14)1. 主要研究结论总结 (15)2. 研究不足和未来研究方向展望 (16)一、内容综述阐述了注册制的含义及其对IPO市场的影响。
证券监管机构将主要责任聚焦于企业信息披露的全面性和真实性审核，更加强调资本市场的市场化导向和对企业经营自主性、成长潜力的重视。
在此背景下，IPO的审核过程更为严格，对企业各方面能力的要求也更为细致严苛。
注册制的实施给企业IPO带来了全新的挑战与机遇。
本文将探讨IPO失败的主要原因。
从企业自身角度，如企业治理结构不完善、内部控制质量不高、财务透明度不足等内部因素；从市场环境角度，如资本市场波动、投资者情绪变化等外部因素都可能对企业IPO成功与否产生重大影响。
监管政策的调整与变化也是不可忽视的重要因素之一，本文将详细分析这些因素对企业IPO的影响机制。
本文还将研究IPO失败带来的溢出效应。
IPO失败不仅会对企业本身造成负面影响，如声誉受损、融资受阻等，还可能波及资本市场、投资者信心乃至区域经济生态等多个方面。
深入分析这些溢出效应的产生机制及影响程度，对于理解IPO失败的社会经济影响具有重要意义。
结合实证数据和案例分析，总结现有研究的主要观点和不足，为后续的深入研究提供理论基础和现实依据。
通过探讨注册制下企业IPO失败的原因及其溢出效应，以期为市场主体提供有益参考，促进资本市场的健康发展。
金融市场风险溢出效应研究
2023-10-27
目录
• 引言 • 金融市场风险溢出效应概述 • 金融市场风险溢出效应的实证研究 • 金融市场风险溢出效应的管控建议 • 结论与展望 • 参考文献
引言
研究背景与意义
金融市场风险溢出效应的背景
随着全球金融市场的联系日益紧密，金融市场风险溢出效应对全球经济的影 响日益凸显。因此，研究金融市场风险溢出效应具有重要的理论和实践意义 。
研究意义
通过对金融市场风险溢出效应的研究，有助于深入理解金融市场的运行机制 ，为政策制定者和投资者提供决策参考，同时也有助于防范和化解潜在的金 融风险。
研究内容与方法
研究内容
本研究旨在分析不同金融市场之间的风险溢出效应，探讨风险溢出的动态变化及 影响因素，并进一步研究风险溢出的预测方法和风险管理的有效策略。
作者：张三、李四
03
THANKS
感谢观看
类型
风险溢出效应可以分为线性风险溢出和非线性风险溢出，其中线性风险溢出是指风险水平与其他市场收益或波 动性呈线性关系，而非线性风险溢出则是指这种关系是非线性的。
风险溢出的传导机制
直接传导
一个市场的波动性或风险水平直接受到其他市场的影响，这种影响可能通过价格、资金流动、情绪等 渠道传导。
间接传导
一个市场的波动性或风险水平受到其他市场的影响，这种影响可能通过产业链、宏观经济环境等渠道 传导。
优化投资者风险偏好与投资组合
总结词
多元化、稳健型投资
详细描述
引导投资者树立正确的投资理念，优化风险偏好和投 资组合。鼓励投资者在选择投资产品时，注重多元化 配置，降低单一资产的风险。同时，推广稳健型投资 策略，提高投资组合的抗风险能力。加强对投资者的 风险教育，提高其风险意识和风险管理能力。
股票市场风险溢出效应研究_基于EVT-Copula-CoVaR模型的分析
股票市场风险溢出效应研究:基于EVT-Copula-CoVaR模型的分析股票市场风险溢出效应研究:基于EVT-Copula-CoVaR模型的分析1. 引言股票市场作为金融市场的重要组成部分，对经济的发展和风险传导起着重要作用。
在市场上，股票价格的波动会影响投资者的收益和市场的整体稳定性。
因此，了解和研究股票市场中的风险溢出效应对投资者和政策制定者具有重要意义。
本文通过应用极值理论(Extreme Value Theory, EVT)、Copula和CoVaR模型，旨在深入研究股票市场风险溢出效应的表现及其影响因素。
2. 理论模型介绍2.1 极值理论极值理论是研究极端事件概率的统计理论。
该理论基于极值分布的假设，认为极端事件的出现频率服从极值分布。
通过极值理论的应用，我们可以更好地理解极端风险的影响和传导机制。
2.2 Copula模型Copula是用于描述随机变量依赖关系的数学工具。
它将联合分布函数分解为边际分布函数和相关结构函数，能够捕捉变量之间的依赖关系。
在股票市场中，股票之间往往存在相关性，Copula模型可以帮助我们研究不同股票的相关性对市场整体风险的影响。
2.3 CoVaR模型CoVaR是条件价值风险(Conditional Value at Risk, CoVaR)的缩写，用于衡量金融系统中的系统性风险。
CoVaR模型可以通过计算在系统性压力情境下的预期损失来度量金融机构和市场之间的风险溢出效应。
3. 数据和方法本研究使用了历史股票价格数据和宏观经济数据。
首先，我们通过极值理论分析每只股票的风险溢出效应，并绘制风险值图表来观察极端事件的频率和分布。
然后，我们使用Copula模型来研究不同股票之间的相关性，并通过计算相关性矩阵和Copula函数来量化相关程度。
最后，我们运用CoVaR模型来评估股票市场中的系统性风险和风险溢出效应。
4. 结果和讨论根据实证分析，我们发现股票市场存在显著的风险溢出效应。
博士学位论文答辩：风险溢出效应与条件持续期模型研究
ACD 模 型 两市场事件的时间间隔:
一般框架
30
中国科学院数学与系统科学研究院系统科学所
ACD 模 型
i 概率密度函数的识别
标准指数分布， Weibull，广义Gamma, Burr
31
中国科学院数学与系统科学研究院系统科学所
ACD 模 型
线性ACD 模型 (LACD)
对数 ACD 模型 (LOGACD)
条件自回归持续期模型 (ACD)
ACD模型: Engle和 Russell (1998), Bauwens 和Giot (2000), Fernandes 和Grammig (2003), Zhang, Russell和 Tsay (2001), Ghysels, Gourieroux 和 Jasia
11
优
点
随着样本容量的增加，它可考察更多的滞后阶数。 这可以确保当存在风险-Granger因果关系时，在很 广的备择假设范围内，检验都有能力将其检测出来。 对高阶时滞赋予递减权重，这符合金融市场更多 是受近期而非远期发生的事件的影响的情形
12
渐进 理 论
在备则假设情形下，有
表明统计量有渐进概率为1的检验能力。
中国科学院数学与系统科学研究院系统科学所
ACD模 型 的 实 证 分 析
------自回归条件持续期模型对外汇汇率价格持续期的刻画
非参数密度预测评价统计量
广义残差 Diebold等(1998)证明若存在 ，使得 与真实
概率相同，广义残查序列则为独立均匀过程
25
非 参 数 密 度 预 测 评 价 统 计 量 核密度估计
3
研究现状
风险溢出效应
波动被用作标准的风险度量 ,方差-Granger因果关系被用来考察金融
我国保险业系统性风险溢出效应研究_省略_时变Copula_CoVaR模型_王培辉
收稿日期：2016-12-28 作者简介：王培辉（1981-），男，河北沧县人，副教授，供职于河北大学经济学院； 尹成远（1971-），男，河北威县人，教授，供职于河北大学经济学院； 袁 薇（1982-），女，河北邯郸人，供职于河北大学经济学院。 * 本文为国家社科基金青年项目《保险业系统性风险与金融稳定关系研究》（项目编号：14CJY073）的阶段性成果。 感谢匿名审稿人的宝贵意见。文责自负。
出的一种新方法——条件在险价值（CoVaR），以测度单一金融机构对其他金融机构风险溢出
强度，度量金融机构对系统性风险的贡献度大小。CoVaR 模型现在已经成为研究系统性风险
溢出最常用的方法之一。许多学者对 CoVaR 模型进行修正、扩展，并测度各国金融机构或金
融部门系统性风险溢出效应。Gauthier 等（2012）利用该模型研究加拿大银行资本与系统性
高斯分布假设，求得 CoVaR 模型的解析表达式，使 CoVaR 与 VaR 和风险系数 β 联系起来，
并揭示了三者之间的相互联系。Hakwa 等（2012）提出了一种基于二元 Copula 建模改进的
CoVaR 方法。Chen 和 Khashanah（2014）进一步拓展相关研究，把 vine Copula 引入 CoVaR
危机爆发前后欧洲主权债务市场的系统性风险，发现债务危机前各国主权债务市场表现相似；
风险的关系，发现宏观审慎的监管要求可以减少个体银行违约概率。Girardi 和 Ergun（2013）
金融市场风险溢出效应研究
金融市场风险溢出效应研究伴随着世界经济全球化程度的日益提高和我国改革开放的进一步加深，金融市场作为经济发展的核心，在我国经济的发展和改革中起到了重要的枢纽作用和关键的推动作用。
然而，经济快速发展所积累下来的金融风险得不到有效的控制，很容易引起连锁反映，从而引发全局性、系统性的金融危机，并殃及整个经济生活，甚至导致经济秩序混乱与政治危机。
因此，在经济全球化的趋势和背景下，正确识别金融风险及其传导机制，及时、准确监测，采取适当措施防范和化解金融风险，进而维护国家经济安全，是一个具有重要理论意义和实践意义，又是急需解决的重要课题。
本文在次贷危机的影响尚未完全消散，欧债危机刚刚有所缓和，全球金融市场仍处于恢复、调整期的严峻形势下，把目光汇聚于极端情况下金融市场风险的度量、管理及其传导机制的分析上，通过理论探讨和实证分析，研究行之有效的风险管理方法，为识别和管理风险创造良好条件，无疑具有极强的理论价值和现实意义。
本文综合运用多个学科的理论，从金融风险的度量和溢出效应入手，先采用定性的方法了分析我国金融业存在的风险及主要影响因素，然后采用VaR、ES、CARE、CoVaR、GARCH、SV、Copula、MCMC等多种定量方法，来分析我国所面临的金融风险及其传导机制，立足我国经济转型的特征，探讨如何通过有效措施防范和化解金融风险、维护国家金融稳定，具体工作如下：(1)极端损失出现时，以分位数为基础的QVaR估计值会出现完全低估风险的情况。
而从业人员和监管部门通常更关心就是在异常波动和极端损失（如经济危机、市场崩盘等）出现的情况下，金融资产所面临的最大潜在风险。
为了避免QVaR模型的这些缺点，采用以Expectile模型为基础VaR度量方法(以下简称EVaR)来构建向量自回归期望分位数模型(CARE)，并以此来计算金融收益序列的VaR和ES，用以度量金融市场风险。
通过对上证指数和深圳成指的实证分析发现：CARE模型在对金融收益序列的VaR估计与预测方面，明显优于金融风险管理实务界主流的RiskMetrics模型，也优于CAViaR模型，而且在ES度量方面也有着非常明显的优势。
中国金融市场风险溢出非对称效应——基于TVP-VAR-DY模型的实证研究
中国金融市场风险溢出非对称效应——基于TVP-VAR-DY模型的实证探究摘要：本文利用TVP-VAR-DY模型，针对中国金融市场进行实证探究，探讨了金融市场风险溢出的非对称效应。
探究发现，中国金融市场存在着非对称的风险溢出效应。
详尽而言，当金融市场发生负面冲击时，风险溢出效应更为显著，而正面冲击对其他金融市场的影响相对较小。
这一探究结果对金融市场的监管和风险管理具有一定的现实指导意义。
关键词：风险溢出；非对称效应；中国金融市场；TVP-VAR-DY模型；实证探究1. 引言中国金融市场作为全球金融市场中最重要的一员，其风险溢出效应对全球金融市场的稳定与进步具有重要影响。
然而，以往的探究大多侧重于风险溢出的存在与程度，对其非对称性的探究较为有限。
本文旨在利用TVP-VAR-DY模型，对中国金融市场的风险溢出非对称效应展开实证探究，以期为金融市场的监管和风险管理提供借鉴和参考。
2. 文献综述以往的探究主要通过传统的VAR模型对金融市场风险溢出进行探究，但由于VAR模型存在参数不稳定性的问题，其实证结果可能不准确。
因此，本文接受TVP-VAR-DY模型，通过引入时间变换参数来解决传统VAR模型的问题，更准确地探究风险溢出的非对称效应。
3. 数据与模型本文选取了中国股市、债市和外汇市场的相关数据，并利用TVP-VAR-DY模型对风险溢出的非对称效应进行探究。
详尽模型包括风险传染模型、风险敞口模型和风险溢出模型等。
4. 实证结果通过对中国金融市场数据的实证探究，本文得出了以下几个重要实证结果：4.1 风险溢出的存在实证结果表明，中国金融市场存在着显著的风险溢出效应。
金融市场中发生的负面冲击会对其他金融市场产生显著负面影响。
4.2 非对称效应的存在本文探究发现，中国金融市场风险溢出存在非对称效应。
详尽来说，金融市场遭受负面冲击时，风险溢出效应更为显著；而正面冲击对其他金融市场的影响相对较小。
4.3 股市的风险溢出效应最为显著不同金融市场之间的风险溢出效应存在差异，其中股市的风险溢出效应最为显著。
金融市场风险溢出效应研究
金融市场风险溢出效应研究近年来，金融市场的波动性大大增加，风险溢出效应也成为了研究热点。
风险溢出效应是指某一金融市场因为外部环境因素的影响而发生波动，从而导致其他金融市场也跟随其波动的现象。
本文将探讨金融市场风险溢出效应的原理、影响因素以及应对措施。
一、金融市场风险溢出效应的原理风险溢出效应最早由国际货币基金组织（IMF）提出，该理论认为金融市场之间的相互关联性决定了当某一市场价格出现波动时，其他市场也会受到影响。
这种影响源于交易者在不同市场间的互动和信息传递。
在金融市场中，交易者们通过信息交流获得对市场走势的共同看法，并根据这些共识作出自己的决策。
这种现象被称作“信息同步”。
同时，市场风险的变化也会通过不同资产间的投资组合产生联动，从而引发其他市场的波动。
二、金融市场风险溢出效应的影响因素1.经济政策国家的经济政策影响着整个金融市场的运作。
政府财政政策的调整、货币政策的收紧等都会引发市场的波动。
2.国际政治因素国际政治因素的波动同样会影响金融市场波动。
例如，战争、恐怖袭击、政治斗争等都有可能导致某些金融市场波动，从而溢出到其他市场。
3.风险资本风险资本对金融风险溢出效应的扩大起到了至关重要的作用。
大量的风险资本投入到某一市场，会极大地提高其价格波动的强度和频率，从而带动其他市场的波动。
三、金融市场风险溢出效应的应对措施金融市场风险溢出效应给所有投资者带来了困扰。
为了应对这一情况，投资者需要做出以下几方面的努力：1.风险管理投资者必须根据自身的风险承受能力进行合理的资产配置，控制风险分散投资。
2.优化资产组合针对不同市场的波动性和价格变化特点，优化资产组合，在不同市场间实现分散化投资，降低风险。
3.建立风险管理系统建立风险管理体系，特别是对于金融机构的投资者，应该通过建立完善的风险管理系统来规避风险。
4.加强信息共享建立起金融市场间的信息共享机制，提升市场透明度和信息公开度，降低错误决策的风险。
金融风险溢出效应研究
金融风险溢出效应研究引言金融风险溢出效应是指一国或地区金融市场发生的风险因素扩散至其他国家或地区的过程。
在全球化和经济互联互通的背景下，金融市场之间的联系日益紧密，金融风险溢出效应的研究变得尤为重要。
本文旨在探讨金融风险溢出效应的概念、原因以及对金融市场的影响。
一、金融风险溢出效应的定义和特点金融风险溢出效应是指金融市场中的风险因素在一个国家或地区引发金融危机后扩散到其他国家或地区的现象。
金融风险溢出效应主要表现为市场的负面冲击和连锁反应效应。
当一个国家或地区的金融市场出现危机时，其它国家或地区的金融市场会承受来自该国或地区的负面影响，并产生连锁反应效应，进一步扩大风险。
金融风险溢出效应的特点如下：1. 高度相互关联性：各国金融市场的相互联系越来越紧密，金融风险溢出效应会加剧全球金融市场的波动。
2. 快速传播性：由于现代金融市场的高度发达和信息技术的迅猛发展，金融风险可以迅速传播到其他国家，甚至全球范围内。
3. 长期影响性：金融风险溢出效应对金融市场的冲击和恢复时间会延长，导致金融市场崩溃后的复苏变得更加困难。
二、金融风险溢出效应的原因1. 全球化背景下的国际金融市场紧密联系：随着国际贸易和跨境资本流动的加速，各国金融市场逐渐形成紧密联系的网状结构，金融风险溢出效应就可以通过这个网络迅速传播。
2. 金融创新与金融产品复杂性：金融创新为金融市场提供了更多的机会和选择，但也增加了金融市场的不确定性和风险。
金融产品复杂性提高了市场的不透明性，当一个国家或地区的金融市场出现问题时，其他国家或地区的投资者难以准确判断风险，导致风险传染扩大。
3. 跨国金融机构和跨国资本的影响：跨国金融机构在全球金融市场中具有重要地位，它们的风险传染效应无可避免。
当发生金融危机时，这些机构的风险将通过其对外贷款和投资的渠道溢出到其他国家或地区。
4. 汇率和利率波动：汇率和利率水平的波动性是金融风险溢出效应的重要因素。
当一个国家或地区的汇率和利率出现大幅波动时，会引发其它国家或地区的金融市场波动，从而产生风险溢出效应。
金融风险溢出效应研究与风险管理
金融风险溢出效应研究与风险管理金融市场的风险管理是保障金融体系稳健运行的关键因素之一。
近年来，金融风险溢出效应成为金融领域研究的热点之一。
本文将深入探讨金融风险溢出效应的研究现状，并提出一些有效的风险管理方法。
1. 金融风险溢出效应的定义和机制金融风险溢出效应指的是金融市场中一个风险事件的发生，会在其他相关金融市场产生连锁反应的现象。
这些连锁反应可能是正向的，即一个金融市场的利好消息对其他金融市场产生积极影响；也可能是负向的，即一个金融市场的风险事件对其他金融市场产生负面影响。
金融风险溢出效应的机制主要有两个方面。
首先，金融市场之间的联动性使得风险事件传染更为容易。
金融业务的全球化和金融创新的推进加剧了金融市场的相互联系，使得市场上的变动可以快速传导到其他市场。
其次，投资者的行为也影响着金融风险溢出效应的发生和传播。
当投资者在一个市场受到冲击时，他们可能会采取类似的投资策略，导致其他市场也受到冲击。
2. 金融风险溢出效应的实证研究许多学者和研究机构在对金融风险溢出效应进行了实证研究。
其中一项研究表明，2008年全球金融危机开始于美国次贷危机，随后迅速传播到其他国家和地区的金融市场，产生全球性的金融危机。
这是一个典型的金融风险溢出效应的例子。
在实证研究中，学者们还发现金融风险溢出效应的程度取决于金融市场之间的依存程度。
当金融市场之间的联系更为紧密时，金融风险溢出效应的传播速度和程度更高。
3. 风险管理的应对策略面对金融风险溢出效应，有效的风险管理策略至关重要。
以下是一些建议的应对策略：（1）加强监管和监测。
金融监管机构应加强监管力度，加强风险监测和预警能力，及时发现潜在的金融风险，并采取相应的应对措施。
（2）拓宽投资渠道。
投资者应采取多元化的投资策略，降低单一金融市场的风险暴露。
同时，金融创新和金融产品的多样化也有助于提高投资组合的抗风险能力。
（3）加强国际合作。
不同国家和地区的金融市场之间存在着密切的联系，加强国际合作，分享信息和经验，可以更好地降低金融风险溢出效应的发生。
金融市场的风险溢出效应
金融市场的风险溢出效应在当今复杂多变的经济环境中，金融市场的风险溢出效应成为了一个备受关注的重要话题。
简单来说，风险溢出效应指的是一个金融市场或金融机构的风险事件不仅会对自身产生影响，还可能波及到其他相关的市场和机构，甚至引发整个金融体系的动荡。
让我们先从一个常见的例子来理解风险溢出效应。
假设某大型银行因为不良贷款率大幅上升而面临财务困境。
为了弥补损失，该银行可能会被迫抛售大量的资产，包括债券、股票等。
这一抛售行为会导致相关资产价格下跌，从而影响到持有这些资产的其他金融机构的资产负债表。
同时，市场对该银行的信心下降，可能引发储户的恐慌性提款，进而影响整个银行业的稳定性。
这种由单个银行的风险事件引发的连锁反应，就是风险溢出效应的一种表现。
金融市场的风险溢出效应可以通过多种渠道传播。
其中，最主要的渠道之一是价格联动。
不同金融资产的价格往往存在一定的相关性。
当一种资产价格波动时，与其相关的资产价格也可能随之变动。
例如，股票市场的大幅下跌可能导致投资者恐慌情绪蔓延，进而使得债券市场的收益率上升，因为投资者纷纷寻求更安全的资产。
另一个重要渠道是流动性传导。
在金融市场中，流动性就像血液一样重要。
当某个市场或机构面临流动性危机时，为了获取资金，可能会迅速出售资产，这可能导致资产价格急剧下跌，进而影响其他市场参与者的流动性状况。
例如，2008 年的次贷危机中，许多金融机构由于持有大量的次级抵押贷款相关资产，在资产价格暴跌时遭遇了严重的流动性危机，不得不抛售其他优质资产来维持运营，从而引发了更广泛的市场动荡。
信用风险的传递也是风险溢出效应的重要方式。
如果一家企业违约，那么为其提供贷款的银行可能会遭受损失。
为了降低风险，银行可能会收紧信贷政策，这不仅会影响到其他企业的融资能力，还可能导致整个信贷市场的紧缩，对实体经济产生负面影响。
此外，金融市场参与者的心理因素也在风险溢出效应中发挥着不可忽视的作用。
恐慌、贪婪等情绪容易在市场中迅速传播，导致投资者的集体非理性行为，进一步放大风险的溢出效应。
旅游业价值链的风险溢出效应测度
旅游业价值链的风险溢出效应测度摘要：随着旅游业在全球经济中的快速发展，其价值链逐渐变得复杂多样。
旅游业作为一个庞大的行业，涉及多个层面的风险。
这篇文章旨在探讨旅游业价值链的风险溢出效应的测度。
我们首先介绍了旅游业的价值链，然后提出了测度旅游业风险溢出效应的方法。
最后，我们讨论了旅游业的未来发展和相关政策建议。
关键词：旅游业，价值链，风险，溢出效应，测度一、介绍随着旅游业在全球经济中的快速发展，其价值链逐渐变得复杂多样。
旅游业作为一个庞大的行业，涉及多个层面的风险，如自然灾害、恐怖袭击、政治动乱、疾病爆发等。
这些风险对旅游业的不同层面产生影响，包括游客、企业、地方政府、目的地社区等。
因此，了解旅游业的风险溢出效应对旅游业的管理和决策制定至关重要。
二、旅游业的价值链旅游业的价值链包括旅游供应商（如航空公司、酒店等）、旅游中介商（如旅行社、在线旅游平台等）以及旅游产品消费者（游客）三个主要环节。
在这个价值链中，企业提供的产品和服务会影响游客的旅行安全、体验，进而影响整个社区和地区的经济和社会发展。
因此，在旅游业的价值链中，每个环节都面临着不同层面的风险和风险溢出效应。
三、旅游业风险的溢出效应旅游业的风险溢出效应指的是风险在整个价值链中扩散的现象。
也就是说，一个环节中的风险可能会对其他环节产生影响。
比如，一个目的地的自然灾害可能会导致旅游供应商的运营中断、旅游中介商的订单取消、游客的损失和不愉快的旅行经历。
这些风险会对整个供应链产生溢出效应，如导致生产成本增加、销售下降、收益减少等。
四、旅游业风险溢出效应的测度为了准确测度旅游业风险溢出效应，我们可以采用以下方法：1.建立旅游业风险溢出效应测度指标体系首先，我们需要确定旅游业风险溢出效应的关键因素，包括旅游需要、目的地情况、市场环境等。
然后，我们可以将这些因素纳入测度指标体系中，形成旅游业风险溢出效应测度指标体系。
2.采用统计分析方法测度旅游业风险溢出效应我们可以利用统计分析方法，如回归分析、方差分析、因子分析等，测度旅游业风险溢出效应。
金融风险溢出效应的研究
金融风险溢出效应的研究随着全球经济一体化程度的提高，各国之间的金融联系越来越紧密。
金融体系内的任何风险都可能对其他国家甚至全球金融市场产生溢出效应。
金融风险溢出效应是指因导致某个经济体的金融体系状况恶化而引起其他经济体的金融市场遭受损失的现象。
本文将探讨金融风险溢出效应的研究成果及其对金融市场的影响。
一、金融风险溢出效应的原因金融风险溢出效应的产生原因主要有两个方面，一方面是金融市场投资者的过度反应，另一方面是金融体系紧密联系导致的连锁反应。
在金融市场中，投资者的情绪对市场产生了巨大影响。
当一个经济体出现金融危机或者政治动荡等不良消息时，投资者可能会出现过度反应，疯狂抛售该国货币和股票等金融资产。
这种情况进一步加剧了经济体内部的债务风险和金融体系的不稳定性，从而也影响到了其他经济体的金融市场。
另一方面，全球经济的一体化程度越来越高，各国之间的金融体系和经济体系的联系也越来越紧密，这种联系往往可以导致金融体系之间的连锁反应。
如果一个经济体的金融市场遭受到了严重打击，这种打击可能会引起其他经济体的金融市场也受到波及。
由此可以看出，金融风险溢出效应是金融体系高度紧密联系的直接反映。
二、金融风险溢出效应的研究历程自20世纪70年代以来，学者们开始系统研究金融风险溢出效应，并给出了一些重要结论。
早期的研究主要集中在跨国银行的溢出效应上。
1982年，美国的一家银行破产引起了潮不断，并进一步影响了日本和欧洲国家的金融市场。
此后，越来越多的研究开始关注跨国银行间的金融风险溢出效应。
1987年，风险溢出效应的概念首次提出。
1998年，俄罗斯危机导致全球资本市场带来了连锁反应，加剧了全球金融危机并导致亚洲金融危机爆发。
这些金融危机使得风险溢出效应成为国际经济领域内非常热门的研究课题。
研究人员注意到，金融风险溢出效应的研究必须从检验金融市场的动态特征开始，包括金融机构的行为，重点在于评估各类信号和变化的影响以及应对方法和策略。
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3
研究现状
风险溢出效应
波动被用作标准的风险度量 ,方差-Granger因果关系被用来考察金融
市场间的波动溢出效应
理论方法
Granger Robins 和 Engle (1986) , Cheung和Ng (1996), Hong (2001)
实证研究
Hamao, Masulis,和 Ng (1990), Lin等(1994); Ng (1996); Booth等 (1997); Cheung 和 Ng (1990, 1996); Engle等 (1990); Engle和Susmel (1993); King和Wadhwani (1990); King 等 (1994);
Box-Cox ACD 模型 (BCACD)
32
中国科学院数学与系统科学研究院系统科学所
ACD 模 型 指数 ACD models (EXACD)
弱形式ACD模型 门限ACD 模型 (TACD)
Markov体制转换ACD models (MSACD)
33
中国科学院数学与系统科学研究院系统科学所
数
充分刻画外汇汇率价格持续期的动态变化 新息是Burr分布的马尔科夫转换ACD模型表现最优，有最好的 样本内与样本外密度预测效能 描述汇率价格持续期的动态过程方面, 复杂的非线性条件均值 持续期函数形式并不比简单的线性ACD模型有更优的表现. 然 而, 新息分布的确定却非常重要: 通常情况下, 指数分布拟合的 最差, 而广义Gamma分布拟合的最好. 另外, 放松新息序列是独 立同分布的假定并考虑价格持续期的高阶条件矩有助于更好的 刻画外汇汇率的价格持续期动态过程.
36
参加的课题、国内与国际会议
风险管理与金融市场分析，中科院与香港理工 大学商学院联合培养博士计划 2) 基于Internet的金融预测与决策系统研究，中国 科学院研究生科学与社会实践创新研究资助项目 3) “非典”对中国证券市场的影响，中国科学院 数学与系统科学研究院应急研究项目 4) 2004年全国博士生论坛，北京，2004年8月2224日 5) “第四届系统科学与系统工程国际会议”，中 国香港，2003年11月25—28日 6) 定量化投资及其金融产品国际研讨会，北京， 2002年12月14-15日 1)
35
总 结
创新点：
理论上, 我们提出了一种新的统计方法来分析两时间序列之
间极端值的互动情况. 新方法随着样本容量T 的增加，它可 考察更多的滞后阶数，对高阶时滞赋予递减权重，这符合金 融市场更多是受近期而非远期发生的事件的影响的情形，具 有很好的检测能力 在实证研究中, 应用这种金融计量方法, 针对中国证券市场 的独特性，首次分析了中国证券市场与世界其它股票市场之 间极端下滑风险的溢出效应. 避免现存文献中所用方法和所选取模型的局限性, 采用新的 计量工具, 我们系统研究了常见自回归条件持续期模型的样 本外预测效能并且发现了一些新的结论. 其实证结果为建立 充分的自回归价格持续期模型提供了方向。
18
有限样本功 效
小结：
在有限样本情形下，提出的统计量在原价设和各 种典型的备择假设都有合理的功效。 基于截尾核的检验统计量与回归属性的检验统计 量也都有合理的置信水平。但是在备择假设情 形下，尤其是滞后阶数较大时，其检验能力弱 于非均匀核统计量，而非均匀核统计量对滞后 项的选择比较稳定。
19
实证研究
26
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非 参 数 密 度 预 测 评 价 统 计 量 检验统计量
综合性检验统计量
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中国科学院数学与系统科学研究院系统科学所
诊 断 统 计 量
基于广义残差
基于标准残差
28
中国科学院数学与系统科学研究院系统科学所
诊 断 统 计 量
29
中国科学院数学与系统科学研究院系统科学所
概率密度预测: Diebold等 (1998), Granger (1999), Granger和 Pesaran (2000), 当预测者的损失函数是非对称的或标的过程 是非高斯过程时，密度预测对决策尤为重要。也有助于即时波 动率的预测，风险管理和期权定价。
6
检测极端风溢出效应的计量方法
风险-Granger因果关系
7
检 验 统 计 量
定义基于VaR的“风险指标函数”：
8
检 验 统 计 量
9
单 侧 检 验 统 计 量 基于核函数的风险-Granger 因果关系检验统计量：
其中
10
单 侧 检 验 统 计 量
若使用截尾核
实际上等价于Granger (1969) 基于回归的统计量
其中
是如下回归的中心多维相关系数
•研究背景 •研究现状 •理论方法：风险溢出效应的检验统计量 •实证研究：中国股市与世界其它股市之间的大风险 溢出效应 •自回归条件持续期模型(ACD)的实证分析 •总结 •读博期间参加的课题、国内与国际会议 •读博期间完成的论文已经越来越受到业界、政府管理层以 及学术界的重视。当对金融风险进行监控时，市场大 幅下跌的概率常受到极大的关注。大幅市场下跌现象 较为普遍。 日内高频数据的易获得性给学者提供了良好的条件去研 究和金融交易过程相关的各种问题，并引起了学者的 广泛研究兴趣。
据
两日内高频外汇汇率 — 欧元/美元和日元/美元 时间: 7月 1号, 2000 -----7月 30号, 2001. 星期三 中间价: 报价持续期 价格持续期 c = 0.0005 与 0.05 对 Euro/Dollar和 Yen/Dollar
34
实 证 结 果
样本内绩效 样本外密度预测绩效
样本内和样本外，所考察的ACD模型中, 没有任何一个模型能
中国科学院数学与系统科学研究院系统科学所
ACD模 型 的 实 证 分 析
------自回归条件持续期模型对外汇汇率价格持续期的刻画
非参数密度预测评价统计量
广义残差 Diebold等(1998)证明若存在 ，使得 与真实
概率相同，广义残查序列则为独立均匀过程
25
非 参 数 密 度 预 测 评 价 统 计 量 核密度估计
13
双向风险-Granger 因果关系检验
双边风险-Granger 因果关系检验: 关于信息集 I t 1 任一市场 的风险均不Granger-引起另一市场的风险
完全无风险-Granger 因果关系: 任一市场的风险均不 Granger-引起另一市场的风险，并且两个市场间不存在任 何即时风险溢出效应
ACD 模 型 两市场事件的时间间隔:
一般框架
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ACD 模 型
i 概率密度函数的识别
标准指数分布， Weibull，广义Gamma, Burr
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中国科学院数学与系统科学研究院系统科学所
ACD 模 型
线性ACD 模型 (LACD)
对数 ACD 模型 (LOGACD)
博士学位论文答辩 2005-5-20
风险溢出效应与条件持续期 模型研究
答 辩 人：刘艳辉
指导教师：成思危 教
授(中科院数学与系统科学研究院)
汪寿阳 研究员(中科院数学与系统科学研究院) 洪永淼 教 授（美国康奈尔大学）
专业方向：管理科学与工程
1
中国科学院数学与系统科学研究院系统科学所
内 容 提 要
37
读博期间完成的论文
1)
2)
3) 4) 5)
中国股市与世界其它股市之间的大风险溢出效应,2004,洪 永淼,成思危,刘艳辉,汪寿阳,经济学(季刊), 3(3), 703-726. Progress in Risk Measurement, 2004, Siwei Cheng, Yanhui Liu and Shouyang Wang, Advanced Modelling and Optimization, 6 (1), 1-20. 人民币升值对中国和世界经济影响分析,2003,刘艳辉,张静, 汪寿阳,国际技术经济研究,6(4),1-8. SARS对中国股市冲击的实证分析,2003,张一,刘艳辉,汪寿 阳,徐山鹰,管理评论,15 (5),3-7. 2002年度世界经济回顾与发展展望,2003,董洪斌,吉小东,刘 艳辉等,管理评论,15(1),12-16.
------中国股市与世界其它股市之间的大风险溢出效应
中国股市的特有性质
分割性: 新兴大陆市场和发达的香港市场 外国投资者和国内投资者区别对待 股票种类的独特性: A, B 和 H 股 最大的新兴市场
20
数
据
样本区间：1/2/1995—4/4/2003 指数: 上证A 股指数(SHA)、上证B 股指数(SHB)、 深证成份A 股指数(SZA)、深证成份B 股指数(SZB)、 香港恒生中国企业指数(HKH 或H 股)、香港恒生指数(HSI) 台湾加权指数(TWI)、新加坡海峡指数(STI)、 南韩综合指数(KOSPI)、日本日经225 指数(NK225)、 美国Standard & Poor 500 综合指数(SP500) 德国DAX30 指数(DAX)
4
风险溢出效应
风险值 (VaR) :
VaR现已成为国际金融监管标准的一部分，在实践中被金融 机构和监管部门广泛使用 . Hong (2001)引入了一个新的概念---风险-Granger因果关系， 来考察一个市场的大风险是否会Granger-引起另一个市场的 大风险。
5
中国科学院数学与系统科学研究院系统科学所
与
0 : P(Y1t V1t | I1( t 1) ) P(Y1t V1t | I t 1 )
A : P(Y1t V1t | I1t 1 ) P(Y1t V1t | I t 1 )
在 H 0 ,时间序列 {Y2t }关于信息集 I t 1在风险水平 下并不Granger-引起时间序列 {Y1t } 在 H A ,时间序列 {Y2t }关于信息集 I t 1 在风险水平 下并Granger-引起时间序列 {Y1t }