我國金融市場的風險溢出效應分析

米詠梅　王憲勇

摘 要：評估金融市場間的風險溢出效應對金融市場監管和深化我國金融市場改革具有重要意義。本文基于MVGARCH模型研究了股票市場、債券市場和期貨市場間的風險溢出效應。結果表明，三個金融市場之間存在風險溢出效應，市場之間存在風險傳遞。由于風險溢出效應的存在，相關部門應加強金融市場監管和相關政策的協調性，以金融市場的全局視角進行政策設計，恰當選擇政策實施時機，保證政策實施效果。

關鍵詞：金融市場；股票市場；債券市場；期貨市場；風險溢出效應

中圖分類號：F8309 文獻標識碼：A

文章編號：1000176X（2014）11006305

一、引 言

金融市場間的風險溢出效應（或稱波動溢出效應）不僅是重要的金融理論研究問題，也具有較強的現實意義。1995年墨西哥金融危機、1997年東南亞金融危機、1998年俄羅斯債務危機、1999年巴西貨幣危機、2007年美國次貸危機和歐債危機頻發等金融危機表明， 金融風險在金融市場間交叉傳染， 進而對實體經濟造成了巨大沖擊，充分顯現了風險溢出對金融體系的巨大破壞，也給實體經濟造成了巨大損失。

我國對金融行業的股票、債券和期貨實行“分業經營、分業監管”，在制度層面為金融市場間建立了防火墻，將風險隔離在各個市場內部，市場間的信息和風險溢出能力較弱。近年來，金融創新加快了市場之間的融合，金融產品的投資標的同時覆蓋多個金融市場，證券、銀行和期貨等金融機構之間業務出現交叉，信息和風險溢出渠道拓寬。研究我國的金融市場風險信息傳遞是否出現本質變化具有重要的政策含義，當信息傳遞導致的市場聯動性較高時，不同金融監管部門的政策制定和執行應加強協調性，避免一個市場的不利信息觸發其他市場的風險，預防系統性風險。

二、文獻綜述

金融市場的波動溢出效應研究主要分為以下兩類：一是研究不同國家某類市場之間的波動溢出效應，其中最為常見的是美國、英國和日本之間股票市場的溢出效應，多數研究結果表明國家間股票市場之間存在波動溢出效應；二是跨市場的波動溢出效應，如股票、債券、外匯市場和商品市場，多數研究表明市場間存在波動溢出效應。

Hamao等[1]采用GARCH模型對東京、倫敦、紐約三大股票市場之間的波動溢出效應和市場相關性進行研究，實證結果表明，紐約和倫敦市場的股價波動都對東京股市有顯著的影響和溢出現象，卻沒有發現東京股市對上述兩市場的波動溢出。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之間的波動溢出效應，結果表明三個市場間存在波動溢出效應，壞消息的溢出效應大于好消息。Miyakoshi[3]研究表明，日本和亞洲其他國家的股市之間存在雙向波動溢出效應，但美國股市對亞洲股市的影響和波動溢出較小。Diebold和Yilmaz[4]使用VAR模型和方差分解技術研究并發現了美國、英國等全球19個主要國家或地區的股票市場之間收益率溢出和波動率溢出效應。

Abdalla和Murinde[5]研究了印度、韓國、巴基斯坦和菲律賓等新興國家匯率和股票市場之間的溢出效應，結果發現兩個市場之間存在溢出效應，多數市場參與者僅考慮商品市場和股票市場的波動率溢出效應。Maghyereh和AL-Kandari[6]使用非參數秩檢驗進行了非線性協整分析，研究表明石油價格以非線性方式影響股票價格。Malik和Hammoudeh[7]使用多變量GARCH模型檢驗了美國股票、世界原油市場間的波動和沖擊傳導機制，結果發現美國股票市場和全球石油市場之間存在明顯溢出效應。Park和Ratti[8]使用VAR模型研究了美國和其他歐洲13個國家的石油價格沖擊對股票回報的影響，結果發現石油價格沖擊對美國的股票回報有很強的影響。Malik和Elwing[9]使用雙變量GARCH模型檢驗了美國5個行業指數和石油市場間的波動傳導機制，研究表明石油價格與某些行業存在明顯的波動傳導。Ehrmanna等[10]使用VAR方法研究了美國和歐洲地區之間股票、債券、貨幣和匯率市場的波動傳導，結果表明美國是驅動歐盟金融市場波動的重要因素。

國內學者也對金融市場的波動溢出效應進行了廣泛研究。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溢出效應，研究表明人民幣對美元匯率與利率之間不存在波動溢出效應，人民幣對歐元、日元等非美元匯率與利率之間存在雙向的波動溢出效應。陳云等[12]采用BVGARCH—BEKK模型研究了人民幣匯率與股票市場之間的波動溢出效應，結果表明人民幣匯率與股票市場之間存在波動溢出效應，且在匯改前后的溢出方向相反，匯改后主要表現為顯著的從股市收益率到匯率變動率的波動溢出。李成等[13]采用四元VAR-GARCH-BEKK 模型分析了我國股票市場、債券市場、外匯市場以及貨幣市場的溢出關系，研究發現，上述市場有很強的波動集聚性和持續性，大多數金融市場間存在顯著的雙向均值溢出，所有市場間均存在顯著的雙向波動溢出，還發現市場間溢出可能主要來自于市場傳染效應。史永東等[14]基于Copula理論研究了股票市場與債券市場的風險溢出效應，研究表明，股票市場與債券市場聯動效應總體不顯著，股票市場與債券市場尾部相關性獨立。

三、模 型

多變量GARCH 模型由Engle和Kroner[15]提出并給出了估計和檢驗方法，是目前金融市場間波動率溢出效應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完整的框架內同時捕捉股票市場、債券市場和期貨市場等主要金融市場的二階矩關系，將更多信息從波動方程中分解出來。

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方程為：

四、實證結果與分析

1數據選取和來源

本文使用2005年1月4日至2013年12月31日股票市場、債券市場和期貨市場的每日價格數據，股票市場價格選取滬深300指數，債券市場價格選取中證國債指數，期貨市場價格使用商品期貨價格，選取中證商品指數。日收益率采用對數收益率計算，方法為Rt= In（Pt/Pt-1 ），Pt為第t日指數，Rt為第t日指數收益率。指數數據均來自Wind資訊金融終端，收益率來自作者的計算。

2數據描述性統計

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

五、結論與建議

本文使用多變量GRACH方法研究了2005—2013年間股票、債券和期貨市場間的風險溢出效應。結果表明，股票市場、債券市場和期貨市場之間存在風險溢出效應，金融市場間存在風險傳遞。金融市場聯系緊密，穩定股票市場（債券市場、期貨市場）發展的政策的實施效果，會受到來自另外兩個市場的不利影響的抵銷。需加強市場監管和相關政策的協調性，以整個金融市場的全局視角進行股票市場（債券市場、期貨市場）等單個市場的政策設計，恰當選擇政策實施時機，保證政策實施效果。

參考文獻：

[1] Hamao，Y，Masulis，RW，Ng，VCorrelations in Price Changes and Volatility across International Stock Markets[J]Review of Financial Studies， 1990，3（2）：281-307

[2] Koutmos，G，Booth，GGAsymmetric Volatility Transmission in International Stock Markets[J]Journal of International Money and Finance，1995，14（6）：747-762

[3] Miyakoshi，TSpillovers of Stock Return Volatility to Asian Equity Markets from Japan and the US[J]Journal of International Financial Markets， Institutions and Money，2003，（13）： 383-399

[4] Diebold，FX，Yilmaz，KMeasuring Financial Asset Return and Volatility Spillovers， with Application to Global Equity Markets[J]The Economic Journal，2009，119（534）： 158-171

[5] Abdalla，ISA，Murinde，VExchange Rate and Stock Price Interactions in Emerging Financial Markets： Evidence on India， Korea， Pakistan and the Philippines[J]Applied Financial Economics ，1997，7（1）：25-35

[6] Maghyereh，A，Al-Kandari，AOil Prices and Stock Markets in GCC Countries： New Evidence from Nonlinear Cointegration Analysis[J]Managerial Finance， 2007， 33（7）：449-460

[7] Malik，KF，Hammoudeh，SShock and Volatility Transmission in the Oil， US and Gulf Equity Markets[J]International Review of Economics & Finance， 2007，16（3）： 357-368

[8] Park，J，Ratti，RAOil Price Shocks and Stock Markets in the USand 13 European Countries [J]Energy Economics，2008，30（5）： 2587-2608

[9] Malik，F，Elwing，BTVolatility Transmission between Oil Prices and Equity Sector Returns[J]International Review of Financial Analysis，2009，18（3）： 95-100

[10] Ehrmanna， M，Fratzscherb，M，Rigobon，RStocks， Bonds， Money Markets and Exchange Rates： Measuring International Financial Transmission [J]Journal of Applied Econometrics，2011，26（6）： 948-974

[11] 趙華人民幣匯率與利率之間的價格和波動溢出效應研究[J]金融研究，2007，（3）：41-49

[12] 陳云，陳浪南，林魯東人民幣匯率與股票市場波動溢出效應研究[J]管理科學，2009，（3）：104-112

[13] 李成，馬文濤，王彬我國金融市場間溢出效應研究[J]數量經濟技術經濟研究，2010，（6）：3-19

[14] 史永東，丁偉，袁紹鋒市場互聯、風險溢出與金融穩定 [J]金融研究，2013，（3）：170-180

[15] Engle， RF，Kroner，KFMultivariate Simultaneous Generalized ARCH [J]Econometric Theory ，1995，11（1）：122-150

本文使用2005年1月4日至2013年12月31日股票市場、債券市場和期貨市場的每日價格數據，股票市場價格選取滬深300指數，債券市場價格選取中證國債指數，期貨市場價格使用商品期貨價格，選取中證商品指數。日收益率采用對數收益率計算，方法為Rt= In（Pt/Pt-1 ），Pt為第t日指數，Rt為第t日指數收益率。指數數據均來自Wind資訊金融終端，收益率來自作者的計算。

2數據描述性統計

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

五、結論與建議

本文使用多變量GRACH方法研究了2005—2013年間股票、債券和期貨市場間的風險溢出效應。結果表明，股票市場、債券市場和期貨市場之間存在風險溢出效應，金融市場間存在風險傳遞。金融市場聯系緊密，穩定股票市場（債券市場、期貨市場）發展的政策的實施效果，會受到來自另外兩個市場的不利影響的抵銷。需加強市場監管和相關政策的協調性，以整個金融市場的全局視角進行股票市場（債券市場、期貨市場）等單個市場的政策設計，恰當選擇政策實施時機，保證政策實施效果。

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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、債券市場和期貨市場的每日價格數據，股票市場價格選取滬深300指數，債券市場價格選取中證國債指數，期貨市場價格使用商品期貨價格，選取中證商品指數。日收益率采用對數收益率計算，方法為Rt= In（Pt/Pt-1 ），Pt為第t日指數，Rt為第t日指數收益率。指數數據均來自Wind資訊金融終端，收益率來自作者的計算。

2數據描述性統計

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

五、結論與建議

本文使用多變量GRACH方法研究了2005—2013年間股票、債券和期貨市場間的風險溢出效應。結果表明，股票市場、債券市場和期貨市場之間存在風險溢出效應，金融市場間存在風險傳遞。金融市場聯系緊密，穩定股票市場（債券市場、期貨市場）發展的政策的實施效果，會受到來自另外兩個市場的不利影響的抵銷。需加強市場監管和相關政策的協調性，以整個金融市場的全局視角進行股票市場（債券市場、期貨市場）等單個市場的政策設計，恰當選擇政策實施時機，保證政策實施效果。

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