滬港通的開通對(duì)滬港兩市股市風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的研究

文/楊坤（中央財(cái)經(jīng)大學(xué)）

為了加速內(nèi)地資本市場(chǎng)的市場(chǎng)化和國(guó)際化，“滬港通”于2014年11月7日正式實(shí)施。滬港通的實(shí)施，加強(qiáng)了滬港股市的聯(lián)動(dòng)，這不僅會(huì)促進(jìn)兩市股市的發(fā)展，也可能帶來風(fēng)險(xiǎn)的轉(zhuǎn)移和積聚，即風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。因此，為了研究滬港通對(duì)兩市股市的影響，需要對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)進(jìn)行準(zhǔn)確的測(cè)量。傳統(tǒng)的VaR模型并不適合，因?yàn)樗荒軠y(cè)量一個(gè)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)，無法體現(xiàn)出兩者之間風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。而Adrian和Brunnermeier（2008）對(duì) 這 一 模 型進(jìn)行了改良，提出了條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（CoVaR）模型，可以很好地對(duì)金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系進(jìn)行度量。

因此，本文將以滬港通的實(shí)施時(shí)間為界，采用分位數(shù)回歸的方法計(jì)算出不同分位點(diǎn)下的CoVaR值，然后對(duì)滬港通開通前后風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的大小進(jìn)行對(duì)比、分析，來研究滬港通的實(shí)施對(duì)于滬港股市風(fēng)險(xiǎn)溢出的影響。

一、文獻(xiàn)綜述

VaR方法自提出以來就一直被廣泛運(yùn)用于風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量，并且隨著時(shí)間的推進(jìn)，越來越多的學(xué)者對(duì)VaR方法進(jìn)行了改進(jìn)。Danielsson等人（2000）在VaR的基礎(chǔ)上提出了一種半?yún)?shù)估計(jì)方法，它能很好地對(duì)小概率的壞結(jié)果進(jìn)行測(cè)度。鄭文通（1997）、王春峰等（2000）對(duì)VaR方法的背景、原理及其應(yīng)用作了詳細(xì)的梳理。范英（2000）根據(jù)VaR方法計(jì)算了在不同置信水平下深圳股市的風(fēng)險(xiǎn)。葉青（2000）從兩類模型入手計(jì)算VaR,由GARCH-M模型得到的VaR刻畫了市場(chǎng)的絕對(duì)風(fēng)險(xiǎn)，半?yún)?shù)法得到的VaR刻畫了相對(duì)風(fēng)險(xiǎn)。陳守東和俞世典（2002）將GARCH模型和VaR方法結(jié)合起來，分析了深圳和上海股市的風(fēng)險(xiǎn)，深圳股市風(fēng)險(xiǎn)更大。

但是，VaR方法有一個(gè)致命的缺陷，他只能測(cè)量單個(gè)風(fēng)險(xiǎn)，無法研究不同主體之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系。基于此，Adrian和Brunnermeier在VaR的基礎(chǔ)上提出了CoVaR方法，它能很好地測(cè)量不同主體之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，在后續(xù)研究中，又對(duì)其進(jìn)行了發(fā)展，提出了ΔCoVaR。Xin Huang等人（2009）運(yùn)用CoVaR方法，研究了單個(gè)主體對(duì)市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出。林娟和鄭海龍（2020）基于時(shí)變?chǔ)oVaR模型指出，滬深、港股市之間有正的風(fēng)險(xiǎn)溢出，且后者對(duì)前者的效應(yīng)更強(qiáng)，但是滬、深港通的實(shí)施沒有顯著加強(qiáng)內(nèi)地與香港股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出程度。Yang Xiao（2020）利用CoVaR方法發(fā)現(xiàn)中國(guó)對(duì)東南亞股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出隨股市的變化而變化，并且上行期與下行期也存在差異。Qiang Ji等（2020）通過計(jì)算CoVaR值，分析了美國(guó)和G7國(guó)家股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出關(guān)系，這種溢出會(huì)隨時(shí)間變化，且上行期風(fēng)險(xiǎn)溢出更大，另外，其他國(guó)家對(duì)美國(guó)的風(fēng)險(xiǎn)溢出也更大。Kun Yang等（2020）通過時(shí)變coupla-CoVaR模型，研究了滬港股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出，指出其具有不對(duì)稱性，上行期上海對(duì)香港的風(fēng)險(xiǎn)溢出大于下行期，香港對(duì)上海則相反，另外，相比長(zhǎng)期，短期風(fēng)險(xiǎn)溢出更嚴(yán)重。王皓曄和楊坤（2019）基于EVT-Copula-CoVaR模型對(duì)中國(guó)和“一帶一路”沿線國(guó)家股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出進(jìn)行研究。結(jié)果表明，中國(guó)與沿線國(guó)家股市之間存在非對(duì)稱的雙向風(fēng)險(xiǎn)溢出。蘇宏波和胡麗寧（2019）基于分位數(shù)回歸方法，計(jì)算了滬港通開通前后不同置信水平的滬港股市的Co-VaR值，指出滬港通的開通增加了內(nèi)地股市的風(fēng)險(xiǎn)，降低了香港股市的風(fēng)險(xiǎn)，但兩市的風(fēng)險(xiǎn)溢出均增加，且內(nèi)地對(duì)香港股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出更大。周愛民和韓菲（2017）基于時(shí)變Coupla-GARCH-CoVaR模型對(duì)內(nèi)地和香港股市間風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)做了研究。Xiafei Li和Yu Wei（2018）通過計(jì)算中國(guó)股市和原油市場(chǎng)的VaR、CoVaR、ΔCoVaR，分析了它們之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出，指出原油市場(chǎng)和中國(guó)股市之間存在非對(duì)稱風(fēng)險(xiǎn)溢出，且長(zhǎng)期下行風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)顯著。Zhihong Jian等（2018）利用CoVaR方法研究了中國(guó)股市和期貨市場(chǎng)之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，指出兩個(gè)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)是不對(duì)稱的，同時(shí)，保證金過高會(huì)加強(qiáng)對(duì)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出，降低對(duì)期貨市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出。劉海云和呂龍（2018）通過計(jì)算各國(guó)股市的ΔCoVaR，指出全球股市存在非對(duì)稱的風(fēng)險(xiǎn)溢出，在開放的背景下，發(fā)展中國(guó)家承受著發(fā)達(dá)國(guó)家輸出的風(fēng)險(xiǎn)溢出，香港股市既是內(nèi)地承受風(fēng)險(xiǎn)的緩沖帶，又是主要的外部風(fēng)險(xiǎn)來源。Xiaoye Jin（2018）通過計(jì)算不同股市上行期和下行期的VaR值和CoVaR值，發(fā)現(xiàn)中國(guó)和亞洲股市具有不對(duì)稱的風(fēng)險(xiǎn)溢出，且下行風(fēng)險(xiǎn)溢出更嚴(yán)重。劉曉星等（2011）結(jié)合CoVaR模型和EVTCopula模型，研究了美國(guó)股市對(duì)英、法、日、中國(guó)大陸和中國(guó)香港股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出，溢出效應(yīng)均很顯著，但對(duì)中國(guó)內(nèi)地股市溢出效應(yīng)最弱。

二、理論模型

（一）CoVaR模型

（二）分位數(shù)回歸

分位數(shù)回歸以最小化殘差絕對(duì)值的加權(quán)平均為目標(biāo)，同時(shí)通過取不同的分位數(shù)可以對(duì)條件分布進(jìn)行全面的刻畫和分析。將分位數(shù)回歸和CoVaR模型結(jié)合起來，可以對(duì)風(fēng)險(xiǎn)溢出進(jìn)行更準(zhǔn)確的測(cè)度。

三、實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)來源

本文選用上證指數(shù)和恒生指數(shù)的日收盤價(jià)數(shù)據(jù)，時(shí)間跨度從2011年1月1日到2019年12月31日，并刪除了兩個(gè)序列中不匹配的數(shù)據(jù)。然后以2014年11月17日滬港通實(shí)施為界，研究開通前后滬港股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出情況。收益率數(shù)據(jù)來自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫。

（二）數(shù)據(jù)處理

對(duì)上證指數(shù)和恒生指數(shù)的日收益率進(jìn)行對(duì)數(shù)一階差分，來衡量指數(shù)日收益率，然后乘以100，減少誤差。

數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

（三）回歸分析

1.分位數(shù)回歸

根據(jù)公式（5）、公式（6），在q=0.01到q=0.10共十個(gè)分位點(diǎn)上分別對(duì)收益率序列rSZ、rHS做q分位數(shù)回歸，分位數(shù)回歸結(jié)果分別如表2、表3所示。

表2 滬港通實(shí)施前的分位數(shù)回歸結(jié)果

表3 滬港通實(shí)施后的分位數(shù)回歸結(jié)果

可以看出，所有的回歸結(jié)果都特別顯著。

2.計(jì)算CoVaR

根據(jù)公式（7）、公式（8），公式（9）、公式（10）、公式（11）、公式（12）、公式（13）、公式（14），計(jì)算出滬港通開通前后上證指數(shù)和恒生指數(shù)的VaR值、CoVaR值、ΔCoVaR值和%CoVaR值，結(jié)果如表4、表5、表6、表7所示。

從表4中，我們可以看到，首先，無論是哪個(gè)股市，無論是滬港通實(shí)施前還是實(shí)施后，隨著q的增加，VaR的絕對(duì)值都在減小，這意味著，在正常情況下，股市的風(fēng)險(xiǎn)比在極端情況下的風(fēng)險(xiǎn)要小，這符合我們的直覺經(jīng)驗(yàn)和金融學(xué)原理。接下來，我們看單個(gè)市場(chǎng)的橫向?qū)Ρ取Ｔ跍弁▽?shí)施之后，上海股市的VaR的絕對(duì)值增大，且隨著q的增加，這種絕對(duì)值的增加在減小，這說明滬港通開通后加大了上海股市的風(fēng)險(xiǎn)，且在越極端的情況下，增加的風(fēng)險(xiǎn)越大；而香港股市剛好相反，除在最極端情況下（q=0.01），VaR的絕對(duì)值減小，但減小的幅度是波動(dòng)的，這說明，香港股市的風(fēng)險(xiǎn)在滬港通實(shí)施后減小，但減小幅度的波動(dòng)性可能是由于受到國(guó)外其他股市的影響，且在最極端的情況（q=0.01），股市風(fēng)險(xiǎn)反而上升，這可能是極端情況下內(nèi)地股市和國(guó)外股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出造成的。然后我們看兩個(gè)市場(chǎng)的橫向?qū)Ρ取Ｔ跍弁ㄩ_通之前，滬港兩市的股市風(fēng)險(xiǎn)孰大孰小是不確定的，二者所處的市場(chǎng)環(huán)境不同，由于不能互聯(lián)互通，受到不同的因素影響而表現(xiàn)出不同的風(fēng)險(xiǎn)水平。但在滬港通開通后，上海股市的風(fēng)險(xiǎn)明顯大于香港股市的風(fēng)險(xiǎn)，這可能是由于滬港通的實(shí)施使得香港股市的部分風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移到了內(nèi)地股市。

表4 VaR值

根據(jù)表5可以看出，首先，隨著q的增加，在每個(gè)時(shí)間段，兩個(gè)股市的CoVaR的絕對(duì)值都在減小，即在正常的情況下，兩個(gè)股市的總風(fēng)險(xiǎn)都比在極端情況下的總風(fēng)險(xiǎn)要小。其次，我們橫向比較單個(gè)市場(chǎng)的CoVaR值，來看一下滬港通開通前后兩市股市的變化情況。可以明顯看到，在滬港通開通之后，上海股市的CoVaR的絕對(duì)值增大，且隨著q的減小，這種絕對(duì)值的增加也在增大，這表明，滬港通的實(shí)施使得上海股市的總風(fēng)險(xiǎn)變大，且在越極端的情況下，風(fēng)險(xiǎn)增加越嚴(yán)重；而香港股市的CoVaR在滬港通實(shí)施后絕對(duì)值變小（除q=0.03），即滬港通實(shí)施后，香港股市的總風(fēng)險(xiǎn)變小。最后，我們綜合比較一下兩個(gè)股市的總風(fēng)險(xiǎn)。在滬港通開通之前，香港股市的總風(fēng)險(xiǎn)在絕大多數(shù)情況下都要比上海股市的更大一些（除q=0.09和q=0.10），但是大的程度有限。但在滬港通開通后，上海股市的總風(fēng)險(xiǎn)明顯上升——尤其是在極端情況下——且遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于香港股市的總風(fēng)險(xiǎn)。原因可能是滬港通使得兩市股市的聯(lián)系更加緊密，并且由于香港股市直接對(duì)接國(guó)際市場(chǎng)，且發(fā)育較為完善，因此會(huì)有更大的能量將香港股市的部分風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移到上海股市。

表5 CoVaR值

股市的總風(fēng)險(xiǎn)（CoVaR）包括了兩部分，無條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值（VaR）和風(fēng)險(xiǎn)溢出（ΔCoVaR），相比于總風(fēng)險(xiǎn)和無條件風(fēng)險(xiǎn)，我們更關(guān)注于兩地股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出。首先，如表6所示，跟前邊得到的結(jié)論相同，隨著q的減少，香港股市對(duì)上海股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出和上海股市對(duì)香港股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出均增加，也即兩市股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出在極端情況下也比在正常情況下要大。其次，我們比較一下滬港通實(shí)施前后一個(gè)股市對(duì)另一股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出的變化情況。在滬港通實(shí)施后，香港股市對(duì)上海股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出明顯變大，且在極端情況下變化更加明顯；上海股市對(duì)香港股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出也變大（除q=0.01和q=0.05）。出現(xiàn)與前兩個(gè)指標(biāo)結(jié)論不同的原因可能是在滬港通實(shí)施之前，滬港兩市股市不能互聯(lián)互通，一個(gè)股市的風(fēng)險(xiǎn)很難溢出到另一個(gè)股市；而在滬港通開通之后，兩市的股市聯(lián)系加強(qiáng)，風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)，一個(gè)股市的風(fēng)險(xiǎn)較容易地就可以蔓延到另一個(gè)股市。最后，我們對(duì)兩個(gè)股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)做一個(gè)橫向的對(duì)比。在滬港通實(shí)施之前，香港股市對(duì)上海股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出和上海股市對(duì)香港股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出差別很小，并無明顯的大小關(guān)系；但是在滬港通實(shí)施后，在q值較小時(shí)，香港股市對(duì)上海股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出較大，在q值較大時(shí)，上海股市對(duì)香港股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出較大。原因在于，極端情況下，香港股市受到國(guó)外股市的影響更加嚴(yán)重，風(fēng)險(xiǎn)較大，需要更大程度地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)的轉(zhuǎn)移，也就具有更高的風(fēng)險(xiǎn)溢出。

表6 ΔCoVaR值

%CoVaR是CoVaR值消除了VaR影響之后得到的，因此更加科學(xué)準(zhǔn)確。從表7可以看出：%CoVaR值變化沒有固定的規(guī)律，我們挑選兩個(gè)特殊的q值（q=0.01和q=0.05）進(jìn)行說明。在q=0.01時(shí)，即在極端情況下，實(shí)施滬港通之后，香港股市對(duì)上海股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出率略微上升，上海股市對(duì)香港股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出率則顯著下降，如果綜合來看，兩地股市總的風(fēng)險(xiǎn)溢出率是下降的。同時(shí)，在滬港通開通前，香港股市對(duì)上海股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出率和上海股市對(duì)香港股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出率所差無幾，只低2.5個(gè)百分點(diǎn)。但是在實(shí)施滬港通后，香港股市對(duì)上海股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出率明顯高于上海股市對(duì)香港股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出率，前者是后者的兩倍還多。在稍微正常的情況下（q=0.05），滬港通實(shí)施后，兩地股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出率都有輕微的下降，說明滬港通的開通可以稍微減輕股市之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出率。

表7 %CoVaR值

四、結(jié)論和建議

本文基于分位數(shù)回歸計(jì)算在不同分位數(shù)水平下的VaR值、CoVaR值、ΔCoVaR值 和%CoVaR值，來研究滬港通開通對(duì)滬港兩市股市之間的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系。我們得到的結(jié)論如下：

第一，隨著q的增加，不論是什么時(shí)間段，兩個(gè)股市的VaR、CoVaR、ΔCoVaR的絕對(duì)值都在減小，這意味著，在正常情況下，股市的總風(fēng)險(xiǎn)、無條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)溢出都比在極端情況下的時(shí)候要小。但是，%CoVaR值并沒有一直呈現(xiàn)出確定的趨勢(shì)，但大致趨勢(shì)也是隨q的增加而減小。這可能是由于在消除了無條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值的影響之后，與股市運(yùn)行情況的有關(guān)的部分影響也被削弱了。

第二，在滬港通實(shí)施之后，上海股市的VaR的絕對(duì)值增大，且隨著q的增加，這種絕對(duì)值增加的幅度在縮小，這說明滬港通開通后加大了上海股市的風(fēng)險(xiǎn)，且在越極端的情況下，增加的風(fēng)險(xiǎn)越大；而香港股市的VaR的絕對(duì)值除在最極端情況下（q=0.01）都是在減小的，但減小的幅度是波動(dòng)的，這說明，香港股市的風(fēng)險(xiǎn)在滬港通實(shí)施后變低，但減小的幅度可能受到國(guó)外其他股市的影響，且在最極端的情況（q=0.01），股市風(fēng)險(xiǎn)反而上升，這可能是極端情況下內(nèi)地股市和國(guó)外股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出造成的。另外，在滬港通開通之前，滬港兩市的股市風(fēng)險(xiǎn)沒有確定的大小關(guān)系，這可能與兩個(gè)市場(chǎng)所處的市場(chǎng)環(huán)境以及市場(chǎng)的資本化程度和開放程度有關(guān)。但在滬港通開通后，上海股市的風(fēng)險(xiǎn)明顯大于香港股市的風(fēng)險(xiǎn)，這可能是由于滬港通實(shí)施之后，兩個(gè)股市的互聯(lián)互通機(jī)制使得內(nèi)地股市在分享利益的同時(shí)也受到香港股市甚至是國(guó)外股市風(fēng)險(xiǎn)的影響。

第三，在滬港通開通之后，上海股市的CoVaR的絕對(duì)值增大，且隨著q的減小，這種絕對(duì)值的增加在變大，即滬港通的實(shí)施使上海股市的總風(fēng)險(xiǎn)變大，且越極端的情況，這種總風(fēng)險(xiǎn)的增加越嚴(yán)重；而除q=0.03這種情況外，香港股市的CoVaR的絕對(duì)值變小，即滬港通實(shí)施后，香港股市的總風(fēng)險(xiǎn)變小。此外，在滬港通開通之前，除q=0.09和q=0.10這兩種情況之外，香港股市的總風(fēng)險(xiǎn)都要稍微比上海股市的總風(fēng)險(xiǎn)大。但在滬港通開通后，上海股市的總風(fēng)險(xiǎn)明顯上升，且遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于香港股市的總風(fēng)險(xiǎn)。原因可能是滬港通實(shí)施使得兩市股市的聯(lián)系更加緊密，并且由于香港股市的資本化程度更高，發(fā)育更加完善，可以將香港股市的部分風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移到上海股市，使得上海股市除自身風(fēng)險(xiǎn)外，還要面臨來自香港甚至是國(guó)外股市的風(fēng)險(xiǎn)。

圖1 %CoVaR值變化

第四，在滬港通實(shí)施后，香港股市對(duì)上海股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出明顯變大，且在極端情況下變化更加明顯；上海股市對(duì)香港股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出也變大（除q=0.01和q=0.05）。可能的原因是在滬港通實(shí)施之前，滬港兩市股市的聯(lián)系較為松散，一個(gè)股市的風(fēng)險(xiǎn)很難溢出到另一個(gè)股市；而在滬港通開通之后，兩市的股市互聯(lián)互通，一個(gè)股市的風(fēng)險(xiǎn)可以很容易地蔓延到另一個(gè)股市。另外，我們還發(fā)現(xiàn)，在滬港通實(shí)施之前，香港股市對(duì)上海股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出和上海股市對(duì)香港股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出差別很小；但是在滬港通實(shí)施后，在q值較小時(shí)，香港股市對(duì)上海股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出較大，在q值較大時(shí)，上海股市對(duì)香港股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出較大。原因在于，極端情況下，香港股市受到國(guó)外股市的影響更加嚴(yán)重，風(fēng)險(xiǎn)較大，需要更大程度地轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)上海股市的風(fēng)險(xiǎn)溢出也就更嚴(yán)重。

香港股市是我國(guó)內(nèi)地股市和世界股市連接的橋梁和紐帶。滬港通的實(shí)施使得上海股市和香港股市緊密聯(lián)系在一起，二者互聯(lián)互通，從長(zhǎng)期來看勢(shì)必會(huì)有利于內(nèi)地股市的資本化和國(guó)際化，同時(shí)也會(huì)促進(jìn)香港股市的發(fā)展，并且為香港股市提供強(qiáng)有力的后盾保障，有利于香港股市平穩(wěn)健康運(yùn)行。但是從短期來看，由于滬港通的實(shí)施使得香港股市和上海股市在利益共享的同時(shí)，也會(huì)承擔(dān)更多的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)某一個(gè)股市面臨很強(qiáng)的沖擊或發(fā)生危機(jī)時(shí)，很容易蔓延到另一個(gè)股票市場(chǎng)，引發(fā)危機(jī)的連鎖反應(yīng)。因此，我們應(yīng)加強(qiáng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管，時(shí)刻關(guān)注兩市股市的變動(dòng)，深化體制改革，防范異常的資本流動(dòng)，同時(shí)提高兩地股市的透明度，加強(qiáng)信息披露，嚴(yán)防市場(chǎng)投機(jī)，同時(shí)注意國(guó)外游資的沖擊，防范金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，使滬港通為中國(guó)內(nèi)地和香港股票市場(chǎng)的發(fā)展發(fā)揮更加積極的作用，促進(jìn)內(nèi)地和香港金融發(fā)展。